Perundungan pada media sosial sama seperti perundungan tetapi dilakukan melalui media teknologi. Tindakan perundungan sudah sering terjadi seiring perkembangan teknologi media sosial di masyarakat. Diperlukan suatu teknik untuk menyaring komentar-komentar yang bersifat bully tersebut karena secara tidak langsung akan memengaruhi kondisi psikologi yang pembaca apalagi langsung ditujukan kepada orang yang bersangkutan. Dengan memanfaatkan teknik data mining, sistem diharapkan mampu mengklasifikasikan informasi yang beredar di masyarakat. Penelititan ini menggunakan teknik klasifikasi Support Vector Machine karena algoritma tersebut termasuk baik dalam melakukan proses klasifikasi. Data yang digunakan adalah 1000 dataset komentar. Data dikelompokkan dahulu secara manual ke label “bully” dan “tidak bully” kemudian data dibagi menjadi data latih dan data uji. Untuk menguji kemampuan sistem, data yang sudah diklasifikasikan kemundian dianalisa menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan Algoritma SVM mampu melakukan klasifikasi dengan tingkat keakuratan 87,75%, presisi 89% dan Recal 91%. Algoritma SVM mampu merumuskan data latih dengan akurasi sebesar 98,3%.