Fauzi Ihsan, - (2021) IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK MENDETEKSI MULTI-LABEL HATE SPEECH DAN ABUSIVE LANGUAGE PADA TWITTER BAHASA INDONESIA. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text File Lengkap Kecuali BAB Hasil Penelitian (BAB V).pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB V) File BAB Hasil Penelitian (BAB V).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (802kB)

Abstract

Ujaran kebencian dan bahasa kasar mudah ditemukan di dalam komunikasi tertulis di social media seperti twitter, yang dapat memicu terjadinya persengketaan di antara korban dan pengujarnya. Penyaringan yang dilakukan dengan manual tidak dapat terukur dan membutuhkan waktu yang lama. Bagaimanapun, akan sulit memeriksa apakah suatu tweet mengandung ujaran kebencian dan/atau Bahasa kasar bila seseorang berpihak. Penelitian ini bertujuan untuk membangun pemodelan untuk mengklasifikasi tweet apakah mengandung ujaran kebencian dan kata-kata kasar. Apabila terdeteksi mengandung ujaran kebencian, maka level ujaran kebenciannya diukur. Dataset yang digunakan terdiri dari 13.126 cuitan asli twitter. Metode Decision Tree digunakan sebagai metode Klasifikasi berdasarkan hasil pengujian metode Decision Tree menggunakan Feature Engineering berupa fitur khusus, tekstual dan lexicon serta tanpa penggunaan kombinasi preprocessing seperti case folding, stopword removal dan punctuation removal mendapatkan akurasi rata-rata tertinggi sebesar 71,03% dengan nilai akurasi hate speech sebesar 71,52%, nilai akurasi abusive sebesar 78,07% dan nilai akurasi level sebesar 63,49%

Actions (login required)

View Item