Pada zaman sekarang, media sosial khususnya twitter sangatlah berpengaruh
bagi kesuksesan maupun kehancuran citra seseorang dikarenakan banyaknya
kalimat-kalimat opini yang mampu mempengaruhi para penggunanya. Contoh
kalimat opini yang bertujuan jahat yaitu memberikan ujaran kebencian kepada
orang lain. Opini jahat bisa dikategorikan dalam ujaran kebencian, yang mana
ujaran kebencian sudah diatur dalam UU ITE Pasal 28. Tidak sedikit masyarakat
yang dengan sengaja maupun tidak sengaja beropini pada media sosial yang
mengandung ujaran kebencian. Sayangnya media sosial tidak mempunyai
kemampuan untuk mengagregasi informasi mengenai suatu perbincangan yang
ada menjadi sebuah kesimpulan. Salah satu cara untuk menarik kesimpulan dari
hasil agregasi adalah menggunakan text mining. Dalam Tugas Akhir ini untuk
mengklasifikasi apakah teks pada kalimat tersebut mengandung unsur ujaran
kebencian atau tidak.
Penulis berharap dalam Tugas akhir ini bisa membuat bagaimana cara
mengklasifikasi unsur ujaran kebencian pada teks oleh komputer, yang nantinya
ujaran kebencian tersebut dapat dikenali. Dengan menggunakan metode Artificial
Neural Network yang dioptimasi dengan algoritma Backpropagation. Penulis
berharap setelah adanya aplikasi ini komputer dapat mengetahui dan
mengklasifikasi adanya ujaran kebencian pada suatu teks dari media sosial twitter.
Dari hasil pengujian yang sudah dilakukan hasil rata-rata precision sebesar
80.664%, recall sebesar 90.07%, dan Accuracy sebesar 89.47%.