KLASIFIKASI TEKS PADA KALIMAT UJARAN KEBENCIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA IMPROVED K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN TF-IDF-ICSpF
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Peradaban
Author
SAPUTRA, Nova Adi
Subject
Prinsip Matematika dalam Ilmu Komputer; Algoritma Komputer
Datestamp
2023-12-13 04:15:41
Abstract :
Media sosial merupakan salah satu manifestasi perkembangan digital yang sangat pesat dan dijadikan sebagai sebuah sarana untuk melakukan komunikasi, berbagi informasi dan juga untuk mengemukakan suatu pendapat, Media Sosial sering digunakan untuk menyebarkan ujaran kebencian, contohnya teitter. Banyaj bentuk ujrana kebencian di platform media sosial yang didasari oleh motif SARA (suku, agama, ras dan antargolongan). Di sisi lain, terdapat Undang-Undang Informasi dan Elektronik (UU ITE) untuk membatasi ruang bagi masyarakat dalam mengutarakan pendapat du dunia maya yang serba bebas. Ujaran kebencian merupakan salah satu permasalahan yang masuk ke dalam UU ITE. Klasifikasi teks adalah salah atu cara yang dapat dilakukan untuk menganalisa sebuah kalimat. Penelitian ini menggunakan algoritma Improved K-Nearest Neighbor dengan pembobotan term TF-IDF-1CSpF untuk melakukan klasifikasi data teks kalimat ujaran kebencian di twitter. 1.00 data tweet dengan 5 label yaitu agama, ras, fisik, gender dan lainnya digunakan untuk pelatihan dengan validasi 10 K-Fold Cross Validation dan diperoleh hasil nilai rata-rata akurasi, presisi, recall dan fl-score sebesar 88,11%, 91,18%, 87,59% dan 88,51%
Media sosial merupakan salah satu manifestasi perkembangan digital yang sangat pesat dan dijadikan sebagai sebuah sarana untuk melakukan komunikasi, berbagi informasi dan juga untuk mengemukakan suatu pendapat, Media Sosial sering digunakan untuk menyebarkan ujaran kebencian, contohnya teitter. Banyaj bentuk ujrana kebencian di platform media sosial yang didasari oleh motif SARA (suku, agama, ras dan antargolongan). Di sisi lain, terdapat Undang-Undang Informasi dan Elektronik (UU ITE) untuk membatasi ruang bagi masyarakat dalam mengutarakan pendapat du dunia maya yang serba bebas. Ujaran kebencian merupakan salah satu permasalahan yang masuk ke dalam UU ITE. Klasifikasi teks adalah salah atu cara yang dapat dilakukan untuk menganalisa sebuah kalimat. Penelitian ini menggunakan algoritma Improved K-Nearest Neighbor dengan pembobotan term TF-IDF-1CSpF untuk melakukan klasifikasi data teks kalimat ujaran kebencian di twitter. 1.00 data tweet dengan 5 label yaitu agama, ras, fisik, gender dan lainnya digunakan untuk pelatihan dengan validasi 10 K-Fold Cross Validation dan diperoleh hasil nilai rata-rata akurasi, presisi, recall dan fl-score sebesar 88,11%, 91,18%, 87,59% dan 88,51%
File :
COVER-Nova Adi Saputra-42419011-Skripsi-2023.pdf
BAB I-Nova Adi Saputra-42419011-Skripsi-2023.pdf
BAB II-Nova Adi Saputra-42419011-Skripsi-2023.pdf
BAB III-Nova Adi Saputra-42419011-Skripsi-2023.pdf
BAB IV-Nova Adi Saputra-42419011-Skripsi-2023.pdf
BAB V-Nova Adi Saputra-42419011-Skripsi-2023.pdf
DAFTAR PUSTAKA-Nova Adi Saputra-42419011-Skripsi-2023.pdf
DAFTAR LAMPIRAN-Nova Adi Saputra-42419011-Skripsi-2023.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
