Association Rule untuk Menghasilkan Kata Populer dari Judul Berita Online

Situs berita online memegang peranan penting dalam penyebaran informasi melalui platform digital. Terdapat banyak situs berita online yang tersebar di dunia. Situs berita online ini telah menghasilkan berita dalam jumlah yang sangat besar. Berita-berita ini dapat dimanfaatkan untuk menggali informasi penting dan populer. Penerapan data mining melalui frequent itemset mining dan algoritma apriori dapat menghasilkan informasi berita yang sedang hangat setiap harinya. Penerapan algoritma apriori memungkinkan pembaca dapat mengetahui keterkaitan setiap kata. Penelitian ini menerapkan frequent itemset mining untuk menghasilkan kata-kata populer yang diambil dari judul berita. Keterkaitan kata populer diolah dengan menggunakan algoritma apriori yang kemudian divisualisasikan dengan menggunakan library javascript. Nilai minimum support yang digunakan dalam penelitian ini adalah besar dari 13. Nilai ini dipilih berdasarkan waktu komputasi yang digunakan saat pemrosesan data. Penelitian ini berhasil mengembangkan suatu pendekatan dalam menghasilkan kata-kata populer dan keterkaitan antar kata tersebut dalam bentuk visualisasi yang menarik