Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang

The rise of hate speech on social media can harm various parties, including the candidate for regional head of Karawang Regency in 2020, but because of the large number of comments, the sanctions given to violators are not evenly distributed. To make it easier for Bawaslu to give sanctions to violators and to provide a deterrent effect to the Karawang community so that hate speech does not occur again. Therefore, this study was conducted by classifying positive and negative comments. The methodology used is Knowledge Discovery in Database (KDD) by dividing the data into 4 scenarios. The results obtained state that the Support Vector Machine (SVM) Algorithm with scenario "2" on a linear kernel gets the highest accuracy value of "72.66%". Then the results of the 4 scenarios were optimized by Particle Swarm Optimization which got the highest accuracy value, namely the linear and polynomial kernels in the 4th scenario with 90:10 data sharing of "78.00%". Other evaluation values ​​also experienced the same increase, starting from precision, recall, and f1-score. It can be concluded that the Support Vector Machine algorithm optimized with Particle Swarm Optimization can increase the accuracy value.Maraknya ujaran kebencian di media sosial bisa saja merugikan berbagai pihak termasuk calon kepala daerah Kabupaten Karawang tahun 2020, namun karena banyaknya jumlah komentar mengakibatkan sanksi yang diberikan kepada para pelanggar belum merata. Untuk memudahkan bawaslu dalam memberikan sanksi kepada para pelanggar dan dapat memberikan efek jera kepada masyarakat karawang agar tidak terjadi lagi ujaran kebencian. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan mengklasifikasi komentar positif dan negatif. Metodologi yang digunakan yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan pembagian data dibagi menjadi 4 skenario. Hasil yang didapatkan menyatakan bahwa Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan skenario “2” pada kernel linear mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar “72.66%”. Kemudian hasil 4 skenario tersebut dioptimasi oleh Particle Swarm Optimization yang mendapatkan nilai akurasi tertinggi yakni pada kernel linear dan polynomial di skenario ke 4 dengan pembagian data 90:10 sebesar “78.00%”. Nilai evaluasi yang lain pun mengalami kenaikan yang sama mulai dari presisi, recall, dan f1-score. Dapat disimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization dapat meningkatkan nilai akurasi