KLASIFIKASI KALIMAT PERUNDUNGAN PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Nauli, Sumitta; Berutu, Sunneng Sandino; Budiati, Haeni; Maedjaja, Febe (STKIP PGRI Tulungagung, 2025)
Cyberbullying menjadi masalah yang semakin serius, terutama dengan meningkatnya media sosial dan teknologi. Twitter adalah sebagai salah satu media digital yang kerap dijadikan ajang untuk memunculkan tekanan dari sesama pengguna. Dalam riset yang dilakukan, teknik Support Vector Machine (SVM) akan diterapkan untuk membuat klasifikasi terhadap tweet sebagai tujuannya. Crawling data digunakan untuk mengumpulkan data pelatihan, yang kemudian diproses dengan melakukan tokenisasi, pembersihan data, dan TF-IDF untuk pembobotan kata. Kata-kata yang membentuk sebuah frasa memiliki fungsi sebagai fitur. Untuk menentukan model klasifikasi yang ideal, teknik SVM dikembangkan dengan memanfaatkan beberapa jenis kernel dan parameter yang berbeda. Klasifikasi tweet dilakukan berdasarkan aspek fisik dan non-fisik. Dataset yang digunakan terdiri dari 2752 data, dengan 568 kategori bullying, 2183 kategori non bullying, dan 428 untuk aspek fisik, 132 untuk aspek non-fisik. Klasifikasi terbaik ditunjukkan melalui kernel Linear yang memiliki perbandingan 90:10, menghasilkan 89,47% akurasi, 57,14% recall, 100% presisi, serta 72,72% f1-score. Perolehan riset membuktikan yaitu nilai parameter tertentu dan model teknik SVM oleh esensi linear mahir mengklasifikasikan kalimat perundungan pada Twitter dengan akurasi yang tinggi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam upaya mendeteksi dan menangani perundungan siber pada platform media sosial.