IMPLEMENTASI TEXT MINING PADA TWITTER DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING SEBAGAI DASAR KEBIJAKAN MARKETING BIRO PERJALANAN WISATA - hendry fonda fonda; Budy Mustika; Eka Sabna; Yuda Irawan (Jurnal Ilmu Komputer, 2020)
Pada zaman modern seperti saat ini, penggunaan internet dan sosial media adalah instrumen yang wajib dalam menjalani kehidupan sehari-hari. Salah satunya twitter. Setiap unggahan pengguna twitter tersimpan pada media penyimpanan milik pengembangnya dan jarang dimanfaatkan dengan baik. Setiap pelaku usaha membutuhkan informasi tentang apa yang sedang tren terkait dengan jenis produk usahanya. Untuk itulah penulis ingin menggali dan mengelompokkan data bagi sosial tersebut untuk mendapatkan sebuah informasi yang kiranya bermanfaat untuk pelaku usaha. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode pendekatan deskriptif analitis. Metode ini mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data atau sampel yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum. Dalam hal pengumpulan data dimulai dengan mengunduh data unggahan para pengguna twitter dan kemudian diolah dengan algoritma K-Means. Hasil yang diperoleh dari pengelompokan data tersebut menghasilkan data berupa kata-kata yang sedang tren dibicarakan. Hasil inilah yang digunakan oleh pelaku usaha untuk menentukan arah kebijakan pemasaran produknya. Hasil tersebut juga bisa dimanfaatkan oleh pelaku usaha sebagai bahan prediksi terhadap kecenderungan masyarakat dalam berwisata.