Implementasi Algoritma Random Forest pada Model Deteksi Komentar Pelecehan Seksual Verbal Berbahasa Indonesia di Media Sosial X

Yudhisti, Leideovico (2025) Implementasi Algoritma Random Forest pada Model Deteksi Komentar Pelecehan Seksual Verbal Berbahasa Indonesia di Media Sosial X. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (534kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (220kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (576kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (605kB)
	PDF BAB_V.pdf Download (229kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (227kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Meningkatnya penyebaran komentar pelecehan seksual verbal di media sosial X menjadi salah satu bentuk Kekerasan Berbasis Gender Online (KBGO) yang mengancam remaja di Indonesia. Penelitian sebelumnya seringkali memiliki cakupan yang terlalu luas, seperti deteksi seksisme secara umum, dan belum secara spesifik mengukur potensi performa terbaik dari algoritma Random Forest pada komentar pelecehan seksual. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Random Forest dan menemukan performa terbaiknya untuk model deteksi komentar pelecehan seksual verbal berbahasa Indonesia. Metodologi penelitian dimulai dengan pengumpulan 1.000 data komentar dari media sosial X, yang kemudian dilabeli secara manual. Untuk mengatasi masalah kelas tidak seimbang, diterapkan teknik random undersampling yang menghasilkan 757 data. Data tersebut kemudian melalui tahap preprocessing dan feature extraction menggunakan TF-IDF. Eksperimen dilakukan dengan membandingkan model baseline dengan model yang telah melalui proses hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan performa terbaik berhasil mencapai akurasi sebesar 87,50%. Peningkatan paling signifikan terlihat pada metrik Recall untuk kelas Sexual Harassment yang mencapai 92,86%, menunjukkan kemampuan model yang andal dalam mengidentifikasi komentar pelecehan seksual. Temuan ini menunjukkan algoritma Random Forest efektif untuk diimplementasikan pada model deteksi otomatis komentar pelecehan seksual verbal berbahasa Indonesia di media sosial X.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Algoritma Random Forest, Deteksi Pelecehan Seksual, Hyperparameter Tuning, KBGO, Klasifikasi Teks, TF-IDF
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	23 Jul 2025 11:03
Last Modified:	23 Jul 2025 11:03
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/39154

Actions (login required)

View Item