MENDETEKSI CYBERHATE PADA TWITTER MENGGUNAKAN TEXT CLASSIFICATION DAN CROWDSOURCED LABELLING

HADI KURNIAWAN SIDIQ

Informasi Umum

Kode

19.04.3179

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

36 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pada masa kampanye pemilihan umum presiden 2019 di Indonesia, banyak dukungan yang dilakukan masyarakat dengan berbagai macam bentuk dukungan seperti dukungan berupa bentuk sebaran dan juga tulisan pada sosial media. Sosial media seperti Twitter misalnya, pada masa pemilihan presiden terdapat banyak tagar-tagar dukungan seperti #2019gantipresiden, #2019tetapjokowi dan tagar lainnya yang terkait pemilihan presiden Indonesia. Namun, tidak jarang terdapat banyak ujaran kebencian atau hate speech yang terkandung pada tweet dengan tagar tersebut. Hate speech yang disebarluaskan di Internet (cyberhate) dapat menyebabkan munculnya perselisihan antar individu maupun kelompok. Pada masa kampanye pemilihan presiden ini, cyberhate dapat menyebabkan perselisihan antar kelompok pendukung kedua pasangan calon presiden dan dapat berakibat konflik seperti kerusuhan dan aksi lainnya yang merugikan Negara. Penelitian menggunakan algoritma SVM untuk mendeteksi cyberhate yang menghasilkan keakuratan terbaiknya sebesar 97%. Selain itu, penelitian ini juga menerapkan crowdsourced labelling dalam pelabelan dataset yang digunakan yang menghasilkan kevalidan data sebesar 98% data valid dengan 7 data yang salah.