ABSTRAK Nama : Rio Mulia Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Deteksi Ujaran Kebencian pada Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Pendekatan Machine Learning Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi ujaran kebencian pada tweet berbahasa Indonesia. Beberapa fitur dan algoritma klasifikasi berbasis machine learning akan dibandingkan performanya dalam mendeteksi ujaran kebencian tersebut. Fitur yang diekstraksi adalah fitur word n-gram untuk n=1 dan n=2, fitur character n-gram untuk n=3 dan n=4, dan fitur sentimen negatif. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan 4 algoritma klasifikasi, yaitu Naive Bayes, Bayesian Logistic Regresion, Random Forest Decision Tree, dan Support Vector Machine. Didapatkan performa terbaik ketika menggunakan fitur word n-gram dan algoritma klasifikasi Bayesian Logistic Regression dengan nilai rata-rata F-Measure sebesar 88,6%. Selain itu, didapatkan hasil bahwa fitur word n-gram lebih unggul dibanding fitur character n-gram. Kata Kunci: Twitter, klasifikasi, ujaran kebencian, Naive Bayes, BLR, RFDT, SVM.