Penerapan: Penerapan Metode SMOTE Untuk Mengatasi Imbalanced Data Pada Klasifikasi Ujaran Kebencian - Ridwan Ridwan; Eni Heni Hermaliani; Muji Ernawati (Computer Science)
Ujaran kebencian adalah penyebaran kebencian terhadap individu atau kelompok atas dasar suku, agama, ras, dan karakteristik lain yang dapat menimbulkan diskriminasi, kekerasan, dan konflik sosial. Data yang tidak seimbang dapat menyebabkan hasil negatif pada hasil klasifikasi. Metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk mengatasi data yang tidak seimbang. Ekstraksi fitur menggunakan Bag of Words dan TD-IDF, kemudian data training dilakukan oversampling menggunakan metode SMOTE, SVMSMOTE, KMeansSMOTE, dan BorderlineSMOTE. Klasifikasi tersebut menggunakan algoritma Random Forest, Support Vector Machine, Logistic Regression dan Naive Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode BorderlineSMOTE untuk menangani data imbalanced menghasilkan kinerja yang lebih baik daripada metode SMOTE lainnya berdasarkan nilai accuray, recall dan F1-Score dengan masing-masing nilai sebesar 84,09%, 85,25% dan 81,16%. Algoritma Random Forest menghasilkan nilai kinerja yang lebih tinggi dibandingkan algoritma lainnya