DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA TWITTER BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING: REVIU LITERATUR

Abstract

Meningkatnya pengguna media sosial mengakibatkan peningkatan aktifitas komunikasi antar warganet dalam media daring. Misalnya media twitter, warganet dapat berkomunikasi melalui twit. Twit pada twitter dapat memiliki sifat negatif dan sifat ini perlu memiliki perhatian khusus karena kemungkinan besar akan mengandung ujaran kebencian. Kasus ujaran kebencian ini kemudian oleh pemerintah diatasi atau dicegah dengan salah satunya Undangundang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE) yang dikeluarkan pada tahun 2018 pasal 28 ayat 2 tentang ujaran kebencian. Machine learning dalam penerapannya mampu mengolah data dalam bentuk teks atau (text analytic). Artikel ini menyajikan reviu terhadap literatur-literatur yang memanfaatkan machine learning untuk membantu mendeteksi teks yang mengandung ujaran kebencian. Hasil reviu menunjukkan bahwa penelitian terhadap kebencian menggunakan machine learning dapat dilakukan untuk mendeteksi kategori teks; apakah tergolong sebagai ujaran kebencian, serta memprediksi kategori dari ujaran kebencian yang terkandung dalam suatu teks. Algoritma RNN ternyata memiliki akurasi yang terbaik jika dibandingkan dengan algoritma lain yaitu 91%.