OPTIMALISASI ANALISIS UJARAN KEBENCIAN ULASAN E-COMMERCE BERBASIS BERT DAN FAISS
DOI:
https://doi.org/10.24076/joism.2025v7i1.2132Keywords:
BERT, FAISS, Vector Search, Ujaran Kebencian, E-CommerceAbstract
Ujaran kebencian dalam ulasan aplikasi e-commerce dapat merusak reputasi platform dan menurunkan kepercayaan pengguna. Masalah utama yang dihadapi adalah banyaknya ujaran kebencian yang disampaikan secara implisit dan dalam bentuk bahasa informal, sehingga sulit dideteksi menggunakan pendekatan berbasis kata kunci atau metode klasifikasi tradisional. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan deteksi ujaran kebencian pada ulasan aplikasi e-commerce dengan menggabungkan BERT dan vector search berbasis FAISS. Dataset ulasan yang telah dilabeli diambil dari Kaggle, sehingga tidak memerlukan proses labelling tambahan. Teks ulasan diproses menjadi embedding menggunakan BERT dan selanjutnya diproses dengan FAISS untuk pencarian pola serupa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi BERT dan FAISS mencapai akurasi 96%, lebih tinggi dibandingkan BERT saja yang mencapai 89%. Waktu eksekusi juga menunjukkan perbedaan signifikan, di mana integrasi FAISS mempercepat pencarian embedding dibandingkan BERT murni. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi BERT dan vector search dapat mengoptimalkan analisis klasifikasi ujaran kebencian pada aplikasi e-commerce.
References
[1] A. S. Kembau, F. B. Lendo, A. Felix, and Y. Vincent, ‘The Role of FOMO, Personalization, and Social Sharing in Driving Customer Engagement and Brand Loyalty: Insights from Spotify Wrapped in Indonesia’, Digismantech J. Program Studi Bisnis Digit., vol. 4, no. 2, Art. no. 2, Dec. 2024, doi: 10.30813/digismantech.v4i2.7357.
[2] A. Felix, V. Vindis, Y. Yulianto, R. L. T. Hutasoit, F. Alexander, and J. Sutrisno, ‘The Impact of Shopee PayLater on Students’ Consumptive Behavior: Between Convenience and Traps’, Digismantech J. Program Studi Bisnis Digit., vol. 4, no. 2, Art. no. 2, Dec. 2024, doi: 10.30813/digismantech.v4i2.7358.
[3] G. Firellsya, A. S. Kembau, D. Y. Bernanda, and L. Christin, ‘Tren Belanja Online Wanita Gen-Z: Eksplorasi Faktor-Faktor di Balik Dominasi Wanita Gen-Z pada Platform Shopee Menggunakan Model UTAUT2’, J. Inform. Ekon. Bisnis, pp. 184–196, Mar. 2024, doi: 10.37034/infeb.v6i1.826.
[4] M. Nidhal, S. Indrayadi, L. Budiman, dan A. Sutrisna, “Menelusuri Ulasan Online di Indonesia: Dampak pada Platform UGC dan Konsumen,” 2024.
[5] A. P. J. Dwitama, “Deteksi Ujaran Kebencian Pada Twitter Bahasa Indonesia Menggunakan Machine Learning: Reviu Literatur,” Jurnal Sains, Nalar, Dan Aplikasi Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, hlm. 33–41, 2021.
[6] A. Nayla, C. Setianingsih, dan B. Dirgantoro, “Deteksi Hate Speech Pada Twitter Menggunakan Algoritma BERT,” eProceedings of Engineering, vol. 10, no. 1, 2023.
[7] O. H. Rahman, G. Abdillah, dan A. Komarudin, “Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine,” jurnal resti (rekayasa sistem dan teknologi informasi), vol. 5, no. 1, hlm. 17–23, 2021.
[8] H. Nuraliza, O. N. Pratiwi, dan M. Lubis, “Metaverse Tweet Sentiment Text Classification Using Bert Algorithm and Tunning Hyperparameter,” dalam 2023 3rd International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS), IEEE, 2023, hlm. 207–212.
[9] L. D. Krisnawati, A. W. Mahastama, S.-C. Haw, K.-W. Ng, dan P. Naveen, “Indonesian-English Textual Similarity Detection Using Universal Sentence Encoder (USE) and Facebook AI Similarity Search (FAISS),” CommIT (Communication and Information Technology) Journal, vol. 18, no. 2, hlm. 183–195, 2024.
[10] W. Merrill, “Formal language theory meets modern NLP,” arXiv preprint arXiv:2102.10094, 2021.
[11] R. Xiong dkk., “On layer normalization in the transformer architecture,” dalam International conference on machine learning, PMLR, 2020, hlm. 10524–10533.
[12] J. Xian, T. Teofili, R. Pradeep, dan J. Lin, “Vector search with OpenAI embeddings: Lucene is all you need,” dalam Proceedings of the 17th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2024, hlm. 1090–1093.
[13] M. Douze dkk., “The faiss library,” arXiv preprint arXiv:2401.08281, 2024.
[14] C. R. Riadi, F. Wulandari, N. Marita, dan D. Nurdwiyanto, “Analisis Deskriptif Perilaku Hate Speech pada Pengguna Sosial Media,” eductum: Jurnal Literasi Pendidikan, vol. 1, no. 4, hlm. 541–554, 2023.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Journal of Information System Management (JOISM)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
