BandungBergerak.id—Seiring dengan berkembangnya zaman, sosial media menjadi bagian yang penting dalam hidup manusia. Sosial media menjadi wadah bagi masyarakat untuk berbagi pendapat, berkomunikasi, maupun berkolaborasi secara daring. Walaupun memiliki banyak manfaat, sosial media juga dapat menjadi sumber masalah jika digunakan oleh pihak-pihak tidak bertanggung jawab. Kebebasan menyatakan pendapat disalahgunakan oleh pihak-pihak tersebut untuk melakukan kekerasan secara daring, yaitu cyberbullying atau perundungan siber.

Perundungan siber merupakan tindakan kekerasan atau intimidasi yang dilakukan secara daring yang dapat berupa penggunaan media sosial, chatting (obrolan), ataupun aplikasi lainnya untuk menyakiti atau mengancam seseorang. Menurut Menko PMK, data UNICEF tahun 2020 lalu menyatakan bahwa 45 persen anak berusia 14-24 tahun mengalami perundungan berbasis siber sepanjang 2020. Walaupun angka perundungan siber tersebut tinggi, belum ada upaya penanganan yang efektif. Hal ini menunjukkan urgensi agar perundungan siber segera ditindaklanjuti karena dapat berdampak negatif bagi korban, seperti mengakibatkan menurunnya rasa percaya diri, depresi, bahkan mengakibatkan bunuh diri. Oleh karena itu, diperlukan strategi penanganan yang baru untuk mengatasi perundungan siber ini. Salah satunya, melalui pendekatan statistik untuk membantu pengambilan keputusan.

Menurut Croxton dan Cowden, pengertian statistika adalah metode yang digunakan untuk mengumpulkan, mengolah serta untuk menyajikan dan juga menginterpretasikan data yang berbentuk angka-angka. Maka dari itu, statistika merupakan alat bantu untuk memecahkan masalah dengan mengumpulkan, merepresentasikan, dan menganalisis data. Berbagai perhitungan statistika deskriptif sederhana seperti mean, simpangan baku atau sebaran, dan varians serta perhitungan kompleks seperti koefisien korelasi dan hypothesis testing dapat dikembangkan sehingga dapat digunakan untuk pemecahan masalah yang lebih kompleks, seperti perundungan siber. Statistika menjadi alat bantu yang tepat karena menyediakan data-data objektif sebagai pendukung perumusan masalah, pengambilan keputusan, hingga evaluasi hasil keputusan.

Baca Juga: Pendidikan dan Politik Bahasa, Sekolah sebagai Mitos Juru Selamat?Tentang Lingkungan dan Setiap Suap Makanan di Sendok Makan

Pendekatan Statistika Deskriptif

Statistika deskriptif adalah ilmu statistika yang digunakan untuk mengumpulkan, mengklasifikasikan, dan menganalisis data secara kuantitatif untuk memberikan informasi atau keterangan yang dapat dimanfaatkan. Penyajian data yang biasanya digunakan dalam statistika deskriptif adalah mean, median, standar deviasi, range, dan lain sebagainya.

Melalui penggunaan statistika deskriptif, peneliti dapat memperoleh berbagai informasi seperti rata-rata perundungan siber per tahun, perkembangannya dari tahun ke tahun, maupun negara mana yang memiliki tingkat perundungan siber paling rendah. Hal ini dapat membantu pemerintah untuk mengembangkan kebijakan untuk mengatasi kasus perundungan siber.

Pendekatan statistik deskriptif dalam penanganan perundungan siber dilakukan dengan mengumpulkan dan menganalisis data tentang jenis dan tingkat kekerasan yang terjadi untuk menemukan pola yang akan digunakan untuk mengembangkan strategi pencegahan yang tepat. Data-data ini dapat diperoleh melalui pemodelan statistika deskriptif sederhana. Misalnya dengan mengetahui mean perundungan siber di setiap provinsi, peneliti dapat mengetahui di mana tingkat perundungan siber paling tinggi.

Melalui pengukuran konsentrasi data, peneliti dapat menganalisis apakah kasus perundungan siber tersebar secara merata atau terkonsentrasi pada satu daerah saja. Pengumpulan dan pemodelan data ini juga bermanfaat untuk menganalisis berbagai hal, seperti jenis pesan yang paling sering muncul, siapa yang paling sering menjadi korban, dan kapan kekerasan tersebut terjadi.

Hal lain yang tidak kalah penting untuk dicari tahu adalah mengenai tipe perundungan siber yang terjadi. Terdapat beberapa jenis perundungan siber yang kerap ditemukan pada masyarakat, yaitu kekerasan verbal, defamasi, kebocoran informasi pribadi, dan penguntitan. Setelah itu, peneliti juga harus mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kekerasan perundungan siber, seperti jenis hubungan antara pelaku dan korban, usia pelaku dan korban, dan faktor lingkungan lainnya. Semua hal ini bisa dengan mudah didapatkan karena sekarang manusia hidup dalam dunia di mana setiap data pengguna layanan digital menyebar dengan luas.

Sebagai contoh, hal ini bisa terlihat dari fakta bahwa pengguna sosial media harus memasukkan data-data seperti umur, gender, dan tanggal lahir sebelum dapat mengakses layanan sosial media tersebut. Hal ini memberi kesempatan untuk peneliti dapat menganalisis data-data tersebut sehingga dapat digunakan untuk membantu mengatasi perundungan siber di sosial media.

Merumuskan Strategi yang Tepat

Setelah mengetahui pola dan faktor penyebab dari perundungan siber, peneliti dapat menentukan strategi pencegahan dan penanganan yang tepat untuk menangani kekerasan perundungan siber secara kuantitatif. Misalnya, jika data menunjukkan bahwa kekerasan perundungan siber lebih sering terjadi pada anak-anak sekolah, maka kita dapat mengembangkan program edukasi khusus untuk meningkatkan kesadaran tentang perundungan siber pada anak-anak tersebut.

Setelah menemukan faktor-faktor penyebabnya peneliti juga bisa menganalisis korelasi satu faktor dengan jenis perundungan siber. Misalnya apakah faktor lingkungan menyebabkan tingkat suatu jenis perundungan siber tertentu untuk menjadi lebih tinggi dari jenis lainnya . Untuk menguji korelasi ini, terdapat beberapa metode yang dapat diterapkan misalnya dengan menggunakan koefisien korelasi yang dipelajari di bidang statistika. Dengan menggunakan ilmu ini, peneliti dapat melihat apakah kedua variabel memiliki korelasi yang kuat atau lemah dan menentukan metode penanganan seperti apa yang paling baik.

Selain itu, pola pada perundungan siber juga dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan fitur keamanan pada sosial media, misalnya fitur blokir komentar negatif otomatis pada sosial media. Namun, sebelum ini dilakukan tentu saja diperlukan upaya untuk mengidentifikasi yang mana yang merupakan bentuk perundungan siber. Untuk hal itu, peneliti harus mengumpulkan pola-pola yang dapat mengklasifikasikan suatu tindakan sebagai perundungan siber, misalnya kata-kata tertentu yang kerap digunakan saat perundungan siber terjadi. Setelah peneliti melakukan hal ini, data yang sudah dikumpulkan tersebut diserahkan kepada pihak pengembang software untuk digunakan dalam machine learning.

Statistika Inferensi untuk Menganalisis Keefektifan Strategi

Statistik inferensial adalah metode statistika yang menggunakan formulasi statistik dan hasil perhitungannya dijadikan sebagai alat bantu dalam membuat kesimpulan secara umum. Statistik inferensial memungkinkan kita untuk membuat prediksi dari data sampel yang dikumpulkan. Dengan menggunakan statistik inferensial kita dapat mengambil data sampel untuk mengamati atau memprediksi kasus dalam suatu populasi. Biasanya teknik statistik yang digunakan yaitu uji-T, ANOVA, korelasi, dan regresi. Dalam hal ini, statistika inferensial dapat membantu dalam menentukan apakah suatu metode efektif atau tidak.

Setiap strategi penanganan perundungan siber harus dievaluasi secara berkala. Dengan mengumpulkan data sebelum dan sesudah penanganan, kita dapat melihat seberapa efektif penanganan tersebut dalam menurunkan tingkat kekerasan perundungan siber. Ini akan membantu kita menyesuaikan strategi penanganan agar lebih efektif di masa depan. Namun, tentu saja untuk menentukan apakah suatu metode efektif diperlukan parameter pengukuran yang jelas dan terukur. Dalam hal ini, statistika menjadi solusi yang tepat karena sifatnya yang objektif.

Dalam hal ini, penggunaan bidang ilmu statistika inferensial dapat memberikan prediksi terhadap keefektifan suatu metode penangan perundungan siber. Statistika inferensial membantu membuat kesimpulan dengan cara menggeneralisasi hasil perhitungan yang didapatkan dari sampel yang diambil. Karena hal ini, kesimpulan yang diambil dari statistika inferensial memiliki kemungkinan terjadinya kesalahan. Namun, statistika inferensial berguna sebagai metode analisis yang sangat terstruktur. Hal ini karena statistik inferensial memiliki formula yang sangat terstruktur dan teruji secara sistematis sehingga mencegah hasil yang bias.

Sebagai contoh, suatu fitur keamanan sosial media dijanjikan untuk dapat mengurangi tingkat perundungan siber sebanyak 40%. Peneliti dapat menguji hipotesis tersebut dengan menggunakan berbagai metode statistika inferensial, seperti Z-test maupun T-test. Jika data menunjukkan bahwa hal ini benar, maka fitur keamanan tersebut dianggap efektif dan dapat terus digunakan. Namun, jika data menunjukkan bahwa klaim tersebut salah, maka metode tersebut harus dibenahi lagi atau diganti dengan metode lain yang dianggap lebih efektif. Dari kasus ini, dapat dilihat bahwa statistika menjadi solusi yang tepat untuk membuat keputusan yang objektif.

Memaksimalkan Manfaat Pendekatan Statistika

Seperti yang sudah dipaparkan di atas, statistika memiliki fungsi utama sebagai pendukung dalam merumuskan solusi yang efektif. Harapannya adalah ilmu statistika dapat dijadikan sebagai alat yang objektif dan terstruktur dalam membantu proses pembuatan keputusan. Namun, pihak-pihak berwajib lah yang pada akhirnya harus dapat menggunakan data-data yang diperoleh dari statistika tersebut untuk merumuskan solusi yang tepat.

Dalam arti, statistika adalah ilmu yang memiliki keterbatasan tertentu sehingga perlu dipadankan dengan kemampuan manusia untuk merumuskan solusi yang tepat. Seorang peneliti tidak hanya harus dapat mengumpulkan dan merepresentasikan data, namun ia juga harus dapat menginterpretasikannya agar dapat memaksimalkan manfaat dari penggunaan statistika. Misalnya dalam kasus perundungan siber ini, pemerintah harus dapat menggunakan data-data yang ada untuk merumuskan kebijakan yang dianggap paling efektif untuk memberantas perundungan siber. Dengan berkembangnya teknologi dan ilmu statistika pada dewasa ini, diharapkan penanganan perundungan siber dapat dikembangkan lebih baik lagi.