Perpustakaan Digital ITB

Peningkatan jumlah konten sosial media memiliki relevansi terhadap peningkatan prevalensi ujaran kebencian. Hal ini memberi tantangan berupa kompleksitas dalam membedakan antara kebebasan berpendapat yang diakui dan ekspresi yang mendorong kebencian. Sehingga diperlukan sistem identifikasi konten ujaran kebencian yang akurat. Namun, keberadaan bias dalam proses pengembangan sistem menyebabkan ketidakakuratan dalam mengidentifikasi konten yang seharusnya dianggap sebagai ujaran kebencian. Untuk mengatasi hal tersebut, penting untuk menetapkan standar-standar yang jelas terhadap kriteria sebuah ujaran kebencian, sehingga mengurangi risiko bias dalam proses deteksi. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan kriteria- kriteria ujaran kebencian berdasarkan konsep-konsep speech, kebencian, dan ujaran kebencian itu sendiri. Dalam tahap awal, kriteria-kriteria yang terbentuk diterjemahkan ke dalam konteks linguistik untuk kemudian diimplementasikan dalam algoritma pemrograman pada pra-proses natural language processing yang bertujuan untuk memberikan label otomatis berdasarkan kriteria-kriteria yang telah dirumuskan. Tahap selanjutnya melibatkan proses training menggunakan pendekatan pre-training language model berbasis BERT dan proses fine-tuning untuk mengadaptasi model pada domain yang relevan dengan ujaran kebencian. Evaluasi dilakukan dengan memperhatikan akurasi, precision, recall, dan f1-score dari model yang dikembangkan, sambil menganalisis pengurangan bias yang mungkin dihasilkan oleh model tersebut. Penelitian ini menghasilkan model dengan akurasi, precision, dan recall yang lebih unggul dibandingkan penelitian sebelumnya. Keberhasilan model ini disebabkan oleh penetapan kriteria-kriteria ujaran kebencian yang lebih tegas dan spesifik secara linguistik, sehingga memungkinkan model untuk lebih tepat dalam mengidentifikasi konten yang mengandung makna kebencian dan meningkatkan kinerja deteksi secara signifikan.