PENYEIMBANGAN DATA DENGAN EASY DATA AUGMENTATION (EDA) PADA DETEKSI UJARAN KEBENCIAN
Safira Isma Aulia, Dr. Sri Mulyana, M.Kom.
2025 | Skripsi | ILMU KOMPUTER
Dalam era
digital yang terus berkembang, media sosial telah menjadi salah satu platform
utama interaksi masyarakat. Namun, kemajuan ini juga disertai peningkatan
ujaran kebencian yang mengancam harmoni sosial. Salah satu tantangan dalam
pengembangan sistem deteksi ujaran kebencian adalah ketidakseimbangan data, di mana
jumlah data ujaran kebencian jauh lebih sedikit dibanding data non-kebencian.
Ketidakseimbangan ini sering kali menyebabkan bias dalam model klasifikasi dan
menurunkan performa deteksi khususnya pada kelas minoritas (ujaran kebencian).
Penelitian ini bertujuan
untuk meningkatkan performa model deteksi ujaran kebencian dengan mengatasi
ketidakseimbangan data melalui penerapan teknik augmentasi data Easy Data
Augmentation (EDA). Dataset yang digunakan adalah IndoToxic2024, yang
berisi teks berbahasa Indonesia dari berbagai platform media sosial. Teknik EDA
diterapkan menggunakan empat operasi utama, yakni Synonym Replacement,
Random Insertion, Random Swap, dan Random Deletion, untuk memperluas
variasi data pada kelas minoritas. Model klasifikasi dibangun dengan arsitektur
Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) yang memanfaatkan FastText
sebagai metode ekstraksi fitur.
Hasil
penelitian menunjukkan bahwa penerapan EDA berhasil secara signifikan
meningkatkan performa model dalam mendeteksi kelas minoritas (ujaran kebencian),
dengan peningkatan recall hingga 40,05?n F2-Score sebesar
20,97%.
In the rapidly
evolving digital era, social media has become one of the main platforms for
public interaction. However, this progress is accompanied by an increase in
hate speech, which threatens social harmony. One of the main challenges in
developing hate speech detection systems is data imbalance, where the amount of
hate speech data is significantly smaller than non-hate speech data. This
imbalance often leads to bias in classification models and reduces detection
performance, especially for the minority class (hate speech).
This study aims
to improve the performance of hate speech detection models by addressing data
imbalance through the application of the Easy Data Augmentation (EDA)
technique. The dataset used is IndoToxic2024, containing Indonesian text from
various social media platforms. EDA is applied using four main operations:
Synonym Replacement, Random Insertion, Random Swap, and Random Deletion, to
expand data variation in the minority class. The classification model is built
using the Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) architecture,
leveraging FastText as the feature extraction method.
The results
show that applying EDA significantly improves the model's performance in
detecting the minority class (hate speech), with a recall increase of up to
40.05% and an F2-Score improvement of 20.97%.
Kata Kunci : hate speech detection, easy data augmentation, data imbalance, bidirectional long short-term memory, fasttext, text data augmentation, nlp
