AMALIA, FAHRIZA RIZKY (2024) ANALISIS SENTIMEN UJARAN KEBENCIAN TERHADAP KANDIDAT PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA PADA PEMILU 2024 MENGGUNAKAN BERT (TA.2.24.033). Diploma thesis, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional.
Full text not available from this repository.Abstract
ABSTRAK Ujaran kebencian di media sosial telah menjadi masalah yang semakin mendesak, terutama dalam konteks politik seperti Pemilu 2024 di Indonesia. Platform seperti YouTube menjadi salah satu media utama di mana diskusi politik terjadi, sering kali disertai dengan komentar negatif atau kebencian terhadap kandidat Presiden. Dalam penelitian ini, bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar YouTube terkait kandidat Presiden Indonesia pada Pemilu 2024 menggunakan algoritma BERT. Data diperoleh melalui scraping menggunakan YouTube API dan dikategorikan ke dalam tiga jenis ujaran kebencian: OFP (Offensive Personal), OFG (Offensive Group), dan OFO (Offensive Others). Metode CRISP-DM diterapkan dalam penelitian ini, yang mencakup tahapan Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BERT mampu mengklasifikasikan komentar dengan tingkat akurasi yang memadai. Algoritma ini dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi prediksi yang membantu mengidentifikasi dan mengelola ujaran kebencian di media sosial. Kata kunci: Ujaran Kebencian, Pemilu, Sosial Media, BERT
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Sekolah Vokasi > Teknik Informatika D4 |
| Depositing User: | Unnamed user with email [email protected] |
| Date Deposited: | 21 Nov 2024 07:51 |
| Last Modified: | 21 Nov 2024 07:51 |
| URI: | http://eprints.ulbi.ac.id/id/eprint/2704 |
Actions (login required)
 |
View Item |
