Klasterisasi Komentar Cyberbullying Masyarakat di Instagram berdasarkan K-Means Clustering

Abstract

Cyberbullying termasuk dalam salah satu tindak kekerasan yang dilakukan oleh seorang pengguna social media terhadap korbannya di dunia maya, dimana korban dicaci, diejek, dihina, bahkan diintimidasi dan dipermalukan oleh pelaku. Analsis sentimen dikenal juga dengan proses analisis teks untuk menentukan sentimen atau opini yang diungkapkan oleh penulis. Hal ini melibatkan penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami untuk mengekstrak informasi subjektif dari teks dan mengkategorikannya sebagai positif, negatif, atau netral. Beberapa studi sebelumnya membahas tentang analisis sentiment opini wisata pantai di twitter menggunakan metode k-means untuk mengelompokkan opini masyarakat tersebut ke dalam kategori opini baik, buruk, dan sangat buruk. Pada penelitian tersebut penulis menggunakan metode support vector machine untuk pengklasifikasian opini kemudian menggunakan algoritma k-means untuk clusterisasi opini. Hasil dari klasifikasi tersebut mendapatkan akurasi sebesar 74,39%. Dalam artikel ini melalui analisis klasterisasi, kita dapat memperoleh klasifikasi komentar cyberbullying di Instagram dan juga dapat menvisualisasikan emosi yang terkandung dalam setiap korpus melalui orange data mining.