PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI PENCEMARAN NAMA BAIK DI MEDIA SOSIAL TWITTER

Abstract

Pencemaran nama baik merupakan tindakan atau ucapan yang merusak martabat seseorang baik individu maupun kelompok, tertulis maupun lisan, yang dilakukan dengan sengaja dan disebarkan secara umum. Peraturan  pencemaran nama baik tertuang pada pasal 310 KUHP, apabila terjadi di media sosial maka akan merujuk pada UU informasi dan transaksi elektronik (ITE) pasal 27 ayat 3 No. 19 tahun 2016. Twitter sebagai salah satu media sosial yang kerap digunakan masyarakat seringkali menjadi tempat dimana kasus pencemaran nama baik ini terjadi. Dalam penelitian ini dilakukan proses klasifikasi tweet pencemaran nama baik di media sosial twitter dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Metode penelitian yang dipakai kali ini adalah CRISP-DM keluaran IBM, tahapannya dimulai dari business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation dan deployment . Dari hasil modelling atau pelatihan dan evaluation atau pengujian pada model SVM dengan menggunakan 6000 data tweet, maka diperoleh hasil akurasi tertinggi sebesar 87.7%. Selain itu model SVM juga sudah dapat dikategorikan good fit yang artinya model sudah mampu mengenali data baik itu untuk data latih maupun uji dengan baik, hal tersebut diperkuat oleh rata-rata akurasi model pada data latih dan uji yang terbilang tinggi yaitu sebesar 92% untuk data latih dan 85% untuk data uji.