:: UI - Tugas Akhir :: Kembali

UI - Tugas Akhir :: Kembali

Analisis dan deteksi potensi hoax pada microblogging twitter berbahasa Indonesia = Analysis and detection of hoax potential on microblogging twitter of Indonesian language

Asep Rinaldo; Betty Purwandari, supervisor; Riri Satria, supervisor; Rizal Fathoni Aji, examiner; Amril Syalim, examiner ([Publisher not identified] , 2017)

 Abstrak

ABSTRAK<>br>
Dalam beberapa tahun terakhir, masalah pengukuran kredibilitas informasi di jaringan sosial mendapat perhatian yang cukup besar terutama di bawah situasi darurat. Hal itu merupakan konsekuensi dari membeludaknya informasi, terlebih ketika semua orang bebas berperan sebagai sumber informasi.Penelitian ini menyoroti buramnya dinding pembatas antara fakta dan hoax di Indonesia, sehingga hal itu menyebabkan banyaknya kasus penyebaran hoax di media. Jika dibiarkan hal tersebut dapat berdampak buruk bagi seorang pribadi ataupun organisasi yang diserang isu hoax. Survei yang dilakukan Intelligence Media Management IMM menyatakan terdapat peningkatan tajam di tahun 2016 dari 1572 menjadi 7311 pemberitaan media. Dan berdasarkan hasil survei yang dilakukan masyarakat telematika mastel Indonesia hampir dari seluruh responden 84,5 menyatakan terganggu dengan maraknya berita hoax yang dapat mengganggu kerukunan masyarakat dan menghambat pembangunan nasional.Menurut Menteri Komunikasi dan Informatika Rudiantara, langkah nyata yang bisa dilakukan adalah menyaring informasi menjadi lebih cepat dan tegas. Untuk itu diperlukan tindakan sehingga penyebaran hoax di media dapat diturunkan. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi konten di media sosial merupakan suatu hoax atau tidak pada saat konten tersebut beredar. Metodologi yang digunakan di dalam penelitian ini dimulai dengan mengumpulkan tweets yang terindikasi hoax lalu dilakukan proses pengolahan data dengan membuat suatu model text mining yang dapat memprediksi suatu konten berpotensi hoax atau tidak.Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sebuah model berbasis pembelajaran sendiri menggunakan algoritma LinearSVC dengan akurasi 91 yang dapat memprediksi apakah suatu tweet merupakan berpotensi hoax atau tidak sehingga membantu dalam menyaring suatu informasi yang diharapkan dapat mengurangi penyebaran hoax di Indonesia.

ABSTRACT<>br>
In recent years, the problem of measuring the credibility of information on the social network received considerable attention, especially under emergency situations. This is the consequence of too many information, especially when everyone is free to act as a source of information.The study highlights the blurring of the dividing wall between fact and hoax in Indonesia, so it causes many cases of spread of hoaxes in the media. If left unchecked it can be bad for a person or organization that attacked the issue of hoaxes. Surveys conducted by Intelligence Media Management IMM said there is a sharp increase in 2016 from 1572 content into 7311 content spread in media. And based on the results of a survey conducted by telematics community Mastel Indonesia almost of all respondents 84.5 declared disturbed by the rise of the hoax news that could disturb social harmony and impede national development.According to the Minister of Communications and Information Rudiantara, concrete steps that can be done is to filter information faster and firmer. It required the action so that the spread of hoax in the media can be derived. The purpose of this research is to identify content in social media is a hoax or not when the content is spreading. The methodology used in this research begins with collecting tweets that indicated hoax and then performed data processing by creating a text mining model that can predict a potentially hoax content or not.The result of this research is a machine learning model using LinearSVC algorithm with 91 accuracy which can predict whether tweet potentially hoax or not, thus helping the filtering of information expected to reduce the spread of hoax in Indonesia.

 File Digital: 1

Shelf
 TA-Asep Rinaldo.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : TA-Pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Subjek :
Penerbitan : [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2017
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xi, 106 pages : illustration ; 30 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
TA-Pdf 16-19-351150925 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20459617