IDENTIFIKASI KONTEN DEWASA PADA CUITAN TWITTER MENGGUNAKAN METODE BiLSTM SEBAGAI UPAYA MENGATASI PENYEBARAN PORNOGRAFI UNTUK INDONESIA MAJU - Akmal Perdana Hesaputra; Raihan Digo Saputra; Yafi Hudatama Wibowo (Universitas Islam Indonesia, 2022)
Penggunaan bahasa dalam kehidupan merupakan suatu hal yang sangat mendasar, termasuk pada jejaring media sosial yang sudah menjadi sesuatu yang tak terpisahkan. Namun, banyak konten di media sosial berisi informasi yang tidak bermanfaat dan diperlukan dengan beredarnya konten-konten negatif dan berbahaya, seperti konten dewasa atau pornografi. Fungsi otak akan berubah pada seseorang yang memiliki kecanduan, salah satunya kecanduan konten pornografi. Maka dari itu, konten-konten dewasa tersebut merupakan ancaman serius yang dapat membahayakan generasi muda bangsa Indonesia, terutama anak-anak dan remaja yang merupakan cikal bakal menjadi tonggak bagi kemajuan dan pembangunan bangsa. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi konten dewasa menggunakan algoritma Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) Neural Network untuk mengklasifikasi konten dewasa dan non-dewasa pada media sosial Twitter dengan memanfaatkan Twitter API dan library Tweepy. Berdasarkan percobaan, model terbaik diperoleh dari model BiLSTM Double layer dengan dropout yang memiliki Accuracy 98.34% dan F1-Score sebesar 98.32%.