Klasifikasi Komentar Bullying Terhadap Presiden dan Wakil Presiden Menggunakan Metode Support Vector Machine

Media sosial khusunya instagram, berkembang memungkinkan orang untuk menyampaikan pendapat mereka, tetapi juga membawa masalah baru seperti cyberbullying. Komentar bernuansa perundungan terhadap presiden dan wakil presiden semakin populer, dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine(SVM), penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang dapat mengkategorikan komentar di instagram yang bullying dan non-bullying. Proses crawling yang digunakan Apify menggunakan data dari akun resmi presiden dan wakil presiden, yang kemudian disimpan ke dalam basis data. Setelah itu, data diproses melalui tahapan preprocessing. Sebelum masuk ke tahap klasifikasi dengan SVM, metode TF-IDF digunakan untuk melakukan pembobotan kata. Ini dilakukan dengan membagi dataset menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode SVM dapat mengklasifikasikan komentar bullying dengan akurasi 81%. Oleh karena itu, sistem ini dapat membantu mendeteksi komentar bullying di media sosial instagram.