## DETEKSI CYBERBULLYING PADA DATA TWEET

## MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN

## CYBERBULLYING DETECTION ON TWEET DATA USING RANDOM FOREST METHOD AND INFORMATION GAIN FEATURE SELECTION
Rachmad Masbadi Hatullah Nurnaryo 1) , Mulaab 2) , Ika Oktavia Suzanti 3) , Doni Abdul Fatah 4) , Andharini Dwi Cahyani 5) , Fifin Ayu Mufarroha 6)
1,2,3,5,6 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo
4 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan E-mail : 1* 160411100049@student.trunojoyo.ac.id, 2 mulaab@trunojoyo.ac.id,
3 iosuzanti@trunojoyo.ac.id, 4 doni.fatah@trunojoyo.ac.id,
5 andharini.cahyani@trunojoyo.ac.id, 6 fifin.mufarroha@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  dengan  pengguna  media  sosial  terbanyak.  Dengan banyaknya pengguna media sosial, hal ini dapat memicu munculnya cyberbullying . Cyberbullying adalah  tindakan  berulang  yang  melecehkan,  mempermalukan,  mengancam,  atau  mengganggu orang lain melalui komputer, ponsel, dan perangkat elektronik lainnya, termasuk situs web jejaring sosial online . Twitter merupakan salah satu media sosial yang sering digunakan untuk melakukan cyberbullying . Deteksi cyberbullying merupakan langkah penting untuk membuat lingkungan yang baik dalam interaksi media sosial . Penelitian ini mendeteksi cyberbullying yang berasal dari tweet berbahasa  Indonesia  dengan  menggunakan  metode Random  Forest sebagai  pengklasifikasi. Seleksi  fitur information  gain juga  digunakan  untuk  menyeleksi  fitur  yang  berupa  atribut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi  deteksi cyberbullying dari metode Random Forest dan  memilih  fitur  penting  untuk  meningkatkan  kinerja  metode.  Dari  hasil  pengujian, didapatkan  nilai Accuracy tertinggi  sebesar  72.1%  dengan  atribut  berjumlah  1295  dari  2277 atribut.  Hal  ini  berarti,  pemilihan  fitur  yang  baik  dapat  meningkatkan  performa  dari  metode machine learning .
Kata kunci: Cyberbullying, Information Gain, Random Forest, Tweet

## ABSTRACT
Indonesia is one of the countries with the most social media users. With the large number of  social  media  users,  this  can  trigger  the  emergence  of  cyberbullying.  Cyberbullying  is the  repeated  act  of  harassing,  humiliating,  threatening,  or  harassing  others  through computers,  cell  phones  and  other  electronic  devices,  including  online  social  networking websites. Twitter is one of the social media that is often used for cyberbullying. Detection of  cyberbullying  is  an  important  step  to  create  a  good  environment  for  social  media interactions.  This  study  detects  cyberbullying  originating  from  Indonesian -language tweets using the Random Forest method as a classifier. Information gain feature selection is  also  used  to  select  features  in  the  form  of  attributes.  This  study  aims  to  determine  the accuracy  of  cyberbullying  detection  from  the  Random  Forest  method  and  to  select important  features  to  improve  the  performance  of  the  method.  From  the  test  results, obtained  the  highest  Accuracy  value  of  72.1%  with  1295  attributes  of  2277  attributes. This means that good feature selection can improve the performance of machine learning method.
Keywords: Cyberbullying, Information Gain, Random Forest, Tweet

## PENDAHULUAN
Situs  jejaring  sosial online telah menjadi  sangat  populer  dalam  beberapa tahun terakhir. Media sosial menjadi alat komunikasi  dan  promosi  yang  dinilai cukup efektif  saat ini, mengingat tingginya  populasi  penggunanya.  Saat ini,  alih  –  alih  maju  dan  menjadi  sarana pertukaran  informasi  kesehatan,  internet, khususnya  media  sosial,  menjadi  tempat saling  menghina  dan  menghancurkan kehidupan satu sama lain [1].
Indonesia  menjadi  salah  satu negara  dengan  rasio  penggunaan  media sosial  yang  tinggi.  Berdasarkan  data statista.com  pengguna  media  sosial  dari Indonesia  sebanyak  193.43  juta.  Salah satu  dampak  negatif  dari  fenomena  ini adalah  munculnya cyberbullying [2]. Cyberbullying adalah  tindakan  berulang yang melecehkan, mempermalukan, mengancam, atau mengganggu orang lain melalui  komputer,  ponsel,  dan  perangkat elektronik  lainnya,  termasuk  situs  web jejaring  sosial online [3].  Twitter merupakan  salah  satu  media  yang  sering digunakan untuk melakukan cyberbullying , karena orang dapat memposting tulisan kejam atau mengunggah  foto  yang  berhubungan dengan individu lain dengan tujuan untuk mengintimidasi  dan  merusak  reputasi korban sehingga korban merasa sakit hati dan  malu,  sedangkan  pelakunya  merasa puas  dan  senang  karena  cita  –  citanya telah  tercapai  [1].  Dengan  semakin banyaknya  pengguna  sosial  media  saat ini  menjadikan  peluang  terciptanya masalah cyberbullying semakin meningkat, hal ini membuat para peneliti tidak  dapat  mengabaikan  aktivitas  ini. Beberapa peneliti telah membuat penelitian untuk
mengidentifikasi
cyberbullying .
Penelitian  untuk  mengidentifikasi
cyberbullying pernah  dilakukan  oleh Sharma  dkk  [4].  Mereka  menganalisis dan bereksperimen dengan metode berbeda  untuk  menemukan  cara  yang layak  dalam  mengklasifikasikan  teks cyberbullying dari Kaggle,  MySpace,
Formspring ,  Twitter  dan  YouTube. Penilitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi Naive  Bayes,  Decision  Trees, Random  Forest dan Artificial  Neural Network . Al –  Garadi  dkk  [5] mengusulkan  deteksi  teks cyberbullying menggunakan  data  dari  twitter,  awalnya mereka  menggunakan  berbagai  fitur untuk mengembangkan supervised machine learning . Kemudian, tiga
algoritma  pemilihan  fitur  dipilih  untuk menentukan  fitur  paling  signifikan. Metode Naive  Bayes, SVM ( Support Vector  Machine ) ,  Random  Forest dan KNN ( K – Nearest Neighbor ) dipilih lalu diukur  kinerjanya  menggunakan  empat tahapan pengaturan yang berbeda.
Saat  proses  pembentukan  model dalam machine  learning pada  umumnya digunakan  banyak  fitur.  Dengan  banyak fitur tersebut terdapat beberapa fitur yang tidak  relavan,  hal  ini  mempengaruhi kinerja  dari  algoritma machine  learning .
Untuk  memilih  fitur  yang  relavan digunakan metode seleksi fitur. Information  gain merupakan  salah  satu metode  seleksi  fitur  yang  digunakan untuk menyeleksi fitur. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest sebagai pengklasifikasi.  Seleksi  fitur information gain juga  digunakan  untuk  menyeleksi fitur  yang  berupa  atribut.  Penelitian  ini memiliki tujuan untuk mengetahui akurasi deteksi cyberbullying dari metode Random Forest dan memilih fitur penting untuk meningkatkan kinerja metode.

## METODE
Diagram alur sistem deteksi
cyberbullying yang  dibuat  bisa  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sistem deteksi cyberbullying Dataset berasal dari twitter berjumlah 1000 tweet dimana
didalamnya  terdapat  40  kata  yang biasanya  digunakan  untuk  mem bully dalam bahasa Indonesia. Tiap kata dicari sebanyak  25  tweet  lalu  dikumpulkan menjadi  satu dataset .  Daftar  kata diperoleh dari https://www.femina.co.id/trending- topic/infografis-ini-jenis-hinaan-dan- kata-kata-yang-sering-digunakan-oleh- para-pelaku-bullying-di-media-sosial dan https://sites.google.com/site/catatancatata nsaya/kata-kata-kasar-di-indonesia . Pelabelan dilakukan secara manual oleh  3  anotator  menjadi cyberbullying (CB)  atau non – cyberbullying (NCB).
Pada  tabel  1  merupakan  rincian  dari dataset  dan  tabel  2  adalah  daftar  kata yang digunakan untuk melakukan bully.
Tabel 1. Rincian Dataset Label Jumlah Data CB 562 NCB 438 Total 1000 Tabel 2. Daftar Kata Yang Digunakan Untuk Mem – Bully No Kata Untuk Mem – Bully Jumlah tweet 1 Anjing 25 2 Asu 25 3 Babi 25 4 Bajingan 25 5 Banci 25 6 Bangsat 25
No Kata Untuk Mem – Bully Jumlah tweet 7 Bego 25 8 Bejad 25 9 Bencong 25 10 Bolot 25 11 Brengsek 25 12 Budek 25 13 Buta 25 14 Geblek 25 15 Gembel 25 16 Gila 25 17 Goblok 25 18 Iblis 25 19 Idiot 25 20 Jablay 25 21 Jelek 25 22 Kampungan 25 23 Keparat 25 24 Kontol 25 25 Kunyuk 25 26 Memek 25 27 Monyet 25 28 Ngehe 25 29 Ngentot 25 30 Ngewe 25 31 Orang gila 25 32 Pecun 25 33 Perek 25 34 Sarap 25 35 Setan 25 36 Sinting 25 37 Sompret 25 38 Tai 25 39 Tolol 25 40 Udik 25
Untuk  memasukkan  data  teks  ke algoritma machine  learning ,  dalam bentuk  yang  lebih  baik  daripada  bentuk aslinya,  digunakan  teknik preprocessing [6]. Preprocessing digunakan  untuk menghilangkan noise seperti:  karakter  – karakter tidak penting, kata yang diulang –  ulang,  kata  yang  tidak  baku,  huruf single , url, mention , hastag , kata dengan huruf  kapital  dan  lain  sebagainya. Tahapan preprocessing yang  dilakukan dalam penelitian ini yaitu:
1. Case  Folding ,  mengubah  huruf kapital menjadi huruf kecil . 2. Cleaning , menghapus karakter yang tidak diperlukan. 3. Tokenisasi, memecah kalimat menjadi potongan kata.
4. Normalisasi, mengubah kata menjadi baku. 5. Stemming ,  mengubah  kata  menjadi kata akarnya.
6. Stopword Removal , menghilangkan kata yang sering muncul.
Setelah tahap preprocessing , bobot tiap  kata  dihitung  menggunakan  metode TF  –  IDF.  Persamaan  untuk  menghitung nilai TF – IDF adalah sebagai berikut:
(1) (2)
(3)
Dimana:
=  Jumlah  berapa  kali t muncul dalam dokumen.
= Jumlah total kata yang muncul dalam dokumen.
= Jumlah total dokumen. =  Jumlah  dokumen  yang mengandung kata t .
TF  –  IDF  akan  mengubah  kata pada  tiap  dokumen  menjadi  angka  yang kemudian disusun menjadi sebuah matriks.  Angka  yang  disusun  dalam sebuah  matriks  berasal  dari  perhitungan nilai kemunculan kata ( Term Frequency ) pada  tiap document ( Inverse  Document Frequency ).  Pada  tabel  3  merupakan nilai-nilai TF-IDF dalam bentuk matriks.
Tabel 3 . Nilai TF – IDF Tiap Kata Dalam Bentuk Matriks Atribut Ke 1 2 2277 Doc abang abiz . zodiak 0 0.0000 0.0000 . 0.0000 1 0.0000 0.0000 . 0.0000 2 0.0000 0.0000 . 0.0000 … … … . … 999 0.0000 0.0000 . 0.0000 Setelah TF –  IDF  tahapan selanjutnya yaitu seleksi fitur menggunakan information  gain .  Seleksi fitur  sendiri  merupakan  proses  yang melibatkan  penghapusan  fitur  yang  tidak relevan  dan  berulang  dari dataset untuk meningkatkan  kinerja  teknik machine learning dan aplikasinya [7]. Information
gain juga merupakan metode seleksi fitur yang cara kerjanya melakukan perangkingan  berdasarkan  atribut  [8].
Information  gain antara  fitur  X  yang diberikan  dan  fitur  kategori  terkait  Y adalah sebagai berikut [9] (4).
(4)
= Information  gain dari fitur X untuk kategori Y = Entropy dari Y = Entropy dari Y terhadap X Untuk  mencari  nilai digunakan
persamaan (5).
(5) = Jumlah kriteria pada kategori. =  Rasio  jumlah  sampel  di kelas terhadap  total  sampel  pada himpunan data Untuk  mencari  nilai atau
entropy bersyarat  dari  dua  peristiwa  X dan  Y,  ketika  X  memiliki  nilai  i digunakan persamaan (6).
(6)
Pada tahapan information  gain , nilai entropi tiap  atribut  dihitung  lalu atribut  diurutkan  dari  yang  paling  tinggi hingga  ke  rendah  berdasarkan  nilai entropi.  Pada  tabel  4  merupakan  tabel nilai entropi tiap atribut.
Tabel 4. Nilai Entropi Tiap Atribut No Atribut Nilai Entropi 1 kamu 0.05865 2 patrol 0.0515 3 kenyat 0.05136 4 chika 0.04976 5 tolong 0.04947 6 info 0.04905 7 ovo 0.04818 8 lau 0.04749 9 otak 0.04707 … … … 2277 abang 0 Metode machine  learning yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Random  Forest . Random  Forest adalah
metode  berdasarkan Decision  Tree ,  yang menggunakan  aturan  untuk  membagi data  dalam  mode biner [10].  Untuk  cara kerja  metode Random  Forest dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Dataset yang telah dihitung nilai TF – IDF  lalu atributnya  telah  diiurutkan berdasarkan  nilai  entropi  digunakan untuk membuat Bootsrap Sample .
2. Pada  tahap  pembuatan Bootsrap Sample , data diambil secara acak dari
Dataset dimana  nantinya  terdapat dokumen  yang  sama.  Kemudian, Bootsrap Sample dibagi menjadi Data Train dan Data  Test .  Masing  – masing Data  Train dan Data  Test digunakan untuk melatih dan menguji metode decision tree . Bootsrap Sample yang dibuat digunakan sebagai acuan untuk membuat decision tree .
3. Decision  tree yang  telah  dibuat  dari Data  Test nantinya  menghasilkan sebuah  prediksi  atau  dalam  hal  ini disebut Class . 4. Langkah  pada  nomor  1  hingga  3 dilakukan  hingga  memenuhi  kriteria atau dilakukan sebanyak K kali.
5. Tiap Class yang  dihasilkan  oleh Bootsrap  Sample dikumpulkan  dan digunakan Majority  Voting untuk menentukan Final Class . Final Class digunakan  untuk  menentukan Class pada Data Test .
Dataset  yang  telah  dihitung  nilai TF  –  IDF  dan  atributnya  telah  diurutkan dari  yang  tertinggi  hingga  ke  kerendah berdasarkan  nilai  entropi  digunakan sebagai  input  untuk  proses K  –  Fold Cross  Validation . K  –  Fold  Cross Validation menggunakan K sebanyak 10. Dimana  nantinya  terdapat  10  ( fold ) skenario pengujian dan dataset sebanyak 1000 dibagi menjadi 10 bagian. Pada fold ke  –  1 dataset dibagi  menjadi  data Training sebanyak  9  bagian  dan  data Testing sebanyak  1  bagian.  Pada  data
Training metode Random Forest digunakan  untuk  melatih  data.  Setelah melatih  data,  data Testing digunakan untuk menguji performa metode Random Forest . Kemudian nilai Accuracy ,
Precicsion dan Recall dihitung. Hal yang
sama dilakukan untuk fold ke 2 hingga ke 10,  namun  untuk  pembagian  data Training dan  data Testing pada  tiap fold tidak  sama,  hal  tersebut  bertujuan  untuk menemukan kombinasi terbaik. Lalu nilai
Accuracy , Precicsion dan Recall tiap fold dirata  –  rata.  Setelah  perhitungan K  – Fold  Cross  Validation pertama,  atribut dikurangi  satu  lalu  dilakukan  lagi perhitungan K  –  Fold  Cross  Validation kedua.  Hal  tersebut  dilakukan  hingga jumlah atribut menjadi satu. Pengurangan dilakukan  mulai  dari  nilai entropi  atribut terendah  hingga  ke  tinggi.  Hasil  akhir untuk skenario pengujian pertama ditentukan  dengan  memilih  rata  –  rata Accuracy , Precicsion dan Recall tertinggi dari  perhitungan  pengurangan  atribut. Pada  tabel  5  adalah  dataset  yang  telah diurutkan berdasarkan nilai entropi.
Tabel 5. Dataset Yang Telah Diurutkan
Berdasarkan Nilai Entropi Atribut Ke 969 1600 1 Doc kamu patrol . abang 0 0.0000 0.0000 . 0.0000 1 0.0000 0.0000 . 0.0000 2 0.0000 0.0000 . 0.0000 … … … . … 999 0.0000 0.0000 . 0.0000

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  percobaan  bisa  dilihat  pada gambar  2.  Untuk  hasil confusion  matrix tiap fold pada Accuracy , Precision dan Recall tertinggi  bisa  dilihat  pada tabel 6, 7 dan 8.
Gambar 2. Grafik Performansi Nilai Rata – Rata Accuracy, Precision dan Recall terhadap
Jumlah Atribut
Tabel 6. Nilai Confusion Matrix Tiap Fold Pada Rata – Rata Accuracy Tertinggi Jumlah Atribut
Fold TP FP TN FN Acuracy
(%)
1295 1 53 8 27 12
80
1295 2 39 15 34 12 73 1295 3 37 13 36 14 73 1295 4 36 17 37 10 73 1295 5 44 24 20 12 64
1295 6 41 9 31 19 72 1295 7 42 18 27 13 69 1295 8 45 17 25 13 70 1295 9 40 10 33 17 73 1295 10 42 12 32 14 74
Pada  gambar  2  grafik  performansi untuk  bagian Accuracy ,  semakin  banyak atribut  yang  digunakan  maka  semakin tinggi  rata  –  rata  nilai Accuracy –  nya. Hal tersebut dikarenakan nilai TP dan TN pada  tiap fold sebanyak  90%  memilki nilai lebih tinggi dari FP dan FN. Namun saat  rata  –  rata Accuracy mencapai  nilai yang  paling  tinggi,  rata  –  rata  nilai Accuracy yang  dihasilkan  selanjutnya tidak mengalami kenaikan atau penurunan secara signifikan .
Tabel 7. Nilai Confusion Matrix Tiap Fold Pada Rata – Rata Precision Tertinggi Jumlah Atribut Fold TP FP TN FN Precision
(%) 2276 1 49 12 24 15 73
2276 2 44 10 30 16 74 2276 3 43 7 27 23 70
2276 4 46 7 31 16 77
2276 5 54 14 19 13 73
2276 6 44 6 27 23 71 2276 7 39 21 20 20 59 2276 8 50 12 25 13 75 2276
9 43 7 21 29 64
2276 10 46 8 23 23
69
Pada  gambar  2  grafik  performansi untuk  bagian Precision ,  semakin  banyak atribut  yang  digunakan  maka  semakin tinggi nilai Precision – nya. Hal tersebut dikarenakan nilai TP pada tiap fold lebih tinggi dari FP.
Tabel 8. Nilai Confusion Matrix Tiap Fold Pada Rata – Rata Recall Tertinggi
Jumlah Atribut Fold TP FP TN FN Recall (%) 9 1 22 39 36 3 58
9 2 7 47 44 2 51 9 3 15 35 42 8 57
9 4 13 40 46 1 59 9
5 21 47 31 1 52
9 6 18 32 48 2 66
9 7 10 50 37 3 47 9 8 20 42 37 1 57 9 9 19 31 48 2 67
9 10 25 29 41 5 66
Pada  gambar  2  grafik  performansi untuk  bagian Recall ,  semakin  banyak atribut  yang  digunakan  maka  semakin rendah  nilai Recall –  nya.  Hal  tersebut dikarenakan nilai TN pada tiap fold lebih tinggi dari TP.

## SIMPULAN
1. Metode Random Forest menghasilkan Accuracy sebesar 72.1%  dengan  atribut  berjumlah 1295. 2. Penerapan  seleksi  fitur  yang  tepat dapat meningkatkan kinerja algoritma machine  learning .  Hal tersebut  bisa  dilihat  pada  skenario pengujian yang menghasilkan nilai Accuracy sebesar  72.1%  dengan atribut  berjumlah  1295  dari  total 2277.

## SARAN
1. Dikarenakan  penlitian  ini  hanya menggunakan kata kasar berdasarkan dari internet, disarankan menambahkan kata kasar yang berbeda untuk dataset . 2. Menggunakan  metode machine learning yang berbeda dari penelitian  ini,  karena Accuracy yang dihasilkan hanya 72.1%.
3. Mencoba  Menggunakan  metode seleksi  fitur  yang  berbeda  dari penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Febriana  and  A.  Budiarto, “Twitter  Dataset  for  Hate  Speech and  Cyberbullying  Detection  in Indonesian Language,” Proc. 2019 Int.  Conf.  Inf.  Manag.  Technol. ICIMTech  2019 ,  vol.  1,  no. August,  pp.  379–382,  2019,  doi:
10.1109/ICIMTech.2019.8843722.
[2] L.  Anindyati,  A.  Purwarianti,  and A.  Nursanti,  “Optimizing  Deep Learning for Detection Cyberbullying  Text  in  Indonesian Language,” Proc. - 2019 Int. Conf. Adv. Informatics Concepts, Theory,  Appl.  ICAICTA  2019 ,  pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/ICAICTA.2019.8904108. [3] H.  Nurrahmi  and  D.  Nurjanah,
“Indonesian Twitter Cyberbullying Detection using Text Classification and  User  Credibility,” 2018  Int. Conf.  Inf.  Commun.  Technol.
ICOIACT  2018 ,  vol.  2018-Janua, pp. 543–548, 2018, doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350758.
[4] H.  K.  Sharma,  K.  Kshitiz,  and Shailendra,  “NLP  and  Machine Learning Techniques for Detecting Insulting  Comments  on  Social
Networking  Platforms,” 2018  Int. Conf.  Adv.  Comput.  Commun. Eng. , no. June, pp. 265–272, 2018.
[5] M.  A.  Al-garadi,  K.  D.  Varathan, and  S.  D.  Ravana,  “Computers  in Human Behavior Cybercrime detection in online communications : The experimental case of cyberbullying detection  in  the  Twitter  network,” Comput.  Human  Behav. ,  vol.  63, pp. 433–443, 2016, doi: 10.1016/j.chb.2016.05.051.
[6] D. Ramachandran and R. Parvathi, “ScienceDirect  Analysis  Analysis of  of  Twitter  Twitter  Specific Specific Preprocessing Preprocessing Technique Technique for for Tweets Tweets,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  165, pp. 245–251, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.01.083. [7] E. Odhiambo Omuya, G. Onyango Okeyo,  and  M.  Waema  Kimwele, “Feature Selection for Classification using Principal Component Analysis and Information  Gain,” Expert  Syst. Appl. ,  vol.  174,  no.  February,  p. 114765, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.114765. [8] S.  Chormunge  and  S.  Jena,
“Efficient  feature  subset  selection algorithm  for  high  dimensional data,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 6, no. 4, pp. 1880–1888, 2016,
doi: 10.11591/ijece.v6i4.9800.
[9] Y.  Zhang,  X.  Ren,  and  J.  Zhang, “Intrusion  detection  method  based on  information  gain  and  ReliefF feature  selection,” Proc.  Int.  Jt. Conf. Neural Networks , vol. 2019-
July,  no.  July,  pp.  1–5,  2019,  doi: 10.1109/IJCNN.2019.8851756.
[10]  X.  Ji,  B.  Yang,  and  Q.  Tang, “Seabed  sediment  classification using  multibeam  backscatter  data based  on  the  selecting  optimal random  forest  model,” Appl. Acoust. , vol. 167, p. 107387, 2020, doi:
10.1016/j.apacoust.2020.107387.
[11]  R.  R.  Dalvi,  S.  Baliram  Chavan, and  A.  Halbe,  “Detecting  A Twitter Cyberbullying Using Machine  Learning,” Proc.  Int. Conf. Intell. Comput. Control Syst. ICICCS 2020 , no. Iciccs, pp. 297– 301, 2020, doi: 10.1109/ICICCS48265.2020.9120 893. [12]  M. Fortunatus, P. Anthony, and S. Charters, “Combining textual features  to  detect  cyberbullying  in social  media  Combining  textual features  to  detect  cyberbullying  in social media posts posts,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  176, pp. 612–621, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.08.063.
[13]  M.  Z.  Islam,  J.  Liu,  J.  Li,  L.  Liu, and  W.  Kang,  “A  Semantics Aware  Random  Forest  for  Text Classification,” CIKM , vol. 19, pp. 1061–1070, 2019, doi: 10.1145/3357384.3357891. [14]  P. Jiang and J. Chen, “Neurocomputing Displacement
prediction  of  landslide  based  on generalized regression neural networks  with  K  -fold  cross- validation,” Neurocomputing ,  pp. 1–8, 2016, doi: 10.1016/j.neucom.2015.08.118. [15]  D.  Kim,  D.  Seo,  S.  Cho,  and  P. Kang, “Multi-co-training for document classification using various  document  representations: TF–IDF, LDA, and Doc2Vec,” Inf. Sci. (Ny). , 2018, doi:
10.1016/j.ins.2018.10.006