Psikologi siber: Reaksi warganet Twitter terhadap kasus pencabulan oleh Mas Bechi sebagai cerminan nilai dan sikap

Abstract

AbstrakPenelitian ini berfokus pada analisis reaksi yang muncul dari warganet Twitter terhadapkasus kekerasan atau pelecehan seksual yang dilakukan oleh Mas Bechi di Pondok PesantrenShiddiqiyyah, Jombang, Jawa Timur. Penelitian ini secara umum merupakan analisissentimen. Linguistic Inquiry Word Count-22 (LIWC - 22) digunakan untuk mengukurtingkatan emosi yang muncul dari suatu cuitan. LIWC digunakan untuk mendeteksi emosiyang muncul pada transkrip kata. Cuitan yang dianalisis dikumpulkan menggunakanpengkodingan python dengan beberapa kata kunci yang kemudian terbagi menjadi tigakategori, yakni Mas Bechi, Ayah Mas Bechi, dan Pesantren Shiddiqiyyah. Reaksi yang munculkemudian dianalisis lagi menggunakan One-Way ANOVA untuk mengetahui perbedaantingkat reaksi yang muncul. Adanya perbedaan tingkatan reaksi pada komponen-komponenterkait pada setiap kata kuncinya menjadi cerminan tersendiri terkait sentimen dan responsmasyarakat terhadap kasus ini. Emosi negatif muncul pada semua kategori dengan tingkatanyang berbeda-beda. Hal ini terindikasi dari bagaimana ketiga pihak tersebut berperan dalamkasus tersebut. Tingkatan reaksi yang muncul juga merupakan cerminan dari bagaimanamasyarakat memandang salah satu pihak. Misalnya, pada kategori Pesantren, ditemukanbahwa emosi negatif lebih rendah dan warganet cenderung berhati-hati menilai dalamPesantren karena merupakan unsur agama dan budaya. Berbeda halnya ketika warganetmemandang Ayah Mas Bechi dan Mas Bechi sebagai orang biasa dengan memisahkan atributsosial yang kedua pihak tersebut punyai. Kata kunci: Mas Bechi, pencabulan, emosi, Shiddiqiyyah, analisis sentimen AbstractThis study focuses on analyzing the reactions that emerged from Twitter netizens to cases ofviolence or sexual harassment committed by Mas Bechi at the Pesantren Shiddiqiyyah,Jombang, East Java. This research is generally a sentiment analysis. Linguistic Inquiry WordCount-22 (LIWC - 22) is used to measure the level of emotion that arises from a tweet. Thetweets analyzed were collected using python coding with several keywords which were thendivided into three categories, namely Mas Bechi, Mas Bechi's father, and PesantrenShiddiqiyyah. The reactions that appear are then analyzed using One-Way ANOVA to find outthe differences in the levels of reactions that appear. The existence of different levels ofreaction to the components related to each keyword is a separate reflection regarding thesentiment and response of the community towards this case. Negative emotions appear in allcategories with different levels. This is indicated by how the third party played a role in thecase. The level of reactions that emerge is also a reflection of how society perceives one party.For example, in the Pesantren category, it was found that negative emotions were lower andnetizens tended to be careful in assessing Pesantren because it is an element of religion andculture. It's different when netizens see Mas Bechi and Mas Bechi's father as ordinary peopleby separating the social attributes that both parties have. Keywords: Mas Bechi, sexual harassment, emotion,, Shiddiqiyyah, sentiment analysis