Klasifikasi ujaran kebencian pada media sosial menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM)

Naimah, Chodijatun (2023) Klasifikasi ujaran kebencian pada media sosial menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Other thesis, Universitas Merdeka Pasuruan.

	Text COVER.pdf Download (736kB)
	Text BAB-I.pdf Download (151kB)
	Text BAB-II.pdf Restricted to Repository staff only Download (283kB)
	Text BAB-III.pdf Restricted to Repository staff only Download (347kB)
	Text BAB-IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (387kB)
	Text BAB-V.pdf Restricted to Repository staff only Download (132kB)
	Text DAFTAR-PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (140kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (179kB)

Abstract

Kata kunci : Klasifikasi, Long Short-Term Memory (LSTM), Ujaran Kebencian, Media Sosial, Fasttext. Salah satu media sosial adalah Twitter yang populer digunakan warga internet untuk berkomunikasi melalui tweet yang dilontarkan secara daring. Tweet yang dilontarkan oleh pengguna dapat mengandung hal positif maupun negatif, misalnya ujaran kebencian. Penelitian ini melakukan klasifikasi ujaran kebencian menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dengan menerapkan algoritma fasttext untuk mengubah kata menjadi vektor yang akan digunakan untuk test dan training pada arsitektur LSTM. Penelitian ini telah menguji beberapa kombinasi parameter dan didapatkan model yang optimal metode LSTM dengan parameter epochs 20, vektor size 300 dan batch size 64 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 74,25% dari dataset yang diperoleh dari hasil crawling media sosial Twitter.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Perpustakaan Unmer Pasuruan
Date Deposited:	19 Aug 2023 03:27
Last Modified:	19 Aug 2023 03:29
URI:	http://repository.unmerpas.ac.id/id/eprint/378

Actions (login required)

View Item