## IMPLEMENTASI COSINE SIMILARITY DALAM ANALISIS INVESTIGASI
CYBERBULLYING PADA TWITTER DENGAN FRAMEWORK  NIST
Eno Hakimah Kusuma Dewi 1 , Aries Suharso 2 , Chaerur Rozikin 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
Email: 1 eno.hakimah18014@student.unsika.ac.id, 2 aries.suharso@unsika.ac.id ,
3 chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Pengguna Twitter di Indonesia pada tahun 2021 tercatat mencapai 63,6% dari jumlah populasi dan menempati urutan  ke-5  sosial  media  yang  sering  diakses  oleh  masyarakat  Indonesia.  Semakin  tingginya  tingkat  pengguna Twitter  memberi  peluang  bagi  penggunanya  untuk  melakukan cybercrime seperti cyberbullying .  Korban cyberbullying rentan  terkena  depresi  dibandingkan  dengan  korban  tindakan  kekerasan  verbal  lainnya.  Melihat dampak yang ditimbulkan maka diperlukan langkah-langkah untuk mengatasi cyberbullying dengan investigasi forensik untuk membuktikan dan menemukan  bukti digital yang membantu menyelesaikan kasus cyberbullying yang    marak  terjadi  di  media  sosial  seperti  pada  Twitter,  sehingga  dapat  diajukan  sebagai  bukti  kuat,  konkrit, serta  dapat  diproses  di  pengadilan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menemukan  bukti  digital  dan mengidentifikasi tindakan cyberbullying pada fitur pesan grup Twitter dengan alur kerja NIST ( National Institute of  Standards  and  Technology ).  Penelitian  ini  berhasil  mendapatkan  bukti  digital  berupa  teks  percakapan  pada smartphone korban  yang  diekstrak  dengan tools MOBILEdit  Forensic  Express  dan  dianalisis  dengan text processing ,  pembobotan term /kata,  dan  menerapkan  formula cosine  similarity untuk  mengidentifikasi cyberbullying . Hasil penelitian menujukkan alur kerja NIST berhasil mengangkat barang bukti hingga pelaporan barang bukti. Metode cosine similarity berhasil mengidentifikasi kalimat yang terindikasi bullying dengan nilai yang berbeda, pelaku dengan nilai tertinggi mencapai 0,377, sedangkan pelaku dengan nilai terendah menyentuh angka 0,02 berdasarkan dengan percakapan terhadap query (kata kunci) bullying .
Kata kunci : digital forensik, cyberbullying, cosine similarity, nist , twitter

## COSINE SIMILARITY IMPLEMENTATION IN ANALYSIS OF CYBERBULLYING INVESTIGATIONS ON TWITTER WITH NIST FRAMEWORK

## Abstract
Twitter users in Indonesia in 2021 are recorded at 63.6% of the total population and ranks 5th on social media that are often accessed by Indonesian people. The higher level of Twitter users provides opportunities for users to commit cybercrime such as cyberbullying. Victims of cyberbullying are more prone to depression than other victims of verbal abuse. Seeing the impact, it is necessary to take steps to overcome cyberbullying with forensic investigations  to  prove  and  find  digital  evidence  that  helps  resolve  cyberbullying  cases  that  are  rife  on  social media such as Twitter, so that it can be submitted as strong, concrete evidence, and can be processed in court. The  purpose  of  this  study  was  to  find  digital  evidence  and  identify  acts  of  cyberbullying  on  the  Twitter  direct message  group  with  the  NIST  (National  Institute  of  Standards  and  Technology)  methodology.  This  study succeeded in obtaining digital evidence in the form of text conversations on the victim's smartphone which was extracted  with  the  MOBILEdit  Forensic  Express  tool  and analyzed  by  text  processing, weighting  terms/words, and applying the cosine similarity formula to identify cyberbullying. The results of the study show that the NIST has succeeded in raising evidence to reporting evidence. The cosine similarity method succeeded in identifying sentences  that  indicated  bullying  with  different  values,  the  perpetrator  with  the  highest  score  reached  0.377, while  the  perpetrator  with  the  lowest  score  touched  0.02  based  on  conversations  about  the  bullying  query (keyword).
Keywords: digital forensic, cyberbullying, cosine similarity, nist, twitter
13 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 5, No. 1, Mei 2022, hlm. 13-22

## 1. PENDAHULUAN
Twitter  merupakan  salah  satu  sosial  media dengan  tampilan  antarmuka  yang  sederhana  dan mudah membagikan informasi berupa teks, foto, dan video  (Chamidah  and  Sahawaly,  2021).  Pengguna Twitter  di  Indonesia  pada  tahun  2022  tercatat mencapai  58,3%  dari  jumlah  populasi  dan menempati  urutan  ke-6  sebagai  sosial  media  yang sering  diakses  oleh  masyarakat  Indonesia  sesuai dengan  survei  dari  Wearesosial  Hootsuite  seperti pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Statistik sosial media yang paling banyak digunakan di Indonesia

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Saat  ini  Twitter  banyak  digunakan  oleh masyakarat  Indonesia,  baik  secara  perorangan, komunitas, organisasi, maupun institusi pemerintahan  dengan  maksud  dan  tujuan  yang beragam  seperti  wadah  promosi,  media  informasi, dan  lain  sebagainya.  Twitter  menawarkan  banyak manfaat, namun tidak sedikit pengguna yang kurang bijaksana  sehingga  memunculkan  dampak-dampak negatif (Abdulloh and Hidayatullah, 2019).
Bertambahnya jumlah pengguna Twitter memengaruhi  pada  semakin  tingginya  probabilitas tindak  kejahatan  seperti  penipuan,  pemerasan, pencemaraan  nama  baik, cyberbullying ,  dan  lain sebagainya  yang  merugikan  banyak  pihak  dan berpotensi  menimbulkan  permasalahan  baru  seperti kerusuhan  akibat  tersebarnya  berita  bohong, kerugian  materiil  karena  penipuan,  hingga  dipidana tersebab cyberbullying (Abdulloh  and  Hidayatullah, 2019).  Meningkatnya  pengguna  Twitter  memberi celah  kepada  siapa  saja  untuk  berpendapat  karena sifatnya  yang  cenderung  anonim  sehingga  memicu penggunanya tidak ragu untuk melakukan cyberbullying (Chamidah and Sahawaly, 2021). Cyberbullying merupakan sikap mengintimdasi yang  dilakukan  oleh  seseorang  dengan  sengaja secara  terus  menerus  untuk  merendahkan  dan merugikan korbannya menggunakan bantuan teknologi  informasi  (Pandie  and  Weismann,  2016). Tindakan cyberbullying dapat  dilakukan  melewati pesan  bermakna  kata-kata  negatif  atau  tidak  baik yang  merujuk  pada  ejekan  seperti  tidak  normal, bacul, tolol, buruk, gila, jelek, khianat, dan  munafik (Widiandana,  Riadi  and  Sunardi,  2019).  Bentuk- bentuk cyberbullying pada Twitter seperti mengumpat atau mengejek ( flaming ), mengirim atau
memposting selentingan, maupun desas-desus untuk menghancurkan  nama  baik  seseorang  ( denigration ), serta perlakuan mengomentari hingga mencela figur, ukuran,  dan  penampilan  fisik  seseorang  atau body shaming (Chamidah and Sahawaly, 2021).
Cyberbullying mampu  menyerang  siapa  saja tanpa  menilik  latar  belakang  dan  status  seseorang, para peneliti menemukan bahwa korban cyberbullying rentan  terkena  depresi  dibandingkan dengan  korban  tindakan  kekerasan  verbal  lainnya (Chamidah and Sahawaly, 2021). Tindakan cyberbullying merupakan  perlakuan  yang  tidak dibenarkan apapun alasannya. Berdasarkan Undang- Undang Nomor 19 Tahun 2016, bahwa cyberbullying dikategorikan sebagai tindakan kejahatan karena termasuk perbuatan disengaja yang mendatangkan  kerugian  sehingga  korban  berhak mendapatkan  pembelaan  di  mata  hukum  (Paat, 2020).
Indonesia memiliki Undang-Undang Nomor 11 Tahun  2008  tentang  Informasi  dan  Transaksi Elektronik  (UU  ITE)  dan  perubahannya  yang dirujuk  sebagai  landasan  hukum  bagi cyberbullying (Paat,  2020).  Didalamnya  pun  mengatur  tentang konskuensi  hukum  dimana  bagi  yang  melanggar akan  dikenakan  Pasal  27  ayat  (3)  UU  ITE  dengan hukuman kurung setidaknya 4 tahun dan/atau denda sebesarnya  sejumlah  Rp.  750  juta,  sedangkan  dari sisi  pelaku cyberbullying terjerat  Pasal  27  ayat  (4) UU  ITE  dengan    (paling  lama)  6  tahun  penjara dan/atau  denda  sejumlah  Rp.  1  (satu)  miliar (www.hukumonline.com).
Dampak cyberbullying terhadap  korban  adalah timbulnya  kondisi  psikis  yang  tertekan  bahkan  dan berpotensi  menutup  riwayat  hidup  (Chamidah  and Sahawaly,  2021).  Diketahui  bahwa  satu  dari  lima anak  yang  merupakan  korban cyberbully terbesit dipikiran  mereka  untuk  mengakhiri  hidupnya, bahkan  satu  dari  sepuluh  korban cyberbully meregang  nyawa  yang  disengaja.  Dalam  setahun, terdapat  sejumlah  4500  anak  yang  bunuh  diri tersebab cyberbully (Gumbira,  Sulistiyono  and Tejomurti, 2019).
Salah  satu  contoh  kasus cyberbullying yakni, anak dari Ruben Onsu, Betrand Peto mengalami aksi perundungan  atau bullying di  media  sosial  yang dilakukan  oleh  sejumlah  oknum  dan  berujung membawa  masalah  tersebut  ke  ranah  hukum (www.kompas.com). Kasus terbaru pada bulan April 2021 lalu, pasangan sesama jenis asal Thailand yang baru saja melangsungkan pernikahannya mendapatkan  banyak  kecaman  dari  masyarakat Indonesia  yang  terjadi  melalui  unggahan  selebrasi pernikahan keduanya di media sosial dan buntutnya, pasangan  tersebut  membawa  hal  tersebut  ke  jalur hukum (www.kompas.com).
Melihat  dampak  yang  ditimbulkan  maka diperlukan langkah-langkah untuk mengatasi cyberbullying seperti  analisis  investigasi  untuk membuktikan  dan  menemukan  bukti-bukti  digital
yang  membantu  menyelesaikan  kasus cyberbullying yang  marak  terjadi  di  dunia  maya  melalui  media sosial  seperti  pada  Twitter,  sehingga dapat  diajukan sebagai  bukti  kuat  dan  konkrit  akan  adanya cyberbullying dan diproses di pengadilan (Widiandana, Riadi and Sunardi, 2019).
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Riadi, Yudhana dan Putra (2018) dalam mengakuisisi bukti digital cyberbullying pada  aplikasi  Instagram Messenger , bukti digital tersebut berhasil ditemukan dan dapat digunakan untuk memudahkan investigator dalam mengidentifikasi tindakan cyberbullying .  Pada  penelitian  yang  dilakukan Widiandana,  Riadi,  dan  Sunardi  (2020)  melakukan analisis  investigasi  untuk  mengungkap  kasus cyberbullying dengan  mencari  bukti  digital  pada aplikasi Whatsapp. Berdasarkan penelitian terdahulu pun diperoleh fakta bahwa potential evidence seperti tanggal  atau  waktu,  teks,  bahkan  gambar  foto  dapat ditemukan  pada  aplikasi  sosial  media  (Riadi  et  al., 2018).  Pada  penelitian  Widiandana,  Riadi,  dan Sunardi  (2019) framework National  Institute  of Standards  and  Technology (NIST)  merupakan kerangka  kerja  dalam  digital  forensik  dengan panduan  kerja  yang  sesuai  standar  dan  kebijakan nasional, sehingga memastikan semua yang menerapkan  metode  ini  memakai  alur  kerja  yang sama,  berulang,  dan  konsisten.  Terbukti  dalam penelitian  (Bintang,  Umar  dan  Yudhana  (2020) dalam    mengangkat  barang  bukti  kejahatan  digital pada aplikasi Facebook Lite menggunakan kerangka kerja NIST.
Berdasarkan hal-hal
yang
diuraikan sebelumnya,  maka  penelitian  ini  akan  melakukan analisis  investigasi  untuk  mengidentifikasi  tindakan cyberbullying yang  seringkali  terjadi  pada  aplikasi sosial  media  seperti  Twitter  dengan  menggunakan framework NIST  sehingga  dapat  membantu  para investigator  dalam  menangani  kasus cyberbullying . Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan framework NIST    untuk  mencari  bukti  digital  pada  fitur  pesan grup  Twitter  dan  membuktikan  kasus cyberbullying dengan  bukti  digital  teks  percakapan  yang  telah diperoleh  dengan  bantuan  MOBILEdit  Forensik Express, serta mengevaluasi hasil bukti digital yang diperoleh  dengan  menerapkan text  processing dan metode cosine  similarity berdasarkan  referensi  dari penelitian  sebelumnya.  Tahapan  penelitian  ini mengikuti framework investigasi  forensik  NIST yang berdasarkan penelitian Syahib, Riadi dan Umar (2018)  yang  tersusun  atas  4  (empat)  tahapan  yakni collection,  examination,  analysis, dan reporting (Syahib, Riadi and Umar, 2018)

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengimplementasikan  kerangka kerja  forensik  NIST  atau National  Institute  of Standards  Technology .  Proses  akuisisi  barang  bukti dilakukan dengan bantuan alat MOBILEdit Forensik kemudian  diterapkan text  mining dalam  mengolah
bukti  digital  berupa  teks  percakapan,  dan  metode Cosine Similarity untuk menunjang proses identifikasi kasus cyberbullying .

## 3.A. Metodologi Penelitian

## Penelitian  ini  menerapkan  kerangka  kerja
National  Institute  of  Standards  and  Technology (NIST)  yang  dipakai  untuk  mendapatkan  informasi dari  bukti  digital  yang  terdiri  atas  empat  tahapan terstruktur  yaitu collection,  examination,  analysis, dan reporting yang  diharapkan  mampu  diterapkan sebagai pedoman membantu investigasi tindak kasus cyberbullying (Widiandana,  Riadi  and  Sunardi, 2019).  Adapun  tahapan  penelitian  berdasarkan framework NIST  direpresentasikan  pada  Gambar  2 berikut ini.
Gambar 2. Alur penelitian
1. Collection
Tahap collection merupakan  tahap  yang tersusun atas persiapan, pengumpulan, dokumentasi, dan  isolasi  barang  bukti  (Nasirudin,  Sunardi  and Riadi,  2020). Collection merupakan  tahapan  awal dari  serangkaian framework NIST  di  mana  pada tahapan  ini  dilakukan  dengan  detail  rancangan kegiatan  diantaranya  pelabelan  dan  identifikasi barang  bukti  yang  didapatkan  berupa smartphone yang  terinstalasi  aplikasi  sosial  media  Twitter  yang diduga  digunakan  sebagai  media  untuk  melakukan tindakan
cyberbullying . Kemudian pendokumentasian  barang  bukti  yang  didapatkan berupa smartphone yang  terpasang  aplikasi  sosial media Twitter. Selanjutnya observasi teks percakapan  pada  fitur direct  message Twitter  yang terpasang  pada smartphone ,  dan  melakukan  isolasi dan pengamanan barang bukti agar tidak terkontaminasi  dengan  pihak  yang  tidak  berwenang dan menjaga keutuhan evidence yang diperoleh.
2. Examination
15 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 5, No. 1, Mei 2022, hlm. 15-22
Tahap examination merupakan  langkah  proses pemeriksaan  setelah  data  digital  ditemukan  (Faiz, Prabowo  and  Sidiq,  2018). Examination merupakan tahap  selanjutnya  dimana  dilakukan  pemeriksaan terhadap  aplikasi  sosial  media  Twitter  yang terpasang pada smartphone untuk diekstrak. Adapun teks  percakapan  dalam direct  message Twitter selanjutnya diekstraksi dengan memanfaatkan bantuan  berupa  alat  forensik  seperti  MOBILedit Forensic Express sehingga didapatkan data-data teks percakapan  yang  berasal  dari smartphone korban, dan untuk selanjutnya  dianalisis untuk diidentifikasi apakah mengandung unsur cyberbullying atau tidak.
3. Analysis Tahap analisis yakni menganalisis bukti digital yang  sudah  melewati  proses  pemeriksaan  untuk selanjutnya  diproses  kembali  untuk  mendapatkan informasi  yang  berkaitan  dengan  kasus  (Syahib, Riadi  and  Umar,  2018).    Analisis  dilakukan  untuk mengidentifikasi  apakah  terbukti  terdapat  tindak kasus cyberbullying pada evidence teks percakapan dari direct message Twitter  yang  sudah  diekstrak dari proses examination sebelumnya. Adapun  tahapan  analisis  ini  dilakukan  dengan menggunakan text mining yang dimulai dengan text processing yang terdiri atas case folding, tokenizing,  stopword, dan stemming (Sunardi,
Yudhana  and  Mukaromah,  2018).  Kemudian hasilnya  dilakukan  pembobotan  TF-IDF,  dan menerapkan
Cosine Similarity
untuk mengidentifikasi  indeks cyberbullying pada  data percakapan  yang  sudah  diperoleh.  Berikut  proses analisis  yang  dilakukan  direpresentasikan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahpan analisis dengan Text Mining
4. Reporting
Reporting merupakan  tahapan  akhir  dari serangkaian framework NIST  setelah  tiga  tahapan dilakukan  secara  berturut-turut.  Hasil  penguraian dan  analisis  bukti  digital  dan  kasus  kejahatan  yang telah  didapatkan  untuk  selanjutnya  dilakukan pelaporan  pada  tahap reporting (Syahib,  Riadi  and Umar,  2018).  Pada  tahap  ini  terdapat  proses pelaporan  dan  penyampaian  hasil  dari  proses mengidentifikasi  teks  percakapan  yang  dicurigai mengandung  unsur cyberbullying pada  aplikasi sosial  media  Twitter  sehingga  hasilnya  mampu dijadikan  sebagai  barang  bukti  yang  sah  untuk diproses  ranah  hukum,  selain  itu  juga  dilakukan
pengevaluasian bukti digital apa saja yang diperoleh dan  performa  dari tools yang  digunakan,  serta pembahasan  dari  segi  tinjauan  hukum  berkaitan dengan kasus cyberbullying pada media sosial.

## 3.B. Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang diimplementasikan dalam penelitian  ini  yakni  sebuah  perangkat  lunak ( software ) yang merupakan alat bantu forensik serta perangkat keras ( hardware ) berupa smartphone yang merupakan  barang  bukti  milik  korban.  Berikut  ini adalah  spesifikasi  dari  setiap  alat  dan  bahan  yang digunakan ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Alat dan bahan penelitian
N o. Nama item Spesifikasi Keterangan 1. Laptop - Acer Aspire V5-132 - OS Windows 8.1
Single Languange with Bing
- Ram 2.00 GB
- Processor Intel(R) Celeron (R) CPU
1010Y @ 1.00 GHz Perangkat keras untuk proses akuisisi 2. Smartp hone - Oppo A37F - Android version 5.1.1 Processor QualcommMSM891 6QuadCore - RAM 2.00 GB Perangkat keras sebagai bukti digital 3. Kabel USB Konektor
Perangkat keras sebagai penghubung smartphone ke laptop 4. MOBIL Edit Forensi cs Express - Version Pro 7 - tools forensik Perangkat lunak untuk proses akuisisi 5. Twitter Version 8.64.0- release.00 Perangkat lunak media kasus cyberbullying terjadi.

## 3.C. Skenario Kasus
Pada  penelitian  ini,  skenario  kasus  disusun dalam  sebuah  percakapan  pada  fitur direct  message Twitter  yang  dilakukan  oleh  pelaku  kepada  korban. Skenario  kasus  tersebut  didasarkan  pada  Undang- Undang  Nomor  11  Tahun  2008  tentang  Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE) dan perubahannya yang dirujuk sebagai landasan hukum bagi cyberbullying .  Dalam skenario kasus tersebut 4 (empat)  orang  akan  bertindak  sebagai  pelaku  dan  1 (satu)  orang  sebagai  korban.  Adapun  ilustrasi  dari skenario  kasus  yang  dirancang  pada  Gambar  4 sebagai berikut.
Gambar 4. Skenario kasus
Dalam  skenario  kasus  ini,  terdapat  5  (lima) akun  pengguna  Twitter  yang  dibuat  secara  sengaja dan  bersifat  palsu  untuk  keperluan  penelitian.
Kelima  pengguna  akun  Twitter  tersebut  saling berkomunikasi  dan  melakukan  percakapan  grup  via direct  message Twitter  yang  berisikan  kalimat- kalimat  yang  terindikasi cyberbullying ,  di  mana  4 (empat)  pengguna  sebagai  pelaku  dan  1  (satu) pengguna akan bertindak sebagai korban.
Rangkaian peristiwa
tindak
kasus cyberbullying yang  dilakukan  melalui  percakapan grup  fitur  pesan  grup  pada  Twitter  disimulasikan agar lebih mudah mengidentifikasi kasus cyberbullying (Riadi,  Sunardi  and  Widiandana, 2020).  Korban  menindaklanjuti  peristiwa  tersebut dengan melaporkan perkara tersebut untuk selanjutnya  dilakukan  pencarian  barang  bukti  dan menganalisis  serta  mengidentifikasi  terkait  dugaan kasus cyberbullying .  Adapun  alur  peristiwa  kasus cyberbullying yang  dibuat  dapat  diliat  melalui Gambar 5 sebagai berikut.
Gambar 5. Simulasi kasus
3.D. Text Mining Text Mining dijabarkan sebagai proses mendapatkan informasi dari berbagai dokumen yang unstructured sehingga dari dokumen yang jumlahnya  tidak  sedikit  itu  dapat  diketahui keterkaitannya  (Widiandana,  Riadi  and  Sunardi, 2020).  Adapun  tahapan Text  Mining dapat  dilihat pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Tahapan text mining (Sumber: (Widiandana, Riadi and Sunardi, 2020)
Text  mining dimulai  dengan text  processing yang menjadi persiapan awal untuk mentransformasikan  teks  yang  semula  berbentuk dokumen  dengan  memecah  dokumen  utuh  menjadi sekumpulan  penggalan  frasa/kata  (Fadelillah  et  al., 2017).  Untuk  selanjutnya  tahap  permulaan  ini dilanjutkan dengan langkah-langkah seperti
perubahan struktur awal kalimat/kata ( case folding ),
penuaian
penyusun kalimat ( tokenizing ), penghilangan  struktur  kalimat  yang  tidak  penting ( stopword ),  dan  pengalihan  kata  menjadi  bentuk dasar ( stemming ) (Sunardi, Yudhana and Mukaromah, 2018).

## 3.E. Pembobotan TF-IDF
TF-IDF  merupakan  teknik  pembobotan  kata yang  berfungsi  untuk  menghitung  bobot  dan menimbang  penting  atau  tidak  penting  sebuah  kata dalam  dokumen  maupun  kategori  (Kowsari  et  al., 2019).  Semakin  banyak  kata  yang    muncul berdampak  semakin  besar  bobotnya  (Riadi,  Sunardi and  Widiandana,  2020)  seperti  dapat  dilihat  pada Persamaan 1.
W(d, t) = 𝑇𝐹 (𝑑, 𝑡) (1)
Inverse Document Frequency (IDF) merupakan banyaknya  dokumen  yang  mengandung  term/kata yang  dihitung  (Riadi,  Sunardi  and  Widiandana, 2020) melalui Persamaan 2.
𝐼𝐷𝐹𝑡 = log 10 ( 𝑁 𝑑𝑓𝑡 ) + 1 (2)
N  merupakan  kalkulasi  keseluruhan  dokumen dalam  sekumpulan  dokumen  dan  dft  merupakan kalkulasi  dokumen  yang  mengandung  kata  yang menjadi  target.  TF-IDF  perkalian  bobot  TF  dengan IDF  dari  tiap  kata  (Riadi,  Sunardi  and  Widiandana, 2020) sesuai dengan Persamaan 3 berikut.
𝑊𝑑, 𝑡 = 𝑡𝑓𝑑, 𝑡 𝑥 𝐼𝐷𝐹𝑡 (3)

## 3.F. Cosine Similarity
Pada  penelitian  ini  juga  menerapkan  metode cosine  similarity untuk  mengidentifikasi  indikasi cyberbullying .  Himpunan  dari  notasi-notasi  yang merepresentasikan Cosine  Similarity secara  jelas diperlihatkan  seperti  pada  Persamaan  4  (Pradnyana and Sanjaya, 2012).
𝐶𝑜𝑠 (𝑄, 𝑑 𝑖 ) = ∑ 𝑊 𝑖 ∙ 𝑊 𝑄 √∑ 𝑊 𝑞 2 ∙   √∑ 𝑊 𝑖 2 ∙ (4)
Keterangan:
Cos  (Q,  d i )  :  nilai cosine  similarity pada Query (kata kunci) dengan dokumen  ke-i W i : bobot kata dokumen ke-i
W Q : bobot Query (kata kunci)
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.A. Collection
Pada  tahapan  ini  dilakukan  serangkaian kegiatan  meliputi  pelabelan  dan  identifikasi  barang bukti  yang  didapatkan  berupa smartphone yang terinstallasi  aplikasi  sosial  media  Twitter  yang diduga  digunakan  sebagai  media  untuk  melakukan tindakan cyberbullying .
Selanjutnya  pendokumentasian  barang  bukti yang didapatkan berupa smartphone yang  terpasang
17 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 5, No. 1, Mei 2022, hlm. 17-22
aplikasi Twitter milik pelaku seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Dokumentasi barang bukti
Kemudian,  bukti  digital  tersebut  diamati  dan diobservasi  sesuai  dengan  laporan  korban  akan adanya  dugaan  kasus cyberbullying yang  terjadi pada  fitur  pesan  grup  Twitter.  Adapun  hasil pengamatannya berupa pencatatan layar pada barang bukti yang  ditemukan untuk mengetahui  keterangan waktu  dan  program  apa  saja  yang  sedang  berjalan saat  barang  bukti  ditemukan. Hasil  pencatatan  layar barang bukti diperlihatkan melalui Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Catatan layar barang bukti
No. Program yang berjalan Timestamp 1. Twitter Selasa, 22/02/2022 07:32 PM 2. Galeri
Pencatatan  selanjutnya  mengenai  spesifikasi perangkat  bukti  yakni smartphone pelaku.  Hasil pencacatan  spesifikasi  dari  barang  bukti  yang ditemukan tersebut dirangkum pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Catatan spesifikasi barang bukti No. Jenis Spesifikasi 1. Smartphone OPPO A37F Android version 5.1.1 Processor QualcommMSM8916Quad
Core
RAM 2.00 GB
Selain  melakukan  pencatatan  juga  dilakukan observasi percakapan grup pada fitur direct message Twitter  yang  terpasang  pada  barang  bukti  sesuai dengan  laporan  korban.  Tahap  terakhir  pada  proses collection ini ditutup dengan isolasi dan pengamanan  barang  bukti  agar  tidak  terkontaminasi dengan  pihak  yang  tidak  berwenang  dan  menjaga keutuhannya.

## 4.B. Examination
Examination merupakan  tahap  selanjutnya dimana  dilakukan  pemeriksaan  terhadap  aplikasi sosial media Twitter yang terpasang pada smartphone untuk  diekstrak  data-datanya.  Adapun proses  mengakuisisi  data  tersebut  menggunakan tools MOBILEdit Forensic Express.
Tahap  mengakuisisi  barang  bukti  dilakukan agar  mendapatkan  data-data  yang  diinginkan, khususnya  data  percakapan  pada  fitur  pesan  grup Twitter.  Proses  pengakuisisian  dilakukan  dengan
mengkoneksikan  barang  bukti  pada  laptop  yang sudah  terpasang software MOBILedit  Forensik Express.  Adapun  proses  ekstraksi  aplikasi  Twitter seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Proses ekstraksi data
Proses  ekstraksi  data  diekspor  dalam  bentuk format file .xlsx agar lebih mudah dalam mengetahui bagaimana  rincian  pesan  yang  terdapat  dalam percakapan  grup  tersebut.  Adapun  rangkuman  hasil proses  ekstraksi  berupa  ekstensi  file  .xlxs  disimpan dalam  folder  C:\Users\ENO\Documents\MOBILedit Forensic  Express  pada  folder  dengan  nama  tools MOBILedit Forensic Express.

## 4.C. Analysis
Pada  tahap  ini  bukti  digital  berupa  teks percakapan  yang  sudah  ditemukan  melalui  proses examination selanjutnya dianalisis. Teks percakapan tersebut  selanjutnya  dibuat  menjadi  1  (satu) dokumen  digolongkan  berdasarkan  pengguna  akun dan  diberi  nama  d1,  d2,  d3,  d4,  dan  d5.  Kemudian menerapkan text preprocessing yang terdiri atas case folding,  tokenizing,  stop  word, dan stemming. Adapun  hasilnya preprocessing -nya  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Rangkuman hasil preprocessing teks percakapan Id Isi Dokumen Kalimat asli Setelah text processing
d1 “pusing harganya mahal banget bangsat”
“mahal” “ya skincare kan butuh waktu bego” “gabisa instan ya kan..” “percuma gak sih wkwkw” “coba ngaca sono, muka lu aja jerawatan sok-sokan mau pake skincare” “glowing engga, miskin mah iya” “mukanya si @najmeera__ mah kaya gini nih” “udah item, jelek, dekil, segala mau beli skincare” “LAH LUCU LO” “yang dibilang @hkde fakta itu bukan JAHAT!” “wkwkwk tau nih orang bercanda doang” ‘nah benar, diet sono bisar ga kaya babi gemuk” “HAHAHA TOLOL TUKANG NGADU” “gak jelas dasar bego”
‘pusing’, ‘harga’, ‘banget’, ‘bangsat’ ‘mahal’, ‘skincare’, ‘butuh’, ‘waktu’, ‘bego’ ‘enggak’, ‘bisa’, ‘instan’ ‘percuma’, ‘enggak’, ‘coba’, ‘kaca’, ‘sana’, ‘muka’, ‘lu’, ‘jerawat’, ‘sok’, ‘sok’, ‘mau’, ‘pakai’, ‘skincare’, ‘glowing’, ‘enggak’, ‘miskin’, ‘iya’, ‘muka’, ‘najmeera’, ‘gini’, ‘sudah’, ‘item’, ‘jelek’, ‘dekil’, ‘segala’, ‘mau’, ‘beli’, ‘skincare’, ‘lucu’, ‘lo’, ‘bilang’, ‘fakta’, ‘bukan’, ‘jahat’, ‘tahu’, ‘orang’, ‘canda’, ‘benar’, ‘diet’, ‘sana’, ‘enggak’, ‘babi’, ‘gemuk’, ‘tolol’,
Id Isi Dokumen Kalimat asli Setelah text processing “kaya yang punya duit aja lo ngelapor” “wkwkwkwkw kacau”
‘tukang’, ‘adu’, ‘enggak’, ‘jelas’,
‘dasar’, ‘bego’, ‘punya’, ‘duit’, ‘lo’, ‘lapor’, ‘kacau’
d2
“produk lokal emang bagus bagus sih gila” “emang ga ngotak sih” “tapi worth ya...” “wkwkwk kaya si “udah item dekil ngapain segala pake skincare” “ga akan berubah lagian” “najis emang, belagu lo yg punya duit aja beli skincare” “wkwkwkwwkwkw” “wkwkw bangsat” “makanya jadi orang tuh tau diri” “mirip lo nih @najmeera__” “hahaha parah sih ini lucu banget” “najis baperan anaknya..” “mending fokus ke badan aja dulu, skincare kan bisa belakangan” “wkwk bacot lo pada parah banget siah” “hayo loh dilaporin hahaha” “aduh jadi serius gini” “daripada ribet urusan” “mending lo terima aja omongan kita-kita” “kan fakta itu haha ga usah baper wkwk”
‘produk’, ‘lokal’, ‘bagus’, ‘bagus’, ‘gila’, ‘memang’, ‘enggak’, ‘otak’, ‘worth’, ‘najmeera’, sudah’,‘item’, ‘dekil’, ‘apa’, ‘segala’, ‘pakai’, ‘skincare’, ‘enggak’, ‘ubah’, ‘lagi’, ‘najis’, ‘memang’, ‘belagu’, ‘lo’, ‘punya’, ‘duit’, ‘beli’, 'skincare’, ‘bangsat’, ‘orang’, ‘tahu’, ‘diri’, ‘mirip’, ‘lo’, ‘najmeera’, ‘parah’, ‘lucu’, ‘banget’, ‘najis’, ‘baper’, ‘anak’, ‘fokus’, ‘badan’, ‘skincare’, ‘bisa’, ‘belakang’, ‘bacot’, ‘lo’, ‘parah’, ‘banget’, ‘lapor’, ‘serius’, ‘ribet’, ‘urus’, ‘lo’, ‘terima’, ‘omong’, kita’, ‘kita’, ‘fakta’, ‘enggak’, ‘usah’,
‘baper’
d3
“BENER BANGET!!!!”
“merk whitelab, scarlett” “WKWKWK benar say” “ya terganutng lah” “kalo yang make dasarnya udah item mah ya item aja” “HAHAHAHA” “wkwkwk udah item, dekil, jelek, hidup lagi” “HAHAHA” “LAH” “WKWKWK NGACA TOLOL” “usaha yang sia-sia itu mah” “mikir coba” “tolol kok dipelihara” “WKWKWK NAJIS AMBEKAN TOLOL” “HAHAHAH BEGO” “haha banyak gaya emang” “nih muka lo kaya monyet didandanin” “lu ngapain belain dia si bego” “haha @najmeera__ dasar gembrot!!!” “dih tai baperan banget najis” “orang yg kita obrolin itu fakta haha” “polisinya ketawa sih ngeliat lu yang tolol banget” “miskin gitu duit darimana coba wkwk” “bacot lo dasar jelek!”
‘benar’, ‘banget’, ‘merk,’ ‘whitelab’, ‘scarlett’, ‘benar’, ‘say’, ‘gantung’, ‘pakai’, ‘dasar’, ‘sudah’, ‘item’, ‘item’, ‘sudah’, ‘item’, ‘dekil’, ‘jelek’, ‘hidup’, ‘lagi’, ‘kaca’, ‘tolol’, ‘usaha’, ‘sia’, ‘sia’, ‘pikir’, ‘coba’, ‘tolol’, ‘pelihara’, ‘najis’, ‘ambek’, ‘tolol’, ‘bego’, ‘banyak’, ‘gaya’, ‘muka’, ‘lo’, ‘monyet’, ‘dandan’, ‘lu’, ‘apa’, ‘bela’, ‘dia’, ‘bego’, ‘najmeera’, ‘dasar’, ‘gembrot’, ‘tai’, ‘baper’, ‘banget’, ‘najis’, ‘orang’, ‘kita’, ‘obrol’, ‘fakta’, ‘polisi’, ‘tawa’, ‘lihat’, ‘lu’, ‘tolol’, ‘banget’, ‘miskin’, ‘duit’, ‘bacot’, ‘lo’, ‘dasar’, ‘jelek’
d4 “lacoco, npure”
“banyak banget, gue pusing liatnya” “percuma mahal doang ga ada hasilnya”
‘lacoco’, ‘npure’, ‘banyak’, ‘banget’, ‘gue’, ‘pusing’, ‘lihat’, ‘percuma’, ‘mahal’, ‘enggak’, ‘ada’,
Id Isi Dokumen Kalimat asli Setelah text processing
“eh ga boleh gitu dong” “namanya kan juga usaha” “hahaha lucu banget sih” “eh udah dong, ga baik kaya gitu” “kalian kok gitu sih” “kan itu hak nya dia mau pake skincare” “udah hey udah” “ini udah kelewatan” “@najmeera__ sabar sabar” “bener bener jahat ya kalian”
‘hasil’, ‘enggak’, ‘boleh’, ‘gitu’, ‘nama’, ‘usaha’, ‘lucu’, ‘banget’, ‘sudah’, ‘enggak’, ‘baik’, ‘kalian’, ‘hak’, ‘dia’, ‘mau’, ‘pakai’, ‘skincare’, ‘sudah’, ‘sudah’, ‘sudah’, ‘lewat’, ‘najmeera’, ‘sabar’, ‘sabar’, ‘benar’, ‘benar’, ‘jahat’, ‘kalian’
d5
“Avoskin kayanya bagus banget ya” “gue lihat di base kayanya rame banyak yg bahas” “dompet menangis melihat harganya” “ya emang ga boleh pake skincare walaupun item?” “ya ada lah, tapi kan ga instan” “kalo mau instan mah operasi plastik aja sana” “dih bangsat lo semua” “kalo ngomong dijaga ya!!!!” “jahat ya kalian semua” “awas ya lo semua!” “gue laporin polisi” “awas ya, gue laporin semuanya yg disini!!!!” “liat aja! hidup kalian ga akan tenang”
‘avoskin’, ‘bagus’, ‘banget’, ‘gue’, ‘lihat’, ‘base’, ’ramai’, ‘banyak’, ‘bahas’, ‘dompet’, ‘nangis’, ‘lihat’, ‘harga’, ‘memang’, ‘enggak’, ‘boleh’, ‘pakai’, ‘skincare’, ‘item’, ‘ada’, ‘enggak’, ‘instan’, ‘mau’, ‘instan’, ‘operasi’, ‘plastik’, ‘bangsat’, ‘lo’, ‘semua’, ‘omong’, ‘jaga’, ‘jahat’, ‘kalian’, ‘semua’, ‘awas’, ‘lo’, ‘semua’, ‘gue’, ‘lapor’, ‘polisi’, ‘awas’, ‘gue’, ‘lapor’, ‘semua’, ‘sini’, ‘lihat’, ‘hidup’, ‘kalian’, ‘enggak’, ‘tenang’
Masing-masing dokumen tersebut mewakili isi dari pesan yang ditulis pengguna akun Twitter yang tergabung dalam  sebuah grup  percakapan  pada  fitur pesan  percakapan  grup  Twitter  seperti  keterangan berikut:
1. d1 : isi percakapan akun @diottore
2. d2 : isi percakapan akun @handiyouk
3. d3 : isi percakapan akun @hkdewiii
4. d4 : isi percakapan akun @mbaennnnn
5. d5 : isi percakapan akun @najmeera__
Data percakapan yang telah diproses preprocessing tersebut  kemudian  diterapkan  tenik pembobotan  TF-IDF  terhadap query yang  menjadi kata kunci yang merujuk pada tindakan cyberbullying antara  5  (lima)  pengguna  Twitter. Adapun hasilnya ditunjukkan pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil TF-IDF Term DF IDF W(d,t) = TF.IDF
Q d1 d2 d3 d4 d5 bangsat 4 1,176 0,079 0,018 0,019 0 0 0,024 bego 3 1,301 0,087 0,039 0 0,039 0 0 sok 2 1,477 0,099 0,044 0 0 0 0 item 5 1,079 0,072 0,016 0,017 0,049 0 0,022 jelek 3 1,301 0,087 0,02 0 0,039 0 0 dekil 4 1,176 0,079 0,018 0,019 0,018 0 0 babi 2 1,477 0,099 0,022 0 0 0 0 tolol 3 1,301 0,087 0,02 0 0,079 0 0 gila 2 1,477 0,099 0 0,024 0 0 0 najis 4 1,176 0,079 0 0,038 0,035 0,031 0 belagu 2 1,477 0,099 0 0,024 0 0 0
bacot 3 1,301 0,087 0 0,021 0,02 0 0 monyet 2 1,477 0,099 0 0 0,022 0 0 gembrot 2 1,477 0,099 0 0 0,022 0 0
tai 2 1,477 0,099 0 0 0,022 0 0 Setelah proses perhitungan dengan mengimplementasikan
pembobotan TF-IDF, selanjutnya  mengimplementasikan  metode Cosine Similarity menggunakan Persamaan (4).
Tabel 7. Hasil TF-IDF dengan Query Term W(Di)*W(Q) Q d1 d2 d3 d4 d5 bangsat 0,079 0,001 0,002 0 0 0,002 bego 0,087 0,003 0 0,003 0 0 sok 0,099 0,004 0 0 0 0 item 0,072 0,001 0,001 0,004 0 0,002 jelek 0,087 0,002 0 0,003 0 0 dekil 0,079 0,001 0,002 0,001 0 0 babi 0,099 0,002 0 0 0 0 tolol 0,087 0,002 0 0,007 0 0 gila 0,099 0 0,002 0 0 0 najis 0,079 0 0,003 0,003 0,002 0 belagu 0,099 0 0,002 0 0 0 bacot 0,087 0 0,002 0,002 0 0 monyet 0,099 0 0 0,002 0 0 gembrot 0,099 0 0 0,002 0 0 tai 0,099 0 0 0,002 0 0
Hitung  terlebih  dahulu  nilai  bobot  pada masing-masing  dokumen  dikalikan  dengan  bobot query untuk mengisi nilai bagian pembilangnya pada Persamaan  (4)  hasilnya  ditunjukkan  pada  Tabel  7. Sedangkan penyebutnya didapatkan dengan mengkalkulasikan  nilai  (TF-IDF) 2 pada  Tabel  6, kemudian  total  keseluruhannya  diakar  kuadratkan untuk  mengisi  nilai  bagian  penyebutnya  pada Persamaan  (4).  Adapun  hasil  perhitungan  dengan metode Cosine Similarity sebagai berikut.
Cos (Q, d1)  =  0,016/(0,3504 × 0,2135) =  21,4 Cos (Q, d2)  =  0,014/(0,3504 × 0,2261) =  17,7 Cos (Q, d3)  =  0,029/(0,3504 × 0,2195) =  37,7
Cos (Q, d4)  =  0,002/(0,3504 × 0,2846) =  0,02
Cos (Q, d5)  =  0,004/(0,3504 × 0,2871) =  0,04

## 4.D. Reporting
Tahap  terkahir  pelaporan  mengenai  hasil penelitian  mengenai  pencarian  bukti  digital  dan proses  pengidentifikasian  teks  percakapan  terkait dugaan  kasus cyberbullying pada  percakapan  grup aplikasi sosial media Twitter.
Adapun  pelaporan  pertama  dari  hasil  akuisisi evidence yang  didapatkan  adalah  berupa  laporan evaluasi  atas  barang  bukti  yang  dirangkum  dalam Tabel 8.
Tabel 8. Laporan Perolehan Barang bukti No. Bukti Digital Deskripsi Alat Forensik 1. Teks percakapan 88 teks dari keseluruhan 207 pesan (42,51%) MOBILEdit Forensik Express 2 Timestamp 37 timestamp dari total 76 timestamp percakapan (48,68%) MOBILEdit Forensik Express 3 Identitas korban dan pelaku Id-username ke-5 pengguna akun Twitter yang tergabung dalam MOBILEdit Forensik
Express
conversatiions messages pada reports extraction aplikasi (@diottore, @handiyouk, @hkdewiii, @mbaennnnn, @najmeera__)
Selanjutnya  hasil  analisis  data  percakapan melalui  proses text  preprocessing dan  diketahui frekuensi  penggunaan  kata  kunci bullying yang termasuk ke dalam kategori body-shaming , denigration , dan flaming yang ditemukan dari setiap dokumen  terhadap  masing-masing-masing  pesan yang  dikirmkan  oleh  akun  pengguna  Twitter  pada percakapan grup di visualisasikan pada Gambar 9.
Gambar 9. Identifikasi Frekuensi Kata Kunci yang Digunakan
Perlu  diingat  bahwa  dokumen  ke-5  atas  nama akun  Twitter  dengan username (@najmeera__) merupakan  pelapor  akan  dugaan  tindak  kasus cyberbullying seperti  yang  digambarkan  melalui skenario kasus sebelumnya, sehingga hasil perhitungannya  tidak  dicantumkan  untuk  dianalisis lebih jauh.
Adapun  hasil  perhitungan  terhadap  masing- masing  dokumen  terhadap query yang  menjadi  kata kunci  tindakan cyberbullying didapatkan  nilai  yang berbeda-beda, yaitu  (@diottore)  dengan  nilai  0,214; (@handiyouk)  dengan  nilai  0,177;  (@hkdewiii) dengan  nilai  0,377;  (@najmeera___)  dengan  nilai 0,04;  dan  (@mbaennnnn)  dengan  nilai  0,02.  Hasil perhitungan dikonversikan ke dalam bentuk persentase sehingga diketahui kata yang teridentifikasi bullying pada masing-masing dokumen seperti dirangkum dalam Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Identifikasi Cyberbullying
No. Pengguna Hasil Identifikasi Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi 1 (@hkdewiii) 37,7 % 62,3 % 2 (@diottore) 21,4 % 78,6 % 3 (@handiyouk) 17,7 % 82,3 % 4 (@mbaennnnn) 2 % 98 %
Berdasarkan  Tabel  9  diketahui  bahwa  akun pengguna  Twitter  (@hkdewiii)  mendapatkan  nilai presentasi  sebagai  pelaku  tertinggi  dengan  nilai 37,7%.  Nilai  tersebut  menujukkan  bahwa  kata teridentifikasi  sebagai cyberbullying dan  sisanya 62,3%  lainnya  adalah  kata  atau  kalimat  yang  tidak teridentifikasi sebagai cyberbullying . Begitupun juga berlaku pada d1, d2, dan d4 yang mewakili isi pesan
(kata-kata  maupun  kalimat)  pada  masing-masing akun pengguna Twitter.
Adapun perbandingan hasil identifikasi cyberbullying dari  setiap percakapan yang  diakukan oleh masing-masing pengguna Twitter yang tergabung  dalam  grup  percakapan  tersebut  juga divisualisasikan melalui Gambar 10.

## Gambar 10. Perbandingan Hasil Identifikasi Cyberbullying
Berikutnya,  dilakukan  penyortiran  dari  yang terbesar  mengenai  hasil  perhitungan  identifikasi tindakan cyberbullying pada masing-masing pengguna  yang  tergabung  dalam  percakapan  grup Twitter, maka akun username (@hkdewiii) memiliki nilai  maupun  persentase  terbesar  akan  penggunaan kata-kata  negatif  dalam  percakapan  yang  merujuk kepada  kata  kunci bullying jika  dibandingkan dengan  pengguna  lainnya,  sedangkan  nilai  maupun persentase  terendah  jatuh  kepada  akun username (@mbaennnnn)  yang  diwakili  oleh  dokumen  ke-4. Adapun hasilnya divisualisasikan pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Persentase Pelaku Cyberbullying dari yang Terbesar
Laporan  hasil  analisis  selanjutnya  berkaitan mengenai  tinjauan  dari  segi  hukum  terhadap  tindak kasus cyberbullying pada  penelitian  ini.  Adapun pembuktian  adanya  dugaan  kasus cyberbullying melalui  media  sosial  seperti  Twitter  diperlukan peninjauan dari sisi hukum agar kiranya sang pelaku yang  terlibat  dapat  bertanggungjawab  terhadap tindakannya  sesuai  dengan  aturan  hukum  yang berlaku.
Bukti  digital  berupa  data  percakapan  yang diperoleh melalui proses investigasi dengan mengimplementasikan ilmu digital forensik
dinyatakan sebagai barang bukti yang dikategorikan sebagai  informasi/dokumen  elektronik  berdasarkan UU Nomor 11 Tahun 2008 Tentang ITE Pasal 5 ayat (1) dan Pasal 6; serta secara sah dapat diakui sebagai alat  bukti  yang  akurat  ketika  dibawa  ke  dalam pengadilan  yang  dikategorikan  sebagai  keterangan ahli sesuai dengan aturan UU Nomor 8 Tahun 1981 Pasal  184  Kitab  Undang-Undang  Hukum  Acara Pidana  ayat  (1)  (Utami,  Carudin  and  Ridha,  2021). Kemudian  data  percakapan  yang  mengandung  kata- kata  maupun  kalimat-kalimat  dengan  indikasi bullying tersebut  benar  adanya  ditulis  oleh  terlapor (pelaku)  dapat  dijerat  dengan  dugaan  pencemaran nama baik pada Pasal 27 ayat (2) UU ITE dan Pasal 310-318  KUHP  dan  penjelasannya.  Selain  itu,  kata- kata  atau  kalimat-kalimat  yang  dituliskan  oleh terlapor terdapat unsur kesengajaan dengan mempermalukan  pelapor  (tuduhan,  mencela  dan merendahkan fisik, mengumpat atau mengejek) yang disebarkan  melalui/di  dalam  fitur  pesan  grup tersebut, sehingga tindakan tersebut dapat dikenakan Pasal  27  ayat  (3)  UU  ITE  dengan  memenuhi persyaratan yang dimaksud pada Pasal 310 KUHP.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan proses penelitian mengenai pencarian  bukti  digital  terkait  dugaan  kasus cyberbullying pada  percakapan  grup  melalui  sosial media  Twitter  dengan  mengimplementasikan  alur kerja  sistematis  forensik  NIST  tersusun  atas collection,  examination,  analysis, dan reporting dalam  penelitian  ini  berhasil  menemukan  bukti digital  dari  perangkat  bukti  ( smartphone )  terkait adanya dugaan kasus cyberbullying pada fitur pesan grup  aplikasi  sosial  media  Twitter  dengan  bantuan tools MOBILEdit Forensic Express. Proses pembuktian  dugaan  kasus cyberbullying dilakukan dengan  menganalisis  teks  percakapan  grup  dengan pengolahan Text Mining, teknik pencarian pembobotan  kata  TF-IDF,  dan  metode Cosine
Similarity. Hasil  perolehan  bukti  digital  didapatkan Teks percakapan  grup dengan 88 teks dari keseluruhan 207 pesan, timpstamp setiap pesanyang dikirimkan sebnayak 37 timestamp dari total 76
timestamp  percakapan (48,68%),  serta  informasi id- username ke-5  pengguna  akun  Twitter  yang tergabung  dalam conversatiions  messages pada reports  extraction aplikasi.  Hasil  analisis  teks percakapan  dengan Cosine  Similarity mampu mengidentifikasi tindakan cyberbullying yang dilakukan  oleh  seseorang  dengan  tingkat  yang berbeda-beda, pelaku tindakan cyberbullying dengan nilai  terbesar  oleh  akun  pengguna  @hkdewiii bernilai 0,377 dan pelaku dengan nilai terendah oleh akun pengguna @mbaennnn dengan nilai similaritas terhadap query sebesar 0,02.
21 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 5, No. 1, Mei 2022, hlm. 21-22
6. SARAN Adapun
saran-saran sebagai bahan rujukan/referensi  pada  penelitian  selanjutnya  dapat kiranya  mengimplementasikan  baik  dari  segi metodologi  forensik  maupun  alat/ tools forensik lainnya  dalam  menemukan bukti  digital  dari  barang bukti  yang  ditemukan  serta  pengangkatan  bukti digital  dari  barang  bukti  yang  digunakan  oleh/dari sisi terlapor (pelaku). Kemudian penelitian selanjutnya  pun  dapat  mengeksplorasi  berbagai alat/ tools forensik  yang  diterapkan  pada  barang bukti  dan  dapat  pengesktraksian  dilakukan  secara menyeluruh  yang  terdapat  pada  barang  bukti,  serta bisa  mengimplementasikan  teknik  atau  metode maupun  algoritma  lainnya  dalam  mengidentifikasi tindakan cyberbullying pada Twitter.

## DAFTAR PUSTAKA
ABDULLOH,  N.  AND  HIDAYATULLAH,  A.F.,
2019.  Deteksi  Cyberbullying  pada  Cuitan Media  Sosial  Twitter. Automata ,  Vol  1(1), pp.1–5.
BINTANG, R.A., UMAR, R. AND YUDHANA, A., 2020.  Analisis  Media  Sosial  Facebook  Lite dengan  tools  Forensik  menggunakan  Metode NIST. Techno  (Jurnal  Fakultas  Teknik, Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto) , 21(2),
p.125. https://doi.org/10.30595/techno.v21i2.8494.
CHAMIDAH,  N.  AND  SAHAWALY,  R.,  2021. Comparison  Support  Vector  Machine  and Naive  Bayes  Methods  for  Classifying Cyberbullying  in  Twitter. Jurnal  Ilmiah
Teknik  Elektro  Komputer  dan  Informatika ,
7(2),
p.338. https://doi.org/10.26555/jiteki.v7i2.21175. FADELILLAH, M., MUCH, I., SUBROTO, I. AND KURNIADI,  D.,  2017.  Sistem  Rekomendasi Hasil Pencarian Artikel Menggunakan Metode  Jaccard  ’  s  Coefficient. Jurnal Elektro  dan  Informatika  (EI)  Unissula ,  2(1), pp.1–14.
FAIZ, M.N., PRABOWO, W.A. AND SIDIQ, M.F., 2018.  Studi  Komparasi  Investigasi  Digital Forensik  pada  Tindak  Kriminal. Journal  of Informatics,  Information  System,  Software Engineering and Applications (INISTA) , 1(1), pp.63–70.
https://doi.org/10.20895/INISTA.V1I1.
GUMBIRA,  S.W.,  SULISTIYONO,  A.  AND TEJOMURTI,  K.,  2019.  Menanggulangi
Cyberbullying  Di  Sosial  Media  Dalam Perspektif Analisa Ekonomi Mikro. Masalah- Masalah Hukum , 48(4), p.341.
https://doi.org/10.14710/mmh.48.4.2019.341- 354.
HUKUMONLINE.COM, 2021. Jerat Hukum Pelaku Cyberbullying.  [daring]  Tersedia  pada:  < https://www.hukumonline.com/klinik/a/jerat- hukum-pelaku-icyberbullying-i- lt6063521a8e344> [Diakses 8 Feb 2022].
KOWSARI, K., MEIMANDI, K.J., HEIDARYSAFA, M., MENDU, S., BARNES,  L.  AND  BROWN,  D.,  2019.  Text classification algorithms: A survey.
Information  (Switzerland) ,  10(4),  pp.1–68. https://doi.org/10.3390/info10040150. KOMPAS.COM, 2020. Kronologi dan Perkembangan  Kasus  Bullying  Betrand  Peto. [daring] Tersedia pada: <
https://www.kompas.com/hype/read/2020/01/ 18/113000966/kronologi-dan-perkembangan- kasus-bullying-betrand-peto/> [Diakses 8 Feb 2022].
NASIRUDIN,  N.,  SUNARDI,  S.  AND  RIADI,  I., 2020.  Analisis  Forensik  Smartphone  Android
Menggunakan  Metode  NIST  dan  Tool MOBILedit Forensic Express. Jurnal
Informatika  Universitas  Pamulang ,  5(1),
p.89. https://doi.org/10.32493/informatika.v5i1.457 8.
PAAT, L.N., 2020. KAJIAN HUKUM TERHADAP CYBER BULLYING BERDASARKAN UNDANG-UNDANG  NOMOR  19  TAHUN 2016. Lex Crimen , [online] IX(1).
PANDIE,  M.M.  AND  WEISMANN,  I.T.J.,  2016. Pengaruh  Cyberbullying  Di  Media  Sosial Terhadap  Perilaku  Reaktif  Sebagai  Pelaku Maupun Sebagai  Korban Cyberbullying Pada Siswa  Kristen  SMP  Nasional  Makassar.
Jurnal Jaffray , 14(1), pp.43–62.
https://doi.org/10.25278/jj.v14i1.188.43-62.
PRADNYANA, G.A. AND SANJAYA, N.A., 2012. Perancangan  Dan  Implementasi  Automated Document  Integration  Dengan  Menggunakan Algoritma  Complete  Linkage  Agglomerative
Hierarchical Clustering. Jurnal Ilmu Komputer , 5(2), pp.1–10. RIADI,  I.,  SUNARDI  AND  WIDIANDANA,  P., 2020. Investigasi Cyberbullying pada WhatsApp  Menggunakan  Digital  Forensics. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan
Teknologi Informasi) , 4(4), pp.730–735.
RIADI,  I.,  YUDHANA,  A.,  CAESAR,  M.  AND PUTRA, F., 2018. 1490-Article Text-2859-1- 10-20190413. Akuisisi  Bukti  Digital  Pada Instagram Messenger Berbasis  Android Menggunakan  Metode  National  Institute  Of Justice (NIJ) , 4, pp.219–227.
SUNARDI,
S.,
YUDHANA, A. AND MUKAROMAH,  I.A.,  2018.  Implementasi Deteksi  Plagiarisme  Menggunakan  Metode N-Gram  Dan  Jaccard  Similarity  Terhadap Algoritma  Winnowing. Transmisi ,  20(3), p.105. https://doi.org/10.14710/transmisi.20.3.105- 110.
SYAHIB,  M.I.,  RIADI,  I.  AND  UMAR,  R.,  2018. Analisis  Forensik  Digital  Aplikasi  Beetalk untuk  Penanganan Cybercrime Menggunakan Metode NIST. Seminar Nasional Informatika , [online]  2018(November),  p.134.  Available at: <http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif /article/view/2629>.
UTAMI,  S.D.,  CARUDIN,  C.  AND  RIDHA,  A.A., 2021.  Analisis  Live  Forensic  Pada  Whatsapp Web  Untuk  Pembuktian  Kasus  Penipuan Transaksi  Elektronik. Cyber  Security  dan
Forensik
Digital , 4(1), pp.24–32. https://doi.org/10.14421/csecurity.2021.4.1.24 16.
WIDIANDANA,  P.,  RIADI,  I.  AND  SUNARDI, 2019.
Analisis
Investigasi
Forensik Cyberbullying  pada  Whatsapp  Messenger Menggunakan Metode
NIST. Seminar Nasional Teknologi Fakultas Tekinik Universitas Krisnadwipayana, [online]
pp.488–493. Available
at: <https://jurnal.teknikunkris.ac.id/index.php/se mnastek2019/article/view/308>.
WIDIANDANA, P., RIADI, I. AND SUNARDI, S., 2020.  Terakreditasi  SINTA  Peringkat  2 Implementasi  Metode  Jaccard  pada  Analisis Investigasi  Cyberbullying. Masa  Berlaku Mulai , 4(6), pp.1046–1051.
WE  ARE  SOCIAL  HOOTSUITE,  2021.  DIGITAL 2021:  INDONESIA.  [daring]  Tersedia  pada: <https://datareportal.com/reports/digital- 2021-indonesia> [Diakses 8 Feb 2022].