Aidil Fadilah, - (2021) PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENDETEKSI UJARAN KEBENCIAN DAN BAHASA KASAR PADA TWITTER BAHASA INDONESIA. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text LAP-AIDILFADILAHBABI-III.pdf Download (910kB) | Preview
	Text (BAB IV DAN V) LAP-AIDILFADILAHBABIVDANBABV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (638kB)

Abstract

Ujaran kebencian (hatespeech) dan bahasa kasar (abusive language) adalah tindak yang tidak baik yang sering ditemukan didalam media sosial. Pekembangan teknologi yang sangat pesat dengan bantuan internet saat ini telah banyak ditemukan hal ini didalam media sosial seperti di platform twitter, yang dapat mengakibatkan perselisihan di antara penggunanya. Namun, hal ini sulit untuk menentukan apakah tweet tersebut berisi ujaran kebencian ataupun bahasa kasar. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model yang dapat mengklasifikasikan tweet yang didapat dari platform twitter, apakah tweet tersebut mengandung ujaran kebencian ataupun terdapat kata-kata kasar didalamnya. Dataset yang digunakan terdiri dari 13.127 tweet dari aplikasi twitter. Dengan adanya penelitian yang sudah dilakukan penulis berharap penelitian ini dapat berguna untuk kedepannya dan diharapkan masyarakat lebih baik lagi dalam menggunakan media sosial. Algoritma K-Nearest Neighbor akan digunakan sebagai algoritma klasifikasi, berdasarkan hasil pengujian algoritma K-Nearest Neighbor serta menggunakan Feature Engineering, akurasi rata-rata tertinggi sebesar 78,46 %. Kata Kunci : Bahasa Kasar, Feature Engineering, K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, Twitter, Ujaran Kebencian

Actions (login required)

View Item