Deteksi Ujaran Kebencian Pada Media Sosial Terkait Pemilu 2024 Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Adesyan Lahinda; Irene R.H.T. Tangkawarow; Efraim R.S. Moningkey (Jurnal Minfo Polgan, 2025)
Pemilu 2024 memiliki peranan yang sangat krusial dalam sistem demokrasi Indonesia, terutama karena didominasi oleh pemilih muda yang aktif menggunakan media sosial sebagai alat komunikasi politik. Namun, kondisi ini juga menghadirkan tantangan besar, terutama dengan meningkatnya penyebaran ujaran kebencian yang dapat dianggap sebagai pelanggaran Pemilu. Konten semacam ini terus meningkat, berpotensi merusak citra dan kualitas Pemilu serta mengganggu proses demokrasi. Meskipun ujaran kebencian telah diatur dalam Undang-Undang Pemilu dan Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (ITE), pengawasan secara manual masih sulit dilakukan karena banyaknya konten yang beredar di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi ujaran kebencian sebagai pelanggaran Pemilu 2024 di media sosial dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Dataset yang digunakan terdiri dari 408 komentar dari Twitter dan 445 komentar dari YouTube. Data tersebut dikategorikan ke dalam dua kelompok, yaitu ujaran kebencian dan non-ujaran kebencian, kemudian diuji secara otomatis dan manual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 100% untuk data Twitter dan YouTube pada pengujian otomatis, sedangkan pengujian manual memperoleh akurasi 95,00% untuk Twitter dan 92,59% untuk YouTube.