Tugas III : Pengantar Telematika

Jurnal 
Analisa Pola Penyalahgunaan Facebook Sebagai Alat Kejahatan Trafficking Menggunakan Data Mining

Tujuan

Untuk menganalisa pola status yang terindikasi merupakan proses dari kejahatan trafficking di media sosial facebook, dengan memanfaatkan pendekatan data mining, terutama bidang pengolahan teks (text mining).

METODOLOGI PENELITIAN

A. Data Penelitian

Dalam sub bab data penelitian ini akan dibahas, mengenai kategori data yang akan dipakai dalam proses analisa serta teknik sampling dalam Pengumpulan data tersebut.

1.     Kategori Data

Dalam penelitian ini, peneliti membagi kategori (class) status ke dalam 2 kategori, yaitu kategori positif dan kategori negatif. Kategori positif, yaitu status yang dinyatakan berindikasi merupakan proses kejahatan trafficking yang mengandung beberapa komponen trafficking yang terkandung dalam definisi trafficking menurut UU TPPO pasal 1 ayat 1, dimana komponen tersebut yaitu : perekrutan, pengangkutan, penampungan, pengiriman, penerimaan, eksploitasi, dan eksploitasi seks. Sedangkan, kategori negative adalah status yang tidak berindikasi sebagai proses kejahatan trafficking, tidak mengandung komponen trafficking diatas.

2.     Teknik Sampling

Teknik sampling yang dipakai disini adalah teknik sampling nonprobabilitas, yaitu purposive sampling, yaitu teknik sampling dimana pengambilan sample secara sengaja sesuai dengan kriteria data sampel yang dibutuhkan. Jumlah data sampel (status) tergantung dari kebutuhan pengguna [5]. Dalam penelitian ini data status facebook dibagi kedalam 2 bagian, yaitu data training dan data testing.

TABEL 1. TABEL DATA TRAINING

Id	Status	Kategori
1	buat  teman cewek, kalau bisa balas inbox, karena kita butuh 150 orang untuk tempat baruku, nanti kalau OK bisa ketemu langsung dengan saya.	Positif
2	untuk cewek manado yang mau promosi bisa inbox saya, harga diatas 15 juta per bulan	Positif
3	Hindari sex bebas yang tidak aman jika tidak ingin terjangkit HIV	Negatif
4	Jangan mengeluh atas masalah dalam hidupmu. Tuhan memberikan cobaan yang berat padamu, karena Dia tahu kamu mampu mengatasinya	Negatif

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan jumlah data sebanyak 320 data status, yang dibagi menjadi 50:50 untuk data training dan data testing. 

Tabel 1 merupakan data training berisi kumpulan status yang akan dijadikan sebagai data training atau data latihan untuk sistem, dalam data training, data status sudah memiliki kategori positif atau negatif. Dalam penelitian ini, peneliti Menggunakan data training dengan jumlah 160 data status yang disimpan di database dengan nama tabel set_training. Tabel set_training terdiri dari field id, status, dan kategori.

Tabel 2. Tabel Data Testing

id	Status
1	untuk cewek manado yang mau promosi bisa inbox saya, harga diatas 15 juta per bulan.
2	Dibutuhkan pegawai serabutan. Wanita single, mau belajar, ada mess, tanpa surat lamaran. Langsung sms ke 082232366105
3	OPEN BO 700 permalam DP 300 PIN 25A9E916
4	Setiap orang menginginkan kebahagiaan. Tidak ada yang menginginkan kepedihan atau kesedihan.

Tabel 2 merupakan data testing berisi kumpulan status baru yang belum memiliki kategori, yang nantinya akan dianalisa oleh sistem apakah status tersebut berkategori positif atau negatif berdasarkan data training. Dalam penelitian ini, peneliti Menggunakan data testing dengan jumlah 160 data status yang disimpan dalam database dengan nama tabel set_testing.

B. Flowchart sistem klasifikasi

Flowchart sistem didefinisikan sebagai penguraian dari sistem utama ke dalam sub-sub sistem dengan tujuan untuk mengidentifikasi permasalahan-permasalahan yang ada dan kebutuhan-kebutuhan yang diperlukan agar dapat diusulkan dan diciptakan sistem baru yang lebih baik. Dalam mengimplementasikan metode Naive Bayes Classifier akan dibangun sebuah aplikasi dengan gambaran sistem sesuai pada gambar 1.Sistem akan dibangun memiliki 3 tahap yaitu praproses, training data, testing data

                                Gambar 1. Flowchart Sistem Klasifikasi.

Kesimpulan

Berdasarkan dari pembahasan-pembahasan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan dari Jurnal tersebut yaitu hasil akurasi penggunaan metode naïve bayes classifier pada sistem klasifikasi dengan menggunakan dataset sejumlah 320, menghasilkan akurasi 57.1875%

DAFTAR PUSTAKA

[1]  Fieldman, Ronen.2011. The Text Mining Handbook. Cambdrige University

[2] Kusumawardhani. Human Trafficking : Pola Pencegahan dan Penanggulangan Terpadu Terhadap Perdagangan Perempuan. Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia. 2010.

[3] Manalu, Boy Utomo. 2014. Analisis Sentimen Pada Twitter Menggunakan Text Mining. Program Studi Teknologi Informasi. Fakultas Ilmu Komputer Teknologi Informasi. Universitas Sumatera Utara. Medan.

Sumber :

http://www.e-jurnal.com/2016/09/analisa-pola-penyalahgunaan-facebook.html