Clustering Pada Data Sentiment Penggunaan Transportasi Online Menggunakan Algoritma Single Pass Clustering - Ja’far Razzaq; Fairuz Azmi; Casi Setianingsih (eProceedings of Engineering, 2021)
Abstrak Transportasi online hadir ditengah – tengah masyarat sebagai solusi untuk masyarakat saat ingin berpergian, namun sangat padatnya pengguna transportasi umum. Namun, dengan semakin menjamurnya transportasi online, semakin banyak juga komentar yang diberikan oleh penggunanya mengenai kinerja dari transportasi online baik itu komentar posistif, negatif, atau netral. Pada penelitian ini penulis mencoba melakukan pengelompokan data terhadap komentar positif, negatif, dan netral yang dimana komentar diambil melalui media sosial Instagram penyedia jasa transportasi online Go-Jek Indonesia dan Grab Indonesia. Data yang telah didapat kemudian melalui tahapan pre-processing, pembobotan kata, clustering dimana pada penelitian ini menggunakan algoritma Single Pass Clustering, dan kemudian hasil clustering ditampilkan di website. Hasil pengujian dari proses clustering dengan mengguankan threshold 0.1 sampai 0.9 didapat bahwa semakin besar nilai threshold semkin cepat proses clustering dan semakin sedikit clusternya. Hasil terbaik didapat pada threshold 0.1 dimana pada dataset positif didapat hasil 123 cluster dengan kecepatan 0.001196800s. Sedangkan pada dataset negatif didapat hasil 170 cluster dengan kecepatan 0.002018130s. Sedangkan pada dataset netral didapat hasil 151 cluster dengan kecepatan 0.001530701s. Kata kunci : Transportasi Online, Sosial Media Instagram, Clustering, Single Pass Clustering