Klasifikasi Konten Moderasi Beragama pada Media Sosial dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Multinominal Teks

Abstract

Translate Article

Take Notes

Fenomena peningkatan penggunaan media sosial telah menjadikan platform ini sebagai media utama penyebaran narasi moderasi beragama. Namun, eskalasi konten tersebut tidak selalu diiringi dengan akurasi, sering kali memuat narasi yang berpotensi menyesatkan. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan pendekatan text mining guna mengklasifikasikan konten narasi moderasi beragama secara otomatis dan akurat. Penelitian ini berhasil melakukan klasifikasi teks moderasi beragama di media sosial menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Dengan memanfaatkan dataset berjumlah 1996 tweet yang telah dilabeli oleh ahli, dari hasil evaluasi diketahui model ini menunjukkan kinerja yang baik, ditandai dengan accuracy 0.91, precision 0.93, recall 0.89, dan F1-Score 0.90. Temuan ini mengindikasikan bahwa Multinomial Naive Bayes merupakan metode yang efektif untuk identifikasi dan klasifikasi konten moderasi beragama di media sosial.