IMPLEMENTASI TEXT MINING PADA DATA TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG FORENSIK DIGITAL (STUDI KASUS: PELECEHAN SEKSUAL DAN PROSTITUSI ONLINE)

Abstract

Kemajuan teknologi saat ini membuat kebebasan dalam berbicara atau berpendapat semakin luas. Dalam artian ini Setiap orang lebih leluasa dalam kebebasannya dalam berpendapat. Microblogging merupakan jenis media sosial yang memfasilitasi pengguna untuk menulis dan memublikasikan aktivitas atau pendapat secara bebas. Dengan adanya media sosial, salah satunya adalah Twitter. Dengan adanya Twitter, pengguna dapat dengan bebas mengekspresikan pendapat maupun idenya dengan pengguna lain dan dengan mudah mendapatkan tren dan berita yang terjadi di seluruh dunia. Media ini pun digunakan sebagai tempat untuk mengirimkan komentar atau pendapat sesuatu dalam bentuk tweet atau pesan. Kebebasan dalam membuat komentar maupun membuat tweet tersebut yang memungkinkan adanya perkataan yang tidak pantas atau dapat melecehkan. Bahkan dengan adanya media twitter ini menjadikan kebebasan dalam melakukan aksi prostitusi. Sama halnya dengan melakukan tweet, pelaku prostitusi ini menjajakan dagangan tersebut dalam media twitter ini. Penilitian ini dilakukan untuk melihat banyak data yang melakukan prostitusi maupun pelcehan yang menjerumus seksual dalam media twitter. Penelitian ini juga dilakukan untuk mengetahui performa algoritme Naive Bayes Classifier dalam melakukan proses klasifikasi berdasarkan tweet atau status pengguna Twitter. Sumber data pada penelitian ini menggunakan Twitter. Pada penelitian ini untuk mendeteksi pelecehan seksual dan prostitusi online pada twitter menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier terbukti algoritma ini yang akurat karena menghasilkan nilai akurasi 83,0%. Dari hasil tersebut diharapkan data yang diperoleh dapat membantu pihak satreskrim kepolisian untuk bisa melakukan tindak lanjut.