PENGEMBANGAN APLIKASI CHATTING PENDETEKSI BAHASA KASAR SECARA REAL-TIME DENGAN IMPLEMENTASI MODEL BI LSTM BERBASIS MOBILE DAN WEB

Penggunaan kata kasar dalam berkomunikasi bagi pendengar akan berdampak pada hilangnya kepercayaan diri, hingga memunculkan perasaan dirinya selalu menjadi korban dan merasa tidak mau berinteraksi dengan orang lain begitu juga dengan penutur yang akan diberi label abnormal dan merasa dirinya terisolasi dari dunia luar [5]. Dalam online chatting, penggunaan kata kasar seperti kata hewan tidak selamanya terlihat kasar, oleh karena itu untuk mengidentifikasi kasar atau tidak suatu kata perlu dilihat dari konteks kalimatnya [6]. Penelitian ini menggunakan model Bi LSTM dalam memprediksi kalimat karena model dapat mempelajari konteks kalimat lebih baik dan memiliki performa yang lebih unggul dalam prediksi kata dari kalimat input [13]. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 100 kalimat yang dikumpulkan, model Bi LSTM memliki tingkat akurasi sebesar 91% dalam melakukan prediksi kalimat bermakna kasar meskipun akurasi model masih dapat menurun untuk kalimat yang mengandung frasa, sarkasme ataupun terminologi asing. Model tidak menangani kesalahan penulisan dan untuk kekurangan huruf pada beberapa kata dalam kalimat dapat ditangani oleh model pada beberapa kasus. Pengimplementasian model Bi LSTM pada aplikasi akan memprediksi pesan yang dikirim pengguna yang kemudian akan cegah pengirimannya/disensor jika bermakna kasar sehingga pengimplementasian model sudah sesuai dengan tujuan utama aplikasi untuk mendeteksi kalimat yang bermakna kasar yang kemudian dicegah/sensor.