IDENTIFIKASI CYBERBULLYING PADA MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Taura Nita; RG Guntur Alam; Muntahanah Muntahanah

doi:10.46576/djtechno.v6i2.7154

IDENTIFIKASI CYBERBULLYING PADA MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Taura Nita, RG Guntur Alam, Muntahanah Muntahanah

Abstract

Platfom mendorong pertumbuhan sosial media sebagai sarana komunikasi utama dalam kehidupan sehari-hari. Platfom seperti Instagram yang dapat menggunakan kata-kata, gambar, atau video untuk mengekspresikan diri dan berbagi informasi. Media sosial menawarkan banyak manfaat, tetapi juga bisa membuka peluang bagi munculnya berbagai perilaku negatif, Cyberbullying, yang sering dikenal sebagai perundungan di dunia maya, adalah salah satunya. Data untuk penelitian ini diambil melalui crawling igcomment.com, yang bisa menggambil komentar dengan mengklik linknya dan masukkan salin link video ke dalam tautan postingan. Teknik ini memungkinkan untuk mengekstrak data dari komentar pos di Instagram, yang akan digunakan sebagai sumber data. Informasi yang dikumpulkan terdiri dari komentar yang ditinggalkan pada postingan yang dibuat oleh akun @safnoviart. Periode pengumpulan data adalah dari 28 April 2025 hingga 4 Mei 2025. Selanjutnya hasil dari pelabelan akan dialkukan Tokenizing, cleaning data, Removal, Stemming, stopword, casefoldin adalah semua contoh praproses yang akan dilakukan. TF-IDF kemudian akan digunakan untuk memberikan bobot pada setiap kata dalam dokumen. Evaluasi terhadap model dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi dengan membandingkan pelabelan awal pada data uji dengan hasil yang diharapkan. Dari total 203 data uji, model berhasil memcapai akurasi sebesar 93.10%, dengan precision 94.44%, recall 98.42%, dan F1-score 96.38%. ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengenali komentar bullying secara tepat dan menyeluruh. Penggunaan algoritma Naïve Bayes terbukti bisa membantu mengelompokkan komentar secara otomatis berdasarkan kata-kata yang sering muncul dalam komentar bullying. Pendekatan ini cukup menjanjikan dan bisa dikembangkan lebih lanjut sebagai alat bantu untuk mendeteksi cyberbullying.

Keywords

cyberbullying, media sosial, naïve bayes, instagram.

Full Text:

PDF

References

A. E. Martha, “Perundungan Siber (Cyberbullying) Melalui Media Sosial Instagram dalam Teori the Space Transition of Cybercrimes,” J. Huk. Ius Quia Iustum, vol. 31, no. 1, pp. 199–218, 2024, doi: 10.20885/iustum.vol31.iss1.art9.

J. Robinson, “Practising nursing practice.,” Nurs. Stand., vol. 6, no. 4, pp. 52–53, 1991, doi: 10.7748/ns.6.4.52.s68.

D. Yuliana, T. Yuniati, and B. Parga Zen, “Analisis Forensik Terhadap Kasus Cyberbullying Pada Instagram Dan Whatsapp Menggunakan Metode National Institute of Justice (Nij),” Cyber Secur. dan Forensik Digit., vol. 5, no. 2, pp. 52–59, 2023, doi: 10.14421/csecurity.2022.5.2.3734.

S. F. Tahir and C. A. Sugianto, “Optimasi Naive Bayes Menggunakan Algoritma Genetika Pada Klasifikasi Komentar Cyberbullying Pada Media Sosial X,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 3, pp. 3350–3356, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i3.4834.

W. N. Aji, Y. Tara, and A. D. Hartanto, “Pencegahan Cyberbullying Menggunakan Sistem Deteksi Ujaran Kebencian Dalam Bahasa Indonesia,” Intechno J. (Information Technol. Journal), vol. 3, no. 1, pp. 6–9, 2021, doi: 10.24076/intechnojournal.2021v3i1.1548.

N. Sari, M. Jazman, T. Khairil Ahsyar, and A. Marsal, “Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Penerapan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes dan Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Cyberbullying Bilingual di Aplikasi X Implementation of Naive Bayes and Support Vector Machine Classification Algorithms for Sentiment Analysis of Bilingual Cyberbullying on X Application,” 2025. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

F. Agus Maulana, I. Ernawati, and J. R. Fatmawati, ANALISA SENTIMEN CYBERBULLYING DI JEJARING SOSIAL TWITTER DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES. 2020.

A. S. Hutagalung, A. B. P. Negara, and E. E. Pratama, “Aplikasi Pendeteksi Cyberbullying Terhadap Komentar Postingan Media Sosial Instagram dengan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Website,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 3, p. 364, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i3.44843.

M. S. Samosir and L. Wati, “Penerapan Naive Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Rekayasa Perangkat Lunak Politeknik Negeri Bengkalis,” Remik Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput., vol. 8, no. 3, pp. 838–848, 2024, [Online]. Available: http://doi.org/10.33395/remik.v8i3.13964

S. B. Utami and Y. Al Irsyadi, “SISTEM KLASIFIKASI KECELAKAAN LALU LINTAS JALAN RAYA DI KOTA BOYOLALI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Jurnal Mitra Manajemen (JMM Online),” Shinta Budi Utami, vol. 1, no. 3, pp. 190–203, 2018.

H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.

B. I. Kusuma and Aryo Nugroho, “CYBERBULLYING DETECTION ON TWITTER USES THE SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD,” J. Tek. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 11–17, Jan. 2024, doi: 10.52436/1.jutif.2024.5.1.809.

Y. Apridiansyah, N. David, M. Veronika, E. D. Putra, U. Muhammadiyah, and Y. A. Id;, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Bengkulu Menggunakan Metode Naive Bayes,” JSAI J. Sci. Appl. Informatics, vol. 4, no. 2, 2021, doi: 10.36085.

DOI: https://doi.org/10.46576/djtechno.v6i2.7154