ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMANSI MODEL NAIVE BAYES DALAM DETEKSI UJARAN KEBENCIAN DI MEDIA SOSIAL TWITTER

MUHAMMAD HADYAN BAQI

Informasi Umum

Kode

23.04.2510

Klasifikasi

518.172 - Algorithm-Research Methods

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Algorithms Programming, Algorithm Analysis And Problem Complexity,

Dilihat

323 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Di Indonesia, Twitter adalah platform media sosial yang disukai dan digunakan oleh sebagian orang untuk mencari dan berbagi informasi. Pelecehan terhadap orang atau kelompok berdasarkan ras, agama, etnis, kewarganegaraan, jenis kelamin, kemampuan, orientasi seksual, atau identitas gender dikenal sebagai ujaran kebencian. Ujaran kebencian seringkali berbentuk emosional dan menyebar melalui media sosial, khususnya Twitter. Ujaran kebencian dimodelkan dalam penelitian ini menggunakan model Naive Bayesian, yaitu Model Naive Bayes Multinomial, Bernoulli dan Gaussian Naive Bayes. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan metode dengan nilai akurasi tertinggi dalam analisis ujaran kebencian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan mengolah seluruh data dari media sosial Twitter dan kemudian mengkategorikannya berdasarkan kategorisasi kategori sentimen HS dan non-HS dengan menggunakan model Multinomial Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes, dan Bernoulli Naive Bayes. Model Multinomial Naive Bayes memiliki tingkat akurasi tertinggi, yaitu 82,13%, berdasarkan hasil pengujian terhadap data.

Kata Kunci: Naïve Bayes, Multinomial, Gaussian, Bernoulli , Ujaran Kebencian