Klasifikasi Jenis Pasal UU ITE Menggunakan Labeled Latent Dirichlet Allocation

Abstract

Perkembangan Teknologi Informasi (TI) yang senantiasa berkembang dalam masyarakat saat ini sangat bermanfaat dalam menginformasikan berita, berinteraksi melalui sosial media, dan sebagainya. Namun, selain menyediakan manfaat bagi kehidupan manusia perkembangan teknologi informasi juga memiliki dampak negatif yaitu dengan munculnya perilaku jahat yang dilakukan masyarakat dalam penggunaan teknologi informasi yang menyebabkan masyarakat terjerat kasus kriminal pada bidang ITE yang tertulis pada UU ITE No. 11 Tahun 2008. Kasus kriminal yang terjadi pada bidang informasi dan transaksi elektronik seperti, penipuan online, pencemaran nama baik, pengancaman, dan berita palsu (hoax) pada umumnya dikaji dan disimpulkan oleh saksi ahli secara langsung melalui berita acara pemeriksaan. Keterbatasan waktu, akses dan biaya yang dimiliki masyarakat umum untuk berkomunikasi dengan saksi ahli menyebabkan masyarakat tidak mengetahui suatu jenis pasal UU ITE terhadap kasus pelanggaran ITE, sehingga untuk mempermudah dan membantu masyarakat maka diperlukannya suatu teknik yang mampu melakukan klasifikasi pasal UU ITE terhadap kasus kriminal yang terjadi pada bidang informasi dan transaksi elektronik secara komputerisasi. Penelitian ini menggunakan Algoritma Labeled Latent Dirichlet Allocation untuk mengklasifikasi kasus pelanggaran UU ITE yang tingkat akurasi evaluasi model sebesar 94,44% dan hasil akurasi sistem sebesar 93,33% dengan menggunakan 30 dataset pengujian.

The increasing of Information Technology (IT) which is constantly developing in today's society is useful in informing news, interacting through social media, and so on. However, in addition to providing benefits to human life, the development of information technology also has a negative impact, namely by the emergence of evil behavior by the community in the use of information technology which causes the community to get caught up in criminal cases in that field which is written on UU ITE No. 11 of 2008. Criminal cases that occur in the field of information and electronic transactions, such as online fraud, defamation, threats, and fake news (hoax) are generally reviewed and concluded by expert witnesses directly through examination reports. The limited time, access and costs that the general public has to communicate with expert witnesses causes the public not to know a type of article of the ITE Law on cases of ITE violations, so that to simplify and help the community, a technique is needed that is able to classify articles of the ITE Law on cases in the field. computerized electronic information and transactions. This study uses the Labeled Latent Dirichlet Allocation Algorithm to classify cases of violations of the ITE Law. This study resulted in an accuracy rate of model evaluation of 94.44% and a system accuracy of 93.33% using 30 test datasets.