p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Aplikasi Pendeteksi
Cyberbullying Terhadap Komentar Postingan Media Sosial Instagram dengan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Website
Alfan Syahada Hutagalung a1 , Arif Bijaksana Putra Negara a2 , Enda Esyudha Pratama a3
a Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 alfansh@student.untan.ac.id
2 arifbpn@informatika.untan.ac.id
3 enda@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Berdasarkan  survey  data  perusahaan  analis  Sosial  Media  Marketing  yang  berbasis  di  Warsawa,  Polandia, NapoleonCat  mencatat  jumlah  pengguna  Instagram  di  Indonesia  tahun  2019  mencapai  61.610.000.  Instagram memungkinkan penggunanya untuk  berbagi momen lewat foto dan video. Instagram  juga memiliki fitur untuk mengomentari  postingan.  Namun  dengan  adanya  fitur  tersebut  dapat  memberikan  dampak  yang  positif  dan negatif bagi masyarakat. Salah satu dampak negatifnya adalah cyberbullying. Pada  kenyataannya  sosial  media instagram  tidak dapat  menyaring   komentar sentimen  negatif yang  mengandung unsur cyberbullying.  Dampak dari  tindakan  cyberbullying    dapat  mengakibatkan  depresi  berat  hingga  bunuh  diri.  Karenanya,  aplikasi pendeteksi cyberbullying di Instagram adalah solusi untuk menemukan komentar  yang mengandung kata atau kalimat  negatif.  Aplikasi  yang  telah  dibuat  menerapkan  sebuah  pemodelan  text  mining    dengan mengklasifikasikan  komentar  ke  dalam  sentimen  negatif  (bullying  dan  bukan  bullying)  dan  sentimen  positif. Pemodelan text mining  yang diterapkan menggunakan metode Naïve Bayes. Dengan adanya  Aplikasi Pendeteksi Cyberbullying  untuk  mendeteksi  komentar  negatif  dengan  menggunakan  metode    Naïve  Bayes  Classifier diharapkan  dapat  membantu  pengguna  instagram  dalam  mendeteksi  dan  menghapus  komentar  negatif.  Hasil pengujian  confussion  matrix  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  98,5%,  nilai  kerusakan  (error  rate)  sebesar 1,5%, nilai presisi sebesar 96%, dan nilai recall sebesar 96%.
Kata kunci: Cyberbullying , Instagram, Naïve Bayes Classifier Cyberbullying Detection Application for Social Media Instagram Post Comments with Naïve Bayse Classifier Method Website Based

## Abstract
Based  on  a  survey  of  data  from  a  Social  Media  Marketing  analyst  company  based  in  Warsaw,  Poland, NapoleonCat  noted  that  the  number  of  Instagram  users  in  Indonesia  in  2019  reached  61,610,000.  Instagram allows  users  to  share  moments  through  photos  and  videos.  Instagram  also  has  a  feature  for  commenting  on posts.  However,  these  features  can  have  both  positive  and  negative  impacts  on  society.  One  of  the  negative effects is cyberbullying. In fact, Instagram social media cannot filter negative sentiment comments that contain elements of cyberbullying. The impact of cyberbullying can lead to severe depression and suicide. Therefore, the cyberbullying detection application on Instagram is a solution for finding comments that contain negative words or sentences. The application that has been made applies a text mining modeling by classifying comments into negative sentiments (bullying and not bullying) and positive sentiments. The applied text mining modeling uses the  Naïve  Bayes  method.  With  the  Cyberbullying  Detection  Application  to  detect  negative  comments  using  the Naïve Bayes Classifier method, it is hoped that it can help Instagram users detect and delete negative comments. The results of the Confusion matrix test showed an accuracy value of 98.5%, an error rate of 1.5%, a precision value of 96%, and a recall value of 96%.

## I. P ENDAHULUAN
Di  era  teknologi  saat  ini,  perkembangan teknologi  informasi  dan  komunikasi  sangatlah  pesat.  Hal ini  dibuktikan  dengan  mudahnya  dalam  mengakses internet.  Salah  satu  fenomena  dari  perkembangan teknologi  informasi  dan  komunikasi  adalah  penggunaan internet sebagai media komunikasi.
Berdasarkan  survei  data  Asosiasi  Penyelenggara Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  terakhir  di  tahun  2018, pengguna internet di Indonesia mencapai 171,17 juta. Dari segmen  umur,  ternyata  remaja  dari  usia  15-19  tahun mempunyai penetrasi paling tinggi hingga mencapai 91%. Para  remaja  mengakses  internet  untuk  memperoleh informasi,  menambah  pengetahuan,  dan  memanfaatkan internet sebagai media komunikasi dan media menambah teman baru dengan menggunakan media sosial [1].
Salah satu media sosial yang sangat populer saat ini adalah Instagram. Berdasarkan survey data perusahaan analis Sosial Media Marketing yang berbasis di Warsawa, Polandia,  NapoleonCat  mencatat  jumlah  pengguna Instagram  di  Indonesia  tahun  2019  mencapai  61.610.000 juta  atau  setara  dengan  35,9%  dari  pengguna  internet  di Indonesia, bahkan jumlah pengguna Instagram meningkat setiap tahunnya[2].
Instagram  memungkinkan  penggunanya  untuk berbagi  momen  lewat  foto  dan  video.  Momen  yang dibagikan  biasa  disebut  postingan.  Bukan  hanya  untuk berbagi, Instagram juga memiliki fitur untuk mengomentari  postingan.  Namun  dengan  adanya  fitur tersebut  dapat  memberikan  dampak  yang  positif  dan negatif  bagi  masyarakat.  Salah  satu  dampak  negatifnya adalah Cyberbullying . Cyberbullying merupakan  kejadian  manakala seseorang  diejek,  dihina,  diintimidasi,  dan  dipermalukan oleh  orang  lain  melalui  internet,  teknologi  digital,  atau telepon  seluler. Cyberbullying yang  dimaksud  dalam  hal ini  mencakup  komentar  sentimen  negatif  yang mengandung unsur cyberbullying pada postingan tertentu dengan  pesan  personal  tak  bersahabat  di  media  sosial instagram. Cyberbullying dapat  berdampak  pada  mental korbannya,  cenderung  mengalami  depresi  sedang  hingga berat, emosional, dan merasa tidak percaya diri yang dapat mengakibatkan  depresi,  percobaan  pembunuhan  bahkan bunuh diri [3].
Jika pendeteksi tindakan cyberbullying dilakukan secara  konvensional  maka  akan  memakan  waktu  yang lama  karena  harus  mendeteksi  ribuan  komentar.  Maka diperlukan  suatu  aplikasi  yang  dapat  membantu masyarakat  dalam  mendeteksi  tidakan cyberbullying tersebut secara massal.
Berdasarkan  penjabaran  di  atas  solusi  dari permasalahan tersebut  adalah  dibuatnya  suatu  “ Aplikasi Pendeteksi Cyberbullying Terhadap  Komentar  Postingan Media  Sosial  Instagram  Dengan  Metode Naive  Bayes Classifier ”. Instagram  dipilih  karena  sosial  media  ini adalah  salah  satu  sosial  media  teraktif  di  Indonesia. Instagram  juga  dipilih  karena  instgram  menyediakan Application    Programming    Interface (API)  yang
digunakan untuk mengambil data pengguna dan komentar [4].
Pada  penulisan  skripsi  ini,  peneliti  menggali informasi  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya  sebagai bahan  perbandingan,  baik  mengenai  metode  yang digunakan  dan  kesimpulan  yang  ada.  Selain  itu,  peneliti juga menggali dari buku, skripsi dan jurnal dalam rangka mendapatkan  suatu  informasi  yang  ada  sebelumnya tentang  teori  tentang  judul  yang  digunakan  untuk memperoleh landasan teori ilmiah.
Penelitian tentang Aplikasi
Pendeteksi Cyberbullying  menggunakan  metode Naive  Bayes Classifier sebelumnya  sudah  pernah  dilakukan  oleh peneliti  lain,  salah  satunya  adalah  Restio  Afrinza  pada tahun 2019, yang merupakan seorang mahasiswa Program Studi  Ilmu  Komputasi  Fakultas  Informatika  Universitas Telkom  Bandung  dengan  judul  “Deteksi  Cyberbullying Pada  Twitter  Menggunakan Naive  Bayes  Classifier ” . Peneliti  menggunakan  metode Naive  Bayes  Classifier untuk  menentukan  mengklasifikasikan  data  yang dikumpulkan dari tweets pada twitter menjadi dua berupa sentimen  positif  dan  sentimen  negatif.  Aplikasi  yang dibuat  oleh  peneliti  berupa  Aplikasi  Pendeteksi Cyberbullying berbasis website yang dibuat menggunakan bahasa  pemrograman  PHP,  HTML,  CSS,  dan  MySQL. Penggunaan  aplikasi  tersebut  terbatas  untuk  9750  data latih  dan  3250  data  uji.  Untuk  menentukan  akurasi  dari algoritma  Naive  Bayes,  yaitu  menggunakan  metode confusion  matrix.  Hasil  penelitian  yang  dibuat  oleh peneliti menghasilkan sistem yang dapat mengklasifikasikan  sentimen  dengan  hasil  pengujian untuk  3250  tweet  data  uji  yaitu  accuracy  82,12%, precision  85,28%,  recall  95,22%  dan  error  rate  15,70% [5].
Penelitian  lain  yang  serupa  dilakukan  oleh  Ika Yunida  Anggraini  pada  tahun  2018,  peneliti  merupakan seorang  mahasiswi  Program  Studi  Sistem  Informasi Fakultas  Teknik  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri dengan  judul  “Pemodelan  Deteksi Cyberbullying Pada Jejaring  Sosial  Twitter”.  Peneliti  membuat  sebuah pemodelan text mining dengan mengklasifikasikan tweets pada  jejaring  sosial  Twitter  kedalam  kelas bullying dan kelas  bukan bullying menggunakan  metode Naive  Bayes Classifier .    Peneliti  menggunakan  5  tahap  dalam  proses preprocessing yaitu replace  tokens,  transform  case, tokenization,  filter  stopwords, dan  n-grams.  Untuk memvalidasi  model  peneliti  melakukan  proses  10-Fold Validation  dan  untuk  menguji  kinerja  model  pada  data real  maka  peneliti  melakukan  proses  testing.  Pemodelan tersebut  pada  proses  validasi  menggunakan  10-Fold Validation  memiliki  hasil  accuracy  sebesar  82,50%  dan standard  deviation  kurang  lebih  5,12%.  Sementara  pada proses testing model bekerja dengan baik dengan accuracy sebesar 90%. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan peneliti,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  deteksi cyber  bullying  pada  jejaring  sosial  Twitter  dapat dilakukan  dengan  beberapa  teknik.  Pertama,  data  berupa tweets dikumpulkan melalui proses data crawling . Kedua, dilakukan  proses  seleksi  data, cleaning data  dan preprocessing untuk  mempersiapakan  data  pada  proses
mining . Ketiga, dilakukan klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier [6].
Selain  itu  ada  juga  penelitian  serupa  yang berhubungan  dengan  Aplikasi  Pendeteksi  Cyberbullying menggunakan  logika Naive  Bayes  Classifier .  Penelitian ini  dilakukan  oleh  Alfa  Saleh  pada  tahun  2014  yang merupakan  seorang  mahasiswa  Teknik  Informatika STMIK  Potensi  Utama  Medan dengan  judul  “ Klasifikasi Metode  Naive  Bayes  Dalam  Data  Mining  Untuk Menentukan  Konsentrasi  Siswa  (Studi  Kasus  di  MAS PAB  2  Medan) ”. Peneliti  menerapkan  metode Naive Bayes  Classifier untuk  menentukan  konsentrasi  siswa berdasarkan data latih dengan kriteria jenis kelamin, nilai mata  pelajaran,  angket,  rekomendasi  dan  konsentrasi. Hasil  penelitian  yang  dibuat  oleh  peneliti  untuk mengetahui  konsentrasi  siswa  dengan  metode  Naive Bayes  menunjukkan  keakuratan  hasil  klasifikasi  yang diperoleh  sesuai  dengan  data  yang  diujikan  sebesar 90,8333%,  dimana  data  120  siswa  yang  diuji,  terdapat sebanyak  109  siswa  data  berhasil  diklasifikasikan  dan diprediksi  dengan  benar.  Berdasarkan  hasil  penelitian yang  dilakukan  peneliti,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  metode Naive  Bayes  Classifier dapat  membantu proses data  mining untuk menentukan  konsentrasi  siswa. Pertama,  data  berupa tweets dikumpulkan  melalui  proses data  crawling .  Metode Naive  Bayes Classifier memanfaatkan data latih untuk menghasilkan probabilitas setiap  kriteria  untuk class yang  berbeda,  sehingga  nilai- nilai probabilitas dari kriteria tersebut dapat dioptimalkan untuk memprediksi konsentrasi siswa [7].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  tersebut, penelitian  yang  akan  dilalukan  yaitu  berfokus  pada aplikasi  pendeteksi  komentar cyberbullying di  postingan media  sosial Instagram . Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  mendeteksi komentar negatif yang mengandung unsur cyberbullying . Penelitian  ini  menjadi  penting  karena  dapat menjadi solusi dari permasalahan Cyberbullying Terhadap Komentar Postingan Media Sosial Instagram. Berdasarkan latarbelakang yang diuraikan maka perlu dibangun sebuah Aplikasi  Pendeteksi Cyberbullying Terhadap  Komentar Postingan Media Sosial Instagram Dengan Metode Naive Bayes  Classifier ini  diharapkan  dapat  mempermudah dalam mendeteksi dan menghapus komentar cyberbullying .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Metode  atau  langkah-langkah  penelitian  yang  akan dilakukan adalah sebagai berikut:
1.  Analisis Kebutuhan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  mengenai kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan  non  fungsional aplikasi.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan teknik studi literatur dan web scrapping . 3. Perancangan Aplikasi
Perancangan  aplikasi  terdiri  dari  perancangan arsitektur  aplikasi,  perancangan  DFD  ( Data  Flow Diagram ),  perancangan  basis  data, flowchart aplikasi, preprocessing,  perhitungan naïve  bayes  classifier dan perancangan antarmuka aplikasi.
4.  Pembuatan Aplikasi Pembuatan aplikasi merupakan tahap pembuatan aplikasi berdasarkan hasil perancangan aplikasi.
5.  Pengujian Aplikasi
Pengujian dilakukan untuk mengetahui kelayakan  aplikasi  yang  telah  dibuat  terhadap  tujuan pembuatan  aplikasi.  Pengujian  menggunakan  metode confussion  matrix untuk  menguji  fungsionalitas aplikasi.
6. Analisis Hasil Pengujian
Analisis  terhadap  hasil  pengujian  dilakukan untuk  mengetahui  karakteristik  aplikasi  yang  telah dikembangkan.
7. Penarikan Kesimpulan
Kesimpulan  dirumuskan  berdasarkan  pengujian yang telah dilakukan.
. Langkah Penelitian ini dapat di lihat pada gambar 1.
Gambar 1.Diagram Alir Penelitian
B. Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  suatu  algoritma yang digunakan untuk mencari nilai probabilitas tertinggi untuk  mengklasifikasikan  data  uji  pada  kategori  yang paling  tepat.  Pada  penelitian  ini  yang  menjadi  data  uji adalah  dokumen  komentar  postingan  sosial  media Instagram. Ada dua tingkat klasifikasi terhadap komentar postingan  media  sosial  Instagram.  Klasifikasi  pertama, aplikasi  mengklasifikasikan  kriteria  sentimen  positif  dan negatif.  Jika  klasifikasi  pertama  menunjukkan  komentar
adalah  sentimen  positif,  maka  tidak  dilanjutkan  untuk ke tingkat selanjutnya. Jika klasifikasi pertama menunjukkan komentar  adalah  sentimen  negatif,  maka  dilanjutkan  ke tingkat  klasifikasi  yang  kedua,  yaitu  klasifikasi  kelas bullying dan  kelas  bukan bullying [8].  Kelebihan  dari Naïve  Bayes  adalah  proses  klasifikasi  data  dapat disesuaikan  dengan  sifat  dan  kebutuhan  masing-masing [9].
Dalam  algoritma Naïve  Bayes  Classifier setiap dokumen akan direpresentasikan dengan pasangan atribut “x1,  x2,  x3,  …  xn”  dimana  x1  adalah  kata  pertama,  x2 adalah  kata  kedua  dan  seterusnya.  Kemudian  himpunan kategori  komentar  direpresentasikan  dengan  atribut  V. Pada  saat  klasifikasi,  algoritma  akan  mencari  nilai probabilitas  kemunculan  tertinggi  dari  semua  kategori yang diujikan. Nilai probabilitas ini akan direpresentasikan dengan atribut VMAP, maka persamaan 2.1 adalah sebagai berikut :

## (2.1)

## C. Alat Bantu Perancangan Sistem
Perancangan  dilakukan  dengan  membuat  konsep perancangan berupa rancangan awal aplikasi yaitu dengan Flowchart , Data Flow Diagram , dan Entity Relationship Diagram .
Flowchart adalah  suatu  bagan  dengan  simbol-simbol tertentu  yang  menggambarkan  urutan  proses  secara mendetail  dan  hubungan  antara  suatu  proses  (instruksi) dengan proses lainnya dalam suatu program . [10] . Data  flow  diagram (DFD)  adalah  diagram  yang menggunakan  notasi  simbol  untuk  menggambarkan  arus data sistem [11].
Entity  Relationship  Diagram (ERD)  adalah  model teknik pendekatan yang menyatakan atau menggambarkan hubungan suatu model [ 12].
D. MySQL
MySQL  adalah relational  database  management system (RDBMS)  yang  diditribusikan  secara  gratis dibawah  licensi  GPL  ( General  Public  License )  [13]. MySQL sebenarnya merupakan turunan salah satu konsep utama  dalam  database  sejak  lama  yaitu  SQL  ( Structured Query  Language ).  SQL  adalah  sebuah  konsep pengoperasian  database  terutama  untuk  pemilihan/seleksi dan  pemasukan  data  yng  memungkinkan  pengoperasian data dikerjakan dengan mudah dan secara otomatis.
Kehandalan  suatu  sistem  basis  data  dapat  diketahui dari  cara  kerja optimizer- nya  dalam  melakukan  proses perintah-perintah  SQL,  yang  dibuat  oleh user maupun program-program  aplikasinya.  Sebagai database  server , MySQL  dapat  dikatakan  lebih  unggul  dibandingkan database server lainnya dalam query data. Hal ini terbukti untuk query yang  dilakukan  oleh single  user ,  kecepatan query My  SQL  dapat  sepuluh  kali  lebih  cepat  dari
PostgreSQL  dan  lima  kali  lebih  cepat  dibandingkan Interbase.
E. Pengujian Pengujian Confussion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  alat  yang  digunakan untuk  menganalisa  seberapa  baik  klasifikasi  mengenali tuple  dari  kelas  yang  berbeda. True  Positif dan True Negatif memberikan  informasi  ketika  klasifikasi  benar, sedangkan False  Positif dan False  Negatif memberikan informasi  ketika  klasifikasi  salah  [14].  Confusion  matrix memuat  informasi  tentang  klasifikasi  yang  diprediksi dengan benar oleh sebuah sistem klasifikasi [15].
Tahapan  pengujian  menggunakan  confusion  matrix dilakukan  dengan  beberapa  parameter  pengujian  yakni accuracy, recall, precision, dan error rate. Kemudian hasil dari  pengujian  tersebut  selanjutnya  akan  dilakukan analisis lebih lanjut untuk dapat ditarik kesimpulan [16].

## TABEL I

## PENGUJIAN CONFUSSION MATRIX
Tabel  I.  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi benar  sesuai  dengan  keputusan  sistem  (TP)  dan Klasifikasi  salah  menurut  sistem  (FP).  Sedangkan dokumen  yang  tidak  termasuk  dalam  hasil  klasifikasi kategori, adakalanya memang bukan anggota dari kategori itu  (TN)  dan  adakalanya  ternyata  seharusnya  menjadi anggota kategori tersebut (FN).
Keempat  parameter  pada  Tabel  I.  digunakan  untuk menghitung 4 metode evaluasi yakni :
1. Accuracy Merupakan perbandingan jumlah seluruh dokumen  relevan  dengan  jumlah  seluruh  dokumen. Accuracy memiliki rumusan sebagai berikut :
Accuracy = (TP + TN) 1. Recall
Merupakan  perbandingan  jumlah  dokumen yang relevan terkenali dengan jumlah seluruh dokumen relevan. Recall memiliki rumusan sebagai berikut :
Recall = TP / (TP + FP) 2. Precision
Merupakan  perbandingan  jumlah  dokumen yang relevan terkenali dengan jumlah dokumen yang terkenali. Precision memiliki persamaan sebagai berikut :
Precission = TP / (TP + FN) 3. Error Rate
Merupakan nilai benar (1) dikurangi dengan nilai akurasi. Error  rate memiliki  persamaan  yang  mewakili seluruh  kinerja  sistem  yang  merupakan  penggabungan nilai Recall dan Presicion. Error rate memiliki persamaan sebagai berikut :
Error rate = 1 - Accuracy
Klasifikasi / Aktual YA TIDAK YA TP FN TIDAK FP TN
Nilai accuracy , recall , dan precision dinyatakan dalam persen.  Semakin  tinggi  persentase  ketiga  nilai  tersebut menunjukan  semakin  baik  kinerja  sistem  klasifikasi  teks otomatis. Sedangkan untuk error rate berlaku sebaliknya.
F. Perancangan Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  merupakan  cara  yang  digunakan untuk  menggambarkan  sistem  secara  umum,  gambaran arsitektur  tersebut  dibangun  berdasarkan  informasi  yang didapatkan dari analisis kebutuhan dan pengumpulan data. Komponen  aplikasi  terdiri  dari  data  dan  informasi  atau proses,  seperti  pada  Gambar  2,  aplikasi  yang  akan dibangun  ini  berbasis web ,  yang  dapat  diakses  oleh pengguna instagram dan admin. Pada aplikasi yang dibuat, admin memanajemen data yang ada pada aplikasi melalui web  browser ,  kemudian  dikirim  ke  server  dan  disimpan dalam database .  Pengguna  atau  user  membuka  aplikasi melalui  web  browser  dan  memilih  postingan  yang  akan dideteksi atau diklasifikasi cyberbullying .
Gambar 2. Arsitektur Sistem

## III. HASIL DAN PENGUJIAN
Pada  bagian  ini  dibahas  mengenai  perhitungan dan  pengujian  dari  aplikasi  pendeteksi cyberbullying terhadap  komentar  instagram  dengan  metode Naïve Bayes  Classifier .  Pengujian  perhitungan  dilakukan menggunakan pengujian confussion matrix. Pengujian confussion matrix dilakukan untuk memeriksa apakah aplikasi  telah  berjalan  dengan  baik  dan  benar  sesuai dengan  tujuan  yang  diharapkan.  Confussion  matrix akan  diujikan  pada  100  data  sampel  komentar,  yang terdiri  dari  70  komentar  bullying  dan  30  komentar bukan  bullying  diuji  dengan  membandingkan  dengan
data latih. Hasil pengujian confussion matrix disajikan dalam sebuah tabel seperti pada Tabel II.

## TABEL II
HASIL PENGUJIAN CONSFUSSION MATRIX

## A. Hasil Penelitian
Perancangan  yang  telah  dilakukan  terdiri  dari perancangan  arsitektur  sistem,  diagram  alir  sistem,  dan basis  data.  Perancangan  tersebut  menghasilkan  sebuah Aplikasi  Pendeteksi Cyberbullying terhadap  komentar postingan media sosial Instagram. Antarmuka dari sistem diantaranya adalah antarmuka admin dan user.

## B. Antarmuka Login
Halaman ini menampilkan form  login . Pengguna  atau admin  akan  mengisi  kolom  username,  password,  dan kemudian  klik  tombol sumbit. .  Tampilan  halaman login tahunan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Antarmuka Login

## C. Antarmuka Admin
Halaman  beranda  admin  merupakan  halaman  yang berisi informasi cuaca, waktu, tanggal, jumlah korpus dan menu-menu  yang  terdiri  dari  menu  manajemen  korpus, menu  pencarian,  menu  temukan,  dan  menu logout atau keluar. Tampilan lokasi beranda admin dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Antarmuka Admin

## D. Antarmuka Manajemen Korpus
Halaman manajemen korpus merupakan halaman yang digunakan oleh admin untuk mengolah data korpus. Pada manajemen korpus admin dapat melakukan tambah, ubah dan hapus data korpus. Data korpus merupakan data yang menjadi  acuan  aplikasi  untuk  mendeteksi  komentar
Nilai Asli Nilai Prediksi True Bullying True Bukan Bullying Prediksi Bullying 70 0 Prediksi Bukan Bullying 5 25
cyberbullying. Data korpus berisi kumpulan kalimat yang sudah  dilabeli  kelasnya  yang  terdiri  dari  posittif,  negatif, bullying , dan bukan bullying . Halaman manajemen korpus dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Antarmuka Manajemen Korpus

## E. Antarmuka Input Data Korpus
Tampilan tambah data korpus menampilkan form yang berisi  kolom  isi  kalimat,  label  kelas  kalimat,  dan  tombol simpan.  Tampilan  tambah data  korpus  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Antarmuka Halaman Input Data Korpus

## F. Antarmuka Hasil Analisis Komentar
Halaman  ini  menampilkan  postingan  instagram  yang sedang dianalisis cyberbullying komentarnya. Halaman ini juga  menampilkan isi komentar beserta hasil analisisnya berupa hasil klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier .  Tampilan  halaman  hasil  analisis  komentar dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar  7.  Tampilan  Antarmuka  Hasil  Analisis Komentar

## G. Pengujian
Pada  penelitian  dilakukan  dua  jenis  pengujian  yaitu pengujian black box dan pengujian confussion matrix . 1. Pengujian Black Box Black  Box pada  perangkat  lunak  dilakukan  untuk menguji  kesesuaian  antara  masukan  dengan  hasil  yang ditampilkan  pada  aplikasi.  Pengujian  ini  berfokus  pada spesifikasi fungsional dari software, menguji kondisi input program  berdasarkan  apa  yang  dilihat,  hanya  fokus terhadap  fungsionalitas  dan output .  Pengujian  ini  perlu dilakukan  untuk  melihat  respon  yang  diberikan  oleh aplikasi saat melakukan proses input data.
a) Pengujian Login
Pengujian input data dilakukan pada halaman login . Input data yang diuji adalah saat memasukkan username dan password . Lihat Tabel III.

## TABEL III PENGUJIAN HASIL UJI INPUT LOGIN
Skenario Pengujian Hasil Uji Hasil Yang Diharapkan (Keterangan) 1 Input data kosong Tidak Berhasil Sistem  akan  menolak untuk  diproses,  dan menampilkan  pesan
kesalahan:  “ All  fields
is required! ” 2 Input data salah satu kosong Tidak Berhasil Sistem  akan  menolak untuk  diproses,  dan menampilkan  pesan kesalahan:  “ All  fields is required! ” 3 Input semua data diisi Berhasil Berhasil  login  dan masuk ke aplikasi 4 Input username & password tidak benar Tidak Berhasil Sistem  akan  menolak untuk  diproses,  dan menampilkan  pesan kesalahan: “ User credentials are wrong! ”
b) Pengujian Hapus Komentar Cyberbullying
Pengujian  berikut  dilakukan  pada  halaman  hasil analisis  dalam  fungsi  hapus  komentar cyberbullying . Fungsi  ini  hanya  dapat  dijalankan  jika  postingan  yang dianalisis merupakan postingan milik pengguna itu sendiri. Lihat Tabel IV.
TABEL IV

## PENGUJIAN HASIL UJI HAPUS KOMENTAR
CYBERBULLYING Skenario Hasil Hasil Yang Diharapkan
Pengujian Uji (Keterangan) 1 Input data kosong Tidak Berhasil Sistem  akan  menolak untuk  diproses,  dan menampilkan pesan kesalahan: “ No comments are selected! ” 2 Input semua data diisi Berhasil Berhasil menghapus komentar dan menampilkan  pesan: “ Success delete comments!” c) Pengujian Input Data Korpus
Pengujian input data dilakukan pada halaman tambah data korpus. Input data yang diuji adalah saat memasukkan kelas dan isi kalimat. Lihat Tabel V.

## TABEL V PENGUJIAN HASIL UJI INPUT DATA KORPUS
Skenario Pengujian Hasil Uji Hasil Yang Diharapkan (Keterangan) 1 Input data kosong Tidak Berhasil Sistem  akan  menolak untuk  diproses,  dan menampilkan pesan kesalahan: “ Failed Insert Data! ”
2 Input data salah satu kosong Tidak Berhasil Sistem  akan  menolak untuk  diproses,  dan menampilkan pesan kesalahan: “ Failed Insert Data! ” 3 Input semua data diisi Berhasil Berhasil menambah
data korpus

## 2. Pengujian Confussion Matrix
Pengujian  confussion  matrix  dilakukan  untuk memeriksa apakah aplikasi telah berjalan dengan baik dan benar  sesuai  dengan  tujuan  yang  diharapkan.  Pengujian berikut  dilakukan  pada  sutau  postingan  yang  diposting oleh  akun  dengan username @cimoyluv.  Dari  hasil deteksi melalui aplikasi didapatkan 90 data komentar yang sudah  diketahui  klasifikasi  kelasnya.  Dari  90  data komentar, terdapat 21 komentar bullying dan 69 komentar bukan bullying. Hasil  klasifikasi  data  komentar  diuji melalui  aplikasi  dengan  membandingkan  dengan  data latih  secara  otomatis  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classifier . Hasil klasifikasi data komentar yang dilakukan dengan  aplikasi  akan  dibandingkan  dengan  hasil klasifikasi  yang  seharusnya.  Perbandingan  hasil klasifikasi data komentar tersebut dapat dilihat pada Tabel VI.

## TABEL VI. PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI DATA KOMENTAR
No. Komentar Hasil Klasifikasi Aplikasi Hasil Klasifikasi Seharusnya 1. lu kaya gembel najis banget Bullying Bullying 2. kenapa muka lu uda kaya jamet kuli bangunan Bullying Bullying 3. manis banget bang Bukan Bullying Bukan Bullying 4. sekarang udah bersihan ya bang putih lagi Bukan Bullying Bukan Bullying 5. suaranya sih udah bagus tapi masih perlu banyak latihan lagi Bukan Bullying Bukan Bullying 6. glowup banget ya sist aku jadi makin sayang bangsat Bukan Bullying Bukan Bullying 7. imut banget si kamu gemes deh liatnya Bukan Bullying Bukan Bullying 8. semoga anakku kelak mirip lo ya bang Bukan Bullying Bukan Bullying 9. banyak tingkah banget lo Bukan Bullying Bukan Bullying 10.  bajingan kau ya bisa bisanya bertingkah di keadaan yang seperti ini Bullying Bullying 11.  kenapa harus ada dia disamping lu gaterima gua muka dia kaya kontol basi Bullying Bullying
Dari  table  Table  VI.  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil klasifikasi  yang  seharusnya  menunjukkan  75  komentar bullying dan  125  komentar  bukan bullying. Selanjutnya perbandingan  hasil  klasifikasi  akan  diujikan  dengan metode confussion  matrix. Hasil  pengujian confussion matrix dapat dilihat pada Tabel VII.
TABEL VII HASIL PENGUJIAN CONSFUSSION MATRIX
Berdasarkan table hasil pengujian diatas, didapatkan hasil sebagi berikut:
1. Accurary = (TP + TN) / N = (75 + 122) / 200 = 98,5%
2. Error Rate = 1 – Accuracy = 1 - 98,5%  = 1,5%
3. Precision = TP / (TP + FP)  = 75 / (75 + 3) = 96%
4. Recall = TP / (TP + FN)  = 75 / (75 + 3) = 96%
Hasil  dari  proses  klasifikasi  komentar cyberbullying melalui  aplikasi  yang  didapat  memiliki  akurasi  yang sangat tinggi, yaitu 98,5% dengan nilai rating error 1,5%, nilai presisi 96% dan nilai recall 96%.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  hasil  metodologi penelitian,  analisis  sistem,  perancangan  dan  pengujian untuk  aplikasi  pendeteksi cyberbullying terhadap komentar  postingan  media  sosial  instagram  dengan metode naive  bayes  classifier membuktikan  bahwa aplikasi  yang  telah  dibuat  dalam  penelitian  ini  dapat mendeteksi dan menghapus ribuan komentar cyberbullying secara  massal.  Dari  hasil  deteksi cyberbullying melalui aplikasi terhadap 200 data komentar dari suatu postingan media sosial instagram menunjukkan bahwa  terdapat  78  komentar bullying dan  122  komentar bukan bullying. Hasil  deteksi  tersebut  kemudian  diujikan menggunakan  metode confussion  matrix. Dari  hasil pengujian confussion  matrix menunjukkan  bahwa perhitungan  yang  dilakukan  oleh  aplikasi  memiliki  nilai akurasi  sebesar  98,5%,  nilai  kerusakan  ( error  rate) sebesar  1,5%,  nilai  presisi  sebesar  96%,  dan  nilai recall sebesar  96%.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  diketahui bahwa  kata  kunci  "tolol"  merupakan  kata  dengan  bobot paling  tinggi  yang  paling  sering  digunakan  untuk melakukan  cyberbullying  yaitu  sebesar  13,82  %.  Pola kalimat  yang  berpotensi  paling  besar  merupakan  kalimat cyberbullying  adalah  "Subyek  +  kata  bully",  dengan subyek  "lu"  berpotensi  paling  besar  digunakan  untuk melakukan aktifitas cyberbullying yaitu sebesar 15,46%..

## R EFERENSI
[1] Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  [APJII].
2014. Profil Pengguna Internet Indonesia. Jakarta : Asosiasi
Penyelenggara Jasa Internet Indonesia.
[2] Napoleoncat. (2019). Social media users in Indonesia .[online]. Available
https://napoleoncat.com/stats/social-media-users-in- indonesia/2019/12
[3] Oktaviani, Yolanda. "Perundungan dunia maya (cyberbullying)  menurut  undang-undang  RI  NO.19  Tahun 2016  tentang  informasi  transaksi  elektronik  dan  hukum islam  Universitas  Islam  Negeri  Radenfatah  Palembang".
Palembang : Universitas Islam Negeri Radenfatah. 2017.
[4] Pratama,  Ripanti.  "Analysis  of  Student  Academic Performance  and  Social  Media  Activities  by  UsingData Mining  Approach".  Jurnal.  Pontianak  :  Fakultas Informatika Universitas Tanjungpura. 2020
[5] Afrinza,  Restio.  "Deteksi  Cyber  Bullying  pada  Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier. Skripsi. Bandung" : Fakultas Informatika Universitas Telkom. 2019.
[6] Anggraini, Ika Yunida. "Pemodelan Deteksi Cyberbullying Pada  Jejaring  Sosial  Twitter.  Skripsi.  Kediri"  :  Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri. 2018.
[7] Saleh, Alfa. "Klasifikasi Metode Naive Bayes Dalam Data Mining Untuk Menentukan Konsentrasi Siswa (Studi Kasus di MAS PAB 2 Medan)". Skripsi. Medan : Fakultas Teknik Informatiak  Universitas  STMIK  Potensi  Utama  Medan. 2014.
[8] Feldman,  R.,  &  Sanger.  J.  "Text  Mining  Handbook  : Advanced  Approaches  in  Analyzing  Unstructured  Data".
New York : Cambridge University Press. 2007.
[9] Gunawan,  Billy.  "Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan Produk  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes".  Pontianak  : Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika. 2018.
[10] M. Suyanto. "Analisis & desain aplikasi multimedia untuk pemasaran". Yogyakarta : Penerbit Andi. 2004.
[11] S.  Yuswanto.  "Mengolah  Database  dengan  SQL  Server 2000". Surabaya : Prestasi Pustaka Publ. 2005.
[12] Jogiyanto,  H.M.  "Analisa  dan  Desain  Sistem:  Pendekatan Teori  Dan  Praktek  Aplikasi  Bisnis.  Cetakan  Ketiga".
Yogyakarta : Andi Offset. 2005.
[13] Dwi Prasetyo, Didik..  "Tips dan Trik Kolaborasi PHP dan MySQL  untuk  membuat  web  database  yang  interaktif".
Elex Media Komputindo : Jakarta. 2003.
[14] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. "Data Mining Concepts and Techniques Third Edition". Waltham : Elsevier Inc. 2011.
[15] Hamilton, Howard. (2017). Confusion Matrix.http://www2.cs.uregina.ca/~hamilton/courses/831/n otes/confusion_matrix/confusion_matrix.html,  24  Maret 2018.
[16] Juniarsih,  Ripanti,  Pratama. “ Implementasi  Naive  Bayes
Classifier  pada  Opinion  Mining  Berdasarkan  Tweets Masyarakat  Terkait  Kinerja  Presiden ” .  Jurnal.  Pontianak  :
Fakultas Informatika Universitas Tanjungpura. 2020.
Nilai Asli Nilai Prediksi True Bullying True Bukan Bullying Prediksi Bullying 75 3 Prediksi Bukan Bullying 3 122