Naskah masuk: 12  Januari 2023 Naskah diterima: 18 November 2023 * Fakultas Psikologi, Universitas Gadjah Mada, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta,
Jl. Sosio Humaniora Bulaksumur, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, 55281 E-mail: faiqal.dima.hanif@mail.ugm.ac.id

## Psikologi Siber: analisis linguistik pada reaksi warganet Twitter terhadap kasus pencabulan oleh Mas Bechi sebagai cerminan nilai dan sikap
Faiqal Dima Hanif*, Gita Dewi Aprilia, Zaki Rizki A Buchari, & Haidar B Thontowi Fakultas Psikologi, Universitas Gadjah Mada, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta

## Abstrak
Penelitian ini berfokus pada analisis reaksi yang muncul dari masyarakat Indonesia di Twitter (yang selanjutnya disebut warganet) terhadap kasus kekerasan atau pelecehan seksual yang dilakukan oleh Mas Bechi di Pondok Pesantren Shiddiqiyyah, Jombang, Jawa Timur. Penelitian ini secara umum merupakan analisis sentimen. Linguistic Inquiry Word Count-22 (LIWC - 22) digunakan untuk mengukur tingkatan emosi yang muncul dari suatu cuitan. LIWC digunakan untuk  mendeteksi  emosi  yang  muncul  pada  transkrip  kata.  Cuitan  yang  dianalisis dikumpulkan  menggunakan  pengkodingan python dengan  beberapa  kata  kunci  yang kemudian  terbagi  menjadi  tiga  kategori,  yakni  Mas  Bechi,  Ayah  Mas  Bechi,  dan  Pesantren Shiddiqiyyah.  Reaksi  yang  muncul  kemudian  dianalisis  lagi  menggunakan One-Way  ANOVA untuk mengetahui  perbedaan tingkat reaksi yang muncul. Adanya perbedaan tingkatan reaksi pada  komponen-komponen  terkait  pada  setiap  kata  kuncinya  menjadi  cerminan  tersendiri terkait  sentimen  dan  respons  masyarakat  terhadap  kasus  ini.  Emosi  negatif  muncul  pada semua  kategori  dengan  tingkatan  yang  berbeda-beda.  Hal  ini  terindikasi  dari  bagaimana ketiga  pihak  tersebut  berperan  dalam  kasus  tersebut.  Tingkatan  reaksi  yang  muncul  juga merupakan  cerminan  dari  bagaimana  masyarakat  memandang  salah  satu  pihak.  Misalnya, pada  kategori  Pesantren,  ditemukan  bahwa  emosi  negatif  lebih  rendah  dan  warganet cenderung  berhati-hati  menilai  Pesantren  karena  mengandung  unsur  agama  dan  budaya. Berbeda halnya ketika warganet memandang Ayah Mas Bechi dan Mas Bechi sebagai orang biasa dengan memisahkan atribut sosial yang dimiliki kedua pihak tersebut .
Kata kunci: Mas Bechi, pencabulan, emosi, Shiddiqiyyah, analisis sentimen

## Abstract
This study focuses on analyzing the reactions that emerged from Indonesian Twitter netizens to  cases  of  violence  or  sexual  harassment  committed  by  Mas  Bechi  at  the  Pesantren Shiddiqiyyah,  Jombang,  East  Java.  This  research  is  generally  a  sentiment  analysis  using linguistic analysis approach. Linguistic Inquiry Word Count-22 (LIWC - 22) is used to measure the level of emotion that arises from a tweet. The tweets analyzed were collected using python coding  with  several  keywords  which  were  then  divided  into  three  categories,  namely  Mas Bechi,  Mas  Bechi's  father,  and  Pesantren  Shiddiqiyyah.  The  reactions  that appear  are  then analyzed  using  One-Way  ANOVA  to  find  out the  differences  in  the  levels  of  reactions  that appear. The existence of different levels of reaction to the components related to each keyword is a separate reflection regarding the sentiment and response of the community towards this case. Negative emotions appear in all categories with different levels. This is indicated by how the third party played a role in the case. The level of reactions that emerge is also a reflection of how society perceives one party. For example, in the Pesantren category, it was found that negative  emotions  were  lower  and  netizens  tended  to  be  careful  in  assessing  Pesantren because it is an element of religion and culture. It's different when netizens see Mas Bechi and Mas Bechi's father as ordinary people by separating the social attributes that both parties have.
Keywords: Mas Bechi, sexual harassment, emotion, Shiddiqiyyah, sentiment analysis

## Pendahuluan
Kasus  kekerasan  seksual  masih  menjadi  suatu permasalahan  yang  sering  terjadi,  bahkan meningkat seiring berjalannya waktu. Isu  ini pun terjadi  dalam  berbagai  jenis  dan  konteks  serta tidak  memandang  orang,  tempat,  ataupun  usia. Salah  satu  bentuk  kekerasan  seksual,  yakni perilaku  cabul  atau  pencabulan,  menjadi  suatu topik  yang  sering  disorot  oleh  masyarakat. Berdasarkan  laporan  Robinopsnal  Bareskrim Polri  (dilansir  dari  Pusat  Informasi  Kriminal Nasional  (Pusiknas),  2022),  pada  bulan  Januari 2020  terjadi  peningkatan  korban  pencabulan anak yang jumlahnya mencapai 440  kasus. Selain kenaikan  angka  tersebut,  beragamnya  konteks, tempat,  sasaran,  dan  pihak  yang  terlibat  pun cenderung  menarik  perhatian  masyarakat. Berdasarkan data yang diungkapkan oleh Komnas Perempuan  (2022),  sebanyak  16%  kasus kekerasan  seksual  terjadi  di  pesantren  atau pendidikan  berbasis  Agama  dan  15%  terjadi  di SMA/SMK. Kasus pencabulan anak dalam konteks pendidikan,  khususnya  pendidikan  Agama  Islam yang  terkini  dan cukup menarik  perhatian  media dan  masyarakat  adalah  kasus  Moch  Subchi  Al- Tsani (MSAT) alias Mas Bechi.
Dilansir  dari  laman Tirto.id (Putsanra,
2022), Mas Bechi merupakan pelaku dalam kasus pencabulan  terhadap  beberapa  santriwati  di Pondok  Pesantren  Shiddiqiyyah,  Jombang,  Jawa Timur. Bechi melakukan aksinya dengan modus berpura-pura  mengajak  santriwati  menjadi relawan  kesehatan  metafakta.  Meski  dalam perjalanan penyelidikannya mengalami berbagai hambatan,  Polda  Jatim  telah  menetapkan  Bechi sebagai  tersangka  sejak  tahun  2020.  Dilansir pula dari laman Suara (Nabilla, 2022), Bechi yang juga merupakan seorang putra kiai dan pengurus pondok pesantren menjadi persoalan tersendiri dalam  proses  penegakkan  hukum  untuk  kasus pencabulan ini. Ayah Bechi, yakni Kyai Muchtar, dengan  tegas  menyampaikan  bahwa  semua tuduhan dan proses penyelidikan yang dilakukan merupakan  fitnah  terhadap  keluarganya.  Selain itu, saat dilakukan penjemputan paksa, blokade yang  dilakukan  oleh  puluhan  santri  dan simpatisan  Mas  Bechi  cukup  membuat  polisi kesulitan  untuk  melakukan  penyelidikan. Banyaknya  pihak  yang  terlibat  dalam  kasus pencabulan ini memunculkan reaksi tertentu di masyarakat, khususnya di media sosial Twitter. Viralnya kasus pencabulan  yang dilakukan oleh Mas Bechi di Twitter bermula dari cuitan akun Twitter @PartaiSocmed pada tanggal 25 Januari 2022.  Akun  tersebut  membuat thread terkait beberapa  fakta  dibalik  kasus  pencabulan  yang dilakukan oleh Mas Bechi.
Pada thread tersebut  dijabarkan  beberapa fakta terkait  kasus  pencabulan  tersebut,  antara  lain petinggi Pesantren Shiddiqiyah diduga memprovokasi  para  santrinya  bahwa  kasus pencabulan  yang  dilakukan  oleh  Mas  Bechi dianggap  sebagai  bentuk  serangan  terhadap Shiddiqiyah  dan  Agama  Islam,  Ayah  Mas  Bechi membuat  pengalihan  isu  yang  tujuannya  agar Mas  Bechi  terbebas  dari  jeratan  hukum,  dan beberapa  korban  yang  berani  melapor  kepada pihak  yang  berwajib  mendapatkan  teror  baik secara  fisik  maupun  psikis.  Kemudian,  pada tanggal 7 Juli 2022, akun Twitter @PartaiSocmed kembali membuat thread terkait Mas Bechi sebagai terduga pencabulan beberapa santriwati di Pondok Pesantren Shiddiqiyah. Kali ini,  akun  Twitter  tersebut  menguak  beberapa drama  dalam  proses  penangkapan  Mas  Bechi yang  dilakukan  oleh  pihak  kepolisian.  Drama penangkapan  terlihat  dari  beberapa  video amatir  yang  terdapat  pada thread tersebut, seperti  video  situasi  pihak  kepolisian  berusaha memasuki pesantren sebagai tempat persembunyian  Mas  Bechi,  video  suasana blokade yang dilakukan oleh puluhan santriwati pada  saat  proses  penangkapan,  video  rekaman santriwati  yang  merasa  sedih  terkait  proses penangkapan yang sedang dilakukan, dan video Ayah  Mas  Bechi  yang  berjanji  kepada  pihak kepolisian akan mengantarkan anaknya ke Polda. Kedua  tread  tersebut  mengundang  berbagai reaksi dari warganet terkait pihak yang terlibat dalam  kasus  pencabulan  yang  dilakukan  oleh Mas Bechi. Warganet merasa geram kepada Mas Bechi  terkait  perbuatan  pencabulan  yang dilakukan  olehnya.  Selanjutnya,  warganet menilai  Ayah Mas  Bechi  tidak  kooperatif  dalam proses  penangkapan  anaknya.  Ayah  mas  Bechi dinilai  lebih  takut  anaknya  di  penjara  daripada takut  dengan  Tuhan.  Terakhir,  warganet menganggap bahwa pihak pesantren memanfaatkan  para  santri  dan  santriwati Pondok Pesantren Shiddiqiyyah sebagai tameng untuk  melindungi  Mas  Bechi  dari  aparat kepolisian yang ingin menangkapnya. Keragaman  respons  yang  datang  dari masyarakat Indonesia di Twitter sejalan dengan banyaknya  aktor  yang  terlibat  dalam  kasus pencabulan ini. Banyaknya sudut pandang yang muncul  dalam  kasus  ini  dapat  menjadi  hal menarik  untuk  melihat  emosi  warganet  yang mengungkapkan  pendapatnya  di  Twitter terhadap  pihak  yang  terlibat  dalam  kasus pencabulan yang dilakukan oleh Mas Bechi. Penelitian terdahulu mengenai topik reaksi warganet  terhadap  pelecehan  seksual  pernah dilakukan  oleh  Putri,  et.al  (2020) dan  Budiman, et.al (2020). Artikel jurnal yang ditulis oleh Putri , et.al  (2020)  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan data  cuitan  berdasarkan  kelas quid  pro  quo dan hostile  work  environment .  Penelitian  tersebut
menghasilkan  pelecehan  seksual  jenis hostile work  environment sering  terjadi.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  jumlah  kemunculan  cuitan menggunakan  kata  "raped"  sebanyak  273  kali. Selanjutnya, artikel jurnal ditulis oleh Budiman, et.al  (2020)  menghasilkan  bahwa  Twitter menjadi salah satu media sosial yang bebas dan rentan  terhadap  pelecehan  seksual  verbal  di Indonesia  melalui  cuitan.  Hal  ini  dapat  dilihat dari hasil analisis sentimen dari  tiga  ratus  data cuitan yang menunjukkan bahwa nilai sentimen negatif lebih tinggi daripada positif.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas, penulis tertarik untuk menganalisis reaksi sikap dan  emosi  warganet  Twitter  dalam  merespon tindakan-tindakan yang dilakukan oleh berbagai pihak  yang  terlibat  dalam  kasus  pencabulan yang  dilakukan  oleh  Mas  Bechi.  Selanjutnya, rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana reaksi sikap dan emosi dari warganet Twitter  terhadap  tindakan  dari  pihak  yang terlibat  dalam  kasus  pencabulan  Mas  Bechi? Manfaat  dilakukannya  penelitian  ini  agar  dapat menjadi  bentuk  nyata  dan  cerminan  bahwa diskusi  yang  dilakukan  di  media  sosial  tidak lepas  dari  aspek-aspek  psikologis  yang menyertainya serta dapat memberikan perspektif lain terkait diskusi yang dilakukan di media sosial, khususnya Twitter.

## Twitter sebagai Media Ekspresi Emosi
Emosi  merupakan  suatu  respons  baik positif  maupun  negatif  yang  timbul  secara langsung  dan  spesifik  ketika  seseorang berhadapan  dengan  pikiran  internal  dan peristiwa di sekitarnya (Gazzaniga, et.al., 2016). Gazzaniga,  et.al  (2016)  juga  menambahkan bahwa  emosi  dapat  mengubah  pemikiran  dan perilaku  seseorang  atau  mengganggu  apapun yang  sedang  terjadi.  Menurut  Nadhiroh  (2017), macam-macam emosi berasal dari segi efek yang ditimbulkan dibagi menjadi dua, yaitu  positif dan negatif.  Emosi  positif  merupakan  emosi  yang diharapkan  oleh  semua  orang,  seperti  lucu, bahagia,  suka,  dan  senang.  Sedangkan,  emosi negatif merupakan emosi yang tidak diharapkan keberadaannya  di  dalam  diri  seseorang,  seperti marah,  curiga,  cemburu,  takut,  dan  depresi (Nadhiroh,  2017).  Emosi  bersifat  umum  yang dapat  mempengaruhi  sikap  individu  dalam berbagai aspek kehidupan, seperti berhubungan sosial,  membentuk  sikap,  dan  membuat kenangan (Sujana, 2013).
Saat  ini,  emosi  dapat  dideteksi  dengan mudah melalui pemanfaatan big data . Salah satu media  penyedia big  data yang  dapat dimanfaatkan  adalah  Twitter.  Twitter  menjadi layanan microblogging populer yang menyediakan lebih dari 340 juta cuitan per-hari dengan  berbagai  macam  topik  (Sujana,  2013). Banyak  orang  yang  mengekspresikan  emosi
tentang kehidupan sehari-hari mereka  di Twitter baik melalui teks maupun hashtag emosi (Sujana, 2013). Salah  satu  instrumen  yang  berfungsi mendeteksi  emosi  dalam  sebuah  teks  adalah Linguistic  Inquiry  Word  Count  (LIWC).  LIWC merupakan  sebuah instrumen berupa perangkat lunak  yang  berisi  kamus  untuk  mendeteksi sebuah teks dengan lebih dari seratus variabel. Di Indonesia,  masih  cukup  jarang  penelitian  yang menggunakan  LIWC  sebagai  instrumen  utama, terutama pada penelitian yang mengangkat isu di ranah Twitter. Penelitian sebelumnya dari Utomo dan  Karyawati  (2021)  tentang  analisis  sentimen terhadap  kesukuan,  agama,  dan  ras  di  Twitter menggunakan LIWC menunjukkan hasil yang baik, terutama  untuk  analisis  sentimen  negatif. Sementara  itu,  secara  internasional,  LIWC  sudah banyak  digunakan  dalam  penelitian  mengenai Twitter.  Salah  satunya  oleh  Maryn  dan  Dover (2022) tentang analisis sentimen terhadap pelaku kekerasan  berbasis  gender  yang  menunjukkan bahwa  reaksi  emosi  warganet  tidak  tersebar secara merata terhadap para pelaku.
Twitter  merupakan  salah  satu  media sosial yang berperan penting dalam komunikasi digital  di  Indonesia  (Emeraldien,  et.al.,  2019). Media  sosial  ini  pun  menyediakan  ruang  bebas untuk  berkeluh  kesah  tanpa  takut  adanya penilaian  dari  orang  lain.  Bahkan  berdasarkan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Brady  et.al.,
(2021),  adanya feedback positif  secara  sosial terhadap ekspresi kemarahan yang diungkapkan seseorang  di  Twitter  dapat  meningkatkan kemungkinan seseorang mengekspresikan kemarahannya  lagi  di  masa  depan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  desain  platform  yang dimiliki  oleh  Twitter  dapat  mempengaruhi aspek perilaku seseorang dalam menyampaikan atau  mengungkapkan  pendapatnya.  Platform media sosial ini pun menjadi salah satu sumber respons masyarakat Indonesia terhadap fenomena  atau  kasus  yang  terjadi,  termasuk dalam konteks kasus pencabulan yang dilakukan oleh Mas Bechi.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis sentimen untuk membantu menjawab pertanyaan penelitian. Metode analisis sentimen ini digunakan karena tujuan penelitian  ini adalah untuk mengetahui dan membandingkan tingkatan  reaksi  emosi  yang  muncul.  Analisis sentimen  dilakukan  dengan  menggunakan instrumen  perangkat  lunak  yang  dibuat  oleh Boyd,  et.al  (2022),  yakni  Linguistic  Inquiry  and Word Count-22 (LIWC-22). Instrumen ini cocok digunakan  untuk  menganalisis  data  transkrip digital, salah satunya Twitter.

## Instrumen
Data  yang  didapatkan  dianalisis  menggunakan Linguistic  Inquiry  and  Word  Count  (LIWC)  versi terbaru (LIWC-22) yang disusun oleh Pennebaker, et.al  (2022).  LIWC  -  22  digunakan  untuk mendeteksi  emosi  dari  kata  yang  muncul. Perangkat  ini  juga  mengandung  kamus  yang berbasis  dan  terkoneksi  kepada  konstruksi  dan teori  psikologi.  Konstruk  tersebut  dibangun  dari kata-kata,  frasa,  dan  linguistik.  Perangkat  ini mendeteksi  transkrip  verbal  secara  digital  dan dapat membaca teks dari berbagai format, seperti PDF, RTF, docx, CSV, atau xlsx.
Mengacu  pada  dimensi  bahasa  dari LIWC-22 (Pennebaker, et.al., 2022), terdapat dua kategori  konstruk  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  yakni summary  variables (ringkasan variabel) dan psychological processes (proses  psikologis). Summary  variable mengacu pada  variabel  komposit  standar  yang  diubah menjadi  skala  dari  1  hingga  100.  Komponen ringkasan  variabel  yang  diambil  adalah Analytical  Thinking ,  yakni  variabel  yang menunjukkan  tingkatan  seseorang  dalam mengeluarkan pola kalimat formal, rasional, dan pemikiran  hierarkis.  Variabel  ini  diambil  untuk membuktikan  kontras  kalimat  yang  dianalisis karena  semakin  rendah  nilai  analitik,  semakin menunjukkan bahasa yang digunakan cenderung  intuitif  dan  personal.  Variabel  ini pernah digunakan dalam penelitian sebelumnya salah  satunya  oleh  Markowitz  (2022)  yang mengukur tingkat analitik pada sebuah teks.
Mengacu  pada  proses  psikologis, komponen  yang  diambil  adalah  emosi  negatif, emosi  positif,  dan  umpatan.  Emosi  negatif mengacu  pada  penggunaan  kata,  seperti bad, hate, hurt, tired, dsb. Emosi positif  mengacu pada penggunaan kata, seperti good, love, happy, hope, dsb.  Terakhir,  umpatan  mengacu  pada penggunaan  kata shit,  fuckin*,  fuck,  damn, dsb. Tiga komponen tersebut digunakan karena dapat menggambarkan respon emosi warganet melalui kata yang digunakan dalam cuitan di Twitter.
Validitas dan reliabilitas dari LIWC - 22 merupakan  suatu  hal  yang  rumit.  Sebab, pengukuran  yang  dilakukan  menyasar  pada transkrip digital yang alami. Validitas LIWC -22 telah  diuji  dengan  tinjauan  dari  para  ahli terhadap  rancangan  kamus  LIWC – 22.  Untuk reliabilitas,  Boyd,  et.al  (2022)  menyarankan untuk  fokus  pada  hasil  pengujian  Kuder- Richardson  Formula  20  (KR-20).  LIWC – 22 menggunakan  perhitungan  konsistensi  internal dalam  mengukur  keajegannya.  Perlu  diketahui, perhitungan  konsistensi  internal  pada  data cuitan  berbeda  dengan  skala  klasikal  pada umumnya. Perhitungan konsistensi internal dari LIWC  -  22  menggunakan  perhitungan  biner
dengan  penggunaan  hadir  atau  tidaknya  suatu kata  merujuk  pada  kamus  LIWC  -  22  (Kuder  &
Richardson, 1937; Boyd et al. , 2022). Konsistensi internal Kuder-Richardson Formula 20 menunjukkan nilai sebagai berikut: emosi positif (KR-20=0.93),  emosi  negatif  (KR-20=0.95),  dan umpatan (KR-20=0.93). Nilai KR-20 yang berada di  atas  0.90  menunjukkan  konsistensi  internal yang tinggi. Sesuai dengan pernyataan dari Azwar (2017)  bahwa  nilai  konsistensi  internal  >  0.9 sudah tergolong memuaskan.

## Cara Pengambilan Data
Data yang digunakan merupakan transkrip digital dari cuitan warganet di Twitter. Cuitan  tersebut  harus  dalam  konteks  kasus pelecehan seksual yang dilakukan oleh Mas Bechi. Cuitan  tersebut  dapat  berupa  komentar  balasan atau  pun  cuitan  terpisah  yang  mengarah kepada kasus  tersebut.  Dalam  menyaring  data  yang relevan, peneliti menentukan kata kunci tertentu. Untuk  respons  terhadap  Kyai  Mukhtar Mu’thi, ayah  pelaku,  kata  kunci  yang  digunakan  adalah “Mukhtar  Mu’thi”  dan  “Ayah  Mas  Bechi”. Kemudian,  kata  kunci “Shiddiqiyah”  digunakan untuk menyaring cuitan respons terhadap warga Pesantren Shiddiqiyah. Terakhir, kata kunci “Mas Bechi”, “MSAT Bechi”, dan “Bechi” digunakan untuk  mendapatkan  cuitan  respons  terhadap pelaku  pelecehan  seksual.  Peneliti  menggunakan akses API dari Twitter untuk mendapatkan cuitan dari  warganet  Twitter  secara  legal  dengan mendaftar  akun  developer  Twitter.  Kemudian, peneliti  melakukan  pengkodingan  jenis  Python dengan  memanfaatkan  perangkat  lunak  Google Collab untuk mendapatkan cuitan.
Cuitan yang didapatkan sebanyak 1019. Jumlah  tersebut  terbagi  menjadi  tiga,  yakni sebanyak  64  cuitan  pada  kategori  Ayah  Mas Bechi,  818  cuitan  pada  kategori  Mas  Bechi,  dan 137  cuitan  pada  kategori  pesantren.  Jumlah tersebut  merupakan  cuitan  bersih  yang  sudah diseleksi dan dibersihkan menggunakan perangkat  Google  Collab  serta  secara  manual oleh  peneliti.  Sebelumnya,  jumlah  cuitan  kotor yang  didapatkan  melalui  kode  phyton  ada sebanyak  kurang  lebih  lima  ribu  hingga  enam ribu  cuitan.  Cukup  banyak  cuitan  yang dieliminasi karena merupakan berita dan cuitan lain  yang  tidak  sesuai  konteks.  Cuitan  penting yang  diseleksi  untuk  menghindari  adanya pengaruh  variabel  asing  yang  berpotensi mempengaruhi  hasil  penelitian.  Jumlah  cuitan yang  sebanyak  1019  tersebut  dinilai  cukup representatif  karena kasus  yang  diangkat  pada penelitian ini merupakan kasus yang spesifik dan lingkupnya cukup sempit. Setelah itu, data cuitan dialih  bahasa  dari  bahasa  Indonesia  ke  bahasa Inggris  mengingat  LIWC – 22  belum  diadaptasi ke dalam Bahasa Indonesia. Alih bahasa ini tentu
tidak sembarangan. Peneliti melakukan pengecekkan  dan  pengalihan  bahasa  satu persatu cuitan secara manual untuk memastikan  konteks  dan  makna  cuitan  tidak berubah.  Selain  itu,  peneliti  juga  memastikan ulang  makna  dan  konteks  cuitan  yang  dengan mentranslasi  kembali  cuitan  ke  dalam  bahasa Indonesia.  Setelah  konteks  dan  makna dipastikan sama, peneliti melanjutkan proses ke tahap analisis data.

## Analisis Data
Variabel  yang  diukur  adalah  tingkatan  reaksi dari  warganet  Twitter  (cuitan)  yang  berupa komponen  emosi  (positif  atau  negatif)  dalam merespons  kasus  pelecehan  seksual  yang dilakukan  oleh  Mas  Bechi..  Selain  itu,  hal  lain yang  diukur  adalah  komponen  analitik  dan umpatan  dalam  cuitan.  Komponen-komponen tersebut  diukur  sebagai  atribut  dalam melengkapi komponen emosi.
Respons  tersebut  dibagi  menjadi  tiga, yakni  respons  terhadap  Kyai  Mukhtar Mu’thi (ayah pelaku) yang melindungi pelaku, respons terhadap  warga  Pesantren  Shiddiqiyah  yang melindungi  pelaku,  dan  respons  terhadap pelaku  pelecehan  seksual  atau  Mas  Bechi. Kemudian, variabel terikat dalam penelitian ini adalah  reaksi  emosi  dari  warganet  di  Twitter. Data-data tersebut  dianalisis  secara  deskriptif menggunakan  fitur word  cloud pada  LIWC-22
dan  statistik  deskriptif  menggunakan  Jamovi. Selain  itu,  statistik  inferensial  juga  dilakukan dengan  pengujian One-Way  ANOVA untuk melihat  apakah  ada  perbedaan  tingkat  reaksi terhadap  pelaku  kekerasan  seksual/Mas  Bechi, Ayah  dari Mas  Bechi,  dan  Warga atau Lembaga Pesantren Shiddiqiyyah.

## Hasil Penelitian
Jumlah cuitan yang tertera pada table merupakan jumlah  cuitan  keseluruhan  pada  masing-masing kategori.  Mean  proporsi  didapatkan  dari  muatan kata  (analitik,  emosi,  dan/atau  umpatan)  yang terdeteksi  per  total  kata  pada  suatu  cuitan  yang kemudian  dirata-ratakan  per-komponen  dan kategori.  Karena  proporsi  berupa  persentase, jangkauan  skor  adalah antara  0  hingga  100.  Pada komponen  analitik,  rata-rata  skor  proporsi tertinggi ada  pada  kategori  Pesantren  (60.8499). Di  sisi  lain,  rata-rata  skor  proporsi  tertinggi  pada komponen  umpatan  ada  di  kategori  Mas  Bechi (0.8047). Pada respons emosi positif, rata-rata skor proporsi tertinggi muncul pada respons  terhadap kategori Mas Bechi yaitu sebesar 0.7808. Terakhir, pada respons emosi negatif, rata-rata skor tertinggi muncul pada respons terhadap kategori Mas Bechi (1.0356)..  Angka  secara  rinci  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1 Statistik Deskriptif Komponen Kategori Jumlah cuitan  Mean skor proporsi (%) Analitik Ayah Mas Bechi 64 46.7491 Mas Bechi 818 53.5028 Pesantren 137 60.8499 Emosi negatif Ayah Mas Bechi 64 0.2428 Mas Bechi 818 1.0356 Pesantren 137 0.6580 Emosi positif Ayah Mas Bechi 64 0.5359 Mas Bechi 818 0.7808 Pesantren 137 0.5922 Umpatan Ayah Mas Bechi 64 0.0917 Mas Bechi 818 0.2749 Pesantren 137 0.2142
46
Word cloud pada gambar menunjukkan kata-kata  yang  paling  sering  dilontarkan  oleh warganet ketika mengeluarkan cuitan yang
berkaitan  dengan  Mas  Bechi,  Ayah  Mas  Bechi, dan Pesantren dalam konteks kasus pencabulan di  Pesantren  Shiddiqiyyah.  Dapat  dilihat  pada Gambar 1, Gambar 2, dan Gambar 3.

## Gambar 1
Word cloud keseluruhan cuitan

## Gambar 2
Word cloud cuitan kategori Mas Bechi
Gambar 3 Word cloud cuitan kategori Pesantren

## Gambar 4
Word cloud cuitan kategori Ayah Mas Bechi
Keterangan : Gambar didapatkan dari pengolahan word cloud pada LIWC-22. Word  cloud pada gambar menunjukkan kata-kata yang paling sering dilontarkan oleh warganet ketika mengeluarkan cuitan yang berkaitan dengan Mas Bechi, Ayah Mas Bechi, dan Pesantren dalam konteks kasus pencabulan di Pesantren Shiddiqiyyah
48
Hasil  analisis  jumlah  kata  melalui  word  cloud menunjukkan  beberapa  kata  yang  paling  sering muncul.  Kata-kata  tersebut  adalah kasus”, “pencabulan”, “cabul”, “pondok”, “korban”, “polisi”, “hukum” “pencabul”, “korban”,  “izin”, “agama”, “ponpes”,  “Kemenag”  “ditangkapnya”, “bapaknya”,  “DPO”,  dan  “tangkap”.  Hal  tersebut mengindikasikan bahwa warganet Twitter telah melabeli  pelaku  sebagai  pencabul.  Selain  itu, kata “tangkap”  dan  “hukum”  mengindikasikan bahwa  warganet  menginginkan  pelaku  dan ayahnya  juga  segera  ditangkap.  Pada  kategori Pesantren,  warganet  juga  banyak  yang menginginkan    agar      Pesantren  Shiddiqiyyah dicabut  izinnya  sebagai  Lembaga  pendidikan, tetapi  sangat  jarang  warganet  yang  melabeli
negatif  atau  mencaci  secara  langsung  kepada Pesantren.

## Uji Beda One-Way ANOVA
Uji  beda  dilakukan  untuk  melihat  apakah  ada perbedaan  tingkat  reaksi  dari warganet terhadap  masing-masing  kategori.  Pengujian yang dilakukan adalah One-Way ANOVA karena terdapat lebih dari dua kategori atau kelompok. Sebelum  uji  One-Way  ANOVA,  peneliti melakukan  uji  asumsi  homogenitas.  Uji homogenitas  di  sini  dilakukan  dengan  tujuan menentukan  apakah  Uji  One-Way  ANOVA  yang digunakan adalah parametrik atau nonparametrik Tabel 2 Uji homogenitas Levene’ s Kategori F df1 df2 p Analitik 4,78 2 1016 0,009 Emosi negatif 2,44 2 1016 0,088 Emosi positif 2,25 2 1016 0,105 Umpatan 8,42 2 1016 <0,001

## Tabel 3
Uji One-Way Anova (Welch’s) Kategori F df1 df2 p Analitik 4,18 2 138 0,017 Emosi negatif 5,79 2 354 0,003 Emosi positif 0,909 2 166 0,405 Umpatan 8,46 2 237 <0,001
Pada  tabel  2 ,  hasil  uji  homogenitas  Levene’s menunjukkan terdapat komponen tidak memiliki varians  yang  homogen  (p<0.05).  Hal  tersebut sebenarnya  dapat  terjadi  karena  data  yang diambil  merupakan  data  alami  yang  tersedia secara  publik  di  media  sosial.  Oleh  karena  data tidak  homogen  tersebut,  dilakukanlah  uji  One- Way  ANOVA  Welch’s  yang  merupakan  uji  One - Way ANOVA nonparametrik.
Pada  tabel  3,  terlihat  hasil  uji  One-Way ANOVA Welch’s menunjukkan  terdapat  tiga komponen  yang  memiliki  perbedaan  secara signifikan  antar-kategori  (p<0.05),  yakni komponen  analitik  (p=0.017),  emosi  negatif (p=0.003),  dan  umpatan  (p<0.001).  Untuk mengetahui  lebih  rinci  letak  perbedaan  reaksi antarkategori,  peneliti  melakukan  uji Post-Hoc Games-Howell  yang  merupakan  uji  post – hoc untuk statistik nonparametrik. Hasil rinci dapat dilihat pada tabel 4, 5, dan 6.

## Tabel 4
Post Hoc Test  Games-Howell - Analitik Ayah Mas Bechi Mas Bechi Pesantren Ayah Mas Bechi Mean difference – -6,75 -14,10 p-value – 0,332 0,027 Mas Bechi Mean difference – – -0,735 p-value – – 0,052 Pesantren Mean difference – – – p-value – – – Tabel 5 Post Hoc Test  Games-Howell - Emosi Negatif Ayah Mas Bechi Mas Bechi Pesantren Ayah Mas Bechi Mean difference – -0.793 -0,415 p-value – 0,005 0.103 Mas Bechi Mean difference – 0.378 p-value – – 0.374 Pesantren Mean difference – – – p-value – – – Tabel 6 Post Hoc Test  Games-Howell - Umpatan Ayah Mas Bechi Mas Bechi Pesantren Ayah Mas Bechi Mean difference – -0.693 -0.0115 p-value – 0,001 0.996 Mas Bechi Mean difference – 0.7047 p-value – – <.001 Pesantren Mean difference – – – p-value – – –
Pada komponen analitik (tabel 4), terlihat bahwa perbedaan  skor  yang  signifikan  terjadi  antara kategori Pesantren dan Ayah Mas Bechi (p=0.027) dengan mean  difference atau  selisih  rerata  skor proporsi sebesar  -14.10.  Hal  ini  menunjukkan bahwa warganet lebih menggunakan kalimat yang analitis  dan  rasional  ketika  bereaksi  terhadap instansi  pesantren.  Kemudian,  perbedaan  skor yang  signifikan  ada  di  antara  kategori  Ayah  Mas Bechi dan Mas Bechi pada komponen emosi negatif (P=0.005)  dan  umpatan  (P<.001)  yang  secara masing-masing terlihat pada tabel 5 dan 6 . Dengan mean difference sebesar 0.793 pada skor proporsi emosi negatif antara kategori Ayah Mas Bechi dan Mas Bechi, dapat diartikan bahwa warganet lebih memiliki sentimen yang negatif kepada Mas Bechi sebagai  pelaku  utama  dalam  kasus  ini.  Pada komponen umpatan, Mas Bechi juga mendapatkan reaksi  dengan  kalimat  yang  memiliki  unsur umpatan paling tinggi.  Pada komponen  umpatan, terdapat  perbedaan  yang  signifikan  juga  antara kategori Mas Bechi dan pesantren (P<.001) dengan mean  difference sebesar  0.7047.  Temuan  ini  pun menunjukkan  bahwa  komponen  umpatan  dalam cuitan  warganet  cenderung  lebih  ditujukkan kepada  pelaku alih-alih  pada  instansi  terkait. Hal ini  dapat  menjadi  indikasi  bahwa  komponen- komponen  tersebut  lebih  sering  ditemukan  pada cuitan yang ditujukan langsung pada pelaku, yakni Mas Bechi, dibanding ayah pelaku dan Pesantrean Shiddiqiyyah.
Ditemukan  pula  bahwa  reaksi  warganet terhadap pesantren lebih kepada tekanan supaya pesantren  tersebut  dicabut  izinnya.  Selain  itu, waganet  juga  mengaitkan  pesantren  dengan politik  karena  pesantren  tersebut  dianggap memberikan  dukungan  pada  Presiden  Joko Widodo. Misalnya, terdapat cuitan yang berbunyi: ”@mohmahfudmd @Kemenkumham_RI @AliNgabalinNew Lebih hebatnya yg ini, ngga jadi dicabut  izinnya..  Kemarin  alasan  pondok menghalangi penangkapan, sekarang alasannya itu hanya  oknum  saja  tdk  ada  hubungannya  dgn pondok. Kebijakan mencla- mencle krn tekanan” “Padahal  yang  suka  nuduh -nuduh  PKI biasanya  golongan  oposisi.  Sementara  pesantren Mas  Bechi  ini  kan  salah  satu  tempat  yang ngampanyein  Jokowi.  Agak  aneh.  Kalo  tuduhan kepada korbannya  “radikal  atau  intoleran”,  baru agak sedikit masuk akal. Kalo dilihat dari kacamata politik sih, ya”
Sementara itu, bentuk umpatan kepada Mas Bechi cenderung umpatan secara langsung disertai pula mengaitkannya  kepada  Presiden  Joko  Widodo hingga ada pula yang mengaitkannya dengan salah satu tokoh organisasi Islam Front Pembela Islam, Habib Rizieq:
• “Halah  si  mas  bechi  sidiqiyah  bajingan predator santriwati yg dicokok kmren aja pendukung jokowi kok wkkwwkwk”
• Kenapa  panggilannya  Mas  Bechi  mulu,  sih min? Sebut aja dia Bechi Bandot
• “Siap diajak sumpah? Ini bechi apa riziek ya?"

## Diskusi
Mengingat  fokus  aspek  psikologis  dalam penelitian  ini  adalah  emosi,  peneliti  memilih beberapa kategori di dalam konstruk LIWC yang dapat  merepresentasikan  aspek  tersebut, diantaranya  komponen  analitik,  emosi,  dan umpatan. Berdasarkan hasil analisis, komponen analitik, emosi negatif, dan umpatan merupakan komponen yang dominan muncul  pada warganet Twitter  yang  mengeluarkan  cuitan  terhadap kasus  pencabulan  Mas  Bechi.  Hal  ini menunjukkan bahwa dalam dinamika kasus ini, warganet  menunjukkan  perasaan  dan  ekspresi negatif  serta  kemampuan  nalar  dalam  cuitan yang diberikan. Reaksi dan ekspresi cuitan yang serupa  pun  muncul  dalam  topik  yang  dapat dikatakan  sensitif  pula,  yakni  pada  konteks kesehatan,  seperti  Covid-19  dan  penyintas kanker  (Essam  &  Abdo,  2020;  Su,  et.al,  2020; McDonnel,  et.al.,  2020)  dan  isu  sosial  politik, seperti perbedaan ideologi politik dan ekstrimis (Jost & Sterling, 2020; Alizadeh, et.al., 2019).
Emosi  dapat  menjadi  representasi  dari kontrol sosial dan sikap (Parrot dalam Brewer & Hewstone,  2004).  Emosi  negatif  menunjukkan adanya  ketidaksukaan  pada  Mas  Bechi  karena melanggar  norma  sosial. Hal  ini  pun  tidak  dapat dihindarkan  mengingat  warganet  tentu  akan mengekspresikan kebencian lebih besar langsung kepada  pelaku  dibanding  pada  pihak-pihak  lain yang  terlibat.  Selain  itu,  Goldstein  (2019)  juga menyatakan bahwa emosi juga memainkan peran dalam pengambilan keputusan. Dalam konteks ini, warganet  mengambil  keputusan  untuk  bereaksi dengan  mengeluarkan  kata-kata  yang  bernada negatif dan bahkan umpatan tanpa pertimbangan terlebih  dahulu.  Hal  ini  berkaitan  dengan pembentukan sikap berdasarkan afeksi ( affectively  based  attitude )  yang  merupakan pembentukan sikap melalui afeksi atau emosi dan tanpa  pertimbangan  rasional  (Aronson,  et.al., 2018). Di sisi lain, hal ini juga dapat ditinjau dari konsep dual  system  approach dari  Kahneman (2011). Warganet pada kasus ini lebih cenderung menggunakan sistem 1 yang merupakan penilaian secara cepat dan intuitif ketimbang sistem 2 yang memerlukan  pemikiran  lebih  dalam  menilai sesuatu  (Kahneman,  2011;  Goldstein,  2019). Komponen  analitik  yang  lebih  rendah  pada kategori  Mas  Bechi  dan  Ayah  Mas  Bechi kemungkinan  terjadi  karena  emosi  negatif  tadi berpengaruh  pada  kognisi  yang  secara  spontan dan  kurang  pertimbangan  rasional  dalam bereaksi sehingga terbentuk sikap yang berbasis pada afektif (Aronson, et.al., 2018).
Mengacu pada online disinhibition effect , individu  cenderung  merasa  lebih  leluasa  dan tidak terkekang sehingga dapat mengekspresikan  diri  secara  lebih  terbuka  di dunia  maya  (Suler,  2004).  Lebih  lanjut,  Suler
(2004) juga menerangkan bahwa   kecenderungan seseorang yang lebih nyaman dalam menggunakan  bahasa  kasar,  mengungkapkan kritik  keras,  amarah,  ujaran  kebencian,  bahkan hingga  ancaman  melalui  dunia  maya  dapat disebut dengan istilah toxic disinhibition . Watson (2010) juga menyatakan bahwa seseorang dapat lebih  menunjukkan  perilaku  antisosial  dan menunjukkan  emosi  aslinya  ketika  berada  di dunia maya (Rooney, et.al., dalam Attrill, 2015).
Tingginya  komponen  analitik  pada kategori  pesantren  ketimbang  kategori  lainnya menjadi hal menarik tersendiri dalam penelitian ini. Hal ini dapat menunjukkan bahwa warganet cenderung  merefleksikan  secara  logis  dan melakukan  pemikiran  kritis  apabila  berbicara terkait  instansi  yang  berkaitan  dengan  pelaku maupun  korban  dalam  kasus  ini.  Selain  itu, temuan  ini  menunjukkan  pula  kecenderungan warganet  untuk  melindungi  atau  menjaga integritas instansi agar tidak rusak oleh apa yang dilakukan pelaku. Hal ini juga berkaitan dengan fakta bahwa pesantren merupakan suatu instansi yang  lekat  dengan  identitas  agama  Islam sehubungan  mayoritas  penduduk  Indonesia beragama  Islam.  Dalam  menyikapi  pihak Pesantren  Shiddiqiyyah,  warganet  cenderung menggunakan cognitively  based  attitude ,  yakni pembentukan  suatu  sikap  dengan  melibatkan nilai-nilai  yang  sudah  dipegang  sebelumnya (Aronson,  et.al.,  2018).  Warganet  masih menganggap bahwa pesantren masih merupakan  lembaga  institusi  yang  terhormat dan  warganet  pun  tidak  banyak  yang menghakimi  bahwa  pesantren  merupakan sumber  masalahnya.  Selain  itu,  pesantren  yang merupakan instansi agama seolah sudah menjadi salah  satu  unsur  budaya  dan  ciri  khas  di masyarakat  Indonesia  dengan  segala  nilai sejarahnya  pula.  Saroglou  &  Cohen  (2011) menyatakan bahwa agama sudah menjadi bagian dari  budaya  Agama  dan  budaya  bersifat resiprokal dan akan  membentuk kognisi, emosi, dan  perilaku  seseorang  (Saroglou  &  Cohen, 2011).  Agama  beserta  unsur-unsurnya,  salah satunya  adalah  pesantren,  memegang  fungsi dalam tatanan sosial dan memegang peran vital dalam  membangun  kualitas  hubungan  yang positif (Wolfinger dan Wilcox, 2008; Loser, et.al., 2009). Oleh karena itu, tidak heran jika warganet cukup  berhati-hati  dalam  menanggapi  hal  yang berkaitan dengan Pesantren Shiddiqiyyah.
Selain  hasil  di  atas,  emosi  positif ditemukan tidak signifikan dalam penelitian ini. Hal  ini  dapat  terjadi  karena  jenis  kasus  yang
diangkat.  Mengingat  kasus  pencabulan  ini memiliki  kesan  miris,  prihatin,  biadab,  dan beberapa  deskripsi  negatif  lainnya  sehingga reaksi  positif  cenderung  merata  pada  setiap kategori.  Akan  tetapi,  hal  menarik  lain  pun ditemukan terkait hal ini. Emosi positif tertinggi pun  ternyata  ditunjukkan  pada  kata  kunci  Mas Bechi. Menurut peneliti, hal ini ada hubungannya dengan  jenis  bahasa  sarkasme  yang  digunakan atau muncul di cuitan warganet. Selain itu, emosi positif juga terepresentasi dari ungkapan syukur warganet  atas  tertangkapnya  Mas  Bechi  oleh kepolisian.
Hal  lain  yang  menarik  adalah  munculnya kata “Jokowi” dalam word cloud . Meskipun bukan salah  satu  kata  yang  paling  banyak  disebut, adanya  kata “Jokowi” menunjukkan  bahwa terdapat  warganet  yang  menghubungkan  kasus ini kepada Presiden Indonesia, Joko Widodo. Hal tersebut menunjukkan bahwa pembahasan politik memang  menjadi  suatu  yang  sering  diangkat  di Twitter.  Dalam  kasus  ini,  Jokowi  disebut  karena pernah  mengunjungi  Pesantren  Shiddiqiyyah sehingga banyak warganet yang merupakan pihak oposisi  mengaitkan  kasus  ini  dengan  Presiden Joko Widodo.
Twitter menjadi platform yang memberikan efek  besar  bagi  pergolakkan  politik sehingga tidak heran seseorang dapat menemukan  perbincangan  politik  di  Twitter meskipun  konteks  utamanya  bukanlah  tentang politik.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  pengguna Twitter  dapat  secara  langsung  dan  instan memberikan  pandangan  mereka  terhadap  suatu isu yang berkaitan dengan politik (Rooney, et.al., dalam  Attrill,  2015).  Ditambah  lagi,  pengguna Twitter  dapat  menggunakan  identitas  anonim atau  pseudonim  yang  membuat  mereka  merasa bebas untuk mengeluarkan cuitan apa pun.

## Kesimpulan
Sebagai salah satu  platform yang identik dengan kebebasan berpendapat, Twitter  menjadi tempat bagi orang-orang untuk mengekspresikan apa saja yang  menjadi  pikiran  dan  perasaannya  secara leluasa.  Perbedaan  tingkat  reaksi  yang  muncul dari  hasil  analisis  menggunakan  LIWC-22 merupakan  cerminan  dari  bagaimana  warganet memandang  salah  satu  pihak.  Emosi  negatif muncul  pada  semua  kategori  dengan  tingkatan yang  berbeda-beda.  Pada  Mas  Bechi,  warganet jelas  memiliki  sentimen  negatif  atau  sikap ketidaksukaan  karena  ia  menjadi  pelaku pencabulan  dan  membawa  peran  sosial  sebagai anak  seorang  Kyai.  Ayah  Mas  Bechi  atau  Kyai Mukhtar  Mu’thi  mendapatkan  sentimen  yang serupa  karena  melindungi  anaknya  sebagai pelaku  pencabulan  di  samping  status  dan  peran
sosialnya sebagai tokoh agama. Pada Pesantren Shiddiqiyyah,  warganet  cenderung  berhati-hati dalam bereaksi karena pesantren dinilai sebagai instansi yang tidak terlibat dalam kasus tersebut di  samping  pula  nilai  pada  Masyarakat  yang memandang  bahwa  pesantren  merupakan instansi  yang  terhormat.  Tingkatan reaksi yang muncul  juga  merupakan  cerminan  dari bagaimana  masyarakat  memandang  salah  satu pihak  dari  sisi  nilai  dan  sikap  yang  dipegang, terutama  nilai  moral,  agama,  dan  budaya.  Dari situ,  Analisis  sentimen  menggunakan  LIWC merupakan  hal  yang  baik,  tetapi  perlu diperhatikan  pula  bahwa  LIWC  belum  tersedia dalam  bahasa Indonesia  sehingga  perlu penyesuaian yang akurat dalam translasi bahasa. Kemudian, perlu diperhatikan pula bahwa dalam penelitian  ini  pengujian  yang  digunakan  adalah statistika nonparametrik dikarenakan persebaran  data  yang  tidak  homogen.  Hal tersebut  bisa  saja  terjadi  karena  data  yang diambil  merupakan  data  alami  yang tersedia  di Twitter.

## Saran
Kedepannya, diharapkan penelitian terkait ilmu psikologi di ranah siber atau media sosial dapat lebih  digencarkan  lagi.  Hal  ini  berkaitan  erat dengan perkembangan globalisasi ketika banyak orang lebih merasa leluasa dalam mengungkapkan  sesuatu  di  media sosial. Selain itu,  instrumen  LIWC-22  diharapkan  dapat diadaptasi  ke  dalam bahasa  Indonesia  sehingga pengolahan dapat lebih efisien dan akurat.

## Daftar Pustaka
Alizadeh,  M.,  Weber,  I.,  Cioffi-Revilla,  C., Fortunato,  S.,  &  Macy,  M.  (2019). Psychology  and  morality  of  political extremists:  evidence  from  Twitter language  analysis  of  alt-right  and Antifa. EPJ Data Science, 8 (1). https://doi.org/10.1140/epjds/s1368 8-019-0193-9
Aronson,  E.,  Wilson,  T.  D.,  Akert,  R.  M.,  & Sommers,  S.  R.  (2018) .  Social psychology  (10th  ed.) .  New  York: Pearson. Azwar,  S.  (2017). Metode  penelitian  psikologi edisi 2 . Yogyakarta: Pustaka Pelajar
Boyd,  R.  L.,  Ashokkumar,  A.,  Seraj,  S.,  & Pennebaker,  J.  W.  (2022). The development and psychometric properties  of  LIWC-22 .  Austin,  TX:
University  of  Texas  at  Austin. https://www.liwc.app
Brady,  W.  J.,  McLoughlin,  K.,  Doan,  T.  N.,  &
Crockett,  M.  J.  (2021).  How  social
learning  amplifies  moral  outrage expression  in  online  social  networks.
Science  Advances, 7 (33).
https://doi.org/10.1126/sciadv.abe541 Budiman, K., Zaatsiyah, N., Niswah, U., & Faizi, F. M.  N.  (2020).  Analysis  of  sexual harassment tweet sentiment on Twitter in  indonesia  using  naïve  bayes  method through  national  institute  of  standard and technology digital forensic acquisition approach. Journal of Advances  in  Information  Systems  and Technology, 2 (2), 21-30. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.p hp/jaist/article/view/44305 Emeraldien, F. Z., Sunarsono, R. J., & Alit, R. (2019). Twitter  sebagai  platform  komunikasi politik di Indonesia. SCAN-Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, 14(1), 21-30. oai:ejournal.upnjatim.ac.id:article/145 Essam, B. A., & Abdo, M. S. (2021). How do Arab tweeters perceive the COVID-19 pandemic?.  Journal  of  Psycholinguistic Research, 50(3), 507-521. https://doi.org/10.1007/s10936-020-0 9715-6 Gazzaniga,  M.,  Heatherton,  T.,  &  Halpern,  D.
(2016).  Psychological  science  (5th  ed.).
W. W. Norton & Company.
Goldstein,  E.  B.  (2019).  Cognitive  psychology: Connecting mind, research, and everyday experience. Cengage Learning.
Jost,  J.  T.,  &  Sterling,  J.  (2020).  The  language  of politics: ideological differences in congressional  communication  on  social media  and  the  floor  of  Congress.  Social Influence, 15(2 – 4), 80 – 103. https://doi.org/10.1080/15534510.20 20.1871403
Kahneman,  D.  (2011).  Thinking,  fast  and  slow.
Farrar, Straus and Giroux.
Komnas Perempuan. (9 Maret 2022). Peluncuran CATAHU  Komnas  Perempuan  2022: Peningkatan  Jumlah  Kasus  KBG  di  Tahun 2021  Menjadi  Alarm  Untuk  RUU  TPKS Segera  Disahkan.  Komnas  Perempuan. https://komnasperempuan.go.id/kabar  - perempuan-detail/peluncuran- catahukomnas-perempuan-2022,  diakses pada 21 Juli 2022.
Loser, R. W., Hill, E. J., Klein, S. R., & Dollahite, D. C.
(2009).  Perceived  benefits  of  religious rituals  in  the  Latter-Day  Saint  home. Review of Religious Research, 50(3), 345 – 362.
http://www.jstor.org/stable/25593746 Markowitz,  D.  M.  (2022).  Analytic  Thinking  as Revealed  by  Function  Words:  What Does Language  Really  Measure?. PsyArxiv .
Preprints article . https://doi.org/10.31234/osf.io/qx2bv Maryn,  A.  G.,  &  Dover,  T.  L.  (2022).  Who  gets canceled? Twitter responses to gender-based violence allegations.
Psychology  of  Violence .  Advance  online publication. https://doi.org/10.1037/vio0000436 McDonnell,  M.,  Owen,  J.  E.,  &  Bantum,  E.  O. (2020).  Identification  of  emotional expression  with  cancer  survivors: Validation  of  Linguistic  Inquiry  and
Word  Count. JMIR  Formative  Research, 4 (10), e18246. https://doi.org/10.2196/18246
Nabilla,  F.  (7  Juli  2022).  Kronologi  kasus  Mas Bechi  anak  Kiai  tersangka  pencabulan, jadi  DPO  masih  dilindungi  ayah.
Suara.com .https://www.suara.com/ne ws/2022/0  7/07/184912/kronologi- kasus-mas-be  chi-anakkiai-tersangka- pencabulan-jadi-dpo-masih-dilindungi- ayah?page=4, diakses pada 21 Juli 2022.
Nadhiroh,  Y.  F.  (2017).  Pengendalian  emosi. Saintifika  Islamica:  Jurnal  Kajian Keislaman, 2 (1), 53-62. Parrot,  G.  W.  (2004).  The  nature  of  emotion.
Dalam  Brewer,  M.  B.,  &  Hewstone,  M,
Emotion  and  motivation  (1st  ed.) .  (pp.
5 – 20). Wiley-Blackwell.
Pennebaker,  J.  W.,  Boyd,  R.  L.,  Booth,  R.  J.,
Ashokkumar,  A.,  &  Francis,  M.  E. (2022). Linguistic  Inquiry  and  Word Count: LIWC-22 . Pennebaker Conglomerates. https://www.liwc.app Pusiknas  Bareskrim  Polri.  (21  Januari  2022). Tiga pekan, lebih 400  kasus pencabulan pada anak ditangani polisi . https://pusiknas.polri.go.id/deta il_artikel/tiga_pekan,_lebih_400_kasus_ pencabulan_pada_anak_ditangani_polis i, diakses pada 21 Juli 2022.
Putri, T.  A.  M.,  Enri,  U.,  &  Sari,  B.  N.  (2020).
Analisis algoritma naive bayes classifier  untuk  klasifikasi  tweet pelecehan  seksual  dengan  #MeToo. IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer and Information  Technology)5 (2).
https://doi.org/10.31294/ijcit.v5i2.86
3 6
Putsanra,  D.  V.,  &  Raditya,  I.  N.  (8  Juli  2022).
Siapa  MSAT  Mas  Bechi  anak  Kiai Jombang  tersangka  pencabulan  santri. Tirto.id.
https://tirto.id/siapa-msat-mas-bechi-a nak-kiai-jombang-tersangka-pencabula n-santr i-gtRu, diakses pada 21  Juli 2022 Rooney, B., Connolly, I., Hurley, O., Kirwan, G., & Power,  A.  (2015).  Social  media  and networking  behavior.  Dalam  Attrill,  A. Cyberpsychology (1st ed.) . (pp. 88 – 107). New York: Oxford University Press. Saroglou, V., & Cohen, A. B. (2011). Psychology of culture  and  religion. Journal  of  Cross- Cultural Psychology, 42 (8), 1309 – 1319.
https://doi.org/10.1177/00220221114 12254
Su, Y., Xue, J., Liu, X., Wu, P., Chen, J., Chen, C., Liu,
T., Gong, W., & Zhu, T. (2020). Examining the  Impact  of  COVID-19  lockdown  in Wuhan and Lombardy: A Psycholinguistic analysis on Weibo and Twitter. International Journal of Environmental  Research  and  Public Health,17 (12),4552.https://doi.org/10.
3390/ijerph17124552
Schmider,  E.,  Ziegler,  M.,  Danay,  E.,  Beyer,  L.,  & Bühner,  M.  (2010).  Is  It  really  robust?
Reinvestigating  the  robustness  of ANOVA against violations of the normal distribution  assumption. Methodology , 6(4), 147 – 151. https://doi.org/10.1027/1614-2241/a 000016
Sujana,  A.  P.  (2013).  Memanfaatkan  big  data untuk  mendeteksi  emosi. Komputika: Jurnal Sistem Komputer, 2 (2), 1-4.
Suler,  J.  (2004).  The  online  disinhibition  effect.
CyberPsychology  &  Behavior,  7 (3),  321 – 326.
https://doi.org/10.1089/10949310412
91295
Utomo, P. A., & Karyawati, A. E. (2021). Sentiment analysis Of tribal, religion, and race with LIWC. Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer Udayana 7 (3), 443-448. https://doi.org/10.24843/JLK2021.v09.i 03.p16 Watson,  R.  (2010). Future  minds .  London: Nicholas Brealey Publishing. Wolfinger, N. H., & Wilcox, W. B. (2008). Happily ever  after?  Religion,  marital  status, gender and relationship quality in urban families. Social Forces, 86 (3), 1311 – 1337. https://doi.org/10.1353/sof.0.0023