ANALISIS TEXT CLUSTERING PADA DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN DECISION TREE

Abstract

Twitter saat ini menjadi sebuah platform media sosial yang sangat menarik untuk diamati. Topik yang sedang trend di Twitter seringkali memunculkan komentar dan opini dari masyarakat Indonesia. Salah satu topik yang menarik untuk dianalisis adalah sepak bola Indonesia yang saat ini banyak menyita perhatian sepak bola dunia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tanggapan masyarakat terhadap topik tersebut melalui komentar di Twitter, dengan menggunakan metode analisis vader, tweet profiler, dan visualisasi distribution. Proses analisis dilakukan dengan menggunakan aplikasi Orange Data Mining, yang melibatkan tahapan preprocess text, seperti transformation, filtering, normalization, dan tokenization untuk memastikan teks bisa dianalisis. Melalui analisis sentimen menggunakan text clustering di Twitter kita dapat memahami bagaimana masyarakan mengungkapkan dan menggambarkan suatu persepsi terhadap kasus yang sedang dibicarakan baik secara positif, negatif maupun netral. Hasil analisis ini bahwa respon dari masyarakat terhadap isu yang sedang hangat dibicarakan dengan respon masyarakat adalah rasa sukacita, terkejut dan takut.