Pengelompokan Tweets mengenai Covid-19 dengan Metode BM25 dan K-Means Clustering
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
View Archive Info| Field | Value | |
| ISSN |
2548-964X |
|
| Authentication Code |
dc |
|
| Title Statement |
Pengelompokan Tweets mengenai Covid-19 dengan Metode BM25 dan K-Means Clustering |
|
| Added Entry - Uncontrolled Name |
Aditama, Kornelius Putra Indriati, Indriati Ridok, Achmad Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya |
|
| Summary, etc. |
Pandemi COVID-19 melanda Indonesia banyak kegiatan masyarakat yang di lakukan dilakukan dirumah. Pada masa tersbeut masyarakat tak jarang dalam megutarakan keresahanya melalui media sosial. Salah satu media sosial yang populer yaitu Twitter yang memliki fitur Tweets. Masyarakat Indonesia yang menggunakan Twitter memanfaatkan Tweets untuk menulis berbagai pendapat terhadap situasi yang disebabkan COVID-19 baik itu perihal kebijakan pemerintah, vaksin, varian baru COVID-19 dan sebagainya. Keragaman Tweets tersebut dapat diurai kemiripannya dalam suatu bagian atau kelompok berdasakan konteks dari Tweets tersebut. Hasil dari pengelompokan Tweets dapat memperlihatkan pendapat yang sering diutarakan masyarakat mengenai COVID-19 Selain itu hasil pengelompokan juga dapat menjadi referensi mempermudah analisa pemerintah terhadap pendapat masyarakat mengenai COVID-19. Dimana hasil analisa tersebut dapat dipergunakan untuk sebagai bahan acuan pemerintah dalam membuat kebijakan pada masa pandemi COVID-19. Dalam pengelompokan ini menggunakan metode BM25 sebagai pembobotan dan mengukur kemiripan Tweets. Serta K-Means Clustering yang mana algoritma ini digunakan pengelompokan.Hasil dari analisa dan pengujian menunjukan bahwa jumlah term harus dikurangi karena jumlah term merupakan gambaran banyak fitur yang digunakan. Fitur besar menyebabkan metode BM25 tidak dapat membedakan kemiripan data. Dengan jumlah term 20, parameter BM25 k1 = 1.2 dan b = 0.5 dan dengan nilai K = 3 akan mendapatkan nilai Silhouette Coefficient tertinggi yaitu 0.3003.
|
|
| Publication, Distribution, Etc. |
Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya |
|
| Electronic Location and Access |
application/pdf http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10645 |
|
| Data Source Entry |
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 2 (2022): Februari 2022 |
|
| Language Note |
ind |
|
| Terms Governing Use and Reproduction Note |
Hak Cipta (c) 2022 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
|