Dengan mudahnya mengakses Internet, maka semakin mudah juga untuk mengakses media sosial. Dengan kemudahan tersebut kebebasan untuk membagikan hal apapun didalam Internet, memungkinkan penggunanya untuk menyebarkan konten Radikalisme di sosial media. Penelitian ini Berfokus terhadap bagaimana mendeteksi konten Radikalisme tersebut. Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah media sosial Twitter, Twitter merupakan sosial media dengan pengguna yang banyak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine linier. Dilakukan juga pembobotan kata dengan menggunakan metode TF/IDF. Dataset diperoleh dari proses crawling tweet . Pra-pemprosesan dilakukan dengan menggunakan metode cleansing / filtering stop word untuk membuang kata kata yang kurang memiliki makna. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan K - Cross Validation dengan nilai K = 10 untuk pembagian datatest sebanyak 10% adalah 70%, untuk K = 5 untuk pembagian datatest sebanyak 20% adalah 69%, untuk K = 4 untuk pembagian dataset sebanyak 25% adalah 67%dan untuk K = 2 untuk dataset sebanyak 50% adalah 71%. Hasilnya pembagian data 50% dengan K= 2 memiliki nilai yang paling tinggi.