Abstract:
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola bullying yang terjadi di
media sosial Twitter terhadap akun Gibran Rakabuming menggunakan algoritma
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). Data
dikumpulkan melalui teknik webscraping dengan kata kunci terkait seperti
"Gibran" dan "putra Jokowi", kemudian dilakukan preprocessing untuk
mengelompokkan tweet yang mengandung unsur bullying. Algoritma DBSCAN
dipilih karena kemampuannya dalam memisahkan data penting (cluster) dari data
noise secara otomatis dan akurat, sehingga menghasilkan analisis yang lebih
mendalam dan relevan terhadap fenomena cyberbullying. Penelitian ini
menggunakan parameter MinPts untuk menentukan jumlah cluster dan outlier yang
optimal, serta mengevaluasi hasil dengan Silhouette Score. Hasil analisis
diharapkan dapat memberikan wawasan mengenai karakteristik pola bullying di
Twitter serta rekomendasi untuk tindakan pencegahan dan penanganan
cyberbullying. Selain itu, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan ilmu
komputer dan teknologi informasi, khususnya penerapan algoritma clustering
dalam analisis data teks di media sosial.
