<![CDATA[Pertamina, menerapkan digitalisasi Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) melalui aplikasi mypertamina yang bekerja sama dengan linkaja. Meskipun aplikasi tersebut menawarkan beberapa program yang dapat mempermudah pelanggan, ternyata masyarakat banyak mengomentari aplikasi tersebut sehingga menyebabkan topik mypertamina di twitter menjadi trending topik pada bulan Juli. Akan tetapi komentar tersebut tidak seluruhnya positif. Komentar yang terlalu banyak tentang aplikasi mypertamina ini, menyebabkan sulitnya berbagai kalangan untuk menyimpulkan tingkat kebermanfaatan dari aplikasi tersebut, termasuk pertamina. Sehingga diperlukan penelitian untuk menganalisis tingkat kebermanfaatan aplikasi mypertamina dari banyaknya komentar masyarakat di twitter.Oleh karena itu, penelitian ini mengumpulkan data berupa tweet masyarakat dari twitter tentang aplikasi mypertamina. Data tersebut kemudian dibersihkan dan dihitung kedekatan aktanya menggunakan TF-IDF. Setelah itu data dikelompokkan dengan menggunakan K-Means. Dengan menggunakan coherence score, kluster terbaik ada di kluster 2. Kluster 0 berisi kata keluhan masyarakat terhadap aplikasi my pertamina. Kluster 1 berisi kata umum terkait aplikasi pertamina. Berdasarkan analisis hasil kluster yang diperoleh, maka aplikasi mypertamia mendapatkan banyak keluhan dari masyarakat yang cenderung berpendapat bahwa aplikasi mypertamina tidak bermanfaat untuk masyarakat. Kata Kunci : mypertamina, datamining, klustering, K-Means]]>
Copyrights © 2023
