ANALISIS KLASTER PADA DOKUMEN TEKS OPINI PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS MIRAS OPLOSAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

Teknologi komunikasi dan informasi merupakan sektor yang paling pesat berkembang di era digital saat ini. Hal tersebut tidak lepas dari kebutuhan mendasar manusia sebagai makhluk sosial, dimana akses terhadap informasi dan keragaman bentuk dalam berkomunikasi menjadi lahan basah bagi para penyedia layanan, salah satunya Twitter.Layanan jejaring sosial Twitter menjadi wadah dalam menyampaikan berbagai macam opini, termasuk kasus miras oplosan yang viral disampaikan para penggunanya selama bulan April 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisi opini pengguna Twitter terhadap kasus mira oplosan di bulan April 2018 tersebut menggunakan metode Kmeans.Hasil dari penelitian ini menunjukan klaster paling optimum terbentuk sebanyak tiga klaster berdasarkan nilai dunn index sebesar 0.8312. Dari ketiga klaster tersebut, dapat diasumsikan opini pengguna Twitter dari tanggal 1 April 2018 hingga 23 April 2018 terhadap kasus miras oplosanmasih terpusat pada sosok pengedar miras oplosan, pihak berwenang, dan korban.  Kata kunci : Text Mining, Klaster, K-means,Twitte

KLASIFIKASI KARAKTERISTIK KONSUMEN SEPEDA MOTOR MERK T DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA DATA MINING

PT. JKL has a role as a main dealer of T’s brand are handling three types of motorcycle products in West Java. These are type of Sport, CUB, and Scooter(Automatic Transmissions). The company records the buyer of T’s brand motorcycle in the Customer Database (CDB). CDB collected from 2011 to 2013 yielded information of consumer characteristics which is necessary in market planning. Consumer characteristics are classified into two groups: Repeated Order and New Customer. Classification methods used in the study of Data Mining is the Naïve Bayes Classifier. Model classification is done by calculating the conditional probability to choose the greatest value of probability. The accuracy of the classification is 83% and the error classification is 17%

The Analisis Sentimen Sosial Media Twitter Dengan Algoritma Machine Learning Menggunakan Software R

Media sosial adalah wadah untuk mengungkapkan opini terhadap suatu topik tertentu. Ketersediaan informasi dan opini dari para pengguna media sosial merupakan kumpulan dokumen data berupa teks yang amat sangat besar dan berguna untuk kepentingan penelitian maupun membuat suatu keputusan bagi pihak – pihak tertentu. Text Mining bisa didefinisikan sebagai proses penggalian informasi di mana pengguna berinteraksi dengan kumpulan dokumen dari waktu ke waktu dengan menggunakan suatu alat analisis. Analisis sentimen atau Opinion Mining adalah salah satu studi di bidang komputasi yang berhubungan dengan kasus publik mengenai opini, penilaian, sikap, dan emosi. Penelitian ini akan menggunakan metode Machine Learning pada analisis sentimen pengguna layanan jejaring sosial Twitter terhadap Donald Trump dan Barack Obama dalam 20000 tweets. Nilai akurasi metode Machine Learning yang diperoleh cukup tinggi yaitu 87.52% untuk Data Training dan 87.4% untuk Data Testing

Automation Model Development for School Reaccreditation of Early Childhood Education

As stated in the Research and Development Objectives 2020-2024 by BSKAP, it was agreed on the need to implement a correct and credible quality monitoring and evaluation system. For Primary and Secondary Education, it is determined that 100% of education units will carry out Competency Assessment (AK) and Character Surveys (SK) starting in 2021 by first developing and preparing relevant measuring tools along with indicators of AK-SK readiness in the future, its implementation in 2021 while trying implement the overall accreditation process automation policy. Therefore, performance assessment in these units requires other proxies of learning indicators which are considered to have functions equivalent to competency assessments and character surveys. Instead of direct field visits, if correct, mathematical modeling can be performed to derive measurement proxies derived from the PPA or IPV variables or a combination of both. Automation modeling has been applied to approximately 5,000 school samples by applying three alternative methods, namely Principal Component Analysis (PCA), Partial Least Square (PLS) and Confirmatory Factor Analysis (CFA). PCA modeling was successfully used on 49 predictors without a response variable (Y); ii) PLS modeling was successfully applied to 49 predictors involving response variables; iii) CFA modeling has been successfully carried out on PPA and IPV one by one, because the combined modeling has not succeeded in producing an adequate model in the form of goodness of fit