Volume 5, Nomor 2, Juli 2022, Halaman 190-202
Analisis Speech-to-Text pada Video Mengandung Kata Kasar dan Ujaran Kebencian dalam Ceramah Agama Islam Menggunakan
Interpretasi Audiens dan Visualisasi Word Cloud
Tresna Maulana Fahrudin 1* , Allan Ruhui Fatmah Sari 2 , Angela Lisanthoni 3 , Amanda Ayu Dewi Lestari 4 1,2,3,4 Fakultas Ilmu Komputer, Sains Data, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Indonesia E-mail: 1* tresna.maulana.ds@upnjatim.ac.id, 2 21083010007@student.upnjatim.ac.id,
3 21083010032@student.upnjatim.ac.id, 4 21083010008@student.upnjatim.ac.id
(* : corresponding author)

## Abstrak
Di era revolusi industri 4.0 saat ini, penggunaan media sosial sangat berkembang pesat dengan terjadinya interaksi dan komunikasi antarmanusia dalam dunia  maya. Namun, terkadang ditemui adanya pengguna media  sosial  yang  menyalahgunakan  untuk  kepentingan  tertentu,  salah  satunya  ceramah  agama  yang mengandung kata-kata kasar dan ujaran kebencian. Semakin banyak kekeliruan dalam memahami agama dikarenakan  apa  yang  disampaikan  oleh  penceramah  bukanlah  tentang  agama  itu  sendiri,  tetapi  justru menghasut,  menghina  dan  memprovokasi  para  pendengarnya  untuk  tujuan  tertentu.  Oleh  karena  itu, penelitian ini mengusulkan analisis speech-to-text pada video yang mengandung kata-kata kasar dan ujaran kebencian dalam ceramah agama islam menggunakan interpretasi audiens dan visualisasi word cloud . Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 3 penceramah agama dan total terdapat 9 video di mana masing- masing video berdurasi 3 menit mengandung kata-kata kasar dan ujaran kebencian.
Kata kunci: kata kasar, ujaran kebencian, ceramah agama islam, media sosial, word cloud

## Abstract
In  the  current  era  of  the  industrial  revolution  4.0,  the  use  of  social  media  is  growing  rapidly  with  the occurrence of interaction and communication between humans in cyberspace. However, sometimes there are  social  media  users  who  misuse  them  for  certain  purposes,  one  of  which  is  religious  preachers  that contain  abusive  words  and  hate  speech.  There  are  more  and  more  mistakes  in  understanding  religion because what the religious preachers are saying is not about religion itself, but instead incites, insults and provokes  the  listeners  for  a  specific  purpose.  Therefore,  the  study  proposes  speech-to-text  analysis  of abusive words and hate speech in Islamic religious preachers using audience interpretation and word cloud visualization.  The  results  showed  that  there  were  3  religious  preachers  and  a  total  of  9  videos  with  a duration of 3 minutes containing abusive words and hate speech.
Keywords: Abusive words, hate speech, Islamic religious preacher, social media, word cloud

## 1. PENDAHULUAN
Menurut laporan yang dirilis oleh Data Reportal yang berjudul Digital 2021 [1], YouTube menjadi  media  sosial  yang  paling  banyak  digunakan  oleh  pengguna  internet  di  Indonesia. Sebanyak  93,8%  dari  170  juta  pengguna  internet  Indonesia  adalah  pengguna  YouTube. Persentase tersebut sebanding dengan 159,46 juta pengguna internet. Di sisi lain, YouTube juga salah  satu  media  sosial  yang  menyumbang  ujaran  kebencian  paling  banyak.  Ujaran  kebencian merupakan  komunikasi  yang  mengandung  provokasi,  hasutan,  ataupun  hinaan  yang  dilakukan oleh  suatu  individu  atau  kelompok  yang  dapat  memicu  terjadinya  konflik,  kekerasan  ataupun prasangka  yang  negatif.  Ujaran  kebencian  sering  ditujukan  kepada  suku,  adat,  ras  dan  agama. Namun,  tidak  menutup  kemungkinan  para  pejabat  pemerintahan  atau  politik  sering  menjadi sasaran utama. Kebebasan berpendapat juga menyebabkan permasalahan ini semakin memburuk dikarenakan  sebagian  orang  kebebasan  ini  hanya  digunakan  untuk  saling  menjatuhkan  atau mencemarkan nama baik orang lain. Dalam hal ini, konten video ceramah atau dakwah agama
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022, Halaman 190-202
sangat  berpotensi  mengandung  ujaran  kebencian.  Tidak  sedikit  penceramah  menghina  dan memprovokasi para pendengar dengan kalimat yang kurang pantas.
Akhir-akhir  ini, pada  media  sosial  YouTube,  sering  kali  terdapat  konten  dakwah  agama yang  berisikan  ujaran  kebencian  yang  disebarkan  secara  meluas.  Ujaran  kebencian  ini  dapat ditemukan pada pengajian atau majelis baik di tempat ibadah maupun di tempat terbuka. Topik di  dalam  ujaran  kebencian  yang  sering  disampaikan  penceramah  adalah  tentang  politik, pemerintahan, tokoh elit, ataupun kelompok etnis tertentu. Dalam laporan yang dibuat Walters, dkk, peneliti-peneliti dari University of Sussex [2], ujaran kebencian dikatakan sebagai bagian dari kriminalitas kebencian. Penelitiannya menyebutkan ada beberapa faktor yang menyebabkan terjadinya ujaran kebencian di antaranya adalah prasangka buruk terhadap orang atau kelompok tertentu, sebuah konflik atau kekecewaan terhadap tindakan tertentu yang dilakukan oleh objek yang  memicu  pembuat  ujaran  kebencian  untuk  menyatakan  hal-hal  negatif  tentangnya,  dan perasaan  terancam  karena  motif  defensif.  Jika  hal  ini  dibiarkan  terus  terjadi,  maka  akan menimbulkan banyak permasalahan yang mengancam persatuan dan kesatuan bangsa dan negara. Oleh  sebab  itu,  perlu  adanya  tindakan  preventif  berupa  identifikasi  ujaran  kebencian  untuk mencegah  penyebaran  secara  cepat  dan  membantu  menyaring  konten  negatif  di  media  sosial terutama yang mengandung ujaran kebencian.
Dengan besarnya jumlah pengguna dan komunikasi yang terjadi di media sosial, hal ini menjadi  potensi  para  peneliti  untuk  dapat  menggali  informasi  di  dalamnya.  Beberapa  metode yang  dapat  digunakan  antara  lain text  analysis dan  visualisasi word  cloud . Text  analysis merupakan  proses  mengolah  dan  menganalisis  data  berupa  teks  yang  digunakan  untuk  tujuan tertentu, sedangkan word cloud merupakan representasi visual dari frekuensi kata [3]. Semakin banyak  kata  yang  sering  muncul,  maka  semakin  besar  bentuk  representasi  yang  muncul  pada gambar yang dihasilkan. Dengan menggunakan word cloud , gambaran frekuensi kata-kata yang terkumpul dapat ditampilkan secara menarik dan tetap informatif. Word cloud sering digunakan untuk  memvisualisasikan  sesuatu  yang  berhubungan  dengan  kata  sehingga  dapat  membantu memahami sebuah informasi di suatu dokumen tanpa membaca secara menyeluruh [4].
Penelitian  mengenai  fitur word  cloud untuk  mendeteksi  adanya  ujaran  kebencian  pada media  sosial  pernah  dilakukan  oleh  tiga  mahasiswa  dari  Universitas  Utara  Malaysia  yakni Valentina Ibrahim, dkk [4]. Penelitian ini mengambil data dari teks berita melalui Google News untuk  mendeteksi  ujaran  kebencian.  Tujuannya  adalah  untuk  membantu  mengurangi  kejadian yang kurang menyenangkan dan menciptakan masyarakat yang lebih positif. Harapannya dapat memantau perilaku pengguna media sosial yang melakukan kejahatan ujaran kebencian terhadap individu tertentu. Penelitian lain pada tahun 2019, tentang Analisis sentimen dari Twitter yang berfokus pada ulasan suatu produk dengan menggunakan word cloud oleh Naramula Venkatesh dan A.Kalaivani [5]. Penelitian ini menggunakan metode term document matrix untuk mengolah data yang telah terkumpul dan divisualisasikan menggunakan word cloud . Tujuan dari penelitian ini adalah memvisualisasikan hasil klasifikasi dalam bentuk grafik penilaian berdasarkan opini tentang produk pelanggan untuk menangkap dan penilaian tentang produk apa pun.
Penelitian kualitatif pada tahun 2020, mendeteksi pesan dakwah materi siaran dakwah di Radio Diah Rosanti 95,9 FM Pontianak oleh Maria Ulfa dan Syf Aminah dari IAIN Pontianak serta  Evi  Hafizah  dari  Universitas  Bengkulu  [6].  Menghasilkan  kesimpulan  bahwa  dengan analisis word cloud , dakwah dalam siaran di radio tersebut berupa pesan akidah, pesan syari’ah dan  pesan akhlak.  Data diambil  melalui radio  konvensional  dan streaming Facebook  di  Radio Diah  Rosanti  95,9  FM.  Setiap word  cloud yang  merepresentasikan  masing-masing  pesan, memiliki tema besar yang dijadikan inti dari pesan dakwah yang disampaikan di dalam siaran Radio  Diah  Rosanti  95,9  FM  Pontianak.  Kemudian  terdapat  penelitian  lainnya  yang menggunakan term  document  matrix dan word  cloud oleh  Musthofa  Galih  Pradana  dari Universitas Alma Ata [7]. Perbedaan dengan peneliti sebelumnya adalah data diambil dari media sosial Facebook dan pengumpulan dataset dilakukan dengan teknik crawling data. Kemudian data di- cleaning dan  di- filtering ,  selanjutnya  data  diolah  menggunakan term  document  matrix dan divisualisasikan dalam bentuk word cloud .
Dari  beberapa  literatur  penelitian  yang  sudah  ada,  belum  banyak  penelitian  yang menggunakan  subjek  penelitian  terkait  video  dakwah  yang  mengandung  kata-kata  kasar  dan ujaran kebencian yang bersumber dari platform Youtube melalui pendekatan atau metode analisis teks menggunakan sebuah sistem. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan untuk menganalisis video  dakwah  yang  mengandung  kata-kata  kasar  dan  ujaran  kebencian  dengan  menggunakan interpretasi  audiens  dan word  cloud pada  media  sosial  YouTube.  Penelitian  ini  masih  dalam penelitian tahap dasar untuk mendapatkan gambaran hasil analisis teks melalui visualisasi word cloud yang ditujukan untuk menemukan kata-kata kasar dan ujaran kebencian secara morfologi kata  dari  penceramah.  Hal  yang  menarik  adalah  terdapat  tiga  penceramah  agama  islam  yang dijadikan sebagai sampel penelitian ini, di mana ketiganya memiliki topik ceramah yang berbeda baik dari penggunaan kata-kata kasar, siapa target kelompok yang diprovokasi dan dihasut, dan bahkan agama apa yang sengaja untuk dicari kekurangannya dengan cara dibandingkan dengan agama yang lain.
Pada  tahap data  collecting ,  video  yang  telah  terkumpul  dianalisis  terlebih  dahulu  dan dikategorikan  ke  dalam  beberapa  tingkatan  misalnya  kategori  kata-kata  kasar  atau  ujaran kebencian  tingkat  lemah,  sedang  hingga  kuat  yang  berpedoman  pada  panduan  anotasi berdasarkan  buku  bahasa  sosial  dan handbook ujaran  kebencian  [8][9].  Video  dianalisis berdasarkan interpretasi audiens secara objektif untuk mencatat kandungan dari isi video tersebut sebagai  validasi  terhadap  hasil  visualisasi word  cloud nantinya.  Selanjutnya,  video  dikonversi menjadi  audio, lalu  metode speech-to-text diaplikasikan  agar  audio  dapat  dikonversi  ke  dalam bentuk teks dan dilakukan text processing hingga divisualisasikan dalam bentuk word cloud . Dengan adanya penelitian ini, kata-kata-kata kasar dan ujaran kebencian dalam ceramah agama yang didokumentasikan dalam video akan lebih mudah diekstrak informasinya. Selain itu, diharapkan  penelitian  ini  menjadi  referensi  bagi  penceramah  agar  lebih  bijak  dalam menyampaikan  dakwahnya  tanpa  menyinggung,  maupun  menggunakan  kata-kata  kasar  dan ujaran  kebencian  kepada  pihak  tertentu.  Masyarakat  juga  diharapkan  dapat  menyaring  video penceramah yang dapat menimbulkan permasalahan serta ancaman bangsa dan negara.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian Analisis Video Mengandung Kata Kasar Dan Ujaran Kebencian
Metode  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  empat  tahap  dimulai  dari  pengumpulan  data, speech-to-text , text  processing dan  visualisasi word  cloud .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan output yang  mendeskripsikan  tentang  kata-kata  ujaran  kebencian  yang  terdapat selama dakwah berlangsung. Sumber data tersebut diperoleh dari beberapa akun di media sosial YouTube yang berisi dakwah yang disampaikan oleh penceramah agama islam. Pada Gambar 1 menunjukkan diagram alir penelitian analisis video kata-kata kasar dan ujaran kebencian. Setelah dilakukan data collecting , selanjutnya video yang berekstensi *.mp4 akan diubah menjadi audio berekstensi *.wav. Kemudian audio di- transcribing menjadi teks dan dilakukan pemrosesan teks hingga dapat divisualisasikan ke dalam bentuk word cloud .
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022, Halaman 190-202

## 2.1. Pengumpulan Data
Gambar 2. Proses Data Collecting dan Pengkategorian Video Kata-Kata Kasar dan Ujaran Kebencian Dalam Ceramah Agama Di Media Sosial Youtube
Pengumpulan  data  adalah  proses  di  mana  informasi  dapat  dikumpulkan  dalam  spesifik topik  atau  variabel  yang  ditentukan.  Data  yang  dikumpulkan  berupa  kumpulan  data  tidak terstruktur ( unstructured data ) berupa video yang dikonversi ke audio ( speech ), lalu dikonversi ke  teks  dan  ditransformasi  ke  data  terstruktur  ( structured  data )  dalam  bentuk  data  kuantitatif seperti frekuensi kata. Untuk mencapai tujuan tersebut dilakukan pengumpulan data dari beberapa sumber dan diunduh dari YouTube yang merupakan platform media sosial kumpulan video-video terkini. Video yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah penceramah agama yang cukup terkenal  di  kalangan  masyarakat  dan  dianggap  menuai  kontroversi  dalam  ceramah  agamanya. Untuk mempermudah dalam menganalisis video tersebut, maka dibuat beberapa kategori video seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.  Terdapat 8 kategori sebagai label pada masing-masing video di mulai dari kategori A, B, C.1, C.2, D.1, D.2, E.1, dan E.2 yang menunjukkan kategori kata-kata kasar dan ujaran kebencian mulai tingkat rendah, sedang, dan kuat yang berpedoman pada  panduan  anotasi  berdasarkan  buku  bahasa  sosial  dan handbook ujaran  kebencian  [8]  [9]. Selain  itu,  dasar  dilarangnya  seseorang  menyebarkan  informasi  yang  ditujukan  untuk menimbulkan  rasa  kebencian  kepada  individu  tertentu  maupun  kelompok  masyarakat berdasarkan SARA telah diatur dalam Undang-undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE) Pasal 28 ayat (2) dan Pasal 45A ayat (2) [10]. Jumlah video yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 9 video berekstensi *.mp4 yang diambil dari 3 penceramah agama dalam durasi 3 menit.
2.2. Speech-to-Text
Gambar 3: Proses Speech-To-Text Dalam Video Kata-Kata Dan Ujaran Kebencian Dalam Ceramah Agama Di Media sosial YouTube
Speech recognition atau pengenalan ucapan adalah sebuah proses untuk mengidentifikasi atau menerjemahkan huruf, kata, ataupun kalimat yang diucapkan oleh manusia secara langsung atau melalui suara rekaman yang dapat dipahami oleh mesin misalnya komputer dan smartphone [10]. Transcribing adalah  langkah  utama  dalam  menganalisis  kata-kata  kasar  dan  ujaran
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022, Halaman 190-202
kebencian.  Pada langkah  ini  terdapat  beberapa  cara yang  terlibat termasuk  mengimpor library menggunakan  pemrograman  Python,  mengubah  file  berekstensi  *.mp4  ke  dalam  bentuk  audio berekstensi *.wav lalu mengubahnya menjadi teks. Untuk mengubah dari file berekstensi *.mp4 ke  *.wav  membutuhkan library moviepy . editor .  Langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  audio berekstensi *.wav menjadi teks menggunakan library speech_recognition . Namun, sebelum itu install terlebih  dahulu  menggunakan pip  install  SpeechRecognition [11].  Dalam SpeechRecognition terdapat  kelas Recognizer yang  bertujuan  untuk  mengenali  ucapan  dari sumber audio menggunakan beberapa API [12].
Proses  pengenalan  dan  pengubahan  audio  menjadi  teks  menggunakan Google  Speech Recognition .  Konten speech-to-text disediakan  sebagai  data  audio,  baik  secara  langsung  dari permintaan melalui content field atau direferensikan dalam URI Penyimpanan Google Cloud dari permintaan melalui uri field . Terdapat limit sebesar 10 MB untuk semua permintaan tunggal yang dikirim  ke  API  menggunakan  file  lokal.  Dalam  hal  penggunaan  metode Recognize dan LongRunningRecognize , limitasi ini berlaku untuk ukuran permintaan yang dikirim. Dalam hal penggunaan  metode StreamingRecognize ,  limit  10  MB  berlaku  untuk  permintaan StreamingRecognize awal dan ukuran setiap pesan individual dalam stream [13].

## 2.3. Text Processing
Berdasarkan  hasil  transkripsi  yang  dilakukan,  data  yang  didapatkan  merupakan  data kompleks  yang  tidak  lengkap,  serta translasi  yang  tidak  akurat. Terdapat  kata  yang  tidak jelas sehingga  perlu  dianalisis  lebih  lanjut.  Proses  pembersihan  data  yang  dilakukan  setelah  hasil transkripsi adalah case folding, tokenizing, filtering dan stemming [14]. Natural Language Toolkit atau disingkat NLTK, adalah library Python untuk bekerja dengan pemodelan teks [15]. NLTK menyediakan tools yang baik untuk mempersiapkan teks sebelum digunakan untuk analisis lebih lanjut seperti pembuatan model machine learning dan visualisasi.
a) Case Folding
Case  folding adalah text  processing yang  paling  sederhana  dan  efektif  meskipun  sering diabaikan.  Tujuan  dari case  folding adalah  untuk  mengubah  semua  huruf  dalam  teks  menjadi huruf  kecil.  Pada  proses  ini  tidak  perlu  menggunakan library tambahan  karena  dapat memanfaatkan  modul  yang  tersedia  dalam  Python.  Dalam  tahap  ini  juga  perlu  melakukan cleansing seperti menghapus angka, tanda baca, dan whitespace (karakter kosong).
b) Tokenizing
Tokenizing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan setiap kata untuk kemudian dapat  dianalisis.  Tokenisasi  dibutuhkan  untuk  mendapat  individu  kata  pada  tiap  kalimat  yang panjang  sebagai  token  menggunakan  modul  NLTK  dengan  mengimpor word_tokenize  from nltk.tokenize .
c) Filtering
Filtering atau  yang  dikenal  dengan stop  removal (atau  dikenal stopword )  adalah  tahap mengambil kata-kata penting dari hasil term dengan membuang kata-kata tidak penting atau yang kurang bermakna. Stopword adalah kata umum yang sering muncul sebagai preposisi dan kurang memiliki  makna  seperti  kata  “yang”,  “dan”,  “dari”,  “ke”,  dan  lain-lainnya.  Tujuan  dari penggunaan stopword adalah  untuk  menghapus  kata-kata  yang  memiliki  informasi  rendah sehingga  akan  lebih  fokus  kepada  kata-kata  penting  sebagai  gantinya.  Dalam  modul  NLTK terdapat  modul  yang  dapat  digunakan  dalam  proses filtering seperti from  nltk.corpus  import stopwords .
d) Stemming
Tahap stemming adalah tahap mengubah kata berimbuhan menjadi kata dasar ( base word ) dari hasil filtering . Pada tahap ini diambil berbagai bentuk kata ke dalam suatu representasi yang sama. Stemming ini  kebanyakan  dilakukan  oleh  teks  yang  berbahasa  Inggris.  Namun,  terdapat library seperti Sastrawi yang sudah mendukung stemming dalam bahasa Indonesia, misalnya kata “menanamkan”,  “ditanamkan”,  “tanamkan”  akan  ditransformasikan  menjadi  “tanam”.  Dalam
proses stemming bahasa Indonesia lebih sulit dilakukan karena bahasa Indonesia memiliki variasi imbuhan yang cukup banyak untuk mendapatkan base word . Untuk menginstal library Sastrawi cukup dengan pip install PySastrawi [16].

## 2.4. Visualisasi Word Cloud
Word  cloud adalah  gambar  yang  menunjukkan  daftar  kata-kata  yang  digunakan  dalam sebuah teks dalam bentuk abstraksi visual yang intuitif [17]. Umumnya semakin banyak kata yang digunakan dalam sebuah teks, maka akan semakin besar bentuk representasi kata tersebut dalam gambar.  Terkait  hal  tersebut, word  cloud dapat  dijadikan  alat  bantu  dalam  melakukan  citraan visual. Word cloud juga dikenal sebagai tag cloud atau text cloud , ini adalah cara untuk menarik bagian paling relevan dari data tekstual. Word cloud juga dapat membantu dalam membandingkan dan  membedakan  dua  bagian  teks  yang  berbeda  untuk  menemukan  kesamaan  kata  di  antara keduanya. Langkah awal yang dilakukan adalah melakukan instalasi library word cloud dengan cara pip install wordcloud [18]. Untuk membuat visual dari library word cloud yang dibutuhkan library tambahan  seperti numpy,  pandas,  matplotlib dan image .  Dari  hasil text  processing sebelumnya, teks tersebut akan dimasukkan ke dalam satu file berekstensi *.txt yang selanjutnya akan  divisualisasikan.  Setelah  mengimpor  beberapa library ,  selanjutnya  memasukkan  fungsi untuk menentukan warna background dan maksimal kata yang akan divisualisasikan.
Visualisasi word  cloud dihasilkan  melalui  perhitungan  frekuensi terms dan  pembobotan tiap-tiap terms. Setiap kata dianggap sebagai token dan dihitung berapa sering suatu kata muncul. Semakin  sering  suatu  kata  muncul,  maka  semakin  besar  ukuran  kata  yang  tampil  dalam word cloud. Formula pembobotan term frequency (TF) pada word cloud ditunjukkan pada persamaan (1).
𝑇𝐹(𝑖, 𝑗) = 𝑇𝑒𝑟𝑚 𝑖 𝑓𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑖𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑤𝑜𝑟𝑑𝑠 𝑖𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 (1)
Di mana, i adalah term dan j adalah document. Berikut Tabel 1 menunjukkan contoh perhitungan frekuensi kata dan pembobotan kata.
Tabel 1. Contoh Perhitungan Frekuensi Kata Dan Pembobotan Kata
No. Kata Frekuensi Kata Pembobotan Kata 1. Dakwah 10 10/32 = 0,3125 2. Hidup 6 6/32 = 0,1875 3. Islam 8 8/32 = 0,25 4. Jihad 3 3/32 = 0,09375 5. Pejabat 5 5/32 = 0,15625 Total 32 1
Gambar  4  menunjukkan  ukuran  kata  yang  tampil  pada word  cloud berdasarkan frekuensi  dan  pembobotan  kata.  Semakin  sering  frekuensi  suatu  kata  muncul,  maka semakin besar ukuran kata akan tampil dalam word cloud . Seperti yang diketahui kata ‘ dakwah’ memiliki frekuensi kata sebesar 10 dengan bobot 0,3125 sehingga ukuran kata ‘ dakwah ’  akan  muncul  paling  besar  di  dalam word  cloud .  Sebaliknya,  kata  ‘ jihad ’ memiliki frekuensi kata sebesar 3 dengan bobot 0,09375 sehingga ukuran kata ‘ jihad’ akan muncul paling kecil di dalam word cloud dibandingkan frekuensi kata yang lain.
Gambar 4. Contoh Visualisasi Word Cloud Dari Tiap Hasil Pembobotan Kata

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisis  teks  kata-kata  kasar  dan  ujaran  kebencian  pada  9  video  yang  telah dikumpulkan dari media sosial YouTube dalam penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut.

## 3.1. Hasil Transcribing Text
Penceramah  ke-1  sering  dijumpai  menggunakan  kata-kata  kasar  dan  banyak  membahas tentang  politik  atau  pemerintah.  Tidak  jarang  menghasut  para  pendengar  dengan  orasi  jihad, kemerdekaan,  dan  rela  berkorban  demi  bangsa  dan  negara,  tetapi  sekaligus  menghasut  atau memprovokasi dengan sasaran para pejabat pemerintah, tokoh agama ataupun tokoh politik. Alih- alih membagi ilmu agama, penceramah ke-1 sering melakukan ujaran kebencian dengan jelas. Isi dakwah  yang  disampaikan  dirasa  kurang  pantas  untuk  didengar  di  tempat  umum.  Sering menghina dengan kata-kata kasar kepada para ustad, kiai, pejabat pemerintah, dan etnis tertentu.
Penceramah  ke-2  dalam  beberapa  ceramahnya  dapat  dijumpai  menggunakan  kata-kata kasar  yang  kurang  pantas  diucapkan  oleh  seorang  penceramah.  Kata  kasar  yang  diucapkan penceramah tersebut lebih banyak menjelek-jelekkan pemerintah. Sebagaimana mestinya seorang penceramah  yang  baik  dan  mengajarkan  kebaikan,  penceramah  tersebut  seolah-olah memprovokasi  untuk  membenci  pemimpin  yang  sedang  memimpin  saat  itu.  Penggunaan  kata yang kurang baik dan dengan nada bicara yang keras sudah seharusnya tidak patut disampaikan kepada khalayak luas.
Penceramah  ke-3  cenderung  berdakwah  terkait  perbandingan  antara  agama  Islam  dan agama Kristen, di mana isi dakwah secara implisit memberikan ujaran kebencian kepada kaum umat beragama Kristen sehingga menimbulkan kontroversi atas bentuk rasisme agama. Ujaran Kebencian tampak pada makna dari kalimat yang diucapkan seperti mengatakan agama Kristen hanya  ajaran  filsafat,  menjatuhkan  umat  beragama  Kristen,  dan  menjelekkan  lambang  salib. Pemilihan bahasa yang digunakan penceramah ke-3 memang tidak kasar dan jarang ditemukan.

## 3.2. Penilaian  Video  Mengandung  Kata-kata Kasar  dan  Ujaran Kebencian Berdasarkan Interpretasi Audiens
Analisis interpretasi audiens pada video penceramah ke-1 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kata-Kata Kasar dan Ujaran Kebencian Beserta Kategorinya dalam Video Penceramah Ke-1
Video ke- Kata-kata Kasar Ujaran Kebencian Kategori 1 1. Anjing
2. Kera
3. Jahanam
4. Bangsat 5. Goblok 1.
Menyebutkan  bahwa  ustaz  dan  kiai  yang  mencari  hidup  dalam  dakwah agama Islam merupakan ustaznya Ahok
2. Sebagian ustaz dan kiai yang menjadi anjing-anjingya pejabat
3. Mengatakan  para  ustaz  dan  kiai  yang  mendukung  Ahok  merupakan  kera- kera bersorban, ustaz jahanam, dan kiai bangsat
4. Ustaz dan kiai dikatakan goblok karena tidak paham dengan ayat muhkam dan mutasyabihat E.2
2 - 1. Megawati  tidak  butuh  Islam,  dia  selalu  ingin  menyerang  Islam,  dan memenjarakan ulama 2. Pejabat  disebut  hidup  nyaman  bagai  kaisar  dan  dibandingkan  dengan pahlawan terdahulu 3. Pejabat dikatakan menjual bangsa, rakyat, aset, dan kekayaan Indonesia 4. Menyebutkan  Garuda  Indonesia  untuk  terbebas  dari  cengkeraman  Sang Naga (etnis cina)
E.1 3 1. Goblok 2. Bodoh 3. Tolol 4. Doggie 1. Pejabat zalim dan kotor 2. Pejabat menangkap dan menghinakan ulama 3. Ustaz  diibaratkan  dengan  supermi  atau  mie  instan,  serta  dikatakan  ustaz goblok, ustaz bodoh, ustaz tolol, dan ustaz doggie (anjing) E.2
Analisis interpretasi audiens pada video penceramah ke-2 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kata-kata kasar dan Ujaran Kebencian Beserta Kategorinya dalam Video Penceramah Ke-2
Video ke- Kata-kata Kasar Ujaran Kebencian Kategori
1 1. Cocot
2. Cebong (merujuk seseorang) 1. Ada makhluk menjijikkan nggak infaq nggak sedekah nyinyir 2. Cocot yang nyinyir tetap nyinyir, tetap jadi kodok, tetap jadi cebong
3. Menipu lah, jual agama lah 4. Menyisan cek matek, cek bongko cebong iku (Bahasa Jawa, artinya Sekalian mati saja, biar mati cebong itu)
C.2
2 - 1. Jokowi itu sholatnya pencitraan 2. Beraninya cuma dzuhur sama ashar, apa kalo nggak pencitraan itu 3. Kok ndak ada saya, tak lempar kamera sekalian 4. Jokowi itu pembohong C.1 3 1. Munafik 2. Goblok
3. Dobol 1. Badoken,  untalen  kemenangan  itu  (Bahasa  Jawa,  artinya  Makan saja kemenangan itu) 2. Rezim ini curangnya sudah sistematis D.2
Analisis interpretasi audiens pada video penceramah ke-3 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Kata-kata Kasar dan Ujaran Kebencian Beserta Kategorinya dalam Video Penceramah Ke-3
Video ke- Kata-kata Kasar Ujaran Kebencian Kategori 1. - 1. Firman dalam Alkitab dan Agama Kristen hanya ajaran Filsafat semata 2. Alkitab yang digunakan orang Kristen adalah palsu dan cuma karangan E.1 2. - 1. Orang beragama Kristen berarti masuk neraka 2. Merendahkan pendeta Jawa Tengah 3. Menjatuhkan agama Kristen E.1 3. - 1. Menjatuhkan  salib  yang  dipercayai  orang  Kristen  sebagai  lambang kepercayaan 2. Ayat  dalam  Alkitab  Kristen-lah  yang  memberitakan  kalau  orang  Kristen masuk neraka E.1

## 3.3. Visualisasi Word Cloud pada Video Penceramah
Visualisasi word  cloud video  ke-1,  ke-2,  dan  ke-3  pada  penceramah  ke-1  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 5a, 5b, dan 5c.
Gambar 5. a.) Visualisasi word cloud video ke-1 pada penceramah ke-1
Gambar 5. b.) Visualisasi Word Cloud Video Ke-2 Pada Penceramah Ke-1
Gambar 5. c.) Visualisasi Word Cloud Video Ke-3 Pada Penceramah Ke-1
Pada Gambar 5a, 5b, dan 5c menunjukkan hasil visualisasi word cloud penceramah ke-1 pada analisis video ke-1, ke-2, dan ke-3. Pada gambar tersebut, dapat ditemukan kata kasar seperti ‘anjinganjing’, ‘tolol’, ‘kotor’ , dan ‘sesat’ . Kemudian, juga ditemukan kata-kata yang merujuk pada  politik  atau  pemerintahan  seperti ‘ahok’,  ‘pejabatpejabat’,  ‘koruptor’,  ‘megawati’, ‘Indonesia’, ‘rakyat’, ‘merdeka’ , ‘negara’ , dan ‘bangsa’ . Selain itu, ditemukan kata ‘cengkeram’ dan ‘naga’ yang merujuk pada ujaran kebencian kepada etnis tertentu. Terdapat beberapa kata yang belum muncul pada visualisasi word cloud karena frekuensi yang terlalu kecil. Namun, word cloud di atas sudah dapat menunjukkan bahwa penceramah ke-1  menyebutkan  kata-kata kasar dan melakukan ujaran kebencian pada pejabat, tokoh agama, tokoh politik, dan etnis lain.
Visualisasi word  cloud video  ke-1,  ke-2,  dan  ke-3  pada  penceramah  ke-2  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 6a, 6b, dan 6c.
Gambar 6. a.) Visualisasi Word Cloud Video Ke-1 Pada Penceramah Ke-2
Gambar 6. b.) Visualisasi Word Cloud Video Ke-2 Pada Penceramah Ke-2
Gambar 6. c.) Visualisasi Word Cloud Video Ke-3 Pada Penceramah Ke-2
Pada Gambar 6a, 6b, dan 6c menunjukkan hasil visualisasi word cloud penceramah ke-2 pada  video  ke-1,  ke-2,  dan  ke-3  dapat  dilihat  bahwa  ungkapan  kata-kata  kasar  yang  menonjol adalah ‘kodok’, ‘cebong’, ‘cocot’, ‘nyocot’, ‘jijik’ , ‘soksokan’, ‘goblok’ dan ‘munafik’. Selain itu, dalam  ceramah  agama  yang  disampaikan  oleh  penceramah  ke-2  juga  menyebut  nama  tokoh pimpinan  dan  badan  pemerintahan  seperti ‘jokowi’,  ‘prabowo’,  ‘luhut’,  ‘binsar’,  ‘panjaitan’, ‘soekarno’,  ‘soeharto’,  ‘bawaslu’,’rezim’, dan ‘polisi’, sedangkan  tokoh  yang  dituju  oleh penceramah  ke-2  adalah  Presiden  Republik  Indonesia  Ke-7  Joko  Widodo  dengan  ucapan  kata ‘citra  (pencitraan)’,  ‘sholat’,  ‘bohong’,  ‘makmum’,  ‘ngimami’ dan ‘masjid’. Hal  ini  sesuai dengan  hasil  interpretasi  audiens  terkait  ceramah  yang  disampaikan  oleh  penceramah  ke-2 mengandung  ujaran  kebencian  kepada  Presiden  Republik  Indonesia.  Kata ‘nggak’ bukan merupakan kata ujaran kebencian ataupun kata kasar. Namun, dalam visualisasi word cloud kata tersebut  menjadi  dominan.  Hal  ini  disebabkan  dalam  proses filtering belum  sempurna dikarenakan  kata  tersebut  bukan  merupakan  kata  berbahasa  Indonesia  yang  baku  dan mengandung informasi yang rendah, tetapi belum dihilangkan.
Visualisasi word  cloud video  ke-1,  ke-2,  dan  ke-3  pada  penceramah  ke-3  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 7a, 7b, dan 7c.
Gambar 7. a.) Visualisasi Word Cloud Video Ke-1 Pada Penceramah Ke-3
Gambar 7. b.) Visualisasi Word Cloud Video Ke-2 Pada Penceramah Ke-3

## Gambar 7. C.) Visualisasi Word Cloud Video Ke-2 Penceramah Ke-3
Pada Gambar 7a, 7b, dan 7c menunjukkan hasil visualisasi word cloud penceramah ke-3 pada  video  ke-1,  ke-2,  dan  ke-3  yang  didapatkan  bahwa  isi  video  cenderung  berisi  kata-kata seperti ‘yesus’,’isa’,’muhammad’, ‘gereja’, ‘islam’, ‘filsafat’, ‘agama’, ‘islam’, ‘kristen’, ‘salib’, ‘alquran’,  ‘injil’, dan ‘tuhan’ sehingga  menunjukkan  bahwa  visualisasi word  cloud berhasil menggambarkan inti pokok dari video. Namun, visualisasi word cloud belum bisa menjelaskan lebih rinci apakah isi dari video tersebut menggambarkan ujaran kebencian atau tidak dikarenakan disampaikan secara implisit oleh penceramah ke-3. Oleh karena itu, hasil visualisasi word cloud tetap  perlu  dianalisis  berdasarkan  interpretasi  audiens  untuk  semakin  menjelaskan  isi  video tersebut.

## 3.4. Hasil Word Frequency
Berikut Tabel 5 menunjukkan beberapa frekuensi penggunaan kata oleh ketiga penceramah agama, di mana terdapat penggunaan kata-kata yang baik dan juga terdapat penggunaan kata-kata yang kurang pantas dan mengarah ke kata-kata kasar.
Tabel 5. Beberapa Frekuensi Penggunaan Kata Oleh Ketiga Penceramah Agama
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022, Halaman 190-202

## 4. KESIMPULAN
Analisis terhadap video ceramah agama yang berisi kata-kata kasar dan ujaran kebencian penting untuk dilakukan.  Berbagai metode digunakan dalam analisis ini, mulai dari transcribing text,  text  processing ,  hingga  visualisasi word  cloud .  Hasil  penelitian  menunjukkan  visualisasi word  cloud dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  inti  pembahasan  dari  video  dengan menampilkan kata-kata yang diucapkan. Semakin sering kemunculan suatu kata diucapkan oleh penceramah,  maka  semakin  besar  juga  bentuk  representasi  kata  tersebut  ditampilkan  dalam visualisasi. Hasil visualisasi word cloud menemukan  berbagai kata kasar yang digunakan oleh penceramah. Namun, terdapat beberapa kata yang memiliki informasi rendah masih ditampilkan dalam visualisasi dikarenakan proses filterisasi yang kurang sempurna. Selain itu, terdapat ujaran kebencian  yang  diungkapkan  secara  implisit  sehingga  masih  diperlukan  interpretasi  audiens untuk mendapatkan makna tersirat dari hasil visualisasi word cloud .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   S. Maulida and S. Riyanto, "The Influence Of Youtube Influencer (Youtuber) On A Brand Promoted Through Social Media (Youtube)," Magister Agribisnis, vol. 22, no. 1, pp. 79- 86, 2022.
[2]   M.  A.  Walters,  R.  Brown  and  S.  Wiedlitzka,  Causes  and  Motivations  of  Hate  Crime, Manchester: Equality and Human Rights Commission, 2016.
[3]   R. Atenstaedt, "Word Cloud Analysis of the BJGP," British Journal of General Practice, vol. 62, no. 596, p. 148, 2012.
[4]   V. Ibrahim, J. A. Bakar, N. H. Harun and A. F. Abdulateef, "A Word Cloud Model based on Hate Speech in an Online Social Media Environment," Baghdad Science Journal, vol. 18, no. 2, pp. 937-946, 2021.
[5]   N. Venkatesh and A. Kalaivani, "Word Cloud for Online Mobile Phone Tweets towards Sentiment Analysis," International Journal of Engineering and Advanced Technology, vol. 8, no. 6, pp. 683-689, 2019.
[6]   M. Ulfa, S. Aminah and E. Hafizah, "Analisis Word Cloud pada Pesan Dakwah Program siaran  Radio  Diah  Rosanti  95,9  FM  Pontianak," Perspektif  Komunikasi:  Jurnal  Ilmu Komunikasi Politik dan Komunikasi Bisnis, vol. 4, no. 2, pp. 207-218, 2020.
[7]   M.  G.  Pradana,  "Penggunaan  Fitur  Wordcloud  dan  Document  Term  Matrix  dalam  Text Mining," Jurnal Ilmiah Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 38-43, 2020.
[8]   M. O. Ibrahim dan I. Budi, “Multi-label Hate Speech and Abusive Language Detection in Indonesian  Twitter,”  dalam Proceedings  of  the  Third  Workshop  on  Abusive  Language Online , Florence, 2019.
[9]   Article19.org, Penjelasan ‘Ujaran Kebencian’ Panduan: Edisi 15, London: Article 19 Press, 2015.
[10]  Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  19  Tahun  2016,  Perubahan  Atas  Undang- undang  Nomor  11  Tahun  2008  Tentang  Informasi  Dan  Transaksi  Elektronik,  Jakarta: Presiden Republik Indonesia, 2016.
[11]  A.  Kumar  and  V.  Mittal,  "Speech  Recognition:  A  Complete  Perspective," International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), vol. 7, no. 6, pp. 78-83, 2019.
[12]  .  A.  Zhang,  "pypi.org,"  The  Python  Package  Index  (PyPI),  5  December  2017.  [Online]. Available: https://pypi.org/project/SpeechRecognition/. [Accessed 3 February 2022].
[13]  N.  Parveen,  P.  CH,  R.  Y,  G.  Y  and  V.  ,  "Library  Audiobook  System  Using  Speech Recognition," Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, vol. 12, no. 9, pp. 411-416, 2021.
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022, Halaman 190-202
[14]  G.  C.  D.  Team,  "Google  Cloud,"  Google,  8  February  2022.  [Online].  Available: https://cloud.google.com/speech-to-text/quotas. [Accessed 10 February 2022].
[15]  A.  F.  Hidayatullah  and  M.  R.  Ma’arif,  "Pre-processing  Tasks  in  Indonesian  Twitter Messages," Journal of Physics: Conference Series, vol. 801, pp. 1-6, 2017.
[16]  N.  Team,  "pypi.org,"  The  Python  Package  Index  (PyPI),  9  February  2022.  [Online]. Available: https://pypi.org/project/nltk/. [Accessed 10 February 2022].
[17]  H.  A.  Robbani,  "pypi.org,"  The  Python  Package  Index  (PyPI),  23  September  2018. [Online]. Available: https://pypi.org/project/PySastrawi/. [Accessed 4 February 2022].
[18]  F.  Widodo,  M.  John,  E.  Marbach,  S.  Lohmann,  F.  Heimerl  and  T.  Ertl,  "MultiCloud: Interactive  Word  Cloud  Visualization  for  Multiple  Texts,"  in Proceedings  of  the  44th Graphics Interface Conference , Toronto, 2018.
[19]  A. Mueller, "pypi.org," The Python Package Index (PyPI), 12 November 2020. [Online]. Available: https://pypi.org/project/wordcloud/. [Accessed 4 February 2022].