## Jurnal of Bionursing
2022, VOL. 4, NO. 2, 69-78

## Teknologi Informasi Efektif Mendeteksi Cyberbullying
Ajeng  Ayu  Kustianti 1 ,  Renta  Sianturi 2 ,  Ameliya  Sarwani  Putri 3 ,  Anggita  Putri  Siswadi 4 ,  Delia Nurmalita 5 , Elisa Puspitasari 6 .
Jurusan Keperawatan, Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Mitra Keluarga
KEYWORDS Cyberbullying, Mental Health Disorders, Social media
KATA KUNCI Cyberbulling, Gangguan Kesehatan Jiwa, Sosial Media

## PENDAHULUAN
Teknologi  komunikasi  adalah  prinsip  ilmu komunikasi  untuk  membuat  suatu  item  material  yang efektif  dan  efisiensi  dalam  sistem  komunikasi (Setiawan,  2018).  Perkembangan  teknologi  informasi dan  komunikasi  di  era  globalisasi  sangat  pesat  dan meluas  pemakaian  di  dunia  termasuk  di  Indonesia yang dapat memudahkan masyarakat untuk mengakses  internet  baik  kapan  pun  dan  dimana  pun (Ramadhani  &  Pratama,  2020).  Teknologi  komunikasi dan informasi merupakan alat untuk memperoleh
informasi  atau  pesan  yang  dapat  membantu  manusia menyelesaikan  masalah  agar  tujuan  komunikasi tercapai    Teknologi  informasi  yang  banyak  digunakan oleh masyarakat yaitu handphone (Setiawan, 2018).
Media sosial seperti seperti Twitter, Facebook, Instagram, dan media sosial lainnya merupakan salah satu  produk  dari  perkembangan  teknologi  informasi sebagai  sarana  untuk  berkomunikasi  secara  daring oleh  pengguna  internet.  Menurut  data  Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) bahwa

## ABSTRACT
Social  media  users  are  at  risk  for  mental  health  disorders.  Mental  health  problems  can  occur  with cyberbullying.  Cyberbullying  that  occurs  on  social  media  is  in  the  form  of  rude  comments,  threats, insults,  slander  and  even  harassment  given  by  netizens.  Cyberbullying  can  shake  a  person's  mental health  condition  and  even  have  an  impact  on  suicide.  Cyberbullying  will  be  very  detrimental  both mentally and productively. Cyberbullying must be detected early to prevent adverse effects on social media users. With advances in technology, it can be used to detect cyberbullying that occurs on social media. This article uses a literature review method approach, namely narrative literature review of 10 articles on the use of technology for cyberbullying detection in the period 2011 - 2021 with the aim of finding  out  cyberbullying  comments  on  someone's  account/post.  Therefore,  cyberbullying  detection tries to collect global datasets on social media (Facebook, Instagram, Twitter, etc.), by classifying the Machine  Learning  method.  Each algorithm method  is evaluated using  accuracy,  precision,  recall, and F1 score to determine the performance of the classification level.

## ABSTRACT
Pengguna  media  sosial  berisiko  mengalami  gangguan  kesehatan  mental.  Masalah  kesehatan  mental dapat terjadi dengan cyberbullying. Cyberbullying yang terjadi di media sosial berupa komentar kasar, ancaman,  hinaan,  fitnah  bahkan  pelecehan  yang  diberikan  oleh  netizen.  Cyberbullying  dapat menggoyahkan kondisi kesehatan mental seseorang bahkan berdampak pada bunuh diri. Cyberbullying akan sangat merugikan baik secara mental maupun produktif. Cyberbullying harus dideteksi sejak dini untuk  mencegah  dampak  buruk  bagi  pengguna  media  sosial.  Dengan  kemajuan  teknologi,  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  cyberbullying  yang  terjadi  di  media  sosial.  Artikel  ini  menggunakan pendekatan  metode  literature  review  yaitu  narrative  literature  review  10  artikel  pemanfaatan teknologi  pendeteksi  cyberbullying  periode  2011 – 2021  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  komentar cyberbullying  pada  akun/postingan  seseorang.  Oleh  karena  itu,  deteksi  cyberbullying  mencoba mengumpulkan  dataset  global  di  media  sosial  (Facebook,  Instagram,  Twitter,  dll),  dengan mengklasifikasikan  metode  Machine  Learning.  Setiap  metode  algoritma  dievaluasi  menggunakan akurasi, presisi, recall, dan skor F1 untuk menentukan kinerja tingkat klasifikasi.
pada  tahun  2020  jumlah  pengguna  jejaring  internet  di Indonesia  mencapai  196,7  juta  pengguna  atau  73,7%
dari total penduduk Indonesia (APJII, 2014).
Sementara  itu,  hasil  survei  APJII  tahun  2017 menyebutkan bahwa aplikasi media sosial yang sering dikunjungi  masyarakat  Indonesia  diantaranya  yaitu Facebook  (54%),Instagram  (15%),  Youtube  (11%),
Google  (6%),  Twitter  (5,5%)  dan  Linkedin  (0,6%) (Aprilia et al., 2020).
Pemanfaatan  Teknologi  informasi  mempunyai manfaat  positif,  diantaranya  memudahkan  seseorang untuk  menyelesaikan  masalah  di  kehidupan  sehari- hari.  Namun  demikian  teknologi  ini  mempunyai dampak  negatif  yaitu  adanya  fenomena cyberbullying pada anak-anak maupun remaja (Rahayu, 2012).
Cyberbullying adalah perilaku seperti
mengintimidasi  untuk  melecehkan  korban  melalui perangkat  teknologi  yang  dilakukan  secara  sengaja dan terjadi  berulang-ulang kepada target atau korban pengguna media sosial (Rifauddin, 2016).
Cyberbullying atau kekejaman media sosial memberikan  dampak  yang  lebih  besar  dari  pada kekerasan fisik (Rahayu, 2012).
Fenomena cyberbullying juga banyak terjadi di
Indonesia. Penelitian UNICEF (2016) mengungkapkan sebanyak 50% dari 41 remaja di Indonesia berusia 13- 15  tahun  telah  melakukan  tindakan cyberbullying anatra lain berupa mempublikasikan data pribadi orang lain, stalker atau  menguntit,  balas  dendam  dengan menyebarkan  video  atau  foto  bertujuan  adanya
tindakan  intimidasi  dan  pemerasan  (Syah  & Hermawati, 2018).
Cyberbullying di kalangan remaja cukup tinggi (Syah  &  Hermawati,  2018).    Penelitian  Patchin  dan Hinduja (2006) menyatakan bahwa 11% remaja pernah melakukan cyberbullying ,  29%  menjadi  korban cyberbullying ,  dan  hampir  50%  menjadi  saksi cyberbullying .  Penelitian    lainnya  oleh  Li  (2007) didapatkan data bahwa pada siswa Sekolah Menengah Pertama  di  Kanada  dan  China  yaitu  sebanyak  30% merupakan  korban cyberbullying dengan  laki-laki sebanyak  55,6%  dan  perempuan  54,5%.  Selain  itu, sebanyak  18%  terlibat  menjadi  pelaku cyberbullying , 85%  menjadi  saksi  dari  interaksi  negatif  media  sosial, 12%  mengatakan  bahwa  hal  tersebut  sering  terjadi (Syah & Hermawati, 2018).
Penelitian  lain  menyebutkan  bahwa  terdapat kasus  penghinaan  melalui  jejaring  sosial  Facebook. Korban  menerima  kata-kata  hinaan  melalui  Facebook atas  dasar  kecemburuan  pelaku  terhadap  kedekatan korban dengan pacar pelaku. Hal tersebut memberikan dampak psikologis bagi korban (Rifauddin, 2016).
Semenatra  itu  penelitian  lain  pada  20  siswa SMP  diperoleh  data  bahwa  perbuatan cyberbullying terjadi  di  jejaring  sosial  media  Facebook  berupa penghinaan  kata-kata,  penghinaan  berupa  gambar, menyebarkan rahasia, dan membuat akun palsu untuk mengirim  pesan  ancaman.  Dampak  yang  diterima korban yaitu takut, cemas, sulit bersosialisasi, depresi, frustrasi, dan stress  (Pandie & Weismann, 2016).
Penelitian  (Rahayu,  2012)  dilakukan  pada
SMP  dan  SMU  usia  12-19  tahun  di  kota  Magelang,
Semarang,  dan  Yogyakarta  terjadi  cyberbullying  pada 55% berada di lingkungan sekolah, 45% terjadi di luar lingkungan  sekolah.  Cyberbullying  cenderung  terjadi pada  perempuan  dibandingkan  dengan  laki-laki  (N. Willard, 2011).
Penelitian  (Maya,  2015)  dilakukan  pada  6 pelajar SMA dan SMK di Kota Malang yang berusia 16- 17 tahun diantaranya 2 pelaku cyberbullying, 2 korban cyberbullying,  2  orang  pengguna  Facebook.  Tindakan bullying  yang  dilakukan  pelaku  di  jejaring  sosial Facebook  berupa  menghina,  mengolok,  memaki,  dan mengancam.
Penelitian  Wiryada  dan  Martiani  (2017)  pada siswa  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  mendapat gambaran  bahwa  korban  cyberbullying  berdasarkan jenis  kelamin  dan  rentang  usia  15-17  tahun  berada pada kategori tinggi.
Penelitian  (Syadza,  2017)  dilakukan  pada remaja  SMP  X  di  Kota  Perkalongan  menunjukkan adanya  hubungan  remaja  antara  konformitas  dan kematangan  emosi  terhadap  cyberbullying  baik  positif maupun negatif. Terdapat 23,8% merupakan konformitas, sedangkan 29,5%
merupakan kematangan emosi.
Upaya pencegahan yang dapat dilakukan yaitu dengan  melibatkan  peran  orang  tua  dan  guru. Penelitian (James & Yuono, 2020), melaporkan bahwa banyak orangtua yang mengabaikan perilaku
cyberbullying atau sebagian orangtua tidak sadar akan masalah  cyberbullying  pada  anak.  Selain  itu  juga masih  adanya  anggapan  bahwa cyberbullying merupakan  kenakalan  biasa  pada  anak  di  media sosial.  Pencegahannya  dengan  orang  tua  harus bertindak  dengan  cara  positif  karena  anak  lebih cenderung  menurut  pada  orang  tua,  Dukungan  orang tua seperti memberi kasih sayang, memuji, dicintai dan dihargai dengan adanya dukungan tersebut anak-anak akan  merasa  percaya  diri  terhadap  lingkungan. Program  dalam  menghadapi  cyberbullying  dengan melakukan  kebijakan,  seperti  meningkatkan  kegiatan- kegiatan  kelompok  berbasis  lingkungan  di  sekolah, contohnya  program  anti cyberbullying (James  &
Yuono, 2020) .

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penulisan  yang  digunakan  dalam penulisan  artikel  melalui  metode literature  review.
Beberapa  database  dan  website  pencarian  meliputi Google  Scholar,  PubMed,  Perpusnas,  dan  National Center  for  Biotechnology  Information  dengan    kata kunci “ cyberbullying,  teknologi,  gangguan  kesehatan mental  pada  pengguna  media  sosial ” .  Kriteria  inklusi meliputi  artikel  tentang  penggunaan  teknologi, pemantauan  kesehatan  mental  berupa  Cyberbullying pada  artikel  dalam  10  tahun  terakhir  (2011  -  2021). Sementara kriteria eksklusi yang dipergunakan adalah artikel dengan Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris, artikel  tidak  spesifik  terkait  pemantauan  gangguan yang  dialami  pada  pengguna  media  social.  Jumlah
artikel   yang   ditemukan pada database awal ada 30 artikel.  Setelah dilakukan skrining, jumlah artikel akhir yang di  review  adalah 10 artikel.  Kemudian diseleksi, disajikan,  dianalisis  dan  diolah  secara  ringkas  dan sistematis. Analisis dilakukan dengan membandingkan atau  menemukan  kesamaan  isi  artikel  tergantung pada kata kunci dari masalah yang ingin dibahas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Para peneliti telah bekerja secara intensif pada deteksi  cyberbully  untuk  menemukan  cara  untuk mengontrol  atau  mengurangi  cyberbully  di  platform Media  Sosial.  Cyberbullying  meresahkan  karena korban  tidak  dapat  mengatasi  beban  emosional  dari pesan  kekerasan,  intimidasi,  merendahkan,  dan bermusuhan. Untuk mengurangi dampak cyberbullying perlu  dipelajari  dalam  hal  deteksi,  pencegahan,  dan mitigasi. Berdasarkan isu-isu pendekatan pencegahan di  atas,  kebutuhan  untuk  mendeteksi  dan  menyaring cyberbullying  di  media  sosial  sangat  dibutuhkan.
Dengan  demikian,  bagian  ini  bertujuan  untuk memeriksa  teknik  deteksi  cyberbully.  Sesuai  tinjauan literatur,  salah  satu  utama  dalam  mendeteksi cyberbully menggunakan metode Machine Learning .
Banyak  penelitian  tentang  cyberbullying  telah dilakukan di dalam dan luar negeri. Penelitian  Candra dan  Rozana  (2020)  yang  berjudul ” Klasifikasi
Komentar  Bullying  pada  Instagram  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor ” membahas  tindakan Bulying  yang  ada  di  kolom  komentar  pada    media sosial instagram (Candra & Nanda Rozana, 2020).
Sistem  media  sosial  pada  Instagram
menghubungkan  satu  akun  dengan  akun  lainnya dengan  cara  menjadi  follower  atau  mengikuti. Hubungan komunikasi antara pengguna Instagram lain dapat  dibangun  dengan  like  dan  komentar  pada  foto dan video yang diunggah oleh pengguna lain. Namun penggunaan  komunikasi  melalui  komentar  Instagram telah  banyak  disalahgunakan  oleh  pengguna  yang tidak  memahami  etika  ketika  bersosialisasi  di  dunia maya, dan telah diejek, dan dihina melalui komentar di Instagram.  Ini  akan  menjadi  bagian  dari  tindakan cyberbullying (Candra & Nanda Rozana, 2020).
Kelebihan pada penelitian ini  yaitu seseorang dapat  mengetahui  perbedaan  komentar  bullying  dan yang  bukan  bullying,  Perbandingan  menggunakan Riset  algoritma  naive  Bayes  classifier  untuk mendeteksi  komentar  negatif  di  Instagram.  Hasil akurasi menggunakan metode Naive Bayesian adalah 76,7%,  sedangkan  hasil  akurasi  menggunakan metode  K  Nearest  Neighbor  adalah  79,21%.  Oleh karena  itu,  metode  K  Nearest  Neighbor  lebih  cocok untuk  mengklasifikasikan  data  komentar  dalam penelitian  ini.  Semenatra  itu  kekurangan  dari penelitian  ini  yaitu  diperlukan  pencaharian  secara menyeluruh  dan  mengumpulkan  data  secara  manual (Candra & Nanda Rozana, 2020).
Penelitian  kedua  oleh  Munir  dan  Fati  (2020) yang  berjudul “ A  Comparative  Analysis  of  Machine Learning  Techniques  for  Cyberbullying  Detection  on Twitter ” membahas  bagaimana  cara  mendeteksi cyberbulying  tanpa  melibatkan  korban.  Cyberbullying berbasis pembelajaran mesin learning adalah arah lain
dari deteksi cyberbullying dan banyak digunakan oleh banyak  peneliti.  Selain  itu,  Machine  Learning  (ML) merupakan  turunan  dari  teknologi  kecerdasan  buatan yang  memungkinkan  sistem  untuk  secara  otomatis belajar  dan  berkembang  dari  pengalaman  tanpa pemrograman khusus. Teknik ini dapat diklasifikasikan sebagai  algoritma  yang  diawasi,  semi-diawasi,  atau tidak diawasi. Kelebihannya yiatu dapat meningkatkan keamanan  pengguna  Internet  termasuk  anak-anak dan  dapat  digunakan  untuk  mengekstrak  karakteristik pengklasifikasi (Muneer & Fati, 2020).
Pada  penelitian  selanjutnya  membahas tentang  cyberbullying  pada  media  sosial  facebook dengan  menggunakan  K-Nearest  Neighbor.  Untuk mendeteksi  cyberbullying  dan  mengambil  keputusan kepada  pengguna  facebook.  Kelebihan  deteksi cyberbullying  ini  yaitu  pemanfaatan  fitu-fitur  dengan mencari  kata-kata  yang  termasuk  cyberbullying  dan emotikon  yang  meningkat  dalam  akurasi  klasifikasi (Hasan, 2021).
Penelitian lainnya membahas tentang cyberbullying  pada  media  sosial  Twitter  dengan menggunakan  Random  Forest  Classifier.  Untuk mendeteksi  cyberbullying  pada  isi  pesan,  pengirim, dan  penerima  pesan.  Kelebihan  deteksi  cyberbullying dilakukan  secara  langsung  maupun  tidak  langsung untuk  menemukan  kata-kata  atau  kalimat  yang mengadung  unsur  cyberbullying  di  tweet  yang merupakan  deteksi  akurasi  tertinggi  yaitu  90%. Kekurangan  deteksi  ini  yaitu  mengevaluasi  komentar yang  membagikan  metode  random  forest  classifier
atau pengklasifikasian kalimat bertambah secara yang terus menerus (Natasya Novalita et al., 2019).
Pada  penelitian  kelima  ini  berfokus  pada aplikasi alat untuk mendeteksi komentar cyberbullying ke  postingan  media  sosial  Instagram.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menghasilkan  aplikasi  yang  mampu untuk mendeteksi komentar negative yang mengandung  unsur  cyberbullying.  Berdasarkan  yang diuraikan  maka  diciptakan  aplikasi  pendeteksi cyberbullying  pada  komentar  Postingan  Media  Sosial Instagram  Dengan  Metode  Naive  Bayes  Classifier. Kelebihannya  yaitu  untuk  mendapatkan  nilai  tertinggi yang  mengklasifikasinya  pada  data  diuji  dan digolongkan  paling  cepat.  Pada  penelitian  ini  untuk data  uji  yaitu  dokumen  komentar  postingan  sosial media Instagram (Hutagalung et al., 2021).
Penelitian  keenam  ini  dengan  melakukan beberapa  proses.  Proses  yang  pertama  untuk mengumpulkan data, preprocrssing, klasifikasi, evaluasi,  dan  deteksi  konten.  Pada  penelitian  ini menggunakan  metode  deep  learning  dan  algoritma yang digunakan adalah LSTM dan BiLSTM. Metode ini sangat  penting  dilakukan  karena  belum  adanya metode  yang  dapat  mendeteksi  tweet  (cuitan)  yang mengandung cyberbullying. Algoritma ini juga memiliki nilai  yang  sangat  tepat  untuk  mendeteksi  algoritma yang  lain.  Pengembangan  dari  penelitian  ini  dapat membantu  orang  tua  dan  melindungi  generasi  muda dari  perbuatan  cyberbullying.  Kelebihan  pada  LSTM yaitu  dapat  merubah  dari  Recurrent  Neural  Network (RNN)  dengan  menambahkan  memori  cell  untuk
menyimpan suatu informasi menggunakan waktu yang sangat  panjang,  dan  dapat  menangani  sesuatu masalah  vanishing  gradient  yang  di  RNN  (Natasya Novalita et al., 2019).
Pada  kelebihan  di  BILSTM  merupakan  suaru yang  dikembangkan  dari  model  LSTM  yang  memiliki dua macam untuk masing-masing proses yang saling bertolak  belakang,  model  ini  sangatlah  baik  untuk mengetahui  suatu  pola  pada  kalimat  karena  setiap kata yang terdapat di dokumen dapat diproses secara urutan (Natasya Novalita et al., 2019).
Penelitian  selanjutnya  berkaitan  dengan analisis,  desain,  dan  implementasi  perangkat  lunak cyberbullying  berdasarkan  teknologi  agen.  Perangkat lunak  yang  dikembangkan  dan  dapat  membantu mencegah  dan  mengatasi  terjadinya  cyberbullying.
Aplikasi ini dapat melakukan filtering atau penyaringan konten  berupa  kata-kata  atau  pesan.  Sistem  ini dirancang  untuk  mengenali  dan  menyimpan  kosakata yang    digunakan  dalam  cyberbullying  dan  melibatkan orang  tua  untuk  memantau  penggunaan  internet  oleh anak (Cohen et al., 2014).
Penelitian  lainnya  yaitu  menggunakan  mesin learning  untuk  mendeteksi  cyeberbullying  dan  untuk mendeteksi  perilaku  cyberbullying  dan  tingkat keparahannya di jejaring sosial online. Kelebihan dari sitem  ini  dapat  menghasilkan  sebuah  konten  dengan menggunakan  sitem  informasi  timbal  balik  yang  tepat (Talpur & O ’ Sullivan, 2020).
Sementara  itu  terdapat  juga  model  neural network  yang  mendeteksi  konten  negatif  di  media
sosial  sebanyak  dengan  mempertimbangkan  konteks kalimat atau frasa serta dua model yang dianalisis dari hasil,  yaitu  kata  dengan  ANN  dan  RNN.  Model  RNN berkinerja  lebih  baik  dari  pada  model  ANN,  dengan pelatihan,  validasi,  dan  akurasi  pengujian  masing- masing  sebesar  94%  dan  84%.    Metode  yang  umum termasuk naive bay, mesin vektor pendukung, metode semantik,  dan  metode  obfuscation,  yang  semuanya memperhitungkan  konteks  kalimat  atau  frasa  yang tidak  dipahami  dengan  baik  oleh  komputer  (Sahrul  et al., 2019). Kelebihannya yitu dapat mendeteksi konten negatif  yang  biasanya  muncul  dengan  kalimat umpatan,  dalam  sistem  ini  dapat  mendeteksi  tidak hanya  kata-per-kata.  Kekurangannya  yaitu  lamanya proses  pelatihan.  Menggunakan  data  dalam  jumlah besar  dapat  memakan  waktu  yang  sangat  lama (Sahrul et al., 2019).
Penelitian  lain  yang  menggunakan  machine learning  dapat  dilakukan  untuk  mendeteksi  kategori teks;  apakah  tergolong  sebagai  ujaran  kebencian, serta memprediksi kategori dari ujaran kebencian yang terkandung  dalam  suatu  teks.  Kelebihannya  yaitu dapat  mengklasifikasi  pada  data  dengan double  label (Perwira et al., 2021).

## SIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  untuk  mendeteksi  adanya cyberbullying dengan menggunakan banyak model dalam mendeteksi.  Sehingga  dalam  pendeteksian  ini  dapat bekerja  secara  sistematis  dan  dapat  mengidentifikasi tingkat keparahan cyberbullying serta
mengklasifikasikannya apakah termasuk cyberbullying
atau non-cyberbullying.

## DAFTAR PUSTAKA
APJII, P. (2014). Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. Jakarta: APJII .
Aprilia, R., Sriati, A., & Hendrawati, S. (2020). Tingkat Kecanduan Media Sosial pada Remaja. Journal of Nursing Care , 3 (1), 41 – 53.
Candra, R. M., & Nanda Rozana, A. (2020). Klasifikasi Komentar  Bullying  pada  Instagram  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor. IT  Journal  Research and Development , 5 (1), 45 – 52. https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4962
Cohen,  R.,  Lam,  D.  Y.,  Agarwal,  N.,  Cormier,  M.,
Jagdev, J., Jin, T., Kukreti, M., Liu, J., Rahim, K., & Rawat,  R.  (2014).  Using  computer  technology  to address the problem of cyberbullying. Acm Sigcas Computers and Society , 44 (2), 52 – 61.
Hasan,  N.  F.  (2021).  Deteksi  Cyberbullying  pada Facebook  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor. Journal  of  Smart  System , 1 (1),  35 – 44.
https://doi.org/10.36728/jss.v1i1.1605
Hutagalung, A. S., Negara, A. B. P., & Pratama, E. E.
(2021). Aplikasi Pendeteksi Cyberbullying
Terhadap  Komentar  Postingan  Media  Sosial Instagram  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Berbasis  Website. JUSTIN  (Jurnal  Sistem  Dan Teknologi Informasi) , 9 (3), 364 – 371. https://doi.org/10.26418/justin.v9i3.44843
James,  B.,  &  Yuono,  D.  (2020).  Pusat  Pencegahan Cyberbullying:  Pencegahan  Cyberbullying  Melalui Karya  Arsitektur. Jurnal  Sains,  Teknologi,  Urban,
Perancangan,  Arsitektur  (Stupa) , 1 (2),  1359. https://doi.org/10.24912/stupa.v1i2.4450
Maya,  N.  (2015).  Fenomena  Cyberbullying  Di Kalangan  Pelajar. JISIP:  Jurnal  Ilmu  Sosial  Dan Ilmu Politik , 4 (3), undefined-450.
Muneer,  A.,  &  Fati,  S.  M.  (2020).  A  comparative analysis  of  machine  learning  techniques  for cyberbullying  detection  on  twitter. Future  Internet ,
12 (11), 1 – 21. https://doi.org/10.3390/fi12110187
N.  Willard.  (2011).  Educator ’ s  Guide  to  Cyberbullying and  Cyberthreats. Center  for  Safe  and
Responsible .
Novalita,  N.,  Herdiani,  A.,  Lukmana,  I.,  &  Puspandari, D.  (2019).  Cyberbullying  identification  on  twitter using  random  forest  classifier. Journal of Physics: Conference Series , 1192 (1).
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1192/1/012029 Novalita, Natasya, Herdiani, A., & Lukmana, I. (2019).
Identifikasi  Cyberbullying  Pada  Media  Sosial Twitter  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Random Forest .
Okik  Adishya  Banu  Wiryada,  Nuke  Martiarini,  T. E. B.
(2017).  Gambaran  Cyberbullying  Pada  Remaja Pengguna  Jejaring  Sosial  di  SMA  Negeri  1  dan SMA  Negeri  2  Ungaran. Intuisi  Jurnal  Psikologi Ilmiah , 9 (1), 26 – 38.
Pandie, M. M., & Weismann, I. T. J. (2016). Pengaruh Cyberbullying  Di  Media  Sosial  Terhadap  Perilaku Reaktif  Sebagai  Pelaku  Maupun  Sebagai  Korban Cyberbullying  Pada  Siswa  Kristen  SMP  Nasional Makassar. Jurnal Jaffray , 14 (1), 43 – 62. https://doi.org/10.25278/jj.v14i1.188.43-62 Patchin  &  Hinduja.  (2006).  Bullies  move  beyond  the schoolyard:  a  preliminary  look  at  cyberbullying.
Youth Violence Juv. Justice, 148 – 169. https://doi.org/10.1177/1541204006286288 Perwira,  A.,  Dwitama,  J.,  &  Kunci,  K.  (2021). Deteksi Ujaran Kebencian Pada Twitter Bahasa Indonesia Menggunakan  Machine  Learning :  Reviu  Literatur . 1 , 31 – 39.
Qilla Aulia Suri, A. M. G. (2019). Perancangan Sistem Perangkat  Lunak  Anti  Cyberbullying  Berbasis Agen Sebagai Solusi Pencegahan Dan Penanganan Dampak Negatif Penggunaan
Teknologi  Internet. Prosiding  SNATIF  Ke-6  Tahun 2019 , 2007 , 96 – 101. Rahayu,  F.  S.  (2012). CYBERBULLYING  SEBAGAI DAMPAK NEGATIF PENGGUNAAN TEKNOLOGI
INFORMASI . 43 , 22 – 31.
Ramadhani, M. R., & Pratama, & A. R. (2020). Analisis Kesadaran Cyber Security Pada Pengguna Media Sosial Di Indonesia. Jurnal Aotomata , 3 (2), 1 – 8. Rifauddin,  M.  (2016).  Fenomena  Cyberbullying  pada Remaja. Khizanah  Al-Hikmah :  Jurnal  Ilmu Perpustakaan, Informasi, Dan Kearsipan , 4 (1), 35 – 44. https://doi.org/10.24252/kah.v4i1a3 Sahrul,  S.,  Rahman,  A.  F.,  Normansyah,  M.  D.,  &
Irawan,  A.  (2019).  Sistem  Pendeteksi  Kalimat Umpatan  Di  Media  Sosial  Dengan  Model  Neural Network. Computatio:  Journal  of  Computer Science and Information Systems , 3 (2), 108 – 115. Setiawan,  D.  (2018).  Dampak  Perkembangan Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  Terhadap Budaya. JURNAL  SIMBOLIKA:  Research  and Learning  in  Communication  Study , 4 (1),  62. https://doi.org/10.31289/simbollika.v4i1.1474 Syadza,  N.  (2017). Ditinjau  Dari  Konformitas  Dan Kematangan Emosi . 12 (1), 17 – 26.
Syah,  R.,  &  Hermawati,  I.  (2018).  The  Prevention Efforts  on  Cyberbullying  Case  for  Indonesian Adolescent  Social  Media  Users. Jurnal  Penelitian
Kesejahteraan Sosial , 17 (2), 131 – 146.
Talpur,  B.  A.,  &  O ’ Sullivan,  D.  (2020).  Cyberbullying severity  detection:  A  machine  learning approach. PLoS  ONE , 15 (10  October),  1 – 19. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240924

## Tabel  Literature Review (Di tulis di akhir)
Nama Penelitian & Tahun Judul Responden Intervensi Hasil (Candra & Nanda Rozana, 2020) Instagram Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Populasi data Jumlah data yang digunakansebanyak 1000 data, dimana 500 merupakan bullying dan 500 tidakbully K-Nearest Neighbor Hasil pengujian Berdasarkan tahapan- tahapan metodologi penelitian yang telah dilaksanakan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut: Metode K- Nearest Neighbor dapat diterapkan untuk klasifikasi bully dan tidak bully pada komentar Instagram. Klasifikasi bully dan tidak bully pada komentar Instagram menggunakan K- Nearest Neighbor ini telah berhasil mengklasifikasikan komentar bully dan tidak bully (Muneer & Fati, 2020) A Comparative Analysis of Machine Learning Techniques for Cyberbullying Detection on Twitter Pada penelitian ini menggunakan kumpulan data global 37.373 tweet Teknik Machine Learning (Machine Learning Techniques) Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Logistic Regression mencapai akurasi dengan skor terbaik, yaitu 90,57% dan 0,9280.
Terdapat perbedaan dari performa classifier Logistic Regression (LR), SGD Classifier (SGD), dan LGBM Classifier (LGM), dimana SGD mencapai akurasi 90,6%, namun skor
F1 lebih rendah dari LR. Namun, pengklasifikasi LGBM mencapai akurasi 90,55%, dan skor F1 adalah 0,9271. Sedangkan SVM telah mencapai akurasi 67,13% dan presisi 0,6713 terendah dalam riset ini. Ini berarti bahwa LR berkinerja lebih baik daripada pengklasifikasi lainnya. (Hasan, 2021) Deteksi Cyberbullying pada Facebook Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Cyberbulling dengan jumlah data Facebook sebanyak 3000, diantaranya 1022 komentar positif cyberbullying, dan 1978 komentar negatif cyberbullying (no cyberbullying) K-Nearest Neighbor Hasil akurasi menggunakan K- Hasil akurasi menggunakan K-NN untuk deteksi cyberbullying pada facebook dalam mengenali sentiment positif cyberbullying perolehan akurasi tertinggi saat menggunakan 1- (N. Novalita et al., 2019) Cyberbullying Identification On Twitter Using Random Forest Classifier Penelitian ini pada pengguna Twitter (50 grup Twitter) Random Forest Classifier Hasil dari pengujian ini dengan klasifikasi random forest didapatkan bahwa sistem ini berhasil mengidentifikasi tweet cyberbullying dengan f1 score terbaik (Hutagalung et al., 2021) Aplikasi Pendeteksi Cyberbullying Terhadap Komentar Postingan Media Sosial Instagram dengan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Website Pada penelitian ini jumlah data terhadap 200 data komentar dari suatu postingan media sosial instagram menunjukkan bahwa terdapat 78 komentar bullying dan 122 komentar bukan bullying Naïve Bayes Classifier Aplikasi pendeteksi cyberbullying terhadap komentar postingan media sosial instagram dengan metode naive bayes classifier membuktikan bahwa aplikasi yang telah dibuat dalam penelitian ini dapat mendeteksi dan menghapus ribuan komentar cyberbullying secara massal (Natasya Novalita Identifikasi Pada penelitian ini
LTMS dan
Aplikasi pendeteksi
et al., 2019) Cyberbullying pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode LSTM dan BiLSTM jumlah data 6835 tweet (cuitan) seperti yang terlihat pada diantaranya yaitu 3900 tweet (cuitan) non- cyberbullying dan 2935 tweet (cuitan) cyberbullying BiLSTM Identifikasi Cyberbullying aplikasi pendeteksi cyberbullying terhadap tweet (cuitan) dimedia sosial Twitter dengan metode LTMS dan BiLSTM membuktikan bahwa aplikasi yang telah dibuat dalam penelitian ini berhasil mengidentifikasi tweet (cuitan) bermakna cyberbullying pada media sosial Twitter dengan melakukan klasifikasi dua kelas tweet (cuitan) yang tersedia pada dataset (Qilla Aulia Suri, 2019) Perancangan Sistem Perangkat Lunak Anti Cyberbullying Berbasis Agen Sebagai Solusi Pencegahan Dan Penanganan Dampak Negatif Penggunaan Teknologi Internet Remaja dan Pra Remaja sebanyak 4500 korban cyberbullying Perangkat Lunak Anti Cyberbulling Berbasis Teknologi Agen Hasil dari perancangan aplikasi ini adalah adanya sistem yang dapat membuat orang tua mengawasi penggunaan Internet oleh anak terutama dalam upaya pencegahan terhadap tindakan cyberbullying melalui media sosial (Talpur & O ’ Sullivan, 2020)
Cyberbullying Severity Detection: A Machine
Learning Approach Populasi yang kami dapatkan dari tweet yaitu: dari total 50.000 tweet yang terkumpul, peneliti hanya mengambil sebanyak 24.189 tweet yang dianotasi Mesin Pendekatan Pembelajaran Hasil ini menunjukkan bahwa kerangka kerja yang kami usulkan memberikan solusi yang layak untuk mendeteksi perilaku cyberbullying dan tingkat keparahannya di jejaring sosial online (Sahrul et al., 2019) Sistem Pendeteksi Kalimat Umpatan Di Media Sosial Dengan Model Neural Network Data yang berhasil dikumpulkan sebanyak 88,009 data selama 3 hari Synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) Menunjukkan bahwa model RNN lebih baik dibandingkan dengan model ANN. Model RNN dapat memprediksi dengan benar 83.8% dari keseluruhan test set yang dilabeli
sebagai umpatan dan 84.4% yang bukan umpatan. Sedangkan model ANN hanya dapat memprediksi dengan benar 82.2% yang dilabeli sebagai umpatan dan 80.6% yang bukan umpatan (Perwira et al., 2021) Deteksi Ujaran Kebencian Pada Twitter Bahasa Indonesia Menggunakan Machine Learning: Review Literatur Sebanyak 125 akun media sosial yang terindikasi mengandung unsur Cyber bullying. akun twitter memiliki angka terbesar yakni sebanyak 79 akun Menggunakan mesin pendekatan pembelajaran Dalam metode machine learning pada algoritma Neural network memiliki performa sangat baik dalam melakukan klasifikasi artinya sangat akurat dalam mendeteksi rincian dari 79 akun pengguna twitter berhasil memberikan 54.650 teks dengan mentang posting dari jam 11.00 hingga 19.00. Teks- teks tersebut kemudian disaring dengan hasil akhir sebanyak 320 teks yang termasuk ke dalam ujaran kebencian dan 277 lainnya bukan termasuk ke dalam ujaran kebencian