Metode data mining digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis perilaku pengguna media sosial. Media sosial, yang menghasilkan volume data yang besar dan beragam, telah menjadi platform utama bagi individu untuk berinteraksi dan berbagi informasi. Penelitian ini berfokus pada mengekstraksi pola-pola tersembunyi dan memahami perilaku pengguna yang kompleks dengan menggunakan teknik data mining. Data dikumpulkan dari platform media sosial, diproses sebelum menggunakannya, dan digunakan algoritma pemrosesan data seperti clustering, association rule mining, dan analisis sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode data mining dapat mendeteksi pola perilaku pengguna yang berbeda, seperti preferensi konten, pola interaksi sosial, dan kecenderungan temporal. Mining aturan asosiasi menemukan hubungan antaraktivitas pengguna, sedangkan clustering mengelompokkan pengguna berdasarkan kesamaan perilaku. Analisis sentimen memberikan pemahaman tentang bagaimana pengguna melihat dan merasakan sesuatu. Hasil ini dapat digunakan untuk berbagai aplikasi praktis, seperti strategi pemasaran yang lebih efektif, peningkatan fitur platform, dan pengalaman pengguna yang lebih baik. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknik data mining adalah cara yang efektif untuk menganalisis perilaku pengguna di media sosial. Dengan mengetahui lebih banyak tentang perilaku pengguna, penyedia layanan dapat mengoptimalkan strategi mereka untuk memenuhi kebutuhan dan preferensi pengguna dengan lebih baik. Penelitian lebih lanjut disarankan untuk mengeksplorasi metode data mining lainnya dan menerapkannya pada dataset yang lebih luas.
                        
                        
                        
                        
                            
                                Copyrights © 2024