Analisis Uajaran Kebencian pada Twitter Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes.

Abstract

Ujaran kebencian bertujuan untuk menghasut dan menyulut kebencian terhadap kelompok masyarakat/komunitas berbeda dalam aspek: suku, agama, ajaran keagamaan, keyakinan atau kepercayaan, ras, antar-golongan, warna kulit, etnis, jenis kelamin, difabel, dan orientasi seksual. Ujaran kebencian dapat berdampak pada diskriminasi, kekerasan, penghilangan nyawa, dan atau konflik sosial. Oleh karenanya, ujaran kebencian perlu dijelaskan, diidentifikasi, dan diklasifikasikan. Penelitian ini berfokus mengklasifikasikan tweet menjadi ujaran kebencian atau bukan ujaran kebencian menggunakan algoritme klasifikasi Naïve Bayes dengan seleksi fitur Index Document Frequency (IDF). Tahapan penelitian yaitu pengumpulan data, pelabelan data secara manual, praproses, klasifikasi dan evaluasi. Evaluasi terhadap model dihitung menggunakan confusion matrix untuk menghitung akurasi. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 78.9% untuk IDF lebih kecil dari 2 dan 85.4% untuk IDF lebih kecil dari 2.3.