ABSTRAK Nama : Nur Indah Pratiwi Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Identifikasi Ujaran Kebencian Menggunakan Kode Kebencian pada Twit Berbahasa Indonesia Saat ini pengguna media sosial semakin kreatif dalam menyampaikan ujaran kebencian. Untuk menghindari peraturan kebijakan di media sosial, pengguna menggunakan kode untuk berinteraksi satu sama lain. Kode tersebut merupakan istilah atau julukan berisi kebencian yang ditargetkan pada suatu pihak untuk menyampaikan ujaran kebencian. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan kode kebencian dalam mengidentifikasi ujaran kebencian pada media sosial. Penelitian ini menggunakan twit berbahasa Indonesia serta menggunakan metode Logistic Regression, Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Random Forest Decision Tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur kode kebencian (hate-code - HC) yang diusulkan, dapat digunakan sebagai fitur untuk identifikasi ujaran kebencian. Jika tanpa fitur kode kebencian, F-Measure menghasilkan tidak lebih dari 55%. Namun, performa meningkat jika menggunakan fitur kode kebencian, dengan hasil F-Measure sebesar 80.71% yang dikombinasikan dengan metode Logistic Regression. Kata Kunci: Kode kebencian, Logistic Regression, Support Vector Machine, Naïve Bayes, Random Forest Decision Tree, Twitter, ujaran kebencian, klasifikasi.