PENDETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

SYAHRUL SYAFAAT SYAM

Informasi Dasar

140 kali
19.04.3239
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAK

Seiring berkembangnya zaman, penggunaan social media khususnya twitter makin banyak dipakai. Tentu saja hal ini membuat semakin banyaknya orang orang yang berkomunikasi di social media. Karena terjadinya komunikasi, maka tidak menutup kemungkinan akan adanya ujaran ujaran kebencian yang disampaikan ke pihak tertentu, apalagi sekarang di Indonesia mendekati pemilihan presiden pada tahun 2019. Banyaknya pihak pihak tertentu menebar kebencian di social media khususnya pada twitter, tentunya hal ini tidak dapat dibiarkan begitu saja. Maka dari itu, seiring berkembangnya teknologi, kita dapat membuat suatu sistem yang dapat mendeteksi suatu tweet berdasarkan pencaharian hastag pada twitter apakah masuk klasifikasi ujaran kebencian atau tidak. Pada penelitian ini akan menggunakan metode LSTM sebagai classifier. Dengan adanya sistem ini maka diharapkan dapat membantu pihak kepolisian dalam menangani masalah ujaran kebencian yang ada pada social media khususnya pada twitter sebagaimna ujaran kebencian sudah diatur dalam UU ITE. Kata kunci : Ujaran Kebencian, LSTM, Twitter

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

PENDETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

SYAHRUL SYAFAAT SYAM
Perorangan
Budhi Irawan, Casi Setianingsih
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

  • CEG3C3 - DESAIN BASIS DATA
  • CEG3G3 - KECERDASAN BUATAN
  • CEH4F3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • CEG2A3 - PEMROGRAMAN BERORIENTASI OBJEK
  • TKI4F3 - PEMBELAJARAN MESIN

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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