Deteksi Seksisme dalam Komentar TikTok Berbahasa Indonesia Menggunakan Model IndoBERT

Fadhilah, Nisa'Ul (2025) Deteksi Seksisme dalam Komentar TikTok Berbahasa Indonesia Menggunakan Model IndoBERT. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (2MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (217kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (609kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (597kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (434kB)
	PDF BAB_V.pdf Download (226kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (230kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Peningkatan pesat penggunaan platform media sosial seperti TikTok seringkali diiringi dengan penyebaran konten berbahaya, termasuk ujaran seksis, yang berpotensi menciptakan lingkungan daring yang tidak aman. Tantangan utama dalam penanganan isu ini terletak pada identifikasi otomatis ujaran seksis berbahasa Indonesia yang bersifat informal dan kontekstual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model deep learning guna mendeteksi ujaran seksis pada komentar video TikTok. Pendekatan yang digunakan adalah fine-tuning model pre-trained IndoBERT pada dataset komentar yang telah dianotasi secara manual oleh dua anotator, mencapai tingkat kesepakatan inter-rater substantial agreement dengan Cohen's Kappa sebesar 0,8123. Hasil evaluasi menunjukkan performa klasifikasi model yang sangat luar biasa pada data uji, dengan akurasi sebesar 0,9690 dan F1-Score rata-rata (weighted average) sebesar 0,9691. Model juga mencapai recall sebesar 0,9857 dan presisi sebesar 0,9420 untuk kelas SEKSIS, serta presisi sebesar 0,9896 dan recall sebesar 0,9572 untuk kelas TIDAK SEKSIS. Selain itu, model menunjukkan tingkat keyakinan yang tinggi dalam prediksinya, yang konsisten dengan training loss dan validation loss yang kecil selama pelatihan. Temuan ini membuktikan efektivitas model IndoBERT dalam mengidentifikasi ujaran seksis pada konteks bahasa informal TikTok.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Fadhilah, Nisa'Ul (00000060236)
Contributors:	Yakub, Sy Yuliani
Keywords:	Deteksi Ujaran Seksis, IndoBERT, Klasifikasi Teks, TikTok.
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	09 Sep 2025 11:04
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/40356

Actions (login required)

View Item