eProceedings of Engineering
Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023

Klasifikasi Komentar Toxic Pada Sosial Media Menggunakan SVM, Information Gain dan TF-IDF

Ilham Maulana, Muhammad (Unknown)
Muslim Lhaksmana, Kemas (Unknown)
Dwifebri, Mahendra (Unknown)



Article Info

Publish Date
01 Nov 2023

Abstract

Abstrak — Sosial media merupakan suatu bentuk perantara interaksi sosial secara online. Aplikasi media sosial pun sudah dalam banyak bentuk dan di dalam sosial media ini meskipun banyak hal positif yang dapat diambil, ada beberapa juga halhal negatif contoh nya toxic comment. Toxic comment sendiri tidaklah mudah untuk dideteksi secara manual, maka penelitian berencana untuk mengklasifikasikan toxic comment tersebut menggunakan machine learning. Beberapa penelitian untuk klasifikasi toxic comment sudah dilakukan, dalam beberapa penelitian tersebut digunakan metode Support Vector Machine. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) sebagai classifier, Information Gain sebagai feature selection dan TF- IDF sebagai feature extraction. Data-data yang dikumpulkan adalah melalui cuitan twitter beberapa pengguna di media sosial tersebut. Komentarkomentar tersebut dikumpulkan menjadi satu lalu diklasifikasikan menggunakan metode-metode yang sudah disebutkan.Kata kunci— Sosial media, Klasifikasi teks, Toxic comment, SVM

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

engineering

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing ...