ANALISIS SENTIMEN HATESPEECH TERHADAP GACOAN PADA PLATFORM X DENGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstract

Perkembangan media sosial saat ini memunculkan berbagai bentuk interaksi digital salah satunya adalah hatespeech atau biasa disebut ujaran kebenciaan yang semakin marak terjadi. Platform X yang sebelumnya dikenal sebagai Twitter menjadi salah satu media yang paling banyak digunakan masyarakat dalam menyampaikan opini secara terbuka, khususnya terhadap industri bisnis seperti restoran siap saji Gacoan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen yang mengandung ujaran kebencian terhadap Gacoan di Platform X dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Data dikumpulkan melalui proses scrapping menggunakan tools tweet-harvest dalam rentang waktu mulai dari Januari hingga Juni 2024 dengan total 2500 data Tweet. Selanjutnya dilakukan tahap preprocessing seperti case folding, cleansing, tokenizing, normalisasi, stopword removal dan stemming. Pelabelan data menggunakan pendekatan INSET Lexicon-Based untuk mengklasifikasikan tweet menjadi hatespeech dan non-hatespeech. Hasil pengujian model SVM dengan kernel linear menunjukkan tingkat akurasi sebesar 83,3% dengan nilai precision 0,899, recall 0,907 dan f1-score 0,903 pada kategori hatespeech. Dari hasil ini membuktikan bahwa algoritma SVM mampu secara efektif mengklasifikasikan ujaran kebencian pada data tidak terstruktur dimedia sosial.