Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining

Author:

Wiguna Ratu Aghnia raffaidy,Rifai Andri Irfan

Abstract

Sosial media dengan platform twitter menjadi hal menarik untuk diteliti. Trending topik tersebut menghasilkan komentar masyarakat Indonesia yang mengandung opini berupa emosi. Penelitian ini mencoba menganalisis opini di twitter dengan metode analisis vader yang menghasilkan tweet profiler kemudian visualisasi distribution. Penelitian ini menggunakan tools orange data mining dengan mengaplikasikan Prepocess text yang meliputi transformation, tokenization, normalization, dan filtering yang bertujuan agar text bisa dianalisis. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu respon masyarakat terhadap UU Cipta Kerja Omnibus Law mendapat 6 respon dan yang paling tertinggi responnya adalah masyarakat merasa surprise.

Publisher

Universitas Bina Darma

Cited by 2 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. Penerapan Algoritma K-Means Pada Penjualan Saldo Transportasi Online Studi Kasus Konter XYZ;Jurnal Algoritma;2023-05-30

2. Twitter Tweet: Sentiment Analysis on Illegal Investment using Naive Bayes Algorithm;2022 IEEE 8th International Conference on Computing, Engineering and Design (ICCED);2022-07-28

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3