UPIUPI

Indonesian Journal of Science and TechnologyIndonesian Journal of Science and Technology

Topik trending di Twitter adalah kumpulan topik tertentu yang banyak dibicarakan oleh pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model dan strategi untuk menemukan topik trending dari aliran data di Twitter. Pendekatan penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu pengumpulan data twitter, praproses data, analisis data dengan pengelompokan K-Means berurutan, dan pemrosesan informasi. K-Means berurutan digunakan karena dapat menerima data masukan secara berurutan dan pusat kluster dapat diperbarui. Pengujian model dilakukan dalam tiga skenario yang masing-masing dibedakan antara jumlah data, waktu, dan nilai parameter. Setelah itu, evaluasi hasil pengelompokan akan dilakukan menggunakan metode Dunn Index. Aplikasi topik trending di Twitter dibuat menggunakan bahasa R dan menghasilkan output dalam bentuk histogram. Terdapat lima topik yang menjadi topik trending di New York sebelum tahun baru. Topik Times berkaitan dengan adanya konser malam perayaan tahun baru di Times Square. Topik Hours terkait dengan perhitungan waktu dan detik menjelang tahun 2017. Topik Eve dan Party berkaitan dengan perayaan dan topik Resolution yang berkaitan dengan harapan dan perubahan bagi warga New York di tahun 2017.

Penelitian ini menyajikan model dan strategi untuk mengidentifikasi topik trending dari Twitter.Topik trending di Twitter adalah kumpulan topik tertentu yang banyak dibicarakan oleh pengguna.Pendekatan penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu pengumpulan data Twitter, praproses data, analisis data dengan pengelompokan K-Means berurutan, dan pemrosesan informasi.Uji model dilakukan dalam tiga skenario yang masing-masing dibedakan berdasarkan jumlah data, waktu, dan nilai parameter.Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario 1 menghasilkan nilai evaluasi yang kurang optimal, sementara skenario 2 menunjukkan peningkatan kualitas kluster yang signifikan.Di skenario 3, kluster yang berkualitas baik memiliki nilai indeks Dunn lebih dari 0,7.

Penelitian mendatang dapat berfokus pada analisis sentimen yang terkait dengan topik trending untuk memahami lebih baik bagaimana perasaan pengguna Twitter tentang topik tersebut. Selain itu, penelitian dapat mengeksplorasi penggunaan algoritma pembelajaran mesin yang lebih kompleks untuk meningkatkan akurasi deteksi topik trending. Terakhir, akan menarik untuk menyelidiki interaksi antara topik trending dengan faktor eksternal, seperti kejadian berita atau acara tertentu, untuk melihat bagaimana hal ini mempengaruhi apa yang dibicarakan di Twitter.

  1. Determining Trending Topics in Twitter with a Data-Streaming Method in R | Mediayani | Indonesian Journal... doi.org/10.17509/ijost.v4i1.15807Determining Trending Topics in Twitter with a Data Streaming Method in R Mediayani Indonesian Journal doi 10 17509 ijost v4i1 15807
  1. #teknik analisis data#teknik analisis data
  2. #trending topics#trending topics
File size796.17 KB
Pages10
DMCAReportReport

ads-block-test