DETEKSI UJARAN KEBENCIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WORD2 VEC DAN DEEP BELIEF NETWORK (DBN)

YULLIA DIAH PITALOKA

Informasi Dasar

158 kali
19.04.3248
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Ujaran kebencian atau hate speech merupakan perkataan, perilaku tindakan yang dilarang karena menimbulkan terjadinya tindak yang memicu kekerasan sikap anarkis terhadap perilaku individu atau kelompok lain. Sejak pilpres 2014 istilah “hate” di kenal luas, yang menandai orang-orang dengan kecenderungan praktik ujaran kebencian pada orang maupun kelompok tertentu. Sama seperti ketika etika ber-internet perlu ditegaskan mengingat internet merupakan kebutuhan masyarakat zaman sekarang. Namun semakin banyak penguna juga banyak pihak yang menyalah gunakan internet untuk menyebarkan hal- hal yang terkait dengan ujaran kebencian seperti suku, ras dan agama. Pada Tugas Akhir ini dilakukan mendeteksi ujaran kebencian. Metode yang digunakan penulis adalah dengan metode Deep Belief Network dan ekstraksi ciri Word2Vec dengan meningkatkan akurasi sebelum klasifikasi. Setelah pembuatan aplikasi ini, diharapkan komputer dapat mengetahui dan mendeteksi adanya ujaran kebencian dari sistem tersebut. Dalam penelitian ini, dibuat suatu sistem klasifikasi ujaran kebencian pada yaitu klasifikasi dengan menggunakan metode algoritma deep belief network (DBN). Setelah pre processing, hasil dalam penelitian ini menunjukkan tingkat accuration 83,00 %, precition 94,00%, recall 77,05% dan f1 measure 84,68%.

Kata kunci : Hate speech, Deep Belief Network(DBN), Word2 Vec

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

DETEKSI UJARAN KEBENCIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WORD2 VEC DAN DEEP BELIEF NETWORK (DBN)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

YULLIA DIAH PITALOKA
Perorangan
Muhammad Nasrun, Casi Setianingsih
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

  • SK4203 - KECERDASAN BUATAN
  • CEH4F3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • TKI4F3 - PEMBELAJARAN MESIN

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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