DETEKSI UJARAN KEBENCIAN BERBASIS VIDEO DENGAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS (MFCC) - HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) - Sunaryo Winardi; Ng Poi Wong; Tiartha Triagustinus Sitanggang; Juangsyah Putra Nasution (JURNAL MAHAJANA INFORMASI, 2019)
Peningkatan penyebaran konten kebencian di media sosial membutuhkan tindakan penanggulangan yang serius. Sejumlah metode telah dikembangkan untuk mendeteksi konten kebencian secara otomatis dengan tujuan mengklasifikasikan konten tekstual sebagai ujaran kebencian atau bukan. Dalam penelitian ini, pendeteksian ujaran kebencian akan dilakukan pada konten video dengan model isolated word recognition. Model ini hanya dapat mendeteksi kata, bukan kalimat sehingga harus dilakukan pemotongan kalimat menjadi kata menggunakan metode silence split. Metode Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) - Hidden Markov Model (HMM), dan Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk mengklasifikasikan konten video sebagai ujaran kebencian. Pengujian pada penelitian ini terdiri dari 2 bagian, yakni pengujian speech to text menggunakan metode word error rate (WER) dan menghasilkan WER sebesar 9.433% untuk data testing perempuan dan WER sebesar 7.54% untuk data testing laki-laki, serta pengujian text classification menggunakan metode confusion matrix dan mendapatkan nilai akurasi sebesar 88%.