Support Vector Machine VS Information Gain : Analisis Sentimen Cyberbullying di Twitter Indonesia
Christevan Destitus 1 , Wella 2 , Suryasari 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
2 wella@umn.ac.id
Diterima 24 Agustus 2020
Disetujui 10 November 2020
Abstract —This  study  aims  to  clarify  tweets  on  twitter using  the  Support  Vector  Machine  and  Information Gain  methods.  The  clarification  itself  aims  to  find  a hyperplane  that  separates  the  negative  and  positive classes.  In  the  research  stage,  there  is  a  system  process, namely  text  mining,  text  processing which  has  stages  of tokenizing,  filtering,  stemming,  and  term  weighting. After  that,  a  feature  selection  is  made  by  information gain  which  calculates  the  entropy  value  of  each  word. After  that,  clarify  based  on  the  features  that  have  been selected  and  the  output  is  in  the  form  of  identifying whether  the  tweet  is  bully  or  not.  The  results  of  this study  found  that  the  Support  Vector  Machine  and Information Gain methods have sufficiently maximum results. Index Terms— clarification, cyberbullying, identification, information gain, support vector machine

## I. P ENDAHULUAN
Cyberbullying tindakan untuk melecehkan, mengancam,  mempermalukan,  dan  mengejek  orang lain  pada  media  maya  [1]. Cyberbullying bisa dilakukan  melalui  SMS,  pesan  teks,  aplikasi,  media sosial,  forum,  bahkan  permainan  online  yang  dimana orang  lain  dapat,  berpartisipasi,  dan  berbagi  konten, pada  tahapan  ini cyberbullying biasanya  bertindak melalui  mengirimkan,  memposting,  dan  membagikan konten  negatif,  berbahaya,  palsu,  atau  tindakan  jahat terhadap  orang  lainnya.  Ini  juga  mencakup  berbagi informasi  pribadi  yang  dapat menyebabkan rasa  malu atau penghinaan [2].
Pelaku cyberbullying pada remaja biasanya terjadi karena  dendam  yang  tidak  terselesaikan,  lalu motivated  offender  untuk  melakukan  pembajakan, balas dendam, pencurian, atau sekedar iseng [3]. Salah satu  yang  membedakan cyberbullying adalah  waktu dan  situasinya, cyberbullying dapat  terjadi  24  jam sehari,  7  hari  dalam  seminggu,  hal  ini  dapat  terjadi setiap waktu, siang maupun malam [4].
Terdapat  juga  penelitian  yang  menyatakan  bahwa 32% remaja mengatakan pernah melakukan cyberbullying dengan  alasan  mengisengi  temannya
dan media yang paling banyak digunakan adalah situs media sosial [5].
Disini  penelitian  dilakukan  pada  media  sosial, yaitu  Twitter.  Twitter  sendiri  merupakan  salah  satu media  sosial  yang  bisa  digunakan  sebagai  situ  berita dan  juga  jejaring  sosial  sebagai  tempat  orang berkomunikasi  dalam  pesan  singkat  yang  biasanya disebut tweet .  Twitter  juga  memiliki  fitur tweet ing, tweet ing  merupakan  cara  untuk  memposting  pesan singkat  untuk  siapa  saja  yang  mengikut  akun  anda  di Twitter [6].
Pada penelitian ini permasalahan tentang cyberbullying yang  terjadi pada    media  sosial  Twitter berupa tweet – tweet yang  mengandung  kata  –  kata yang  berisikan  konten  negatif.  Dari  permasalahan  itu data tweet – tweet tersebut  di  proses  hingga  menjadi data  yang  dapat  digunakan  untuk  data  mengenai sentiment analyst yang terjadi pada Twitter. Algoritma yang  digunakan  adalah Support  Vector  Machine dan juga Information  Gain ,  kedua  algoritma  ini  dapat digunakan  untuk  melakukan  klarifikasi  mengenai topik penelitian yang sedang di lakukan.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  memberikan  hasil akurasi  metode Support  Vector  Machine dan Information  Gain yang  berasal  dari  data tweet yang mengandung konten cyberbullying .

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Cyberbullying
Cyberbullying adalah  penyalahgunaan  internet untuk melecehkan, mengancam, mempermalukan, dan mengejek  orang  lain  [7]. Cyberbullying adalah tindakan  perundungan  yang  dilakukan  pada  dunia maya  melalui  barang  elektronik  seperti  ponsel, komputer, dan tablets [2].
Cyberbullying bisa  melalui  SMS,  teks,  aplikasi, media  sosial,  forum,  bahkan  permainan  online  yang dimana  orang  lain  dapat  melihat,  berpartisipasi,  atau berbagi konten. Cyberbullying juga termasuk mengirimkan,  memposting,  atau  membagikan  konten

## ISSN 2085-4579
negatif, berbahaya, palsu, atau tindakan jahat terhadap orang  lain.  Ini  mencakup  berbagi  informasi  pribadi yang  dapat  menyebabkan  rasa  malu  atau  penghinaan [2].
Cyberbullying biasanya  bukan  hanya  komunikasi satu kali, ini “terjadi secara beulang kali”, kecuali jika itu adalah sebuah ancaman pembunuhan atau ancaman serius terhadap keselamatan orang. Pada cyberbullying pelaku  tidak  bisa  melihat  respon  langsung  dari  si korban  sehingga  dapat  mengurangi  kepuasan  pelaku yang didapatkan dengan melihat sakit yang ditimbulkannya  pada  si  korban,  namun  hal  ini  juga dapat  mengurangi  rasa empati  dari pelaku  terhadap  si korban [5].
Terdapat  juga  penelitian  yang  menyatakan  bahwa 32  persen  remaja  mengatakan  pernah  melakukan cyberbullying dengan  alasan  mengisengi  temannya dan media yang paling banyak digunakan adalah situs media sosial [5].

## B. Twitter
Twitter adalah situ berita dan jejaring sosial online tempat orang berkomunikasi dalam pesan singkat yang disebut tweet . Tweet ing  memposting  pesan  singkat untuk  siapa  saja  yang  mengikuti  anda  di  Twitter, dengan  harapan  kata  –  kata  anda  bermanfaat  dan menarik bagi seseorang di audiens anda. Deskripsi lain tentang  Twitter  dan tweet ing  mungkin microblogging [6].
Twitter didirikan dan diresmikan pada tahun 2006 tepatnya  pada  tanggal  21  Maret  2006.  Didirikan  oleh Jack  Dorsey,  Twitter  sudah  cukup  di  kenal  di  dunia, bahkan  pada  tahun  2014  Twitter  sudah  menjadi  salah satu  dari  5  besar  situs  yang  paling  sering  dikunjungi oleh banyak orang [8].
Twitter  sendiri  memiliki  beberapa  fitur,  seperti tweet atau  kicauan  yang  merupakan  fitur  utama  di Twitter  untuk  mengirim  dan  melihat  kicauan  setiap pengguna  Twitter. Following merupakan  fitur  untuk mengikuti  pengguna  lain  pada  Twitter. Followers , fitur  yang  digunakan  untuk  melihat  siapa  yang mengikuti anda pada media sosial Twitter. Biography merupakan  fitur  yang  digunakan  untuk  mengetahui pesan  akun  Twitter  anda  pada profile . Profile merupakan  salah  satu  fitur  utama  pada  Twitter,  fitur ini digunakan untuk melihat avatar Twitter, biography Twitter,  dan  lainnya.  Pada  Twitter  juga  terdapat  fitur top  trending  yang  digunakan  untuk  mempermudah penggunanya untuk melihat tweet yang paling populer dan paling sering di tweet oleh para pengguna Twitter lainnya [8].

## C. Information Gain
Information  Gain adalah  sebuah  metode  yang digunakan  untuk  menghitung  nilai entropy yang  ada dengan  cara  membagi  dataset  berdasarkan  nilai  dari random  variable  [9]. Information  Gain juga  memiliki
keuntungan,  jika  informasi  yang  dimiliki  semakin banyak  maka  akan  didapatkan  nilai entropy yang semakin rendah dan meminimalisir kejutan.
Pada  teori  informasi  dapat  di  gambarkan  bahwa “ surprise ” yang semakin tinggi dalam suatu kejadian. Probabilitas  lebih  rendah  untuk  terjadinya  kejadian “ surprise ”  dengan  cara  memperbanyak    jumlah informasi atau memiliki informasi  yang lebih banyak, sedangkan  distribusi  probabilitas  terjadi  dimana peristiwa  dan  kemingkunan  lebih  “ surprising ”  dan “ entropy ” yang lebih besar [10].
Pemilihan fitur dengan Information Gain dilakukan  dalam  tiga  tahapan,  pertama  menghitung nilai Information  Gain untuk  setiap  atribut  dalam dataset original. Langkah selanjutnya adalah menentukan batas atau threshold yang diinginkan. Hal ini  dilakukan  agar  memungkinkan  atribut  yang berbobot  sama  dengan  batas  atau  lebih  besar  akan dipertahankan serta membuang atribut yang berada di bawah  batas,  lalu  memperbaiki  dataset  dengan mengurangi atribut yang ada [11].

## D. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1992  sebagai rangkaian  konsep  –  konsep  unggulan  dalam  bidang pattern recognition. Sebagai salah satu metode yang di bilang  muda.  SVM  sudah  memiliki  kemampuan sebagai  state  of  the  art  dalam  pattern  recognition. SVM  sendiri  merupakan  metode  learning  machine yang berkerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM)  dengan  tujuan  menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan  dua class pada input space [12].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Objek dari penelitian ini adalah cyberbullying yang terjadi  di  Indonesia,  pada  media  sosial  Twitter.    Data yang  diambil  adalah tweet dari  tanggal  1  April  2020 hingga tanggal 30 April 2020 dan 1 Mei 2020 hingga 31 Mei 2020. Cyberbullying adalah sebuah perundungan  yang  dilakukan  pada  media  digital, perundungan  atau  bullying  adalah  perilaku  atau tindakan  ancaman,  kekerasan  atau  paksaan  untuk mengintimidasi  orang  lain  dan  bisa  berulang  kali. Cyberbullying biasanya  terjadi  di  media  sosial, messaging apps , online chatting , forum online ,  email, dan  komunitas  permainan online .  Penelitian  ini membahas cyberbullying yang  dilakukan  pada  media sosial, yaitu Twitter.
Twitter merupakan layanan untuk teman, keluarga, dan  teman  sekerja  untuk  berkomunikasi  dan  tetap terhubung  melalui  pertukaran  pesan  yang  cepat  dan sering. Pengguna memposting tweet , yang dapat berisi foto,  video,  tautan,  dan  teks. Tweet ini  diposting  ke profil,  lalu  terkirim  ke  pengikut,  dan  dapat  di  cari  di pencarian Twitter.
(1)
(2)
(3)
A. Teknik Pengolahan Data
Support  Vector  Machine (SVM)  memiliki  konsep yaitu  mencari hyperplane terbaik  yang  berfungsi sebagai pemisah dua kelas data. SVM memaksimalkan margin,  yang  merupakan  jarak  pemisah  antara  kelas data.  SVM  juga  mampu  berkerja  pada  dataset  yang berdimensi  tinggi  dengan  menggunakan  kernel  trick. Ada  beberapa  macam  fungsi  kernel  SVM,  yaitu Linear,  Polynomial,  Gaussian  RBF,  Sigmoid,  Invers Multi Kuadratik, dan Additive .
Pada  penelitian  ini  fungsi  kernel  yang  digunakan adalah  SVM  Polynomial.  SVM  linear  digunakan ketika ada data yang akan diklasifikasi terpisah dengan sebuah hyperplane ,  sedangkan  SVM  non-linear digunakan ketika data hanya dapat dipisahkan dengan garis  lengkung.  SVM  Polynomial  memiliki  definisi fungsi  dengan  persamaan yang  dimana merupakan  fungsi  kernel,
merupakan fitur dan d merupakan ordo.
Hyperplane  dalam  SVM  yang  optimal  didapatkan dengan  cara  merumuskan  ke  dalam quadratic programing  problem ( QP  problem )  dan  dapat  di selesaikan menggunakan library  yang banyak tersedia dalam numeric  analyst .  Tetapi  terdapat  sebuah alternative  yaitu  menggunakan  metode sequential . Metode  ini  dikembangkan  oleh  Vijayakumar  untuk mencari nilai α, yang dapat di uraikan, sebagai berikut:
1. Inisialisasi
Menghitung  nilai  matriks  hessian  dengan menggunakan persamaan:
Dimana y merupakan kelas dari data ke - i dan ke  –  j, merupakan  fungsi  kernel polynomial yang digunakan.
2. Menghitung  setiap  level  dengan  tahapan menggunakan persamaan:
3. Melakukan  pengulangan  ke  tahap  2  sampai nilai ∝ mencapai konvergen.
Information  Gain (IG)  merupakan  salah  satu metode  untuk  melakukan  seleksi  fitur,  yang  biasa digunakan  oleh  para  peneliti  untuk  menentukan  batas dari  kepentingan  sebuah  atribut.  Nilai  IG  diperoleh dari  nilai entropy sebelum  pemisahan  dikurangi dengan  nilai entropy setelah  pemisahan.  Nilai  ini digunakan  untuk  penentuan  atribut  mana  yang  akan dibuang  dan  digunakan.  Atribut  yang  memenuhi kriteria  pembobotan  nantinya  akan  digunakan  untuk proses klasifikasi.
Dalam pemilihan fitur dengan IG dilakukan dalam 3 tahapan, yaitu:
1. Menghitung  nilai Information  Gain untuk setiap atribut.
2. Menentukan threshold atau  batasan.  Hal  ini untuk menentukan atribut yang bobotnya lebih kecil dari threshold akan dibuang.
3. Memperbaiki dataset dengan  pengurangan atribut.
Seleksi  fitur
Information  Gain dirumuskan menjadi:
Dimana merupakan kelas  data,
merupakan  peluang  dari  kelas  data, dan merupakan  peluang  term  t  yang  muncul  atau  tidak muncul dalam dokumen.

## IV. A NALISA DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan tools ,  yaitu software “R”, data yang di ambil melalui sosial media Twitter dengan bentuk teks.
Pertama  mencari kata dasar yang akan digunakan, kata  dasar  tersebut  merupakan  kata  –  kata  yang  di berikan  pada  saat  melakukan  wawancara,  sehingga mempercepat  pencarian  data.  Setiap  kata  di  tarik sejumlah  30 tweet ,  dengan  bertanggal  dari  1  April 2020 hingga 28 Mei 2020.
Berdasarkan  wawancara  dengan  ahli  Bahasa, jumlah kata yang akan digunakan adalah 49 kata, yang nantinya  dilakukan  penarikan  data  pada  setiap  kata menggunakan software R.
Tabel 1. Kumpulan kata Anjing lu Anak Haram Jobong / Pelacur Mati lu Bajingan Anak Tapir Kentot Memek Banci Asu Lemah lu Ngentot Bicis Babi lu Lud Pecun Bitch Bocah tolol Miskin lu Pesugihan Bitches Cina Monyet lu Si dongo Brengsek Fucek Nibba Simpanan om om Fak u Fuck You Nigga Sugarbaby Fakboi Jembut Pelacur Sugardaddy

## ISSN 2085-4579
Gendut Kafir Pelakor Tai lo Goblok Kontol Pelakor Titit Idiot Lonte Slut Tolol Jelek

## B. Text Preprocessing
Sekarang  merupakan  tahapan  untuk  melakukan proses pengubahan bentuk data yang belum terstruktur menjadi  data  yang  terstruktur  sesuai  dengan kebutuhan.
Pertama  dilakukan  tahapan, case  folding . Case folding merupakan tahapan merubah keseluruhan teks menjadi  bentuk  standar  yaitu  huruf  kecil  atau lowercase .
Setelah  itu,  ada  tahap  pengubahan  dari  “kalimat” menjadi “kalimat_text”
Setelah  itu  adanya  pembuatan corpus , corpus digunakan  untuk  menstrukturisasi  teks  yang  terdapat di  “kalimat_text”  ,  setelah  itu  dilakukan  tahap pengubahan  nama  menjadi  “kalimat_text_corpus” untuk  membedakan  setelah  di  lakukan  strukturisasi pada dokumen yang ada.
Tahap  terakhir  melakukan  pengubahan  data  pada dokumen menjadi huruf kecil semua menggunakan function ,
“content_transformer(tolower))”.
Setelah case  folding atau  pengubah  teks  menjadi huruf  kecil,  selanjutnya  dilakukan tokenizing yaitu penghilangan tanda baca dan tanda hubung.
Pada tahap tokenizing memiliki gambaran function seperti:
kalimat_text_corpus <- tm_map
(kalimat_text_corpus, removePunctuation)
Penulisan  di  atas  merupakan function yang digunakan  untuk tokenizing .  Jika  di  jabarkan, “kalimat_text_corpus”  merupakan corpus yang  telah di case  folding untuk  digunakan  ke  tahap tokenizing . Setelah tahap tokenizing sekarang tahap filtering , pada tahap  ini  dilakukan  pengambilan  kata  –  kata  penting dari  hasil tokenizing .  Biasanya  menggunakan stoplist atau wordlist .
Pada  tahap  ini  digunakan  stoplist  untuk  dijadikan patokan,  agar  mudah  menemukan  kata  –  kata  yang akan  digunakan  untuk  membantu  mepermudah pencarian  data  yang  dibutuhkan,  dan function yang digunakan  adalah  “ removewords ”,  lalu  mencari “ stopwords ”, contoh kata – kata yang digunakan pada stopwords adalah  “ retweet ”,”di”,  dan  ”yang”.  Pada tahap filtering memiliki bentuk penulisan function seperti:
kalimat_text_corpus <- tm_map
(kalimat_text_corpus, removewords,
stopwords(“RT”,”re tweet ”,”di”,”yang”) )
Setelah  melakukan filtering lalu  dilakukan stemming ,  pada  tahap  stemming  dilakukan  untuk mengetahui  akar  sebuah  kata  sehingga  memperkecil jumlah  indeks  yang  ada.  Sedangkan  pada  tahap stemming memiliki penulisan function seperti berikut :
kalimat_text_corpus <- tm_map
(kalimat_text_corpus, stemDocument )
Pada tahap stemming  menggunakan function yang berfungsi  untuk  melakukan stemming pada  dokumen, yaitu  “stemDocument”, function ini  memiliki  fungsi untuk melakukan pembenaran rekonstruksi kata – kata yang akan digunakan.
Setelah  melalui  tahap stemming maka  proses lanjutannya ada term weighting , term weighting adalah pembobotan  setiap  hasil token  stemming untuk digunakan.    Setelah  melakukan  tahap term  frequency dan inverse  document  frequency maka  dilakukan penggabungan  untuk  melakukan  penghitungan  TF- IDF yang ada di dalam data.

## C. Support Vector Machine
Setelah mendapatkan nilai term weighting dilakukan tahap ke Support Vector Machine . Kegiatan prediksi  menggunakan  5  parameter,  yaitu  variabel lambda, konstanta gamma, epsilon, maksimum iterasi, dan  nilai complexity (C).  Setiap  parameter  yang digunakan  dalam  pengujian  memiliki  nilainya  masing –  masing  misalnya  λ  bernilai  0.5,  Υ=  0.001,  ε  = 0.0001, C = 1, dan IterMax = 100.
Dari ke-5 parameter yang digunakan yang pertama diuji  adalah  viariabel  lamda,  pada  variabel  lambda mendapatkan hasil accuracy sebesar 74.20%, precision sebesar  73.10%,  lalu recall sebesar  77.10% dan  yang  terakhir  f-measure  sebesar  75.30%.  Hal  ini dapat  terjadi  dikarenakan  nilai  variabel  lamda  hanya berguna  untuk  melakukan  perhitungan  matriks hessian,  dan  matriks  hessian  digunakan  untuk menghitung nilai Ei sehingga menyebabkan hasil tidak mempengaruhi nilai bias.
Dilakukan pengujian pada konstanta gamma. Hasil terbaik  didapat  pada  nilai  gamma  0.001  dan  0.01, setelah itu nilai semakin menurun ketika nilai gamma semakin  tinggi.  Penyebab  nilai  semakin  menurun ketika  nilai  gamma  semakin  tinggi  karena  yang digunakan untuk  menghitung  adalah nilai delta alpha, yang  dimana  nilai  delta  alpha  merupakan  nilai  yang menentukan  apakah  hasil  sudah  konvergen  atau belum.  Nilai  gamma  0.001  memiliki accuracy 76.90%,  kemudian precision 75.1%, recall sebesar 80.20%, dan f-measure 78.80%.
Hasil  pengujian  nilai  epsilon  kurang  dari  0.00001 yang  dapat  diartikan  bahwa  0.0000001  juga  memiliki nilai  terbaik.  Hal  ini  disebabkan  karena  nilai  epsilon digunakan  sebagai  batas  maksimal  untuk  hasil
konvergen.  Jika  nilai  epsilon  semakin  tinggi,  maka akan  menghasilkan  konvergen  yang  semakin  cepat, sehingga  pemilihan  nilai  epsilon  yang  digunakan semakin cepat yaitu 0.0000001 dengan accuracy 78%, tingkat precision 72%,  kemudian recall 91%,  dan  f- measure 81%.
Pada awal iterasi memiliki nilai yang tinggi, tetapi semakin  menurun  ketika  nilai  iterasi  semakin  besar, dan  ketika  pada  iterasi  yang  lebih  dari  1000  hasilnya sama,  penyebabnya  dikarenakan  perhitungan  telah memasukin keadaan kovergen. Hal ini juga menandakan  bahwa  hasil  terbaik  yang  didapatkan berada pada iterasi sebanyak 20 dengan nilai accuracy 80%,  dengan  tingkat precision 73%,  kemudian recall 92.20% dan memiliki f-measure 85%.
Pada hasil pengujian nilai C, nilai terbaik pada saat pengujian  adalah  1,  karena  semakin  tinggi  nilai  C maka nilai kernel polynomial-nya akan semakin tinggi juga.  Ketika  mencapai  tahap  ini  nilai  kernel polynomial semakin tinggi maka nilai matriks hessian juga  semakin  tinggi,  yang  dapat  menyebabkan perhitungan  nilai  konstanta  gamma  yang  hasilnya semakin  kecil  dapat  menyebabkan  iterasi  semakin cepat  mencapai  konvergen.  Hasil  dari  pengujian memiliki  nilai accuracy 87%,  dengan precision 83%, nilai recall 96%, dan f-measure 91%.

## D. Information Gain
Setelah  selesai  melakukan  prediksi  akurasi  pada metode Support Vector Machine selanjutnya melakukan pengujian Information  Gain untuk mendapatkan  hasil  dari threshold feature  selection . Nilai threshold yang  didapatkan  sebesar  90%.  Ketika semua fitur digunakan hasil yang didapatkan accuracy sebesar  86%, precision 81%, recall 95%  dan f-measure 87%.  Jika  pemilihan term menggunakan seleksi fitur Information Gain maka dapat menghasilkan  nilai  yang  lebih  tinggi,  dan  nilai  dari Information Gain akan mempengaruhi term yang akan digunakan pada proses identifikasi.

## V. S IMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada  hasil penelitian,  pengujian,  dan  analisis  yang  telah dilakukan,  dapat  dikatakan  bahwa  hasil  identifikasi tweet cyberbullying menggunakan  metode Support Vector  Machine mendapatkan  akurasi  yang  cukup tinggi  yaitu  dengan  hasil accuracy 80%, precision 75.1%, recall 96%, dan f-measure 85% dan juga pada hasil pengujian threshold seleksi fitur pada Information  Gain mendapatkan  nilai  yang  cukup tinggi  sebesar accuracy 86%, precision 81%, recall 95%,  dan f-measure 87%  sehingga  hasil  identifikasi tweet cyberbullying dengan  kedua  metode  memiliki hasil yang cukup maksimal.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Kompas.com. (2019, Oktober 16). Apa itu Cyberbullying dan Bagaimana Mengajari Anak Menghindarinya? Retrieved from Kompas.com: https://lifestyle.kompas.com/read/2019/10/16/112740720/apa- itu- cyberbullying -dan-bagaimana-mengajari-anak- menghindarinya?page=all
[2] Stopbullying.gov.  (2020,  May  7).  What  Is Cyberbullying . Retrieved from stopbullying.gov: https://www.stopbullying.gov/ cyberbullying /what-is-it
[3] Zahro  Malihah,  A.  (2018).  Perilaku cyberbullying pada remaja  dan  kaitannya  dengan  kontrol  diri  dan  komunikasi orang tua. Departemen ilmu keluarga dan konsumen, Falkutas Ekologi Manusia, Institut pertanian bogor, 145 - 156.
[4] It  Security  Newsportal.  (2016,  July  13). Cyberbullying Kompleksitas Kehidupan Remaja. Retrieved from  It Security Newsportal: https://www.bacapikirshare.org/ cyberbullying - kompleksitas-kehidupan-remaja/
[5] Rahayu, F. S. (2012). Cyberbullying sebagai Dampak Negatif Penggunaan  Teknologi  Informasi.  Prodi  Teknik  Informatika, Falkutas  Teknologi  Industri,  Universitas  Atma  Jaya Yogyakarta, 22-31.
[6] Gil,  P.  (2020,  April  29).  What  Is  Twitter  &  How  Does  It Work? Retrieved from Lifewire: https://www.lifewire.com/what-exactly-is-Twitter-2483331 [7] Wisnubrata.  (2019,  October  16).  Kompas.com.  Retrieved from
Kompas.com:
https://lifestyle.kompas.com/read/2019/10/16/112740720/apa- itu- cyberbullying -dan-bagaimana-mengajari-anak- menghindarinya?page=all
[8] Basri, H. (2017). Peran Media Sosial Twitter dalam Interaksi Sosial Pelajar Sekolah Menengah Pertama di Kota Pekanbaru. Jurusan  Sosiologi  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik Universitas Riau, 1-15.
[9] Brownlee,  j.  (2019,  October  16). Information  Gain and Mutual  Information  for  Machine  Learning.  Retrieved  from machinelearningmastery.com:
https://machinelearningmastery.com/information-gain-and- mutual-information/
[10] Astuti,  F.  D.  (2017).  Seleksi  Atribut  Menggunakan Information Gain untuk Clustering Penduduk Miskin Dengan Validity Index Xie Beni. STMIK AKAKOM, 61-65.
[11] Muchammad Rifqi Maulana, M. A. (2015). Information Gain untuk  mengetahu  pengaruh  atribut  terhadap  klasifikasi persetujuan  kredit.  Jurnal  Litbang  Kota  Pekalongan  Vol.9, 113-123.
[12] Anto Satriyo Nugroho, A. B. (2003). Support Vector Machine Teori dan Aplikasinya dalam Bioinformatika. Retrieved from InfoKomputer.com: http://asnugroho.net/papers/ikcsvm.pdf.