Identifikasi Kasus Kekerasan Seksual Terhadap Perempuan dan Anak Berdasarkan Teks Berita Online Berbahasa Indonesia  
Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik Identifikasi Kasus Kekerasan Seksual Terhadap Perempuan dan Anak Berdasarkan Teks Berita Online Berbahasa Indonesia Studi Kasus : Berita Okezone.com dan Detik.com Fani Visara ( 221810291 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D Penelitian kasus-kasus pemerkosaan. Ringkasan— Sejak tahun 2017 , kekerasan terhadap anak paling banyak terjadi pada jenis kekerasan seksual yakni lebih dari 7.000 kasus di setiap tahunnya. Dalam kurun waktu 2017- 2020 , pemerkosaan menjadi salah satu jenis kekerasan seksual dengan kasus terbanyak. Big data dapat menjadi sumber data yang cukup up to date untuk digunakan dalam memperoleh informasi ini memanfaatkan Big data berupa berita Okezone.com dan Detik.com dengan tujuan untuk menganalisis tren pemberitaan , identifikasi dan pengelompokkan karakteristik kasus pada berita- berita pemerkosaan terhadap perempuan dan anak. Penelitian ini diawali dengan melakukan web scraping berita online dan dilanjutkan dengan menerapkan model NER BiLSTM-CNNs untuk mengekstraksi informasi karakteristik kasus dalam berita tersebut. Kemudian dari informasi tersebut , akan dilakukan pengelompokkan menggunakan K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tahun 2017-2021 , jumlah berita mengenai pemerkosaan terhadap perempuan dan anak terus meningkat. Pada hasil ekstraksi diketahui bahwa pemerkosaan terhadap perempuan dan anak paling banyak terjadi di Jawa Timur yaitu 249 kasus. Proses pengelompokkan menghasilkan dua cluster yaitu cluster pertama yang memiliki rata-rata umur pelaku 22-23 tahun , sedangkan cluster kedua yang memiliki rata-rata umur pelaku 46-47 tahun. Kedua cluster tersebut memiliki rata-rata umur korban 16-17 tahun. Dengan demikian , disimpulkan bahwa berita online berpotensi untuk digunakan sebagai sumber data kasus kekerasan seksual dan mampu memberikan gambaran informasi karakteristik kasus-kasus pemerkosaan yang telah terjadi. Kata Kunci— berita online , text mining , pemerkosaan anak , pemerkosaan perempuan I. LATAR BELAKANG Kekerasan terhadap perempuan dan anak masih meluas baik fisik , emosional , dan seksual. Menurut data KemenPPPA , sejak tahun 2017 hingga tahun 2020 , jumlah kekerasan terhadap anak selalu meningkat. Bahkan pada tahun 2020 , jumlah kekerasan terhadap anak dapat terbilang tinggi yaitu sekitar 12.144 kasus. Sejak tahun 2017 , kekerasan terhadap anak paling banyak terjadi pada jenis kekerasan seksual yakni mencapai lebih dari 7.000 kasus. Besarnya kasus tersebut lebih besar dua kali lipat dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Kekerasan seksual juga menjadi jenis kekerasan terhadap perempuan yang paling menonjol dalam ranah komunitas / publik [ 1 ] . Catatan Tahunan Komnas Perempuan Tahun 2020 menunjukkan bahwa dalam terhadap perempuan ranah komunitas / publik , kekerasan tercatat sebanyak 1.731 kasus dengan kasus yang paling banyak terjadi adalah kekerasan seksual sebesar 962 kasus [ 1 ] . Walaupun tidak sebanyak kasus KDRT dan Relasi Personal ( RP ) yakni sebesar 6.480 kasus , namun faktanya dampak yang ditimbulkan oleh kekerasan seksual terasa sangat merugikan korban [ 2 ] . Setelah terjadinya kekerasan seksual , korban tidak hanya terluka secara fisik yang dapat diobati secara medis , tetapi pada kenyataannya kejadian tersebut masih akan meninggalkan bekas traumatis yang mendalam bagi korbannya [ 2 ] . Selama ini informasi kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak termasuk kasus kekerasan seksual dikumpulkan melalui Sistem Informasi Online Perlindungan Perempuan dan Anak ( SIMFONI-PPA ) . Namun , beberapa kepala unit layanan perlindungan anak mengatakan bahwa data kekerasan terhadap anak belum secara rutin di-input pada sistem tersebut. Salah satunya disampaikan oleh Kepala Dinas DP2KBP3A Kabupaten Kutai Barat. Kepala Dinas DP2KBP3A mengatakan bahwa dari hasil pemantauan dan evaluasi yang telah dilakukan menunjukkan masih ada beberapa pihak yang belum melakukan entry data secara aktif dan riil time [ 3 ] . Sebagai cara alternatif , terdapat sumber data lainnya yang cukup up to date dan dapat dimanfaatkan yaitu Big Data. Istilah Big Data telah muncul beberapa tahun belakangan ini. Big Data adalah kumpulan dari data yang terus meningkat setiap harinya dan tersebar luas di internet. Terdapat banyak sumber Big Data yang dapat digunakan , seperti Satelit dan Remote Sensing , Mobile Call Data Record , Sosial Media , Website , Media Massa , GPS Mapping , dan Internet of Things ( IoT ) . Media massa merupakan salah satu sumber Big Data yang biasa dimanfaatkan oleh masyarakat untuk memperoleh suatu informasi. Dengan kemajuan teknologi , media massa menjadi mudah dan cepat untuk diakses. Media massa dapat diakses melalui sistem online yang biasa disebut dengan berita online. Media massa juga memberi peluang bagi pemerintah dalam mendapatkan informasi kasus yang sedang marak terjadi serta mendapatkan perhatian publik. Berbagai macam berita mengenai kekerasan dalam media massa , menjadikan media massa sebagai salah satu sumber informasi aktual atas peristiwa kekerasan yang sedang terjadi di tengah masyarakat [ 4 ] . Pada kenyataannya , berita kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak dianggap sangat menarik bagi masyarakat , sehingga terus mendapatkan perhatian yang 1 / 8 besar [ 5 ] . Hal itu terbukti dari semakin banyak pemberitaannya di berbagai media massa [ 5 ] . Adanya peningkatan terhadap berita tersebut cukup berpengaruh bagi masyarakat salah satunya orang tua. Para orang tua akan mengalami kecemasan serta mempunyai insting untuk melindungi anaknya [ 6 ] . terkait kasus kekerasan seksual Melihat pentingnya informasi mengenai kasus kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak serta manfaat yang besar dari berita online , maka peneliti telah melakukan web scraping berita online terhadap perempuan dan anak untuk mendapatkan gambaran kasus- kasus kekerasan seksual terdahulu hingga belakangan ini terjadi. Selain untuk melihat perkembangan kasus kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak yang disajikan melalui berita online , penelitian ini juga mengekstraksi informasi yang terdapat dalam berita tersebut. Informasi tersebut tidak hanya diperlukan bagi masyarakat sebagai langkah pencegahan terjadinya tindak kekerasan seksual , namun pemerintah khususnya KemenPPPA juga dapat menggunakan informasi tersebut sebagai dasar dalam perancangan penanggulangan kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak. Informasi lainnya seperti nama pelaku , nama korban , usia pelaku , usia korban , tempat kejadian , hubungan pelaku dan korban , organisasi , dan juga akan diidentifikasi sebagai gambaran dari karakteristik kasus kekerasan seksual yang semakin berkembang pada berita online. lokasi Selanjutnya akan dilakukan analisis pola terjadinya tindak kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak berdasarkan karakteristiknya yakni nama pelaku , nama korban , usia pelaku , usia korban , tempat kejadian , hubungan pelaku dan korban , organisasi , dan lokasi. Dari lokasi yang ditunjukkan dapat digunakan untuk memperoleh informasi mengenai daerah- daerah yang perlu diprioritaskan dalam penanganan kasus kekerasan seksual. Informasi yang diperoleh dapat dianalisa lebih lanjut untuk membuat penanganan serta mekanisme yang tepat [ 4 ] . Oleh karena itu , hasil dari penelitian ini diharapkan dapat berguna baik bagi masyarakat maupun bagi pemerintah sebagai dasar untuk mencegah , mengurangi , dan mengatasi kasus-kasus kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak. Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik entitas orang , lokasi , organisasi , tanggal , dan tipe kejahatan [ 7 ] . Pembangunan model Name Entity Recognition ( NER ) dilakukan menggunakan Fuzzy C-Means sebagai metode untuk melakukan pengelompokkan data ke kategori entitas dan bukan entitas , selanjutnya data yang terdapat dalam kategori entitas diklasifikasikan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors Algorithm [ 7 ] . Pada akhirnya hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Fuzzy C-Means dalam proses klasterisasi mempunyai akurasi sebesar 88,51 % dan penggunaan KNN untuk klasifikasi entitas memperoleh akurasi sebesar 95,24 % [ 7 ] . Penelitian yang melakukan ekstraksi informasi yaitu penelitian [ 8 ] . Penelitian [ 8 ] menggunakan model Named Entity Recognition dengan pendekatan deep learning BiLSTM- CNNs untuk melakukan ekstraksi informasi kecelakaan dari teks berita online berbahasa Indonesia [ 8 ] . Pada akhirnya , diperoleh rata-rata f1-scores model NER dalam 5-fold CV sebesar 85,145 % [ 8 ] . Penelitian lainnya yaitu penelitian untuk mengelompokkan ( clustering ) tindak kekerasan pada anak yakni pada penelitian [ 9 ] . Pada penelitian [ 9 ] , metode yang digunakan untuk melakukan clustering adalah algoritma K- Means menggunakan 2 jarak kedekatan yakni Manhattan City dan Euclidean [ 9 ] . Data yang digunakan ialah 280 kejadian yang diperoleh dari Polres Binjai bekerja sama dengan Badan KBPP Kab.Langkat dengan variabelnya antara lain usia korban , jenis kekerasan , dan faktor penyebab [ 9 ] . IV. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian yang dilakukan ini berkaitan dengan kasus kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak di Indonesia yang dimuat dalam berita online. Data artikel berita online yang digunakan adalah artikel berita online tentang kasus kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak yang dimuat di portal berita Detik.com dan Okezone.com dalam periode waktu 1 Januari 2017 sampai dengan 31 Desember 2021. Adapun kasus jenis kekerasan seksual kekerasan seksual yaitu pemerkosaan / perkosaan. tersebut difokuskan pada satu II. TUJUAN PENELITIAN B. Metode Pengumpulan Data Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan , maka tujuan dari penelitian ini dapat ditunjukkan sebagai berikut. 1. Menganalisis tren pemberitaan kasus kekerasan seksual terhadap perempuan dan anak pada portal berita online untuk melihat jumlah perkembangan kasusnya. 2. Menganalisis informasi mengenai karakteristik kasus terhadap perempuan dan anak kekerasan seksual berdasarkan pemberitaannya di portal berita online. 3. Menganalisis pola kelompok terjadinya tindak kasus terhadap perempuan dan anak kekerasan seksual berdasarkan karakteristik kasusnya. III. PENELITIAN TERKAIT Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang terkait dengan [ 7 ] penelitian yang menggunakan data berita kriminal pada website PDRM yang berupa teks berbahasa Malaysia. Dalam penelitian itu , ekstraksi informasi dilakukan untuk memperoleh informasi mengenai telah dilakukan ini. Penelitian Dalam penelitian ini , data artikel berita online bersumber dari portal berita Detik.com dan Okezone.com. Kata kunci yang digunakan saat pengumpulan berita online adalah “Pemerkosaan” dan “Perkosaan”. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan web scraping pada bahasa pemrograman python 3.9 berbasis google ( GoogleColab ) dengan modul request , selenium , dan BeautifulSoap. Pada awalnya , kata kunci “Pemerkosaan” dimasukkan pada kolom pencarian di portal berita. Kemudian dilakukan pengumpulan Uniform Resource Locator ( URL ) pada semua berita online , sehingga dihasilkannya URL awal. Selanjutnya , dilakukan filtering URL untuk menghapus URL artikel berita yang tidak digunakan seperti artikel berita internasional serta artikel berita dari kategori travel , muslim , sports , lifestyle , dan bola. Hasil filtering ini akan dinamakan dengan URL akhir. Pengumpulan URL artikel berita online untuk kata kunci “Perkosaan” juga dilakukan dengan alur yang sama seperti pada pengumpulan URL artikel dengan kata kunci 2 / 8 “Pemerkosaan”. Setelah URL artikel berita dengan kata kunci “Pemerkosaan” dan “Perkosaan” dikumpulkan dan telah dilakukan filtering , selanjutnya dilakukan penggabungan. Kemudian , gabungan URL artikel berita dari kedua kata kunci tersebut perlu dicek duplikasinya. Jika terdapat URL yang duplikat , maka perlu dihapus duplikasinya. Langkah terakhir dari scrapping data artikel berita ialah pengumpulan detail konten pada setiap URL tersebut. Detail konten yang diambil antara lain waktu , judul , dan isi berita. C. Metode Analisis Data Secara umum , tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini dapat ditunjukkan pada Gambar 1. Gambar 1. Diagram alur analisis data berita online Secara lebih rinci , masing-masing tahap dijelaskan sebagai berikut. 1 ) Preprocessing Data a ) Data Transformation sesuai , Dari kumpulan artikel berita yang terkumpul , format tanggal dimuatnya artikel berita masih belum sehingga diperlukan adanya transformasi. Transformasi format tanggal ini perlu dilakukan untuk memudahkan salah satu proses filtering data. Pada proses ini , peneliti melakukan transformasi format tanggal dengan menggunakan program python. b ) Data Cleaning Proses data cleaning dilakukan pada bagian isi berita karena isi berita yang terkumpul masih belum bersih ditandai dengan adanya teks tambahan , tags , dan karakter non-ASCII. Teks tambahan ini terdapat berbagai bentuk baik berupa judul berita lain ( ditandai dengan keterangan ‘Baca juga : ’ , ‘Simak Video’ , dan lainnya di awal kalimat ) , maupun kalimat lainnya. Teks tambahan berupa judul berita lain dihapus secara manual satu teks persatu pada setiap berita , sedangkan tambahan berupa kalimat tags , dan karakter non-ASCII dihapus dengan bantuan pemrograman python. lainnya , Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2 ) Filtering Data a ) Menghapus Artikel Berita di Luar Ruang Lingkup Penelitian Dalam data berita yang terkumpul , masih ditemukan adanya artikel berita yang termasuk di luar ruang lingkup penelitian yakni artikel berita yang dimuat di luar periode waktu 1 Januari 2017 sampai dengan 31 Desember 2021. Artikel-artikel tersebut dihapus melalui proses filtering data berdasarkan tanggal dan waktu dimuatnya artikel. b ) Menghapus Artikel Berita yang Tidak Relevan ‘Perkosaan’ dalam Dalam pengumpulan data , tidak semua artikel berita yang dikumpulkan merupakan artikel berita yang menginformasikan kasus pemerkosaan yang terjadi. Namun , terdapat artikel berita yang ikut terkumpul hanya dikarenakan adanya kata ‘Pemerkosaan’ atau isi beritanya , sehingga artikel berita tersebut perlu dihapus. Artikel berita yang dihapus lainnya ialah berita percobaan pemerkosaan , berita kasus lainnya , dan kasus pemerkosaan Warga Negara Asing ( WNA ) yang terjadi di Indonesia. Untuk menghapus artikel berita yang tidak relevan ini dilakukan dengan memberikan label pada masing- masing berita. Label 1 diberikan pada artikel berita yang relevan , sedangkan label 0 diberikan pada artikel berita yang tidak relevan. Pemberian label ini dilakukan oleh peneliti secara manual dengan menggunakan Microsoft Excel. Terakhir , analisis- analisis berikutnya akan menggunakan artikel berita yang relevan. 3 ) POS Tagging Proses POS tagging adalah cara pengkategorian kelas kata , seperti kata benda , kata kerja , dan kata sifat [ 11 ] . POS tagging ini dilakukan dengan menggunakan library flair yang terdapat dalam python. Penggunaan library flair ini dikarenakan keunggulannya dalam melakukan tugas POS tagging serta metode-metode di dalamnya mampu mengungguli metode NLP lainnya dalam proses pengolahan bahasa [ 10 ] . Proses POS tagging pada flair dilakukan menggunakan BiLSTM- CRF. Flair sudah menyediakan corpus Bahasa Indonesia yang telah dibagi menjadi tiga dataset yaitu train , test , dan dev , sehingga peneliti tidak perlu menyediakan data yang akan digunakan pada proses training serta evaluasi model [ 11 ] . corpus Proses POS tagging diawali dengan melatih tagger dilatih menggunakan menggunakan learning_rate=0.1 , mini_batch_size=32 , dan max_epoch=10 [ 10 ] . Setelah itu , model yang terbentuk digunakan untuk memprediksi tag POS dari setiap token pada isi berita. parameter Tagger [ 11 ] . 4 ) Ekstraksi Informasi dengan NER BiLSTM-CNNs Proses NER yakni mengekstraksi informasi yang terdapat dalam artikel berita. Proses NER ini akan dilakukan algoritma dengan menggunakan Bidirectional Term Memory Convolutional Neural Networks ( BiLSTM-CNNs ) . Short Long 3 / 8 Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik data dilakukan ekstraksi. Proses yang diperoleh dari hasil pengelompokkan dengan menggunakan algoritma K-Means , sebab K-Means mudah untuk diterapkan , memiliki kemampuan untuk menangani data numerik dan kategorikal , serta dapat menangani data yang besar [ 15 ] . Pada penelitian ini , optimasi jumlah cluster serta penentuan nilai cluster dilakukan menggunakan metode elbow [ 16 ] . V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir yang digunakan pada penelitian ini dapat ditunjukkan pada Gambar 2. Bidirectional LSTM digunakan karena dapat memperhitungkan urutan token maju dan mundur , karena mampu digunakan sedangkan CNN memodelkan informasi sampai pada level karakter dari setiap katanya [ 12 ] . Peneliti akan menggunakan wordEmbeddings GloVe Bahasa Indonesia [ 13 ] . Data per tokennya diberi anotasi manual sesuai dengan entitas yang digunakan pada penelitian ini. Adapun entitas tersebut dapat dilihat pada Tabel I. Pemberian anotasi tersebut menggunakan skema BIO ( Begin Inside Other ) [ 14 ] . Entitas CRIM VICT ACRIM AVICT PLACE LOC REL MISC TABEL I ENTITAS YANG DIEKSTRAK Keterangan Entitas Nama Pelaku Nama Korban Umur Pelaku Umur Korban Tempat Kejadian Lokasi ( kab / kot / prov ) Hubungan Pelaku Entitas lainnya ( mis : tangga ) Contoh AF , NA , Indra F , S , Santi 19 , 20 , 45 , 55 13 , 21 , 50 , 9 Rumah , kantor Kota Cilegon Ayah , Paman 20 Agustus 2018 terbaik Pada penelitian ini , parameter yang akan digunakan mengikuti penelitian [ 10 ] . Penelitian tersebut memperoleh model dengan menggunakan parameter : 0.5 dropout , 200 LSTM state size , 3 convolutional width , dan Nadam optimizer. Baseline dari model tersebut menggunakan tiga input lain char-level , word-level , dan casing. antara Penelitian ini menggunakan input tambahan yaitu pos input , sehingga baseline model terdiri dari empat input antara lain char-level input , word-level input , casing input , dan pos input. 5 ) Menghapus Berita Duplikat dari Hasil Ekstraksi Dalam pemberitaan suatu kasus pemerkosaan , biasanya informasi-informasi terkait perkembangan kasusnya juga turut diberitakan. Alhasil , data artikel berita yang telah dikumpulkan memiliki duplikasi. Oleh karena itu , perlu dilakukan penghapusan duplikasi dengan ketentuan yaitu jika ditemukan hasil ekstraksi yang memiliki kesamaan nama pelaku , nama korban , usia perlaku , usia korban , dan lokasi ( kabupaten / kota / provinsi ) , maka akan dianggap sebagai satu kejadian yang sama. 6 ) Analisis Deskriptif Hasil Ekstraksi Analisis deskriptif dilakukan pada hasil ekstraksi berita yang disajikan dengan menggunakan bantuan visualisasi. Visualisasi yang dilakukan meliputi jumlah korban berdasarkan usia , jumlah pelaku jumlah pelaku berdasarkan berdasarkan usia , hubungan pelaku dan korban , jumlah kejadian menurut tempat kejadian , dan persebaran kasus pemerkosaan terhadap perempuan dan anak. 7 ) Pengelompokkan ( clustering ) dengan K-Means Pengelompokkan dilakukan untuk mendapatkan pola kelompok terhadap perempuan dan anak berdasarkan karakteristiknya tindak pemerkosaan Gambar 2. Kerangka pikir penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Web Scraping Pada penelitian ini , web scraping dilakukan dengan memasukkan kata kunci “Pemerkosaan” dan “Perkosaan” pada portal berita Detik.com dan Okezone.com. Hasilnya berupa kumpulan URL artikel berita yang kemudian dilanjutkan dengan proses filtering untuk menghapus URL artikel berita yang tidak digunakan dalam penelitian ini. Jumlah URL artikel 4 / 8 berita baik saat pengumpulan awal maupun setelah dilakukan filtering URL dapat dilihat pada Tabel II. TABEL II JUMLAH URL AWAL DAN AKHIR Jumlah URL Awal Berita Jumlah URL Akhir Berita Detik. com 4.206 1.090 5.296 Okezone. com 1.440 336 1.776 Detik. com 3.355 983 4.338 Okezone. com 1.116 285 1.401 Kata Kunci Pemerkosaan Perkosaan Total URL pada kedua kata kunci di masing-masing portal berita digabungkan dan dilanjutkan dengan pengecekan duplikasi. Pada akhirnya , jumlah URL akhir yang tidak terdapat duplikasi yaitu sebanyak 3.640 URL berita dari portal Detik.com dan sebanyak 1.267 URL berita dari portal Okezone.com , sehingga total menjadi 4.907 URL berita. Dari URL tersebut , dilakukan juga scraping untuk memperoleh detail konten. B. Hasil Preprocessing Data 1 ) Data Transformation Pada artikel-artikel berita yang telah dikumpulkan , dilakukan transformasi format tanggal berita. Adapun contoh perbedaan format tanggal data artikel berita pada sebelum dan sesudah transformasi dapat dilihat pada Tabel III. TABEL III CONTOH TANGGAL SEBELUM DAN SESUDAH TRANSFORMASI Sebelum Transformasi Tanggal Sesudah Transformasi Tanggal Hari Senin 21 Agustus 2017 04:07 WIB Sabtu 20 Mei 2017 22:05 WIB 2 ) Data Cleaning Senin 21 August 2017 04:07 Sabtu 20 May 2017 22:05 Data cleaning dilakukan untuk menghapus teks tambahan , tags , dan karakter non-ASCII pada bagian isi berita. Contoh artikel berita sesudah proses data cleaning dapat ditunjukkan pada Gambar 3. Gadis berusia 16 tahun disekap dan diperkosa secara bergiliran selama 14 hari di Enrekang , Sulsel. Salah satu pelaku disebut masih ABG. " Salah satu pelaku masih ABG. Dia ikut dalam pemerkosaan , " kata Kapolres Enrekang AKBP Ibrahim Aji saat berbincang dengan detikcom , Kamis ( 13 / 9 / 2018 ) . Korban diketahui berasal dari daerah Kalosi , Kecamatan Alla , Kabupaten Enrekang. Saat ini , sudah enam tersangka yang diamankan. Mereka adalah RM , DA , AR , R , H , dan RB. " Para pelaku , berdasarkan hasil pemeriksaan , mengakui perbuatan masing-masing , " ujarnya. Kelima tersangka saat ini telah berada di sel tahanan Polres Enrekang dan masih dimintai keterangan atas perbuatan keji ini… Gambar 3. Contoh artikel berita sesudah proses data cleaning C. Hasil Filtering Data 1 ) Menghapus Artikel Berita di Luar Ruang Lingkup Penelitian Pada proses ini dilakukan filtering data untuk menghapus artikel berita yang tidak termasuk dalam ruang lingkup penelitian. Hasil dari proses ini yakni sisa data artikel berita sebanyak 4.868 berita. Gambaran tren berita mengenai pemerkosaan terhadap perempuan dan anak menurut bulan pada tahun 2017- 2021 dapat dilihat pada Gambar 4. Tren berita yang ditunjukkan masih mengandung berita-berita perkembangan suatu kasus pemerkosaan maupun Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik berita lainnya yang masih berhubungan dengan pemerkosaan terhadap perempuan dan anak , seperti berita tentang respon para penegak hukum. Sejak tahun 2017 sampai jumlah berita mengenai pemerkosaan terhadap perempuan dan anak terus mengalami peningkatan. Berita mengenai pemerkosaan paling banyak dimuat pada Desember 2021 yaitu sekitar 417 berita. tahun 2021 , November 2018 ; 144 Januari 2019 ; 132 Oktober 2017 ; 74 Desember 2021 ; 417 Juli 2020 ; 174 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 7 1 0 2 i e M 7 1 0 2 i r a u n a J 7 1 0 2 r e b m e t p e S 8 1 0 2 i e M 8 1 0 2 i r a u n a J 8 1 0 2 r e b m e t p e S 9 1 0 2 i e M 9 1 0 2 i r a u n a J 0 2 0 2 i e M 0 2 0 2 i r a u n a J 9 1 0 2 r e b m e t p e S 0 2 0 2 r e b m e t p e S 1 2 0 2 i e M 1 2 0 2 i r a u n a J 1 2 0 2 r e b m e t p e S Gambar 4. Tren berita pemerkosaan pada tahun 2017-2021 2 ) Menghapus Artikel Berita yang Tidak Relevan Pada proses ini dilakukan filtering data untuk menghapus artikel berita yang tidak relevan. Contoh artikel berita tidak relevan dapat dilihat pada Gambar 5. Setelah dilakukan proses ini , diperoleh sebanyak 2.496 berita yang relevan dan sebanyak 2.372 berita yang tidak relevan. filtering data POLOKWANE – Seorang pria terpaksa dirawat di rumah sakit setelah dia diperkosa oleh dua orang wanita di Afrika Selatan ( Afsel ) . Kejadian ini diduga merupakan salah satu dari rangkaian kasus perkosaan yang terjadi di Provinsi Limpopo , Afsel. Berdasarkan keterangan polisi , pria berusia 25 tahun itu mencari tumpangan di Polokwane di Provinsi Limpopo saat beberapa perempuan paruh baya berhenti dan memberikan tumpangan. Namun , para perempuan itu kemudian menodongnya dengan senjata api dan memaksanya mengonsumsi minuman sebelum memperkosanya… Gambar 5. Contoh artikel berita yang tidak relevan D. Hasil POS Tagging Proses POS tagging bertujuan untuk menghasilkan informasi part-of-speech untuk setiap kata ( token ) di dalam isi berita. Proses ini dilakukan dengan menggunakan model dari hasil tagger yang telah dilatih. Nilai precision , recall , dan f1- scores dari tagger tersebut ditunjukkan pada Tabel IV , terlihat bahwa nilai f1-scores model terhadap data testing yaitu sebesar 92,72 % . Hasil performa tersebut sudah cukup baik karena telah dapat mengungguli pendekatan state-of-art lainnya dalam melakukan POS Tagging [ 17 ] . Tag POS TABEL IV NILAI PRECISION , RECALL , DAN F1-SCORE TAGGER POS DENGAN FLAIR Recall 0.8813 0.9491 1.000 0.9516 0.9363 0.9643 Precision 0.9103 0.8965 0.9988 0.9167 0.9499 0.9673 NOUN PROPN PUNCT VERB ADP PRON F1-score 0.8956 0.9220 0.9994 0.9339 0.9430 0.9658 5 / 8 ADJ NUM CCONJ ADV DET AUX SCONJ PART SYM X Macro Avg Weighted Avg 0.8788 0.9738 0.9835 0.8074 0.9429 0.9657 0.8119 0.9053 1.0000 0.0000 0.8693 0.9278 0.7131 0.9661 0.9890 0.8237 0.9208 0.9825 0.8454 0.9663 0.8333 0.0000 0.8577 0.9279 0.7873 0.9699 0.9862 0.8155 0.9318 0.9740 0.8283 0.9348 0.9091 0.0000 0.8623 0.9272 Selanjutnya dilakukan prediksi tag POS pada seluruh token dalam setiap isi berita menggunakan model hasil melatih tagger tersebut. Contoh hasil prediksi tag POS pada setiap token dalam salah satu artikel berita dapat dilihat pada Gambar 6. Polisi < PROPN > menangkap < VERB > pria < NOUN > berinisial < PROPN > APDR < PROPN > ( < PUNCT > 49 < NUM > ) < PUNCT > seorang < DET > pelaku < NOUN > pemerkosaan < NOUN > di < ADP > Kota < PROPN > Makassar < PROPN > , < PUNCT > Sulawesi < PROPN > Selatan < PROPN > . < PUNCT > APDR < ADV > melakukan < VERB > perbuatan < NOUN > bejatnya < ADJ > terhadap < ADP > anak < NOUN > 12 < NUM > tahun < NOUN > hingga < ADP > hamil < NOUN > . < PUNCT > Gambar 6. Contoh hasil prediksi tag POS pada artikel berita E. NER dengan BiLSTM-CNNs Artikel berita yang telah melalui tahap-tahap sebelumnya , sudah siap untuk masuk pada proses Named Entity Recognition ( NER ) . Awalnya data artikel berita yang telah mengandung tag POS dipecah menjadi token. Selanjutnya , diambil sebanyak 67.266 token atau sebanyak 201 berita secara acak untuk membangun model NER. Kemudian , token tersebut disusun ke dalam tabel untuk memudahkan dalam pemberian label atau anotasi secara manual. Dari data token yang sudah mengandung label NER , kemudian dikonversikan menjadi array yang dipecah per kalimatnya , sehingga dalam satu array akan mewakili satu kalimat. Untuk melakukan pengujian kebaikan model NER , maka array perlu dibagi menjadi data training dan data testing. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 5-fold cross setiap array akan mendapatkan validation , kesempatan untuk menjadi data training dan data testing. Hasil pengujian 5-fold cross validation pada pemodelan NER tersebut ditunjukkan pada Tabel V , terlihat bahwa rata-rata f1- scores yang diperoleh yakni sebesar 76,76 % . sehingga TABEL V RATA-RATA F1-SCORES HASIL 5-FOLD CV PADA MODEL NER BILSTM-CNNs Rata -rata f1-scores Train set 0.95999 Test set 0.76765 Pada pemodelan NER , diperoleh f1-scores untuk tiap entitasnya yang dapat dilihat di Tabel VI. Secara umum nilai f1-score tiap entitas sudah cukup baik , seperti LOC ( lokasi ) dan ACRIM ( umur pelaku ) . Namun , terdapat entitas dengan rata- rata f1-score yang masih cukup rendah yakni entitas PLACE ( tempat kejadian ) sebesar 57 % , REL ( hubungan pelaku dengan korban ) sebesar 47 % , dan VICT ( nama korban ) sebesar 67 % . Hal ini dikarenakan pemodelan NER dengan BiLSTM-CNNs masih belum cukup berhasil menemukan pola kata untuk entitas-entitas tersebut di tiap beritanya. Dengan demikian , Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik penelitian ini hanya akan mengambil informasi entitas CRIM ( nama pelaku ) , ACRIM ( umur pelaku ) , AVICT ( umur korban ) , LOC ( lokasi ) , dan VICT ( nama korban ) . Entitas VICT perlu diekstraksi karena masih akan digunakan untuk proses penghapusan berita duplikat. TABEL VI RATA-RATA F1-SCORES HASIL 5-FOLD CV PADA MODEL NER BILSTM-CNNs TIAP ENTITAS Rata-rata f1-scores 0.79 0.77 0.80 0.90 0.81 0.57 0.47 0.67 Entitas ACRIM AVICT CRIM LOC MISC PLACE REL VICT Setelah diperolehnya hasil prediksi tag NER pada seluruh token. Selanjutnya dilakukan proses pengambilan informasi tiap entitas. Informasi yang dihasilkan yaitu mengenai nama pelaku , umur pelaku , nama korban , umur korban , dan lokasi dari suatu kasus pemerkosaan yang dimuat dalam artikel berita. F. Menghapus Berita Duplikat dari Hasil Ekstraksi Pada berita yang telah dikumpulkan dan diolah sampai itu dengan proses NER , masih adanya duplikasi. Hal dikarenakan perkembangan suatu kasus pemerkosaan juga turut dberitakan. Penghapusan duplikasi diawali dengan mengelompokkan berita yang sama , kemudian dari masing- masing kelompok dipilih satu berita. Setelah dilakukannya penghapusan berita duplikat , jumlah artikel berita yang tersisa yaitu sebanyak 1.403 berita. G. Analisis Deskriptif Hasil Ekstraksi Analisis deskriptif adalah metode statistik yang bertujuan untuk memberikan deskripsi ataupun gambaran dari suatu data. Analisis deskriptif ini dilakukan pada data-data hasil ekstraksi informasi yang sudah bersih dari duplikasi. Beberapa dapat visualisasi mengkomunikasikan informasi secara jelas dan efisien. digunakan untuk turut juga • Persebaran kasus pemerkosaan terhadap perempuan dan anak Gambar 7. Persebaran kasus pemerkosaan terhadap perempuan dan anak menurut provinsi pada tahun 2017-2021 6 / 8 Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik Visualisasi persebaran kasus pemerkosaan terhadap perempuan dan anak ditunjukkan pada Gambar 7. Terlihat terjadi kasus bahwa daerah yang paling banyak pemerkosaan adalah Provinsi Jawa Timur sebanyak 249 kasus , kemudian disusul dengan Provinsi Jawa Barat sebanyak 176 kasus dan Provinsi Sulawesi Selatan sebanyak 127 kasus. Sementara itu , Provinsi Kep. Riau dan Gorontalo menjadi provinsi dengan kasus pemerkosaan yang paling sedikit yaitu sebanyak 1 kasus. Gambaran ini dapat dijadikan informasi baru karena tidak ditemukannya data yang up to date mengenai angka pemerkosaan per provinsi dari data konvensional. • Jumlah pelaku menurut kelompok umur 550 486 H. Pengelompokkan ( clustering ) dengan K-Means Selain dilakukannya analisis deskriptif , hasil ekstraksi juga akan dikelompokkan ( clustering ) untuk informasi mendapatkan pola kelompok tindak pemerkosaan terhadap perempuan dan anak. Data hasil ekstraksi masih perlu dilakukan preprocessing yakni menghapus variabel yang tidak digunakan , menghapus berita yang mengandung missing values , dan transformasi variabel kategorik menjadi numerik. Setelah preprocessing selesai , hanya tersisa sebanyak 471 berita saja. Sebelum melakukan clustering , maka perlu ditentukan jumlah cluster optimal yang akan digunakan. Jumlah cluster optimal yang didapat dengan menggunakan consensus pada 28 metode adalah 2 cluster. Jumlah cluster tersebut terpilih dengan proporsi 9 dari 28 ( 32,14 % ) metode yang ada. Oleh karena itu , pada penelitian ini akan menggunakan jumlah cluster sebesar 2. 210 14 164 52 6-12 13-17 18-24 25-44 45-59 60+ Gambar 8. Jumlah pelaku pemerkosaan menurut kelompok umur pada tahun 2017-2021 Visualisasi yang menunjukkan informasi tersebut dapat dilihat melalui Gambar 8. Terlihat bahwa kasus pemerkosaan paling banyak dilakukan oleh pelaku dengan umur 18-24 tahun yakni sebanyak 550 orang , kemudian disusul oleh pelaku dengan umur 25-44 tahun sebanyak 486 orang. Di sisi lain , kasus pemerkosaan juga dilakukan oleh pelaku dengan umur yang masih sangat muda yaitu berumur 6-12 tahun dengan jumlah pelaku sebanyak 14 orang. • Jumlah korban menurut kelompok umur 538 151 140 37 55 13 21 0-5 6-12 13-17 18-24 25-44 45-59 60+ Gambar 9. Jumlah korban pemerkosaan menurut kelompok umur pada tahun 2017-2021 Gambaran mengenai umur korban dapat dilihat pada Gambar 9. Pada gambar tersebut ditunjukkan bahwa kasus pemerkosaan paling banyak memakan korban dengan umur 13-17 tahun yaitu sebanyak 538 orang. Adapun kasus pemerkosaan yang paling sedikit terjadi pada kelompok umur 45-59 tahun yakni sebanyak 13 orang. Kondisi sistem penegakan hukum yang lemah , tatanan struktur sosial yang rusak , dan stress yang meningkat dapat menimbulkan semakin tingginya kerentanan anak sebagai target tindak kekerasan seksual , termasuk pemerkosaan [ 18 ] . Gambar 10. Visualisasi hasil cluster Gambar 11. Grafik perbandingan antar-cluster Setelah langsung jumlah cluster ditentukan , dapat dilakukannya clustering dengan K-Means. Dari hasil clustering , divisualisasikan dengan cluster plot pada Gambar 10. Jumlah berita pada cluster 1 yaitu sebanyak 196 berita , sedangkan jumlah berita pada cluster 2 sebanyak 276 berita. Perbandingan antara kedua cluster tersebut juga bisa dilihat pada Gambar 11. Terlihat bahwa cluster dibagi menurut umur dari pelaku. Pada cluster 1 , umur pelaku berada dibawah rata-rata umur pelaku secara umum dengan rataan pelakunya adalah 22 hingga 23 tahun. Sementara pada cluster 2 , mayoritas umur pelakunya berada di atas rata-rata umur pelaku secara umum. Umur pelaku pada cluster 2 berkisar antara 46 hingga 47 tahun. Umur korban 7 / 8 di antara kedua cluster tersebut hampir sama yakni memiliki rataan umur 16 hingga 17 tahun. Mills , ” Dialetika : Jurnal Bahasa , Sastra , dan Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia , vol. 6 , pp. 36-53 , 2019. Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik VII. PENUTUP Pada penelitian ini , dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain : terkait kasus pemerkosaan 1. Web scraping telah dilakukan untuk mengambil artikel berita online terhadap perempuan dan anak sebagai salah satu jenis kekerasan seksual. Hasil scraping menunjukkan bahwa sejak tahun 2017 sampai tahun 2021 , jumlah berita mengenai pemerkosaan terus mengalami peningkatan. terhadap perempuan dan anak 2. Ekstraksi terhadap informasi kasus pemerkosaan perempuan dan anak dengan model NER BiLSTM-CNNs telah berhasil dilakukan dan memperoleh f1-scores sebesar 76,76 % . Dari hasil ekstraksi ditunjukkan bahwa kasus pemerkosaan terhadap perempuan dan anak paling banyak terjadi di Provinsi Jawa Timur sebanyak 249 kasus. Pada hasil ekstraksi juga ditunjukkan bahwa kasus pemerkosaan paling banyak dilakukan oleh pelaku dengan umur 18-24 tahun yakni sebanyak 550 orang. Sementara itu , hasil ekstraksi menunjukkan bahwa kasus pemerkosaan paling banyak memakan korban yang berumur 13-17 tahun yaitu sebanyak 538 orang. 3. Clustering dilakukan menggunakan K-Means dengan jumlah cluster optimal berjumlah 2. Cluster 1 terdiri dari 196 berita yang menunjukkan bahwa rata-rata umur pelaku yaitu sekitar 46-47 tahun , sedangkan cluster 2 terdiri dari 276 berita yang menunjukkan bahwa rata-rata umur pelaku yaitu sekitar 22-23 tahun. Umur korban di antara kedua cluster tersebut hampir sama yakni memiliki rataan umur 16 hingga 17 tahun. Dari penelitian yang telah dilakukan , terdapat beberapa saran yang dapat diterapkan untuk penelitian selanjutnya antara lain : 1. Dalam penelitian ini , tahap penghapusan data artikel berita yang tidak relevan dilakukan secara manual. Untuk penelitian selanjutnya , sebaiknya tahap tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metode machine learning , seperti Naïve Bayes-Semi Supervised Learning dan Support Vector Machine ( SVM ) . 2. Penelitian ini masih belum berhasil mengekstraksi tempat kejadian dan hubungan pelaku dengan korban karena pemodelan NER dengan BiLSTM-CNNs masih belum cukup berhasil menemukan pola kata untuk entitas-entitas tersebut di tiap beritanya. Untuk penelitian selanjutnya , diharapkan dapat meningkatkan performa model NER dengan menggunakan word embedding lain seperti tuning , dan FastText , melakukan hyperparameter menambah data training yang akan digunakan. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Komnas Perempuan , “Catatan Kekerasan Terhadap Perempuan Tahun 2020 , ” 2021. [ 2 ] Y. Zamzuardi and Syahrul , “Analisis Wacana Kasus Pelecehan Seksual Terhadap Perempuan Pada Berita Online Dalam Perspektif Analisis Sara [ 3 ] Pemerintah Daerah Kabupaten Kutai Barat Perkantonran IV Sendawar Available : Kutai https : / / kutaibaratkab.go.id / 2019 / 08 / evaluasi-dan-bagun-keakuratan- data-ppa-selenggarakan-pelatihan-simfoni-ppa-selasa-0682019 / . [ Online ] . Barat. [ 4 ] A. Y. Tenriawali , “Representasi Korban Kekerasan dalam Teks Berita Daring Tribun Timur : Analisis Wacana Kritis , ” Jurnal Totobuang , vol. 6 , pp. 1-15 , 2018. [ 5 ] A. S. Cinantya , “Hubungan Terpaan Berita Kekerasan Seksual Pada Anak di Televisi dan Tingkat Kecemasan Orang Tua dengan Intensitas Komunikasi Orang Tua dan Anak , ” 2014. [ 6 ] D. P. Sari , “Pengaruh Terpaan Berita Kasus Pembunuhan pada Remaja di Media Massa dan Intensitas Komunikasi Orangtua – Anak terhadap Kecemasan Orangtua atas Keamanan Anaknya , ” 2014. [ 7 ] S. A. Asmai , M. S. Salleh , H. Basiron and S. Ahmad , “Enhanced Malay Named Entity Recognition using Combination Approach for Crime Textual Data Analysis , ” ( IJACSA ) International Journal of Advanced Computer Science and Applications , vol. 9 , pp. 474-483 , 2018. [ 8 ] D. N. Ananda , “Ekstraksi Informasi Kecelakaan Lalu Lintas dari Teks Berita Online Berbahasa Indonesia ( Studi Kasus : Provinsi Jawa Timur Tahun 2020 ) , ” 2021. [ 9 ] R. Buaton , Y. Sundari and Y. Maulita , “Clustering Tindak Kekerasan pada Anak Menggunakan Algoritma K-Means dengan Perbandingan Jarak Kedekatan Manhattan City dan Euclidean , ” MEANS ( Media Informasi Analisa dan Sistem , vol. 1 , pp. 47-53 , Desember 2016. [ 10 ] P. Kaban , “POS-Tagging Bahasa Indonesia dengan Flair NLP , ” Oktober [ Online ] . Available : https : / / puspitakaban.medium.com / pos- 2019. taggingbahasa-indonesia-dengan-flair-nlp-c12e45542860. [ 11 ] S. D. Larasati , V. Kubon and D. Zeman , “Indonesian Morphology Tool ( MorphInd ) : Towards an Indonesian Corpus , ” in Proceedings of Workshop on Systems and Frameworks for Computational Morphology ( SFCM 2011 ) , 2011. [ 12 ] J. P. C. Chiu and E. Nichols , “Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs , ” Transactions of the Association for Computational Linguistics , vol. 4 , pp. 357-370 , 2003. [ 13 ] M. Hofer , A. Kormilitzin , P. Goldberg and A. N. Holgado , “Few-shot Learning for Named Entity Recognition in Medical Text , ” ArXiv , 13 November 2018. [ 14 ] M. L. Khodra and Y. Wibisono , “Ekstraksi Event Berbasis Paragraf Dari Artikel Berita Bahasa Indonesia , ” in Seminar Tahunan Linguistik 2018 , 2018. [ 15 ] Y. Prastyo , P. Eosina and F. Fatimah , “Pembagian Tingkat Kecanduan Game Online Menggunakan K-Means Clustering serta Korelasinya Terhadap Prestasi Akademik , ” Elinvo ( Electronics , Informatics , and Vocational Education ) , vol. 2 , pp. 138-148 , November 2017. [ 16 ] N. Adawiyah and dkk , “Klasterisasi Kasus Kekerasan Terhadap Anak dan Perempuan Berdasarkan Algoritma K-Means , ” Generation Journal , vol. 5 , pp. 69-80 , 2021. [ 17 ] A. Akbik , D. Blythe and R. Vollgraf , “Contextual String Embeddings for Sequence Labeling , ” in Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguitics , New Mexico , 2018. [ 18 ] UNICEF , “Hidden in plain sight : A statistical analysis of violence [ Online ] . Available : against https : / / www.unicef.org / documents / hidden-plain-sight-statistical- analysis-violence-against-children. [ Accessed 27 Juni 2022 ] . September children , ” 2014. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi– Program Studi D-IV Komputasi Statistik Identifikasi Kasus Kekerasan Seksual Terhadap Perempuan dan Anak Berdasarkan Teks Berita Online Berbahasa Indonesia Studi Kasus : Berita Okezone.com dan Detik.com Fani Visara ( 221810291 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D Penelitian kasus-kasus pemerkosaan. Ringkasan— Sejak tahun 2017 , kekerasan terhadap anak paling banyak terjadi pada jenis kekerasan seksual yakni lebih dari 7.000 kasus di setiap tahunnya. Dalam kurun waktu 2017- 2020 , pemerkosaan menjadi salah satu jenis kekerasan seksual dengan kasus terbanyak. Big data dapat menjadi sumber data yang cukup up to date untuk digunakan dalam memperoleh informasi ini memanfaatkan Big data berupa berita Okezone.com dan Detik.com dengan tujuan untuk menganalisis tren pemberitaan , identifikasi dan pengelompokkan karakteristik kasus pada berita- berita pemerkosaan terhadap perempuan dan anak. Penelitian ini diawali dengan melakukan web scraping berita online dan dilanjutkan dengan menerapkan model NER BiLSTM-CNNs untuk mengekstraksi informasi karakteristik kasus dalam berita tersebut. Kemudian dari informasi tersebut , akan dilakukan pengelompokkan menggunakan K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tahun 2017-2021 , jumlah berita mengenai pemerkosaan terhadap perempuan dan anak terus meningkat. Pada hasil ekstraksi diketahui bahwa pemerkosaan terhadap perempuan dan anak paling banyak terjadi di Jawa Timur yaitu 249 kasus. Proses pengelompokkan menghasilkan dua cluster yaitu cluster pertama yang memiliki rata-rata umur pelaku 22-23 tahun , sedangkan cluster kedua yang memiliki rata-rata umur pelaku 46-47 tahun. Kedua cluster tersebut memiliki rata-rata umur korban 16-17 tahun. Dengan demikian , disimpulkan bahwa berita online berpotensi untuk digunakan sebagai sumber data kasus kekerasan seksual dan mampu memberikan gambaran informasi karakteristik kasus-kasus pemerkosaan yang telah terjadi. Kata Kunci— berita online , text mining , pemerkosaan anak , pemerkosaan perempuan
VII. PENUTUP Pada penelitian ini , dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain : terkait kasus pemerkosaan 1. Web scraping telah dilakukan untuk mengambil artikel berita online terhadap perempuan dan anak sebagai salah satu jenis kekerasan seksual. Hasil scraping menunjukkan bahwa sejak tahun 2017 sampai tahun 2021 , jumlah berita mengenai pemerkosaan terus mengalami peningkatan. terhadap perempuan dan anak 2. Ekstraksi terhadap informasi kasus pemerkosaan perempuan dan anak dengan model NER BiLSTM-CNNs telah berhasil dilakukan dan memperoleh f1-scores sebesar 76,76 % . Dari hasil ekstraksi ditunjukkan bahwa kasus pemerkosaan terhadap perempuan dan anak paling banyak terjadi di Provinsi Jawa Timur sebanyak 249 kasus. Pada hasil ekstraksi juga ditunjukkan bahwa kasus pemerkosaan paling banyak dilakukan oleh pelaku dengan umur 18-24 tahun yakni sebanyak 550 orang. Sementara itu , hasil ekstraksi menunjukkan bahwa kasus pemerkosaan paling banyak memakan korban yang berumur 13-17 tahun yaitu sebanyak 538 orang. 3. Clustering dilakukan menggunakan K-Means dengan jumlah cluster optimal berjumlah 2. Cluster 1 terdiri dari 196 berita yang menunjukkan bahwa rata-rata umur pelaku yaitu sekitar 46-47 tahun , sedangkan cluster 2 terdiri dari 276 berita yang menunjukkan bahwa rata-rata umur pelaku yaitu sekitar 22-23 tahun. Umur korban di antara kedua cluster tersebut hampir sama yakni memiliki rataan umur 16 hingga 17 tahun. Dari penelitian yang telah dilakukan , terdapat beberapa saran yang dapat diterapkan untuk penelitian selanjutnya antara lain : 1. Dalam penelitian ini , tahap penghapusan data artikel berita yang tidak relevan dilakukan secara manual. Untuk penelitian selanjutnya , sebaiknya tahap tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metode machine learning , seperti Naïve Bayes-Semi Supervised Learning dan Support Vector Machine ( SVM ) . 2. Penelitian ini masih belum berhasil mengekstraksi tempat kejadian dan hubungan pelaku dengan korban karena pemodelan NER dengan BiLSTM-CNNs masih belum cukup berhasil menemukan pola kata untuk entitas-entitas tersebut di tiap beritanya. Untuk penelitian selanjutnya , diharapkan dapat meningkatkan performa model NER dengan menggunakan word embedding lain seperti tuning , dan FastText , melakukan hyperparameter menambah data training yang akan digunakan.
date untuk digunakan dalam memperoleh informasi ini memanfaatkan Big data berupa berita Okezone.com dan Detik.com dengan tujuan untuk menganalisis tren pemberitaan , identifikasi dan pengelompokkan karakteristik kasus pada berita- berita pemerkosaan terhadap perempuan dan anak. Penelitian ini diawali dengan melakukan web scraping berita online dan dilanjutkan dengan menerapkan model NER BiLSTM-CNNs untuk mengekstraksi informasi karakteristik kasus dalam berita tersebut. Kemudian dari informasi tersebut , akan dilakukan pengelompokkan menggunakan K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tahun 2017-2021 , jumlah berita mengenai pemerkosaan terhadap perempuan dan anak terus meningkat. Pada hasil ekstraksi diketahui bahwa pemerkosaan terhadap perempuan dan anak paling banyak terjadi di Jawa Timur yaitu 249 kasus. Proses pengelompokkan menghasilkan dua cluster yaitu cluster pertama yang memiliki rata-rata umur pelaku 22-23 tahun , sedangkan cluster kedua yang memiliki rata-rata umur pelaku 46-47 tahun. Kedua cluster tersebut memiliki rata-rata umur korban 16-17 tahun. Dengan demikian , disimpulkan bahwa berita online berpotensi untuk digunakan sebagai sumber data kasus kekerasan seksual dan mampu memberikan gambaran informasi karakteristik kasus-kasus pemerkosaan yang telah terjadi. Kata Kunci— berita online , text mining , pemerkosaan anak , pemerkosaan perempuan VII. PENUTUP Pada penelitian ini , dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain : terkait kasus pemerkosaan 1. Web scraping telah dilakukan untuk mengambil artikel berita online terhadap perempuan dan anak sebagai salah satu jenis kekerasan seksual. Hasil scraping menunjukkan bahwa sejak tahun 2017 sampai tahun 2021 , jumlah berita mengenai pemerkosaan terus mengalami peningkatan. terhadap perempuan dan anak 2. Ekstraksi terhadap informasi kasus pemerkosaan perempuan dan anak dengan model NER BiLSTM-CNNs telah berhasil dilakukan dan memperoleh f1-scores sebesar 76,76 % . Dari hasil ekstraksi ditunjukkan bahwa kasus pemerkosaan terhadap perempuan dan anak paling banyak terjadi di Provinsi Jawa Timur berumur 13-17 tahun yaitu sebanyak 538 orang. 3. Clustering dilakukan menggunakan K-Means dengan jumlah cluster optimal berjumlah 2. Cluster 1 terdiri dari 196 berita yang menunjukkan bahwa rata-rata umur pelaku yaitu sekitar 46-47 tahun , sedangkan cluster 2 terdiri dari 276 berita yang menunjukkan bahwa rata-rata umur pelaku yaitu sekitar 22-23 tahun. Umur korban di antara kedua cluster tersebut hampir sama yakni memiliki rataan umur 16 hingga 17 tahun. Dari
O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O