ABSTRAK
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 bias 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 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 computer, yang nantinya ujaran kebencian tersebut dapat dikenali. Dengan menggunakan metode Regresi Logistik Multinomial. Penulis berharap setelah adanya aplikasi ini computer 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 80.02%, recall sebesar 82%, dan accuracy sebesar 87.67%.
Kata Kunci: Twitter, Kebencian, Regresi Logistik Multinomial