Abstrak —Kemudahan  akses  internet  menyebabkan  Facebook bisa  diakses  oleh  hampir  semua  orang,  bahkan  anak-anak sekalipun. Sementara, tidak semua pengguna  Facebook menyebarkan  konten  yang  positif  di  dalam  Facebook.  Dengan semakin banyaknya konten negatif yang berkeliaran di Facebook, akan sangat membahayakan apabila anak-anak yang belum bisa membedakan mana yang baik dan buruk bertemu dengan konten negatif  tersebut.  Sehingga  perlu  adanya  aplikasi  yang  mampu meminimalisir  jumlah  konten  negatif  yang  mungkin  dapat mengenai  anak-anak.  Berdasarkan  sebab  tersebut,  dibuatlah suatu  aplikasi  yang  mampu  menyaring  dan  menyembunyikan status  dan  komentar  yang  dinilai  negatif.  Pengklasifikasian negatif  dan  tidaknya  suatu  status  dan  komentar  dalam  aplikasi ini  menggunakan  metode Naive  bayes .  Metode Naive  bayes akan memecah  status  dan  komentar  menjadi  kata-kata  dan kemudian mencari  probabilitas  negatif  dari  status  tersebut  terhadap  data latih  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Aplikasi  ini  dibangun  pada situs web tersendiri  dan  bukan  di  dalam  Facebook.  Pengujian fungsionalitas aplikasi dilakukan melalui skenario  yang mencerminkan  fitur  aplikasi.  Hasil  pengujian  fungsionalitas menunjukkan  aplikasi  dapat  berjalan  dengan  cukup  baik.  Pada pengujian  validitas,  didapatkan precision sistem  adalah  46,67% dan recall sistem adalah 93,33%.
Kata  Kunci —Facebook,  Kalimat  Negatif,  Komentar, Naive bayes , Status.

## I. PENDAHULUAN
ACEBOOK  merupakan  salah  satu  media  sosial  paling populer  di  Indonesia.  Kepopuleran  tersebut  ditandai dengan  banyaknya  pengguna  dari  segala  kalangan  dan  umur. Keberagaman  pengguna  tersebut  tentunya  berdampak  pula pada  keberagaman  konten  yang  ada  di  dalam  Facebook,  dan tentunya tidak semuanya positif.
Dengan  kemungkinan  banyaknya  dampak  negatif  yang muncul di Facebook, akan sangat membahayakan apabila anak kecil  yang  memiliki  akun  Facebook  menemui  konten  negatif ketika  membuka  Facebook.  Karena  itulah  diperlukan  sebuah aplikasi  yang  mampu  menyaring  konten  negatif  di  dalam Facebook.  Dengan  penyaringan  tersebut  diharapkan  dapat mengurangi konten negatif yang ada di dalam Facebook.
Aplikasi  yang  dibuat  disini  didasari  oleh  permasalahan tersebut. Penyaringan yang dilakukan berfokus pada pengklasifikasian  status  dan  komentar  di  kronologi  Facebook. Pengklasifikasian  status  dan  komentar  tersebut  dilakukan dengan metode Bayes yang akan memberi nilai positif tidaknya status  dan  komentar.  Kemudian  menyembunyikan  status  dan
komentar  tersebut  dengan  cara  mengganti  karakter  dalam status dan komentar dengan karakter ‘*’. Aplikasi ini dibangun pada situs web tersendiri, tidak tergabung dengan Facebook.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Penelitian Sebelumnya
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  teori Bayes untuk  menyaring  percakapan  pada  situs  jejaring  sosial  [1], penulis  merujuk  pada  penggunaan  teori Bayes .  Untuk  fitur aplikasi,  penulis  merujuk  pada  penelitian  dimana  dilakukan penyaringan  dinding  Facebook dengan menggunakan Machine Learning [2].

## B. Teori Bayes
Teori Bayes ian  adalah  teori  yang  menyediakan  kerangka kerja  matematis  untuk  menarik  kesimpulan  atau  memberi alasan  dengan  menggunakan  kemungkinan.  Pada  aplikasi  ini, teori Bayes digunakan pada proses pemberian nilai negatif dari status dan komentar.
Apabila  kemungkinan  gabungan  dari  dua  kejadian  A  dan  B ditunjukkan  pada  persamaan  (1)  dan  (2),  pada  teori Bayes salah  satu  kejadian  tersebut  adalah  hipotesa  H,  dengan diketahui  data  D,  teori Bayes akan  mencari  kebenaran  relatif dari hipotesa yang diberikan data sesuai dengan persamaan (3) [3].
) ( ) | ( ) ( B P B A P AB P  (1) ) ( ) | ( A P A B P  (2)
) ( ) ( ) | ( ) | ( D P H P H D P D H P  (3)

## C. Facebook
Facebook adalah jejaring sosial populer yang dibuat pertama kali pada tahun 2004 oleh Mark Zuckerberg dan kawan-kawan [4].  Salah  satu  bagian  dari  Facebook  adalah timeline atau kronologi,  yang  memungkinkan  pengiriman  pesan antar teman di  Facebook  [5].  Status  di  dalam  Facebook  adalah  fitur  yang mengijinkan  pengguna  untuk  memasang  dan  menyebarkan sedikir  bagian  dari  profil  pengguna  agar  dapat  dilihat  oleh pengguna Facebook yang lain. Komentar yang menyertai status Facebook  adalah  hasil  dari  pengamatan  berupa  opini  maupun respon  terhadap  status  Facebook  [6].  Sejauh  ini,  proses penyaringan  status  dalam  Facebook  dilakukan  secara  manual oleh  pengguna  dengan  cara  menyeleksi  nama  pengguna  lain

## Aplikasi Penyaringan Status dan Komentar di Facebook
Fradila Octa Kusuma W., Sarwosri, dan Ratih Nur Esti A. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : sri@cs.its.ac.id
F
yang  tidak  ingin  ditampilkan  dalam  beranda,  tidak  mengikuti pengguna  tertentu,  maupun  dengan  menghilangkan  status pengguna lain secara manual [7].

## D. Pengujian Validitas
Pengujian  vailiditas  adalah  pengujian  untuk  menemukan precision  dan  recall  sistem.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara menghitung  jumlah  true  positive,  true  negative,  false  positive, dan false negative dari data yang diuji. Penghitungan precision sistem  dan  recall  sistem  dapat  dilihat  berturut-turut  pada persamaan (4) dan (5) [8].
   ksi kasuspredi ve truepositi precision (4)    yangdicari
kasusnilai ve truepositi recall (5)

## III. METODOLOGI

## A. Analisis Kebutuhan
Aplikasi  ini  diharapkan  mampu  menyaring  status  dan komentar  di  dalam  Facebook  dengan  disertai  nilai  dari  status dan  komentar  tersebut.  Dari  latar  belakang  tersebut,  dapat dipetakan  kebutuhan  fungsional  dari  sistem  yaitu  pengguna akan  mendapatkan  status  dan  komentar  hasil  dari penyaringan serta pengguna dapat mengelola data latih.

## B. Skenario Kasus Penggunaan
Berdasarkan  analisis  kebutuhan  di  atas,  didapatkan  kasus penggunaan aplikasi sesuai pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram kasus penggunaan aplikasi
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  saat  membuka  aplikasi, pengguna  akan  menerima  status  dan  komentar  yang  telah disaring  oleh  aplikasi.  Selain  itu  pengguna  juga  dapat melakukan  pengolahan  terhadap  data  latih  di  dalam  aplikasi. Pengolahan  data  yang  dimaksud  meliputi  penambahan, penghapusan, dan pengubahan data.

## C. Implementasi Penyaringan Status dan Komentar
Algoritma  yang  digunakan  dalam  implementasi  penyaringan status  dan  komentar  ini  adalah Naive  bayes .  Secara  singkat, cara  kerja  algoritma Naive  bayes dalam  proses  penyaringan adalah sebagai berikut.
1. Mengambil string status lalu memisah string per kata.
2. Melakukan penghitungan untuk nilai negatif.
3. Menghitung  jumlah  data  latih  negatif,  positif,  dan  total data latih.
4. Menghitung  jumlah  munculnya  kata  dalam  data  latih  dan probabilitas masing-masing kata terhadap data latih.
5. Menggunakan  metode Bayes untuk  menghitung  nilai kalimat berdasarkan probabilitas masing-masing kata.
6. Mengulangi perhitungan untuk nilai positif.
7. Mengambil  nilai  probabilitas  paling  besar  sebagai  nilai kalimat.
Implementasi  dari  penggunaan Naive  bayes dalam  aplikasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Hasil  dari  implementasi  proses  penyaringan  ini  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Tampilan penyaringan status dan komentar.

## IV. PENGUJIAN
Pengujian  aplikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  sebuah laptop  dengan  prosesor  Intel(R)  Core™  i3  CPU  M370 @2,40GHz,  RAM  4,00GB,  dan  sistem  operasi  Windows  7 Ultimate  (64bit).  Ada  dua  macam  pengujian  yang  dilakukan pada  aplikasi,  yaitu  pengujian  fungsional  dan  pengujian validitas.
System Pengguna
Menerima status dan komentar hasil dari penyaringan
Mengelola daftar data latih for ($j = 0; $j < count($labels); $j++) { $label = $labels[$j]; $logSum = 0;
$labelProbability[$label] = $docCounts[$label] / $totalDocCount; for ($i = 0; $i < $length; $i++) { $word = $words[$i]; $_stemTotalCount = stemTotalCount($word); if ($_stemTotalCount == 0) { continue;
} else { $wordProbability = stemLabelCount($word, $label) / $docCounts[$label]; $wordInverseProbability = stemInverseLabelCount($word, $label) / $docInverseCounts[$label]; $wordicity = $wordProbability / ($wordProbability + $wordInverseProbability);
$wordicity = ( (1 * 0.5) + ($_stemTotalCount * $wordicity) ) / ( 1 + $_stemTotalCount ); if ($wordicity == 0){ $wordicity = 0.01; }else if ($wordicity == 1){ $wordicity = 0.99; } } $logSum += (log(1 - $wordicity) - log($wordicity)); } $scores[$label] = 1 / ( 1 + exp($logSum) ); } Gambar 2 Implementasi algoritma Naive bayes dalam proses penyaringan status dan komentar

## A. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  fungsionalitas aplikasi yang diidentifikasi pada tahap kebutuhan telah berjalan sesuai harapan dan berjalan semestinya. Pengujian ini dilakukan dengan metode black-box .
Fungsionalitas yang diuji adalah fungsionalitas menampilkan status dan komentar hasil dari penyaringan serta fungsionalitas mengolah data. Salah satu hasil pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Tampilan hasil penyaringan status dan komentar
Hasil  pengujian  terhadap  fungsionalitas  menampilkan  status dan  komentar  menunjukkan  bahwa  fitur  tersebut  berjalan dengan  baik.  Sedangkan  pengujian  untuk  fungsionalitas mengelola data latih juga memberikan  hasil  bahwa fungsionalitas tersebut dapat berjalan dengan semestinya.
B. Pengujian Validitas
Pengujian  validitas  akan  mencari precision dan recall dari sistem berdasarkan data uji yang telah dipilih. Beberapa data uji dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Sebelum  dilakukan  penghitungan precision dan recall diperlukan  penghitungan true  positive , true  negative , false  positive ,  dan false  negative dari  data  uji. Hasil  dari  pengujian  ini  adalah precision sistem  46,67%  dan recall sistem adalah 93,33%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  aplikasi, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.
1. Kebutuhan  fungsional  aplikasi  dapat  berjalan  dengan semestinya.
2. Aplikasi  ini  memiliki  nilai precision mendekati  50%  dan recall mendekati 100%.
Saran  untuk  pengembangan aplikasi selanjutnya adalah agar aplikasi dapat dikembangkan di platform Facebook, diperlukannya  penambahan  data  latih,  dan  juga  perlunya  studi lebih lanjut mengenai pemberian nilai negatif suatu kalimat.
Tabel 1.
Beberapa data uji validitas
No Kalimat Nilai Asli Nilai Uji 1 Cewek kampungan, rumahmu pasti bau busuk Negatif Positif 0,625 2 Pejabat itu punya istri simpanan yang Negatif Negatif
sedang bunting 0,927 3 Anjingmu lucu banget Positif Positif 0,964 4 Kalau sudah busuk mending jangan dimakan Positif Positif 0,988

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arpit  Trivedi  Shreya  Mahida,  "Evaluation  of  Social  Networking  Site Conversation Filtering Based on Bayes ian Theory," International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering , vol. 3, no. 11, pp. 163-165, November 2013.
[2] E.  Binaghi,  B.  Carminati,  M.  Carullo,  E.  Ferrari  M.  Vanetti,  "Content- based  Filtering  in  On-line  Social  Networks,"  University  of  Insubria, Varese, paper.
[3] Bruno  A.  Olshausen.  (2004,  March) Bayes ian  Probability  Theory. [Online]. http://redwood.berkeley.edu/bruno/npb163/ bayes .pdf.
[4] Jonathan  Strickland.  (2007,  December)  How  Stuff  Works.[Online]. http://computer.howstuffworks.com/internet/social- networking/networks/facebook.htm.
[5] Stacey  Harmon.  (2015,  February)  Harmon  Enterprises  Blog.  [Online]. http://www.harmonenterprises.com/blog/coaching/facebooks-wall-vs- news-feed-explained.
[6] Ebta  Setiawan.  (2012)  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia.  [Online]. http://kbbi. web .id/. [7] Facebook. (2016) Facebook Help Centre. [Online]. https://www.facebook.com/help/335291769884272/. [8] Tilmann  Bruckhaus.  KD  Nuggets  :  Data  Mining,  Analytics,  Big  Data, and  Data  Science.  [Online]. http://www.kdnuggets.com/faq/precision- recall.html.