## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.5, No.1, Agustus 2020, pp. 45 -52, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4962
Klasifikasi Komentar Bullying pada Instagram Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Reski Mai Candra 1 , Anindya Nanda Rozana 2
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau 1,2 reski.candra@uin-suska.ac.id 1 , anindya.nanda.rozana@students.uin-suska.ac.id 2 Article Info Abstrak History: Dikirim 5 Mei 2020 Direvisi 2 Juni 2020 Diterima 14 Juli 2020 Bullying  salah  satu  tindakan  negatif  yang  dilakukan  oleh  manusia secara  terus  menerus  atau  berulang  kali.  Tindakan  ini  sering menyebabkan korban menjadi tidak berdaya, terluka secara fisik dan mental.  Tindakan  bullying  kini  telah  memasuki  dunia  sosial  media. Instagram  menjadi  salah  satu  media  sosial  yang  menjadi  tempat terjadinya bullying melalui komentar pada foto/video yang diunggah oleh  artis/selebgram.  Salah  satu  cara  mewaspadai  tindakan  bullying adalah  dengan  cara  mengklasifikasi  komentar  yang  bersangkutan  di media  sosial  (dalam  hal  ini  Instagram)  menggunakan  metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Jumlah data yang digunakan sebanyak 1000 data, dimana 500 merupakan bullying dan 500 tidak bully.  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu seseorang untuk mengetahui perbedaan komentar bullying dan yang bukan bullying. Metode KNN telah diuji menggunakan 5 nilai k yang berbeda (7, 9, 11, 13, 15) dengan pembagian data 70:30, 80:20 dan 90:10  menggunakan  confusion  matrix,  dengan  masing-masing  fold yang  dibentuk  4,  5  dan  10  sehingga  menghasilkan  total  95-fold pengujian,  pengujian  ini  menghasilkan  akurasi  rata-rata  sebesar 58,83%.  Terdapat  akurasi  tertinggi  pada  k  13  dengan  perbandingan 90:10 data pada fold ke 6 yaitu sebesar 77%.
Kata Kunci: Bullying Klasifikasi KNN
K-Nearest Neighbor Komentar Instagram
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## Koresponden:
Reski Mai Candra Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl.H.R. Soebrantas No.155 KM 18 Simpang Baru Panam, Pekanbaru 28293 Email: reski.candra@uin-suska.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Bullying  merupakan  salah  satu  tindakan  negatif  yang  dilakukan  oleh  manusia  secara  terus menerus atau berulang-ulang. Tindakan ini kerap kali menyebabkan korban tidak berdaya, terluka secara  fisik  maupun  mental  [1].  Bullying  mengakibatkan  dampak  yang  dapat  mengancam  setiap pihak yang terlibat, baik pihak yang di-bully, pihak yang mem-bully dan pihak yang menyaksikan bullying [2]. Turunnya kesehatan fisik dan mental merupakan pengaruh buruk dari bullying. Dalam kasus  yang  berat,  bullying  dapat  menjadi  penyebab  tindakan  yang  fatal,  seperti  bunuh  diri  dan lainnya.
Media  sosial  Instagram  merupakan  sebuah  media  internet  yang  memungkinkan  pengguna merepresentasikan  dirinya  maupun  berinteraksi,  bekerja  sama,  berbagi,  berkomunikasi  dengan
46
pengguna lain dan membentuk ikatan sosial secara virtual [1]. Media sosial yang semakin diminati masyarakat  khususnya  kalangan  kaum  milenial  saat  ini  adalah  Instagram.  Instagram  mempunyai suatu  alat  penyampaian  pesan  (aplikasi)  untuk  bisa  berkomunikasi  dengan  khalayak  secara  luas dengan saling berbagi foto atau video, yang di dalamnya juga terdapat fitur-fitur lain seperti DM (Direct Message), comment, love, dan lain-lain. Sistem sosial pada Instagram menghubungkan antara satu akun dengan akunya lainnya dengan menjadi follower atau following. Hubungan komunikasi antara sesama pengguna Instagram dapat terjalin dengan memberikan tanda love dan komentar pada foto atau video yang telah diunggah oleh pengguna lainnya. Namun pemanfaatan komunikasi melalui komentar Instagram ini banyak disalahgunakan oleh pengguna yang belum memahami etika-etika dalam  bersosialisasi  pada  dunia  maya,  sering  terlihat  ejekan,  caci,  maki,  dan  bully-an  melalui komentar pada Instagram dan apabila berkelanjutan akan menjadi tindakan Cyberbullying.
Penelitian  sebelumnya  membahas  tentang  penggunaan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk menganalisis  sentimen  data  komentar  komentar  sosial  media  Facebook  [3].  Penelitian  tentang penggunaan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  untuk  deteksi  komentar  negatif  Instagram.  Hasil akurasi menggunakan metode Naive Bayes sebesar 76,7% sedangkan hasil akurasi menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor  sebesar  79,21%.  Maka,  dalam  penelitian  ini  metode  K-Nearest Neighbor dianggap lebih baik digunakan untuk mengklasifikasi data komentar [4]. Penelitian yang lain  menganalisis ” sentimen cyberbullying pada  komentar  instagram  dengan  metode  klasifikasi Support Vector Machine , ” penelitian ini mencapai hasil akurasi terbaik sebesar 90%, precisio sebesar 94,44%, recall sebesar 85% dan f-measure sebesar 89,47% dengan komposisi data latih 50% dan data uji 50% tanpa mengimplementasikan algoritma Lexicon Based Features [5].
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  merupakan  metode  klasifikasi  yang  mana  data  baru dikelompokkan  berdasarkan  jarak  data  tersebut  ke  tetangga  terdekatnya  [4].  Hasil  klasifikasi didapatkan dari kelas yang paling banyak muncul. K-NN termasuk algoritma yang sering digunakan untuk klasifikasi teks dan data. Metode K-Nearest Neighbor adalah salah satu metode berbasis NN yang paling tua dan populer. Metode ini menggunakan nilai k untuk menyatakan jumlah tetangga terdekat yang terlibat dalam penentuan prediksilabel kelas pada data uji. Setelah terpilih kemudian dilakukan  voting  kelas  dari  K  tetangga  terdekat  tersebut.  Kelas  dengan  jumlah  suara  tetangga terbanyaklah yang diberikan sebagai label kelas hasil prediksi pada data uji tersebut [6].
Algoritma ini bertujuan untuk mengklasifikasikan objek menurut atribut dan sampel data latih [7]. Seperti halnya K-means, metode ini cukup sederhana, tidak ada asumsi mengenai distribusi data, mudah diaplikasikan dan sering dipakai dalam kasus nyata [7]. Di bawah ini adalah tahapan langkah algoritma K-NN:
1. Tentukan k
2. Hitung jarak data baru dengan semua data training.
3. Urutkan jarak tersebut dari yang terdekat
4. Periksa kelas k tetangga terdekat
5. Kelas data baru = Kelas mayoritas k tetangga terdekatnya

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  pedoman  atau  tahapan  dalam  melakukan  penelitian.  Metode penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  yang  diinginkan. Berikut tahapan-tahapan dalam penelitian:

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah nama akun instagram artis atau selebgram, pemberi komentar, dan teks komentar. Komentar Instagram yang digunakan sebagai data latih dan data uji dikumpulkan melalui akun Instagram artis atau selebgram Indonesia yang memiliki jumlah follower di atas 500 ribu.
Dari nama-nama akun instagram artis atau selebgram, dipilih. Kemudian dilakukan pelabelan secara  manual.  Proses  pengambilan  data  komentar  Instagram  dilakukan  secara  manual  dengan mengunjungi profil akun Instagram artis/selebgram dan memilih foto/video yang akan menjadi objek penelitian dengan dataset sebanyak 1.000 komentar yang menggunakan bahasa Indonesia. Kemudian
komentar dari foto/video tersebut akan di-copy dan disusun ke dalam Microsoft Excel dan dilakukan Pelabelan manual oleh seorang dosen pakar Bahasa Indonesia Jurusan Pendidikan Bahasa Indonesia UIN Suska Riau bernama Dra. Murny, M. Pd.
Tabel 1 dibawah ini adalah contoh data komentar yang telah dikumpulkan dan diberi label kelas bullying dan tidak bullying . Tabel 1. Contoh Data Komentar.
No  Instagram Komentar Komentator Kelas D1  rosameldianti DASAR MUKA COMBERAN!! feby_rahma9 Bully D2  rosameldianti Penyanyi dgn suara terbagus dan gak jelek yaitu kakak ro.ni6172 Tidak Bully D3  rosameldianti Jelek ya wajah di tv aneh ih sama di ig edit jago pake aplikasi apa kak lid2737 Bully D4  rosameldianti horeeeee nggak pernah manggung2 adityazuka Tidak Bully D5  rosameldianti Cieeeee yg di usir Penonton...... Wkkwkwkwk amel_yeyen Tidak Bully D6  rosameldianti Lupa ngedit ya sayyyaang muka lu buluk tuh 🤣 " # $ % & ' evie_fc Bully

## 2.2 Analisa Preprocessing
Praproses  ( Preprocessing )  data  merupakan  langkah  penting  dalam  melakukan  analisa klasifikasi dengan tujuan untuk membersihkan data dari unsur-unsur yang tidak dibutuhkan untuk mempercepat proses klasifikasi. Gambar 1 di bawah ini, merupakan flowchart tahapan praproses data yang digunakan.
Gambar 1. Flowchart Tahapan Preprocessing.
Melakukan penjelasan tahapan Preprocessing Komentar pada Data nomor D1,
D1  rosameldianti DASAR MUKA COMBERAN!! feby_rahma9 Bully
a. Tokenizing
Pada  proses Tokenizing ini,  memisahkan  setiap  kata  dari  komentar  di  dalam  dokumen  yang mulanya berupa kalimat-kalimat menjadi kata-kata dan menghilangkan tanda baca.
Tabel 2. Tokenizing
D1
dasar muka comberan
Mulai Tokenizing Case Folding Cleaning Normalisasi Filtering Selesai Stemming
48
b. Case Folding
Pada  proses Case  Folding ,  menyeragamkan  seluruh  kata  dari  komentar  di  dalam  dokumen menjadi huruf kecil semuanya.
Tabel 3. Case Folding No Hasil Cleaning Hasil Case Folding D1 DASAR MUKA COMBERAN dasar muka comberan
c. Cleaning Pada  proses Cleaning ,  membersihkan  data  komentar  dari  komponen-komponen  yang  tidak memiliki  hubungan  dengan  informasi  yang  ada  pada  dokumen,  seperti  karakter  atau  simbol (@#$%^&*()_+”:{}<>.,?!~/[]),  angka, link  url (http;//link.com), hastag (#),  dan mention (@username).
Tabel 4. Cleaning No Komentar Hasil Cleaning D1  DASAR MUKA COMBERAN !! DASAR MUKA COMBERAN
d. Normalisasi
Pada proses Normalisasi, kata komentar dikembalikan ke kata yang tidak baku kedalam kata baku dalam kamus bahasa Indonesia.
Tabel 5. Normalisasi
D1
dasar
muka comberan
e. Filtering
Pada  proses Filtering, membuang  kata  komentar  yang  tidak  penting  dan  tidak  berpengaruh untuk proses klasifikasi. Dengan menggunakan penghapusan stopword removal.
Tabel 6. Filtering
D1
muka
comberan
f. Stemming
Pada  proses Stemming, pengubahan  kata  komentar  yang berimbuhan  menjadi  kata  dasarnya. Algoritma stemming yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  ECS  ( Enhanced  Confix Stripping ).
Tabel 7. Stemming
D1 muka comberan

## 2.3 Pembobotan TF-IDF
Merupakan ” tahapan terakhir setelah preprocesing . “ Pada tahapan indexing ini menggunakan tf dan idf , proses pembobotan yang dilakukan yaitu mengubah kata komentar menjadi bentuk vektor. Tahapan-tahapan yang dilakukan pada proses ini yaitu menghitung documen frequency ( df ), term frequency ( tf ), dan inverse document frecuency ( idf ) dari setiap kata pada komentar.
2.4 Analisa Metode K-Nearest Neighbor
Pada “ tahap ” ini,  dilakukan  analisa  metode  klasifikasi  yang  diperoleh  dengan  data  latih. Flowchart proses K-Nearest  Neighbor dalam  klasifikasi  penelitian  ini  akan  diperlihatkan  pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Flowchart Proses Klasifikasi
Adapun langkah-langkah metode K-Nearest Neighbor adalah: ”
a. Tentukan k
b. Hitung jarak data baru dengan semua data training. Ukuran jarak yang digunakan: Euclidean distance
𝑑(𝑝. 𝑞) = 𝑑(𝑞. 𝑝) = ((𝑞 ! − 𝑝 ! ) " + (𝑞 " − 𝑝 " ) " + ⋯ + (𝑞 # − 𝑝 # ) " (1)
= (∑ (𝑞 ! − 𝑝 ! ) " # $%!
c. Urutkan jarak tersebut dari yang terdekat
d. Periksa kelas k tetangga terdekat
e. Kelas data baru = Kelas mayoritas k tetangga terdekatnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi  terdiri  dari  2  kelas:  kelas bullying dan  tidak bullying ,  dengan  500  komentar bullying dan 500 komentar tidak bullying . Perbandingan dataset yang digunakan adalah 70:30, 80:20 dan 90:10. Tabel 8 berisikan rincian dataset yang digunakan: ”
Tabel 8. Rincian Dataset Data Komentar Data Latih 900 (90%) Data Uji 100 (10%) Latih Uji Jumlah Kelas Bully 450 50 500 Tidak Bully 450 50 500 Jumlah 900 komentar 100 komentar 1000 komentar
Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan confusion  matrix ,  pengujian confusion  matrix dilakukan dengan cara menguji data latih menjadi data uji sebanyak 3 kali pengujian. Menggunakan 1000  data  komentar  menggunakan  5  nilai k yang  berbeda  (7,  9,  11,  13,  15)  dengan  mekanisme pengujian data latih dan data uji menggunakan perbandingan 70:30, 80:20, 90:10. Pada pengujian 70:30  menggunakan  k-fold  sebanyak  4  kali,  sedangkan  perbandingan  80:20  sebanyak  5  kali  dan
Mulai Tentukan nilai k Urutkan jarak dari yang terbesar ke terkecil Tentukan kategori
Simpan Hasil
Selesai Hitung jarak menggunak rumus Euclidean Distance
50
perbandingan 90:10 sebanyak 10 k-fold. Penentuan fold pada tiap perbandingan didapatkan dari hasil jumlah keseluruhan data dibagi dengan data uji. Tujuan pengujian ini digunakan untuk mencari data yang  memiliki  nilai  optimal  atau  nilai  yang  sama,  antara  kelas  awal  dengan  hasil  menggunakan metode K-Nearest Neighbor.
a. Pengujian akurasi perbandingan 70:30
Pengujian pertama dilakukan perbandingan 70:30 dari 1000 data, sehingga terbentuk data uji sebanyak  300  data  dan  data  latih  sebanyak  700  data.  Agar  pengujian  ini  seimbang,  maka pengujian pada perbandingan ini dibagi menjadi 4-fold.
Tabel 9. Pengujian k-13 Perbandingan 70:30 Fold  Label Benar  Label Salah Recall Akurasi 1 145 155 90,7% 48,33% 2 158 142 94,22% 52,84% 3 168 132 92,73% 56% 4 165 135 92,81% 55%
Pada tabel 3 telah dilakukan pengujian terhadap k-7, k- 9, k-11, k-13, k-15 dengan perbandingan 70:30, setelah dilakukan pengujian diambil pengujian k-13 yang mempunyai akurasi tinggi pada fold ke-3 dengan akurasi 56%.
b. Pengujian akurasi perbandingan 80:20
Pengujian kedua dilakukan dengan perbandingan 80:20 dari 1000 data, sehingga terbentuk data uji  sebanyak  200  data  dan  data  latih  sebanyak  800  data.  Agar  pengujian  seimbang,  maka pengujian pada perbandingan ini dibagi menjadi 5-fold.
Tabel 10. Pengujian k-13 Perbandingan 80:20
Fold  Label Benar Label Salah Recall Akurasi 1 104 96 91,94% 52% 2 71 129 92,815% 35,5% 3 118 82 95,095% 59,3% 4 98 102 95,40% 49% 5 123 77 93,715% 61,5%
Pada tabel 4 telah dilakukan pengujian terhadap k-7, k- 9, k-11, k-13, k-15 dengan perbandingan 80:20, setelah dilakukan pengujian diambil pengujian k-13 yang mempunyai akurasi tinggi pada fold ke-5 dengan akurasi 61,5%.
c. Pengujian akurasi perbandingan 90:10
Pengujian ketiga dilakukan dengan perbandingan 90:10 dari 1000 data, sehingga terbentuk data uji  sebanyak  100  data  dan  data  latih  sebanyak  900  data.  Agar  pengujian  seimbang,  maka pengujian pada perbandingan ini dibagi menjadi 10-fold.
Tabel 11. Pengujian k-13 Perbandingan 90:10
Fold  Label Benar Label Salah Recall Akurasi 1 67 33 91,78% 67% 2 51 49 94,31% 51% 3 39 61 92,26% 39% 4 36 64 94,41% 36% 5 61 39 96,36% 61%
51 6 77 23 96,56% 77% 7 58 42 97,21% 58% 8 59 41 94,57% 59% 9 63 37 91,16% 63% 10 59 41 97,75% 59%
Pada tabel 5 telah dilakukan pengujian terhadap k-7, k- 9, k-11, k-13, k-15 dengan perbandingan 90:10, setelah dilakukan pengujian diambil pengujian k-13 yang mempunyai akurasi tinggi pada fold ke-6 dengan akurasi 77%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  tahapan-tahapan  metodologi  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  maka  dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
a. Metode K-Nearest Neighbor dapat diterapkan untuk klasifikasi bully dan tidak bully pada komentar Instagram.
b. Klasifikasi  bully  dan  tidak  bully  pada  komentar  Instagram  menggunakan  K-Nearest Neighbor  ini  telah  berhasil  mengklasifikasikan  komentar  bully  dan  tidak  bully,  dengan akurasi tertinggi terdapat pada k 13 dengan perbandingan 90:10 data pada fold ke 6 yaitu sebesar 77%, sedangkan akurasi terendah terdapat pada k 11 dengan perbandingan data 90:10 pada fold ke 1 yaitu sebesar 35%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  (pihak  pemberi  dana)  yang  telah  memberi dukungan financial terhadap penelitian ini. (Penjelasan ini dibuat jika penelitian ini mendapatkan pendanaan dari pihak lain)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nasrullah,  R.  (2017). Media  Sosial:  Perspektif  Komunikasi,  Budaya,  dan  Sosioteknologi. Bandung: Simbiosa Rekatama Media.
[2] Priyatna,  A.  (2010). Let's  End  Bullying:  Memahami,  Mencegah  &  Mengatasi  Bullying. Jakarta: Elex Media Komputindo
[3] Salam, A., Zeniarja, J., & Uswatun Khasanah, R. S. (2018). Analisis Sentimen Data Komentar Sosial  Media  Facebook  Dengan  K-Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus:  Akun  Jasa  Ekspedisi Barang J&T Ekspress Indonesia). Prosiding SINTAK, 480-486.
[4] Ismiati,  M.  B.  (2018).  Deteksi  Komentar  Negatif  Di  Instagram  Menggunakan  Algoritma Naives Bayes Classifier.
[5]  Luqyana, W. A., Cholissodin, I., & Perdana, R. S. (2018). Analisi Sentimen Cyberbullying Pada  Komentar  Instagram  Dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer .
[6] Prasetyo, E. (2014). Data Mining: Mengolah Data menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: ANDI.
[7] Nugroho,  M.,  &  Santoso,  H.  (2017).  Klasifikasi  Dokumen  Komentar  pada  Situs  Youtube menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
52

## BIOGRAFI PENULIS
Reski  Mai  Candra obtained  Bachelor  Degree  in  Informatics  Engineering  from  Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau in 2009, obtained Master Degree in Computer Science from Universiti Teknologi Malaysia (UTM) in 2013. he has been a Lecturer with the Department of Informatics Engineering, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, since 2010. His current research interests include Human Computer Interaction, UI/UX Design, Deep learning and Natural Language Processing (NLP).
Anindya Nanda Rozana obtained Bachelor Degree Informatics Engineering from Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau in 2019. His current research interests include natural language processing and machine learning.