Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Komisi
Retno Sabrila Rahma
Universitas Nusa Putra
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search
Journal : Komisi

 1 
Analisis Text Clustering Pengguna Twitter Mengenai Statement “Indonesia Pulih Lebih Cepat Bangkit Lebih Kuat” Menggunakan Orange Data Mining Muhamad Virji Ramadhan; Retno Sabrila Rahma; Zalfa Putri Anzani Alimatul Ula
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/r2tk2t08

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis opini pengguna Twitter terkait pernyataan "Indonesia Pulih Lebih Cepat, Bangkit Lebih Kuat" yang digaungkan pada peringatan kemerdekaan Indonesia ke-77. Analisis dilakukan menggunakan Orange Data Mining untuk mengelompokkan sentimen menjadi positif, negatif, dan netral melalui metode text clustering. Data dikumpulkan menggunakan teknik crawling melalui pustaka Python Tweepy dengan kata kunci terkait pernyataan tersebut. Setelah dilakukan preprocessing, data dianalisis menggunakan algoritma clustering seperti K-Means, serta divisualisasikan melalui scatter plot dan word cloud. Hasil analisis menunjukkan bahwa opini masyarakat mayoritas bersentimen positif terhadap tema ini, dengan dominasi emosi "surprise." Temuan ini memberikan wawasan tentang penerimaan publik terhadap kampanye pemerintah dan menunjukkan efektivitas Orange Data Mining dalam analisis teks media sosial.
Co-Authors Muhamad Virji Ramadhan Zalfa Putri Anzani Alimatul Ula