Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Cuitan dalam Bahasa Indonesia

Kevin Antariksa, Y. S. P. Wp, E. Ernawati
{"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
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
印度尼西亚语中表达仇恨的语言分类
社交媒体上的许多仇恨言论已经成为一种威慑。这种仇恨言论普遍存在,但社交媒体对消除仇恨言论的预防措施仍然存在。现有的仇恨言论检测也没有使用印尼语。在最后的任务中,将建立一个机器学习模式,可以识别任何带有印尼语的仇恨言论。在这个模型中,将比较现有的机器学习方法。在测试中使用的方法是天真的Bayes, SVM和逻辑回归。在测试中,一些参数会被路由,因此在仇恨言论中获得最大的价值。预期结果是一个机器学习模型。该模型希望能够准确识别说印度尼西亚语的仇恨言论。预计准确率为>85%。关键词:仇恨言论检测、机器学习模式、社交媒体、印尼语、推特
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Blackbox Testing on Virtual Reality Gamelan Saron Using Equivalence Partition Method Implementasi Perbaikan Kualitas Citra Tanaman terhadap Perbedaan Kamera untuk Prediksi Pigmen Fotosintesis berbasis Machine Learning Comparative Analysis of Sound Response from Simple and Fuzzy Algorithm in Saron Virtual Reality Klasterisasi Puskesmas dengan K-Means Berdasarkan Data Kualitas Kesehatan Keluarga dan Gizi Masyarakat Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1