KLASIFIKASI CUITAN UJARAN KEBENCIAN DI MEDIA SOSIAL TWITTER

Moreno, Alesandro (2023) KLASIFIKASI CUITAN UJARAN KEBENCIAN DI MEDIA SOSIAL TWITTER. S1 thesis, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.

Preview	Text (Alesandro Moreno) 190710341_Bab 0.pdf Download (819kB) | Preview
Preview	Text 190710341_Bab 1.pdf Download (406kB) | Preview
Preview	Text 190710341_Bab 2.pdf Download (390kB) | Preview
	Text 190710341_Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (544kB)
	Text 190710341_Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 190710341_Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (868kB)
Preview	Text 190710341_Bab 6.pdf Download (520kB) | Preview

Abstract

Ujaran kebencian merupakan penggunaan kata-kata yang mengandung diskriminasi, atau penghinaan terhadap individu atau kelompok. Keberadaan ujaran kebencian di media sosial menyebabkan berbagai macam dampak negatif penggunanya. Metode tradisional kurang efisien dalam menyelesaikan masalah ini. Penelitian ini akan membantu dalam melakukan klasifikasi ujaran kebencian, dengan menggunakan cuitan sebagai dataset, dimana cuitan tersebut akan di pre processing menggunakan feature extraction n gram word&char, Word2vec dan TF-IDF lalu akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Multinomial & Bernoulli Naïve Bayes, SVM dan Logistic Regression Metode yang paling bagus dapat diidentifikasi melalui perbandingan F1-score dari masing-masing metode. F1-score adalah metrik yang memadukan precision dan recall. Berdasarkan dari penelitian, SVM dengan TF-IDF memiliki F1-score tertinggi, yaitu 0.93.

Actions (login required)

View Item