Identifikasi Perilaku User Berdasarkan Jenis Tweet di Platform Twitter Menggunakan Gaussian Mixture Model Clustering
RIDHA NOVIA
Informasi Umum
Kode
23.04.354
Klasifikasi
006.312 - Data mining
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Mining, Data Science,
Dilihat
178 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
<p>Media sosial kini telah menjadi tempat interaksi sosial untuk saling bertukar informasi seputar bisnis, politik, dan banyak hal lainnya. Twitter merupakan salah satu dari banyaknya <i>platform </i>media sosial yang menyediakan layanan bagi pengguna – penggunanya untuk berbagi informasi dan opini tentang topik tertentu. Topik yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah mengenai politik dengan mengumpulkan data cuitan tentang gerakan demonstrasi mahasiswa dan kampanye SemuaBisaKena. Dengan menggunakan metode pembobotan kata <i>TF-IDF Vectorizer </i>dan <i>Gaussian Mixture Model Clustering, </i>dimungkinkan untuk mengidentifikasi apakah perilaku pengguna itu positif (berisi dukungan) atau negatif (berisi hujatan). Dan untuk mencapai hasil akhir, ada beberapa tahapan yang harus dilalui terlebih dahulu. Seperti <i>preprocessing </i>data, <i>feature extraction </i>menggunakan <i>TF-IDF Vectorizer, </i>algoritma <i>Gaussian Mixture Model Clustering </i>dan visualisasi data. Hasil yang didapatkan adalah, ada 1 klaster yang perilaku penggunanya teridentifikasi positif dan ada 2 klaster lainnya yang teridentifikasi negatif.</p>
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | RIDHA NOVIA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Sri Suryani Prasetyowati, Yuliant Sibaroni |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2023 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
