Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Multidisciplinary Scientific Studies
Ditra Fadhil Triastara
Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara
Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics Social Sciences Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Promosi Judi Online Terselubung di Media Sosial Menggunakan FastText dan BiLSTM Ditra Fadhil Triastara; Mahardika Abdi Prawira Tanjung
Indonesian Journal of Multidisciplinary Scientific Studies Vol 4 No 6 (2026): Edisi Oktober - November 2026
Publisher : Lembaga Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) STAI Raudhatul Akmal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33151/ijomss.v4i6.1168

Abstract

Promosi judi online di media sosial semakin sulit dikenali karena disamarkan melalui istilah, singkatan, dan kalimat yang menyerupai konten biasa, sehingga pemantauan manual maupun pencocokan kata kunci saja kurang memadai. Penelitian ini bertujuan membangun dan menguji sistem deteksi promosi judi online terselubung pada konten media sosial berbahasa Indonesia yang memadukan representasi kata FastText dan klasifikasi Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) dengan analisis kata kunci, tautan, sponsor, dan gambar. Metode yang digunakan adalah eksperimen kuantitatif dan rekayasa perangkat lunak dengan model Prototype. Skor setiap komponen digabungkan melalui pembobotan (teks 35%, tautan 25%, sponsor 20%, gambar 20%) dengan ambang keputusan 50%, dan sistem diimplementasikan sebagai aplikasi web yang menampilkan rincian perhitungan setiap langkah. Pengujian awal terhadap 10 sampel (5 promosi judi dan 5 konten aman) menghasilkan akurasi 90%, presisi 100%, recall 80%, dan F1-score 88,9%. Satu sampel promosi tidak terdeteksi karena skor totalnya 49,4%, tepat di bawah ambang, sementara keluaran FastText dan BiLSTM pada sampel tersebut masih netral (50%). Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan multi-sumber dapat memberikan keputusan yang transparan, tetapi ukuran sampel yang kecil dan sensitivitas ambang menuntut pengujian pada dataset yang lebih besar sebelum sistem digunakan secara luas.
Co-Authors