PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM MENGKLASIFIKASIKAN TWEET UJARAN KEBENCIAN TERHADAP TOKOH PUBLIK PADA TWITTER
| Main Author: | DARAYANI SRI ARIFAH, - |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.uin-suska.ac.id/25130/1/File%20Lengkap%20Kecuali%20Hasil%20Penelitian.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/25130/2/Hasil%20Penelitian.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/25130/ |
Daftar Isi:
- Media sosial twitter merupakan salah satu contoh media sosial yang digunakan masyarakat untuk saling berinteraksi dan menuangkan opini. Adanya ruang opini dan kebebasan berpendapat memunculkan kasus penghinaan berupa ujaran kebencian. Sasaran dari ujaran kebencian ini adalah tokoh publik yang merupakan figur yang gerak-gerik dan kelakuan serta ucapannya menjadi pro dan kontra. Penelitian ini melakukan klasifikasi tweet sentimen masyarakat tentang tokoh publik menggunakan metode klasifikasi support vector machine (SVM) dengan menggunakan 1000 data tweet sebagai dataset untuk mengetahui kinerja SVM yang dikombinasikan dengan pembobotan menggunakan TF-IDF. Berdasarkan hasil pengujian akurasi diperoleh kernel terbaik yaitu kernel RBF dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 84% dengan nilai c sebesar 1, gamma 0,01 dan nilai threshold 0.3 serta maksimal iterasi 1000 kali. Kata Kunci: SVM, TF-IDF. Toko