IMPLEMENTASI METODE K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN KATA BERINDIKASI CYBERBULLYING PADA KOMENTAR TIKTOK

Syawal, Muhamad Akmal
Rayhan, Cahya Muhammad
Pradhana, Bintang Arfiandi
Richardo, Yusuf Jordi
Rizal, Khairul
Susliansyah, Susliansyah

JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing)
Vol 9 No 2 (2025): JISICOM (December 2025)

Perkembangan pesat media sosial seperti TikTok membawa peningkatan kasus cyberbullying yang berdampak negatif pada korban, termasuk tekanan mental. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode clustering sebagai pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengelompokkan kata-kata indikasi cyberbullying dalam komentar TikTok. Dataset komentar TikTok diolah melalui pra-pemrosesan teks seperti tokenisasi dan normalisasi. Metode clustering digunakan untuk mengelompokkan komentar berdasarkan kemiripan pola kata tanpa memerlukan data berlabel. Hasil pengelompokan mengidentifikasi pola kata konsisten yang menjadi indikasi cyberbullying, mendukung deteksi otomatis tindakan bullying di media sosial. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan clustering efektif dalam mengenali ciri cyberbullying dan direkomendasikan untuk pengembangan sistem moderasi konten di TikTok guna mengurangi dampak negatif cyberbullying.