Bibliometrik Hate Speech: Tren Metode Penelitian dan Domain Implementasi
DOI:
https://doi.org/10.70609/jusifor.v4i2.8652Kata Kunci:
Bibliometric, Biblioshiny, Hate Speech, VosViewerAbstrak
Penelitian ini bertujuan untuk memetakan perkembangan penelitian terkait hate speech melalui analisis bibliometrik terhadap publikasi ilmiah yang terindeks dalam Scopus. Dengan menggunakan kata kunci “hate speech” dan “analysis”, diperoleh 2009 metadata publikasi yang kemudian dianalisis menggunakan perangkat R Studio, Biblioshiny, dan VOSviewer. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan signifikan jumlah publikasi, terutama pada periode 2021–2024, yang mencerminkan meningkatnya perhatian akademik terhadap isu ujaran kebencian. Analisis domain mengungkapkan bahwa fokus penelitian didominasi oleh bidang Teknologi dan Ilmu Sosial, khususnya dalam konteks deteksi otomatis, media sosial, dan dampak masyarakat digital. Metode berbasis deep learning seperti BERT dan LSTM menjadi teknik yang paling sering digunakan, sesuai kecenderungan perkembangan NLP terkini. Selain itu, analisis co-occurrence menunjukkan pembentukan beberapa klaster tematik, seperti artificial intelligence, deep learning, multilingual hate speech, dan large language models.
Referensi
[1] A. Gangurde, P. Mankar, D. Chaudhari, dan A. Pawar, “A systematic bibliometric analysis of hate speech detection on social media sites,” Journal of Scientometric Research, vol. 11, no. 1, pp. 100–111, Jan. 2022, doi: 10.5530/jscires.11.1.10.
[2] Di. Andzani dan Irwansyah, “Dinamika komunikasi digital: tren, tantangan, dan prospek masa depan,” Jurnal Syntax Admiration, vol. 4, no. 7, pp. 894–911, Jul. 2023, doi: 10.46799/jsa.v4i7.671.
[3] J. Kocoń, A. Figas, M. Gruza, D. Puchalska, T. Kajdanowicz, dan P. Kazienko, “Offensive, aggressive, and hate speech analysis: From data-centric to human-centered approach,” Inf Process Manag, vol. 58, no. 5, Art. no. 102643, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.ipm.2021.102643.
[4] A. Ramírez-García, A. González-Molina, M. del P. Gutiérrez-Arenas, dan M. Moyano-Pacheco, “Interdisciplinarity of scientific production on hate speech and social media: A bibliometric analysis,” Comunicar, vol. 30, no. 72, pp. 129-140, Jul. 2022, doi: 10.3916/C72-2022-10.
[5] R. T. Mutanga, O. Olugbara, dan N. Naicker, “Bibliometric analysis of deep learning for social media hate speech detection,” Journal of Information Systems and Informatics, vol. 5, no. 3, pp. 1154–1176, Sep 2023, doi: 10.51519/journalisi.v5i3.549.
[6] M. Hakiem dan M. A. Fauzi, “Klasifikasi ujaran kebencian pada twitter menggunakan metode naïve bayes berbasis n-gram dengan seleksi fitur information gain,” J-PTIIK, vol. 3, no. 3, pp. 2443–2451, Jan. 2019.
[7] M. R. Anggana, “Peran natural language processing (NLP) dalam mengidentifikasi dan mengatasi bias gender pada ujaran kebencian,” Jurnal Humaniora dan Teknologi, vol. 11, no. 1, pp. 62–68, 2025, doi: https://doi.org/10.34128/jht.v11i1.209.
[8] T. C. Adisti, E. Daniati, and A. Ristiyawan, “Analisis sentimen ujaran kebencian pada tweet di twitter,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 9, no. 2, pp.. 2832–2836, 2025.
[9] A.-D. Hoang, “Evaluating bibliometrics reviews: A practical guide for peer review and critical reading,” Evaluation Review, vol. 49, no. 6, pp. 1074–1102, Apr. 2025, doi: 10.1177/0193841x251336839.
[10] S. A. Iriyani, E. N. S. Patty, A. Rahim, M. Awaliyah, R. Refitaningsih, and P. Ria, “Tren manajemen pendidikan: Analisis bibliometrik menggunakan aplikasi vosviewer,” Jurnal Ilmiah Kependidikan, vol. 3, no. 1, pp. 93–100, Apr. 2003, doi: 10.47709/educendikia.v3i1.2281.
[11] T. D. Ayudya, B. M. Aritonang, and E. Krisnawati, “Analisis wacana hate speech dalam live streaming youtube liga game e-sports TV,” Jurnal Komunikasi dan Bisnis, vol. 7, no. 2, pp. 104, Nov 2019, doi: https://doi.org/10.46806/jkb.v7i2.632.
[12] A. J. Elvika dan R. S. Ryan, “Analisis sentimen hate speech mengenai calon wakil presiden indonesia menggunakan algoritma BERT,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 9, no. 4, pp.. 2042–2053, Des 2024, doi: 10.29100/jipi.v9i4.5544.
[13] A. F. Zein, S. J. Putra, dan Q. Aini, “Bibliometrik analisis sentimen: Tren metode penelitian dan domain implementasi,” JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 120–128, Jun. 2025, doi: 10.70609/jusifor.v4i1.7275.
[14] A. N. Ulfah dan M. K. Anam, “Analisis sentimen hate speech pada portal berita online menggunakan support vector machine (SVM),” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i1.196.
[15] A. Muhamad, M. Nasoha, E. N. Anggraini, Z. Latifah, and E. N. Fitriyani, “Dinamika kewarganegaraan digital dan pola penyebaran hate speech di media sosial: Studi kasus di kalangan remaja indonesia,” Jurnal Ilmiah Mutidisiplin, vol. 2, no. 5, pp. 644–657, Oct. 2025.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Arrisa Aprilani Nurindah, Nida'ul Hasanati, Qurrotul Aini
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
