EVALUASI CLUSTER SOCIAL MEDIA DATA IN TOURISM DOMAIN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING - Rena Nainggolan; Fenina Adline Twince Tobing; Emma Rosinta Simarmata; Resianta Perangin-angin (METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi, 2020)
Clustering adalah salah satu teknik Data Mining. Clustering bekerja dengan cara menggabungkan sejumlah data atau objek kedalam satu klaster, dengan tujuan setiap data dalam satu klaster tersebut akan mempunyai data yang semirip mungkin dan berbeda dengan data atai objek yang berada pada kelompok lain. K-Means Clustering memiliki kemampuan untuk melakukan komputasi yang relatif cepat dan efisien dalam mengabungkan data dalam jumlah yang cukup besar. Dalam penelitian ini, peneliti akan menggunakan metode K-mean clustering yang diterapkan pada data mining pada Online Reviews pada data TripAdvisor. Implementasi proses K-Means Clustring menggunakan Weka, Atribut yang digunakan adalah galeri seni, klub dansa, bar jus, restoran, museum, resor, taman atau tempat piknik, pantai, teater, dan lembaga keagamaan. Menghasilkan jumlah cluster 4 (k=4) dengan cluster pertama sebanyak 178 (18%) reviews traveler, cluster kedua 243 (25%) reviews traveler, cluster ketiga 228 (23%) reviews traveler, cluster keempat 331(34%) reviews traveler.