Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi informasi Volume 7, Nomor 1, Maret 2023, hal. 1 - 14 ISSN 2598-2079 (print) | ISSN 2597-9671 (online)

## PENGGUNAAN DATA PADA TWITTER DALAM KLASIFIKASI DAN VISUALISASI CYBERBULLYING DENGAN ALGORITMA

## SVM ( SUPPORT VECTOR MACHINE )
Kikye Martiwi Sukiakhy 1 , Junidar 2 , Sri Azizah Nazhifah 3
123 Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh, 23111, Indonesia e-mail: kikye.martiwi.sukiakhy@usk.ac.id

## ABSTRACT
Currently,  with  the  development  of  information  technology,  Internet  use  by Indonesians  is  increasing,  but  it  is  also  true  that  cyberbullying  is  also  increasing rapidly. Cyberbullying is forms of violence or bullying experienced by children or adolescents carried out by children of their age through internet media and utilizing information technology. Cyberbullying is an act of bullying that aims to humiliate, ridicule, pressure, frighten or even embarrass victims through digital technology and internet  networks.  To  determine  cyberbullying  factors,  a  support  vector  machine (SVM) algorithm can be used to classify the Twitter data into multiple classes of cyberbullying factor categories. Classification produces the number of tweets from each category and indicates the frequency of words used. After that, the classification results  are  converted  into  easy-to-understand  graphs  and  images  using  a  data visualization  system.  Of  the total  tweets  received,  the  proportion  of  tweets  about animals  is  30%,  psychology  19.97%,  disability 19.09%,  general  15.39%,  attitude 10.45%,  and  category  5.1%.  The  categories,  in  order  from  top  to  bottom,  are Psychology, General, Unsafe, and Attitude, with the highest frequency of tweets in each category based on the order of the categories for the cyberbullying item. That is:  Stupid,  crazy,  ugly,  devilish,  stupid.  Meanwhile,  the  lowest  elements  of cyberbullying in each category are Fucker, Udik, Idiot, and Bejado.
Keywords: Twitter , Classification , cyberbullying , Visualization , SVM

## ABSTRAK
Berkembangnya  teknologi  indormasi  saat  ini  diiringi  juga  dengan  meningkatnya penggunaan internet oleh masyarakat Indonesi, namun terdapat fakta bahwa ternyata kasus-kasus  cyberbullying  juga  mengalami  peningkatan  yang  cukup  tajam. Cyberbullying  merupakan  semua  bentuk  dari  kekerasan  atau  perundungan  yang dialami oleh anak-anak atau remaja yang dilakukan oleh anak seusia mereka melalui media  internet  dan  memanfaatkan  teknologi  informasi.  Cyberbullying  merupakan tindakan  perundungan  yang  bertujuan  menghina,  mengejek,  menekan,  menakut- nakuti atau bahkan mempermalukan korban melalui teknologi digital dan jaringan internet.  Dalam  menentukan  unsur  cyberbullying  dapat  menggunakan  Algoritma SVM  ( Support Vector Machine )  yaitu  dengan  cara  melakukan  klasifikasi  data Twitter ke dalam beberapa kelas kategori unsur cyberbullying. Hasilnya merupakan banyaknya tweet yang  dari  setiap  kelompok  yang  menunjukan  frekuensi  kata

## Kikye Martiwi Sukiakhy, Junidar, Sri Azizah Nazhifah
tersebut digunakan. Setelah itu semua datanya akan dikonversikan kedalam bentuk grafik  dan  gambar  agar  lebih  mudah  dipahami  dengan  menggunakan  sistem visualisasi data. Dari keseluruhan tweet yang diperoleh, Hewan memiliki persentase jumlah  tweet  30%,  Psikologi  19.97%,  Kecacatan  19.09%,  Umum  15.39%,  Sikap 10.45%, dan Kategori sebesar 5.1%. Kategori yang paling tinggi menuju yang paling rendah  secara  berurutan  yaitu:  Psikologi,  Umum,  Kecatatan  dan  Sikap  dengan frekuensi  tweet  yang  paling  tinggi  pada  setiap  kategori  dengan  berurutan berdasarkan pada urutan kategori unsur cyberbullying yaitu: Tolol, Gila, Jelek, Setan dan  Goblok.  Sedangkan  unsur  cyberbullying  terendah  dari  tiap  kategori  adalah Keparat, Udik, Idiot, dan Bejad.
Kata kunci: Twitter, Klasifikasi, Cyberbullying, Visualisasi, SVM

## 1. Pendahuluan
Dengan  berkembangnya  teknologi  informasi  sekarang  ini  membuat  setiap  aspek kehidupan  kita  tidak terlepas  dari  penggunaan internet. Pada setiap tahun  penggunaan internet  mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan.  Menurut data APJII  (Asosiasi Pengguna Jasa Internet Indonesia), terdapat 88,11 juta jiwa pengguna internet di tahun 2014  yang  ada  di  Indonesia  atau  kurang  lebih  34,9%  dari  jumlah  populasi  penduduk Indonesia.  84%  dari  jumlah  tersebut  minimal  dalam  satu  hari  sekali  melakukan  akses internet. Rata-rata waktu yang dihabiskan untuk menjelajah di internet adalah 5,5 jam. Data tersebut apabila ditinjau dari segi peningkatan dalam jumlah pengguna internet serta lamanya durasi waktu yang dapat dihabiskan oleh masyarakat dalam penggunaan internet merupakan data yang menggembirakan.
Dibalik  meningkatnya  penggunaan  internet  oleh  masyarakat  Indonesia,  namun terdapat  fakta  bahwa  ternyata  kasus-kasus  cyberbullying  juga  mengalami  peningkatan yang  cukup  tajam.  Cyberbullying  merupakan  semua  bentuk  dari  kekerasan  atau perundungan yang dialami oleh anak-anak atau remaja yang dilakukan oleh anak seusia mereka  melalui  media  internet  dan  memanfaatkan  teknologi  informasi.  Cyberbullying merupakan  tindakan  perundungan  yang  bertujuan  menghina,  mengejek,  menekan, menakut-nakuti  atau  bahkan  mempermalukan  korban  melalui  teknologi  digital  dan jaringan internet.
Apabila  dibandingkan,  cyberbullying  lebih  mudah  untuk  dilakukan  dari  pada bullying secara tatap muka atau cara yang konvensional. Hal ini dikerenakan para pelaku bullying  tidak  harus  menghadapi  korban  secara  langsung  tetapi  mereka  tetap  dapat menggunakan  perkataan-perkataan  yang  buruk  walaupun  hanya  berada  dihadapan computer  atau  telpon  seluler.  Cyberbullying  diibaratkan  seperti  gunung  es,  tindakan cyberbullying  yang  terjadi  dalam  jangka  waktu  panjang  dan  terus-menerus  dapat mematikan  rasa  percaya  diri  korban,  merasa  gagal  dan  tidak  bersemangat  dalam menjalani aktivitas sehari-hari.
Fenomena cyberbullying yang telah sering terjadi pada era berkembangnya teknologi informasi  seperti  saat  ini,  namun  dampak  yang  dirasakan  oleh  korban  cyberbullying cukup  mengerikan.  Tidak  sedikit  korban  dari  perundungan  secara  online  ini  memilih untuk mengakhiri hidupnya dan anak-anak yang merupakan korban dari cyberbullying lebih rentan untuk meyakiti dirinya sendiri hingga melakukan bunuh diri. Jika melihat dampak yang ditimbulkan, maka semua tindakan yang mengarah ke cyberbullying dalam bentuk apapun tidak bisa dibenarkan dan ditoleransi.

## PENGGUNAAN DATA PADA TWITTER DALAM KLASIFIKASI DAN VISUALISASI CYBERBULLYING DENGAN ALGORITMA SVM ( SUPPORT VECTOR MACHINE )
Cyberbullying  dikategorikan  kedalam  beberapa  jenis,  yang  pertama  adalah  jenis flaming  yang  merupakan  sebuah  tindakan  atau  perilaku  yang  melakukan  pengiriman pesan  beisi  perkataan-perkataan  frontal  serta  kasar.  Lalu  pada  jenis  yang  kedua  ada harassment, tindakan ini merupakan kelanjutan dari flaming yang dilakukan dalam jangka panjang. Harassment dilakukan dengan berbalas pesan teks yang berisi kata-kata kasar dan makian, atau yang biasa juga dikenal dengan perang pesan teks. Selanjutnya ada jenis cyberbullying yang disebut denigration, jenis ini adalah tindakan penyebarluasan tenteng kejelekan  seseorang  di  dunia  internet.  Dengan  tujuan  untuk  merusak  repurtasi  korban yang dituju.
Ada juga tindakan atau perilaku yang sengaja mengirimkan pesan yang tidak pantas dengan berpura-pura menjadi orang lain, jenis ini dinamakan impersonation.  Terdapat jenis outing dan trickery yang merupakan tindakan dengan menyebarkan rahasia dan atau foto-foto yang merupakan koleksi pribadi korban. Serta dengan bujuk rayu dan tipu daya guna mendapatkan foto-foto pribadi dan rahasia tersebut. Dan ada jenis cyberstalking [1], jenis  ini  dilakukan  dengan  mengirimkan  ancaman  serta  pesan-pesan  melalui  media elektronik yang bersifat mengintimidasi.
Berdasarkan  hal  tersebut,  sangat  diperlukan  suatu  tindakan  dalam  melakukan pencegahan agar tindakan yang mengarah ke cyberbullying di Indonesia mampu dicegah dan tidak meluas khususnya terhadap anak-anak remaja. Pada penelitian ini, sumber data yang bisa dipergunakan salah satunya adalah media sosial yakni Twitter . Pada aplikasi Twitter, banyak informasi yang ditemukan, baik itu berupa pendapat, siaran warta berita, pernyataan, putusan dan aktivitas sehari-hari yang dikerjakan oleh seseorang. Suatu tweet akan diklasifikasikan apakan suatu tweet yang mengandung unsur cyberbullying masuk ke dalam kategori mana.

## 2. Tinjauan Pustaka
Cyberbullying  atau  perundungan  di  dunia  maya  adalah  perundungan  yang  terjadi secara online atau dengan memanfaatkan teknologi digital [1]. Cyberbullying merupakan perilaku  atau  tindakan  agresif  yang  dilakukan  secara  individu  ataupun  berkelompok dengam memanfaatkan media elektronik terhadap seseorang yang dianggap tidak akan memberikan perlawanan dan pembalasan akan tindakan tersebut, hal ini terjadi dari waktu ke  waktu  serta  berulang-ulang  dengan  tujuan  untuk  menakut-nakuti,  mempermalukan atau bahkan memancing kemarahan korban [2].
Cyberbullying  yang  terjadi  dalam  waktu  yang  lama  akan  menakibatkan  korban merasa depresi, mudah gelisah, tidak percaya diri, bahkan melakukan berbagai tindakan- tindakan  yang  membahayakan  dirinya  atau  bahkan  mencoba  mengakhiri  hidupnya. Tindakan cyberbullying ini bias terjadi dikarenakan lemahnya control akan diri sendiri, meniru tindakan orang lain atau bahkan sebenarnya pelaku tidak atau belum mengetahui bahwa  tindakan  yang  mereka  lakukan  terkait  cyberbullying  terdapat  resiko  hokum didalamnya. Namun hal ini tentu tidak lepas dari pesatnya perkembangan akan teknologi informasi termasuk didalamnya media sosial.
Media sosial merupakan media untuk berinteraksi dan bersosialisasi secara online. Dengan adanya media sosial membuat interaksi orang lintas wilayah dan waktu menjadi lebih  mudah,  akses  akan  informasi  juga  lebih  cepat  serta  tidak  sulit  dalam mengekspresikan diri. Salah satu media sosial yang cukup banyak penggunanya adalah media sosial twitter.
SVM  ( Support  Vector  Machine )  merupakan  sebuah  algoritma  yang  mampu memisahkan  dua  set  data  dari  dua  kelas  yang  berbeda  untuk  menemukan hyperplane .
Kelebihan dalam menggunakan algoritma SVM ini yaitu dapat menghasilkan suatu model dalam mengklasifikasikan data dengan baik walaupun data dilatih dengan menggunakan kumpulan data yang relative sedikit jumlahnya. Algoritma ini masuk ke dalam kategori Survised Learning, yang berarti bahwa data yang dipakai oleh mesin dalam mengenali pola merupakan data yang telah diberikan label sebelumnya.
Di Indonesia, penggunaan Twitter sangat beragam. Dari hanya sekedar mem-posting hal-hal yang berkaitan dengan aktivitas dan kegiatan sehari-hari sampai mengemukakan pendapat mengenai suatu masalah hingga banyak bermunculan penelitian-penelitian yang berkaitan dengan twitter.
Sistem klasifikasi yang menggunakan twitter adalah dengan membuat sebuah sistem dengan tujuan melakukan analisa serta  permodelan data dengan menggunakan klasifikasi topik serta visualisasi statistik data yang terdapat pada twitter di indonesia yang diambil secara realtime serta menggunakan Elasticseacrh dan Kibana [3] . . Penelitian  ini  menerapkan  konsep text  mining dengan  metode  klasifikasi  data. Adapaun tahapannya yaitu data yang yang digunakan berupa text , kemudian data tersebut masuk ke tahap preprocessing , dan selanjutnya akan ditranformasikan ke data yang sesuai dengan yang dibutuhkan. Feature selection akan memilah data sesuai dengan kemiripan antar  data.  Terakhir, mining atau pattern  discovery dan interpretation .  Urutan  proses dalam melakukan text mining ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Prosedur Text Mining [4] .
Gambar  1  merupakan  urutan  dari  langkah-langkah  dalam  melakukan text  mining yang penjelasannya bias dilihat sebagai berikut.

## 2.1 Pengumpulan data
Tahapan  pertama  pada  proses text  mining adalah  pengumpulan  data  dalam  bentuk text .  Data-data  tersebut  didapatkan  dan  dikumpulkan  melalui  berbagai  sumber  data contohnya dari database perusahaan, media sosial, serta berbagai sumber lainnya . Data- data yang telah berhasil dikumpulkan bisa dijadikan data uji ataupun data latih dalam text mining .

## 2.2 Preprocessing
Setelah  data  berhasil  dikumpulkan,  maka  langkah  berikutnya  adalah  dengan melakukan pembersihan data atau preprocessing . Setelah semua data didapatkan, makan

## PENGGUNAAN DATA PADA TWITTER DALAM KLASIFIKASI DAN VISUALISASI CYBERBULLYING DENGAN ALGORITMA SVM ( SUPPORT VECTOR MACHINE )
data  tersebut  terlebih  dahulu  perlu  untuk  dibersihkan  dari  simbol  sampah  atau  simbol serta karakter yang tidak dibutuhkan.

## 2.3 Transformation
Setelah data dibersihkan maka selanjutnya data-data tersebut akan ditransformasi atau direpresentasikan menjadi bentuk data yang lain. Secara umum, metode bag of words dan vector  space merupakan  metode  yang  dipergunakan  pada  tahap  transformasi  data  ini . Yang dimaksud dengan Bag of words yaitu metode dalam mentransformasikan data yang menunjukan frekuensi kemunculan kata tersebut dengan mengubah data menjadi dalam bentuk angka [5] .
Sedangkan  yang  dimaksud  dengan  metode vector  space yaitu  suatu metode  dalam transformasi data yang berkerja dengan melakukan perhitungan bobot terhadap sebuah kata. Dalam melakukan perhitungan bobot terhadap suatu kata adalah dilakukan dengan menghitung  seberapa  sering  kata  tersebut  muncul  yang  dikalikan  dengan inverse document  frequency (IDF) , atau  yang  lebih  sering  disebut  dengan  TF-IDF . Dalam menghitung (TF)  dilakukan  melalui  perhitungan  akan  kehadiran  kata  dalam  suatu paragraf  atau  kalimat,  namun  untuk  mendapatkan  nilai  IDF,  maka  dibuat  dengan perhitungan melalui persamaan berikut.
𝐼𝐷𝐹(𝑤 ) = log (𝑛/𝐷𝐹(𝑤 )) (1)
𝑛: Total keseluruhan dokumen atau kalimat dalam suatu kumpulan.
𝑤 : Kata atau feature yang nilai bobotnya akan kita cari.
𝐷𝐹(𝑤 ): Total dokumen dimana kata (w i ) muncul.
Sesudah nilai TF dan IDF didapatkan, maka nilai TFIDF diperoleh melalui hasil kali dari keduanya yaitu
TFIDF = TF x IDF (2)

## 2.4 Feature Selection
Data  teks  telah  diubah  bentuknya  dalam  langkah  transformation  sebelumnya.  Dari hasil perubahan bentuk data itu maka akan dapat dilihat nilai setiap kata, hsl ini berarti menunjukkan  apakah  kata  tersebut  perlu  atau  tidak.  Sehingga  dalam  tahap feature selections , apabila terdapat kata yang tidak perlu maka kata tersebut akan diabaikan atau dihilangkan sehingga yang tersisa kata-kata yang perlu dan layak.

## 2.5 Mining / Pattern Discovery
Di tahap mining/pattern discovery, untuk mendapatkan pengetahuan yang terkandung dalam  suatu  data  maka  data-data  yang  ada  tersebut  akan  diolah.  Klasifikasi  dengan algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machine )  merupakan  teknik  mining  yang  akan dipergunakan  dalam  penelitian  ini.  Cara kerja  SVM  dalam  melakukan  klasifikasi  data adalah dengan cara membentuk garis hyperplane .
Gambar 2 Hyperplane [6] .
Dari Gambar 2 tersebut, dapat dilihat bagaimana hyperplane melakukan pembagian data menjadi 2 kelas. Apabila ada data yang masuk dan data tersebut berada di sebelah kiri dari garis maka data apapun yang masuk akan di klasifikasikan menjadi kelompok merah dan apabila data berada pada kanan garis maka data tersebut akan diklasifikasikan menjadi  kelompok  hijau.  Secara  teori,  dalam  melakukan  klasifikasi  untuk  2  kelas dipergunakan SVM. Akan tetapi dengan menggunakan 2 buah strategi yaitu yang pertama strategi one-vs-one dan yang kedua adalah one-vs-all , maka klasifikasi yang ada tersebut bisa dikembangkan lagi menjadi banyak kelas .
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  strategi one-vs-all yang  merupakan  strategi  yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 3 Strategi One-VS-All [7] .
n buah kelas akan dilatih dalam strategi one vs all (n merupakan banyaknya kelas) dengan mempergunakan keseluruhan data yang ada, dari setiap data strategi one vs all akan  dilakukan  pelatihan  terhadap  suatu  kelas  dengan  menggunakan  data  yang  lain. Kemudian, proses tersebut mendapatkan garis hyperplane yang membedakan antara satu kelas dengan kelas yang lain seperti pada Gambar 3.

## 2.6 Interpretation / Evaluation
Hasil  dari  tahap  sebelumnya  adalah mining yang  kemudian  akan  dievaluasi  serta diterjemahkan. Tahapan ini bertujuan agar kebenarannya dapat diketahui. Apabila hasil yang telah didapat adalah mendekati acuan atau benar tepat maka itu artinya hasil yang diperoleh  bisa  dikatakan  valid  sehingga  sistem  tersebut  juga  dapat  digunakan  dalam klasifikasi lainnya.

## 3.  Metodologi Penelitian
Dalam  melakukan  pembangunan  sebuah  sistem  klasifikasi  dan  visualisasi  perlu dilakukan beberapa langkah-langkah berikut ini, yaitu:

## PENGGUNAAN DATA PADA TWITTER DALAM KLASIFIKASI DAN VISUALISASI CYBERBULLYING DENGAN ALGORITMA SVM ( SUPPORT VECTOR MACHINE )

## 3.1 Studi Literature
Pada  penelitian  ini,  langkah  yang  pertama  dilakukan  adalah  studi literature pada sejumlah  kajian  yang  ada  kaitannya  dengan  pokok  bahasan  mengenai  klasifikasi, visualisasi, cyberbullying dan Twitter .

## 3.2 Pengumpulan Data
Setelah  studi  literature  selesai  dilakukan  langkah  selanjutnya  adalah  dengan melakukan  pengumpulan  data tweet .  Suatu  program Python dengan library  Tweepy digunakan  dalam  melakukan  pengumpulan  data tweet tersebut.  Setelah  dikumpulkan, tweet tersebut akan dimasukkan ke dalam dokumen dengan format data teks yang ber- extention * txt. Data Tweet tersebut  akan  digunakan  untuk  memvalidasi  serta menghasilkan sistem data training

## 3.3 Perancangan Sistem
Dalam tahap perancangan sistem, tahapan-tahapanyang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Perancangan Sistem
Sesuai  dengan  langkah-langkah  yang  ada  pada Gambar  4,  semua  data tweet yang telah dikumpulkan sebelumnya, akan diproses seperti berikut ini:

## 3.3.1 Preprocessing
Dengan  melihat  struktur  data,  data  yang  telah  didapatkan  sebelumnya  akan dibersihkan di dalam tahap preprocessing . Adapun, manfaat dari proses ini adalah untuk menghilangkan berbagai huruf yang tidak diperlukan pada tweet sehingga huruf/karakter tersebut  bisa  saja  menimbulkan  gangguan  pada  proses  klasifikasi  data  nantinya.  Pada penelitian ini, tahap-tahap preprocessing yang dilakukan yaitu sebagai berikut.
1. Lower case : seluruh tweet akan diubah menjadi lower case
2. Trash symbol dihapus: yang dimaksud Trash symbol di sini yaitu berbagai tanda yang  tidak  mempunyai  makna  serta  apabila  dibiarkan  bisa  memberikan  dampak kesalahan  terhadap  klasifikasi.  Sehingga  berbagai  symbol  sampah  tersebut  perlu dihapuskan.  Berbagai  symbol  sampah  yang  akan  dihapuskan  pada  penelitian  ini antara  lain: emoticons ,  tanda  kurung, underscore  (“_”) , hashtag  (”#”) ,  URL, mentions (“@“.
3. Hapus stopword: disamping berbagai simbol sampah yang tidak mempunyai arti, berbagai  kata-kata  yang  juga  tidak  mempunyai  arti  ( stopword )  juga  perlu  untuk dihilangkan.
3.3.2 Membentuk data training
Setelah preprocessing selesai pada data tweet dan diperoleh data yang seluruh kata- katanya tidak mempunyai arti serta simbol-simbol sampah, berikutnya akan dipergunakan agar  data  latih  dapat  terbentuk.  Data  latih  merupakan  data  yang  dipergunakan  dalam melatih mesin supaya bisa mengenali pola. Atau dengan kata lain, data training ini akan dipergunakan  sebagai  salah  satu  unsur  dalam  pembuatan  model.  Dalam  penelitian  ini guna  melakukan  pembentukan  data  latih  akan  diambil  200 tweet terpilih  yang  telah dibersihkan sebelumnya.
Setelah  dipilih  200 tweet untuk  setiap  kategorinya,  langkah  berikutnya  yaitu memberikan  label  yang  sesuai  dengan  nama  dari  kategorinya  terhadap tweet tersebut. Dalam  pemberian  label  kategori,  semua tweet yang  telah  terpilih  kemudian  akan diletakkan  di  dalam  sebuah  editor  table,  contohnya LibreOffice  Calc atau MS.Excel . Tweet tersebut kemudian diletakkan di kolom sesudah kolom label, selanjutnya file editor table tersebut disimpan kedalam bentuk file yang betipe *.csv.

## 3.3.3 Train Data
Tahapan ini berguna untuk melatih data dengan menggunakan sebuah classifier yaitu SVM.  Pelatihan  pada  data  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  sebuah  program  yang dibuat dengan menggunakan yaitu python. Program tersebut menerapkan 2 buah library yaitu  ScikitLearn library dan NLTK library . Adapaun hasil nya adalah berupa sebuah model dalam bentuk klasifikasi yang tersimpan menggunakan bentuk data pickle . Suatu mesin classifier yang  bisa  diimplementasikan  guna  melakukan  klasifikasi  pada  data streaming tweet disebut Model klasifikasi .

## 3.3.4 Validasi dan Implementasi Model
Proses  validasi  digunakan  untuk  mengetahui  validitas  terhadap  suatu  model  yang dihasilkan.  Di  dalam  proses  validasi tweet yang  akan  dilakukan  pengujian,  maka sebelumnya harus dipilih terlebih dulu dari seluruh tweet yang telah terkumpul melalui proses pengumpulan tweet pada setiap kategori dengan tweet yang berjumlah sama adalah masing-masing 50 tweet . Selanjutnya semua tweet yang telah terkumpul akan dilakukan klasifikasi dengan menggunakan model. Hasil yang didapatkan akan dievaluasi dengan cara  manual,  kemudian  hasil  evaluasi  secara  manual  tersebut  akan  dianalisis  dengan

## PENGGUNAAN DATA PADA TWITTER DALAM KLASIFIKASI DAN VISUALISASI CYBERBULLYING DENGAN ALGORITMA SVM ( SUPPORT VECTOR MACHINE )
menggunakan confusion matrix untuk melihat apakah klasifikasi benar atau salah. Model tersebut dapat dikategorikan layak untuk diterapkanApabila persentase nilai akurasi yang didapatkan  tinggi  (di  atas  85%)  [8] . Model  akan  langsung  dipergunakan  ditahapan implementasi  sistem  guna  untuk  mengklasifikasikan streaming tweet ,  apabila  model tersebut telah layak untuk diterapkan .

## 3.4 Implementasi Sistem
Di  tahapan  implementasi  sistem  ini  model  yang  telah  dihasilkan  akan  langsung dipergunakan  dalam  mengklasifikasi tweet  streaming .  Langkah-langkah  dalam mengklasifikasi tweet  streaming yang  akan  dilakukan  terlihat  pada  diagram  alir  di Gambar 5.

## Gambar 5 Implementasi Sistem
Sesuai dengan apa yang terlihat pada Gambar 5, langkah-langkah yang akan dilakukan dalam implementasi sistem adalah seperti berikut ini

## 3.4.1 Mengakses Twitter
Yang  perlu  dipahami  disini  adalah  bahwa  dalam  melakukan  pengaksesan Twitter yaitu pengaksesan melalui Streaming API. Agar memperoleh akses di Twitter Streaming API, maka harus telah memiliki consumer key dan access token terlebih dahulu. Untuk bisa memperoleh consumer key dan access token, harus mendaftar di aplikasi Twitter Apps pada alamat https//apps.twitter.com/ terlebih dahulu [9].

## 3.4.2 Preprocessing
Pada  perancangan  sistem  terdapat Preprocessing ,  begitu  juga  pada  implementasi sistem, keduanya sama. Tetapi terdapat perbedaan di antara keduannya yaitu ditambahkan mekanisme pembersihan data melalui cara mengganti semua kata-kata singkatan menjadi
kata  yang  memang  seharusnya  atau  tidak  disingkat  di  dalam  implementasi  sistem. Pergantian tersebut dilakukan karena di dalam tahapan implementasi sistem, data yang didapatkan  merupakan  data streaming  tweet atau  bukan  data  yang  bisa  di- edit secara manual apabila terdeteksi adanya kesalahan dalam penulisan.

## 3.4.3 Klasifikasi dengan Model
Model yang dalam proses perancangan sebelumnya telah dibuat akan dipergunakan pada tahap klasifikasi dengan model ini sesudah model proses klasifikasi akan berjalan. Ini tentang bagaimana hasil dari klasifikasi ditentukan oleh model yang telah dibuat dan tentang  bagaimana  proses  klasifikasi  dilaksanakan.  Model  yang  telah  dibentuk dianalogikan mesin yang sudah terlatih dalam mengklasifikasikan tweet.

## 3.4.4 Penambahan Informasi
Tweet yang  berlabel  merupakan  hasil  yang  didapatkan  melalui  proses  klasifikasi dengan menggunakan model. Pada tweet berlabel terdapat informasi yang berupa kata- kata  yang  mengandung  unsur  cyberbullying  tetapi  terkadang  juga  tidak.  Pengambilan informasi mengenai kata-kata yang mengandung unsur cyberbullying dari tweet berlabel tersebut,  dilakukan  melalui  cara  mencocokkan list kata-kata  yang  mengandung  unsur cyberbullying dengan tweet . Tweet yang dimaksud dalam tahapan ini merupakan tweet yang telah diberikan label sesuai dengan kategori. Selanjutnya dalam penentuan list kata- kata  mana  saja  yang  akan  dipergunakan  kemudian  terhadap  tiap-tiap  elemen  dari list tersebut akan dilakukan pencocokan terhadap kata yang ada pada tweet , maka digunakan label kategori dari tweet. Apabila elemen list kata-kata tersebut terdapat pada tweet maka elemen  tersebut  akan  dijadikan  sebagai  informasi  kata-kata  yang  mengandung  unsur cyberbullying.

## 3.4.5 Simpan di Elasticsearch
Sesudah  pemberian  label  pada tweet, langkah  berikutnya  yaitu  dengan  melakukan penyimpanan hasil keseluruhan ke dalam elasticsearch. Namun tidak semua hasil yang ada kemudian akan dimasukkan ke dalam Elasticsearch . Semua Tweet yang mempunyai label Tidak  Tahu tidak  akan  dimasukkan  dalam Elasticsearch .  Ini  dikarenakan mengingat  bahwa  jumlah tweet dengan  topik  diluar  cyberbullying  banyak  sekali didapatkan serta di dalamnya juga tidak terdapat informasi tentanf unsur cyberbullying apapun,  oleh  karenanya  akan  lebih  baik  apabila  tidak  perlu  dimasukkan  dalam Elasticsearch . Harus ditentukan mapping dari data tersebut terlebih dahulu apabila akan menyimpan  data  ke  dalam  elasticsearch.  Gambar 6 merupakan mapping Elasticsearch yang digunakan di penelitian ini.
Gambar 6 Mapping Index

## PENGGUNAAN DATA PADA TWITTER DALAM KLASIFIKASI DAN VISUALISASI CYBERBULLYING DENGAN ALGORITMA SVM ( SUPPORT VECTOR MACHINE )
Terdapat data yang memang sengaja tidak dimasukkan ke dalam mapping di atas, yaitu data informasi tambahan. Ini dilakukan secara sengaja dengan tujuan supaya data informasi tambahan secara otomatis mempunyai attribute aggregations sebagai keyword karena telah dilakukan mapping oleh Elasticsearch.
3.4.6 Visualisasikan di Kibana
Apabila  telah  dilakukan  penyimpanan  data  di  dalam Elasticsearch ,  selanjutnya dilakukan  visualisasi  terhadap  data  yang  ada  di  dalam Elasticsearch sebagai  tahapan terkahir . Harus  dilakukan  pengaksesan Index terlebih  dahulu  apabila  akan  melakukan visualisasi, selanjutnya dapat divisualisasikan data yang terdapat di dalam index . Terdapat beberapa  menu  dalam  Kibana  dalam  membuat  visualisasi,  berikut  ini  merupakan beberapa menu utama yang dipergunakan dalam memvisualisasikan data.
a. Menu Management : menu ini mempunyai fungsi untuk menentukan index  mana yang akan divisualisasi,
b. Menu Visualize :  menu  ini  memiliki  fungsi  dalam  membuat  visualisasi  terhadap data, jenis visualisasi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah diagram pie , table, serta diagram garis.
c. Menu Dashboard : menu ini mempunyai fungsi sebagai tempat dalam meletakkan beberapa jenis visualisasi dalam satu panel saja.
Dalam melakukan visualisasi dalam Kibana pun termasuk dalam kategori tidak sulit dikarenakan  dalam  proses  pembuatan  visualisasinya  tidak  memerlukan  ketrampilan programming dan hanya perlu menekan beberapa tombol saja. Gambaran data tweet di dalam visualisasi Kibana ini merupakan hasil akhir dari sistem ini.

## 4.  Hasil dan Pembahasan
Sistem  secara  garis  besar  terbagi  menjadi  2  bagian  yaitu  klasifikasi  data  dan visualisasi data. Pada sistem klasifikasi data mempunyai tugas dalam  pengolahan data menjadi hasil, sedangkan sistem visualisasi data mempunyai tugas dalam menampilkan hasil dari data yang telah diolah pada sistem klasifikasi data. Klasifikasi data mempunyai analisis hasil sebagai berikut.

## A. Analisis Klasifikasi
Dari kumpulan data tweet yang telah dikumpulkan sebelumnya dipilih 50 tweet dalam proses  validasi.  50 tweet yang  terpilih  tersebut  merupakan tweet aktual  dari  setiap kategori.  Kemudian  semua tweet tersebut  akan  dilakukan  proses  klasifikasi  di  dalam sistem. Selanjutnya hasil dari klasifikasi tersebut akan dianalisis dengan menggunakan confusion matrix . Tabel 1 adalah tampilan dari confusion matrix yang telah dipergunakan dalam melakukan analisis hasil klasifikasi.
TABEL 1. C ONFUSION MATRIX
Tabel  1  merupakan confusion  matrix dari  hasil  analisis  50 tweet yang  telah terprediksi atau terklasifikasi. Setiap cell perpotongan dari data yang telah terklasifikasi atau  terprediksi  terhadap  data  actual,  hal  ini  menampilkan  jumlah tweet yang  telah terprediksi/terklasifikasi pada data aktualnya, contohnya  dari  50 data tweet yang  telah terklasifikasi/terprediksi wisata keluarga, terdapat nilai 1 pada cell perpotongan dengan kecacatan. Ini artinya ada 1 tweet yang masuk ke dalam klasifikasi umum tetapi termasuk ke dalam kategori kecacatan.
Langkah selanjutnya yang harus dilakukan setelah proses anilisis confusion matrix yaitu dengan menentukan TP, TN, FP, dan FN yang penjelasannya dapat dilihat sebagai berikut:
1. TP ( True Positive ): sistem telah mengklasifikasi data yang dimaksud secara benar dengan data aktualnya. Atau lebih tepatnya TP adalah cell perpotongan yang ada pada titik diagonal confusion matrix kelas yang bersangkutan tersebut.
2. TN ( True Negative ): sistem mengklasifikasikan data yang dimaksud sebagai data yang  ditolak  terhadap  suatu  kelas  dikarenakan  data  tersebut  memang  bukan merupakan bagian dari kelas tersebut. TN adalah total keseluruhan jumlah nilai di confusion matrix , terkecuali pada kolom serta baris yang dimaksud.
3. FP  ( False  Positive ):  data  aktual  atau  data    sebenarnya  tidak  termasuk  ke  dalam bagian dari kelas tersebut atau bisa disebut false alarm akan tetapi diklasifikasikan di dalam suatu kelas Pada confusion matrix, FP adalah  total keseluruhan nilai yang terdapat pada satu kolom terkecuali cell diagonal pada kelas bersangkutan.
4. FN ( False Negative ): data aktual yang sebenarnya masuk ke dalamkategori bagian dari kelas tersebut atau biasa juga dikenal dengan missing tetapi di dalam confusion matrix data tersebut diklasifikasikan sebagai data yang ditolak pada suatu kelas , FN adalah  total  keseluruhan  nilai  dalam  satu  baris  selain cell diagonal  kelas  yang bersangkutan.[10].
Dalam memperoleh nilai akurasi, presisi, recall , dan f - score dipergunakan nilai TP, FP, FN, dan TN dengan rumus sebagai berikut.
a) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁)/(𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁)
b) P 𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑜𝑛 = 𝑇𝑃/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃)
c) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁)
d) 𝐹 = (2 × 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)/(𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙).
Sehingga didapatkan nilai akurasi, presisi, recall, serta f-score pada Tabel 2.
TABEL 2. HASIL VALIDASI Kategori Akurasi Presisi Recall F-Score Hewan 0.974212034 0.9 0.918367347 0.909090909 Psikologis 0.985673352 0.9 1 0.947368421 Kecacatan 0.985673352 0.92 0.978723404 0.948453608 Umum 0.979942693 0.86 1 0.924731183 Sikap 0.977077364 0.86 0.977272727 0.914893617 Tidak Tahu 0.891117479 0.98 0.569767442 0.720588235 Rata-Rata 0.980420248 0.9033 0.907355153 0.894187662
Dari Tabel 2 bisa dilihat dan diketahui bahwa sistem klasifikasi data mempunyai nilai rata-rata  akurasi  dalam  persen  sebesar  98.04%,  rata-rata  presisi  dalam  persen  sebesar
90.33%, rata-rata recall dalam persen sebesar 90.73%, dan rata-rata f-score dalam persen sebesar 89.41%. Nilai tersebut dapat dikatakan bahwa sistem klasifikasi tersebut valid dan tergolong ke dalam nilai yang tinggi dan [8] .

## B. Analisis Visualisasi
Semua data yang telah masuk ke dalam Elasticsearch kemudian akan divisualisasikan ke  dalam  bentuk  garis,  diagram  pie,  serta  tabel.  Setelah  itu  semua  visualisasi  tersebut ditampilkan dalam Dashboard Kibana seperti yang ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Dashboard
Dashboard pada  Gambar  7  merupakan  visualisasi  hasil  pengambilan  data tweet stream yang dimulai dari tanggal 28 November 2022 sampai dengan tanggal 7 Februari 2023.  Pada  Gambar  7,  visualisasi  garis  yang  terlihat  menunjukkan  bahwa  perubahan jumlah tweet di seluruh kategori yang ada mengalami kecenderungan yang tetap antara satu kategori dengan kategori lainnya. Apabila ditinjau berlandaskan waktu dapat dilihat apabila mulai tanggal tanggal 30 November 2022 sampai tanggal 3 Februari 2023 terdapat peningkatan tweet dalam tiap-tiap kategori yang ada.
Dapat  diketahui  melalui  diagram  pie  bahwa  perbandingan  dalam  jumlah tweet disetiap kategori, Hewan mempunyai persentase tweet sebesar 30%, Psikologi 19.97%, Kecacatan  19.09%,  Umum  15.39%,  Sikap  10.45%  dan  Tidak  Tahu  5.1%.  Namun  di visualisasi tabel, unsur cyberbullying yang mempunyai tweet paling banyak pada setiap kategori  cyberbullying  adalah  Tolol,  Gila,  Jelek,  Setan  dan  Goblok.  Sedangkan  unsur cyberbullying terendah dari tiap kategori adalah Keparat, Udik, Idiot, dan Bejad.

## 5.    Kesimpulan
Melalui  semua  data  yang  didapat,  bisa  diketahui  jika  unsur  cyberbullying  dengan kategori yang paling tinggi menuju yang paling rendah secara berurutan yaitu: Psikologi, Umum,  Kecatatan  dan  Sikap  dengan  frekuensi  tweet  yang  paling  tinggi  pada  setiap kategori dengan berurutan berdasarkan pada urutan kategori unsur cyberbullying yaitu: Tolol, Gila, Jelek, Setan dan Goblok.. Sedangkan unsur cyberbullying terendah dari tiap kategori adalah Keparat, Udik, Idiot, dan Bejad.

## 6.    Saran
Sistem ini tentu masih memiliki kelemahan, yaitu sistem belum mampu secara benar melakukan  klasifikasi tweet yang  mempunyai  label “non-cyberbullying” dimana  di dalam  tweet  tersebut  mengandung  kata  kunci  cyberbullying  ataupun  nama  unsur cyberbullying. Berdasarkan hal tersebut maka saran yang dapat diberikan yaitu dengan adanya  penambahan  sistem  yang  dapat  berfungsi  dalam  mendeteksi  kata  unsur  selain cyberbullying  sesudah  proses  klasifikasi  data  dilakukan.  Misalnya  didapatkan tweet berikut ini “ gendut , maka tweet tersebut akan diberikan label cyberbullying oleh sistem klasifikasi. Langkah selanjutnya, hasil dari klasifikasi yang dilakukan sistem klasifikasi tersebut akan dilakukan pemeriksaan kembali menggunakan sebuah sistem  yang dapat melakukan  pendeteksian  unsur  selain  cyberbullying.  Tugas  dari  sistem  tersebut  yaitu akan  melakukan  pendeteksian  terhadap  kata-kata  yang  memiliki  unsur  selain cyberbullying seperti: “tempat”, “pekerjaan”, “bentuk tubuh” , dan sebagainya yang ada  di  dalam tweet .  Apabila tweet tersebut  telah dideteksi  mempunyai  kata-kata  yang mempuntai  ciri-ciri  unsur  selain  cyberbullying,  maka  label  dari  tweet  tersebut  akan diganti menjadi “tidaktahu”

## Referensi
[1]  Rumra,  N.,  &  Rahayu,  B.  (2021).  Perilaku  Cyberbullying  pada  Remaja. Jurnal Ilmiah  Kesehatan  Jiwa , 3 (1),  41-48.  Retrieved  from  https://jurnal.rs- amino.jatengprov.go.id/index.php/JIKJ/article/view/32.
[2]  Rahayu,  flourensia  sapty.  (2013).  CYBERBULLYING  SEBAGAI  DAMPAK NEGATIF PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI. Jurnal Sistem
Informasi , 8 (1), 22-31. https://doi.org/10.21609/jsi.v8i1.321
[3]  sinaga silvia, “Visualisasi Data Twitter Menggunakan Elasticsearch, Logstash, Dan Kibana,” universitas gajah mada, 2015.
[4]  K. Lokesh and B. Parul Kalra, “Text Mining: Concept, Process, and Applications,” Glob. Res. Comput. Sci. , vol. 4, p. 3, 2013.
[5]  M. Yazici, “Deriving insight from text mining and machine learning | IBM Big Data &amp;  Analytics  Hub,” IBM  Bigdata  &  Analitic ,  2014.  [Online].  Available: http://www.ibmbigdatahub.com/blog/deriving-insight-text-mining-and-machine- learning. [Accessed: 28-Jan-2018].
[6]  statistika,  “Support  Vector  Machines  (SVM)  Introductory  Overview,” Quest Software Inc , 2017. [Online]. Available: http://www.statsoft.com/Textbook/Support- Vector-Machines. [Accessed: 28-Jan-2018].
[7]  B. Aisen, “A Comparison of Multiclass SVM Methods,” MIT . [Online]. Available: courses.media.mit.edu/2006fall/mas622j/Projects/aisen-project/. [Accessed: 19-Feb- 2017].
[8]  f.  w.  pramudita,  “Accuracy  Assessment  Untuk  Kelas  Klasifikasi  Terbimbing (Supervised  Classification)  dan  Klasifikasi  Tak  Terbimbing  (Unsupervised Classification) Kota Bogor,” bogor, 2015.
[9]  Y.  Yudiyanti  and  S.  Rahayu,  “Peran  Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan  Kota Yogyakarta Dalam Membangun Pariwisata Berbasis Masyarakat (Community Based Tourism).” yogyakarta, 2013.
[10] T. Y. and K. A. Y. Fukushima, “Audience Ratings Prediction of TV Dramas Based On Cast and Their Popularity,” IEEE Second Int. Conf. Multimed. Big Data , pp. 279– 286, 2016.