Aplikasi Text Mining terhadap Perilaku Cyberbullying berdasarkan Karakteristik Demografi Pengguna Twitter di Indonesia  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Aplikasi Text Mining terhadap Perilaku Cyberbullying berdasarkan Karakteristik Demografi Pengguna Twitter di Indonesia Eka Putri S ( 221709654 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST. , M.Si. Ringkasan— Cyberbullying menjadi salah satu isu sosial yang perlu diperhatikan dalam penggunaan media sosial yang semakin meningkat dan tidak bisa dihindari. Media sosial sebagai alat komunikasi terhubung secara luas dengan siapa pun memberikan semakin banyak kesempatan untuk berekspresi dengan batasan penggunaan bahasa yang minim. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi teks cyberbullying pada studi kasus Twitter dengan menggunakan metode Lexicon Based dan Multinomial Naïve Bayes. Metode Multinomial Naïve Bayes dilakukan dengan teknik semi-supervised learning untuk menghasilkan pseudo-label pada data yang berjumlah banyak. Penelitian juga memprediksi karakteristik demografi pengguna mencakup gender dan kelompok umur. Untuk mengetahui gambaran dari pola pengelompokkan cyberbullying , dilakukan analisis deskriptif terhadap data Metode Multinomial Naïve Bayes dengan teknik semi-supervised learning menunjukkan akurasi yang lebih baik daripada metode Lexicon Based dalam mengklasifikasi twit cyberbullying. Hasilnya pada kurun waktu Januari 2021 , cyberbullying di Twitter didominasi oleh gender laki-laki dan kelompok usia di bawah 30 tahun. twit yang sudah dikumpulkan. ini Kata Kunci— Cyberbullying , Text Mining , Klasifikasi , Multinomial Naïve Bayes , Lexicon Based I. LATAR BELAKANG Peran media sosial sebagai alat komunikasi utama semakin membuka celah bagi pelaku cyberbullying. Semakin mudah akses yang diberikan oleh teknologi digital bagi para penggunanya di seluruh dunia semakin pula memberikan peluang untuk terjadinya konflik dalam berkomunikasi di internet. Salah satunya adalah kebebasan berekspresi yang memperkecil batasan dalam penggunaan bahasa di media sosial. Kebebasan dan anonimitas yang difasilitasi oleh media sosial membuat kaum muda rentan dengan perilaku perundungan maya dan menjadi salah satu ancaman pada isu sosial [ 1 ] . Berdasarkan data dari Global Digital Reports , baik pengguna internet dan pengguna media sosial di Indonesia terus meningkat. Pada tahun 2020 , pengguna internet meningkat sebanyak 17 % dan pengguna media sosial meningkat sebanyak 6,67 % dari tahun sebelumnya. Waktu rata-rata yang digunakan di dunia maya adalah 7 jam 59 menit per hari melampaui rata- rata global dengan waktu 6 jam 43 menit di internet per harinya [ 2 ] . Di Indonesia , Twitter menjadi salah satu dari lima platform media sosial dengan pengguna terbanyak [ 3 ] . Dirilis pada tahun 2006 , Twitter memberikan “tweet” sebagai fitur utamanya. Istilah “tweet” berarti kicauan yang merujuk kepada tulisan status pengguna dengan jumlah karakter yang dibatasi. Salah satu kegiatan yang banyak dilakukan di Twitter adalah mendiskusikan berbagai topik dan isu yang sedang berlangsung. Dengan berbagai fiturnya , Twitter menjadi media sosial yang memudahkan penggunanya untuk menjangkau pengguna lain tanpa harus berteman secara daring. Kemudahan ini memberikan kebebasan bagi siapa pun untuk berkomentar. Perbedaan pendapat yang terjadi berpotensi untuk memicu perselisihan antarpengguna. Kebebasan berekspresi di dunia maya mengakibatkan pengguna lebih mudah melakukan perundungan tanpa harus takut akan reaksi langsung dari seseorang yang menjadi targetnya. Sebagai media sosial , Twitter masih belum bisa menciptakan lingkungan yang ideal dan tidak jarang membawa ketidaknyamanan bagi pengguna- penggunanya. Masih banyak konten yang tidak diinginkan bersifat menyinggung dan menyakiti di jejaring sosial Twitter. Menurut laporan dari Virtual Police , sampai dengan Maret 2021 , media sosial yang mengandung ujaran kebencian terbanyak adalah Twitter [ 4 ] . Selain itu berdasarkan data laporan dari Patroli Siber , laporan konten negatif pada tahun 2020 meningkat hampir tiga kali lipat dari tahun sebelumnya. Laporan tidak hanya untuk cyberbullying namun lebih luas terkait penipuan , hoax , pornografi dan sebagainya [ 3 ] . Cyberbullying merupakan isu yang serius pada kehidupan sosial yang perlu mendapatkan perhatian karena efeknya dapat menyebabkan depresi , harga diri rendah , tidak mampu berkonsentasi di kelas , turunnya nilai akademik , cemas , dan bahkan bunuh diri [ 5 ] . Dampak yang diterima korban cyberbullying dapat menyerang psikologis yakni stres , depresi , kesepian , ansietas , dan gejala psikosomatis bagi korban [ 6 ] . Berdasarkan survei yang dilakukan oleh FIKKes Universitas Muhammadiyah Semarang , 74,3 % mahasiswa korban cyberbullying mengalami depresi ringan dan 18,6 % mengalami depresi sedang [ 7 ] . Dengan berbagai kerugian yang ditimbulkan , membiarkan masalah ini terjadi dapat mengakibatkan lebih banyak korban yang mengalami hal tersebut. Selain itu , membiarkan perilaku ini terjadi terus menerus tanpa adanya tindakan yang jelas dapat menurunkan standar norma berperilaku di sosial media khususnya Twitter. Sebagai langkah dasar untuk mengatasi masalah perundungan maya di Twitter , penelitian ini bermaksud untuk memberikan gambaran terhadap pola perilaku perundungan maya di jejaring sosial Twitter. Dalam 1 / 8 penelitian ini akan dibangun model klasifikasi data Twitter untuk melihat apakah sebuah twit mengandung unsur perundungan atau tidak. Penelitian ini juga melakukan prediksi terhadap karakteristik demografi pengguna twitter yang menggunakan kata kunci cyberbullying dalam twit yang diunggahnya. Dari penelitian ini diharapkan akan diketahui gambaran perilaku cyberbullying berdasarkan karakteristik demografi gender dan kelompok umur. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai pengetahuan terhadap pola komunikasi masyarakat khususnya dalam kasus cyberbullying di Twitter. ini dapat menjadi Diharapkan untuk kedepannya data pertimbangan sebagai dasar untuk pembangunan kebijakan terkait penggunaan media sosial. Penulis mengharapkan hasil dari penelitian ini dapat meningkatkan kesadaran pengguna sosial media terhadap isu perundungan maya dan menurunkan potensi tersebut untuk menciptakan lingkungan berkomunikasi yang lebih baik. terjadinya perilaku II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan identifikasi masalah di atas , tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Memprediksi karakteristik demografi pengguna Twitter mencakup gender , kelompok umur , serta jenis akun pribadi atau organisasi. 2. Melakukan klasifikasi twit cyberbullying dengan metode Lexicon Based dan Multinomial Naïve Bayes. 3. Melakukan cyberbullying pengguna Twitter. analisis deskriptif berdasarkan terhadap data twit demografi karakteristik III. PENELITIAN TERKAIT Beberapa penelitian sebelumnya telah membahas tentang cyberbullying di media sosial Twitter. Penelitian [ 8 ] telah menganalisis kata-kata bullying Bahasa Indonesia di Twitter dan menemukan pola penindasan di Indonesia dengan menggunakan text mining. Penelitian ini juga membandingkan pola bullying di Jakarta dan Surabaya serta mengidentifikasi beberapa istilah yang merupakan tren pola bullying di Indonesia di Twitter. satu Salah dokumen penelitian klasifikasi yang menggunakan teknik semi-supervised learning dilakukan oleh [ 9 ] . Penelitian ini menggunakan teknik Multinomial Naïve Bayes dan Pseudo Labeling dalam mengklasifikasikan dokumen terkait medis. Penggunaan metode Multinomial Naïve Bayes dalam mengklasifikasi dokumen berhasil digunakan pada penelitian ini dengan akurasi paling tinggi 85 % . semi-supervised learning dan Penelitian [ 10 ] menggunakan metode Lexicon Based untuk mengklasifikasi dokumen. Analisis sentimen digunakan untuk mengevaluasi tingkat kinerja pengajaran berdasarkan komentar umpan balik tekstual dari siswa. Database kata sentimen bahasa Inggris dibangun untuk mengidentifikasi polaritas kata sebagai sumber leksikal. Setiap kata opini dalam database diberi nilai. Nilai sentimen berkisar antara −3 hingga +3. Metode ini menganalisis secara otomatis komentar umpan balik siswa ke kategori negatif , positif , atau netral. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik IV. METODE PENELITIAN A. Metode Pengumpulan Data Data diperoleh dari hasil crawling menggunakan library twint pada bulan Januari 2021. Twit yang diambil adalah twit berbahasa Indonesia dengan kata kunci yang tertera pada Tabel I. Data disimpan dalam bentuk csv dengan masing-masing kata kunci yang kemudian digabungkan dan disimpan dalam satu file yang sama. Twit yang dikumpulkan dalam penelitian ini berdasarkan 13 kata kunci yang diambil dari penelitian [ 8 ] . TABEL I KATA KUNCI YANG DIGUNAKAN DALAM PENELITIAN No ( 1 ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Kata Kunci ( 2 ) Anjing Babi Bajingan Bangsat Brengsek Buta Gembel Goblok Jelek Keparat Monyet Setan Tolol Seluruh kata kunci berdasarkan penelitian [ 8 ] diperiksa terlebih dahulu secara manual dengan menggunakan Twitter Search Bar , apakah twit-twit tersebut relevan atau tidak. Kata kunci yang diambil untuk digunakan pada penelitian ini adalah kata kunci yang memiliki twit cyberbullying yang paling relevan. sosial Inggris pada media Pemakaian Bahasa Inggris oleh penduduk Indonesia di media sosial sudah menjadi tren di era globalisasi ini. Khususnya generasi Y dan Z cenderung memiliki preferensi penggunaan Bahasa [ 11 ] . Berdasarkan hal tersebut , memungkinkan bagi pelaku cyberbullying untuk menulis twit dalam Bahasa Inggris di Twitter. Namun pada penelitian ini , kata kunci yang digunakan hanya kata kunci dalam Bahasa Indonesia. Dalam praktiknya library twint yang digunakan dalam proses crawling tidak memberikan hasil terbaik untuk mengambil variabel lokasi sehinga penambahan kata kunci Bahasa Inggris akan mengikutsertakan twit dari pengguna negara lain. Karena penelitian ini difokuskan untuk perilaku cyberbullying di Indonesia , maka peneliti tetap mempertahankan kata kunci yang ada sebagai dasar pengambilan data twit. Variabel yang dikumpulkan dari Twitter dengan proses crawling ditunjukkan pada Tabel II. 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL II VARIABEL YANG DIKUMPULKAN No ( 1 ) 1 id Variabel ( 2 ) 2 3 4 5 6 7 8 9 user id username date time tweet likes_count replies_count retweet_count Keterangan ( 3 ) Id unik untuk twit yang memiliki panjang 19 karakter id unik untuk pengguna Pengguna yang telah memiliki akun pada media social twitter Tanggal twit diunggah pengguna Waktu twit diunggah pengguna Teks dengan panjang 280 karakter Jumlah suka dari diunggah pengguna Jumlah balasan dari twit yang diunggah pengguna Jumlah retweet dari twit yang diunggah pengguna twit yang memprediksi demografi bervariasi di berbagai jenis karakterstik , skor F1 0,90 untuk Organisasi , 0,92 untuk gender , dan 0,52 untuk usia. Pada penelitian ini dilakukan pengecekan terhadap akurasi prediksi demografi untuk pengguna Twitter di Indonesia. Peneliti mengumpulkan 250 akun Twitter dari seluruh data pengguna yang sudah terkumpul , terdiri dari 76 akun organisasi dan 174 akun pribadi yang telah diprediksi oleh m3inference. Pemilihan sampel tersebut dilakukan berdasarkan popularitas pengguna dengan mempertimbangkan kemudahan mendapatkan informasi gender dan usia. Hasilnya , dalam memprediksi jenis akun organisasi dan bukan organisasi , akurasi yang didapat sebesar 97,60 % , pada prediksi gender sebesar 91,01 % , dan akurasi yang paling kecil didapat ketika memprediksi kelompok umur yaitu 65,73 % . Kesalahan yang paling sering terjadi adalah saat memprediksi tahun ke bawah namun pada pengguna berumur 18 kenyataannya adalah pengguna dengan umur 19-29 tahun. C. Metode Pengolahan Data Eksplorasi Data Semua twit yang berasal dari masing-masing kata kunci digabungkan dan record yang duplikat dihapus. Dataset kemudian dilakukan klasifikasi pengguna menjadi akun pribadi dan akun organisasi dengan menggunakan library m3inference. Data twit yang diolah adalah twit dengan minimal mendapatkan satu kali interaksi dengan catatan twit yang tidak ada interaksi berarti tidak memberikan pengaruh terhadap pengguna lainnya. jumlah Data yang pengguna sebanyak 39.540. Kemudian data mengalami proses pemilahan dengan tidak mengikutsertakan twit yang berasal dari akun organisasi sehingga jumlah record yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 54.436 twit dengan jumlah pengguna sebanyak 37.909. Proses pemilihan tersebut juga memberikan hasil inferensi sebagai variabel baru yang tertera pada Tabel III. terkumpul sebanyak 58.118 dengan TABEL III VARIABEL HASIL INFERENSI KARAKTERISTIK PENGGUNA No Variabel ( 1 ) 1 ( 2 ) account gender age 2 3 . Keterangan ( 3 ) Jenis akun organisasi atau non-organisasi hasil prediksi inferensi Gender pengguna hasil prediksi inferensi Kelompok umur pengguna hasil prediksi inferensi B. Prediksi Inferensi Karakteristik Prediksi inferensi karakteristik demografi pengguna Twitter dilakukan dengan menggunakan m3inference yang dibangun dalam penelitian [ 12 ] . M3inference mengambil input visual dan teks antara lain gambar profil , nama , nama pengguna , dan teks pendek ( biografi Twitter ) . Dalam pengoperasiannya m3inference dibangun dalam 32 bahasa utama yang sebagian besar adalah bahasa yang digunakan di Eropa dan tidak mencakup Bahasa Indonesia. deskriptif diri Dalam penelitian telah menggunakan [ 13 ] yang m3inference , menyebutkan bahwa kinerja m3inference dalam Sebelum melakukan text preprocessing , beberapa pemilahan dilakukan sebagai tahapan cleaning data awal. Kolom search bar Twitter memiliki fitur rekomendasi kata serupa. Contohnya ketika ingin menulusuri twit dengan kata juga akan kunci “bangsat” maka hasil penelusuran menunjukkan twit yang mengandung kata “bangsa”. Karena itu twit yang tidak mengandung kata kunci yang dimaksud dalam penelitian ini dibuang. Kemudian fitur bahasa yang terdapat pada library twint tidak sepenuhnya menyaring twit yang berbahasa Indonesia. Untuk itu dilakukan proses pemilahan kembali dengan menggunakan langdetect untuk menghapus data yang menggunakan bahasa selain Bahasa Indonesia. Satu twit dapat mengandung lebih dari satu kata kunci. Oleh karena itu twit yang memiliki record serupa karena berasal dari dua atau lebih kata kunci dihapus untuk menghindari duplikat record. library Twit yang berasal dari akun portal berita atau organisasi akan dipisahakan sehingga penelitian ayi terfokus kepada pengguna individu. Contoh dari jenis akun tersebut yaitu detikcom , kompas , tirtoid , dll. Pemisahan dilakukan dengan menggunakan library m3inference yang memanfaatkan user id untuk melakukan fetching langsung dari basis data Twitter. Tahapan ini juga menghasilkan variabel gender dan kelompok umur pengguna inferensi karakteristik demografi yang merupakan fasilitas dari library tersebut. Beberapa pengguna saat dilakukannya proses inferensi ( Maret 2021 ) sudah dihapus sehingga tidak dapat diprediksi karakteristik akunnya. Pengguna-pengguna yang dimaksud kemudian dihapus dari dataset. sebagai hasil dari prediksi Label diberikan secara manual dengan dua kategori yaitu bully dan non-bully. Label diberikan terhadap sejumlah 1.406 dokumen secara manual oleh penulis. Twit yang diberi label bully yaitu twit yang mengandung unsur kebencian bersifat menyinggung , menakuti , membuat marah , mempermalukan atau mengancam. Sedangkan twit yang diberi label non-bully yaitu twit yang tidak mengansung unsur kebencian atau netral. 3 / 8 Text Preprocessing Tahapan yang dilakukan pada text preprocessing yaitu sebagai berikut. a. Case folding , yaitu mengubah semua huruf menjadi huruf kecil ( lower case ) , menghapus karakter selain huruf / tanda baca , menghapus angka , dan menghapus karakter kosong. b. Link / url , username , hashtag , emoji , dan stopword removal , yaitu penghapusan link / url , username , hashtag , emoji , dan stopword yang terdapat pada sebuah twit. Stopword merupakan kata yang memiliki informasi rendah. c. Normalisasi , yaitu memperbaiki kata yang tidak baku berdasarkan Kamus Besar Bahasa Indonesia. d. Stemming kata , yaitu proses mengubah kata menjadi kata dasarnya. e. Tokenisasi kata , yaitu proses pemisahan kalimat menjadi potongan-potongan kata yang disebut token. Ekstraksi Fitur Ekstraksi fitur dilakukan dengan membandingkan metode TF-IDF dan Count Vectorizer untuk model klasifikasi dengan metode Multinomial Naïve Bayes dengan teknik semi supervised learning. D. Metode Analisis Metode klasifikasi dengan menggunakan Lexicon Based memanfaatkan sebuah kamus leksikon yang berisi daftar kata positif dan aying n berikut dengan nilai polaritasnya. Lexicon based classification memanfaatkan metode rule based cara method membandingkan jumlah kata positif dan jumlah kata negatif pada satu dokumen. Kamus untuk pendekatan berbasis leksikon dapat dibuat secara manual atau secara otomatis menggunakan kata-kata inti untuk memperluas daftar kata [ 14 ] . untuk mengklasifikasi dengan data Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik juga akan ditampilkan dalam bentuk word cloud. Selain itu , karakteristik demografi hasil inferensi dengan m3inference juga ditampilkan untuk melihat kecenderungan pelaku cyberbullying pada Twitter berdasarkan gender dan kelompok umur. Serta dilakukan juga perhitungan dasar untuk korelasi antara variabel numerik yang mencakup jumlah retweet , balasan , dan suka dengan skor sentimen yang didapat dari metode Lexicon Based Classification. V. KERANGKA PIKIR dapat kata-kata Penelitian ini berawal dari semakin banyaknya pengguna Twitter yang menyampaikan pemikirannya secara liar. Kemudahan beropini di Twitter memberikan kesempatan bagi pengguna untuk mengungkapkan pandangannya tanpa menimbulkan yang menyaring ketidaknyamanan bagi pihak lain. Kebebasan berkomunikasi di Twitter melahirkan ujaran kebencian yang dapat menyinggung bahkan menyakiti korban. Ujaran kebencian tersebut biasanya tidak pantas saat diikuti dengan kata-kata kasar dan mengungkapkan ketidaksetujuan atau menentang sesuatu. Twit yang mengandung ujaran kebencian adalah perilaku cyberbullying yang dapat dideteksi lalu diklasifikasikan dengan metode Lexicon Based dan Multinomial Naïve Bayes. Selanjutnya hasil teks prediksi tersebut dianalisis bagaimana kecenderungan dalam melakukan cyberbullying berdasarkan karakteristik demografi gender dan rentang umur. Kerangka pikir penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 1. pengguna Twitter Dalam penelitian ini penulis menggunakan kamus data leksikon yang telah dibangun oleh Evan Martua. Penulis penggunakan dua label di mana kategori positif dan netral menjadi satu kategori sebagai label bukan cyberbullying twit sedangkan kategori negatif diberi cyberbullying. label sebagai Multinomial Naïve Bayes Pemodelan dengan metode Multinomial Naive Bayes dilakukan dengan learning dan teknik semi-supervised menerapkan algoritma Pseudo Labeling. Klasifikasi dilakukan dengan dua tahap yang masing-masing menghasilkan satu model. Model pertama dibangun menggunakan data berlabel dan digunakan untuk memprediksi data tidak berlabel. Label hasil prediksi disebut pseudo-label yang kemudian dianggap sebagai label sebenarnya dari data. Model classifier kedua dibangun menggunakan data berlabel dan data pseudo-label kemudian digunakan untuk yang digabungkan dan memprediksi twit cyberbullying. Analisis Desktiptif Untuk melihat gambaran umum tentang twit cyberbullying dilakukan analisis deskriptif. Dalam penelitian ini akan ditunjukkan frekuensi twit cyberbullying berdasarkan hari dan waktu. Kata-kata yang sering muncul pada twit cberbullying Gambar 1. Kerangka pikir penelitian . VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengumpulan Data Dari hasil crawling yang terkumpulkan , dilakukan proses pelabelan terhadap data twit dengan kategori bully dan non- bully. Twit yang diberi label bully yaitu twit yang mengandung unsur kebencian bersifat menyinggung , menakuti , membuat marah , mempermalukan atau mengancam. Sedangkan twit yang diberi label non-bully yaitu twit yang tidak mengansung unsur kebencian atau netral. Proses pelabelan dilakukan secara manual oleh penulis terhadap 1.406 dari 54.436 data twit yang sudah dikumpulkan. 4 / 8 Dari 1.406 data yang diberi label secara manual , terdapat 39,19 % twit yang dikategorikan sebagai bully. Kategori bully dan bukan non-bully divisualisasikan ke dalam word cloud untuk melihat kata-kata yang sering digunakan pada masing- masing kategori twit. Visualisasi word cloud twit yang diberi label bully ditunjukkan pada Gambar 2. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 16 ] , yang meneliti tentang bentuk dan fungsi pemakaian umpatan. Umpatan selain sebagai bentuk sindiran , juga memiliki fungsi sebagai bentuk ekspresi marah atau jengkel , bentuk sapaan atau pengakraban , dan bentuk ekspresi keterkejutan. B. Predeksi Karakteristik Demografi Pengguna Prediksi inferensi pengguna Twiter memerlukan data user id untuk dilakukan fetching langsung ke Twitter. 39.540 dari 39.545 data pengguna berhasil diprediksi. Sedangkan lima pengguna tidak dapat dilakukan proses inferensi karena akun lagi pada Twitter. Tabel IV. sudah menunjukkan jumlah data pengguna yang diprediksi berikut dengan hasil prediksinya. tidak ditemukan Gambar 2. Word cloud twit yang diberi label bully Hasilnya dari visualisasi di atas , twit bully sering digunakan untuk hal yang mengarah kepada suatu pihak atau oknum seperti “kadrun” , “abu janda” , dan “pemerintah”. Kata seru “dasar” dan “otak” sering digunakan saat menyerang target secara verbal. Penyerangan verbal ditunjukan untuk merendahkan harga diri [ 15 ] . Penyerangan dapat dilakukan dengan dua cara yaitu menyerang secara langsung dengan konteks bercanda namun bersifat menghina dan menyerang secara tidak langsung dengan sindirian. seseorang atau pihak Sedangkan pada twit yang tidak dikategorikan sebagai bully , beberapa kata kunci digunakan sebagai cara berekspresi atau ungkapan yang membuat makna frasa menjadi lebih kuat. Word cloud twit yang dikategorikan sebagai non-bully ditampilkan pada Gambar 3. TABEL IV HASIL INFERENSI KARAKTERISTIK PENGGUNA Hasil Prediksi Gender Kelompok Umur Jenis Akun Laki-laki Perempuan 0-18 tahun 19-29 tahun 30-39 tahun 40 tahun ke atas Organisasi Pribadi Jumlah Pengguna 22.454 15.455 18.079 15.233 1.824 2.773 1.631 37.909 C. Klasifikasi twit dengan Lexicon Based Klasifikasi dengan metode Lexicon Based memberikan akurasi sebesar 51,71 % . Confussion matrix klasifikasi dengan Lexicon Based ditunjukkan pada Tabel V. dengan nilai presisi , recall , dan f1 yang dapat dilihat pada Tabel VI. Rendahnya akurasi dapat terjadi karena terdapat banyak kata kunci yang ditangkap sebagai kata negatif pada kamus lexicon , mengesampingkan kenyataan bahwa kata-kata umpatan tersebut dapat digunakan untuk mengekspresikan kemarahan , rasa sakit , kegembiraan , frustrasi , atau keterkejutan [ 17 ] . TABEL V CONFUSSION MATRIX KLASIFIKASI DENGAN LEXICON BASED SEBELUM KATA KUNCI DIHAPUS ( 1 ) Prediksi ( 2 ) Bully Non-bully Jumlah Aktual Bully Non-bully ( 3 ) 448 103 551 576 279 855 ( 4 ) Jumlah ( 5 ) 1024 382 1406 Gambar 3. Word cloud twit yang diberi label bukan bully Contohnya pada gambar di atas , penggunaan kata-kata kasar saat mengatakan suka , takut , sedih , atau lelah sebagai cara meluapkan perasaan dan emosi yang berlebihan. Ini ditunjukkan pada visualisasi word cloud yang mengandung kata-kata seperti “suka” , “cantik” , “sayang” , “ganteng” , “menangis” , “capek” , “takut”. Hal ini sejalan dengan penelitian TABEL VI PRESISI , RECALL , DAN FI DENGAN LEXICON BASED SEBELUM KATA KUNCI DIHAPUS Label ( 1 ) Bully Non-bully Akurasi Presisi ( 2 ) 0.44 0.73 0.63 Recall ( 3 ) 0.81 0.33 F1-score ( 4 ) 0.57 0.45 Untuk itu dilakukan klasifikasi kembali setelah menghapus kata kunci pada twit yang sudah dilakukan preprocessing tadinya sebelumnya. Pada klasifikasi kedua , twit yang 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik diprediksi sebagai cyberbullying namun pada kenyataanya bukan , berkurang sebanyak 265 twit. Hal ini menyebabkan akurasi meningkat menjadi 62,59 % . Confussion matrix klasifikasi dengan Lexicon Based setelah kata kunci dihapus ditunjukkan pada Tabel VII. dengan nilai presisi , recall , dan f1 yang dapat dilihat pada Tabel VIII. Pemodelan II Model kedua yang terbentuk dengan metode ekstraksi fitur TF-IDF menunjukkan rata-rata akurasi 62,55 % dan standar deviasi 0,0099. Metode count vectorizer memberikan rata-rata akurasi yang lebih baik sebesar 72,94 % dengan standar deviasi 0.0114 yang dapat dilihat pada Tabel X. TABEL VII CONFUSSION MATRIX KLASIFIKASI DENGAN LEXICON BASED SETELAH KATA KUNCI DIHAPUS ( 1 ) ( 2 ) Prediksi Bully Non-bully Jumlah Aktual Bully Non-bully ( 3 ) 336 215 551 311 544 855 ( 4 ) Jumlah ( 5 ) 647 759 1406 TABEL VIII PRESISI , RECALL , DAN FI DENGAN LEXICON BASED SETELAH KATA KUNCI DIHAPUS Label ( 1 ) Bully Non-bully Akurasi Presisi ( 2 ) 0.52 0.71 Recall ( 3 ) 0.61 0.63 F1-score ( 4 ) 0.56 0.67 D. Klasifikasi twit dengan Multinomial Naïve Bayes Klasifikasi twit cyberbullying selanjutnya dilakukan dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes dengan menerapkan 5-fold cross validation. Metode ini akan diterapkan ke dalam teknik semi-supervised learning yang dilakukan dengan dua tahap pemodelan. Pemodelan I Pemodelan pertama dilakukan pada 1.406 data twit hasil crawling yang diberi label secara manual. Model yang terbentuk dengan metode ekstraksi fitur TF-IDF menunjukkan rata-rata akurasi 65,36 % dengan standar deviasi 0.0095. Sedangkan dengan Count Vectorizer , model memberikan hasil rata-rata akurasi sebesar 70,70 % dan standar deviasi 0.0216 yang dapat dilihat pada Tabel IX. Iterasi ke- Akurasi model dengan TF-IDF TABEL IX NILAI AKURASI PADA ITERASI CROSS VALIDATION PEMODELAN I Akurasi model dengan Count Vectorizer ( 3 ) 70,21 % 74,37 % 70,46 % 70,81 % 67,61 % ( 2 ) 67,38 % 74,38 % 69,75 % 66,55 % 66,19 % ( 1 ) 1 2 3 4 5 Selanjutnya , prediksi dilakukan pada setiap 25 % data twit yang belum diberi label. Sebanyak 4.437 dari 13.257 data diprediksi sebagai twit cyberbullying. Label hasil prediksi akan dianggap sebagai label sebenarnya dari data. TABEL X NILAI AKURASI PADA ITERASI CROSS VALIDATION PEMODELAN II Iterasi ke- ( 1 ) 1 2 3 4 5 Akurasi model dengan TF-IDF ( 2 ) 63,12 % 64,18 % 62,06 % 62,06 % 61,35 % Akurasi model dengan Count Vectorizer ( 3 ) 73,22 % 71,56 % 74,64 % 73,46 % 71,80 % Pemodelan kedua dengan dilakukan untuk memprediksi data twit yang belum diberi label. Hasil prediksi menunjukkan 10.029 data dikategorikan sebagai cyberbullying dan 29.744 data bukan cyberbullying. E. Visualisasi dan Analisis Korelasi antara Variabel Numerik Nilai sentimen didapatkan dari hasil klasifikasi dengan metode Lexicon Based. Analisis ini bertujuan untuk melihat apakah ada korelasi antara nilai sentimen dengan jumlah interaksi yang mencakup jumlah balasan , jumlah suka , dan jumlah retweet. Hasil menjunjukan bahwa tidak ada korelasi antara nilai sentimen dengan jumlah interaksi. Positif atau negatifnya sentimen dari sebuah twit tidak ada hubungannya dengan seberapa banyak keterlibatan , ketertarikan , dan interaksi yang didapatkan. Variabel numerik yang berkorelasi kuat hanya jumlah retweet dan jumlah suka sebesar 0,91. Cyberbullying berdasarkan hari dan waktu Cyberbullying di Twitter paling sering terjadi pada akhir pekan dan malam hari. Hari Jumat , Sabtu dan Minggu menjadi hari dengan twit cyberbullying terbanyak sementara sore sampai malam hari menjadi waktu terjadi twit cyberbullying paling sering. Waktu-waktu tersebut adalah waktu di mana orang-orang tidak banyak melakukan rutinitas sehari-hari. Salah satu motif yang mendasari tindakan cyberbullying adalah ketika pelaku cyberbully bosan dan mencari hiburan [ 18 ] . Sehingga kurangnya aktivitas yang bermakna yang memicu kebosanan dapat memicu pelaku untuk mencari hiburan di media sosial dengan mengganggu pihak lain. Gambar 4. dan Gambar 5. berturut-turut menunjukkan twit cyberbullying berdasarkan waktu dan hari. frekuensi 6 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik hal bullying dan cyberbullying. Laki-laki lebih cenderung menjadi pelaku bully dan cyberbully daripada perempuan [ 19 ] . Selain itu , perbandingan jumlah pelaku cyberbullying berdasarkan gender ini tidak terlalu berbeda dengan hasil inferensi karakteristik gender pengguna Twitter sebelum twit dilakukan klasifikasi. Kata kunci yang digunakan dalam penelitian ini , yang umumnya merupakan kata umpatan , lebih banyak digunakan oleh laki-laki daripada perempuan. Hal ini dijelaskan oleh penelitian yang menyebutkan bahwa laki-laki memiliki kecenderungan untuk mengucapkan kata-kata makian yang lebih banyak menampilkan tindakan agresif daripada itu dapat berkaitan dengan perempuan. Kecenderungan penemuan yang menekankan bahwa perempuan memiliki volume korteks frontal orbital yang lebih besar daripada pria , yang mana dapat memodulasi kemarahan dan agresivitas lebih baik [ 20 ] . Sedangkan berdasarkan kelompok umur seperti yang terlihat pada Gambar 7. , pelaku cyberbullying didominasi oleh kelompok umur kurang dari 18 tahun sebanyak 43,25 % dan diikuti dengan kelompok umur 19-29 tahun sebanyak 39,01 % . Gambar 7. Frekuensi cyberbullying berdasarkan kelompok umur Hasil ini tidak jauh berbeda dengan penelitian terdahulu sisi psikologi , cyberbullying dari yang menyelidiki menjelaskan bahwa cyberbullying atau serangan agresif di internet paling banyak mempengaruhi remaja di sekolah menengah pertama dan dapat meluas ke periode sekolah menengah atas lain menyebutkan orang dewasa muda yang berumur 18–25 tahun mengalami tingkat cyberbullying tertinggi dan prevalensi cyberbullying lebih rendah di antara kelompok usia yang lebih tua [ 23 ] . [ 22 ] . Sementara penelitian [ 21 ] , VII. PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian di atas , dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut. 1. Hasil prediksi inferensi pengguna Twitter menujukkan twit dengan kata kunci cyberbullying dan minimal mendapat satu kali interaksi berasal dari pengguna yang didominasi oleh gender laki-laki sebanyak 59,23 % dan kelompok kurang dari 18 tahun sebanyak 47,69 % . 2. Klasifikasi dengan metode Lexicon Based memberikan akurasi sebesar 51,71 % sebelum kata kunci dihapus. Selain untuk tujuan menyindir atau mengujar kebencian , kata 7 / 8 Gambar 4. Frekuensi cyberbullying berdasarkan waktu Gambar 5. Frekuensi cyberbullying berdasarkan hari Cyberbullying berdasarkan karakteristik demografi pengguna Twitter Berdasarkan karakteristik gender , sebanyak 65,25 % pelaku cyberbullying di Twitter yang mendapatkan minimal satu interaksi pada Januari 2021 adalah laki-laki dan 34,75 % adalah perempuan. Gambar 6. menunjukkan twit cyberbullying berdasarkan gender. frekuensi Gambar 6. Frekuensi cyberbullying berdasarkan gender Dari hasil visualisasi di atas dapat dilihat bahwa laki-laki lebih cenderung melakukan cyberbullying daripada wanita. Hal ini sejalan dengan penelitian yang menjelaskan bahwa ketika gender dipertimbangkan , terdapat perbedaan signifikan dalam kunci yang merupakan kata-kata umpatan juga digunakan oleh pengguna Twitter untuk mengekspresikan kemarahan , rasa sakit , kegembiraan , frustrasi , atau keterkejutan. Dengan tidak mengikutsertakan kata kunci cyberbullying , klasifikasi dengan metode Lexicon Based memberikan akurasi sebesar 62,59 % . Sedangkan model Multinomial Naïve Bayes dengan teknik semi-supervised Learning menunjukkan akurasi yang paling baik sebesar 74,64 % dalam megklasifikasi twit cyberbullying. 3. Korelasi antara variabel numerik menunjukkan tidak ada korelasi antara nilai sentimen dengan jumlah interaksi. Positif atau negatifnya sentimen dari sebuah twit tidak ada hubungannya dengan seberapa banyak keterlibatan , ketertarikan , dan interaksi yang dia dapatkan. 4. Perilaku cyberbullying di Twitter paling sering terjadi pada akhir pekan dan malam hari oleh gender laki-laki dan kelompok usia kurang dari 18 tahun diikuti oleh kelompok usia 19-29 tahun dengan perbedaan yang tidak signifikan. B. Saran Beberapa saran yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian berikutnya adalah sebagai berikut. 1. Memisahkan twit dengan kata kunci yang memiliki arti harfiah seperti nama-nama hewan yang tidak ditujukan untuk disampaikan dalam makna lain. 2. Penambahan kata kunci baru berbahasa Inggris dengan mempertimbangkan penduduk semakin Indonesia kelompok usia muda yang menggunakan Bahasa Inggris di media sosial. banyaknya 3. Menggunakan alat inferensi demografi lain yang mencakup pengguna Twitter di Indonesia mengingat keterbatasan m3inference yaitu hanya mengkhususkan 32 bahasa yang tidak termasuk Bahasa Indonesia. Selain itu , pengecekan akurasi m3inference dalam penelitian ini bersifat lemah karena sampel pengguna dipilih berdasarkan subjektivitas kemudahan mendapatkan informasi. 4. Menambah data manual labeling serta pelabelan dilakukan dengan kriteria yang lebih spesifik agar akurasi meningkat. 5. Penggunaan slangword dan stopword dari Indonesia Lexicon Word ( Evan Martua ) belum mampu mengganti dan menghapus seluruh slangword dan stopword yang ada pada teks , terlihat dari banyaknya kata di word cloud yang belum terstandar. Untuk dapat perbaikan menggunakan sumber lain atau memodifikasi sumber data dengan menambahkan daftar kata pada kamus. selanjutnya DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] V. D. Pozza , A. Di Pietro , S. Morel , and E. Psaila , “Cyberbullying [ 2 ] Among Young People , ” Parlam. Eur. , pp. 1–194 , 2016. “Digital 2020 : Indonesia — DataReportal – Global Digital Insights.” https : / / datareportal.com / reports / digital-2020-indonesia ( accessed Apr. 01 , 2021 ) . [ 3 ] R. Ameliah , “Pencegahan Cyberbullying : Penguatan Literasi Digital Melalui Digital Parenting - PDF Free Download , ” 2020 , Accessed : Jun. 14 , 2021. [ Online ] . Available : https : / / docplayer.info / 195150048- Pencegahan-cyberbullying-penguatan-literasi-digital-melalui-digital- parenting.html. [ 4 ] Republika , “Virtual Police : Konten Ujaran Kebencian Terbanyak di Twitter 2021. Republika https : / / www.republika.co.id / berita / qputx3383 / emvirtual-policeem- konten-ujaran-kebencian-terbanyak-di-twitter ( accessed Jun. 15 , 2021 ) . Online , ” | Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 5 ] M. Teasley , “Cyberbullying , Youth Behavior and Society , ” J. Child Adolesc. Behav. , vol. 02 , no. 01 , pp. 1–2 , Dec. 2013 , doi : 10.4172 / 2375- 4494.1000119. [ 6 ] M. A. Campbell , “Cyber Bullying : An Old Problem in a New Guise ? , ” Aust. J. Guid. Couns. , vol. 15 , no. 1 , pp. 68–76 , Jul. 2005 , doi : 10.1375 / ajgc.15.1.68. [ 7 ] K. Aini and R. Apriana , “Dampak Cyberbullying Terhadap Depresi pada Mahasiswa Prodi Ners , ” J. Keperawatan Jiwa , vol. 6 , no. 2 , p. 91 , Jan. 2019 , doi : 10.26714 / jkj.6.2.2018.91-97. [ 8 ] H. Margono , X. Yi , and G. K. Raikundalia , “Mining Indonesian cyber bullying patterns in social networks , ” Conf. Res. Pract. Inf. Technol. Ser. , vol. 147 , no. ACSC , pp. 115–124 , 2014. [ 9 ] D. H. Fudholi and K. P. Juwairi , “Classifying Medical Document in Bahasa Indonesia using Semi-Supervised Learning , ” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. EFudholi , D. H. , Juwairi , K. P. ( 2021 ) . Classifying Med. Doc. Bhs. Indones. using Semi-Supervised Learn. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 1077 ( 1 ) , 012015. https / / doi. , vol. 1077 , no. 1 , p. 012015 , 2021 , doi : 10.1088 / 1757-899x / 1077 / 1 / 012015. [ 10 ] K. Z. Aung and N. N. Myo , “Sentiment analysis of students’ comment using lexicon based approach , ” in Proceedings - 16th IEEE / ACIS International Conference on Computer and Information Science , ICIS 2017 , Jun. 2017 , pp. 149–154 , doi : 10.1109 / ICIS.2017.7959985. [ 11 ] N. Syawallina and S. P. Suganda , “Kecenderungan Penggunaan Bahasa Inggris pada Instragrammer — Universitas Indonesia , ” pp. 217–227 , [ Online ] . Available : 10 , 2019 , Accessed : https : / / scholar.ui.ac.id / en / publications / kecenderungan-penggunaan- bahasa-inggris-pada-instragrammer. 2021. Jun. [ 12 ] Z. Wang et al. , “Demographic Inference and Representative Population Estimates from Multilingual Social Media Data , ” vol. 12 , 2019 , doi : 10.1145 / 3308558.3313684. [ 13 ] R. Crilley , M. Gillespie , B. Vidgen , and A. Willis , “Understanding RT’s Audiences : Exposure Not Endorsement for Twitter Followers of Russian State-Sponsored Media , ” J. Press. , Dec. 2020 , doi : 10.1177 / 1940161220980692. Int. [ 14 ] M. Taboada , J. Brooke , M. Tofiloski , K. Voll , and M. Stede , “Lexicon- basedmethods for sentiment analysis , ” Comput. Linguist. , vol. 37 , no. 2 , pp. 267–307 , 2011 , doi : 10.1162 / COLI_a_00049. [ 15 ] N. Chotijah , “Representasi Kekesaran Verbal Pelajar dalam Film Dilan 1990 ( Analisis Semiotika Charles Sandres Peirce ) , ” Feb. 2020. [ 16 ] P. S. S. Maksyur , “Bentuk dan Fungsi Pemakaian Umpatan oleh Siswa SMA Negeri 2 Majene Sulawesi Barat dalam Situasi Nonformal , ” Oct. 2013 , Accessed : Jun. 11 , 2021. [ Online ] . Available : http : / / lib.unair.ac.id. [ 17 ] M. F. S. Nicolau and K. E. Sukamto , “Male and Female Attitudes towards Swear Words : A Case Study at Binus International School , ” k @ ta , vol. 16 , no. 2 , pp. 71–76 , Dec. 2014 , doi : 10.9744 / kata.16.2.71- 76. [ 18 ] M. M. Pandie and I. T. J. Weismann , “Pengaruh Cyberbullying Di Media Sosial Terhadap Perilaku Reaktif Sebagai Pelaku Maupun Sebagai Korban Cyberbullying Pada Siswa Kristen SMP Nasional Makassar , ” J. Jaffray , vol. 14 , no. 1 , p. 43 , Mar. 2016 , doi : 10.25278 / jj71.v14i1.188. [ 19 ] X. Li and B. Yang , “A Pseudo Label based Dataless Naive Bayes Algorithm for Text Classification with Seed Words.” [ 20 ] E. Güvendir , “Why are males inclined to use strong swear words more than females ? An evolutionary explanation based on male intergroup aggressiveness , ” Language Sciences , vol. 50. Elsevier Ltd , pp. 133–139 , Jul. 01 , 2015 , doi : 10.1016 / j.langsci.2015.02.003. [ 21 ] R. M. Kowalski and S. P. Limber , “Psychological , physical , and academic correlates of cyberbullying and traditional bullying , ” J. Adolesc. Heal. , vol. 53 , no. 1 SUPPL , pp. S13–S20 , Jul. 2013 , doi : 10.1016 / j.jadohealth.2012.09.018. [ 22 ] P. K. Smith , J. Mahdavi , M. Carvalho , S. Fisher , S. Russell , and N. Tippett , “Cyberbullying : Its nature and impact in secondary school pupils , ” J. Child Psychol. Psychiatry Allied Discip. , vol. 49 , no. 4 , pp. 376–385 , Apr. 2008 , doi : 10.1111 / j.1469-7610.2007.01846.x. [ 23 ] M. J. Wang , K. Yogeeswaran , N. P. Andrews , D. R. Hawi , and C. G. Sibley , “How Common Is Cyberbullying among Adults ? Exploring Gender , Ethnic , and Age Differences the Prevalence of Cyberbullying , ” Cyberpsychology , Behav. Soc. Netw. , vol. 22 , no. 11 , pp. 736–741 , Nov. 2019 , doi : 10.1089 / cyber.2019.0146. in 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 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 O O O O O O O O O O O O O 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 O B-METODE I-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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Aplikasi Text Mining terhadap Perilaku Cyberbullying berdasarkan Karakteristik Demografi Pengguna Twitter di Indonesia Eka Putri S ( 221709654 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST. , M.Si. Ringkasan— Cyberbullying menjadi salah satu isu sosial yang perlu diperhatikan dalam penggunaan media sosial yang semakin meningkat dan tidak bisa dihindari. Media sosial sebagai alat komunikasi terhubung secara luas dengan siapa pun memberikan semakin banyak kesempatan untuk berekspresi dengan batasan penggunaan bahasa yang minim. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi teks cyberbullying pada studi kasus Twitter dengan menggunakan metode Lexicon Based dan Multinomial Naïve Bayes. Metode Multinomial Naïve Bayes dilakukan dengan teknik semi-supervised learning untuk menghasilkan pseudo-label pada data yang berjumlah banyak. Penelitian juga memprediksi karakteristik demografi pengguna mencakup gender dan kelompok umur. Untuk mengetahui gambaran dari pola pengelompokkan cyberbullying , dilakukan analisis deskriptif terhadap data Metode Multinomial Naïve Bayes dengan teknik semi-supervised learning menunjukkan akurasi yang lebih baik daripada metode Lexicon Based dalam mengklasifikasi twit cyberbullying. Hasilnya pada kurun waktu Januari 2021 , cyberbullying di Twitter didominasi oleh gender laki-laki dan kelompok usia di bawah 30 tahun. twit yang sudah dikumpulkan. ini Kata Kunci— Cyberbullying , Text Mining , Klasifikasi , Multinomial Naïve Bayes , Lexicon Based
VII. PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian di atas , dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut. 1. Hasil prediksi inferensi pengguna Twitter menujukkan twit dengan kata kunci cyberbullying dan minimal mendapat satu kali interaksi berasal dari pengguna yang didominasi oleh gender laki-laki sebanyak 59,23 % dan kelompok kurang dari 18 tahun sebanyak 47,69 % . 2. Klasifikasi dengan metode Lexicon Based memberikan akurasi sebesar 51,71 % sebelum kata kunci dihapus. Selain untuk tujuan menyindir atau mengujar kebencian , kata 7 / 8 Gambar 4. Frekuensi cyberbullying berdasarkan waktu Gambar 5. Frekuensi cyberbullying berdasarkan hari Cyberbullying berdasarkan karakteristik demografi pengguna Twitter Berdasarkan karakteristik gender , sebanyak 65,25 % pelaku cyberbullying di Twitter yang mendapatkan minimal satu interaksi pada Januari 2021 adalah laki-laki dan 34,75 % adalah perempuan. Gambar 6. menunjukkan twit cyberbullying berdasarkan gender. frekuensi Gambar 6. Frekuensi cyberbullying berdasarkan gender Dari hasil visualisasi di atas dapat dilihat bahwa laki-laki lebih cenderung melakukan cyberbullying daripada wanita. Hal ini sejalan dengan penelitian yang menjelaskan bahwa ketika gender dipertimbangkan , terdapat perbedaan signifikan dalam kunci yang merupakan kata-kata umpatan juga digunakan oleh pengguna Twitter untuk mengekspresikan kemarahan , rasa sakit , kegembiraan , frustrasi , atau keterkejutan. Dengan tidak mengikutsertakan kata kunci cyberbullying , klasifikasi dengan metode Lexicon Based memberikan akurasi sebesar 62,59 % . Sedangkan model Multinomial Naïve Bayes dengan teknik semi-supervised Learning menunjukkan akurasi yang paling baik sebesar 74,64 % dalam megklasifikasi twit cyberbullying. 3. Korelasi antara variabel numerik menunjukkan tidak ada korelasi antara nilai sentimen dengan jumlah interaksi. Positif atau negatifnya sentimen dari sebuah twit tidak ada hubungannya dengan seberapa banyak keterlibatan , ketertarikan , dan interaksi yang dia dapatkan. 4. Perilaku cyberbullying di Twitter paling sering terjadi pada akhir pekan dan malam hari oleh gender laki-laki dan kelompok usia kurang dari 18 tahun diikuti oleh kelompok usia 19-29 tahun dengan perbedaan yang tidak signifikan. B. Saran Beberapa saran yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian berikutnya adalah sebagai berikut. 1. Memisahkan twit dengan kata kunci yang memiliki arti harfiah seperti nama-nama hewan yang tidak ditujukan untuk disampaikan dalam makna lain. 2. Penambahan kata kunci baru berbahasa Inggris dengan mempertimbangkan penduduk semakin Indonesia kelompok usia muda yang menggunakan Bahasa Inggris di media sosial. banyaknya 3. Menggunakan alat inferensi demografi lain yang mencakup pengguna Twitter di Indonesia mengingat keterbatasan m3inference yaitu hanya mengkhususkan 32 bahasa yang tidak termasuk Bahasa Indonesia. Selain itu , pengecekan akurasi m3inference dalam penelitian ini bersifat lemah karena sampel pengguna dipilih berdasarkan subjektivitas kemudahan mendapatkan informasi. 4. Menambah data manual labeling serta pelabelan dilakukan dengan kriteria yang lebih spesifik agar akurasi meningkat. 5. Penggunaan slangword dan stopword dari Indonesia Lexicon Word ( Evan Martua ) belum mampu mengganti dan menghapus seluruh slangword dan stopword yang ada pada teks , terlihat dari banyaknya kata di word cloud yang belum terstandar. Untuk dapat perbaikan menggunakan sumber lain atau memodifikasi sumber data dengan menambahkan daftar kata pada kamus. selanjutnya
yang minim. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi teks cyberbullying pada studi kasus Twitter dengan menggunakan metode Lexicon Based dan Multinomial Naïve Bayes. Metode Multinomial Naïve Bayes dilakukan dengan dari pola pengelompokkan cyberbullying , dilakukan analisis deskriptif terhadap data Metode Multinomial Naïve Bayes Lexicon Based dalam mengklasifikasi twit cyberbullying. Hasilnya pada kurun waktu Januari 2021 , cyberbullying di Twitter didominasi oleh gender laki-laki dan kelompok usia di bawah 30 tahun. twit yang sudah dikumpulkan. ini Kata tahun sebanyak 47,69 % . 2. Klasifikasi dengan metode Lexicon Based memberikan akurasi sebesar 51,71 % sebelum
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 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 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 O O O O O O O O O O O O B-METODE O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O