DETEKSI HATE SPEECH PADA PEMILU 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING
DOI:
https://doi.org/10.31849/zn.v7i1.22049Keywords:
Hate Speech, Pemilihan Umum 2024, Algoritma Machine Learning, Deteksi Ujaran Kebencian, Support Vector Machine dan Naive BayesAbstract
Pemilihan umum menjadi salah satu momen krusial dalam suatu negara untuk menentukan arah dan kepemimpinan. Namun, dengan berkembangnya teknologi digital, munculnya hate speech atau ujaran kebencian dapat merusak proses demokratis tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem Klasifikasi pelecehan seksual menggunaka algoritma machine learning dengan pendekatan aspect base sentiment analysis Algoritma Machine Learning. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data teks dari berbagai sumber online yang berkaitan dengan pelecehan seksual. Selanjutnya, dilakukan pemrosesan dan pemilihan fitur untuk membangun model deteksi. Algoritma Machine Learning seperti Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes akan diterapkan untuk melatih model tersebut dengan dataset yang telah diberi label. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset uji yang terdiri dari data teks yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya. Performa model dievaluasi berdasarkan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem deteksi yang diusulkan mampu mengidentifikasi hate speech pada konten terkait pelecehan seksual dengan tingkat akurasi yang signifikan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam menjaga integritas proses pemilihan umum dengan mengurangi dampak negatif dari pelecehan seksual. Selain itu, penerapan algoritma machine learning dalam deteksi hate speech juga dapat menjadi dasar untuk pengembangan solusi yang lebih efektif dalam mengatasi tantangan serupa di masa depan.
References
[2] D. Darwis, E. S. Pratiwi and A. F. O. Pasaribu, "Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia," Jurnal Ilmiah Edutic: Pendidikan dan Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 1-11, 2020.
[3] P. C. Deka, "Support vector machine applications in the field of hydrology: a review," Applied soft computing, vol. 19, pp. 372-386, 2014.
[4] N. Matondang and N. Surantha, "Effects of oversampling SMOTE in the classification of hypertensive dataset," Adv. Sci. Technol. Eng. Syst, vol. 5, no. 4, pp. 432-437, 2020.
[5] I. B. A. Peling, I. N. Arnawan, I. P. A. Arthawan and I. G. N. Janardana, "Implementation of Data Mining To Predict Period of Students Study Using Naïve Bayes Algorithm," Int. J. Eng. Emerg. Technol, vol. 2, no. 1, p. 53, 2017.
[6] R. Sepriansyah and S. D. Purnamasari, "Prediction of Student Graduation Using Naïve Bayes," Budapest International Research And Critics Institute-Journal (Birci-Journal), vol. 5, no. 3, pp. 24255-24268, 2022.
[7] K. Sailunaz and R. Alhajj, "Emotion and sentiment analysis from Twitter text," Journal of computational science, vol. 36, pp. 1-18, 2019.
[8] P. A. Olujimi and A. Ade-Ibijola, "NLP techniques for automating responses to customer queries: a systematic review," Discover Artificial Intelligence, vol. 3, no. 1, p. 20, 2023.
[9] A. N. Ulfah, M. K. Anam, N. Y. S. Munti, S. Yaakub and M. B. Firdaus, "Sentiment Analysis of the Convict Assimilation Program on Handling Covid-19," JUITA: Jurnal Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 209-215, 2022.
[10] A. Gelman and C. R. Shalizi, "Philosophy and the practice of Bayesian statistics," British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, vol. 66, no. 1, pp. 8-38, 2013.
Downloads
Published
Issue
Section
License
CC BY-SA 4.0
Attribution-ShareAlike 4.0
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation .
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
