TAMARA GHASSANI SASKIA, - (2021) KLASIFIKASI HATE SPEECH DAN ABUSIVE LANGUAGE PADA TWITTER BAHASA INDONESIA DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text T.A TAMARA Ghassani.pdf Download (3MB) | Preview

Abstract

Twitter merupakan salah satu media sosial yang sering digunakan oleh pengguna Indonesia untuk menyebarkan hate speech dan abusive language. Untuk mendeteksi label tweetnya, dapat dilakukan teknik klasifikasi teks dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Klasifikasi dilakukan sebanyak tiga kali di dalam penelitian ini, yaitu klasifikasi hate speech, abusive language, dan level hate speech. Kemudian, feature selection dilakukan untuk mencari model dengan akurasi terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi yang tertinggi untuk klasifikasi hate speech sebesar 82,992%, klasifikasi abusive language sebesar 86,484%, dan klasifikasi level hate speech sebesar 71,875%. Penerapan klasifikasi teks dengan metode Naïve Bayes Classifier untuk klasifikasi hate speech dan abusive language pada Twitter bahasa Indonesia dapat disimpulkan berhasil karena hasil akurasi yang tinggi. Kata kunci: akurasi, abusive language, hate speech, klasifikasi, naïve bayes classifier, twitter

Actions (login required)

View Item