Identifikasi Spam Tweet Komentar Pada Twitter Berbasis Ontologi (studi Kasus : Tweet / Caption Di Twitter Dengan Tema â€œpilpres 2019â€) - Jahtra Genio Muhammad; Anisa Herdiani; Indra Lukmana Sardi (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak anisaherdiani@telkomuniversity.ac.id, Dengan diadakannya pemilihan presiden 2019 banyak media sosial yang mengangkat beritatersebut, sejalan dengan hal itu tentu banyak postingan yang membahas berita pemilihan presiden 2019.Hal tersebut menyebabkan aktivitas sebuah media sosial menjadi cukup tinggi. Twitter merupakan salahsatu media sosial yang sangat populer digunakan untuk menyampaikan pendapat untuk saat ini, adanyapemilihan presiden 2019 membuat twitter menjadi salah satu media sosial yang ramai. Tingginya aktivitastwitter dimanfatkan oleh spammers untuk menyebarkan spam khususnya spam pada kolom komentar yangtidak memiliki keterkaitan dengan tweet atau topik pembicaraan serta menimbulkan dampak yang tidaknyaman bagi pengguna lainnnya. Spam yang dimaksud pada penelitian ini adalah komentar yang tidak adaketerkaitan atau keterhubungan dengan caption atau postingan. Untuk mengatasi masalah tersebutdibutuhkan sebuah sistem yang bisa mendeteksi spam berbasis ontologi. Dengan menggunakan ontologi,proses identifikasi spam menjadi lebih efisien dan sederhana karena data dipisahkan berdasarkan domaintertentu yang didefinisikan. Berdasarkan hasil pengujian, proses identifikasi spam menggunakan metodeontologi pada penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata f1-score sebesar 89.14% Hal ini menunjukanbahwa ontologi dapat diimplementasikan untuk mengidentifikasi spam komentar pada twitter.Kata kunci : pemilihan presiden 2019, spam, spammers, ontologi, twitterAbstract With the 2019 presidential election held a lot of social media that raised the news, many postsdiscuss the 2019 presidential election news. This causes social media activity to be quite high. Twitter is aone of very popular social media used to express opinions for the moment, The 2019 presidential electionmakes Twitter one of the popular social media. The high level of twitter activity is used by spammers tospread spam, especially spam, in the comments column that has no connection with tweets or topics ofconversation and has an uncomfortable impact on other users. Spam generally in this research is illustratedby comments that have no relevance or connectedness with the caption or post. For solve this problem, asystem that can detect ontology-based spam is needed. By using an ontology, the process of identifying spambecomes more efficient and simpler because data is separated based on certain domains defined. Based onthe results of testing, the process of identifying spam using the ontology method in this study resulted in anaverage f1-score of 89.14%. This shows that ontology can be implemented to identify comment spam ontwitter.Keywords: presidential election, spam, spammers, ontologi, twitter