Deteksi Cyberbullying di Twitter, Emang Bisa?

Habib Faizal Fadli

Habib Faizal FadliSiapa, sih, yang nggak tahu Twitter? Bahkan mungkin salah satu dari kalian merupakan pengguna aktif Twitter. Berdasarkan data yang dilansir dari kominfo.go.id, jumlah pengguna Twitter di Indonesia mencapai 19,5 juta orang dan menempati peringkat 5 tertinggi di dunia.

Namun, banyaknya pengguna aktif di Twitter tidak jarang menimbulkan tindakan negatif, terutama cyberbullying. As we know, cyberbullying dapat menyebabkan efek yang tidak kalah ekstrim dibanding perundungan secara fisik. Apalagi dengan menggunakan medium secara online, misalnya Twitter, cyberbullying bisa dilakukan di mana saja dan kapan saja.

Nah, hal inilah yang mendorong Habib Faizal Fadli dalam penelitiannya yang berjudul Identifikasi Cyberbullying pada Media Sosial Twitter Menggunakan LSTM dan BiLSTM. Mas Habib mencoba mengidentifikasi cuitan di Twitter yang mengandung cyberbullying sebagai tindakan pencegahan dari kejadian-kejadian yang tidak diinginkan.

Penelitian yang digarap di bawah bimbingan Bapak Ahmad Fathan Hidayatullah, S.Kom., M.Sc. ini berhasil menjadi salah satu dari tiga penelitian terbaik pada Kolokium 2020 lalu, loh. Penelitian ini menggunakan algoritma pendekatan deep learning, yakni LSTM dan BiLSTM, dengan 6835 data cuitan. Hasilnya, penelitian ini dapat mendeteksi cuitan yang berupa cyberbullying dan non-cyberbullying dengan akurasi mencapai 94% untuk algoritma LSTM dan 95% untuk algoritma BILSTM.

Diharapkan ke depannya penelitian ini dapat terus disempurnakan. Misalnya, dengan menyeimbangkan jumlah baris data untuk tiap-tiap kelas, membuat daftar stopword dan slang word yang lebih kompleks, serta klasifikasi kelas cyberbullying bisa diekstrak menjadi kelas yang lebih spesifik lagi, seperti cyberbullying berupa bully, racism, sexism,  attack.