DETEKSI UJARAN ANCAMAN BERBASIS WEBSITE PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

ANANDA ADHARI

Informasi Dasar

115 kali
21.04.611
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Ancaman dapat datang darimana saja bahkan dari media sosial, dan termasuk dalam ujaran kebencian. Karena adanya ancaman, muncul kegelisahan dan ketakutan yang pada akhirnya akan meningkatkan kewaspadaan kita pada suatu ancaman. Suatu ancaman dapat datang dalam bentuk apa saja, baik itu ancaman penculikan, ancaman kekerasan, hingga ancaman pembunuhan. Pada umumnya, seseorang yang melakukan tindakan ancaman, identitasnya tidak diketahui atau bersifat anonymous dan misterius. Kementerian Komunikasi dan Informatika mengingatkan kepada masyarakat agar selalu berhati hati dalam melakukan atau bertindak ceroboh di media sosial, agar mereka tidak sembarangan menyebar suatu ancaman yang berkaitan mengenai sesuatu atau seseorang, karena suatu tindak ancaman bisa terjerat Undang-Undang Informasi. Dalam UU ITE terdapat aturan dalam bermedia sosial, yang membuat pengguna media sosial tidak dapat seenaknya melakukan unggahan yang berisi ancaman atau intimidasi hingga persekusi. Pada Tugas Akhir ini, penulis merancang aplikasi website yang digunakan untuk mendeteksi ujaran ancaman pada postingan dari media sosial Twitter. Pada perancangan ini, penulis menggunakan metode dari machine learning yaitu Support Vector Machine. Dan hasil program pada sistem pendeteksi ujaran ancaman pada postingan Twitter yang dibuat mendapatkan akurasi sebesar 73%, precision 72%, recall 62,67%, f-1 score 61,16%.

Kata Kunci: ancaman, media sosial, machine learning, Support Vector Machine

Subjek

Machine - learning
 

Katalog

DETEKSI UJARAN ANCAMAN BERBASIS WEBSITE PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

ANANDA ADHARI
Perorangan
Muhammad Nasrun, Ratna Astuti Nugrahaeni
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Bandung
2021

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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