©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 32

## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425

## Klasterisasi Komentar Cyberbullying Masyarakat di Instagram berdasarkan K-Means Clustering
Viry Puspaning Ramadhan 1 *, Giasinta Mareskoti Namung 2
1 Universitas Merdeka Malang, Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Jl. Terusan Dieng No.57-59, Pisang Candi, Kec. Sukun, Kota Malang, Jawa Timur 65146, Indonesia 2 Universitas Merdeka Malang, Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Jl. Terusan Dieng No.57-59, Pisang Candi, Kec. Sukun, Kota Malang, Jawa Timur 65146, Indonesia
Informasi Artikel

## Abstrak
Diterima: 19-05-2023 Direvisi: 08-06-2023 Diterbitkan: 30-06-2023
Cyberbullying telah menjadi masalah serius di platform media sosial seperti Instagram. Dalam usaha untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan komentar-komentar cyberbullying yang dibuat oleh pengguna Instagram. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K- Means  Clustering ,  yang  merupakan  salah  satu  teknik  pengelompokan  yang umum  digunakan  dalam  analisis  data.  Data  komentar  yang  terkumpul  dari Instagram  kemudian  dianalisis  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering untuk mengidentifikasi pola dan kelompok komentar yang serupa.  Temuan dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang jenis  dan  karakteristik  komentar cyberbullying yang  sering  muncul  di Instagram. Dengan mengetahui kelompok-kelompok komentar yang serupa, langkah-langkah  pencegahan  dan  penanggulangan  dapat  dirancang  dengan lebih  efektif.  Selain  itu,  hasil  pengelompokan  juga  dapat  membantu  dalam pengembangan algoritma deteksi otomatis untuk mengidentifikasi komentar cyberbullying di platform media sosial. Berdasarkan evaluasi yang dilakukan terhadap hasil clustering dengan nilai dari silhouette score = 0,690152 yaitu pada cluster C1 yaitu cluster negatif. Maka komentar cyberbullying yang paling dominan adalah komentar negatif.
Kata Kunci Sentiment Analisis, K-Means Clustering, Cyberbullying, Sosial Media
*Email Korespondensi: viry.puspaning@unmer.ac.id

## Abstract
Cyberbullying  has  become  a  serious  problem  on  social  media  platforms  like Instagram.  In  an  effort  to  overcome  this  problem,  this  study  aims  to  classify cyberbullying  comments  made  by  Instagram  users.  The  method  used  in  this study is K-Means Clustering, which is a grouping technique commonly used in data  analysis.  The  comment  data  collected  from  Instagram  is  then  analyzed using  the  K-Means  Clustering  algorithm  to  identify  patterns  and  groups  of similar  comments.  The  findings  from  this  study  can  provide  a  better understanding of the types and characteristics of cyberbullying comments that often appear on Instagram. By knowing groups of similar comments, prevention and response measures can be designed more effectively. In addition, the results of clustering can also help in the development of automatic detection algorithms to  identify  cyberbullying  comments  on  social  media  platforms.  Based  on  the evaluation  carried  out  on  the  clustering  results  with  a  silhouette  score  = 0.690152,  namely  in  cluster  C1,  which  is  a  negative  cluster.  So,  the  most dominant cyberbullying comments are negative comments.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 33

## 1. Pendahuluan
Era kemajuan teknologi saat ini, membuat akses terhadap segala bentuk teknologi semakin mudah. Terutama kehadiran teknologi informasi yang sangat memiliki pengaruh yang besar bagi masyarakat saat ini. Kemajuan teknologi tersebut yang membuat informasi-informasi yang ada dapat menyebar secara luas dengan waktu yang cukup singkat, salah satunya di social media (Khaira et al., 2020). Social media merupakan platform yang menyediakan  segala  bentuk  informasi.  Selain  itu  social  media  juga  dapat  digunakan  sebagai  mediauntuk komunikasi serta  berkolaborasi secara luas. Oleh  karena itu social  media  bisa dikatakan sebagai fasilitator online yang dapat membangun interaksi antar pengguna. Melalui platform social media ini pengguna dapat dengan mudahnya mendapatkan dan menyebar luaskan informasi yg ada pada platform tersebut (Jardim et al., 2022)
Salah satu social media populer saat ini yaitu Instagram. Instagram adalah salah satu platform media sosial yang populer saat ini di mana pengguna dapat memposting momen dalam bentuk foto atau video, yang sering disebut  sebagai  "postingan".  Pengguna  Instagram  terdiri  dari  segala  jenis  kalangan  mulai  dari  masyarakat biasa,  pejabat,  bahkan  selebritas.  Tetapi,  kemudahan  dari  adanya  informasi  yang  dapat  dibagikan  secara singkat melalu media social, membuat pengguna mungkin saja untuk menyalahgunakannya. Salah satu bentuk penyalahgunaan melalui social media adalah cyberbullying (Method et al., 2017.)
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. Cyberbulying sangat berdampak pada Kesehatan mental seseorang, bahkan banyak korban dari cyberbullying yang berakhir dengan bunuh diri (Khaira et al., 2020)
Analisis  sentimen  merupakan  sub  bagian  dari  keilmuwan Natural  Language  Processing (NLP). Natural Language Processing (NLP) adalah bidang yang berfokus pada identifikasi perasaan yang terkandung dalam sebuah teks. Proses ini dikenal sebagai analisis sentimen, atau opinion mining, dan melibatkan ekstraksi dan pengolahan data teks secara otomatis untuk mendapatkan informasi tentang sentimen yang terkandung dalam sebuah kalimat. Dasar dari analisis sentimen adalah untuk menentukan polaritas teks dalam sebuah dokumen atau kalimat, yang dapat diklasifikasikan sebagai positif, negatif, atau netral. (Candra & Rozana, 2020)
Beberapa penelitian sebelumnya membahas tentang analisis sentiment (Syaifudin et al., 2018) opini wisata pantai  di  twitter  menggunakan K-Means adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  opini masyarakat  ke  dalam.  kategori  opini  baik,  buruk,  dan  sangat  buruk.  Pada  peneltiian  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%. Peneliti lain juga melakukan clusterisasi menggunakan K-means untuk (Syaifudin et al., 2018) analisis sentiment keluhan pengguna indosat sebagai masukan untuk indosat supaya memperbaiki pelayanannya.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  kelompok  komentar  yang  serupa.  Temuan  dari penelitian  ini  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  jenis  dan  karakteristik  komentar cyberbullying yang  sering  muncul  di  Instagram.  Dengan  mengetahui  kelompok-kelompok  komentar  yang serupa,  langkah-langkah  pencegahan  dan  penanggulangan  dapat  dirancang  dengan  lebih  efektif.  Selain  itu, hasil  pengelompokan  juga  dapat  membantu  dalam  pengembangan  algoritma  deteksi  otomatis  untuk mengidentifikasi komentar cyberbullying di platform media sosial.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 34

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data penulis mengambil data komentar masyarakat Indonesia di instagram Bahasa Indonesia  yang  ada  di  github  (link)  dimana  data  tersebut  berisi  sebanyak  400  komentar  instagram  dalam bentuk csv.

## 2.2 Pre-processing
Dalam tahap pre-processing, penulis melakukan tahap awal dalam memproses data teks. Pada penelitian ini, akan dilakukan beberapa tahapan pre-processing seperti transformation  yaitu  proses mengubah data input untuk transformasi huruf kecil secara default, tokenisasi atau proses pemecahan kalimat menjadi kata per kata, stopword yaitu  menghapus  beberapa  kata  yang  tidak  penting,  disini  penulis  menggunakan  Kamus  Alzami sebagai acuan penghapusan kata tidak penting.

## 2.3 Clustering menggunakan K-Means
Pada  tahap  klasterisasi  penulis  menggunakan  software orange untuk  melakukan  clusterisasi  dengan menetukan nilai k. Nilai k disini untuk menentukan jumlah cluster. Jumlah cluster yang digunakan adalah 2 cluster yaitu  C1=negatif  dan  C2=positif.  Pada orange  data  mining untuk sentyment  analysis menggunakan algoritma vader dimana ada 4 feature yaitu positive score, negative score, neutral score dan compound (combined score). Compound merepresentasikan total sentiment dari tweet, dimana -1 adalah paling negatif dan 1 paling positif.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam tulisan ini proses data yang telah diperoleh pada penelitian ini menggunakan perangkat lunak orange data mining, dengan langkah-langkah sebagai berikut:

## 3.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data yang dianalisis adalah data yang telah terkumpul komentar masyarakat Indoensia di Instagram berbahasa Indonesia. Data yang di dapatkan dari laman website Github  :
https://github.com/rizalespe/Dataset-Sentimen-Analisis-Bahasa-Indonesia

## 3.2 Pre-Processing
Sebelum  melaksanakan  analisis  text,  untuk  mengolah  text  dalam hal ini merupakan preprocess text. Text dipisahkan menjadi unit yang lebih kecil (token), kemudian transformation, tokenization, normalization, serta filtering .  Untuk menganalisis teks menggunakan Orange Data Mining, terdapat langkah-langkah dalam analisis yang  dapat  diaktifkan  atau  dinonaktifkan  dalam  widget  Preprocess  Text.  Berikut  adalah  tahapan  yang dilakukan dalam pra-pemrosesan teks sebelum teks dianalisis menggunakan Orange Data Mining:

## 3.2.1 Transformation
Pertama-tama,  dalam  pra-pemrosesan  teks,  langkah  yang  dilakukan  adalah  transformasi,  yaitu  proses mengubah data input untuk mengubah huruf menjadi kecil secara default.
Start Pengumpulan Data Pre-processing Clustering (K- means) menggunakan Orange Hasil Analisis
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 35

## 3.2.2 Tokenization
Tokenisasi adalah metode untuk memecah teks menjadi komponen yang lebih kecil, seperti kata, kalimat, atau bigram. Ada beberapa jenis tokenisasi, termasuk Word dan Punctuation. Tokenisasi Word dan Punctuation akan  membagi  teks  berdasarkan  kata-kata  dan  tetap  mempertahankan  simbol  tanda  baca  tanpa menghilangkannya. Sebagai contoh, "This Sample." akan dibagi menjadi (This), (Sample), (.), yang mewakili kata-kata dan tanda baca. Sementara itu, tokenisasi Tweet akan membagi teks menggunakan model pra-trained Twitter, yang mencakup hashtag, emotikon, dan simbol khusus lainnya. Contohnya, "This words. :-) #simple" akan dibagi menjadi (This), (Words), (.), (:-)), (#simple). Secara dasarnya, proses tokenisasi Word, Punctuation, dan Tweet memiliki kesamaan dalam sifat prosesnya, namun Word dan Punctuation menjadi proses utama dalam tokenisasi. Tokenisasi Word dan Punctuation juga sering digunakan dalam analisis tren.

## 3.2.3 Normalization
Langkah  berikutnya  adalah  normalisasi,  yang  melibatkan  stemming  dan  lemmatisasi  teks.  Teks  yang  telah dipisah  per  kata  akan  menghasilkan  teks  yang  berdiri  sendiri  dalam  sebuah  kalimat.  Konten  status  dan pendapat umumnya memiliki penulisan yang kurang sempurna, seperti kesalahan pengetikan. Dengan proses normalisasi ini, diharapkan teks tersebut dapat dikenali maknanya. Untuk melakukannya, digunakan WordNet Lemmatizer  yang  menggunakan  jaringan  sinonim  kata-kata  kognitif  untuk  menghasilkan  token  (kata) berdasarkan  basis  informasi  leksikon  (kamus)  bahasa  Indonesia  yang  luas  dari  NLTK  (Natural  Language Toolkit).

## 3.2.4 Filtering
Pemfilteran melibatkan penghapusan atau penyimpanan kata-kata yang dipilih. Ini mencakup Stopwords , yang menghapus  kata-kata  penutup  dari  teks  (misalnya,  menghapus  'dan',  'atau',  'di'...).  Dalam  penelitian  ini stopword dilakukan dengan menggunakan Kamus Alzami . Regexp digunakan untuk menghilangkan kata-kata yang cocok dengan ekspresi reguler tertentu, seperti . |, |: |; |! |? |( |) |\ |+ |'|"|‘|’|“|”|'| \ ’|...| - | – | — $|&||>|<|/|.

## Tabel 1. Hasil pre-processing
Id Before After 1 Geblek  lo  tata...cowo  bgt  dibela2in balikan...hadeww...ntar  ditinggal  lg nyalahin  tuh  cowo...padahal  kitenya yg oon. geblek  lo  tata  cowo  bgt  dibela  in balikan  hadeww  ntar  ditinggal  lg nyalahin  tuh  cowo  padahal  kitenya yg oon. 2 Kmrn termewek2 skr lengket lg duhhh kok labil bgt sih mbak kya abege ajah ato yg kmrn cari sensasi biar top markotoppp ertong gk berkualitas kmrn  termewek    skr  lengket  lg duhhh  kok  labil  bgt  sih  mbak  kya abege ajah  ato yg  kmrn cari sensasi biar  top  markotoppp  ertong  gk berkualitas 3 Intinya kalau kesel dengan ATT nya, gausah ke anaknya juga. Kasian buat perkembangan psikis anak kedepannya.  Itu  orang  bener  bener tolol,  skrg  seandainya  dia  punya anak, Intinya  kalau  kesel  dengan  att  nya, gausah ke anaknya juga. Kasian buat perkembangan psikis anak kedepannya.  Itu  orang  bener  bener tolol  skrg seandainya dia punya anak 4 hadewwwww permpuan itu lg!!!!sakit  jiwa,knp  harus  dia  yg  jd peran  utama  di  film  hantu  jeruk purut,ky khabisan stok Artis ja hadewwwww permpuan itu lg sakit jiwa knp harus dia yg jd peran utama di film hantu jeruk purut ky khabisan stok artis ja 5 kebiasaan  balajaer  nyampah  d  ig para artis..suka2 yg punya ig lah mau bikin  caption  apa,kok  balajaer  yg heboh dan asik ceramahin yg punya ig.tar  lama2  d  bikinin  lagu  sm  teh
kebiasaan  balajaer  nyampah  d  ig para artis..suka yg punya ig lah mau bikin  caption  apa,kok  balajaer  yg heboh dan asik ceramahin yg punya ig  tar  lama  d  bikinin  lagu  sm  teh
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 36
melly loh balajaer yg berjudul"ketika balajaer  bersabda"demi  seonggak koin  laknat  nya.balajaer  ngamuk berarti  mengiyakan  banget  koin laknat  nya  jd  penggoda  d  rt  nya gigi.duh elah balajaer kami smua tau kale  kelakuan  biduan  lo  itu  kek apa.minus  segala2nya!lagi  masih  d bela mati2an,pd sakit jiwa
melly loh balajaer yg berjudul ketika balajaer  bersabda  demi  seonggak koin  laknat  nya.balajaer  ngamuk berarti  mengiyakan  banget  koin laknat  nya  jd  penggoda  d  rt  nya gigi.duh elah balajaer kami smua tau kale  kelakuan  biduan  lo  itu  kek apa.minus  segala  nya  lagi  masih  d bela mati an pd sakit jiwa

## 3.3 Sentiment Analysis
Mekanisme pemilahan kata negatif dan positif dilakukan dengan memanfaatkan fasilitas yang sudah tersedia di Orange, seperti melakukan analisis sentimen dengan menggunakan lexicon yang sudah terintegrasi di dalam software tersebut. Hal ini memudahkan penulis untuk memilah kata-kata positif dan negatif yang terkandung dalam  teks  yang  sedang  dianalisis,  serta  memudahkan  pengguna  dalam  mengevaluasi  kualitas  teks  yang dianalisis.
Pada penelitian ini menggunakan vader dari NLTK. Vader adalah lexicon- and rule-based sentiment analysis. Dalam widget Sentiment Analysis ada 4 feature score dari Vader method : positive score, negative score, neutral score dan compound (combined score).  Compound merepresentasikan total sentiment dari tweet, dimana  -1 merupakan jenis kopmentar paling negatif dan 1 merupakan komentar paling positif..

## 3.4 Clustering dengan K-Means
Proses klasterisasi menggunakan orange data mining digambarkan pada widget berikut ini:

## Gambar 2. Design Widget Proses Clustering
Pada widget diatas proses klasterisasi dilakukan dari dataset yang terdiri dari 400 data yang belum memiliki label. Data ini berisi teks atau konten terkait cyberbullying. Sebelum melakukan klasterisasi, perlu dilakukan pre-processing  pada  data. Pre-processing mencakup  langkah-langkah  seperti  menghilangkan  tanda  baca,
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 37
menghapus karakter  yang  tidak diperlukan,  mengubah  teks menjadi  huruf  kecil, dan  menghapus  kata-kata umum (stop words). Tujuan dari pre-processing adalah untuk membersihkan data dan mempersiapkannya agar siap  digunakan  untuk  analisis  selanjutnya.  Setelah pre-processing dilakukan,  langkah  berikutnya  adalah melakukan sentiment analysis menggunakan algoritma verde yang sudah tersedia pada orange .
Sentiment  analysis adalah  proses  untuk  menentukan  sentimen  atau  perasaan  yang  terkandung  dalam  teks, apakah positif, negatif, atau netral. Algoritma verde digunakan untuk menganalisis sentimen dalam teks terkait dengan cyberbullying. Setelah sentiment analysis dilakukan, langkah berikutnya adalah melakukan clustering menggunakan algoritma k-means .
K-means adalah  salah  satu  metode  klasterisasi  yang  populer.  Dalam  konteks  ini, k-means digunakan  untuk mengelompokkan  data  menjadi  dua  klaster,  yaitu  klaster  positif  dan  negatif,  berdasarkan  sentimen  yang terdeteksi dalam langkah sebelumnya. Setelah proses klasterisasi selesai, langkah terakhir adalah melakukan pendistribusian  hasil  klasterisasi.  Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat  klaster  yang  paling  dominan  atau mendominasi dalam dataset. Dengan melihat hasil klasterisasi, diperoleh pemahaman yang lebih baik tentang sebaran data dan dapat mengidentifikasi klaster yang paling signifikan dalam konteks cyberbullying.
Evaluasi  pada  proses  klasterisasi  ini  menggunakan  nilai silhoutte  score dimana  cluster  yang  memiliki  nilai silhoutte paling mendekati angka 1 maka diartikan sebagai cluster yang paling dominan.

## 3.5 Pengujian hasil clustering dengan K-means
Dalam proses klasterisasi menggunakan metode k-means, terdapat beberapa parameter yang perlu ditentukan, yaitu  jumlah  klaster  (k)  dan  jumlah  iterasi  maksimum.  Parameter-parameter  ini  akan  mempengaruhi penentuan centroid yang digunakan dalam perhitungan jarak antara data dan centroid menggunakan metode euclidean,  serta  penentuan  anggota  klaster.  Evaluasi  hasil  klasterisasi  dilakukan  menggunakan  metode koefisien silhouette dengan menguji jumlah klaster yaitu 2.

## Gambar 3. Diagram distribusi data hasil clustering
Dari hasil klasterisasi dengan algoritma K-means menunjukkan adanya kelompok cluster negatif pada cluster C1. Cluster ini ditandai oleh komentar-komentar negatif yang dominan jika dilihat pada diagram distribusi data pada  Gambar  2.  Dalam  penelitian  ini,  metode silhouette  score digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas klasterisasi.  Nilai silhouette  score sebesar  0.690152  menunjukkan  bahwa  cluster  C1  memiliki  tingkat pemisahan  yang  baik,  dengan  komentar-komentar  negatif  yang  memiliki  kesamaan  yang  tinggi  dalam kelompok ini. Dilihat pada hasil distribusi data cluster C1 memiliki distribusi komentar negatif terbanyak.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 38

## Tabel 2. Hasil evaluasi menggunakan silhoutte score
Cluster Silhoutte Score C1 0.690152 C2 0.594038
Hasil evaluasi menggunakan silhouette score menunjukkan bahwa 0.690152 pada cluster C1 mendekati angka 1 yang memiliki arti di mana nilai yang lebih tinggi menunjukkan kualitas klasterisasi yang lebih baik. Nilai silhouette  score pada  hasil  klastrisasi  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  klasterisasi  memiliki  tingkat pemisahan yang baik, dengan objek-objek dalam klaster yang memiliki kesamaan yang tinggi dalam kelompok.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil analisis pengelompokan teks yang dilakukan pada status dan komentar mengenai cyberbullying di Instagram Indonesia, dapat disimpulkan bahwa komentar cyberbullying di Instagram paling dominan adalah komentar  negatif.  Dengan  menggunakan  algoritma  K-means,  komentar-komentar  yang  ditemukan  dalam dataset  penelitian  dielaborasi  menjadi  kelompok-kelompok  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  mereka. Cluster C1, yang teridentifikasi sebagai cluster negative merupakan cluster paling dominan dibuktikan dengan hasil distribusi data. Pada hasil klasterisasi juga didapatkan nilai nilai silhouette score sebesar 0.690152 yaitu Cluster  C1  menunjukkan  tingkat  pemisahan  yang  optimal,  di  mana  komentar-komentar  negatif  dalam kelompok ini memiliki karakteristik yang serupa dan saling berkaitan. Penelitian ini memiliki implikasi penting dalam pengembangan langkah-langkah pencegahan dan penanggulangan cyberbullying di Instagram. Dengan mengetahui  komentar-komentar  negatif  yang  khas,  langkah-langkah  perlindungan  dapat  dirancang  untuk melindungi pengguna dari perilaku cyberbullying, serta meningkatkan lingkungan yang lebih positif dan aman di  dalam  platform  tersebut.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  score  selain silhouette coefficient serta menguji pada beberapa cluster untuk mencari nilai k-terbaik. Dapat juga dilakukan proses pre-processing dengan menambahkan penanganan negasi untuk  menghindari kesalahan interpretasi atau  kesimpulan  yang  salah  akibat  adanya  pernyataan-pernyataan  negative  sehingga  dapat  meningkatkan keakuratan dalam menganalisis data.

## 5. Referensi
Alshari,  E.  M.  (2017). Improvement  of  Sentiment  Analysis  based  on  Clustering  of  Word2Vec  Features .  0 – 3. https://doi.org/10.1109/DEXA.2017.41
Candra, R. M., & Rozana, A. N. (2020). Klasifikasi Komentar Bullying pada Instagram Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor . 5 (1), 45 – 52.
Djaballah, K. A., Boukhalfa, K., & Boussaid, O. (2019). Sentiment Analysis of Twitter Messages using Word2vec by  Weighted  Average. 2019  6th  International  Conference  on  Social  Networks  Analysis,  Management  and Security, SNAMS 2019 , 223 – 228. https://doi.org/10.1109/SNAMS.2019.8931827
Hasdyna, N., & Dinata, R. K. (2020). Analisis Matthew Correlation Coefficient pada K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Ikan Hias. INFORMAL: Informatics Journal , 5 (2), 57. https://doi.org/10.19184/isj.v5i2.18907
Jardim, S., Mora, C., Jardim, S., & Mora, C. (2022). ScienceDirect ScienceDirect Customer reviews sentiment- based analysis and clustering for tourism services and products development or Customer reviews and clustering  for  positioning  market-oriented  tourism  services  and  products  development  or  positioning. Procedia Computer Science , 196 (2021), 199 – 206. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.006
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 39
Khaira, U., Johanda, R., Eko, P., Utomo, P., Suratno, T., & Info, A. (2020). Sentiment Analysis of Cyberbullying on Twitter Using SentiStrength . 3 (1), 21 – 27.
Liu, S. (2016). Sentiment Clustering with Topic and Temporal Information from Large Email Dataset . Paclic 30 , 363 – 371.
Method, M., Triyana, R., Putra, O. V., Pradhana, F. R., & Gontor, U. D. (n.d.). Deteksi Cyberbullying Pada Tweet Berbahasa Inggris Dengan Metode Support Vector Machine . (2017) 98 – 103.
Nainggolan,  R.,  Adline,  F.,  Tobing,  T.,  Harianja,  E.  J.  G.,  Akuntansi,  K.,  Indonesia,  U.  M.,  Informatika,  P.,  & Nusantara, U. M. (2023). Analysis Sentiment in Bukalapak Comments with K-Means Clustering Method . 9 (2), 87 – 92.
Ningtyas, A. M., & Herwanto, G. B. (2018). The Influence of Negation Handling on Sentiment Analysis in Bahasa Indonesia. Proceedings  of  2018  5th  International  Conference  on  Data  and  Software  Engineering,  ICoDSE 2018 , November 2018 . https://doi.org/10.1109/ICODSE.2018.8705802
Patihullah, J., & Winarko, E. (2019). Hate Speech Detection for Indonesia Tweets Using Word Embedding And Gated  Recurrent  Unit. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  Systems) , 13 (1),  43. https://doi.org/10.22146/ijccs.40125
Prastyo,  P.  H.,  Sumi,  A.  S.,  Dian,  A.  W.,  &  Permanasari,  A.  E.  (2020).  Tweets  Responding  to  the  Indonesian Government’s Handling of COVID -19: Sentiment Analysis Using SVM with Normalized Poly Kernel. Journal of Information Systems Engineering