Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.809 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 11-17 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## CYBERBULLYING DETECTION ON TWITTER USES THE SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD
Bayu Indra Kusuma *1 , Aryo Nugroho 2
1,2 Information Systems, Faculty of Computer Science, Universitas Narotama, Indonesia Email: 1 bayu.indra@narotama.ac.id , 2 aryo.nugroho@narotama.ac.id
(Article received: January 05, 2023; Revision: February 03, 2023; published: January 31, 2024)

## Abstract
Social media is a platform that provides facilities for users to engage in various social activities. However, the increasing popularity of social media in the modern era also cannot be separated from the occurrence of several negative impacts, one of which is cyberbullying. Cyberbullying is an action that is done online that can harm the mental and emotional condition of an individual. To reduce this problem, this research aims to investigate the performance  of  the  C-SVC  and  Nu-SVC  algorithms  from  the  Support  Vector  Machine  method  in  classifying cyberbullying sentences. The data used is comments data from the @puanmaharani_ri account on Twitter, which was collected from September 25, 2020, to September 29, 2022, totaling 5,000 data. After the data is collected, it is labeled and preprocessed, and then the data will be weighted using the TF-IDF method. The result of the TF- IDF  will  be  displayed  in  the  form  of  a  word  cloud.  Next,  the  Support  Vector  Machine  method  will  classify cyberbullying sentences using several percentages split combinations such as 60%, 70%, 80%, and 90%. The test results show that the C-SVC method has the highest accuracy of 79.6% at a 70% percentage split, while Nu-SVC has the highest accuracy of 78.9% at a 60% percentage split. From these results, it can be concluded that the Support  Vector  Machine  method  with  the  C-SVC  algorithm  provides  better  results  than  Nu-SVC  in  classifying cyberbullying sentences.
Keywords : C-SVC, cyberbullying. data mining, Nu-SVC, support vector machine.

## DETEKSI CYBERBULLYING PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

## Abstrak
Media sosial adalah platform yang menyediakan fasilitas bagi pengguna untuk melakukan berbagai aktivitas sosial. Namun, penggunaan media sosial yang semakin populer di era modern ini tidak terlepas dari beberapa dampak negatif yang terjadi, salah satunya adalah cyberbullying . Cyberbullying merupakan tindakan yang dilakukan secara online  yang  dapat  merugikan  kondisi  jiwa  dan  kesehatan  mental  seseorang.  Untuk  mengurangi  masalah  ini, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa algoritma C-SVC dan Nu-SVC dari metode Support Vector Machine  dalam  melakukan  klasifikasi  kalimat cyberbullying .  Data  yang  digunakan  adalah  data  komentar  dari postingan akun @puanmaharani_ri di Twitter, yang dikumpulkan pada rentang waktu 25 september 2020 hingga 29  September  2022  sebanyak  5000  data.  Setelah  data  dikumpulkan,  dilakukan  pelabelan  dan preprocessing , kemudian  data  akan  dilakukan  pembobotan  kata  menggunakan  metode  TF-IDF.  Hasil  dari  TF-IDF  akan ditampilkan  dalam  bentuk word  cloud .  Selanjutnya,  metode  Support  Vector  Machine  akan  digunakan  untuk melakukan klasifikasi kalimat cyberbullying dengan menggunakan beberapa kombinasi percentage split seperti 60%, 70%, 80%, dan 90%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode C-SVC menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 79.6% pada percentage split 70%, sedangkan Nu-SVC menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 78.9% pada percentage  split 60%.  Dari  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Support  Vector  Machine  dengan algoritma  C-SVC  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada  Nu-SVC  dalam  melakukan  klasifikasi  kalimat cyberbullying .
Kata kunci : C-SVC, cyberbullying, data mining, Nu-SVC, support vector machine.

## 1. PENDAHULUAN
Media  sosial  merupakan  salah  satu  platform yang  menyediakan  fasilitas  untuk  melakukan
berbagai aktivitas sosial bagi penggunanya. Pengguna media sosial dapat melakukan komunikasi dan  menyampaikan  informasi  melalui  tulisan,  foto,

## 12
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 11-17
atau video. Meskipun media sosial memiliki banyak keuntungan, namun penggunaannya dapat menimbulkan  berbagai  permasalahan,  salah  satunya adalah perundungan di dunia maya atau yang sering disebut cyberbullying . Cyberbullying merupakan  salah  satu  dampak dari kebebasan berinteraksi di media sosial [1], yang dilakukan  dengan  menggunakan  media  teks  dan visual  sebagai  sarana  komunikasi.  Penelitian  terkait cyberbullying di  media  sosial  Twitter  menjadi perhatian  khusus  dalam  studi data  mining .  Karena dampak  dari cyberbullying dapat  menimbulkan perasaan  kekecewaan,  sedih,  depresi,  dan  merasa tidak  berharga  sehingga  korban  akan  menjauh  dari lingkungannya karena merasa kurang percaya diri [2]. Selain  itu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3] menyatakan  bahwa  korban cyberbullying memiliki risiko  lebih  tinggi  untuk  melakukan  bunuh  diri dibandingkan  dengan  mereka  yang  mengalami bullying di dunia nyata.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan analisis sentimen terhadap Puan Maharani pada  media  sosial  Twitter,  dengan  membedakan apakah  teks  komentar  tersebut  termasuk  dalam kategori cyberbullying atau  tidak.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengevaluasi tingkat  akurasi  dari  kedua  metode  pada Support Vector  Machine ,  yaitu  Nu-SVC  dan  C-SVC,  dalam mendeteksi kalimat cyberbullying pada media sosial Twitter.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada bab metode penelitian dilakukan beberapa tahapan  untuk  menyelesaikan  penelitian  “Deteksi Cyberbullying Pada  Twitter  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine ”  yang  diilustrasikan  pada gambar dibawah ini.
Gambar  1. Metode Penelitian
Berdasarkan  gambar  1,  penelitian  ini  dimulai dari  proses  pengambilan  data  dengan  cara crawling komentar pada media sosial Twitter. Selanjutnya data yang  diperoleh  masuk  pada  tahap  pelabelan  yang dilakukan  secara  manual.  Berikutnya  dari  hasil pelabelan  dilakukan preprocessing antara  lain  yaitu tahap casefolding , cleansing , tokenization , stopword removal . Selanjutnya, setiap kata dari dokumen akan dilakukan  pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF dan  dapat  di  visualisasikan  menggunakan Word
Cloud . Dataset yang sudah melalui tahap preprocessing digunakan  untuk  tahap training dan testing dengan menggunakan metode Support Vector Machine dengan  algoritme  C-SVC  dan  Nu-SVC untuk  menentukan  model  yang  paling  akurat  dalam mendeteksi  kalimat cyberbullying pada  Twitter. Dalam  penelitian  ini,  alat  yang  digunakan  dalam menjalankan program adalah Google Colaboratory.

## 2.1. Data Crawling
Pada  penelitian  ini  data  diambil  menggunakan metode crawling memakai library Tweepy  yang memanfaatkan
API Twitter. Metode ini memungkinkan  untuk  mengambil  data  berupa komentar  Twitter  pada  postingan  yang  akan digunakan  sebagai  sumber  data.  Data  yang dikumpulkan  adalah  data  komentar  dari  postingan akun @puanmaharani_ri. Pengumpulan data dilakukan  pada  rentang  waktu  25  september  2022 sampai 29 september 2022.

## 2.2. Pelabelan
Pelabelan data dilakukan secara manual, dengan memberikan label cyberbullying atau non- cyberbullying pada  setiap  komentar  atau  kalimat. Label cyberbullying mengindikasikan bahwa kalimat tersebut negatif dan mengandung unsur perundungan, sedangkan  label non-cyberbullying menunjukkan bahwa kalimat tersebut positif dan tidak mengandung unsur perundungan.

## 2.3. Preprocessing
Data  komentar  yang  didapatkan  dari  hasil crawling pada media sosial Twitter masih belum bisa digunakan.  Data  komentar  tersebut  belum  bisa digunakan karena masih dalam bentuk kalimat yang tidak  terstruktur.  Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya pengubahan  data  menjadi  data  terstruktur  yang memiliki  nilai  numerik  [4].  Tahap  ini  disebut Preprocessing dan  meliputi  beberapa  tahapan diantaranya casefolding, cleansing, tokenization, dan stopword removal .

## 2.3.1. Casefolding
Dalam  menulis  kalimat,  biasanya  terdapat bentuk huruf yang berbeda terkait keseragaman huruf kapital  atau  bukan,  tahap  ini  adalah  proses keseragaman  huruf  [5]. Case  folding merupakan proses penghilangan perbedaan huruf besar dan kecil pada  suatu  kalimat,  sehingga  semua  karakter dianggap  sama.  Misalnya,  kalimat  "Saya  Sedang Makan  Sate"  akan  diubah  menjadi  "saya  sedang makan sate" setelah proses case folding .

## 2.3.2. Cleansing
Pada  tahap  ini  adalah  proses  yang  dilakukan untuk  membersihkan  atribut  yang  tidak  diperlukan dalam  input  data  seperti  simbol  dan  tanda  baca  [6].
Tujuannya adalah  untuk  meningkatkan kualitas data sehingga  lebih  berguna  dalam  analisis  dan pengambilan keputusan.

## 2.3.3. Tokenization
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  untuk pemisahan  kata  dalam  setiap  dokumen  menjadi sebuah token [7]. Setiap bagian yang dipecah disebut token. Contohnya, kalimat "saya sedang makan sate" akan dipecah menjadi beberapa token seperti "saya", "sedang", "makan",  dan  "sate". Token  ini  kemudian digunakan  dalam  proses  TF-IDF  untuk  melakukan pembobotan  kata.  Dengan tokenization ,  data  dapat diolah dengan lebih mudah dan efisien.

## 2.3.4. Stopword Removal
Stopword  Removal merupakan  suatu  proses untuk  menghapus  kata-kata  yang  dianggap  tidak memiiki makna seperti contoh kata ’di’, ’yang’, ’ke’, dan semua kata yang terdapat dalam kamus stopword [8]. Stopword  removal berguna  untuk  mempercepat pemrosesan  teks  dan  mengurangi  ukuran  dokumen, sehingga memudahkan pencarian dan analisis teks.

## 2.4. TF-IDF
Metode  TF-IDF  adalah  metode  statistik  yang banyak  digunakan  untuk  menunjukkan  pentingnya sebuah  kata  dalam  suatu  dokumen  dibandingkan dengan keseluruhan korpus dokumen  [9].Metode TF- IDF  akan  menghitung  nilai  pada  setiap  kata  yang telah diubah menjadi token dalam tahap tokenization sebelumnya.

## 2.5. Word Cloud
Word  cloud merupakan  alat  yang  digunakan dalam  memvisualisasikan  data  teks. Word  cloud merupakan  representasi  dari  kata-kata  yang  paling sering  muncul  di  tweet,  dengan  kata  yang  sering digunakan tampak lebih besar dalam word cloud [10]. Word cloud biasanya digunakan untuk Menampilkan data  teks  yang  cukup  besar  sehingga  memudahkan pembaca  untuk  mengetahui  kata-kata  yang  paling sering muncul.

## 2.6. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine merupakan  suatu metode  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  linear menggunakan algoritma pembelajaran yang didasarkan pada teori optimasi [11]. Support Vector Machine mencoba  mengoptimalkan  batas  pemisah antara  dua  kelas  data  dengan  memaksimalkan  jarak antara  data  dan  batas  pemisah  tersebut. Support Vector  Machine dapat  digunakan  untuk  klasifikasi biner  maupun  multi-kelas.  Metode  ini  biasanya digunakan untuk mengatasi masalah klasifikasi yang memiliki data linier yang tidak terpisah secara jelas. Selain  itu, Support  Vector  Machine juga  dapat digunakan untuk mengatasi masalah klasifikasi non-
linier  dengan  menggunakan  kernel  untuk  mengubah data  ke  dalam  bentuk  yang  dapat  dipisahkan  secara linier.
Metode Support  Vector  Machine memiliki beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan,  di antaranya  adalah  C-SVC  dan  Nu-SVC.  C-SVC adalah  algoritma Support  Vector  Machine yang digunakan  untuk  klasifikasi  dengan  menggunakan parameter C sebagai parameter regularisasinya  [12]. Sedangkan Nu-SVC adalah algoritma Support Vector Machine yang digunakan untuk melakukan klasifikasi  dengan  menggunakan  parameter  nu sebagai  parameter  regularisasinya  [12].  Nu-SVC digunakan  untuk  mengatur  jumlah support  vectors yang  diinginkan.  Kedua  implementasi  ini  dapat digunakan  untuk  mengoptimalkan  akurasi  dari  hasil klasifikasi  yang  dilakukan  oleh Support  Vector Machine .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  tahap  ini menggunakan  metode Support  Vector  Machine dengan  menggunakan  algoritma  C-SVC  dan  Nu- SVC.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  yang telah  melalui  tahap preprocessing .  Pada  proses training  data yang  digunakan  merupakan  data Use Training  Set yang  bertujuan  untuk  mengetahui performa  dari  model  yang  digunakan.  Lalu  yang terakhir  melakukan  pengujian  dengan  beberapa kombinasi percentage  split untuk  mengetahui performa  dari  model  dalam  melakukan  klasifikasi terhadap komentar cyberbullying pada Twitter.

## 3.1. Hasil Crawling
Tabel 1 menampilkan beberapa contoh dari hasil crawling data  menggunakan  library  Tweepy  yang ditulis  dalam  bahasa  pemrograman  Python.  Total jumlah data yang didapatkan melalui crawling adalah 5000  data.  Library  Tweepy  merupakan  salah  satu library Python yang digunakan untuk mengakses API Twitter  dan  melakukan crawling data  dari  media sosial tersebut.
Tabel 1. Hasil Crawling User Comment AsepSul46335267 @puanmaharani_ri Wong cilik yang mba... pengushrnminari @puanmaharani_ri Aku wong cilik tapi pake sepatu bu Kontol893 @puanmaharani_ri Ahahaha. Kontlo. Niatan mau merakyat malah gak ngerti mulai dari mana Hajir11336579 @puanmaharani_ri Mantaab mbak puan..maju trus..smoga jadi presiden. abon_kang @puanmaharani_ri Wes tah puan, rekam jejakmu ora genah blas ðŸ‘Ž

## 3.2. Hasil Pelabelan
Pada tabel 2 menunjukkan hasil pelabelan yang telah dilakukan dengan pelabelan manual. Label yang
14 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 11-17
digunakan  ada  dua  label,  yaitu cyberbullying dan non-cyberbullying .
Tabel 2. Hasil Pelabelan User Comment Label AsepSul463352 67 @puanmaharani _ri  Wong  cilik yang mba... NON- CYBERBULLYI
NG pengushrnminar i @puanmaharani _ri  Aku  wong cilik  tapi  pake sepatu bu NON- CYBERBULLYI
NG
Kontol893 @puanmaharani _ri Ahahaha. Kontlo. Niatan mau merakyat malah  gak  ngerti mulai dari mana CYBERBULLYI NG
Hajir11336579 @puanmaharani _ri Mantaab mbak puan..maju trus..smoga  jadi presiden. NON- CYBERBULLYI NG abon_kang @puanmaharani _ri Wes tah puan, rekam jejakmu ora  genah  blas ðŸ‘Ž CYBERBULLYI NG 3.3. Hasil Preprocessing
Tabel  3  menampilkan  hasil  dari  tahap preprocessing yang telah dilakukan. Tahap preprocessing ini  meliputi  beberapa  langkah,  yaitu casefolding , cleansing , tokenization ,  dan stopword removal .  Langkah-langkah  ini  dilakukan  untuk mengubah  data  mentah  menjadi  data  yang  siap digunakan  dalam  analisis.  Hasil  dari  tahap  ini  akan digunakan  sebagai  input  untuk  tahap  selanjutnya, yaitu tahap training .
Tabel 3. Hasil Preprocessing
Comment Label ['cilik', 'mba'] NON- CYBERBULLYING ['cilik', 'pake', 'sepatu', 'bu'] NON- CYBERBULLYING ['ahahaha', 'kontlo', 'niatan', 'merakyat', 'gak', 'ngerti'] CYBERBULLYING ['mantaab',  'mbak',  'puan',  'maju', 'trus', 'smoga', 'presiden'] NON- CYBERBULLYING ['wes', 'tah', 'puan', 'rekam', 'jejakmu', 'ora', 'genah', 'blas'] CYBERBULLYING

## 3.4. Hasil Visualisasi Word Cloud
Hasil visualisasi word cloud menunjukkan kata- kata cyberbullying dan non-cyberbullying yang sering  digunakan  dalam  berkomentar  pada  media sosial  Twitter.  Ukuran  kata  pada  visualisasi word cloud memiliki  makna seberapa sering kata tersebut digunakan dalam berkomentar, yang artinya pengguna Twitter sering menggunakan kata tersebut sebagai  topik  percakapan  dalam  memberikan komentar.
Gambar 2. Visualisasi Word Cloud Non Cyberbullying
Berdasarkan  gambar  2  hasil  dari  visualisasi word  cloud yang  menunjukkan  kalimat non- cyberbullying dan  bernada  positif  serta  merupakan dukungan dari pengguna media sosial Twitter, kata- kata  yang  ditampilkan  dengan  ukuran  yang  besar dapat  dijadikan  sebagai  contoh  kalimat  yang mencerminkan  karakteristik  tersebut,  misalnya "mantaab mbak puan, maju terus". Kalimat ini tidak mengandung cyberbullying dan  memiliki  nada  yang positif  serta  merupakan  dukungan  dari  pengguna media sosial Twitter.
Gambar 3. Visualisasi Word Cloud Cyberbullying
Visualisasi word cloud dari kalimat cyberbullying pada  gambar  3  menunjukkan  bahwa terdapat  kalimat  yang  bernada  negatif  dan  berisi cyberbullying terhadap  Puan  Maharani.  Dari  kata- kata yang berukuran besar, dapat dibuat suatu kalimat sebagai contoh, seperti "niatan pura-pura merakyat". Visualisasi Word  cloud ini  dapat  menjadi  bahan evaluasi  bagi  Puan  Maharani  dalam  melakukan kampanye.
3.5. Hasil Training Data
Setelah crawling dan preprocessing , data yang telah  diperoleh  digunakan  dalam  proses  pelatihan menggunakan  metode support  vector  machine dengan algoritma C-SVC dan Nu-SVC. Data training set yang digunakan sebanyak 5000 data. Pada tahap ini, metode ini dilatih untuk dapat mengklasifikasikan
kalimat menjadi cyberbullying atau non- cyberbullying .  Hasil  dari  proses  pelatihan  ini  dapat dilihat pada tabel di bawah. Pada tabel ini ditampilkan informasi  mengenai  akurasi  dari  masing-masing metode yang digunakan dalam proses pelatihan.
Tabel 4. Hasil Akurasi C-SVC Data Training Metode Akurasi C-SVC 93.2%
Tabel 4 menunjukkan hasil dari proses pelatihan menggunakan  metode Support  Vector  Machine dengan  algoritma  C-SVC.  Hasil  akurasi  yang diperoleh  menunjukkan  bahwa  ketika  menggunakan data training  set, model  menghasilkan  akurasi sebesar  93.2%.  Ini  menunjukkan  bahwa  model tersebut  cukup  efektif  dalam  memprediksi  kalimat cyberbullying .
Tabel 5. Hasil Akurasi Nu-SVC Data Training nu Akurasi 0.005 73.94% 0.01 78.64% 0.05 99.12% 0.1 99.08% 0.15 99.06% 0.2 99.04% 0.25 98.92% 0.3 98.92% 0.35 98.80% 0.4 98.42%
Tabel  5  menunjukkan  hasil  akurasi  dari  Nu- SVC  yang  menggunakan  data training  set dengan beberapa  parameter.  Hasil  dari  penerapan  Nu-SVC pada data training set menunjukkan bahwa parameter nu 0.05 memiliki akurasi terbaik, yaitu 99.12%. Nilai akurasi  yang  tinggi  ini  menunjukkan  bahwa parameter  tersebut  dapat  melakukan  klasifikasi dengan  baik.  Dengan  demikian,  pada  tahap  data testing,  parameter  nu  0.05  akan  digunakan  untuk mengetahui kemampuannya  dalam melakukan klasifikasi pada data baru. Selain parameter nu 0.05, terdapat beberapa parameter lain yang juga memiliki akurasi  yang  tinggi,  seperti  nu  0.1  dan  nu  0.15. Namun, karena nilai akurasinya lebih rendah daripada parameter  nu  0.05,  maka  parameter  tersebut  tidak dipilih untuk digunakan dalam tahap testing data .

## 3.6. Hasil Testing Data
Pengujian data dilakukan dengan membagi data menjadi  beberapa  bagian  dan  menganalisis  masing- masing  bagian  untuk  mengetahui  seberapa  akurat hasilnya. Hasil dari pengujian data ditunjukkan dalam tabel di bawah ini.
Tabel 6. Hasil Akurasi C-SVC Percentage Split Percentage Split Akurasi 60% 79.4% 70% 79.6% 80% 78.8% 90% 79%
Pada Tabel 6 menampilkan hasil dari beberapa kombinasi percentage  split yang  telah  dilakukan diantaranya  adalah Percentage  Split 60%  dengan akurasi  79.4%,  70%  dengan  akurasi  79.6%,  80% dengan akurasi 78.8%, dan 90% dengan akurasi 79%.
Tabel 7. Hasil Akurasi Nu-SVC Percentage Split Percentage Split Akurasi 60% 78.9% 70% 78.5% 80% 78.2% 90% 78%
Tabel  7  menunjukkan  hasil  akurasi  Nu-SVC menggunakan  parameter  nu  0.05  dengan  berbagai percentage  split. Hasil  terbaik  didapatkan  pada percentage split 60% dengan akurasi sebesar 78.9%, sedangkan  hasil  terendah  terjadi  pada percentage split 90% dengan akurasi 78%.

## 4. DISKUSI
Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine dengan Poly Kernel memiliki  akurasi  yang  paling  optimal  dalam klasifikasi cyberbullying pada  pesan,  dengan  nilai 97.11% [13]. Namun, penelitian lain yang dilakukan oleh  [14]  menunjukkan  bahwa  metode Support Vector Machine secara keseluruhan memiliki akurasi yang lebih tinggi daripada metode Naive Bayes dalam melakukan  klasifikasi  kalimat cyberbullying .  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari berbagai  sumber  seperti  Kaggle  dan  Github.  Hasil akurasi  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode Support  Vector Machine memiliki  nilai  71.25%,  sedangkan Naive Bayes memiliki nilai 52.70%.
Pada penelitian lainnya metode Support Vector Machine juga dinilai memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan Naïve  Bayes ,  Hasil  dari  penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa Support  Vector Machine mendapatkan  akurasi  sebesar  92.02% sedangkan Naïve Bayes mendapatkan akurasi sebesar 81.01% [15].
Penelitian  terkait  lainnya  yang  dilakukan  oleh [16]  yang  membandingkan  metode K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine dengan menggunakan data yang berasal dari teks  obrolan  pada  grup  Whatsapp  “Pascasarjana 2017”.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa K- Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes  Classifier, dan Support  Vector  Machine memiliki  akurasi  masing- masing sebesar 81.32%, 78.95%, dan 81.58%.
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [17] menunjukkan bahwa metode support vector machine memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  79,412%  dalam mendeteksi  kalimat cyberbullying pada  1053  data komentar  yang  diambil  dari  akun  selebgram  di Indonesia. Data tersebut diolah menggunakan bahasa pemrograman R dengan menggunakan Rstudio.
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa metode Support  Vector  Machine memiliki  hasil
16 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 11-17
akurasi yang tinggi dalam melakukan klasifikasi data mining .  Namun,  belum  ada  penelitian  yang membandingkan  penggunaan  C-SVC  dan  Nu-SVC dalam  mengidentifikasi  kalimat cyberbullying pada media sosial Twitter. Hal ini  menjadi penting  untuk diketahui karena dapat membantu dalam meningkatkan efektivitas deteksi kalimat cyberbullying .  Penggunaan  C-SVC  dan  Nu-SVC dapat  memberikan  informasi  yang  lebih  akurat  dan dapat  menghindari  kemungkinan  kesalahan  dalam deteksi kalimat cyberbullying . Oleh karena itu, pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui  seberapa  efektif  kedua  metode  tersebut dalam melakukan deteksi kalimat cyberbullying pada media sosial Twitter.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  diketahui  bahwa  pada  tahap training ,  C- SVC  mendapatkan  akurasi  93.2%,  sedangkan  Nu- SVC  mendapatkan  akurasi  tertinggi  99.12%  dengan parameter  nu  0.05  dan  akurasi  terendah  73.94% dengan  parameter  nu  0.005.  Pada  tahap  pengujian dengan beberapa kombinasi percentage split , C-SVC memiliki  akurasi  terbaik  di  angka  79.6%  dengan percentage  split 70%.  Sedangkan  Nu-SVC  dengan parameter  nu  0.05  mendapatkan  akurasi  tertinggi  di angka 78.9% dengan percentage split 60%. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa metode Support Vector Machine yang  menggunakan  algoritma  C-SVC memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  daripada  Nu-SVC dalam  melakukan  klasifikasi  kalimat cyberbullying pada Twitter.
Pada penelitian ini, data yang digunakan hanya berasal  dari  satu  sumber  media  sosial,  yaitu  Twitter dengan  dataset  sebesar  5000  data.  Pada  penelitian selanjutnya,  dapat  dipertimbangkan  penggunaan dataset  yang  lebih  besar  dari  berbagai  sumber  data yang  berbeda  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat dan dapat dijadikan sebagai rujukan yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Primasti and S. I. Dewi, “Pengaruh media sosial  terhadap  penyimpangan  perilaku remaja  (cyberbullying),” Reformasi ,  vol.  7, no. 2, 2018.
[2] R.  Syah  and  I.  Hermawati,  “Upaya
Pencegahan  Kasus  Cyberbullying  bagi
Remaja Pengguna Media Sosial di Indonesia,” J. Penelit. Kesejaht. Sos. , vol. 17, no.  2,  Art.  no.  2,  Jun.  2018,  doi: 10.31105/jpks.v17i2.1473.
[3] Z.  Peng et  al. ,  “Associations  between Chinese  adolescents  subjected  to  traditional and cyber bullying and suicidal ideation, self- harm and suicide attempts,” BMC Psychiatry , vol.  19,  no.  1,  p.  324,  Dec.  2019,  doi: 10.1186/s12888-019-2319-9.
[4] E.  B.  Santoso  and  A.  Nugroho,  “Analisis Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019 Berdasarkan Komentar Publik Di Facebook,”
Eksplora  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  60–69, Sep. 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[5] M.  Syarifuddinn,  “Analisis  sentimen  opini publik  terhadap  efek  PSBB  pada  twitter dengan  algoritma  decision  tree,  knn,  dan naïve bayes,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no.
1, pp. 87–94, 2020.
[6] A.  Amalia,  D.  Gunawan,  Y.  Fithri,  and  I. Aulia,  “Automated  Bahasa  Indonesia  essay evaluation  with  latent  semantic  analysis,” presented  at  the  Journal  of  Physics: Conference Series, 2019, vol. 1235, no. 1, p. 012100.
[7] Z.  P.  Putra  and  A.  Nugroho,  “Pebandingan Performa  Naïve  Bayes  dan  KNN  pada Klasifikasi  Teks  Sentimen  Jasa  Ekspedisi,” JOINTECS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol.
6, no. 3, pp. 145–152, 2021.
[8] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A. Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF- IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,” INSYST  J.
Intell. Syst. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2019.
[9] A.  Thakkar  and  K.  Chaudhari,  “Predicting stock  trend  using  an  integrated  term frequency–inverse document frequency- based  feature  weight  matrix  with  neural networks,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol.  96,  p.
106684, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106684. [10] F.  Nausheen  and  S.  H.  Begum,  “Sentiment analysis  to  predict  election  results  using Python,”  in 2018 2nd International
Conference on Inventive Systems and Control (ICISC) ,  Coimbatore,  Jan.  2018,  pp.  1259– 1262. doi: 10.1109/ICISC.2018.8399007.
[11] A. M. Puspitasari, D. E. Ratnawati, and A. W. Widodo, “Klasifikasi penyakit gigi dan mulut menggunakan metode Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. E-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[12] V. R. Oktavia, “Aplikasi Deteksi Kejadian di Jalan  Raya  berdasarkan  Data  Twitter Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine,” 2018.
[13] S. I. Noviantho and L. Ashianti,
“Cyberbullying  classification  using  text mining,”  in 2017 1st International Conference on Informatics and
Computational Sciences (ICICoS) , 2017, pp. 241–246.
[14] R.  R.  Dalvi,  S.  Baliram  Chavan,  and  A. Halbe,  “Detecting  A  Twitter  Cyberbullying
Using  Machine  Learning,”  in 2020  4th International  Conference  on  Intelligent Computing  and  Control  Systems  (ICICCS) , Madurai, India, May 2020, pp. 297–301. doi: 10.1109/ICICCS48265.2020.9120893.
[15] J.  O.  Atoum,  “Cyberbullying  Detection Through  Sentiment  Analysis,”  in 2020
International  Conference  on  Computational Science  and  Computational  Intelligence
(CSCI) , Las Vegas, NV, USA, Dec. 2020, pp. 292–297. doi:
10.1109/CSCI51800.2020.00056.
[16] I.  Saputra  and  D.  Rosiyadi,  “Perbandingan Kinerja  Algoritma  K-Nearest  Neighbor, Naïve  Bayes  Classifier  dan  Support  Vector
Machine  dalam  Klasifikasi  Tingkah  Laku
Bully  pada  Aplikasi  Whatsapp,” Fakt. Exacta , vol. 12, no. 2, p. 101, Jul. 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i2.4181.
[17] M.  Andriansyah et  al. ,  “Cyberbullying comment classification on Indonesian Selebgram  using  support  vector  machine method,”  in 2017  Second  International Conference  on  Informatics  and  Computing (ICIC) ,  Jayapura,  Nov.  2017,  pp.  1–5.  doi: 10.1109/IAC.2017.8280617..