Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Jaka Aulia Pratama
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS KLASTER PADA DOKUMEN TEKS OPINI PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS MIRAS OPLOSAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Jaka Aulia Pratama; Neneng Sunengsih; Maman Suherman
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (210.063 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Teknologi komunikasi dan informasi merupakan sektor yang paling pesat berkembang di era digital saat ini. Hal tersebut tidak lepas dari kebutuhan mendasar manusia sebagai makhluk sosial, dimana akses terhadap informasi dan keragaman bentuk dalam berkomunikasi menjadi lahan basah bagi para penyedia layanan, salah satunya Twitter.Layanan jejaring sosial Twitter menjadi wadah dalam menyampaikan berbagai macam opini, termasuk kasus miras oplosan yang viral disampaikan para penggunanya selama bulan April 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisi opini pengguna Twitter terhadap kasus mira oplosan di bulan April 2018 tersebut menggunakan metode Kmeans.Hasil dari penelitian ini menunjukan klaster paling optimum terbentuk sebanyak tiga klaster berdasarkan nilai dunn index sebesar 0.8312. Dari ketiga klaster tersebut, dapat diasumsikan opini pengguna Twitter dari tanggal 1 April 2018 hingga 23 April 2018 terhadap kasus miras oplosanmasih terpusat pada sosok pengedar miras oplosan, pihak berwenang, dan korban.  Kata kunci : Text Mining, Klaster, K-means,Twitter
Co-Authors Neneng Sunengsih Tamaulina Br Sembiring