Firefox Extension untuk Klasifikasi Komentar Spam pada Instagram Berbasis REST Services

Klasifikasi komentar spam pada Instagram (IG) hanya dapat digunakan oleh pengguna melalui sistem yang berjalan di sisi client, karena data IG tidak dapat dimanipulasi dari luar IG.  Dibutuhkan sistem yang dapat memanipulasi data dari sisi client dalam bentuk browser extension.  Penelitian ini berfok...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Antonius Rachmat Chrismanto, Willy Sudiarto Raharjo, Yuan Lukito
Format: Article
Language:Indonesian
Published: Universitas Tanjungpura 2019-08-01
Series:JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
Subjects:
knn
Online Access:http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/33010
Description
Summary:Klasifikasi komentar spam pada Instagram (IG) hanya dapat digunakan oleh pengguna melalui sistem yang berjalan di sisi client, karena data IG tidak dapat dimanipulasi dari luar IG.  Dibutuhkan sistem yang dapat memanipulasi data dari sisi client dalam bentuk browser extension.  Penelitian ini berfokus pada pengembangan browser extension untuk Firefox yang memanfaatkan web services REST pada layanan cloud dengan platform Amazon Web Services (AWS).  Browser extension yang dikembangkan menggunakan 2 algoritma klasifikasi, yaitu KNN dan Distance-Weighted KNN (DW-KNN).  Extension ini mampu menandai komentar spam dengan mengubah Document Object Model (DOM) IG menjadi berwarna merah dengan dicoret (strikethrough). Metode pengembangan extension dilakukan dengan metode Rapid Application Development (RAD). Pengujian pada penelitian ini dilakukan pada hasil implementasi browser extension dan pengukuran akurasi web service (algoritma KNN & DW-KNN). Pengujian implementasi browser extension menggunakan metode pengujian fungsionalitas, dimana setiap fitur yang telah diimplementasikan diuji apakah sudah sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan sebelumnya.  Pengujian akurasi web service dilakukan dengan bantuan tool SOAPUI. Hasil pengujian extension adalah: (1) pengujian extension pada sembarang halaman web berhasil 100%, (2) pengujian pada halaman awal (default) IG berhasil 100%, (3) pengujian pada halaman profile suatu akun IG berhasil 100%, (4) pengujian pada suatu posting IG dan komentarnya, tidak selalu berhasil karena dipengaruhi oleh kemampuan algoritma pada web services, (5) pengujian untuk bahasa bukan Indonesia tidak selalu berhasil karena bergantung pada library bahasa, (6) pengujian untuk load more comments pada IG tidak selalu berhasil karena bergantung pada algoritma pada web services, dan (7) pengujian pilihan algoritma pada options extension berhasil 100%.  Hasil akurasi rata-rata tertinggi algoritma KNN adalah 80% untuk k=1, sedangkan DW-KNN adalah 90% untuk k=2.
ISSN:2460-0741
2548-9364