Analisis Jenis Konten dan Emosi dari Tweet Pengguna Pemilihan Presiden menggunakan Pengelompokan Agglomerative Hierarchical Clustering
CIKA CARISSA SUJADI

Informasi Umum

Kode

23.04.6569

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining-clustering Analysis

Dilihat

12 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Selama beberapa tahun terakhir, media sosial telah menjadi platform yang penting untuk mendapatkan informasi terkini dan berinteraksi secara daring. Twitter, sebagai salah satu platform yang sering digunakan saat pemilihan presiden (pilpres) di Indonesia sehingga menjadi tempat di mana masyarakat menyampaikan opini dan informasi. Dalam tweet text banyak ekspresi emosi yang di ungkapkan oleh pengguna, ada yang bersifat positif, negatif dan netral. Pada penelitian ini dilakukan analisis jenis konten dan lingkup emosional berdasarkan tagar yang berkaitan dengan salah satu calon presiden yaitu Anies Baswedan. Tahap pertama yang penting dilakukan adalah <em>preprecessing</em>, lalu dilakukan pendekatan TF-IDF dan pengelompokan menggunakan <em>Agglomerative Hierarchical Clustering.</em> Hasil yang didapatkan terdapat 10 kluster dengan pembahasan topik dan emosi yang berbeda yaitu ditemukan 5 kluster positif dengan memberikan dukungan. Di sisi lain, terdapat 2 kluster negatif yang mencerminkan kritik dan ketidaksetujuan terhadap calon tersebut dan 3 kluster bersifat netral yang mencerminkan tweet yang tidak jelas positif atau negatif. Informasi ini dapat membantu dalam pemahaman lebih lanjut tentang padangan dan sentiment terhadap calon dan isu pilpres 2024.</p>

• CS4333 - DATA MINING
• CII4E4 - TUGAS AKHIR
• CII4L3 - VISUALISASI DATA

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook