{"title":"Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Cuitan dalam Bahasa Indonesia","authors":"Kevin Antariksa, Y. S. P. Wp, E. Ernawati","doi":"10.24002/jbi.v10i2.2451","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Banyaknya ujaran kebencian yang ada di media sosial sudah membuat jengah. Ujaran kebencian tersebut makin marak dijumpai namun masih belum ada upaya preventif dari media sosial untuk menangkal ujaran kebencian. Deteksi ujaran kebencian yang sudah dibuat juga belum tersedia dalam Bahasa Indonesia. Pada tugas akhir ini, akan dibuat model pembelajaran mesin yang dapat mengenali ujaran kebencian dengan Bahasa Indonesia. Dalam model tersebut akan membandingkan beberapa metode-metode pembelajaran mesin yang ada. Metode yang digunakan dalam pengujian adalah Naïve Bayes, SVM, dan Logistic Regression. Dalam pengujian, beberapa parameter akan diubah-ubah sehingga didapatkan nilai paling maksimal dalam deteksi ujaran kebencian. Hasil yang diharapkan adalah sebuah model pembelajaran mesin. Model tersebut diharapkan dapat mengenali ujaran kebencian berbahasa Indonesia secara akurat. Akurasi yang diharapkan adalah sebesar >85%.Kata Kunci: Deteksi ujaran kebencian, model pembelajaran mesin, media sosial, Bahasa Indonesia, cuitan","PeriodicalId":381749,"journal":{"name":"Jurnal Buana Informatika","volume":"118 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-10-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"5","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Buana Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24002/jbi.v10i2.2451","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 5
Abstract
Banyaknya ujaran kebencian yang ada di media sosial sudah membuat jengah. Ujaran kebencian tersebut makin marak dijumpai namun masih belum ada upaya preventif dari media sosial untuk menangkal ujaran kebencian. Deteksi ujaran kebencian yang sudah dibuat juga belum tersedia dalam Bahasa Indonesia. Pada tugas akhir ini, akan dibuat model pembelajaran mesin yang dapat mengenali ujaran kebencian dengan Bahasa Indonesia. Dalam model tersebut akan membandingkan beberapa metode-metode pembelajaran mesin yang ada. Metode yang digunakan dalam pengujian adalah Naïve Bayes, SVM, dan Logistic Regression. Dalam pengujian, beberapa parameter akan diubah-ubah sehingga didapatkan nilai paling maksimal dalam deteksi ujaran kebencian. Hasil yang diharapkan adalah sebuah model pembelajaran mesin. Model tersebut diharapkan dapat mengenali ujaran kebencian berbahasa Indonesia secara akurat. Akurasi yang diharapkan adalah sebesar >85%.Kata Kunci: Deteksi ujaran kebencian, model pembelajaran mesin, media sosial, Bahasa Indonesia, cuitan