Pengelompokan Analisis Sentimen Komentar Youtube Terhadap Pengambilalihan Jalan Rusak di Lampung Menggunakan Algoritma Clustering - Purnomo, Niko; Gata, Windu (STMIK Banjarbaru, 2024)
Clustering is a method to group data into groups with certain similarities. This research analyzes text clustering on YouTube video comments about damaged road repairs in Lampung. Three clustering algorithms were used: K-means, DBSCAN, and HDBSCAN. The results showed a silhouette score for K-means of -0.348, DBSCAN of 0.836, and HDBSCAN of 0.106. Theme analysis on DBSCAN clusters showed better clustering than K-means and HDBSCAN. DBSCAN clusters are easier to infer because the topics of each cluster are well classified. Thus, DBSCAN proved superior in clustering text comments, with the highest silhouette score of 0.836% in the case of damaged road repair in Lampung.Keywords: Analisis Sentimen; Clustering; K-means; DBSCAN; HDBSCAN AbstrakClustering adalah metode untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok dengan kemiripan tertentu. Penelitian ini menganalisis pengelompokan teks pada komentar video YouTube tentang perbaikan jalan rusak di Lampung. Tiga algoritma clustering digunakan: K-means, DBSCAN, dan HDBSCAN. Hasil penelitian menunjukkan skor siluet untuk K-means sebesar -0,348, DBSCAN sebesar 0,836, dan HDBSCAN sebesar 0,106. Analisis tema pada cluster DBSCAN menunjukkan pengelompokan yang lebih baik dibandingkan K-means dan HDBSCAN. Cluster DBSCAN lebih mudah disimpulkan karena topik tiap cluster terklasifikasi dengan baik. Dengan demikian, DBSCAN terbukti lebih unggul dalam mengelompokkan komentar teks, dengan skor siluet tertinggi 0,836% pada kasus perbaikan jalan rusak di Lampung.Kata Kunci: Analisis Sentimen; Clustering, K-means; DBSCAN; HDBSCAN.