DETEKSI HATE SPEECH PADA PEMILU 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING - Zamsuri, Ahmad; Djusar, Syahtriatna; Elvira, Elvira (Universitas Lancang Kuning, 2025)
Pemilihan umum menjadi salah satu momen krusial dalam suatu negara untuk menentukan arah dan kepemimpinan. Namun, dengan berkembangnya teknologi digital, munculnya hate speech atau ujaran kebencian dapat merusak proses demokratis tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem Klasifikasi pelecehan seksual menggunaka algoritma machine learning dengan pendekatan aspect base sentiment analysis Algoritma Machine Learning. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data teks dari berbagai sumber online yang berkaitan dengan pelecehan seksual. Selanjutnya, dilakukan pemrosesan dan pemilihan fitur untuk membangun model deteksi. Algoritma Machine Learning seperti Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes akan diterapkan untuk melatih model tersebut dengan dataset yang telah diberi label. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset uji yang terdiri dari data teks yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya. Performa model dievaluasi berdasarkan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem deteksi yang diusulkan mampu mengidentifikasi hate speech pada konten terkait pelecehan seksual dengan tingkat akurasi yang signifikan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam menjaga integritas proses pemilihan umum dengan mengurangi dampak negatif dari pelecehan seksual. Selain itu, penerapan algoritma machine learning dalam deteksi hate speech juga dapat menjadi dasar untuk pengembangan solusi yang lebih efektif dalam mengatasi tantangan serupa di masa depan.