KLASIFIKASI TWEET CYBERBULLYING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM DAN XGBOOST - Felix Fernando (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tweet cyberbullying dengan menggunakan dua pendekatan machine learning yaitu algoritma SVM dan XGBoost. Data input yang digunakan untuk analisis merupakan hasil pengambilan data tweet secara acak yang telah dilabelkan, dilakukan ekstraksi fitur dan pelatihan model menggunakan kedua algoritma tersebut. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa XGBoost memberikan kinerja yang sedikit lebih unggul dalam mengklasifikasikan tweet cyberbullying dibandingkan SVM. Temuan ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode klasifikasi untuk mendeteksi cyberbullying di media sosial sehingga dapat membantu dalam memitigasi dampak negatif dari cyberbullying. Penelitian ini juga menunjukkan potensi penggunaan algoritma XGBoost dalam konteks deteksi cyberbullying di platform media sosial seperti Twitter.