Internet memiliki banyak manfaat, antara lain untuk menambah ilmu pengetahuan dan mengetahui informasi terkini. Internet dapat digunakan oleh siapapun dan dapat berisi informasi apapun, termasuk konten-konten negatif yaitu konten pornografi, radikalisme, SARA, kekerasan, penipuan, perjudian, keamanan, dan narkoba. Keberagaman konten tersebut menyebabkan jumlah anak korban pornografi pada media sosial semakin meningkat setiap tahunnya. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan sebuah sistem yang mendeteksi konten pornografi pada media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik untuk mendeteksi konten tersebut. Pemilihan model ditentukan berdasarkan fitur unigram dan bigram, algoritma klasifikasi, k-fold cross validation. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine dan Naive Bayes. Hasil dari model yang terbaik menghasilkan nilai F1-Score sebesar 91.14%.