Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1908 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1085-1091 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF NAÏVE BAYES AND INFORMATION GAIN ALGORITHMS IN CYBERBULLYING SENTIMENT ANALYSIS ON TWITTER
Dinda Septia Ningsih 1 , Ryan Randy Suryono *2
1,2 Information System, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
Email: 1 dinda_septia_ningsih@teknokrat.ac.id , 2 ryan@teknokrat.ac.id
(Article received: February 28, 2024; Revision: March 22, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
In the current digital era, cyberbullying is very easy to do because access to various social media platforms is very easy to obtain. Generation Z is a generation born in the era of digital technology advancement, being one of the parties that plays a role in the increasing cases of cyberbullying. The twitter social media platform is one of the platforms that is often used as a place for cyberbullying in Indonesia. With the alarming impact, this research aims to analyze cyberbullying cases on twitter. By comparing Naïve Bayes and Information Gain algorithms, this research will provide accuracy results from tweet data containing cyberbullying content. The dataset used comes from twitter with the time span of collecting the dataset is from January 05, 2024 to January 25, 2024. The dataset is then processed to produce a clean dataset that is ready to be tested using both algorithms. In this study, testing the two algorithms using the K-fold Cross Validation technique resulted in variations in each test. In testing both algorithms,  an  accuracy  level  is  obtained  that  indicates  how  successful  the  model  is  in making  predictions.  In simple terms, this accuracy assesses how effective the model is in predicting cyberbullying sentiment in datasets from  Indonesian  twitter.  Testing  the  Naïve  Bayes  algorithm  obtained  an  accuracy  of  92.3%.  Testing  the Information Gain algorithm has an accuracy of 97.8%. From the results obtained, it can be concluded that the Information  Gain  algorithm  gets  higher  accuracy  than  the  Naïve  Bayes  algorithm  for  cyberbullying  sentiment analysis on Indonesian twitter.
Keywords : Cyberbullying, Generation Z, Information Gain, Naïve Bayes.

## PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN INFORMATION GAIN DALAM ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING DI TWITTER

## Abstrak
Dalam era digital saat ini tindakan cyberbullying sangat mudah dilakukan karena akses ke berbagai platform media sosial yang sangat mudah didapatkan. Generasi Z ialah generasi yang dilahirkan di era kemajuan teknologi digital, menjadi salah satu pihak yang berperan dalam meningkatnya kasus cyberbullying . Platform media sosial twitter menjadi salah satu paltform yang yang sering digunakan sebagai tempat berlangsungnya tindakan cyberbullying di  Indonesia.  Dengan  adanya  dampak  yang  menghawatirkan  penelitian  ini  bertujuan  untuk  manganalisis  kasus cyberbullying yang  ada  di twitter .  Dengan  mambandingkan  algoritma Naïve  Bayes dan Information  Gain penelitian  ini  akan  memberikan  hasil  memberikan  hasil  akurasi  dari  data tweet yang  mengandung  konten cyberbullying . Dataset yang digunakan berasal dari twitter dengan rentang waktu pengumpulan dataset adalah dari 05 Januari 2024 sampai dengan 25 Januari 2024. Dataset lalu diproses untuk manghasilkan dataset bersih yang siap di uji menggunakan kedua algoritma. Dalam penelitian ini pengujian kedua algoritma menggunakan teknik K-fold  Cross  Validation yang  meghasilkan  variasi  pada  setiap  pengujian.  Dalam  pengujian  kedua  algoritma, diperoleh tingkat akurasi yang mengindikasikan seberapa berhasilnya model dalam melakukan prediksi. Secara sederhana, akurasi ini menilai seberapa efektif model dalam memprediksi sentimen cyberbullying dalam dataset dari twitter Indonesia.  Pengujian  algoritma Naïve  Bayes diperoleh  akurasi  sebesar  92,3%.  Pengujian  algoritma Information  Gain akurasi  sebesar  97,8%.  Dari  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Information Gain mendapatkan akurasi yang lebih tinggi dari pada algoritma Naïve Bayes untuk analisis sentimen cyberbullying di twitter Indonesia.
Kata kunci : Cyberbullying, Generasi Z, Information Gain, Naïve Bayes..
1086 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1085-1091

## 1. PENDAHULUAN
Cyberbullying atau  perundungan  dunia  maya ialah  intimidasi  atau  perundungan  yang  dilakukan dengan menggunakan teknologi digital [1]. Tindakan yang  dilakukan  yakni  menyebarkan  pesan  yang merendahkan, menghina, atau mengancam orang lain di  internet.  Dengan  perkembangan  teknologi  yang pesat, serta mudahnya akses ke platform media sosial dan  anonimitas  yang  memungkinkan  pelaku  untuk melakukan tindakan tanpa tertangkap atau diidentifikasi menjadi dampak meningkatnya cyberbullying di Indonesia [2].
Dalam  era  digital  saat  ini,  pelaku  pelaku cyberbullying dapat  dengan  mudah  menyebarkan pesan  negatif  secara  luas  dan  dalam  waktu  singkat tanpa  mempertimbangkan  dampaknya  terhadap korban  [3].  Berdasarkan  data  statistik  dari  Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII) menyebutkan jumlah penggunak internet di Indonesai pada  tahun  2024  mencapai  221  juta  jiwa,  Menurut hasil  survei  penetrasi  internet  Indonesia  tahun  2024 yang dipublikasikan oleh APJII, tingkat penggunaan internet  di  Indonesia  mencapai  79,5%.  Pengguna internet  sebagian  besar  adalah  Generasi  Z  (lahir antara  1997-2012),  mencapai  34,40%[4].  Dari  data tersebut pengguna internet didominasi oleh Generasi Z  atau  usia  produktif.  Dampak  dari  perilaku online Generasi  Z  yang  mendominasi,  terutama  dalam  hal potensi cyberbullying memicu  kekhawatiran  di Indonesia.  Dengan  adanya  kekhawatiran  terhadap kasus cyberbullying di  Indonesia,  pemerintah membuat kebijakan undang-undang untuk menangani masalah dalam cyberbullying yakni, Undang-Undang Nomor  11  Tahun  2008  tentang  Informasi  dan Transaksi  Elektronik  (ITE),  menetapkan  hukuman pelaku yang melakukan cyberbullying [5]. Twitter merupakan  salah  satu platform media sosial  yang  kerap  dimanfaatkan  sebagai  tempat berlangsungnya tindakan cyberbullying di Indonesia [6]. Fitur-fitur twitter yang memungkinkan pengguna membuat  postingan  yang  bersifat  publik  dan menyebar  dengan  cepat  memungkinkan  pelaku cyberbullying untuk  menyebarkan  pesan  yang merendahkan atau mengancam orang lain secara luas [7]. Dengan penjelasan kasus diatas, peneliti memilih platform media sosial twitter karena paltform tersebut menyediakan  kumpulan  data  teks  sebagai  sumber penelitian. Dari data teks dapat dianalisis menggunakan teknik text mining . Analisis sentimen merupakan metode pemrosesan  bahasa  alami (Natural  Language Processing/NLP) yang digunakan untuk mengidentifikasi dan menilai ekspresi emosional atau sentimen  dalam  suatu  teks  [8].  Analisis  sentimen merupakan  bagian  dari text  mining [9]. Text  mining ialah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi informasi  baru  dari  kumpulan  teks  yang  besar  dan tidak  terstruktur  [10].  Analisis  sentimen  berguna dalam  mengembangkan  sistem  untuk  menganalisis,
mengidentifikasi  dan  juga  berpendapat.  Proses  ini bertujuan  untuk  mengenali  opini  atau  sentimen  dari konten teks mengenai suatu topik atau peristiwa, yang dapat berupa positif, negatif, atau netral [11].
Algoritma  klasifikasi  juga  memiliki  kelebihan dan  kekurangan  dalam  mengklasifikasikan  teks. algoritma Naïve Bayes dan Information Gain adalah algoritma  yang  memiliki  kemampuan  akurasi  dan generalitas  klasifikasi  yang  cukup  tinggi[12]. Penggunaan Naïve  Bayes dan Information  Gain dalam  tugas  klasifikasi  telah  terbukti  menghasilkan akurasi dan generalisasi yang tinggi. Pada penelitian Tsania  Dzulkarnain,  Dian  Eka  Ratnawati,  dan  Bayu Rahayudi  mengenai  penilaian  masyarakat  terhadap pelayanan  rumah  sakit  di  Malang,  algoritma Naïve Bayes  Classifier memperoleh  akurasi  sebesar  90% [13]. Pada penelitian Ahmad Wildan Attabi’ , Lailil Muflikhah  ,  Mochammad  Ali  Fauzi  dengan penggunaan  metode Naïve  Bayes  Classifier dan Information  Gain digunakan  untuk  menganalisis sentimen  guna  mengevaluasi  produk  tertentu  di twitter berbahasa  indonesia  memeperoleh  akurasi sebesar 70% dan 74%[9].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis sentimen  melalui twitter guna  memahami  peran twitter  sebagai  platform  yang  memfasilitasi  dan menjadi tempat berlangsungnya tindakan cyberbullying di  Indonesia.  Dengan  menggunakan algoritma  klasifikasi Naïve  Bayes dan Information Gain penelitian  ini  akan  memberikan  hasil memberikan  hasil  akurasi  dari  data tweet yang mengandung konten cyberbullying .

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  1.1  metode  penelitian  ini melibatkan beberapa langkah. Pertama, data dikumpulkan melalui crawling data twitter . Selanjutnya preprocessing data,  kemudian labeling data,  pembobotan  TF-Idf,  klasifikasi  pada  kedua algoritma yakni Naïve Bayes dan Information Gain, serta pengujian dan evaluasi.
2.1. Crawling Data Pada penelitian ini data dikumpulkan menggunakan metode crawling menggunakan library Harvest .  Metode  ini  memungkinkan  pengumpulan data dari twitter dengan mengakses dan mengekstrak teks  dari  postingan  atau  komentar.  Rentang  waktu pengumpulan  data  adalah  dari  05  Januari  2024 sampai dengan 25 Januari 2024.
2.2. Preprocessing Data Pada
preprocessing data melibatkan beberapatahap  yakni, Cleansing,  Case  Folding, Tokenizing, Stopword Removal, Stemming , dan Drop Data  Duplicate .  Serangkaian  tahapan  preprocessing dilakukan  untuk  mengolah  data  mentah  dari twitter menjadi data yang siap digunakan.

## 2.3. TF-IDF Weighting
TF-IDF  Weighting  ialah  metode  statistik  yang umum  digunakan  untuk  menunjukkan  seberapa signifikan  setiap  kata  dalam  suatu  dokumen dibandingkan  dengan  seluruh  koleksi  dokumen. Teknik  ini  dimanfaatkan  untuk  memberikan  nilai penting  pada  kata-kata  dalam  suatu  dokumen berdasarkan  seberapa  sering  kata  tersebut  muncul dalam  dokumen  tersebut.[14].  Berikut  rumus Term- Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) : Persamaan 1
𝐼𝐷𝐹𝑡 = 𝑙𝑜𝑔 ( 𝐷 𝑑𝑓 ) (1)
Dimana: IDF : inversed document frequency t : kata ke- t dari kata kunci D : total dokumen df : banyak dokumen yang mengandung kata  dicari

## Persamaan 2
𝑊𝑑. 𝑡 = 𝑡𝑓 𝑑. 𝑡 𝑥 𝐼𝐷𝐹𝑡 (2)
Dimana: d : dokumen ke- d t : kata ke- t dari dokumen kunci W : bobot dokumen ke-d terhadap kata ke- t tf : banyak kata yang dicari pada sebuah dokumen.

## 2.4. Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes adalah teknik klasifikasi yang  banyak  dipakai  dalam  analisis  sentimen  untuk mengidentifikasi  sentimen  (positif,  negatif,  atau netral) dari teks [15]. Algoritma ini berasumsi bahwa setiap  kata  dalam  teks  bersifat  independen  terhadap sentimen,  meskipun  asumsi  ini  sederhana  dan  tidak selalu merepresentasikan realitas dengan akurat[16]. Dalam analisis sentimen, Naïve Bayes menggunakan probabilitas  prior  untuk  mengestimasi  probabilitas bahwa  teks  tertentu  memiliki  sentimen  tertentu
sebelum  melihat  teks  baru.  Probabilitas  prior  ini bergantung  pada  seberapa  sering  kata-kata  tertentu muncul dalam dataset pelatihan untuk masing-masing sentimen. Selanjutnya, dengan menggunakan Teorema  Bayes ,  algoritme Naïve  Bayes menghitung probabilitas posterior untuk tiap sentimen berdasarkan kata-kata  yang  muncul dalam teks baru [17]. Sentimen dengan probabilitas posterior tertinggi dianggap sebagai hasil klasifikasi. Berikut persamaan Teorema Bayes secara matematis:
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃( 𝐵 | 𝐴 ) 𝑥 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (3)
Di mana:
P(A|B) : adalah probabilitas posterior dari sentimen A (positif, negatif, atau netral) terhadap dokumen B P(B|A) : adalah probabilitas likelihood dari dokumen B jika sentimennya adalah A P(A) : adalah probabilitas prior dari sentiment A P(D\B) : adalah probabilitas dari dokumen B
Asumsi Naïve  Bayes adalah  bahwa  setiap  kata dalam  dokumen  B  bersifat  independen  terhadap sentimen,  sehingga  probabilitas likelihood P(A|B) dapat  dipecah  menjadi  perkalian  probabilitas  kata- kata dalam dokumen B jika sentimennya adalah A.

## 2.5. Information Gain
Information  Gain merupakan  teknik  untuk mengevaluasi pentingnya fitur dalam klasifikasi data. Ailgoritma  ini  menggunakan  konsep entropi untuk menentukan  seberapa  baik  sebuah  fitur  dapat memisahkan kelas-kelas yang berbeda dalam dataset [18]. Fitur Decision Tree atau pohon keputusan dalam Information Gain dapat mengidentifikasi aspek aspek yang penting dalam menentukan sentiment suatu teks. Untuk  membagi  data  menjadi  subset  yang  lebih homogen,  classifier secara  otomatis  memilih  fitur yang  memberikan Information  Gain tertinggi  saat membangun pohon keputusan (decision tree). Berikut rumus perhitungan Information Gain :
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑜𝑖𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −
∑ 𝑆𝑣 𝑆 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑣 ) 𝑣∈𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴)
(4)
Di mana: S : Kumpulan data sebelum pemisahan A : Fitur yang sedang di evaluasi Values(A) : Nilai yang mungkin dari fitur A | S | : Jumlah total instance dalam kumpulan data S | 𝑆 𝑣 | : Jumlah instance dalam S yang memilioki nilai v untuk fitur A Entropy (S) : Entropi k umpulan data S, yang dihitung sebagai:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   − ∑ 𝑝(𝑐) 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝(𝑐))
𝑐∈𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠 (5)
Dimana 𝑝(𝑐) adalah instance dalam S yang termasuk dalam c .
1088 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1085-1091

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Crawling Data
Data  yang  berhasil  dikumpulkan  berjumlah 6.014 komentar twitter . Pengumpulan data dilakukan pada rentang  waktu 05 Januari 2024 sampai dengan 25  Januari  2024.  contoh  hasil crawling data  dapat dilihat pada tabel 1.
Table 1. Hasil Crawling Username Tweet andit002 Siapa sih yg nyaranin debat capres? Kenapa ga dibikin kaya ajang miss indonesia aja ya, kasih pertanyaan  random  hasil  kocokan.  Kalo  debat kaya gini masyarakat diajarin menjatuhkan org untuk meninggikan diri, padahal banyak quotes yg bilang naiklah tanpa
menjatuhkanðŸ˜®â€•ðŸ’¨ reyanaaaya @gibran_gen @prabowo @gibran_tweet Udah ready bgt nih mau liat debat capres kedua hari minggu nanti. Yakin banget pak prabowo bisa kuasiain materi yg ada
3.2. Preprocessing Data
Tahapan Preprocessing Data
Gambar 2. Tahapan Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  data  komentar  yang  diperoleh dari  crawling  media  sosial twitter dalam  bentuk kalimat yang tidak terstruktur, tidak dapat digunakan. Oleh  karena  itu,  data  harus  diubah  menjadi  data terstruktur  yang  memiliki  nilai  numerik.  Ada beberapa tahapan pada tahap ini antara lain:

## 3.2.1. Cleansing
Pada tahap ini dilakukan penghapusan karakter- karakter  yang  tidak  relevan  seperti  tanda  baca, simbol, dan karakter khusus lainnya. Hasil cleansing dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Cleansing
Username
Cleansing
andit002 Siapa sih yg nyaranin debat capres Kenapa ga dibikin kaya ajang miss indonesia aja ya kasih pertanyaan  random  hasil  kocokan  Kalo  debat kaya gini masyarakat diajarin menjatuhkan org untuk meninggikan diri padahal banyak quotes yg bilang naiklah tanpa menjatuhkan
reyanaaaya Udah ready bgt nih mau liat debat capres kedua hari  minggu  nanti  Yakin  banget  pak  prabowo bisa kuasiain materi yg ada

## 3.2.2. Case Folding
Pada tahap ini, teks akan diubah menjadi format di mana semua hurufnya berubah menjadi huruf kecil [19].  Proses  ini  disebut  dengan  " lowercasing ." Lowercasing berguna  untuk memastikan konsistensi dalam pemrosesan teks, terutama dalam analisis teks dan  pemodelan  bahasa.  Hasil Case  Folding dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Case Folding
Username
Case Folding andit002 siapa  sih  yg  nyaranin  debat  capres  kenapa  ga dibikin kaya ajang miss indonesia aja ya kasih pertanyaan  random  hasil  kocokan  kalo  debat kaya gini masyarakat diajarin menjatuhkan org untuk meninggikan diri padahal banyak quotes yg bilang naiklah tanpa menjatuhkan
reyanaaaya udah ready bgt nih mau liat debat capres kedua hari  minggu  nanti  yakin  banget  pak  prabowo bisa kuasiain materi yg ada
3.2.3. Tokenizing
Tahapan tokenizing dilakukan  pemecahan  teks menjadi token atau unit-unit yang lebih kecil, seperti kata  atau  frasa  [20].  Hasil tokenizing dapat  dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Tokenizing Username Tokenizing andit002 ['siapa',  'sih',  'yg',  'nyaranin',  'debat',  'capres', 'kenapa',  'ga',  'dibikin',  'kaya',  'ajang',  'miss', 'indonesia',  'aja',  'ya',  'kasih',  'pertanyaan', 'random', 'hasil', 'kocokan', 'kalo', 'debat', 'kaya', 'gini',  'masyarakat',  'diajarin',  'menjatuhkan', 'org',  'untuk',  'meninggikan',  'diri',  'padahal', 'banyak', 'quotes', 'yg', 'bilang', 'naiklah', 'tanpa', 'menjatuhkan'] reyanaaaya ['udah',  'ready',  'bgt',  'nih',  'mau',  'liat',  'debat', 'capres', 'kedua', 'hari', 'minggu', 'nanti', 'yakin',
'banget',  'pak',  'prabowo',  'bisa',  'kuasiain', 'materi', 'yg', 'ada']

## 3.2.4. Stopword Removal
Stopword  Removal ialah  tahap  penghapusan kata-kata  pengisi  ( stop  words )  dari  teks  yang  akan dianalisis .  Stop  words adalah  kata-kata  umum  yang kerap  muncul  dalam  teks  namun  tidak  memiliki dampak  signifikan  terhadap  makna  atau  sentimen dalam  analisis  yang  dilakukan[21].  Hasil stopword removal dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Stopword Removal
Username Stopword Removal andit002 ['siapa',  'sih',  'nyaranin',  'debat',  'capres',  'ga', 'dibikin', 'kaya', 'ajang', 'miss', 'indonesia', 'aja',
'kasih', 'pertanyaan', 'random', 'hasil', 'kocokan', 'kalo',  'debat',  'kaya',  'gini',  'masyarakat', 'diajarin',  'menjatuhkan',  'org',  'meninggikan', 'diri',  'padahal',  'banyak',  'quotes',  'bilang', 'naiklah', 'menjatuhkan']
reyanaaaya ['udah',  'ready',  'bgt',  'nih',  'mau',  'liat',  'debat', 'capres',  'kedua',  'hari',  'minggu',  'yakin',
'banget', 'pak', 'prabowo', 'kuasiain', 'materi']

## 3.2.5. Stemming
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengubahan  kata- kata dalam teks menjadi bentuk dasar atau akar kata, dengan  cara  menghapus  imbuhan  atau  awalan  yang tidak penting. Hasil stemming dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Stemming Username Stemming andit002 siapa  sih  nyaranin  debat  capres  ga  bikin  kaya ajang  miss  indonesia  aja  kasih  tanya  random hasil  kocok  kalo  debat  kaya  gin  masyarakat diajarin  jatuh  org  tinggi  diri  padahal  banyak quotes bilang naik jatuh reyanaaaya udah  ready  bgt  nih  mau  liat  debat  capres  dua hari minggu yakin banget pak prabowo kuasiain materi

## 3.2.6. Drop Data Duplicate
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penghapusan  data yang  duplikat  atau  identik  dari  dataset  yang digunakan  untuk  analisis  sehingga  membantu keakuratan  dengan  memastikan  bahwa  setiap  baris data  unik  dan  kontribusi  informasi  yang  berbeda untuk  analisis.  Setelah  dilakukan Drop  data Duplicate dataset berubah menjadi 4.531.
3.3. Labeling Data
Setelah  tahap  preprocessing  dilakukan  tahap selanjutnya adalah labeling data. Tahap ini dilakukan untuk memberikan labeling setiap isi komentar yang diposting oleh pengguna twitter berdasarkan polaritas sentimennya.  Label  ini  menunjukkan  apakah komentar  tersebut  positif,  negatif,  atau  netral.  Hasil labeling dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Labeling Username Stemming Label andit002 siapa  sih  nyaranin  debat capres ga bikin kaya ajang miss  indonesia  aja  kasih tanya  random  hasil  kocok kalo debat kaya gin masyarakat  diajarin  jatuh org  tinggi  diri  padahal banyak  quotes  bilang  naik jatuh Negatif reyanaaaya udah ready bgt nih mau liat debat  capres  dua  hari minggu  yakin  banget  pak prabowo kuasiain materi Positif

## 3.4. Pengujian dan Evaluasi
K-Fold  Cross  Validation merupakan  metode statistik  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan algoritma pembelajaran dengan melakukan pembagian  data  menjadi  dua  bagian  yakni  data training dan data testing . Bagian pertama digunakan untuk  mempelajari  atau  melatih  data  ( training )  dan bagian  kedua  digunakan  untuk  mengevaluasi  model ( testing ). Data dibagi dengan rasio 80% data training dan  20%  data testing .  Pada  metode  ini  bagian pelatihan dan validasi harus bertindak sebagai subset
berurutan,  memastikan  bahwa  setiap  titik  data  diuji setidaknya satu kali.
3.4.1. Pengujian pengaruh Naïve Bayes pada K-
Fold Cross Validation
Pada pengujian dengan menggunakan algoritma MultinomialNB data akan dibagi menjadi 5 fold untuk memperoleh accuracy, precision, recall dan f1-score yang  dimana  akan  dilakukan  5  kali  proses  dengan tujuan  mencari  hasil  rata-  rata  pengujian  yang tertinggi. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil pengujian Naïve Bayes k Accuracy Precision Recall F1-Score 1 0,923 0,933 0,926 0,920 2 0,915 0,926 0,916 0,913 3 0,914 0,926 0,913 0,910 4 0,915 0,923 0,916 0,913 5 0,910 0,920 0,913 0,910
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan algoritma MultinomialNB rata-rata  nilai  tertinggi pada  pengujian  fold  ke-1  dengan  akurasi  sebesar 0,923 atau 92,3%.
3.4.2. Pengujian pengaruh Information Gain pada K-Fold Cross Validation
Pada pengujian dengan menggunakan algoritma DecisionTree  Classifier data  akan  dibagi  menjadi  5 fold  untuk  memperoleh accuracy , precision,  recall dan  f1-score yang  dimana  akan  dilakukan  5  kali proses  dengan  tujuan  mencari  hasil  rata-  rata pengujian  yang  tertinggi.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil pengujian Information Gain k Accuracy Precision Recall F1-Score 1 0,978 0,980 0,980 0,980 2 0,976 0,976 0,976 0,973 3 0,973 0,976 0,973 0,973 4 0,976 0,980 0,976 0,976 5 0,977 0,980 0,976 0,973
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan algoritma DecisionTree  Classifier rata-rata  nilai tertinggi  pada  pengujian  fold  ke-1  dengan  akurasi sebesar 0,978 atau 97,8%.

## 3.5. Visualisasi Data
Penggunaan Wordcloud bertujuan untuk menampilkan  kata  kata  yang  sering  muncul  dalam dataset  yang  dianalisis  [22]. Wordcloud juga memberikan  gambaran  yang  cepat  dan  mudah dipahami  tentang  tema  atau  topik  yang  dominan dalam  penelitian.  Proses  pembuatan WordCloud dilakukan  dengan  menggunakan  library  matplotlib dalam bahasa pemrograman  Python. Pada gambar 3 menunjukkan wordcloud dengan  sentimen  negatif atau akata kata yang mangandung unsur cyberbullying .
Gambar 3. Hasil Wordcloud dari sentimen negatif
Pada gambar 3 menunjukkan wordcloud dengan sentimen  positif  atau  kata  -  kata  yang  tidak mangandung unsur cyberbullying .
Gambar 4. Hasil Wordcloud dari sentimen positif
Pada  gambar  5  menunjukkan  kata  yang  paling banyak muncul dari dataset yang digunakan.
Gambar 5. Frekuensi kata-kata yang sering muncul.

## 4. DISKUSI
Penelitian ini bertujuan untuk  membandingkan hasil  pengujian  antara  dua  algoritma  yakni Naïve Bayes dan Information Gain terkait tweet yang berisi cyberbullying di twitter .  Pengujian  pada  kedua algoritma  menggunakan  algoritma k-fold  Cross Validation yang  hasil  dari  setiap  pengujian  berbeda beda.  Pada  pengujian  algoritma Naïve  Bayes didaptkan  rata-rata  tertinggi  dengan  akurasi  92,3% untuk pengujian  fold ke 1. Pada pengujian algoritma Information  Gain didaptkan  rata-rata  tertinggi dengan  akurasi  sebesar  97,8%  untuk  pengujian fold ke 1.
Dari  penelitian  Mochammad  Ali  Fauzi  dkk terlihat  bahwa  hasil  yang  didapatkan  berbeda  dari penelitian  ini.  Penelitian  ini  juga  menggunakan jumlah data yang lebih banyak.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  analisis cyberbullying  di  media  sosial twitter dan  dengan membandingkan algoritma Naïve Bayes dan Information  Gain maka  didapatkan  kedua  hasil pengujian akurasi yakni 92,3% dan 97,8%. dari hasil ini  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Information Gain mendapatkan akurasi yang lebih tinggi daripada algoritma Naïve Bayes . Dengan menggunakan k-fold Cross Validation dilakukan sebanyak 5 kali uji data untuk manghasilkan akurasi yang terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  N.  Eleanora  And  R.  Al  Adawiah, “Perundungan  Dunia  Maya  (Cyberbullying)
Dan  Upaya  Preventif  Di  Kalangan  Siswa Smk  Bangun  Persada  Bekasi,” Jurnal  Abdi Masyarakat  Indonesia ,  Vol.  1,  No.  2,  Pp. 203–208, Oct. 2021, Doi: 10.54082/Jamsi.67. [2] D.  Riswanto  And  R.  Marsinun,  “Perilaku
Cyberbullying  Remaja  Di  Media  Sosial,”
Analitika ,  Vol.  12,  No.  2,  Pp.  98–111,  Dec. 2020, Doi: 10.31289/Analitika.V12i2.3704.
[3] J. Pengabdian Kepada Masyarakat Hal And I.
Fardian  Anshori,  “Jurnal  Sosial  &  Abdimas Fenomena Cyber Bullying Dalam Kehidupan Remaja”, [Online]. Available: Http://Ejurnal.Ars.Ac.Id/Index.Php/Jsa [4] “Apjii  Jumlah  Pengguna  Internet  Indonesia Tembus 221 Juta Orang,” Https://Apjii.Or.Id/Berita/D/Apjii-Jumlah- Pengguna-Internet-Indonesia-Tembus-221- Juta-Orang. [5] D. Persetujuan Bersama, “Dewan Perwakilan Rakyat  Republik  Indonesia  Dan  Presiden Republik  Indonesia.”  Accessed:  Feb.  09, 2024. [Online]. Available: Https://Peraturan.Bpk.Go.Id/Details/37582/ Uu-No-19-Tahun-2016 [6] M.  I.  Djamzuri  And  A.  Putra  Mulyana, “Fenomena Cyberbullying Pembiaran Juvenile Deliquency Dalam Teknologi Media
Baru,” Jurnal  Ilmu  Sosial  Dan  Pendidikan (Jisip) , Vol. 7, No. 1, Pp. 2598–9944, 2023, Doi: 10.58258/Jisip.V7i1.4801/Http.
[7] N.  Made  Gita  Dwi  Purnamasari,  M.  Ali Fauzi,  And  L.  Shinta  Dewi,  “Identifikasi Tweet  Cyberbullying  Pada  Aplikasi  Twitter Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  (Svm)  Dan  Information  Gain  (Ig) Sebagai  Seleksi  Fitur,”  2018.  [Online]. Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[8] Y. Guo, S. Das, S. Lakamana, And A. Sarker, “An  Aspect-Level  Sentiment  Analysis
Dataset  For  Therapies  On  Twitter,” Data Brief , Vol. 50, Oct. 2023, Doi:
10.1016/J.Dib.2023.109618.
[9] A. Wildan Attabi’, L. Muflikhah, And M. A. Fauzi,  “Penerapan  Analisis Sentimen Untuk
Menilai Suatu Produk Pada Twitter Berbahasa  Indonesia  Dengan  Metode  Naïve Bayes  Classifier  Dan  Information  Gain,” 2018. [Online]. Available: Http://J- Ptiik.Ub.Ac.Id
[10] S.-J. Son, M. S. Do, G. Choi, And H.-K. Nam, “Identifying  Research  Trends  In  Avian Migration  Tracking  In  Korea  Using  Text Mining,” J  Asia  Pac  Biodivers ,  Dec.  2023, Doi: 10.1016/J.Japb.2023.12.001.
[11] M. Qamal And W. Fuadi, “Analisis Sentimen Toko Online Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier.”
[12] J. Elektronik Et Al. ,  “Implementasi
Algoritma Naive Bayes Classifier (Nbc) Dan Information  Gain  Untuk  Mendeteksi  Ddos,” 2019, [Online]. Available: Https://Research.Unsw.Edu.Au/Projects/Uns w-Nb15-Dataset.
[13] T.  Dzulkarnain,  D.  E.  Ratnawati,  B. Rahayudi, And P. Korespondensi, “Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Penilaian Masyarakat  Terhadap  Pelayanan  Rumah Sakit  Di  Malang  The  Use  Of  The  Naïve Bayes  Classifier  Method  In  Sentiment Analysis  Of  The  Community’s  Assessment
Of  Hospital  Services  In  Malang,”  Vol.  10,
No. 7, 2023, Doi: 10.25126/Jtiik.2023107979.
[14] A.  Nursalim  And  R.  Novita,  “Sentiment Analysis  Of  Comments  On  Google  Play Store,  Twitter  And  Youtube  To  The
Mypertamina  Application  With  Support Vector Machine,” Jurnal Teknik Informatika
(Jutif) , Vol. 4, No. 6, Pp. 1305–1312, 2023,
Doi: 10.52436/1.Jutif.2023.4.6.1059.
[15] M.  Yunus,  M.  Husni,  And  M.  M. Mufadhdhal, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (Bpjs) Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan
Naive Bayes,” Smatika Jurnal , Vol. 11, No. 02, Pp. 81–91, Dec. 2021, Doi: 10.32664/Smatika.V11i02.577.
[16] P. Sofyan Zakaria, R. Julianto, And R. Surya
Bernada,  “Implementasi  Naive  Bayes Menggunakan  Python  Dalam  Klasifikasi Data.” [Online]. Available: Https://Jurnalmahasiswa.Com/Index.Php/Bii kma [17] R. Fajar, S. Program, P. Rekayasa, N. Lunak,
And R. Bengkalis, “Implementasi Algoritma Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Opini Film Pada Twitter,” Vol. 3, No. 1.
[18] C.  Destitus,  “Support  Vector  Machine  Vs Information Gain: Analisis Sentimen
Cyberbullying Di Twitter Indonesia,” Ultima
Infosys , Vol. Xi, No. 2, P. 107, 2020.
[19] D. Darwis, E. Shintya Pratiwi, A. Ferico, And O.  Pasaribu,  “Penerapan  Algoritma  Svm Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Data  Twitter Komisi  Pemberantasan  Korupsi  Republik Indonesia,” 2020.
[20] P.  Kumala  Sari  And  R.  Randy  Suryono, “Komparasi  Algoritma  Support  Vector Machine Dan Random Forest Untuk Analisis
Sentimen Metaverse,” 2024. [21] I.  Nur  Fakhri  And  R.  Febrian  Umbara, “Analisis Sentimen Pada Kuisioner Kepuasan  Terhadap  Layanan  Dan  Fasilitas Kampus  Universitas  Dengan  Menggunakan Klasifikasi Support Vector Machine (Svm)”.
[22] B.  Indra  Kusuma  And  A.  Nugroho, “Cyberbullying  Detection  On  Twitter  Uses The  Support  Vector  Machine  Method,”
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 5, No. 1, Pp. 11–17, 2024, Doi: 10.52436/1.Jutif.2024.5.1.809.