Analisis dan Implementasi Community Detection menggunakan Spectral Clustering Method dalam Social Network

NURMASYITAH

Informasi Umum

Kode

18.04.1406

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining

Dilihat

570 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Twitter merupakan salah satu situs social network yang sedang berkembang dengan pesat dan memiliki lebih dari jutaan pengguna di berbagai belahan dunia pada saat ini. Salah satu penelitian mengenai social network adalah community detection. Community detection bertujuan untuk membagi jaringan ke dalam daerah – daerah pada graph. Pembentukan komunitas ini dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan seperti menemukan target pemasaran produk, untuk menghitung kepopuleran suatu barang atau pengguna, mendeteksi isu di masyarakat, mendeteksi jaringan teroris, dan masih banyak lagi. Dalam penelitian kali ini akan digunakan suatu metode pendeteksian komunitas pada data Twitter yang bernama Spectral Clustering Method. Dimana metode ini mengelompokkan data dengan memetakan matriks afinitasnya (atau matriks similarity) ke matriks yang berisi vektor – vektor eigen (yang selanjutnya disebut ruang eigen). Yang kemudian akan dikelompokkan dengan menggunakan algoritma clustering dan akan dilakukan perhitungan nilai modularity untuk melihat hasil terbaik dari setiap pengelompokkan. Hasil dari sistem menunjukkan pengaruh dari jumlah k dan centroid terbaik dalam menentukan performansi algoritma Spectral Clustering dalam mendeteksi komunitas. Dari pengujian yang telah dilakukan, hasil terbaik yang diperoleh dengan menggunakan algoritma Spectral Clustering ialah dengan nilai modularity = 0.9607 untuk jumlah pengguna 90 user dengan jumlah sisi sebanyak 36 relasi dan jumlah cluster yaitu 7.