Putra, Aditya Kresna Bayu Arda (2018) Identifikasi Ujaran Kebencian Pada Facebook Dengan Metode Ensemble Feature Dan Support Vector Machine. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pada awalnya, media sosial dipergunakan untuk bersosialisasi dan berinteraksi dengan orang lain. Salah satu media sosial yang banyak digunakan orang-orang untuk bersosialisasi adalah Facebook, dengan jumlah pengguna mencapai lebih dari ratusan juta orang yang tersebar di seluruh dunia. Akhirakhir ini, pada media sosial Facebook, sering kali terdapat tulisan yang berisikan ujaran kebencian yang dibagikan secara meluas. Tentunya dibutuhkan bantuan ahli Bahasa untuk mengidentifikasi ujaran kebencian pada media sosial karena belum ada sebuah sistem otomatis untuk mengidentifikasi ujaran kebencian. Sistem yang ada dalam penelitian ini dibuat dengan menggunakan metode Ensemble Feature dan Support Vector Machine (SVM). Metode Ensemble Feature dapat dipergunakan untuk menggabungkan beberapa fitur dari tiap tulisan tersebut untuk mempermudah proses identifikasi ujaran kebencian. Metode Support Vector Machine (SVM) kemudian digunakan untuk melakukan proses identifikasi terhadap sebuah tulisan berdasarkan data-data fitur yang dihasilkan oleh metode Ensemble Feature. Berdasarkan hasil dari proses pengujian, diperoleh akurasi sistem sebesar 70% sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Ensemble Feature dan Support Vector Machine (SVM) baik untuk digunakan dalam proses identifikasi ujaran kebencian pada media sosial Facebook.
English Abstract
In the beginning, social media is used for socializing and interacting with other people. One of the most used social media for socializing is Facebook, with users amounting to over hundred million people around the world. Nowadays, on Facebook, its often found there’s hate speech writing being shared at massive pace. Of course an assistance from language expert is a must for identifying hatespeech on Facebook because there’s not yet an automatic system that can identify a hatespeech. The system in this research are made using Ensemble Feature and Support Vector Machine. Ensemble Feature is used for combining some of the feature extracted from each writing to ease the process of identifying a hatespeech. Support Vector Machine then used to identifying a hatespeech from a writing based on feature that are combined using ensemble feature. According to the result of testing, we acquired a 70% accuracy for the system so we can conclude that ensemble feature and support vector machine is good to use for identifying hatespeech on social media Facebook.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/650/051808563 |
| Uncontrolled Keywords: | Ensemble Feature, Support Vector Machine, Ujaran Kebencian, Facebook Hatespeech, Ensemble Feature, Support Vector Machine, Facebook |
| Subjects: | 300 Social sciences > 302 Social interaction > 302.3 Social interaction within groups > 302.302 85 Computer aplications |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 18 Apr 2019 02:57 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 07:03 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/161708 |
Preview |
Text
Aditya Kresna Bayu Arda Putra.pdf Download (29MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |