Year: 2021
Type: article
Abstract: Media sosial merupakan media yang mempertemukan manusia di dunia maya, salah satu sosial media yang menjadi favorit adalah twitter. Berbagai hal bisa dibahas di twitter, salah satunya adalah tentang politik. Guna mengelola informasi perlu dilakukan analisis teks salah satunya dengan menggunakan text mining. Tujuan penelitian ini adalah untuk menggali informasi dari media sosial twitter terkait isu politik. Metode penelitian yang digunakan adalah studi pustaka (library research), metode pengumpulan data (field research) dan perancangan sistem serta analisis. Pada studi literatur, dilakukan pencarian penelitian-penelitian terkait menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Temuan penelitian ini adalah 2 topik dengan nilai coherence terbaik dari 20 topik. Pengujian dari dua topik isu tersebut menunjukkan tingkat akurasi klasifikasi berdasarkan topik menggunakan metode K-Nearest Neighbor lebih tinggi dari Naïve Bayes.Kata kunci; Sosial media, Text Mining, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor
Source: SemanTIK Teknik Informasi
Authors: Sukirno Kasau, Yuyun Yuyun, Syafruddin Syarif
Institutions: Universitas Handayani Makassar, Hasanuddin University
Language: Indonesian
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W4312320315