Sistem Deteksi Hate Speech dan pada Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Abstract

Media sosial telah menjadi sarana utama dalam menyampaikan opini dan berinteraksi di ruang publik. Twitter sebagai platform microblogging memiliki tingkat interaksi yang tinggi serta penyebaran informasi yang sangat cepat. Namun, kondisi tersebut juga berdampak pada meningkatnya penyebaran ujaran kebencian (hate speech), terutama dalam bentuk komentar yang mengandung penghinaan, provokasi, atau pelecehan terhadap individu maupun kelompok tertentu. Permasalahan ini semakin kompleks karena bahasa yang digunakan pengguna Twitter cenderung tidak formal, banyak mengandung slang, singkatan, dan variasi penulisan, sehingga sulit dideteksi secara manual dalam jumlah besar. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan otomatis berbasis teknologi untuk membantu proses identifikasi dan moderasi ujaran kebencian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan komentar Twitter berbahasa Indonesia ke dalam kategori Hate Speech dan Non-Hate Speech. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk membangun sebuah sistem berbasis web yang dapat digunakan untuk mendeteksi ujaran kebencian secara otomatis, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu moderasi konten digital.