DETEKSI KEASLIAN PENGGUNA MENGGUNAKAN TEKS DI TWITTER

Penulis

Rahmita Iftar Rizma

Pembimbing: Edi Winarko, M.Sc., Ph.D.


Meningkatnya jumlah pengguna pada media sosial, menimbulkan beberapa masalah atau isu baru. Salah satunya berkaitan dengan maraknya akun-akun palsu. Orang-orang dari dunia media, hiburan, dan politik biasanya menjadi korban dari akun-akun palsu tersebut. Maka dalam penelitian kali ini akan dilakukan identifikasi terhadap teks dari media sosial berupa twit untuk menentukan keasliannya. Dari twit tersebut, kemudian akan diambil beberapa fitur seperti jumlah hashtag, jumlah mention, jumlah alamat web yang dicantumkan, jumlah masing-masing kelas kata, jumlah entitas bernama, jumlah abreviasi, dan jumlah akronim untuk selanjutnya diklasifikasi. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan kernel linear, RBF dan polinomial. Kemudian untuk pengujiannya digunakan metode K-Fold Cross Validation, dengan mengambil nilai k sebesar 10. Percobaan klasifikasi dilakukan pada dua jenis dataset, yaitu dataset 2 kelas dan dataset 12 kelas. Hasil dari penelitian ini adalah model klasifikasi dataset 2 kelas dapat menentukan yang mana akun tokoh publik asli dan akun yang hanya meniru akun asli berdasarkan twit yang diproses, dimana tingkat akurasi rata-rata tertinggi sebesar 86% dengan menggunakan kernel RBF. Sedangkan untuk hasil klasifikasi dataset 12 kelas, model klasifikasi dapat membedakan masing-masing akun tokoh publik dan bukan tokoh publik dengan tingkat akurasi tertinggi sebesar 46% menggunakan kernel RBF.

The increase in the number of users on social media has raised several new problems or issues. One of them is related to the increase in the number of fake accounts. Celebrities in the media, entertainment, and political domains are regular victims of these fake accounts. In this research, the identification of text from social media will be carried out in the form of tweets to determine its authenticity. Several features will be taken from each tweet, such as the number of hashtags, number of mentions, number of web addresses attached, number of each part-of-speech, number of named entities, number of abreviations, and number of acronyms. The classification process is carried out using the Support Vector Machine (SVM) method. For the kernel function, this research tried linear, RBF, and polynomial kernel. Then for the evaluation used the K-Fold Cross Validation method. The value of k is 10. This research did experiment using two types of datasets, which is 2-class dataset and 12-class dataset. As a result, the classification model of 2-class dataset can distinguish between real account and fake account of public figure from the tweet with the highest average of the accuracy is 86% using RBF kernel. And the 12-class dataset experiment can distinguish between user account from the tweet posted with highest accuracy of 46% using RBF kernel.

Kata kunci text mining, klasifikasi, author identification, Support Vector Machine, twit, Twitter
Program Studi S1 ILMU KOMPUTER UGM
No Inventaris
Deskripsi
Bahasa Indonesia
Jenis Skripsi
Penerbit [Yogyakarta] : Universitas Gadjah Mada, 2019
Lokasi Perpustakaan Pusat UGM
File
  • Anda dapat mengecek ketersediaan versi cetak dari penelitian ini melalui petugas kami dengan mencatat nomor inventaris di atas (apabila ada)
  • Ketentuan Layanan:
    1. Pemustaka diperkenankan mengkopi cover, abstrak, daftar isi, bab pendahuluan, bab penutup/ kesimpulan, daftar pusatak
    2. Tidak diperbolehkan mengkopi Bab Tinjauan Pustaka, Bab Pembahasan dan Lampiran (data perusahaan/ lembaga tempat penelitian)
    3. Mengisi surat pernyataan, menyertakakan FC kartu identitas yang berlaku

<< kembali