Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Aniq Noviciatie Ulfah, M. Khairul Anam
Abstract
Salah satu bentuk tindak kriminal yang bisa dijerat dengan undang-undang ITE adalah Hate speech. Namun saat ini netizen di Indonesia masih banyak menggunakan kata-kata Hate Speech dalam mengomentari berita di media online. Dampaknya adalah banyak netizen saat ini yang diperkarakan ke kepolisian oleh pihak yang merasa dirugikan. Hal ini terjadi karena kurangnya informasi dari netizen mengenai hate speech. Penelitian yang akan dilakukan terkait pendeteksian kata-kata yang mengadung Hate Speech pada porta berita online. Pendekatan yang digunakan untuk melakukan pendeteksian kata-kata Hate Speech menggunakan Neural Language Processing dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Untuk mengukur tingkat keakuratan dilakukan beberapa skenario uji coba sehingga tingkat keakuratannya menjadi lebih baik. Komentar pada penelitian ini didapat pada sebuah portal berita online terpopuler di Indonesia. Algoritma SVM dapat diterapkan dalam menganalisa komentar terkait isu politik yang mengngandung Hate Speech dengan nilai akurasi yang bisa sebesar 53. 88% serta nilai Recall adalah 49,69%, Precision adalah 48,77%, Classification error adalah 46,12% dan fmeasure adalah 49.23%.. Dengan adanya penelitian yang akan dilakukan ini bisa menjadi rujukan portal berita untuk menerapkan sistem filtering sehingga kedepannya kasus-kasus mengenai Hate Speech ini dapat diminimalisir.