Leonardo Kosasih, Edward (2025) Implementasi IndoBERT dan IndoBERTweet untuk Deteksi Ujaran Kebencian di Media Sosial. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
![]() |
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf Download (846kB) |
![]() |
PDF
BAB_I.pdf Download (216kB) |
![]() |
PDF
BAB_II.pdf Download (396kB) |
![]() |
PDF
BAB_III.pdf Download (347kB) |
![]() |
PDF
BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
![]() |
PDF
BAB_V.pdf Download (204kB) |
![]() |
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (217kB) |
![]() |
PDF
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (334kB) |
Abstract
Penggunaan media sosial yang tinggi di Indonesia meningkatkan risiko penyebaran ujaran kebencian secara masif, khususnya pada periode pemilihan umum. Ujaran kebencian pada platform seperti Twitter sering menyasar kelompok rentan dan dapat memicu konflik sosial, memperkuat stereotip negatif, serta mengancam kohesi masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan sistem deteksi otomatis yang akurat dan kontekstual. Pendekatan berbasis Transformer mulai dimanfaatkan karena kemampuannya dalam menangkap makna secara kontekstual. Penelitian ini membandingkan dua model pra-latih berbasis Transformer untuk Bahasa Indonesia, yaitu IndoBERT dan IndoBERTweet, dalam mendeteksi ujaran kebencian. Kedua model menjalani proses fine-tuning menggunakan data pelatihan dan diuji menggunakan testing dataset. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik F1- score dan akurasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa IndoBERTweet memiliki performa lebih baik (F1-score 0,8651; akurasi 88,38%) dibandingkan IndoBERT (F1-score 0,85; akurasi 87,47%). Temuan ini menunjukkan pentingnya pemilihan model yang sesuai dengan domain data untuk membangun sistem deteksi ujaran kebencian yang lebih akurat.
Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
---|---|
Keywords: | Deteksi Ujaran Kebencian, IndoBERT, IndoBERTweet, Media Sosial, Twitter |
Subjects: | ?? T58.5-58.64 ?? |
Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Informatics |
SWORD Depositor: | Administrator UMN Library |
Depositing User: | Administrator UMN Library |
Date Deposited: | 04 Aug 2025 11:03 |
Last Modified: | 04 Aug 2025 11:03 |
URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/39813 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |