Pengelompokan Pernyataan Misogini pada Media Sosial Berbahasa Indonesia Menggunakan TF-IDF dan Algoritma K-Means - Umaya Ramadhani Putri Nasution; Ikhwanuddin Nasution; Lia Silviana; Fanindia Purnamasari; Marischa Elveny; Anandhini Medianty Nababan; Stephani Uli Basa Silitonga (Blend Sains Jurnal Teknik, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola tersembunyi pada komentar media sosial berbahasa Indonesia yang berkaitan dengan misogini menggunakan pendekatan clustering. Dataset yang digunakan terdiri atas komentar yang dikumpulkan dari beberapa platform media sosial. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta pengelompokan data menggunakan algoritma K-Means. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan melalui evaluasi menggunakan Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan Calinski-Harabasz Index, yang menghasilkan jumlah klaster optimal sebanyak lima klaster. Hasil analisis top terms menunjukkan bahwa setiap klaster memiliki karakteristik semantik yang berbeda, meliputi objektifikasi seksual eksplisit, diskursus peran gender, benevolent sexism, interaksi relasional, dan objektifikasi fisik yang dinormalisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komentar yang berkaitan dengan misogini tidak bersifat homogen, tetapi membentuk beberapa kelompok berdasarkan pola bahasa dan konteks semantik yang berbeda. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi representasi fitur berbasis TF-IDF dan algoritma K-Means mampu mengungkap struktur semantik laten pada komentar media sosial yang tidak dapat direpresentasikan secara memadai melalui kategorisasi biner misogini dan non-misogini.