IMPLEMENTASI ALGORITMA TF-IDF DAN SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP ANALISIS PENDETEKSI KOMENTAR CYBERBULLYING DI MEDIA SOSIAL TIKTOK
Romindo 1) , Jefri Junifer Pangaribuan 2) , Okky Putra Barus 3)
1), 2), 3) Universitas Pelita Harapan Email : romindo@uph.edu 1) , jefri.pangaribuan@uph.edu 2) , okky.barus@uph.edu 3)

## ABSTRAK
Cyberbullying merupakan tindakan berupa kiriman teks, gambar, atau video dengan memanfaatkan internet, handphone atau  perangkat  lain  dengan  tujuan  menyakiti  dan  mempermalukan  orang  lain. Cyberbullying sering dilakukan melalui beberapa platform media sosial, salah satunya melalui komentar pada aplikasi  TikTok. Menurut laporan  dari We  Are  Social ,  TikTok  memiliki  1,4 miliar  pengguna  aktif  bulanan yang berusia 18 tahun secara global . Indonesia saat ini berada di posisi kedua dalam jumlah pengguna aktif TikTok di seluruh dunia. Oleh karena itu, potensi terjadinya kasus cyberbullying akan semakin besar apabila penggunanya semakin banyak. Dengan menggunakan data mining, masyarakat dapat mengembangkan suatu sistem  pendeteksi,  dimana  sistem  tersebut  dapat  melakukan  analisis  pada  komentar  yang  ada  di  aplikasi TikTok. Metode yang digunakan adalah Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Support Vector Machine (SVM). Tahap – tahap yang dilalui adalah dengan mengumpulkan komentar-komentar yang dilabeli secara manual. Kemudian, dilakukan text preprocessing , tokenizing , dan pembobotan dengan TF-IDF. Kemudian,  mengimplementasikan  algoritma Support  Vector  Machine untuk  mendeteksi  komentar cyberbullying .  Penelitian  ini  menggunakan  80% data  training dan  20% data  testing .  Dari  hasil  performa algoritma Support Vector Machine , diperoleh 88% akurasi keseluruhan, 88% precision , 96% recall , dan 92% f1-score dalam mendeteksi komentar cyberbullying pada media sosial TikTok.
Kata Kunci : Komentar Cyberbullying , Machine Learning , TF-IDF, SVM.

## ABSTRACT
Cyberbullying is the act of sending text, images, or videos using the internet, mobile phones, or other devices with the aim of hurting and shaming other people. Cyberbullying is often done through several social media platforms, one of which is through comments on the TikTok application. According to a report by We Are Social, TikTok has 1.4 billion monthly active users aged 18 and above globally. Indonesia currently ranks second in the world in terms of active TikTok users. As a result, the potential for cyberbullying instances will grow as the number of users grows. By using data mining, the public can create a detection system, which can perform  analysis  on  comments  in  the  TikTok  application.  The  method  used  is  Term  Frequency-Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  and  Support  Vector  Machine  (SVM).  The  stages  passed  are  to  collect comments that are labelled manually. Then, text preprocessing, tokenizing, and weighting were carried out with TF-IDF. Then, implement the Support Vector Machine algorithm to detect cyberbullying comments. This study  uses  80%  training  data  and  20%  testing  data.  From  the  performance  results  of  the  Support  Vector Machine algorithm, 88% overall accuracy, 88% precision, 96% recall, and 92% f1-score were obtained in detecting cyberbullying comments on social media TikTok.
Keywords: Cyberbullying Comments, Machine Learning, TF-IDF, SVM .

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  segala  sesuatu  yang  dikerjakan telah  dipermudah  dengan  adanya  internet. Penggunaan  internet  semakin  meningkat  dari tahun ke tahun. Adapun survei yang dilakukan oleh  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet Indonesia (APJII) mengenai pengguna internet Indonesia pada tahun 2021 hingga 2022, yaitu sebanyak  lebih  dari  210  juta  jiwa  penduduk Indonesia  atau  sekitar  77,02%  dari  total populasi  jiwa  penduduk  Indonesia  (Dimas Bayu, 2022). Adapun pengaruh yang diakibatkan  oleh pandemic COVID-19  yang secara  signifikan  mengubah  kebiasaan  hidup sehari - hari manusia yang dinamakan sebagai new  normal.  New  normal  membuat  manusia lebih bergantung kepada digital platform.
Sejak  Maret  2020  pengguna  internet  di seluruh  dunia  meningkat  50  –  70%.  Dengan peningkatan  teknologi  internet,  manusia  juga menghadapi  efek  negatif  dari  peningkatan tersebut,  yang  dikarenakan  beberapa  individu menyalahgunakan kegunaan dari media sosial dan menggunakannya sebagai media penipuan dengan bertujuan untuk mengintimidasi orang lain,  yang  disebut  juga cyberbullying (Mitsu and  Dawood,  2022).    Menurut  The  National Crime  Prevention  Council, cyberbullying adalah  pengiriman  berupa  teks,  gambar,  atau video baik menggunakan internet, handphone, maupun  perangkat  –  perangkat  lain  dengan tujuan  menyakiti  dan  mempermalukan  orang lain (Juditha, 2021).
Dengan  perkembangan  internet,  orang- orang  menggunakan  media  sosial  sebagai platform untuk berpartisipasi, berbagi, mengunggah  ekspresi  melalui  teks,  foto, ataupun  video.  Media  sosial  merupakan sebuah medium di internet dimana penggunanya  dapat  mengekspresikan  dirinya dan  melakukan  komunikasi,  relasi  dengan orang  lain  secara  virtual  (Puspitarini  and Nuraeni,  2019). Salah satu  media sosial  yang saat  ini  sedang  naik  daun  adalah  Aplikasi TikTok. Berdasarkan laporan We  Are Social, Aplikasi TikTok memiliki 1,4 miliar pengguna aktif  bulanan  yang  berusia  di  atas  18  tahun secara  global.  Indonesia  saat  ini  berada  di posisi  kedua  dengan  jumlah  pengguna  aktif
TikTok di seluruh dunia (Monavia Ayu Rizaty, 2022).  Hubungan cyberbullying dan  Aplikasi TikTok dapat dilihat dari komentar – komentar dari pengguna atau pembuat video. Kata atau kalimat yang mengandung unsur cyberbullying sangat sering dijumpai.
TF-IDF  merupakan  gabungan  dari  dua kata  yaitu,  Term  Frequency  dan  Inverse Document Frequency. Term Frequency digunakan  untuk  mengukur  seberapa  sering sebuah  istilah  hadir  dalam  sebuah  dataset. Sedangkan,  Inverse  Document  Frequency akan  melakukan  pembagian  bobot  kepada istilah yang sering muncul dan jarang muncul (Qaiser  and  Ali,  2018). Support  Vector Machine digunakan  untuk  mengubah  data hasil  pelatihan  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi dengan  menggunakan  pemetaan  linear  atau nonlinear (Ritonga and Purwaningsih, 2018).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Kamal  dan  Rainarli  pada  tahun  2019 berjudul  “Analisis  Sentimen Cyberbullying pada  Komentar  Facebook  Menggunakan Metode  Klasifikasi Support  Vector  Machine ” membahas  tentang  pengembangan  model machine learning untuk mendeteksi komentar cyberbullying di  platform  media  sosial Facebook. Penelitian difokuskan untuk mengklasifikasikan komentar menjadi
sentimen  positif  (tidak  mengandung  unsur cyberbullying ) dan sentimen negatif (mengandung  unsur cyberbullying ).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan metode  SVM  dengan  kernel  RBF  mencapai akurasi  sebesar  96%  dalam  mendeteksi komentar cyberbullying (Kamal, 2019).
Studi  lain  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Pardede  pada  tahun  2020  berjudul “Deteksi  Komentar Cyberbullying di  Media Sosial  Berbahasa  Inggris  Menggunakan Klasifikasi  Naïve  Bayes”  berfokus  pada pendeteksian  komentar cyberbullying di platform  media  sosial  berbahasa  Inggris. Penelitian  diawali  dengan  teknik  pengolahan teks, dilanjutkan dengan pemilihan fitur untuk mengubah  teks  menjadi  matriks.  Proses pengambilan keputusan menggunakan metode Naïve  Bayes ,  menghasilkan  akurasi  sebesar
80%,  presisi  sebesar  81%,  dan  recall  sebesar 80% (Pardede, Miftahuddin and Kahar, 2020).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Nugraha  Manoppo  dan  Hatta  Fudholi
pada tahun 2021 berjudul “Deteksi
Cyberbullying Berdasarkan Unsur Pidana yang Dilanggar  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan Support  Vector  Machines ”  berfokus  pada pendeteksian cyberbullying berdasarkan unsur pidana yang dilanggar. Para peneliti menggunakan kumpulan data dari 5.000 tweet yang  dikumpulkan  dari  Twitter.  Mereka menggunakan  metode  N-gram  dengan  bobot TF-IDF untuk mengekstraksi sentimen berdasarkan penggunaan Bahasa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan memanfaatkan  Naïve  Bayes  dan Support Vector  Machine dengan  metode  SMOTE mampu  memprediksi  potensi cyberbullying yang diukur berdasarkan unsur kejahatan yang dilanggar  dengan  akurasi  rata-rata  90% (Manoppo and Fudholi, 2021).
Berdasarkan paparan diatas, dapat dilakukan pengimplementasian algoritma TF- IDF  dan Support  Vector  Machine untuk mendeteksi apakah komentar yang disampaikan pengguna satu kepada pengguna lainnya  berunsur cyberbullying atau  bukan. Maka  penulis  akan  melakukan  penelitian dengan  judul  “Implementasi  Algoritma  TF- IDF  dan Support  Vector  Machine Terhadap Analisis  Pendeteksi  Komentar Cyberbullying
di Media Sosial TikTok” yang bertujuan untuk mencegah  penyalahgunaan  internet  sebagai media cyberbullying terhadap orang lain.

## 2. METODE
Pengumpulan  data  penelitian  diperoleh dari  komentar  pada  beberapa  postingan pembuat konten video di platform media sosial TikTok.  Proses  ekstraksi  data  dilakukan dengan  memanfaatkan  source  code  yang tersedia di GitHub. Setelah berhasil mengakses kode  sumber,  langkah  selanjutnya  adalah mengakses  alat  pengembang  situs  web. Kemudian,  hapus  semua  kode  sumber  yang ada  di  konsol  dan  ganti  dengan  kode  sumber yang  diunduh  sebelumnya  dari  GitHub. Setelah  proses  berjalan,  tunggu  hingga  alat scraping berhasil  mengambil  komentar  dari pembuat konten video TikTok.
Pada gambar 1 merupakan diagram  yang menjelaskan  bahwa  dalam  penelitian  ini terdapat  beberapa  masalah  yang  ingin diselesaikan. Dengan memanfaatkan pengetahuan  dari  berbagai  sumber  dan melakukan  penerapan  algoritma  ke  dalam dataset yang  sudah  terkumpul.  Kemudian, menggunakan  bahasa  pemograman Python, Jupyter  Notebook ,  algoritma  TF-IDF,  dan Support  Vector  Machine untuk  melihat performa algoritma tersebut dalam mendeteksi komentar cyberbullying dalam  media  sosial TikTok.
Dalam  diagram  diatas  dijelaskan  bahwa dalam penelitian ini terdapat beberapa masalah yang ingin
diselesaikan. Dengan memanfaatkan  pengetahuan  dari  berbagai sumber  dan  melakukan  penerapan  algoritma ke  dalam  dataset  yang  sudah  terkumpul.
Kemudian,
menggunakan bahasa pemrograman Python , Jupyter Notebook , algoritma  TF-IDF,  dan Support  Vector Machine untuk  melihat  performa  algoritma tersebut dalam mendeteksi komentar cyberbullying dalam media sosial TikTok.
2.1 Tahapan Penelitian Untuk  menyelesaikan  permasalahan  di  dalam penelitian  ini,  diperlukan  beberapa  tahapan yang  digambarkan  dalam  diagram  sebagai berikut:
Gambar 2. Alur Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  diatas,  alur  tahapan penelitian ini dijelaskan sebagai berikut:
1.  Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  awal  penelitian,  diawali dengan merumuskan masalah, yaitu menganalisis pendeteksi komentar cyberbullying pada  media  sosial  TikTok dengan  menggunakan  metode  TF-IDF  dan Support  Vector  Machine .  Dengan  tujuan untuk menganalisis tingkat akurasi metode tersebut dalam penelitian ini.
2.  Studi Literatur
Pada tahap kedua, dilakukan pengumpulan materi  berupa  sumber  referensi  dan mengkaji teori yang berkaitan dengan topik penelitian, yang berfokus mengenai cyberbullying , klasifikasi, Pembobotan TF- IDF, Metode Support Vector Machine dari penelitian terdahulu.
3.  Pengumpulan Data
Pada tahap ketiga, dilakukan pengumpulan data  berupa  komentar-komentar  pada konten  video  yang  diunggah  pada  media sosial TikTok.
4.  Data labelling
Setelah  tahap  pengumpulan  data,  semua data  berupa  komentar  –  komentar  akan diberikan label dengan angka 0 yang artinya negatif  dan  label  dengan  angka  1  yang artinya  positif.  Apabila  terdapat  komentar yang  bersifat  netral,  maka  komentar tersebut  akan  dihapus,  dikarenakan  pada penelitian  ini  penulis  hanya  menggunakan komentar yang bersifat negatif dan positif. Label  negatif  yang  artinya  memiliki  unsur cyberbullying dan label positif yang artinya tidak  memiliki  unsur cyberbullying .  Pada tahap  ini,  penulis  berhasil  mengumpulkan sebanyak 5610 komentar.
5.  Data Preprocessing
Pada tahap kelima, dilakukan persiapan dan pengolahan  data.  Data  yang  sebelumnya sudah ada diproses dalam text preprocessing  agar  data  tersebut  dapat digunakan dan dibaca oleh sistem. Selanjutnya,  preprocessing  dilakukan  pada Jupyter Notebook.
6.  Pembobotan dengan Metode TF-IDF
Setelah  melalui  tahap  text  preprocessing, didapatkan  sekumpulan  data  yang  sudah siap  untuk  dilakukan  uji  coba  klasifikasi. Data  –  data  berupa  kata  akan  dilakukan pembobotan dengan metode Term Frequency dan Inverse Document Frequency  dengan  tujuan  mendapatkan nilai  dari  kata  –  kata  tersebut.  Proses implementasi TF-IDF menggunakan
TfidfVectorizer  yang  ada  di  dalam  modul scikit-learn.
Sebagai contoh dilakukan terdapat beberapa  kalimat  dalam  dokumen  yang sudah dilakukan text preprocessing sebelumnya. Berikut adalah contoh pembobotan  TF-IDF  dengan  S_i  adalah kalimat (SYUKURAN, t.t.):
Tabel 1. Term Kalimat Kalimat Term S1 pemerintah  malaysia  libur  sekolah  dua hari  lindung  anak  kabut  asap  asal indonesia senin S2 indeks polusi udara wilayah negeri jiran sentuh level sangat tidak sehat S3 otoritas paksa tutup sekolah hari selasa besok S4 shah alam selangor indeks polusi udara turun cukup tajam S5 angka indeks aman moderat tidak sehat sangat bahaya S6 dapat  area  malaysia  utama  wilayah utara  level  tidak  sehat  buruk  penang level S7 kabut  asap  paksa  berapa  bandara malaysia tutup minggu S8 acara lari maraton kuala lumpur batal

## 7.  Klasifikasi Support Vector Machine
Tahap  selanjutnya  adalah  implementasi algoritma Support  Vector  Machine untuk dilakukan  klasifikasi.  Proses  ini  terbagi menjadi 3, yaitu:
a.  Membangun  model Support  Vector Machine
Pada  proses  ini  dilakukan  pembuatan model klasifikasi Support Vector
Machine .  Proses  implementasi  SVM
menggunakan modul SVM kernel linear yang ada di scikit-learn.
b.  Data training
Setelah melalui proses klasifikasi, selanjutnya  dilakukan  proses  data  training yang  menggunakan  perintah  .fit()  dan menyertakan  2  parameter  yaitu  fitur (x_train) dan label (y_train).
c.  Data testing
Setelah  melalui  proses  data  training, selanjutnya  proses  data  testing  akan menggunakan  perintah  .predict()  untuk mengetahui hasil klasifikasi.
Tahap klasifikasi menggunakan metode Support  Vector  Machine dalam mengklasifikasikan kalimat ke dalam kelas positif  dan  negatif.  Proses  klasifikasi terbagi menjadi 2 proses, yaitu training dan classifier. Data akan dimasukan dan diubah menjadi  data  vektor.  Format  data  input untuk klasifikasi SVM adalah 1 1:0.39794. Data  input  yang  pertama  1  atau  -1 menyatakan  dua  label  awalan  yang diberikan.  Angka  1  pada  karakter  pertama menyatakan  data  tersebut  masuk  ke  label positif. Angka 1 berikutnya sebelum tanda “:” menyatakan indeks dan angka 0.39794 menyatakan  bobot  kata.  Sebagai  contoh perubahan kalimat menjadi vektor ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Pengubahan data kalimat menjadi format data vektor
Kalimat pemerintah malaysia libur sekolah dua hari lindung anak kabut asap asal indonesia senin Vektor [1 1:0.903 2:0.426 3:0.903 4:0.602 5:0.903 6:0.602 7:0.903 8:0.903 9:0.602 10:0.602 11:0.903 12:0.903 13:0.903
Jika  dilakukan  terhadap  seluruh  kalimat yang ada, maka kalimat akan terwakili oleh format  data  vektor.  Pada  proses  pelatihan dibutuhkan label positif dan negatif, Label positif  +1  artinya  kalimat  tersebut berpengaruh besar terhadap hasil ringkasan, sedangkan untuk kelas negatif - 1 artinya kalimat tersebut tidak
berpengaruh besar. Maka setelah melewati perhitungan  pembobotan  TF-IDF  dan
consine similarity  sebelumnya,  maka didapatkan hasil sebagai berikut: Tabel 3. Proses SVM Training Kalimat Term Label S1 pemerintah malaysia libur sekolah dua hari lindung anak kabut asap asal indonesia senin 1 S2 indeks polusi udara wilayah negeri jiran sentuh level sangat tidak sehat 1 S3 otoritas paksa tutup sekolah hari selasa besok 1 S4 shah alam selangor indeks polusi udara turun cukup tajam 1 S5 angka indeks aman moderat tidak sehat sangat bahaya 1 S6 dapat area malaysia utama wilayah utara level tidak sehat buruk penang level 1 S7 kabut asap paksa berapa bandara malaysia tutup minggu 1 S8 acara lari maraton kuala lumpur batal 1
Setelah  mendapatkan  nilai  label  dari seluruh  kalimat,  selanjutnya  masuk  ke tahap  perhitungan 𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 𝑡 dimana 𝑖, 𝑗 = 1, … , 𝑛 . Untuk 𝑥 1 adalah nilai keseluruhan dari  kolom  S1, 𝑥 2 = S2  sampai 𝑥 8 =  S8. Sehingga  setiap  kalimat  dapat  diubah sesuai  dengan  hasil  TF-IDF  menjadi bentuk  sebagai  berikut,  sebagai  contoh bentuk pada kalimat pertama:
𝑥 1 =  [0.903,  0.426,  0.903,  0.602,  0.903, 0.602,  0.903,  0.903,  0.602,  0.602,  0.903, 0.903, 0.903, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
Kemudian data vektor pada setiap kalimat sesuai  dengan  pembobotan  tf-idf  pada setiap  kalimatnya.  Dilakukan  perhitungan 𝑥 1 𝑥 𝑗 𝑡 pada  setiap  kalimat,  sebagai  contoh dihitung pada kalimat pertama:
𝑥 1 𝑥 𝑖 𝑡 = [0.903, 0.426, 0.903, 0.602, 0.903,
0.602,  0.903,  0.903,  0.602,  0.602,  0.903,
0.903, 0.903, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] [0.903, 0.426, 0.903,  0.602,  0.903,  0.602,  0.903,  0.903,
0.602, 0.602, 0.903, 0.903, 0.903, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0 ] 𝑇
= 0.816 + 0.181 + 0.816 + 0.362 + 0.816 + 0.362  +  0.816  +  0.816  +  0.362  +  0.362+ 0.816 + 0.816 + 0.816 = 8.156 Cara  yang  sama  diterapkan  terhadap seluruh  kalimat,  maka  matriks  yang terbentuk  dari  hasil  perhitungan 𝑥 1 𝑥 𝑗 𝑡 adalah sebagai berikut:
𝑥 1 𝑥 𝑗 𝑇 = [ 8.156 0 0.725 0 0 0.181 0.906 0 0 4.622 0 0.906 0.907 1.088 0 0 0.725 0 3.987 0 0 0 0.725 0 0 0.906 0 5.8 0.181 0 0 0 0 0.907 0 0.181 4.169 0.363 0 0 0.181 1.088 0 0 0.363 6.526 0.181 0 0.906 0 0.725 0 0 0.181 4.078 0 0 0 0 0 0 0 0 4.893]
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝑇 dimana 𝑖, 𝑗 = 1, . . , 𝑛 .
Untuk  nilai  y  adalah  nilai  dari  label  yang diberikan.  Sehingga  dihasilkan  matriks dari hasil perhitungan 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝑇 ialah:
𝑦 1 𝑦 𝑗 𝑇 = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
Kemudian  tahap  selanjutnya  adalah  mencari nilai 𝑎 1 , proses mendapatkan nilai 𝑎 1 diawali dengan mengubah setiap kalimat menjadi nilai
vektor. Setelah itu, kita menghitung nilai x dan y pada setiap kalimat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan data
Data  yang  telah  dikumpulkan  melalui tahapan  pengumpulan  data,  seluruhnya  di import ke dalam notebook. Data yang diambil hanya  berupa  komentar  pengguna  dari  media sosial  TikTok.  Data  yang  terkumpul  dari proses ini adalah sebanyak 5610 baris dengan satu  kolom  atribut/fitur.  Berikut  merupakan tampilan data yang sudah di import ke dalam notebook.
Gambar 3. Hasil kumpulan data mentah
3.2 Hasil Data Labeling
Seluruh data yang sudah tersimpan kemudian diberikan  label  sebagai  klasifikasi  sentimen yang bersifat positif dan negatif. Disini penulis tidak  mengumpulkan  komentar  yang  bersifat netral. Pelabelan data dilakukan secara manual dengan  menggunakan  aplikasi  Microsoft Excel.  Berdasarkan  hasil  dari  pelabelan  data, didapatkan  hasil  berupa  4098  komentar  yang bersifat  negatif  dan  1512  komentar  yang bersifat positif.
Gambar 4. Hasil pelabelan komentar
3.3 Hasil Text Preprocessing
Setelah  tahap  pelabelan  data,  seluruh  data berupa  komentar  akan  melalui  tahap  text preprocessing  yang  bertujuan  mengubah komentar yang sebelumnya masih bersifat data mentah  menjadi  data  yang  bisa  dibaca  oleh machine  learning.  Tahap  text  preprocessing sendiri  terbagi  menjadi  beberapa  tahap,  hasil dari  tahap-tahap  text  preprocessing  dapat dilihat sebagai berikut:
1. Hasil Case Folding
Data akan melewati beberapa proses, proses pertama yaitu case folding. Disini merupakan  proses  untuk  menyamakan semua  huruf  yang  ada  di  dalam  dataset. Seluruh  huruf  akan  diubah  menjadi  huruf kecil.

## Gambar 5. Hasil case folding
Dilihat  pada  Gambar  5  bahwa  di  dalam dataset  komentar  masih  ada  variabel  yang bersifat  angka,  emoticon,  tanda  baca, simbol,  dan  single  char.  Jadi,  dilakukan kembali  proses  untuk  menghilangkan semua variabel tersebut.
Gambar 6. Hasil menghilangkan special comments Dapat  dilihat  pada  Gambar  6  bahwa variabel special comments seperti
emoticon, link, mention, URL, tab, new line semuanya sudah terhapus dari dataset.
Gambar 7. Hasil menghilangkan variabel angka
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7  bahwa variabel  angka  semuanya  sudah  terhapus dari dataset.
Gambar 8 Hasil menghilangkan tanda baca Dapat  dilihat  pada  Gambar  8  bahwa variabel  tanda  baca  seperti  tanda  tanya, tanda seru dll sudah terhapus dari dataset.

## 3.4 Hasil Penelitian
Sebelum  dilakukan  proses  klasifikasi,  data akan dibagi menjadi dua yaitu data uji dan data latih.  Dengan  persentase  data  latih  sebesar 80% dan data uji sebesar 20%. Training model proses  klasifikasi  menggunakan  modul  SVM dengan  kernel  linear  yang  ada  di  scikit.learn. Berikut tampilan dari confusion matrix:
Gambar 9. Confusion Matrix
Pada Gambar 9, dapat dilihat bahwa confusion matrix  menunjukkan  hasil  dari  algoritma Support Vector Machine berhasil mengklasifikasikan  789  data  sebagai  negatif dengan  benar,  tapi  terdapat  104  data misklasifikasi. Dan juga berhasil mengklasifikasikan  197  data  sebagai  positif dengan  benar,  namun  terdapat  32  data misklasifikasi.
3.5 Pembahasan
Hasil  yang  didapatkan  melalui  Gambar  4.11, kemudian dilakukan evaluasi penelitian dengan menghitung nilai akurasi keseluruhan, recall,  precision,  dan  f1-score.  Berikut merupakan hasil perhitungannya:

## Akurasi Keseluruhan
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+ 𝐹𝑁 = 197+789 197+789+32+ 104 = 0,88  × 100 = 88%

## Precision, Recall, f1-score
1. Negatif ( Label = 0)
Precision = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 789 789+104 = 0,88 × 100 = 88%
Recall = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 789 789+32 = 0,96  × 100 = 96%
F1-score = 2 (𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(0,88×0,96) 0,88+0,96 = 0,92  × 100 = 92%

## 2. Positif ( Label = 1)
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 197 197+32 = 0,86 × 100 = 86%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 197 197 + 104 = 0,65 × 100 = 65%
F1-score  = 2 (𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛   𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(0,86×0,65) 0,86+0,65 = 0,74  ×  100 = 74%

## Tabel 4. Rangkuman perhitungan Confusion Matrix

## Confusion Matrix
Kelas Precision Recall F1- score Akurasi Keseluruhan ( Accuracy ) Negatif 88% 96% 92% 88% Positif 86% 65% 74%
Gambar 10.  Hasil Perhitungan Confusion Matrix Gambar 10 menunjukkan hasil
perhitungan  yang  dilakukan  oleh  machine learning dari hasil confusion matrix sebelumnya.  Didapatkan  hasil  dari  nilai precision,  recall,  f1-score  dan  akurasi
keseluruhan  dari  kedua  kelas  adalah  sama dengan hasil evaluasi performa algoritma yang dihitung secara manual dengan rumus.
Dapat  dilihat  dari  hasil  diatas,  hasil  dari recall  positif  sebesar  65%  yakni  merupakan hasil  yang  kurang  baik.  Maka,  penulis menerapkan  metode  hyperparameter  search dengan  menggunakan GridSearch .  Dengan tujuan,  untuk  mendapatkan  hasil  keseluruhan yang  lebih  baik,  dengan  mencoba  kernel  lain seperti Linear, Sigmoid, Polynomial, dan RBF. Berikut  merupakan  hasil  dari  hyperparameter search yang dilakukan:
Gambar 11. Hasil Hyperparameter Search
Dari  hasil  hyperparameter  search  diatas, untuk  mendapatkan  hasil  terbaik  maka  pada penelitian berikutnya disarankan dapat menggunakan nilai C sebesar 10, nilai gamma sebesar 0,1 dan kernel RBF.
Berikut  ini  merupakan  tampilan  scatter chart dari data training dan data testing. Dapat dilihat bahwa, pada gambar terdapat dua warna yang  melambangkan  posisi  dari  kelas  data positif dan data negatif.
Gambar 12. SVM Data Training
Gambar 13. SVM Data Testing
Gambar 14. Hyperplane
Pada  Gambar  14,  ditunjukkan  sebuah garis discrimination boundaries atau hyperplane yang membatasi kedua jenis kelas. Dengan tujuan, agar dapat dilakukan klasifikasi antar kelas. Penelitian kali ini, data digambarkan  ke  dalam  bentuk  2D  dengan menggunakan  kernel  linear  dari  metode Support Vector Machine .

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan bahwa  teknik scraping tools dapat  digunakan untuk  mengambil  komentar  –  komentar  yang ada  pada  video  TikTok,  dengan  tujuan  untuk mendeteksi  komentar  yang  memiliki  unsur cyberbullying .  Pada  penelitian  ini,  variabel data yang diperlukan hanya berupa komentar. Jumlah data yang berhpasil didapatkan adalah sebanyak 5610 baris komentar. Metode Term Frequency – Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  yang  digunakan  untuk  melakukan pembobotan kata, dan Support Vector Machine yang  digunakan  sebagai  metode  untuk mendeteksi  komentar cyberbullying .  Dengan pembagian dataset menjadi 80% data training yang berjumlah 4488 komentar dan 20% data testing  berjumlah  1122  komentar.  Dapat menghasilkan nilai akurasi sebesar 88%. Hasil akurasi keseluruhan yang diperoleh algoritma Support  Vector  Machine dalam  klasifikasi komentar cyberbullying adalah  sebesar  88%. Diikuti  dengan  hasil precision sebesar  88% (Negatif) dan 86% (Positif). Lalu, hasil recall sebesar  96%  (Negatif)  dan  65%  (Positif). Kemudian,  hasil  f1-score  yang  diperoleh adalah  sebesar  92%  (Negatif)  dan  74% (Positif).

## 4.2. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, terdapat beberapa saran yang dapat diberikan  untuk  membantu  dan  mendukung penelitian  selanjutnya  bahwa  penelitian  ini hanya  menggunakan  2  kategori,  yaitu  negatif yang artinya memiliki unsur cyberbullying dan positif yang artinya memiliki unsur penyemangat  atau  support.  Sehingga,  pada
penelitian selanjutnya, disarankan menambahkan  beberapa  kategori  lagi  seperti netral  yang  artinya  tidak  memiliki  unsur cyberbullying dan kritik yang artinya komentar yang bersifat kritis.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Dimas Bayu (2022) APJII: Pengguna Internet Indonesia  Tembus  210  Juta  pada  2022 , https://dataindonesia.id/digital/detail/apj ii-pengguna-internet-indonesia-tembus-
210-juta-pada-2022 .
Juditha,  C.  (2021)  ‘ANALISIS  KONTEN
TENTANG  PERUNDUNGAN  MAYA TERHADAP SELEBRITI DI INSTAGRAM ANALYSIS OF CONTENT THE CASE OF CYBERBULLYING AGAINST CELEBRITIES ON INSTAGRAM’,
Jurnal  Penelitian  Komunikasi  dan  Opini Publik Vol , 25(2), pp. 183–198.
Kamal,  R.M.  (2019) Analisis  Sentimen Cyberbullying Pada Komentar  Facebook Dengan  Metode  Klasifikasi  Support Vector  Machine .  Universitas  Komputer
Indonesia. Manoppo,  T.N.  and  Fudholi,  D.H.  (2021) ‘Deteksi Cyberbullying berdasarkan
Unsur  Perbuatan  Pidana  yang  Dilanggar dengan  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine’, J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , 5(1), pp. 10– 19.
Mitsu, R. and Dawood, E. (2022) ‘Cyberbullying: An Overview’, Indonesian  Journal  of  Global  Health Research , 4(1), pp. 195–202. Available at: https://doi.org/10.37287/ijghr.v4i1.927.
Monavia Ayu Rizaty (2022) Pengguna Tiktok Indonesia  Terbesar  Kedua  di  Dunia , https://dataindonesia.id/digital/detail/pen gguna-tiktok-indonesia-terbesar-kedua- di-dunia .
Pardede,  J.,  Miftahuddin,  Y.  and  Kahar,  W.
(2020) ‘Deteksi Komentar Cyberbullying Pada  Media  Sosial  Berbahasa  Inggris Menggunakan Naïve Bayes Classification’, JURNAL INFORMATIKA ,  7(1).  Available  at:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php /ji.
Puspitarini,  D.S.  and  Nuraeni,  R.  (2019) ‘Pemanfaatan media sosial sebagai media promosi’, Jurnal  Common ,  3(1),  pp.  71–
80.
Qaiser,  S.  and  Ali,  R.  (2018)  ‘Text  Mining: Use of TF-IDF to Examine the Relevance of  Words  to  Documents’, International
Journal of Computer Applications ,
181(1), pp. 25–29. Available at:
https://doi.org/10.5120/ijca2018917395.
Ritonga,  A.S.  and  Purwaningsih,  E.S.  (2018) ‘Penerapan  Metode  Support  Vector
Machine (SVM) Dalam Klasifikasi
Kualitas Pengelasan Smaw (Shield Metal
Arc  Welding)’, Jurnal  Ilmiah  Edutic: Pendidikan dan Informatika , 5(1), pp. 17– 25.