Klasifikasi Jenis Kekerasan Pada Perempuan Dan Anak Dengan Algoritma Multinomial Naïve Bayes

Laporan kasus tindak kekerasan dan pelecehan seksual pada perempuan anak yang diterima oleh Dinas Pemberdayaan Perempuan Perlindungan Anak (DP3A) dalam melakukan rekap pengelompokan laporan masih dilakukan secara manual. Penelitian untuk membuat model klasifikasi berdasarkan kronologi kejadian kedalam beberapa kategori jenis dengan memanfaatkan Text Mining. Tahapan sesuai tahapan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu data selection, preprocessing, transformation, modeling, evaluation. Pembobotan kata menggunakan algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Untuk menangani imbalance dataset proses oversampling Random Oversampling. Algoritma digunakan Multinomial Naïve Bayes.
 Kata Kunci: Bayes, Oversampling, Mining, TF-IDF