ANALISIS KECENDERUNGAN INFORMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING - Herny Februariyanti; Jati Sasongko Wibowo; Dwi Budi Santoso; Muji Sukur (I N F O R M A T I K A, 2021)
Media Sosial merupakan media online dimana dengan mudah para penggunanya dapat ikut berpartisipasi, saling berbagi (sharing) dan juga dapat memmbuat konten atau menciptakan isi. Media online ini contohnya adalah jejaring social, twitter, wiki, forum serta dunia virtual. Twitter merupakan salah satu media social yang seringkali dan paling umum digunakan orang disegala penjuru dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan proses klastering dengan menggunakan algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering yang diimplementasikan pada dokumen teks di twitter di akun twitter @unisbank. Data penelitian ini merupakan data tweet (kicauan) yang berisi isue yang menjadi bahan kicauan mahasiswa yang dikumpulkan berdasarkan hashtag tentang Unisbank Semarang. Untuk mengetahui keterkaitan informasi yang satu dengan lainnya digunakan algoritma Eucledian Distance untuk perhitungan jarak dokumen. Hasil perhitungan jarak dokumen dihasilkan jarak terdekat sebesar 1 dan jarak terjauh sebesar 69. Hasil penelitian ini menyajikan klastering data teks twitter dengan Algoritma Hierarchical Agglomeratif dengan mengambil titik tengah 20 menghasilkan klaster sejumlah 7 buah klaster dengan klaster paling besar adalah dengan jarak eucledian sebesar 28.