KOMPARASI METODE LABEL POWERSET K-NN DAN ML-KNN DALAM KLASIFIKASI MULTI-LABEL CYBERBULLYING PADA KOMENTAR INSTAGRAM - Nur Fadlilah, Imamah; Dyar Wahyuni, Eka; Peratasari, Reisa (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Peningkatan kasus cyberbullying di media sosial, khususnya pada aplikasi Instagram dengan berbagai bentuknya dapat berdampak negatif pada korban. Fenomena ini menunjukkan perlunya metode yang efektif untuk mengidentifikasi dan mengatasi komentar berisi cyberbullying. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi komentar yang mengandung cyberbullying menggunakan pendekatan klasifikasi multi-label. Metode yang digunakan memanfaatkan ekstraksi fitur teks menggunakan TF-IDF dengan kombinasi unigram, bigram dan trigram, serta dua pendekatan utama dalam klasifikasi multi-label yaitu Problem Transformation dengan Label Powerset KNN dan Algorithm Adaptation dengan ML-KNN. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari komentar sebuah postingan pada aplikasi Instagram, dan akan dibangun sebanyak enam model klasifikasi cyberbullying. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ML-KNN dengan kombinasi unigram memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Label Powerset KNN dalam mendeteksi komentar yang mengandung cyberbullying.