## ISSN 2085-4579

## Apakah Youtuber Indonesia Kena Bully Netizen?
Joviano Siahaan 1 , Wella 2 , Ririn I. Desanti 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
2 wella@umn.ac.id
Diterima 22 September 2020
Disetujui 18 November 2020
Abstract —This  study  will  examine  the  cyberbullying phenomenon  that  was  experienced  by  Indonesian Youtubers  in  their  Instagram  comment  section. Cyberbullying is the use of electronic communication to bully  a  person,  typically  by  sending  messages  of  an intimidating  or  threatening  nature.  Youtubers  are  the subject  of  this  research  due  to  their  massive  following, who  constantly  responds  to  every  content  posted  on their  Instagram  page.  The  algorithm  chosen  to  conduct this  sentiment  analysis  was  Support  Vector  Machine (SVM) due to their  high  accuracy percentage. The  data used  in  this  analysis  was  retrieved  from  10  Indonesian Youtuber  Instagram  accounts.  In  order  to  analyze  this data,  several  step  was  done  including  text  mining,  data cleansing,  data  modeling  and  applying  model  to  test data. The result of analysis using an SVM model with an accuracy  of  81.2%  is  49.524%  of  comments  on  an Indonesian  Youtuber  comment  section  are  considered as cyberbullying.
Index  Terms— cyberbullying,  Instagram,  sentiment analysis, Support Vector Machine

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  berkembangnya  zaman,  semakin  banyak orang  yang  menghabiskan  harinya  menggunakan media sosial. Anak berumur 12-17 memiliki aktivitas di  dunia  maya  [1].  Media  sosial  dapat  memberikan berbagai  dampak  positif  seperti  mempermudah komunikasi  dengan  orang  lain,  namun  sosial  media juga  dapat  memberikan  berbagai  dampak  negatif, salah  satunya  adalah cyberbullying . Cyberbullying dapat  didefinisikan  sebagai  penggunaan  teknologi untuk melecehkan, mengancam, mempermalukan atau mengincar seseorang [2].
Menurut hasil riset Polling Indonesia yang bekerja sama  dengan  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet Indonesia, terdapat sekitar 49% warga Indonesia yang pernah  menjadi  sasaran  dari  bullying  di  media  sosial [3]. Cyberbullying memberikan  dampak  yang  begitu besar  terhadap  individu  maupun  kelompok. Bullying dapat menjadi suatu permasalahan yang mempengaruhi  kesehatan  mental  maupun  fisik  dari korbannya. Efek dari cyberbullying adalah menurunnya kepercayaan diri, rasa gelisah, keinginan mengubah  diri,  balas  dendam,  menyakiti  diri  sendiri
dan  keinginan  untuk  berhenti  menggunakan  media sosial[4].  Instagram  adalah  sebuah  media  sosial dimana  adanya  sebuah  nilai  yang  mengukur  tingkat popularitas  seseorang,  yaitu followers .  Dalam  sebuah akun  terkenal,  akun  tersebut  akan  mendapat  banyak komentar  terhadap  konten  yang  diunggah.  Komentar yang  ditinggalkan  pada  akun-akun  terkenal  tersebut, dapat  dijadikan  data  untuk  menganalisa  seberapa sehat,  atau  tidak  sehatnya  lingkungan  internet di Indonesia.
Fenomena tersebut dapat dianalisa menggunakan sentimen  analisis  untuk  mengetahui  apakah  sebuah komentar  mengandung  unsur cyberbullying .  Analisa sentimen merupakan masalah text classification yang dapat diselesaikan menggunakan algoritma-algoritma seperti Naive Bayes dan Support Vector Machine [5]. Algoritma  tersebut  akan  mengklasifikasikan  kata berdasarkan data training yang telah dibuat kedalam 2 class .
Tujuan  dari  analisa  sentimen  ini  adalah mengetahui  seberapa  banyak cyberbullying yang diterima oleh Youtuber Indonesia di kolom komentar akun  Instagram-nya.  Data  yang  didapat  dari  kolom komentar  tersebut  akan  diproses  menggunakan algoritma
Support Vector Machine yang mengklasifikasikan komentar menjadi positif atau negatif.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Cyberbullying
„Bullying‟  dapat  didefinisikan  sebagai  aksi  atau perlakuan agresif yang dilakukan secara sengaja oleh seorang  individu  kepada  seseorang  yang  tidak  dapat membela dirinya sendiri [6]. Cyberbullying merupakan  perluasan  dari  bullying  dimana  tindakan tersebut  dilakukan  menggunakan  teknologi  baru seperti  website,  text  messages,  social  media  dll. Cyberbullying dapat diklasifikasikan menjadi beberapa tipe, antara lain [1]:
 Harrasment : Mengirim pesan yang menghina atau melecehkan secara berulang-ulang.
 Denigration :  Mendistribusikan  informasi yang  merendahkan  orang  lain  melalui  situs website , e-mail atau text messaging .
 Flaming :  Berkelahi  secara online dengan menggunakan  huruf  kapital,  gambar  yang tidak  senonoh  dan  simbol-simbol  untuk menambahkan emosi kedalam
suatu argumen.
 Impersonation :  Membobol e-mail atau  akun media sosial seseorang untuk mengirim pesan atau gambar yang tidak senonoh.
 Masquerading : Menggunakan identitas seseorang  untuk  mengirim  pesan  negatif  ke orang lain.
 Pseudonym :  Melecehkan  atau  menghina dengan  menggunakan  alias  atau nickname untuk merahasiakan identitas mereka.
 Outing  and  Trickery :  Menyebar  rahasia seseorang  dengan  cara  forwarding  atau membagikan pesan.
 Cyber  Stalking :  Merupakan  bagian  dari harassment.  Melakukan  tindakan  berulang- ulang  kali  secara online yang  membuat korban takut akan keamanannya.

## B. Instagram
Instagram adalah sebuah aplikasi berbagi foto dan video yang memungkinkan pengguna mengambil foto, video, menerapkan filter digital, dan membagikannya ke  berbagai  layanan  jejaring  sosial,  termasuk  milik Instagram sendiri [7].
Di zaman dimana penggunaan sosial media sudah tersebar luas, mempunyai akun Instagram  merupakan salah satu kewajiban bagi seorang public figure. Sosial media menjadi suatu sarana bagi seorang public figure untuk  berinteraksi  dengan  pengemar-pengemarnya secara langsung.

## C. Sentiment Analysis
Sentiment analysis memiliki tujuan untuk menganalisa  opini,  pendapat  atau  emosi  seseorang terhadap  suatu  produk,  jasa  atau  isu  tertentu.  Opini mempunyai  pengaruh  yang  besar  dalam  aktivitas kehidupan  manusia.  Di  saat  kita  ingin  membuat keputusan,  kita  berharap  mendapatkan  opini  positif dari orang lain.
Sebelum zaman teknologi, opini publik didapatkan melalui  survei,  jajak  pendapat  atau  focus  groups. Dengan  perkembangan  sosial  media  yang  semakin pesat,  penggunaan  data-data  opini  dari  sosial  media dalam  pengambilan  keputusan  semakin  meningkat. Pengetahuan mengenai sebuah produk sudah tidak lagi sebatas  opini  seorang  teman,  melainkan  dari  semua orang  yang  pernah  mengunggah  opini  mereka  di jejaring sosial.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  terdapat  banyak kasus  dimana  opini-opini  yang  didapatkan  dari  pos sosial  media  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  sistem  sosial  dan  politik.  Hal  tersebut mengakibatkan meluasnya pengaruh sentiment analisis ke  berbagai  bidang,  seperti  produk,  jasa, healthcare hingga event sosial dan pemilu politik.
Klasifikasi sentimen biasanya dirumuskan sebagai two-class  classification  problem ,  positif  dan  negatif. Klasifikasi  tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan algoritma  seperti  Naïve  Bayes  dan Support  Vector Machine (SVM) [5].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Data Collection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan didapatkan  dari  komentar  Instagram YouTuber populer  menggunakan  algoritma comment  scraper [8]. Jumlah  komentar  dari  masing-masing YouTuber adalah 1200 komentar (masing-masing 200 komentar dari 6 pos terakhir). Sepuluh akun Instagram dengan subscriber YouTube  terbanyak  didapatkan  dari website  hypeauditor.com  pada  tanggal  24  Agustus 2020 pukul 22.00 WIB [9].
Berikut adalah daftar YouTuber yang merupakan subjek dari analisa:
 Atta Halilintar (@attahalilintar)
 Ria Ricis (@riaricis1795)
 Jess No Limit (@jessnolimit)
 Raffi Ahmad (@raffinagita1717)
 Gen Halilintar (@genhalilintar)
 Baim Wong (@baimwong)
 Frost Diamond (@frostdiamondd)
 Naisa Alifia Yuriza (@nasiaalifiayuriza)
 Saai Halilintar (@saaihalilintar)
 MiawAug (@miawaug)

## B. Preprocessing
Beberapa proses perlu dilakukan untuk mempersiapkan data untuk proses klasifikasi [10].
 Combining Data : Pengabungan data menjadi 1 document dengan format .csv.
 Cleansing Data : Proses penghapusan unsur-  unsur  seperti  emoji,  mention  dan hashtag menggunakan RegEx.
 Tokenize :  Komentar  akan  dipecahkan menjadi  1  kata  berdasarkan  spasi  di  setiap kalimat.
 Transform  Cases :  Perubahan  semua  huruf
ISSN 2085-4579
menjadi lowercase .
 Filter Stopwords :  Proses  menghilangkan kata-kata  yang  tidak  memiliki  konotasi negatif atau
positif menggunakan dataset stopwords [11].
 Filter Tokens (by length) : Proses menghilangkan  token-token  dengan  huruf kurang dari 2.
 Generate  Bigram :  Proses  menggabungkan 2  kata  ( bigram )  menjadi  1  token  untuk meningkatkan konteks dalam sebuah kalimat  dan  akurasi  model  [12].  Contoh kalimat  “Saya  tidak  mau  pergi”  setelah melalui  proses  bigram  menjadi.  saya, saya_tidak, tidak, tidak_mau, mau, mau_pergi dan pergi.

## C. Support Vector Machine Model
Sentimen  analisis  dilakukan  dengan  pembuatan model  berdasarkan labelled  data yang  akan dijadikan acuan untuk memprediksi unlabelled data . Dalam  sentimen  analisis,  diperlukan labelled  data yang  sesuai  dengan  konteks unlabelled  data , dikarenakan  dalam  konteks  yang  berbeda,  sebuah kata dapat menghasilkan makna yang berbeda.
Model  SVM  dibuat  dari  gabungan  2  dataset yaitu, id-multi-label-hate-speech-and-abusive- language-detection  [13]  dan  Indonesian-Twitter- Emotion-Dataset  [14],  dimana  dataset  tersebut memiliki 2 kolom yaitu text dan label. Label tersebut diberikan  untuk  mengklasifikasikan tweet menjadi positif  (tidak  mengandung cyberbullying )  dan negatif  (mengandung cyberbullying ).  Dataset  terdiri dari 15,830 tweet (8,390 negatif dan 7,440 positif).
Dataset  tersebut  akan  diproses  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  untuk menghasilkan bobot negatif atau positif dari masing- masing  kata.  Hasil  dari  algoritma  SVM  adalah decision dan confidence, dimana decision adalah jarak sebuah text dari hyperplane , sebuah garis yang dibuat  untuk  memisahkan  kedua class .  Sedangkan, confidence adalah  probabilitas  suatu  kata  diletakan dalam class tertentu.  Jika  sebuah  kata  memiliki probabilitas  lebih  untuk  masuk  kedalam class negatif,  maka  model  tersebut  memprediksi  bahwa kata tersebut mengandung unsur cyberbullying .
Untuk  membuktikan  akurasi  model,  dilakukan proses cross  validation dimana  data  dibagi  menjadi data training dan  data test dengan  bobot  80%  dan 20%.  Model  tersebut  menghasilkan  akurasi  81.2%. Perbandingan  akurasi  model  SVM  berdasarkan metode Cross  Validation (80% Training dan  20% Test )  dan  metode  manual  pada  data  komentar YouTuber dengan sampel terbanyak  (@jessnolimit).
Tabel 1. Perbandingan akurasi model SVM
Metode Akurasi Cross Validation 81.2% Manual 71.93% IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil mining data  dari  berbagai  akun  Instagram YouTuber akan  diproses  menggunakan  model  SVM yang telah dibuat.

## A. Hasil Analisa Sentimen
Tabel  2  merupakan  hasil  analisa  yang  didapat dari  sentiment media social Instagram per Youtuber . Dari ±200.000 komentar yang diambil per Youtuber , dilakukan  pembersihan  data,  maka  didapat  ±1.000 komentar  yang  dijadikan  sebagai  bahan  analisa. Pelabelan  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan SVM.  Rincian  hasil  analisa  dapat  dilihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil analisa sentimen
User Total Komentar Positif Negatif @attahalilintar 1.001 515 486 @baimwong 974 591 383 @frostdiamondd 1.038 386 652 @genhalilintar 1.045 507 538 @jessnolimit 1.122 548 574 @miawaug 1.038 558 480 @naisaalifiayuriza 1.013 505 508 @raffinagita1717 930 492 438 @riaricis1795 1.006 587 419 @saaihalilintar 988 427 561

## B. Persentase Cyberbullying dalam Komentar Instagram
Setelah  berhasil  melakukan  pelabelan,  berikut besaran  persentase cyberbullying yang  didapat  oleh para Youtuber .
Tabel 3. Persentase cyberbullying dalam komentar Instagram
User Persentase @attahalilintar 48.55% @baimwong 39.32% @frostdiamondd 62.81% @genhalilintar 51.48% @jessnolimit 51.16% @miawaug 46.24% @naisaalifiayuriza 50.15%
@raffinagita1717 47.10% @riaricis1795 41.65% @saaihalilintar 56.78% Average 49.524%
Atta  Halilintar  mengisi  akun  Instagram-nya dengan konten-konten seperti kegiatan olahraga, event dan  outfit  hariannya.  Komentar  positif  datang  dari user yang memuji Atta akan aktivitas-aktivitas positif yang  ia  lakukan,  namun  terdapat  juga  komentar negatif    yang  menganggap  aktivitas-aktivitas tersebut tidak penting. Terdapat juga komentar negatif dimana user-user menjelek-jelekkan penampilan Atta.
Sama  halnya  dengan  Baim  Wong.  Baim  Wong memiliki persentase cyberbullying terendah dikarenakan konten yang sangat positif. Konten yang diunggah  adalah  kegiatan  sehari-hari  keluarga,  yang dimana  menghasilkan  komentar-komentar  positif yang  memuji  keharmonisan  keluarga  tersebut. Terdapat  banyak  juga  yang  memuji  tindakan  Baim dalam melakukan giveaway dan kegiatan amal.
Walaupun konten frostdiamondd tergolong positif, frostdiamondd memiliki tingkat cyberbullying tertinggi. Komentar-komentar negatif datang dari user yang  menjelek-jelekkan  penampilan  dan  umur  dari frostdiamondd,  dengan  kata-kata  seperti  “bocah” atau “bocil”.
Akun  Instagram  Gen  Halilintar  (@genhalilintar) diisi  dengan  konten  sehari-hari  keluarga  Halilintar, beserta beberapa video yang memperlihatkan kemampuan  mereka  bernyanyi.  Komentar  positif datang  dari user-user yang  memuji  penampilan keluarga tersebut.
Komentar  positif  dalam  Instagram  jessnolimit (@jessnolimit)  datang  dari user-user yang  memuji keterampilan  jessnolimit  memainkan  video game . Sedangkan, cyberbullying yang ia terima mengandung unsur-unsur SARA dan menjelek-jelekkan penampilan.
MiawAug  mengisi  Instagram-nya  dengan  konten video game dan giveaway gadget.  Walau  tetap tergolong cyberbullying ,  komentar  negatif  yang diterima MiawAug adalah kekecewaan user-user yang tidak memenangi giveaway tersebut, bukan menjelek- jelekkan MiawAug sendiri.
Konten  Instagram  Naisa  berisi outfit sehari-hari, TikTok  dan endorsement produk.  Komentar  negatif dan  positif  datang  dari user-user yang  memuji  atau menjelek-jelekkan  penampilan  Naisa.  Terdapat  juga banyak  komentar  yang  memaksa  Naisa  untuk melakukan “ follow back ” atau membalas komentar tersebut.
Konten-konten  Instagram  keluarga  Raffi  Ahmad mengundang 2 tipe komentar yang bertolak belakang,
komentar  positif  memuji  Raffi  dan  keluarganya  atas keharmonisan  dan  penampilannya.  Namun  terdapat juga user-user yang  mendeskripsikan  konten tersebut dengan kata-kata seperti “norak” atau “sombong”.
Ria Ricis menerima banyak komentar positif yang memuji  penampilannya.  Persentase cyberbullying dalam  Instagram  Ria  menduduki  peringkat  kedua terendah, di angka 41.65%.
Saaih menduduki peringkat kedua dalam peringkat persentase cyberbullying tertinggi  di  angka  56.78%. Komentar  negatif  menjelek-jelekkan  penampilan Saaih  dengan  kata-kata  seperti  “jelek”,  “bodo  amat” dan “sebel”.

## V. S IMPULAN
Berdasarkan analisa menggunakan model Support Vector  Machine (SVM)  dengan  akurasi  81.2%,  bisa disimpulkan  bahwa  dalam  sebuah  kolom  komentar Instagram YouTuber Indonesia  terdapat  49.524% komentar  yang  mengandung  unsur cyberbullying , yang dapat dikatakan bahwa Youtuber Indonesia tidak melulu dirundung oleh para masyarakat Indonesia. Hal positif yang mereka lakukan menjadi contoh bagi para masyarakat Indonesia.
Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar penelitian  lanjutan  dimana  ditambahkan  beberapa proses-proses  untuk  meningkatkan  kualitas.  Proses tersebut  yang  dapat  meningkatkan  hasil  penelitian adalah stemming ,  sinonim  kata  dan  penggunaan  tri- gram.  Dapat  dilakukan  juga  perbandingan  hasil dengan algoritma klasifikasi lain seperti Naive Bayes .
D AFTAR P USTAKA
[1] Weber,  N.  L.,  &  Pelfrey,  W.  V.  (2014). Cyberbullying : Causes,  Consequences,  and  Coping  Strategies.  LFB
Scholarly Publishing
LLC. Retrieved  from https://books.google.co.id/books?id=6Fa_oAEACAAJ
[2] Chadwick, S. (n.d.). Impacts of Cyberbullying , Resilience in and Emotional Building Social Schools.
[3] Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia.  (2017).
Penetrasi  &  Profil  Perilaku  Pengguna  Internet  Indonesia. Apjii, 51. Retrieved  from
https://apjii.or.id/survei2018s/download/TK5oJYBSyd8iqH
A 2eCh4FsGELm3ubj
[4] Alisah  Lusi,  M.  R.  (2018).  Memahami  Pengalaman Cyberbullying Pada Remaja. Studi Fenomenologis Memahami, 1(1), 1–12.
[5] Liu,  B.  (2015). Sentiment  analysis :  Mining  opinions, sentiments,  and  emotions. Sentiment  analysis :  Mining Opinions,  Sentiments,  and  Emotions,  May,  1–367. https://doi.org/10.1017/CBO9781139084789
[6] Chadwick, S. (n.d.). Impacts of Cyberbullying , Resilience in and Emotional Building Social Schools.
[7] Instagram. (n.d.). https://id.wikipedia.org/wiki/Instagram
[8] Maulana,  A.  (n.d.).  Instagram  Comments  Scraper. https://github.com/AgiMaulana/Instagram-Comments- Scraper
[9] Hypeauditor.  (n.d.).  Top  Most  Subscribed  YouTube Channels  In  Indonesia.  Retrieved  August  24,  2020,  from
https://hypeauditor.com/top-youtube-all-indonesia
[10] Naf‟an, M. Z., Bimantara, A. A., Larasati, A., Risondang, E. M.,  &  Nugraha,  N.  A.  S.  (2019). Sentiment  analysis of Cyberbullying on  Instagram  User  Comments.  Journal  of Data  Science  and  Its  Applications,  2(1),  88–98. https://doi.org/10.21108/jdsa.2019.2.20
[11] anpandu. (n.d.). nolimit kamus. https://github.com/nolimitid/nolimit-kamus
[12] Tripathy,  A.,  Agrawal,  A.,  &  Rath,  S.  K.  (2016). Classification  of  sentiment  reviews  using  n-gram  machine learning  approach.  Expert  Systems  with  Applications,
57(October 2017), 117–126. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.03.028
[13] Meisaputri21.  (2019).  Indonesian-Twitter-Emotion-Dataset. https://github.com/meisaputri21/Indonesian-Twitter- Emotion-Dataset
[14] Okkyibrohim.  (2019). id-multi-label-hate-speech-and- abusive-language-detection. https://github.com/okkyibrohim/id-multi-label-hate-speech- and-abusive-language-detection.