Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine Hate Speech Classification on Twitter Using Support Vector Machine

摘要

Saat ini media sosial telah menjadi sarana bagi masyarakat untuk menyampaikan pendapat yang mereka miliki, terdapat banyak cara yang dapat dilakukan untuk menyampaikan pendapat tersebut dari yang bersifat positif maupun negatif. Ujaran kebencian merupakan salah satu masalah yang cukup banyak kita temukan di dunia maya, perilaku tersebut dapat merugikan pihak tertentu. Twitter sebagai salah satu platform yang dapat digunakan untuk menyampaikan opini bisa dijadikan sebagai sumber analisis tentang perilaku masyarakat di dunia maya. Banyak dari masyarakat kita yang tidak sadar bahwa mereka telah melakukan tindakan ujaran kebencian di dunia maya, maka dari itu penelitian ini dibuat untuk mengetahui bagaimana pola perilaku masyarakat di dunia maya dan hal yang menjadi isu utama dalam masalah ujaran kebencian pada topik dan kurun waktu tertentu dengan membaginya menjadi lima kelas yaitu suku, agama, ras, antar golongan dan netral menggunakan Support Vector Machine. Dalam penelitian ini juga dilakukan pengujian dengan membandingkan tiga buah kernel yang umum dipakai, dan hasilnya menunjukan bahwa sistem dapat melakukan klasifikasi ujaran kebencian dengan penggunaan kernel RBF yang menghasilkan nilai akurasi paling tinggi yaitu 93 dengan komposisi data latih sebanyak 700 data dan data uji sebanyak 300 data.