Penerapan Text Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee Indonesia

Dwi Smaradahana Indraloka, Budi Santosa
Submission Date: 2017-07-26 00:14:44
Accepted Date: 2017-12-31 15:38:17

Abstract


Pelaku bisnis dapat memanfaatkan followers akun Twitter mereka sebagai sarana untuk melakukan advertising. Sebanyak 37,5% pengguna Twitter, menemukan pelaku bisnis baru dikarenakan membaca retweet dari tweet yang dibuat oleh pelaku bisnis tersebut. Dengan mengetahui jenis konten tweet yang banyak dilakukan retweet oleh followers-nya, pelaku bisnis dapat menggunakan jenis konten tweet tersebut sebagai sarana untuk melakukan advertising kepada pengguna Twitter. Dalam penelitian ini, dilakukan penerapan Text Mining untuk melakukan clustering dengan metode K-means pada data tweet Shopee Indonesia untuk mengetahui jenis konten tweet yang banyak dilakukan retweet oleh followers Shopee Indonesia. Hasil yang didapat adalah jenis konten pada klaster yang memiliki jumlah retweet yang tinggi diantaranya tentang kuis berhadiah (klaster 4, klaster 20, dan klaster 28), ulang tahun Shopee Indonesia (klaster 11), dan hobi, kuis, dan lifestyle (klaster 7), sehingga Shopee Indonesia dapat menggunakan jenis konten tweet tersebut sebagai sarana untuk melakukan advertising kepada pengguna Twitter.

Keywords


Advertising; Clustering; K-means;Text Mining; Twitter

References