Penerapan Text Mining pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Layanan Transportasi Online Menggunakan Metode Density Based Spatial Clustering of Applications With Noise (DBSCAN) dan K-Means - Dini Krisnawati Alfiki Astutik; Artanti Indrasetianingsih; Fenny Fitriani (Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya, 2022)
Transportasi online saat ini menjadi populer dan diminati masyarakat di Indonesia dengan transportasi online yang banyak digunakan adalah Grab dan Gojek. Meskipun layanan transportasi online mendapat respon positif namun terdapat masalah yang dihadapi yaitu banyaknya konsumen yang kecewa dan merasa tidak puas dengan pelayanan yang diberikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokkan tanggapan masyarakat terhadap kedua transportasi online tersebut. Tanggapan masyarakat mengenai layanan transportasi online didapat dari salah satu media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia yaitu twitter. Data pada twitter berupa kumpulan text sehingga diperlukan text mining untuk menganalisisnya. Salah satu analisis dalam text mining adalah text clustering sehingga pada penelitian ini menggunakan text clustering untuk mengelompokkan pendapat menjadi beberapa kategori. Metode yang digunakan pada text clustering adalah metode Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dan K-Means. DBSCAN adalah sebuah metode yang membentuk cluster dari data-data yang saling berdekatan, sedangkan data yang saling berjauhan tidak akan menjadi anggota cluster dan biasa disebut sebagai noise. K-Means adalah teknik clustering yang sederhana dan cepat dalam proses clustering obyek serta mampu mengelompokkan data dalam jumlah cukup besar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode DBSCAN dan K-Means kurang tepat digunakan pada penelitian ini dalam mengelompokkan tweet yang ditujukan kepada layanan transportasi online Gojek dan Grab karena memiliki nilai silhoutte coefficient kurang dari 0.5 artinya struktur lemah atau tweet tanggapan masyarakat kepada layanan transportasi belum berada pada kelompok yang tepat.