Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Repositor
Faizun Nuril Hikmah
Universitas Muhammadiyah Malang
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Topik Tentang Tokoh Publik Politik Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) Faizun Nuril Hikmah; Setio Basuki; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol 2 No 4 (2020): April 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i4.52

Abstract

Twitter merupakan salah satu Social Networking yang memperbolehkan pengguna untuk mengirim dan membaca sebanyak 140 karakter. Berdasarkan survey sekitar 500 juta tweet tiap harinya yang dikirim melalui twitter. Data-data tersebut dapat berupa opini-opini publik mengenai politik, tokoh publik, makanan, dan lain sebagainya. Data tersebut akan diolah dengan teknik Topic Detection untuk menghasilkan suatu topik yang sedang marak dibicarakan masyarakat tentang tokoh publik politik. Permasalahan dalam penulisan ini yaitu, bagaimana mengekstraksi suatu tweet tentang tokoh publik politik dari pengguna Twitter. Data tweet yang diambil tentang tokoh publik politik diantaranya yaitu mengenai Joko Widodo, Basuki Tjahaja Purnama (Ahok), Anies Baswedan, Sandiaga Uno, dan Habib Rizieq Shihab. Dengan adanya data atau tweet tentang tokoh publik politik dapat diolah menggunakan metode Agglomerative untuk mengcluster tiap data yang akan digunakan sebagai topik acuan, LDA (Latent Dirichlet Allocation) yang akan berfungsi sebagai pemodelan topik dari tweet-tweet yang telah tercluster, serta TF-IDF untuk mengetahui tweet mana saja yang mengandung kata-kata dalam LDA yang akan dijadikan sebagai topik acuan. Sehingga akan menghasilkan deteksi topik yang relevan berdasarkan tweet mengenai tokoh publik politik.
Co-Authors Setio Basuki Yufis Azhar