ABSTRAK Nama : Siti Hadiyan Pratiwi Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Deteksi Ujaran Kebencian Terkait Agama Pada Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Tugas akhir ini membahas mengenai cara mendeteksi ujaran kebencian terkait agama pada tweet berbahasa Indonesia di sosial media Twitter. Sejauh pengetahuan penulis, ini merupakan penelitian pertama mengenai ujaran kebencian terkait agama pada teks berbahasa Indonesia. Dimulai dari pengumpulan tweet dari Twitter, pemberian anotasi pada setiap tweet secara manual ke dalam dua kategori, mengandung ujaran kebecian terkait agama atau tidak, dan akhirnya menggunakan machine learning untuk membangun klasifier biner untuk mendeteksi ujaran kebencian. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Naïve Bayes and SVM. Fitur yang diekstraksi dari data diantaranya adalah unigram, bigram, jumlah kemunculan kata dan frasa yang terkait dengan ujaran kebencian terhadap agama, dan jumlah kemunculan kata yang menandung sentimen negatif. Kinerja dari Naïve Bayes dan SVM dengan menggunakan data pada penelitian ini kurang lebih sama. Feature ablation study menunjukkan bahwa unigram adalah fitur yang paling penting. Analisis kesalahan menunjukan bahwa kelima fitur yang digunakan masih belum cukup untuk mendeteksi ujaran kebencian terkait agama. Kata kunci: Klasifikasi, Naive Bayes, SVM,Twitter, Ujaran Kebencian