Klasterisasi Tweet Terkait Dengan Pemilihan Presiden 2019 Menggunakan Ontology-based Concept Weighting dan DBSCAN

PUPUT FAJRIATI TRI S

Informasi Umum

Kode

19.04.2629

Klasifikasi

302.23 - Media of Communication, Mass Media

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Media Of Communication

Informasi Lainnya

Abstraksi

Informasi yang berada di media sosial twitter berkembang sangat cepat, contohnya seperti tweet tentang pemilihan presiden yang berhubungan dengan kedua calon pasang presiden. Topik yang sedang dibicarakan oleh masyarakat mengenai pemilihan presiden di twitter sangat beragam, oleh karena itu diperlukan suatu sistem untuk mengelompokan tweet berdasarkan topik pembahasan mengenai pemilihan presiden yang berhubungan dengan kedua calon pasang presiden. Tujuan dilakukan penelitian adalah untuk mengetahui topik apa saja yang dibicarakan oleh masyarakat saat pemilihan presiden, sehingga diperlukan sebuah metode yang dapat mengelompokan tweet tersebut dan mengetahui akurasi perfomansi dari ontology-based concept weighting dan dbscan. Penelitian ini menggunakan metode ontology-based concept weighting yang digunakan untuk menghitung dan menerapkan pengetahuan tentang struktur hierarkis topik dan dbscan untuk mengelompokan tweet tersebut. Berdasarkan hasil pengujian, pengelompokan tweet menggunakan ontology-based concept weighting dan dbscan untuk data pasangan calon nomor urut 1 menghasilkan akurasi sebesar 26.5% dan data pasangan calon nomor urut 2 menghasilkan akurasi sebesar 44.16%. Kata kunci: ontologi, pemilihan presiden,