DETEKSI CYBERBULLYING MULTIKELAS BERKINERJA TINGGI: ENSEMBLE ROBERTA-LARGE DENGAN PRESISI CAMPURAN - Jinan, Muhammad Syifaaul; Handayani, Maya Rini; Ulinuha, Masy Ari; Umam, Khothibul (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Isu cyberbullying yang terus berkembang di lingkungan digital telah menjadi perhatian global serius, menimbulkan dampak negatif signifikan dan menyoroti kebutuhan mendesak akan sistem deteksi otomatis. Tujuan primer penelitian ini adalah mengembangkan dan mengevaluasi sistem klasifikasi cyberbullying multikelas yang efektif, mampu mengidentifikasi kelas-kelas age, ethnicity, gender, dan religion, sekaligus membedakannya dari konten not_cyberbullying dan other_cyberbullying. Desain penelitian ini adalah eksperimental, berfokus pada fine-tuning model bahasa besar untuk tugas klasifikasi teks. Metodologi yang diterapkan melibatkan fine-tuning model RoBERTa-Large menggunakan dataset terlabel multikelas sebanyak 47.692 tweet. Untuk meningkatkan robustisitas dan generalisasi model, digunakan teknik ensemble learning melalui soft voting dari tiga model RoBERTa-Large yang dilatih dengan seed yang berbeda. Pelatihan dilakukan dengan presisi campuran (FP16) untuk efisiensi komputasi. Hasil utama menunjukkan bahwa model ensemble ini mencapai kinerja yang solid dan kompetitif pada test set untuk deteksi cyberbullying multikelas, dengan Akurasi 0.87 dan F1-Score (Weighted) sebesar 0.86. Model menunjukkan kinerja yang sangat baik pada kelas-kelas age, ethnicity, gender, dan religion tersebut, namun masih menghadapi tantangan pada klasifikasi kelas not_cyberbullying dan other_cyberbullying. Kesimpulannya, sistem ini membuktikan efektivitas signifikan dari RoBERTa-Large dalam konfigurasi ensemble untuk deteksi cyberbullying multikelas, menunjukkan kemampuan deteksi yang kuat secara keseluruhan dan sangat baik pada kategori-kategori tertentu, memberikan dasar kuat untuk aplikasi pencegahan cyberbullying di dunia nyata.