Deteksi Dan Klasifikasi Komentar Cyberbullying Pada Media Sosial Instagram Menggunakan Algoritma Random Forest - sihombing, alieni; Gustientiedina, Gustientiedina; Erlin, Erlin; Yuliendi, Rangga Rahmadian; Duha, Yermias (Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), 2026)
Cyberbullying merupakan bentuk perundungan atau intimidasi yang dilakukan melalui platform digital atau media online . Banyaknya kasus bullying di indonesia adalah salah satu dampak kerusakan mental yang dapat menyebabkan bunuh diri. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kalimat komentar yang berpotensi sebagai tindakan cyberbullying. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari komentar instagram artis dan influencer indonesia. Dalam mendeteksi dan mengklasifikasi komentar cyberbullying menggunakan algoritma random forest . Secara Keseluruhan, model memiliki accuracy sebesar 78% yang berarti model memprediksi dengan benar 78% dari seluruh data uji. Rata-rata macro average precision , recall , dan F1-Score adalah 79%, yang mencerminkan kinerja rata-rata model tanpa mempertimbangkan jumlah sampel setiap kelas. Sementara weighted average precision adalah 80%, r ecall adalah 78%, dan F1-Score adalah 78%, yang memberikan gambaran kinerja mode yang lebih mempertimbangkan jumlah sampel setiap kelas. Secara keseluruhan, model menunjukan performa yang cukup baik dengan F1-score rata-rata 78%, mencerminkan keseimbangan dengan solid antara precision dan recall untuk kedua kelas .