MENDETEKSI CYBERHATE PADA TWITTER MENGGUNAKAN TEXT CLASSIFICATION DAN CROWDSOURCED LABELLING

HADI KURNIAWAN SIDIQ

Informasi Dasar

80 kali
19.04.3179
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

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.

Subjek

Text mining
 

Katalog

MENDETEKSI CYBERHATE PADA TWITTER MENGGUNAKAN TEXT CLASSIFICATION DAN CROWDSOURCED LABELLING
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

HADI KURNIAWAN SIDIQ
Perorangan
Dana Sulistyo Kusumo, Indra Lukmana Sardi
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini