17

## Text Mining: Sistem Prediksi Cyberbullying
pada Platform Twitter Menggunakan Perbandingan Logistic Regression, KNN , dan

## Naive Bayes
Aditya Erlangga Wibowo 1 , Alpian Khairi 2 , Hildiana Humairoh 1 , M Irvin Fadillah 1 , M. Jordy Dwi Hartawan 1
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, 2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Palembang, Indonesia Penulis korespondensi: adityaerlangga2003@gmail.com
Abstrak — Kemajuan pesat teknologi dan sosial media bisa memudahkan orang-orang untuk berkomunikasi dan juga  memberikan  informasi.  Namun  sosial  media  dapat  membagikan  efek  negatif  melalui  cara  membuat  ketikan negatif atau komentar yang semaunya yang bertujuan untuk merendahkan bahkan menjatuhkan seseorang tanpa melihat  perasaan  orang  tersebut.  Hal  itulah  yang  membuat  terjadinya  aktivitas  kekerasan  di  dalam  ruang  siber (Cyberbullying).  Beranjak  dari  permasalahan  tersebut  tentunya  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat mengklasifikasi  komentar  jahat  atau  bullying  di  media  sosial  Twitter.  Dengan  menggunakan  tiga  algoritma  yaitu Logistic Regression, K-Nearest Neighbor (KNN), dan Naive Bayes classification, maka kita dapat menentukan apakah komentar  tersebut  mengandung  makna  bullying  atau  tidak.  Jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  10535  data, dimana  6114  terdefinisi  sebagai  teks  non-bullying  dan  4421  data  terdefinisi  mengandung  makna  bullying. Prosedurnya  adalah  dengan  mengurangi  peluang  dari  setiap  kata  baru  berdasarkan  class  dan  perkalian  class conditional  probability.  Dari  hasil  pengujian  memakai  dataset  "komentar  cyberbullying"  yang  diperoleh  dari Algoritma Data Science School. Hasil terbaik dari ketiga algoritma tersebut diperoleh dengan menggunakan metode Naive Bayes, dengan accuracy sebesar 80,73%, precision 77,55%, dan recall sebesar 85,07%.

## Kata Kunci
— Cyberbullying, Twitter, Dataset, Logistic Regression, KNN, Naive Bayes.
Abstract — Rapid advances in technology and social media can make it easier for people to communicate and also  provide  information.  However,  social  media  can  share  negative  effects  through  making  negative  typing  or comments  that  aim  to  demean  or  even  bring  someone  down  without  seeing  that  person's  feelings.  This  is  what makes violent activity in cyberspace (Cyberbullying). Moving on from these problems, of course, we need a system that can classify malicious comments or bullying on Twitter social media. By using three algorithms, namely Logistic Regression,  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  and  Naive  Bayes  classification,  we  can  determine  whether  the  comment contains the meaning of bullying or not. The amount of data used is 10535 data, of which 6114 are defined as non- bullying texts and 4421 data are defined as bullying. The procedure is to reduce the probability of each new word based on the class and the class conditional probability multiplication. From the test results using the "cyberbullying comments" dataset obtained from the Data Science School Algorithm. The best results from the three algorithms were obtained using the Naive Bayes method, with an accuracy of 80.73%, precision 77.55%, and recall of 85.07%.
Keywords — Cyberbullying, Twitter, Dataset, Logistic Regression, KNN, Naive Bayes.

## I. PENDAHULUAN
Media sosial saat ini banyak  digunakan baik oleh orang tua maupun anak-anak. Dengan bantuan teknologi internet,  masyarakat  umum  dapat  menemukan  dan  menerima  informasi  dengan  lebih  mudah.  Media  sosial menjadi  alat  yang  mempermudah  adanya  komunikasi.  Salah  satu  media  sosial  yang  banyak  dipergunakan terkhususnya di negara Indonesia adalah Twitter. Pengguna Twitter di Indonesia berjumlah 18,45 juta pada tahun 2022. Jumlah tersebut berarti 4,23% dari 436 juta pengguna aktif Twitter di seluruh dunia.[1] Namun tidak hanya memiliki dampak positif, dalam media Twitter ini juga mengandung dampak negatif, seperti adanya gambar atau tulisan  kasar  yang  dapat  diunggah  oleh  seseorang  kepada  orang  lain  (korban)  dengan  berbagai  maksud  dan tujuan yang tidak baik [2]. Terkadang banyak orang menjadikan Twitter sebagai akun alter ego (konteks alter ego berbentuk akun dengan perilaku tidak baik) kepada seseorang dengan maksud seperti mencemarkan nama baik korban  dan  menakut-nakuti  korban  sehingga  korban  dapat  merasa  malu  dan  tersakiti  secara  tidak  langsung. Bentuk tindakan tersebut merupakan salah satu bentuk bullying online.
Cyberbullying  adalah  bentuk  perilaku  tidak  menyenangkan  yang  dapat  dilakukan  seseorang  dalam  dunia maya.  Cyberbullying  dilakukan  dengan  sengaja  oleh  pelaku  terhadap  korban  dengan  mencapai  maksud  dan tujuan pelaku. Serangan yang dilakukan pelaku terus-menerus dapat dilayangkan kepada korban karena korban tidak dapat melindungi diri mereka dalam konteks elektronik (seperti email, blog, obrolan instan, dan pesan teks) karena tidak adanya larangan untuk meninggalkan komentar di kolom komentar. Korban dari tindak Cyberbullying akan dapat merasa tersakiti akibat perbuatan pelaku secara mental. Dari permasalahan ini, dilakukan penelitian agar dapat membangun sebuah sistem yang dapat mencegah dan memprediksi adanya tindakan Cyberbullying
A.E. Wibowo 1 et al., Text mining : sistem prediksi cyberbullying pada platform Twitter menggunakan perbandingan logistic regression , KNN, dan Naïve Bayes
di  Twitter.  Pendekatan  supervised  Machine  Learning  (ML)  digunakan  untuk  membandingkan  ketiga  metode Logistic Regression, KNN, dan Naive Bayes yang dapat digunakan untuk membantu pengklasifikasian teks atau komentar tidak menyenangkan di media sosial dengan berdasarkan data yang diambil berupa tweet bullying di Twitter.
Media sosial memiliki efek negatif, seperti memposting tulisan kejam atau mengunggah foto terkait individu lain  dengan  tujuan  menakut-nakuti  dan  merusak  citra  baik  korban  sedemikian  rupa  sehingga  korban  merasa terluka dan malu. Penelitian sebelumnya membahas mengenai komentar bullying pada platform instagram dan tidak  membandingkan  algoritma  lainnya  sedangkan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  pada  platform  twitter  yang notabene komentarnya lebih frontal dan dilakukan perbandingan dengan menggunakan tiga algoritma model [3]. Selanjutnya,  [4]  membahas  mengenai  komentar  bullying  pada  platform  facebook  dan  tidak  membandingkan algoritma  lainnya  sedangkan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  pada  platform  twitter  yang  notabene  komentarnya lebih frontal dan dilakukan perbandingan dengan menggunakan tiga algoritma model.
Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  melakukan  perbandingan  tingkat  akurasi  tiap  metode  untuk menemukan  kata  atau  gabungan kata yang  paling  berpotensi  digunakan  untuk melakukan  Cyberbullying  pada media sosial khususnya Twitter menggunakan perbandingan dari metode Logistic Regression, KNN, dan Naive Bayes. Kemudian dapat dilihat tingkat akurasi dari ketiga metode tersebut sehingga mempermudah pengembang untuk membuat sistem atau perangkat lunak yang dapat melakukan deteksi dini terhadap terjadinya Cyberbullying di media sosial.

## II. K AJIAN L ITERATUR
A. Cyberbullying
Kejahatan cyber  bullying merupakan  peristiwa  baru  yang  muncul  ketika  internet  berkembang  di  dunia khususnya  di  Indonesia.  Sebenarnya,  ada  berbagai  bentuk  kejahatan cyber  bullying yang  terjadi  di  Indonesia. Dengan demikian, kejahatan cyber bullying dapat dibagi menjadi empat bentuk. Pertama, pertengkaran dilakukan secara  online.  Biasanya,  menggunakan  kalimat  yang  mengandung  kemarahan  dan  kebencian.  Hal  ini  sangat sering  terjadi  di  media  sosial.  Akibatnya, pertengkaran  yang  dilakukan secara  online  adalah  hal  biasa. Kedua, tindak pidana pelecehan yang dilakukan di media sosial. penggunaan dari kata-kata kasar, dan kasar adalah ciri dari kejahatan ini. Ketiga, pencemaran nama baik merupakan kejahatan cyber bullying yang dapat dilakukan oleh mengunggah data, memberikan komentar negatif, menyebarkan gosip, dan rumor tentang sesuatu yang buruk dari seseorang untuk memberikan kesan negatif untuk orang itu [4]. Keempat, tindakan mengucilkan seseorang dari media massa. Sebagai demikian, peristiwa tersebut sering terjadi pada kelompok sosial pada umumnya.

## B. Logistic Regression
Logistic Regression atau bisa juga disebut Distribution Model adalah model prediksi pendekatan yang sama halnya seperti regresi linear atau sering disebut OLS atau Ordinary Least Square regression [5].  Perbedaannya berada pada variabel yang diteliti berskala dikotomi, regresi logistik, skala data numerik dengan kedua kategori, misalnya Benar atau Salah, Hangat atau Dingin, dan Terindikasi atau Tidak Terindikasi.
𝑙𝑜𝑔 𝑝(𝑥) 1 − 𝑝(𝑥) =   𝑎 0 + 𝑎. 𝑥
(1)

## C. KNN Model
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  algoritma  yang  mengambil  hasil  query  baru  untuk  diklasifikasikan.  KNN berfungsi untuk mencari jarak data estimasi terpendek antara nilai k-neighbor dari data latih [6]. Tujuan model ini untuk  mengklasifikasikan  objek  baru  yang  diambil  dari  atribut  dan  pola  latihan.  Hasil  uji  sampel  diambil  dan diklasifikasikan dari kategori KNN [7].
𝑃(𝑋 = 𝑥) = 1 𝑘 ∑ 𝐼(𝑦 (𝑖) = 𝑗) 𝑖∈𝐴 (2)

## D. Naive Bayes
Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi yang didasari oleh Bayes’ Theorem of Probability. Faktanya, teorema Bayes  sering  digunakan  pada  kehidupan  sehari-hari.  Naive  Bayes  juga  merupakan  prosedur  pemecahan pembelajaran yang memakai rule Bayes dan dugaan kuat bahwa aksesoris atau atribut dari kelasnya merupakan bentuk independen bersyarat. Meskipun dugaan independensi yang diuji seringkali diabaikan dalam praktiknya, model  Bayes  ini  masih  membagikan  tingkat  keakuratan  klasifikasi  yang  bersaing.  Digabungkan  dengan keefisienan komputasi dan banyak properti yang lebih gemar, ini  membuat Naive Bayes tersebar luas [8].
Teorema Bayes memiliki cara perhitungan kemungkinan posterior P (c| x) untuk P (c), P (x), juga P (x|c). Pada klasifikasi Naive Bayes, model menganggap efek hanya dari nilai prediktor (x) kelas tertentu (c)  tanpa bergantung pada value dari prediktor yang lain [7]. Bentuk persamaan algoritma Naive Bayes dapat dituliskan seperti yang ada di bawah ini.
(3)
Keterangan:
P(c|x) merupakan kemungkinan posterior kelas (target) pada prediktor.
P(c) merupakan kemungkinan kelas yang sebelumnya.
P(x|c) merupakan kemungkinan peluang kelas yang diberikan oleh prediktornya.
P(x) merupakan kemungkinan dari prediksi sebelumnya.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  merupakan  metode  empiris.  Dimana  percobaan  yang  dilakukan  berdasarkan pengamatan terhadap peristiwa atau kejadian nyata yang dialami. suDalam kasus ini melakukan percobaan dan pengamatan  dengan  didukung  beberapa  sumber  artikel  yang  relevan  antara  lain:  ScienceDirect,  SpringerLink, IEEE Xplore, Jurnal mengenai Machine Learning dan beberapa jurnal terbitan dari JSS ( Journal Smart System ). Artikel yang dipilih memenuhi kriteria inklusi, memiliki sifat empiris terhadap gambaran prediksi Cyberbullying.
B. Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset Data Science School Algorithm. Ini memiliki dua atribut fitur dengan deskripsi dan nilai ditampilkan pada Tabel 1. Dataset ini digunakan sebagai data training untuk bahasa  pemrograman  Python  dan  menggunakan  confusion  matrix  untuk  memvisualisasikan  hasil pengklasifikasian objek berupa prediksi bahwa sebuah tweet memiliki referensi negatif menggunakan pendekatan tiga  model,  yaitu  Distribution  Model,  KNN  Model,  dan  Naive  Bayes.  Dilakukan  pengujian  keakuratan  sistem prediksi hasil yang dibuat dengan menghitung persentase benar atau salah.
TABLE I.
F ITUR D ATASET No Atribut Deskripsi Nilai 1 bully Tweet terindikasi bullying atau tidak 0 = Tidak terindikasi 1 = Terindikasi 2 tweet Tweet atau text yang dikirim oleh pengguna twitter teks
C. Alur Prosedur Sistem
A.E. Wibowo 1 et al., Text mining : sistem prediksi cyberbullying pada platform Twitter menggunakan perbandingan logistic regression , KNN, dan Naïve Bayes
Gambar 1. Alur diagram memprediksi cyberbullying .
Pada penelitian ini, dirancang skema sistem prediksi yang terlihat pada Gambar 1 yang memiliki tujuan untuk mendapatkan  suatu  sistem  prediksi  bullying  [9],  alhasil  bisa  bermanfaat  untuk  memprediksi  adanya  kata  yang berindikasi makna bully. Adapun tahapan untuk mencari model yang paling baik untuk sistem prediksi text bullying ini sebagai berikut :
• Pertama data akan dibaca sebagai data tabel menggunakan tools bahasa pemrograman R
• Selanjutnya pada tahapan data wrangling data akan dimodifikasi bentuknya kedalam bentuk seharusnya agar data dapat diproses dengan lebih mudah.
• Selanjutnya  pada  data preprocessing data yang  masih  mentah  akan  dilakukan  pengolahan  lebih  lanjut agar data dapat diproses dengan baik. Data akan diubah kedalam format yang sesuai kemudian dilakukan pembersihan dan penyaringan agar informasi yang ada pada data akan lebih mudah ditafsirkan.
• Tahapan selanjutnya adalah cross validation, pada tahapan ini data akan dibagi menjadi 2 bagian yakni 80% data untuk proses training dan 20% data untuk memvalidasi kebaikan model. Hal ini diperlukan untuk melihat seberapa baik model machine learning yang telah dibuat dalam mengklasifikasikan data, sehingga jika model masih buruk dapat dilakukan tindakan lanjutan untuk memperbaiki atau mencari model yang lebih baik.
• Selanjutnya  setelah  data  telah  dilakukan  pengolahan  kedalam  bentuk  yang  sesuai,  maka  tahapan selanjutnya adalah modelling. Pada tahapan ini data train akan digunakan untuk melatih model machine learning menggunakan algoritma machine learning tertentu
• Setelah model machine learning didapatkan, hal yang akan dilakukan selanjutnya adalah memprediksi data test yang ada dan kemudian dilakukan pengukuran kebaikan model menggunakan confusion matrix antara hasil prediksi dan data asli untuk melihat seberapa baik model yang telah dibuat. Jika model masih kurang baik maka tahapan selanjutnya adalah melakukan perbaikan model atau mencari metode machine learning lainnya sampai menemukan model paling baik.

## IV.  H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dilakukan eksperimen dengan 3 algoritma yaitu Distribution, KNN,  dan Naive Bayes. Hal ini memiliki tujuan untuk melihat classifier mana yang paling cocok untuk mengklasifikasikan data sebelum diproses (preprocessing), melatih data, dan membuat prediksi data dengan menggunakan ketiga model yang dilatih dari proses pelatihan.

## A. Data Preprocessing
Dalam tahap Data Preprocessing, dataset yang digunakan akan melewati dua tahapan penting agar semua data, baik data pengujian dan data testing memiliki jenis yang sama [10]. Adapun tahap-tahap tersebut antara lain:
1) Text to Corpus, tahapan memindahkan dataset ke dalam bentuk Korpus.
2) Text Cleansing, tahapan ini berguna untuk memastikan bahwa data tweet yang dilakukan dalam penelitian tidak  mengandung  karakter-karakter  yang  tidak  dibutuhkan  seperti  spesial  karakter  (@,#,$)  dan  emoji. Dalam tahap Text Cleansing , memiliki beberapa tahapan. Hal yang pertama harus dilakukan yaitu:
• Case-folding , memastikan semua text dalam bentuk lowercase .
• Remove number, menghapus semua angka yang ada pada tweet.
• Remove stopwords , memastikan semua kata-kata yang tidak penting akan diabaikan selama training model dan pengujian.
• Remove  all  punctuation ,  menghapus  semua  karakter  spesial  seperti  @,  #,  dan  $.  Setelah  semua karakter spesial dihapus.
• Text Stemming , mereduksi setiap kata menjadi sebuah kata inti saja.
• Correction Spelling, melakukan koreksi ejaan kata-kata.
• Remove Emoticons and Emojis menghapus emoticon dan emoji yang terdapat dalam tweet.
• Remove White Space , menghapus tab, spasi, dan baris kosong yang tidak diperlukan
B. Pemisahan Data
Dataset yang digunakan dipisah menjadi data latih dan data test yang ditampilkan pada Tabel 2.
TABLE II. P ERBANDINGAN D ATA L ATIH DAN D ATA T ES Data Test Data Latih Total Persentase 20% 80% 100% Banyaknya 2107 8428 10535

## C. Training Data dan Testing Data
Data latih adalah fase data yang dipakai untuk memberi latihan kepada program yang kemudian  dijalankan untuk  membuat  prediksi sehingga  dapat  menemukan hubungan  antara  data yang  diberikan  dengan  data yang akan dites [7]. Data yang dipakai sebagai train data adalah 80 persen dari total data, yaitu 10535 data, sehingga data yang dipakai sebagai train data adalah 8428 data, dan sisanya digunakan untuk pengujian. Berikut adalah kode program data testing dan training data untuk Logistic Regression, Naive Bayes, dan KNN.
Gambar 2. Training data Logistic Regression Model
Gambar 3. Training data Naive Bayes Model
Gambar 4. Training data KNN Model

## D. Hasil Prediksi dan Confusion Matrix
Ketiga  model  dilakukan  pengujian  prediksi  terhadap  data  train  sebelumnya  menghasilkan  prediksi  yang berbeda-beda.  Model  yang  paling  banyak  melakukan prediksi  dengan  benar  adalah  Naive  Bayes  dengan  total prediksi benar sebesar 1701 dari 2107 total data test. Sedangkan model yang paling banyak melakukan prediksi yang salah adalah KNN dengan total prediksi salah sebesar 847 dari 2107 total data test. Berikut adalah visualisasi dari hasil prediksi ketiga model yang diuji.
A.E. Wibowo 1 et al., Text mining : sistem prediksi cyberbullying pada platform Twitter menggunakan perbandingan logistic regression , KNN, dan Naïve Bayes
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 (𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒  +  𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 (𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒  +  𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) (5) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 (𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒  +  𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒) (6)
Gambar 5. True label dan predicted label

## E. Tingkat Akurasi, Recall, Precision
Tingkat akurasi dari ketiga model didapatkan dengan menggunakan rumus total prediksi benar (true positive + true negative) dibagi dengan total seluruh data test yang digunakan. Berikut adalah tingkat akurasi ketiga model yang diuji.
TABLE III. P ERBANDINGAN D ISTRIBUTION M ODEL , N AIVE B AYES , DAN K-N EAREST N EIGHBOR Distribution Model Naive Bayes K-Nearest Neighbor Akurasi 78.26% 80,73% 59,80% Recall atau Sensitivitas 74,30% 85,07% 19,64% Precision 81,17% 77,55% 89,22%
Pada  Tabel  3  model  dengan  akurasi  tertinggi  adalah  model  Naive  Bayes  dengan  akurasi sebesar  80,73%, diikuti oleh model distribution sebesar 78,26% dan kemudian model dengan akurasi terendah adalah model K- Nearest  Neighbor  dengan  akurasi  sebesar  59,90%.    Sedangkan  model  dengan  tingkat recall  tertinggi  kembali didapatkan  oleh  model  Naive  Bayes  dengan  recall  sebesar  85,07%,  diikuti  dengan  model  distribution  dengan recall sebesar 74,30% dan model dengan recall terkecil adalah model K-Nearest Neighbor dengan recall sebesar 19,64%. Adapun untuk model dengan precision terbaik adalah model K-Nearest Neighbor dengan presisi sebesar 89,22%, urutan kedua adalah model distribution dengan nilai precision sebesar 81,17% dan model yang  memiliki precision  paling  kecil  adalah  model  Naive  Bayes  dengan  precision  sebesar  77,55%.  Pada  kasus  ini  ukuran kebaikan  model  yang  paling  diutamakan  adalah  nilai  recall  untuk  meminimalisir  nilai  false  negative,  sehingga model yang terbaik adalah model Naive Bayes dengan nilai recall sebesar 85,07%.

## V. K ESIMPULAN
Pengujian  klasifikasi  data  Cyberbullying  dengan  perbandingan  ketiga  klasifikasi  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa Distribution Model, Naive Bayes, dan KNN Model mempunyai level keakurasian yang berbeda-beda. Model Naive bayes dengan akurasi sebesar 80.73%. Distribution model dengan hasil akurasi klasifikasi sebesar 78.26%. Sedangkan KNN memiliki akurasi sebesar 59.80%. Dari ketiga data tersebut, model yang memiliki tingkat akurasi terbaik  adalah  Naive  Bayes  lalu  diikuti  oleh  Distribution  Model.  Sedangkan  KNN  Model  memiliki  akurasi  yang rendah  dan  jauh  dari  kedua  model  lainnya.  Jumlah  data  yang  beragam  mempengaruhi  kinerja  dari  tiga  model yang digunakan, terutama performa dari model KNN yang lebih fokus terhadap data neighbor (tetangga) membuat performanya  menjadi  lebih  kecil.  Pada  saat  melakukan  training  dan  test  hasil  menunjukan  bahwa pengklasifikasian model Naive Bayes lebih cepat dibandingkan kedua model yang lain.
23

## D AFTAR P USTAKA
[1] R.  Watrianthos,  M.  Giatman,  W.  Simatupang,  R.  Syafriyeti,  and  N.  K.  Daulay,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Campuran Menggunakan Twitter Data,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 166, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3383.
[2] N. Istiani and A. Islamy, “Fikih Media Sosial Di Indonesia,” Asy Syar’Iyyah J. Ilmu Syari’Ah Dan Perbank. Islam, vol. 5, no. 2, pp. 202– 225, 2020, doi: 10.32923/asy.v5i2.1586.
[3] R. M. Candra and A. Nanda Rozana, “Klasifikasi Komentar Bullying pada Instagram Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” IT J. Res. Dev., vol. 5, no. 1, pp. 45 –52, 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4962.
[4] N. F. Hasan, “Deteksi Cyberbullying pada Facebook Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Smart Syst., vol. 1, no. 1, pp. 35– 44, 2021, doi: 10.36728/jss.v1i1.1605.
[5] Y.  Tai,  “A  Survey  Of  Regression  Algorithms  And  Connections  With  Deep  Learning,”  pp.  1–12,  2021,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2104.12647.
[6] G.  Guo,  H.  Wang,  D.  Bell,  Y.  Bi, and  K.  Greer,  “KNN model-based  approach  in  classification,”  Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 2888, no. August, pp. 986 –996, 2003, doi: 10.1007/978-3-540-39964- 3_62.
[7] J.  Pardede,  “Deteksi  Komentar  Cyberbullying  Pada  Media  Sosial  Berbahasa  Inggris  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classification,”  J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 46 –54, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6920.
[8] E. Azeraf, E. Monfrini, and W. Pieczynski, Using the Naive Bayes as a discriminative classifier. 2020.
[9] S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David, Understanding machine learning: From theory to algorithms, vol. 9781107057. 2013.
[10] M. Rezwanul, A. Ali, and A. Rahman, “Sentiment Analysis on Twitter Data using KNN and SVM,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 8, no. 6, pp. 19 –25, 2017, doi: 10.14569/ijacsa.2017.080603.