ANALISIS KLASTER PADA DOKUMEN TEKS OPINI PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS MIRAS OPLOSAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS - Jaka Aulia Pratama; Neneng Sunengsih; Maman Suherman (Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS, 2018)
Teknologi komunikasi dan informasi merupakan sektor yang paling pesat berkembang di era digital saat ini. Hal tersebut tidak lepas dari kebutuhan mendasar manusia sebagai makhluk sosial, dimana akses terhadap informasi dan keragaman bentuk dalam berkomunikasi menjadi lahan basah bagi para penyedia layanan, salah satunya Twitter.Layanan jejaring sosial Twitter menjadi wadah dalam menyampaikan berbagai macam opini, termasuk kasus miras oplosan yang viral disampaikan para penggunanya selama bulan April 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisi opini pengguna Twitter terhadap kasus mira oplosan di bulan April 2018 tersebut menggunakan metode Kmeans.Hasil dari penelitian ini menunjukan klaster paling optimum terbentuk sebanyak tiga klaster berdasarkan nilai dunn index sebesar 0.8312. Dari ketiga klaster tersebut, dapat diasumsikan opini pengguna Twitter dari tanggal 1 April 2018 hingga 23 April 2018 terhadap kasus miras oplosanmasih terpusat pada sosok pengedar miras oplosan, pihak berwenang, dan korban. Kata kunci : Text Mining, Klaster, K-means,Twitter