Pemetaan Topik Pembicaraan Pada Komentar Live Youtube Menggunakan K-Means Clustering sebagai Identifikasi awal Kejahatan Verbal Cyberbullying - Alfirna Rizqi Lahitani; Adlia Nur Zhafarina; Nanda Saputri Windi Oktavia; Nita Jariyah (Jurnal Teknik Elektro Uniba (JTE UNIBA), 2024)
Survey APJII 2022 mencatat 98,02% internet digunakan oleh kalangan anak muda generasi Z untuk mengakses media sosial. Keberadaan media sosial tentu saja memiliki dampak sosial, salah satunya sebagai tempat perundungan atau bullying. Permasalahan muncul dalam proses identifikasi korban dan pelaku cyberbullying, selain itu kesulitan dalam makna dan maksud kata yang mengandung unsur bullying dapat menimbulkan multitafsir yang mempengaruhi dalam proses investigasi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sebuah upaya identifikasi awal dengan mengelompokkan topik pembicaraan menggunakan metode text mining. Cara ini dapat dimulai dengan melakukan teknik preprocessing, dikarenakan data percakapan berbentuk teks. Selanjutnya dilakukan pengelompokkan topik menggunakan algoritma K-means clustering. Berdasarkan hasil perhitungan kelompok komentar yang mengandung perundungan kemudian dipetakan dengan bantuan tools Rapidminer. Kontribusi dari penelitian ini adalah sebagai langkah awal implementasi keamanan siber pada tahap identifikasi bukti digital untuk keperluan investigasi dan persidangan. Penelitian ini menghasilkan pemetaan dalam bentuk klaster. Hasil analisis pada 2 klaster terlihat pola pengelompokkan pada term tertentu yang secara konsisten terkelompok dan berisi term yang sama yaitu term “Nanyi”, sehingga dapat ditarik kesimpulan awal bahwa topik yang sedang menjadi pembahasan dalam Video adalah seputar kegiatan bernyanyi atau unsur perbincangan dalam konteks bernyanyi. Sedangkan pada  klaster lain term yang berkelompok lebih beragam karena keunikan masing-masing term.