## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1411-1419 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Sentiment Analyst of Cyber Bullying in X Using Naïve Bayes Algorithm

## Analisa Sentimen Terhadap Cyber Bullying di X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Ibnu Soffi Arfan 1* , Sifa Fauziah 2 , Ismasari Nawangsih 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknk, Universitas Pelita Bangsa, Indonesia E-Mail: 1 arfnibnu117@gmail.com, 2 sifa_fauziah@pelitabangsa.ac.id, 3 ismasari.n@pelitabangsa.co.id
Received Jun 16th 2024; Revised Jul 25th 2024; Accepted Jul 31th 2024 Corresponding Author: Ibnu Soffi Arfan

## Abstract
X  is  one  of the  most popular  social  media in  the  world,  users  can  express  their  thoughts  to  the  public  and quickly  get information and responses from various points of view. Apart from the many positive sides of x, it certainly doesn't escape its negative sides, one of which is Cyberbullying on social media. Cyberbullying itself is a criminal act and the perpetrators can be prosecuted in accordance with applicable laws. Therefore, sentiment analysis research on Cyberbullying on social media  x  to  classify  tweets  and  comments  that  have  negative  and  positive  content  using  the  method  and  Naïve  Bayes classifier. The input data for this analysis is in the form of tweets obtained from open data for analysis to look for potential Cyberbullying  acts.  The  output  in  this  research  is  a  classification  of  Cyberbullying  sentiments  that  have  gone  through preprocessing. From the test results, the accuracy using the Naïve  Bayes method was 86%, producing evidence for the Cyberbullying topic, so that the algorithm can be applied for sentiment analysis classification on other data.
Keyword: Cyberbullying, Comments, Naïve Bayes Classifier, Sentiment Analysis

## Abstrak
X adalah salah satu media sosial paling populer di dunia penggunanya bisa menuangkan isi fikiran ke publik dan cepat mendapatkan informasi dan tanggapan dari berbagai sudut pandang. Disamping saking banyaknya sisi positif dari x ini pasti  tidak  luput  dari  sisi  negatifnya,  salah  satunya Cyberbullying di  sosial  media  ini. Cyberbullying sendiri  termasuk tindakan  pidana  dan  pelakunya  dapat  ditindak  sesuai  Undang-undang  yang  berlaku.  Maka  dari  itu  penelitian  analisis sentimen  terhadap Cyberbullying pada  media  sosisal  x  untuk  mengklasifikasikan  tweet  dan  komentar  yang  bermuatan negatif dan positif  menggunakan  metode dan Naïve  Bayes  classifier Data  masukan  pada  analisis  ini  berupa  tweet yang diperoleh dari open data untuk di analisis untuk mencari potensi terjadinya tindakan Cyberbullying . Output pada penelitian ini berupa klasifikasi sentimen Cyberbullying yang telah melewati preprocessing. Dari hasil pengujian diperoleh akurasi menggunakan metode Naïve Bayes sebesar 86% menghasilkan pembuktian untuk topik Cyberbullying , sehingga algoritma tersebut dapat diterapkan untuk klasifikasi analisis sentimen pada data yang lain.
Kata Kunci: Analisa Sentimen, Cyberbullying , Komentar, Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
X  sendiri  merupakam  salah  satu  media  sosial  terfavorit  di  dunia  dari  We  Are  Social  dan  Hootsuite teranyar, terdapat sebanyak 5,16 miliar pengguna internet dan 4,76 miliar pengguna media sosial di seluruh dunia per Januari 2023. Dan We Are School tahun 2022, penggunaan media sosial dapat mencapai 191,4 juta jiwa dari jumlah populasi sebesar 277,7 juta jiwa. X mempunyai 383 juta tweet per hari dengan pengguna lebih dari 29,5 juta di Indonesia. Twitter juga merupakan media sosial urutan ke-6 yang sering diakses di Indonesia [1]. X berfungsi sebagai sentimen analysis pada studi kasus berbagai bidang karena banyak dijadikan sebagai sumber data [2]. X juga sebagai pusat topik terhagat hariaan yang sedang ramai dibicarakan. X memiliki fitur yaitu bisa mengirim  pendapat, mencari berita terhangat, dan membagikan tweet kepada pengguna lain serta berkomentar. Hal ini membuat cakupan pengumpilan data bisa lebih lengkap, hal ini sangat mempermudah dalam pengumpulan data untuk menjadi sarana terbaik dalam melakukan analisis sentimen masyarakat.
Cyberbullying merupkan  tindakan  mengintimidasi  atau  perlakuan  kasar  seseorang  atau  golongan kepada orang lain yang dilakukan di media elektrotik secara berkelanjutan. Oleh karena itu, hingga saat ini, tidak ada data statistik yang tersedia yang menunjukkan anak-anak di Indonesia yang terkena dampak kasus
Cyberbullying . Anak-anak dan remaja, terutama remaja pengguna internet dengan berbgai usia, sangat rentan menjadi  pelaku  atau  bahkan  menjadi  korban cyberbullying di  media  sosial  karena  aktivitas  mereka  banyak dihabiskan di internet dan media sosial. Menurut Survei Penetrasi Internet dan Perilaku Pengguna Internet di Indonesia 2018 oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet di Indonesia (APJII), 49% pengguna internet pernah diejek atau dilecehkan di media sosial, hal ini meningkatkan kemungkinan orang dewasa, remaja, dan anak- anak mendapatkan perlakuan negatif tersebut[3]. Hal ini dapat menyebabkan penindasan maya. Cyberbullying adalah  perlakuan  kasar  yang  dilakukan  yang  mempunyai  sifat  intrinsik  seperti  karakter  bullying  tindakan agresif, disengaja, dan berulang-ulang dari waktu ke waktu oleh satu atau banyak orang dan mempunyai tujuan untuk menciptakan teror bagi para korbannya [4]).
Dari  postingan  opini  masyarakat  di  X  yang  mengandung  banyak  data  tweet  yang  menimbulkan pandangan  positif  dan  negatif.  Kumpulan  data  tweet  yang  berkaitan  dengan  masalah  ini  dapat  diolah  atau dianalisis  sesuai  kebutuhan.  Penulis  melakukan  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes, Penggunaan metode Naïve Bayes tergolong tidak rumit sehingga banyak digunakan dalam penelitian. Analisis sentimen  telah  menjadi  subjek  banyak  penelitian.  Analisis  sentimen  dapat  dilakukan  dalam  dua  cara.Yang pertama berbasis machine learning , melatih classifier pada dataset yang telah dilabelkan secara manual.Yang kedua berbasis leksikal, tidak memerlukan pelatihan dataset, mengukur polaritas suatu dokumen atau kalimat berdasarkan sentimen kata-kata dan frasa sambil menerapkan aturan tertentu dari Iinguistik. Penelitian ini akan menganalisis perasaan yang terkait dengan cyberbullying dari komentar masyarakat di media sosial Twitter. Untuk  melakukan  ini,  diperlukan  metode  untuk  membagi  komentar  ke  dalam  kategori  positif,  negatif,  dan netral.  Komentar  dalam  kategori  negatif  mengandung  elemen  cyberbullying,  sedangkan  komentar  dalam kategori positif mengandung motivasi atau dukungan [5].
Beberapa penelitian yang menggunakan metode naive bayes dalam menganalisa telah dilakukan oleh (Al  Khadafi  et  al.,  2022)  dengan  mengimplmentasikan  algoritma naive  bayes dan lexion  based untuk menganalisa sentimen cyberbullying pada bpjs menggunakan dataset dengan keywods BPJS, mendapat hasil bahwa metode Naive Bayes Classifier memberikan nilai presentase accuracy 80%, precission 80%, recall 90% dan F1_Score 86%[6]. (Hilma et al., n.d.) juga melakukan Analisis Sentimen Cyberbullying pada Media Sosial Twitter  medapatkan  hasil  akurasi Naïve  Bayes Classifier  menghasilkan  tingkat  akurasi  klasifikasi  sebanyak 69% [7]. Denni Kurniawan dan Muhammad Yasir penelitian yang serupa yaitu menggunakan metode naive bayes di media sosial mendapatkan hasil analisis sentimen Cyberbullying menggunakan metode Naïve Bayes mendapatkan  Accuracy  sebesar  85,6%,  Recall  Positive  sebesar  90,23%;  Recall  Negative  sebesar  82,1%; Precision Negative sebesar 91,76%; dan Precision Positive sebesar 79,18%[9]. Dari penelitian di atas, dapat dilihat bahwa metode Naive Bayes masih belum menghasilkan tingkat akurasi yang terlalu tinggi.  Sehingga tingkat akurasi masih bisa ditingkatkan lagi. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis sentimen cyberbullying dengan menggunakan metode Naïve Bayes dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan penelitian sebelumnya.

## 2. BAHAN DAN METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian secara umum dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1. Prosedur Pengambilan dan Pengumpulan Data
1. Study Literatur
Data pendukung lainya seperti jurnal, buku dan penelitian terkait. Dsebagai acuan dalam penelitian ini agar bisa dijadikan dasar dalam melakukan penelitian.

## 2. Open Data
Open  data  adalah  metode  pengumpulan  data  dengan  cara  mengambil  data  terbuka  yang  didapatkan dengan  cara  di  download  dengan  acuan  kepada  platform  media  sosial  yang  digunakan  untuk  tujuan penelitian ini.
3. Seleksi Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini termasuk dalam jenis data sekunder. Pada penelitian ini data berasal  dari  komentar  yang  terhubung  dengan  objek  penelitian.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  kualitatif  yang  merupakan  data berbentuk  kata  maupun  kalimat.  Kata-kata tersebut  nantinya akan diproses untuk mengetahui sentimen yang terdapat di dalamnya.

## 2.2. Pre-Processing Data dan Pengolahan Data
Pengolahan awal atau preprocessing untuk mendapatkan hasil data yang bersih agar dapat dilakukan proses selanjunya:
1. Seleksi Data
Dalam tahap ini dilakukan pemilihan data kolom atribut dimana hanya kolom text saja sebagai  opini sebagai opini masyarakat yang akan dikelola ketahap berikutnya.

## 2. Cleaning Data
Didalam data yang masih mentah ada beberapa komponen khas yang biasanya terdapat pda tweet antara lain seperti URL (Uniform Resource Locator), dan RT (Retweet). Setelah melakukan tahapan Select data  kemudian  akan  diproses  pada  tahapan  cleaning  data  atau  dibersihkan  dari  data  yang  tidak dibutuhkan  untuk  mempermudah  pada  saat  proses  sentimen.  Tahapan  pada  cleaning  data  ini  adalah menghilangkan  RT  (Retweet),  URL  (Uniform  Resource  Locator),  nama  pegguna  (Username), menghilangkan Hastag (#), menghilangkan simbol (+@#$%^&!).

## 4. Penentuan Class Attribut
Tahap  ini  adalah  dimana  dataset  yang  sudah  selesai  dalam  tahap  pemrosesan  ( preprocessing ), selanjutnya  akan  dilakukan  penenuan  kelas  atribut-nya.  Pembagian  kelas  atribut  pada  penelitian  ini dibagi menjadi positif dan negatif.
5. Pembagian Data
Tahap ini bertujuan untuk memproleh data training dan data testing yang kan digunakan dalam proses klasifikasi.
6. Process Document from Data
Rangkaian beberapa operator sub proses dalam operator process document from data pada rangkaian utama, yang digunakan tokenize , transform case , filter stopword , filter token by legth . Keterangan urutan dalam tahapan proses docemnt from data : a. Tokenize
Tahap  ini  adalah  tahap  dimana  pemotongan  kata  berdasarkan  tiap  kata  yang  penyusunnya menjadi potongan tunggal. Kata dalam data yang dimaksud adalah kata yang dipisah oleh spasi.
b. Transform Cases Tahap ini berfungsi untuk menyamakan semua huruf, menjadi huruf kecil semua.
c. Filter Stopword
Tahap  ini  merupakan  penghapusan  kata  yang  tidak  memiliki  arti  berdasarkan stopwords atau kata yang tidak memiliki makna tersendiri atau tidak terikat dengan kata sifat yang berhubungan dengan stopword.
d. Filter Token ( by Length )
Tahap  ini  merupakan  penghapusan  kata  yang  tidak  memiliki  arti  berdasarkan  panjang karakteryang ditentukan.

## 2.3. Evaluasi
Dalam penelitian ini akan menggunakan Confusin matrix untuk menilai kinerja Algoritma Naïve Bayes. Kinerjanya akan digunakan sebagai acuan untuk membandingkan akurasi pengujian.

## 2.4. Analisa Sentimen
Analisis sentimen adalah metode untuk mendeteksi sikap dan opini terhadap suatu objek atau orang. Analisis  sentimen  berguna  untuk  mengetahui  kecenderungan  komentar  masyarakat,  apakah  cenderung berkomentar positif atau negatif, tahapan awal yang paling utama adalah Preprocessing dalam analisis sentimen saat menggunakan data twitter, karena akan berpengaruh terhadap hasil performansi klasifikasi[10]. Analisis sentimen merupakan salah satu cabang dari Natural Languange Procecing (NLP) atau dalam bahasa indonesia Pemrosesan Bahasa Alami yaitu sebuah teknologi machine learning yang memberi komputer kemanpuan untuk memanipulasi, memahami dan menafsirkan bahasa manusia.

## 2.5. Media Sosial X
X atau twitter sendiri adalah salah satu media sosial yang memiliki pengguna kurang lebih perharinya mencapai 126 juta. Selain itu, Twitter memiliki Twitter Trending Topic yang merupakan daftar topik terpopuler dan  diupdate  setiap  waktu  [11].  Data  twitter  dapat  diambil  menggunakan  aplikasi  yang  dihubungkan  dan twitter. Jika dibandingkan dengan media sosial lainnya, tidak mudah untuk mengumpulkan data secara terbuka. Media sosial lainya tidak mengizinkan data akses karena kebijakan keamanan yang berbeda-beda. Selain itu, twitter juga mempunyai beberapa kecocokan dengan data mining, sebagai berikut [12]
1. Format data twitter yang cocok dan nyaman bagi peneliti untuk dianalisis.
2. Peraturan twitter untuk data relatif fleksible jika dibandingkan dengan API lainnya.
3. Twitter mempunyai desain yang user friendly atau mudah diakses bagi penggunanya.

## 2.6. Cyberbullying
Cyberbullying adalah merupakan salah satu tindakan perundungan kepada pengguna media sosial atau peranggkat elektronik baik itu individu, kelompok, atau golongan. Tindakan Cyberbulling sendiri bisa berupa penghasutan,  pengancaman,  mengucilkan,  menyuruh  anak-anak  mengirimkan  gambar  atau  video  yang bermuatan  unsur  pornografi  dan  lainnya.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Microsoft,  pengalaman perilaku tidak sopan yang dialami oleh pengguna sosial media juga tidak dapat dianggap enteng. Seperti terlihat pada Gambar 1, terlihat sebanyak 27% responden pernah menjadi korban ujaran kebencian, 43% responden mendapatkan berita bohong, dan 13% responden pernah merasakan tindakan diskriminasi [13].
Gambar 2 . Riset Microsoft tentang Cyberbullying di Indonesia [13]
2.7. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan sebuah pengelompokan probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probablisitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang ada. Algoitma Naïve Bayes sendiri termasuk dalam teknik data mining yang dimasukan ke dalam sepuluh kategori data mining yang paling populer antara algoritma lain. Metode ini berpotensi baik dalam klasifikasi dalam hal presisi dan komputasi data[14].Metode ini merupakan bagian dari metode bayes yang digunakan dalam klasifikasi teks didasarkan pada model penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional bersifat bebas jika nilai output diberikan. Metode Naïve  Bayes banyak  digunakan  dalam  teknik  klasifikasi  pada  twitter  atau  X.  .  Untuk  menghitung probabilitas dalam metode ini menggunakan pendekatan teorema bayes [14]. Teorema bayes berperan dalam memperbaiki hitungan probabilitas dengan memanfaatkan data informasi tambahan  [15]. Berikut persamaan teori bayes [15]. Rumus naïve bayes dapat ditunjukkan pada persamaan 1.
P ( Y|X ) = P (x\y)(Y) P (X) (1)
Persamaan di atas menunjukan bahwa Y sebagai kelas spesifik, sedangkan X sebagai kelas yang belum diketahui.  ( 𝑌 | 𝑋 )  merupakan  probabilitas  dari  kelas  berdasarkan  hipotesa  sebelumnya,  sedangkan  P(X)
merupakan probabilitas dari Y. 20 P (Y|X) adalah hasil perkalian antara likelihood dan prior dibagi edivence. Likelihood adalah probabilitas atribut data X pada kelas Y, prior adalah probabilitas kelas Y dari total data set, dan evidence adalah probabilitas atribut data X dari total data set.

## 2.8. Text Processing
Text processing adalah proses untuk menyeleksi data text agar menjadi lebih terstruktur lagi dengan melalui serangkaian tahapan, pada kenyataannya, banyak data set masih tidak bersih, akibat kesalahan sistem saat  pencatatatan.  Yang  menyebabkan  data  duplikat,  data  yang  tidak  bersih  termasuk  format  yang  tidak beraturan, data kosong, berbagai jenis data, dan atribut yang tidak penting. Berikut tahapan text processing [16]:
1. Cleaning
Cleaning adalah tahapan untuk membersihkan data pada set dan menyeleksi kata yang tidak diperlukan, tidak memiliki arti, atau arti yang memengaruhi sentiment seperti html, link, mention, dan hastag.

## 2. Tokenize
Tokenisasi  adalah  tahapan  pemecah  data  set  ke  dalam  bentuk  potongan  kata  atau  token  untuk mempermudah langkah berikutnya. Contohnya kalimat „saya ingin makan‟ dipenggal menjadi [„saya‟, „ingin‟„makan‟] [17].
3. Transform case
Transform case adalah Tahapan merubah kalimat data dalam teks menjadi teks yang sama. Tahapan ini selalu ada dalam proses text preprocessing karena data saat ini tidak selalu terstruktur dalam hurufnya, langkah ini dapat berkontribusi pada penyamarataan penggunaan huruf kapital. Sebagai contoh, kata “Data” dan “data” akan terbaca sebagai dua kata yang berbeda, sehingga melalui proses ini sistem dapat membaca secara efektif.

## 4. Stopword
Removal  Stopword  adalah  langkah  untuk  menghapus  kata-kata  yang  sering  muncul,  tetapi  tidak signifikan  dan  tidak  berdampak  pada  sistem,  seperti  „oh‟,  „di‟,  „pada‟,  dan  sebagainya (Taufiqurrahman et al., 2021).
5. Filter
Filter  adalah  tahapan  untuk  menghapus  kata-kata  yang  terlalu  pendek  dan  terlalu  panjang  dengan minimal 3 huruf dan maksimal 25 huruf (Hajiati et al., 2021).

## 2.9. Model SEMMA
Model SEMMA berfokus pada mengubah penambangan dan pemodelan data yang dimaksudkan untuk membantu user SAS Institute (Saputra, 2022). Tahapan model SEMMA sebagai berikut [18]:
1. Sample ,tahapan  ini  dilakukan  dengan  mencari  teori-teori  yang  relevan  dengan  penelitian  ini dikumpulkan dari buku, jurnal, dan situs web yang relevan.
2. Explore, tahap ini memberikan penjelasan tentang deskripsi data dan visualisasi data.
3. Modify, pada tahap ini mengubah data dengan memilih, membuat, dan mengubahnya.
4. Model, pada tahap ini menerapkan model klasifikasi secara otomatis.
5. Assess Pada tahap ini mengevaluasi dari pemodelan yang sudah dibuat.

## 2.10. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  akurasi  pada  data mining.  Dengan adanya matriks ini dapat mengetahui kualitas kinerja model klasifikasi [19]. Data target aktual dan  data  target  prediksi  dibandingkan  dalam  matriks  ini.  Nilai  prediksi  adalah  hasil  pemodelan machine learning , Contoh confusion matrix [19].

## Tabel 1. Confusion Matrix
Nilai Prediksi Nilai Aktual Positive Negative Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Negative
Tabel di atas merupakan tabel confusion matrix dengan keterangan sebagai berikut:
1. True Positive (TP) : Jumlah data nilai aktual kelas positif dan nilai prediksi kelas positif
2. True Negative (TN) : Jumlah data nilai aktual negatif dan nilai prediksi negatif
3. False Positive (FP) : Jumlah data nilai aktual positif dan nilai prediksi negatif
4. False Negative (FN) : Jumlah data nilai aktual negatif dan nilai prediksi positif
Akurasi  adalah  nilai  rasio  data  tweet  yang  sudah  terdeteksi  dalam  pengujian.  Nilai  akurasi  dapat menunjukkan kedekatan antara nilai prediksi sistem dan prediksi manusia. Presisi adalah nilai ketepatan sistem yang menunjukkan informasi sistem untuk menunjukkan data postif dan negatif yang benar. Nilai ini diperoleh dari nilai prediksi positif dan jumlah nilai postif. Recall adalah nilai yang menunjukkan tingkat keberhasilan dalam  mengumpulkan  data  positif  dan  negatif  yang  tepat.  Recall  dihasilkan  dari  jumlah  nilai  true  positif dibanding nilai aktual positif. Spesifikasi adalah kebenaran memprediksi negatif dibandingkan dengan jumlah data negatif. F1 Score adalah perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotlan. Persamaan 2-6 dari masing-masing bagian confusion matrix.
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN (2) Presisi = TP TP++FP (3) Recall = TP TP++FN (4) Spesifikasi = TN TN++FP (5) F1 Score = 2 x Recall x Presisi Recall + Presisi (6)
2.11. RapidMiner
RapidMiner adalah  perangkat  lunak  atau software yang  bersifat  terbuka  ( open  source ). RapidMiner adalah solusi untuk analisis data mining, text mining, dan prediksi. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif  dan  prediksi  untuk  membantu  pengguna  membuat  keputusan  terbaik.  Rapidminer  juga  telah menyediakan fasilitas yang dibutuhkan untuk menganalisis data, sehingga pengguna tidak harus bisa coding [20]. Rapidminer sering kali digunakan untuk menganalisis jumlah data yang besar. Tampilan rapidminer yang bersifat user friendly menjadi salah satu kelebihan dari aplikasi ini. Algoritma yang digunakan disimpan dalam bentuk operator [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menentukan  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  dan  hasil  sentimen  pengguna  Twitter, apakah  positif  atau  negatif,  yang  dapat  memengaruhi  persepsi  masyarakat  tentang  Cyberbulling  dianalisis menggunakan pendekatan kuantitatif. Rapidminer dan Microsoft Word 2010 adalah aplikasi yang membantu dalam proses pembuatan laporan dan pemrosesan data. Gambar 3 adalah langkah-langkah dan prosedur Naïve Bayes.
Gambar 3. Penerapan Algoritma Naïve Bayes

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 400 komentar positif dan negatif. Dataset yang didapatkan berdasarkan open data yang dapat diunduh pada halaman berikut: https://github.com/rizalespe/Dataset-Sentimen-Analisis-Bahasa-Indonesia.
Total data yang diperoleh dari proses tersebut adalah 400. Penelitian ini menggunakan rasio split data 30/70,  dimana  30%  data  akan  menjadi  data  train  dan  70%  data  akan  menjadi  data  test.  Setelah  dilakukan remove duplicate, cleaning, seleksi data dan preprocesssing diperoleh dataset sebanyak 396 tweet.  Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 2 dataset.
Tabel 2. Dataset Dataset Data Training Data Testing Total 400 277 119 396

## 3.2. Tahap Preprocessing
Selanjutnya  semua  data  dilakukan  preprocessing,  yang  mencakup  tahapan  proses.  Dalam  proses cleaning,  teks  akan  dibersihkan  dengan  menghapus  angka  dan  simbol  tertentu.  Kemudian,  dalam  proses tokenizing,  teks  akan  dipisah  kata  demi  kata,  dan  dalam  proses  filtering,  teks  yang  memiliki  makna  akan dihilangkan seperti kata hubung, tahapan pre-processing dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 .Tahapan Pre-processing Tahapan Hasil Data Awal Alah laki laki jaman skrg sm aja. Sama sama bejat. Mau ustad kek bukan kek gila bgt sm perempuan yg bukan istrinya. Aku stju bgt sm yg di blg ustazah . Msuk surga bkan krna poligami. Msh bnyk hal yg kita buat supaya bs jd akhlak baik untuk bs masuk surga. Yaa smoga aja sih perempuan perempuan pelakor diluar sna mendapat azab yg gak diampuni. Yang hidupnya gk bakal selamat dunia akhirat Cleaning Aku stju bgt sm yg di blg ustazah. Msuk surga bkan krna poligami. Msh bnyk hal yg kita buat supaya bs jd akhlak baik untuk bs masuk surga. Yaa smoga aja sih perempuan perempuan pelakor diluar sna mendapat azab yg gak diampuni. Yang hidupnya gk bakal selamat dunia akhirat. Tokenezing [‘Alah’, ‘laki’, ‘jaman’, ‘skrg’, ‘sm’, ‘aja’, ‘Sama’, ‘bejat’, ‘Mau’, ‘ustad’, ‘kek’,  ‘bukan’, ‘kek’,
‘gila’, ‘bgt’, ‘sm’, ‘perempuan’,  ‘yg’, ‘bukan’, ‘istrinya’, ‘Aku’, ‘stju’, ‘bgt’, ‘sm’, ‘yg’, ‘di’, ‘blg’, ‘ustazah’, ‘Msuk’, ‘surga’,’bkan’, ‘krna’ ‘poligami’, ‘Msh’, ‘bnyk’, ‘hal’,’yg’, ‘kita’, ‘buat’, ‘supaya’, ‘bs’, ‘jd’, ‘akhlak’ ‘baik’, ‘untuk’, ‘bs’, ‘masuk’, ‘surga’, ‘Yaa’, ‘smoga’, ‘aja’, ‘sih’, ‘perempuan’, ‘perempuan’, ‘pelakor’, ‘diluar’, ‘sna’, ‘mendapat’, ‘azab’, ‘yg’, ‘gak’, ‘diampuni’, ‘Yang’, ‘hidupnya’, ‘gk’, ‘bakal’, ‘selamat’, ‘dunia’, ‘akhirat’].
Filtering [‘Alah’, ‘akhlak’,  ‘azab’, ‘baik’, ’bakal’, ’bejat’, ’bkn’, ‘byk’, ‘buat’, ‘diampuni’,
‘diluar’,’dunia’,’hidupnya’, ’istrinya’, ’jaman’, ’kita’ , ’krna’,’laki’ , ’masuk’ ,’mendapat’, ’msk’, ’pelakor’, ’perempuan’ , ’poligami’ , ’sama’ , ’selamat’,  ‘skrg’,   ‘semoga’, ‘stju’ , ‘supaya’ , ’surga’, ‘ustad’ , ‘ustadzah’ , ‘untuk’ , ‘yang’].

## 3.3. Pembobotan TF-IDF
Setelah  tahap  preprocessing  selesai,  data  kemudian  ditimbang  menggunakan  metode  TF-IDF.  Nilai bobot suatu  kata akan meningkat seiring dengan frekuensi kemunculannya.  Perhitungan TF-IDF dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan  library  Scikit-Learn.  Hasil  proses  TF-IDF  disajikan  dalam tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Implementasi TF-IDF No akhirat alah baik bejat diluar pelakor … surga 1 0.0252 0.0168 0.0756 0.0084 0.0000 0.0000 … 0.0084 2 0.0000 0.0000 0.0924 0.0000 0.0000 0.0168 … 0.0000 3 0.0168 0.0000 0.0756 0.0000 0.0000 0.0000 … 0.0000 4 0.0000 0.0000 0.0420 0.0000 0.0000 0.0172 … 0.0168 5 0.0084 0.0723 0.0504 0.0000 0.0084 0.0000 … 0.0000 … … … … … … … … … 396 0.0084 0.0000 0.0504 0.0000 0.0000 0.0000 … 0.0000

## 3.4. Evaluasi
Performa Algoritma Naïve Bayes,tahap untuk mengevaluasi metode Naïve Bayes. Hasil evaluasi yang dihasilkan oleh teknik ini berupa nilai matriks confusion yang mencakup nilai akurasi, presisi, dan recall yang diperoleh dari data test. Nilai evaluasi confusion matrik dapat dilihat pada tabel 5 dan gambar 4.
Tabel 5 . Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes dengan akurasi 86,62%
True Negative True Positive Pred. Negative 170 25 Pred. Positive 28 173
Gambar 4. Hasil Evaluasi Model Naïve Bayes
Nilai akurasi yang didapat algoritma Naïve Bayes adalah 86,62% artinya sejumlah 86,62% model Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan data yang benar. Terdapat 170 data negatif yang berhasil diprediksi dengan tepat dan juga ada 25 data positif yang diprediksi dengan salah. Sedangkan ada 28 data positif yang diprediksi salah  dan  ada  173  data  positif  yang  diprediksi  dengan  tepat.  Presisi  merupakan  perbandingan  antara  hasil prediksi dengan data yang diminta yaitu dengan 86,07% presisi positif dan 87,18% presisi negatif. Kemudian didapakan  juga  nilai  recall  menunjukkan  keberhasilan  model  dalam  menemukan  kembali  informasi  dengan hasil nilai recall positif sebesar 87,37% dan nilai recall negatif sebesar 85,86%.
Gambar 5 . Visualisai Word Cloud sentiment
Dari  hasil  visualisasi  wordcloud  diatas  bisa  menunjukan  sentiment  kata  semoga  yang  paling  sering muncul dari data latih sebnyak 40x, ini menujukan sentiment positif sangat dominan dalam sentimen analisis yang dibuat oelh penulis. Sedangkan sentiment negatif bisa diambil dari kata banci yang muncul sebanyak 15x.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan tweet atau  komentar  yang  mengandung  unsur  cyberbullying.  Proses pelatihan ini perlu didukung dengan data latih yang baik.. Dari hasil evaluasi menggunakan Confusion Matrix didapatkan hasil analisis sentimen cyberbullying menggunakan metode Naïve Bayes mendapatkan Accuracy sebesar 86,62% Recall Positive sebesar 87.37%; Recall Negative sebesar 87.36%; Precision Negative sebesar 87.18%;  dan  Precision  Positive  sebesar  86.07%.  Hal  ini  menunjukan  Algoritma  Naive  Bayes  yang  disertai dengan  test  performence  dapat  digunakan  dengan  baik  dalam  proses  pengklasifikasian  data  komentar masyarakat terhadap Cyberbullying. Terlihat bahwa hasil pengujian yang dilakukan memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan hasil penelitian yang serupa.
Kekurangan pada penelitian ini adalah dataset yang digunakan memiliki variabel yang sedikit. Sebagai penelitian  selanjutnya,  dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan  variabel  sentiment  netral,  Gunakan algoritma  atau  teknik  dengan  metode  klasifikasi  lainnya,  penelitian  lanjutan  dapat  menggunakan  platform rujukan media sosial lain seperti Facebook dan Instagram.
86,62% 85,86% 87,37% 85,86% 87,37% 85,00% 85,50% 86,00% 86,50% 87,00% 87,50% Akurasi Recall Negative Recall Positive Presisi Negative Presisi Positive

## Evaluasi Model Naive Bayes

## REFERENSI
[1] Andi Dwi Riyanto, “Hootsuite (We are Social): Indonesian Digital Report 2023,” 18 April 2023.
[2] T.  Rosyida,  H.  P.  Putro,  and  H.  Wahyono,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP  PILPRES  2024 BERDASARKAN  OPINI  DARI  TWITTER  MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES  DAN  SVM”, [Online]. Available: www.apjii.or.id
[3] A.  Putri  and  A.  Muzakir,  “How  to  cite:  ANALISIS  SENTIMEN  CYBERBULLYING  KPOP  DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” vol. 7, no. 9, 2022.
[4] K. Kircaburun et al. , “Childhood Emotional Abuse and Cyberbullying Perpetration: The Role of Dark Personality Traits,” J Interpers Violence , vol. 36, no. 21–22, pp. NP11877–NP11893, Nov. 2021, doi: 10.1177/0886260519889930.
[5] T.  Rosyida,  H.  P.  Putro,  and  H.  Wahyono,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP  PILPRES  2024 BERDASARKAN  OPINI  DARI  TWITTER  MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES  DAN  SVM”, [Online]. Available: www.apjii.or.id
[6] M.  Al  Khadafi,  K.  Paranita  Kartika,  and  F.  Febrinita,  “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES CLASSIFIER  DAN  LEXICON  BASED  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  CYBERBULLYING PADA BPJS,” 2022.
[7] R. Hilma, M. Ula, and S. Fachrurrazi, “Analisis Sentimen Cyberbullying pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier.”
[8] D.  Kurniawan  and  D.  M.  Yasir,  “OPTIMIZATION  SENTIMENT  ANALYSIS  USING  CRISP-DM AND NAÏVE BAYES METHODS IMPLEMENTED ON SOCIAL MEDIA”.
[9] S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  and  S.  Al  Faraby,  “Pengaruh  Text  Preprocessing  terhadap  Analisis Sentimen  Komentar  Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  (Studi  Kasus  Pandemi  COVID-19),” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  2,  p.  406,  Apr.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[10] R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B.  Setyawan,  “ANALISIS  SENTIMEN  PENGGUNA GOPAY MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” KOMPUTEK , vol. 3, no. 2, p. 52, Oct. 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.
[11] A. Wandani, “Sentimen Analisis Pengguna Twitter pada Event Flash Sale Menggunakan Algoritma K- NN, Random Forest, dan Naive Bayes,” 2021.
[12] “Worldwide_Digital civility infographic 2021 (2)”.
[13] S. Samsir, A. Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring  Pada  Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 1, p. 157, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2580.
[14] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “SENTIMEN ANALISIS PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM,” Jurnal  Data  Mining  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  2,  no.  1,  p.  31,  Feb.  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[15] Rita Retnosari, “Analisa kelayakan kredit usaha mikro berjalan pada perbankan dengan metode naive bayes,” PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem  Komputer , vol. 8, no. 1, pp. 53–59, Mar. 2021, doi: 10.30656/prosisko.v8i1.2848.
[16] W. M. Baihaqi, M. Pinilih, and M. Rohmah, “Kombinasi K-Means dan Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Unsur Sara pada Tweet,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 3, pp. 501–510, May 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020732126.
[17] J.  Tugas,  A.  Fakultas  Informatika,  F.  Taufiqurrahman,  S.  Al  Faraby,  and  M.  D.  Purbolaksono, “Klasifikasi Teks Multi Label pada Hadis Terjemahan Bahasa Indonesia Menggunakan Chi-Square dan SVM.”
[18] M. D. Alizah, A. Nugroho, U. Radiyah, and W. Gata, “Sentimen Analisis Terkait Lockdown pada Sosial Media Twitter,” Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) , vol. 6, no. 2, pp. 223–229, Dec. 2020, doi: 10.31294/ijse.v6i2.8991.
[19] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.
[20] D.  B.  Srisulistiowati1,  M.  Khaerudin2,  S.  Rejeki3,  and  U.  Bhayangkara  Jakarta,  “SISTEM INFORMASI  PREDIKSI  PENJUALAN  ALAT  TULIS  KANTOR  DENGAN  METODE  FP- GROWTH (STUDI KASUS TOKO KOPERASI SEKOLAH BINA MULIA).”
[21] A.  P.  Natasuwarna,  “Seleksi  Fitur  Support  Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen  Keberlanjutan Pembelajaran  Daring,” Techno.Com ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  437–448,  Nov.  2020,  doi: 10.33633/tc.v19i4.4044.
[22] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alphabet., 2019.
[23] I. T. S. A. Pamungkas, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TOKOH  PUBLIK MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (  SVM ).,” 2018.