Implementasi Text Mining pada Mesin Pencarian Twitter untuk Menganalisis Topik – Topik Terkait “KPK dan JOKOWI”

Abstract

Sebagai salah satu media jejaring sosial yang keberadaannya masih diminati oleh masyarakat luas sampai saat ini, twitter sering digunakan untuk berbagi kegiatan seperti menjalin relasi bisnis, bertukar informasi ataupun tempat untuk mencurahkan isi hati. Pada twitter pengguna dapat menemukan berbagai macam informasi, bahkan ketika pengguna tidak mengetahui akun dari topik yang dicari pengguna dapat menggunakan bantuan mesin pencarian twitter untuk mencarikan informasi terkait topik yang dicari. Banyaknya kegiatan yang dapat dilakukan menggunakan twitter, maka tidak dipungkiri twitter akan menghasilkan kumpulan data yang besar. Hal tersebut ditunjukkan dari hasil survei bahwa setiap detiknya pada saat kehidupan normal rata-rata jumlah tweet yang ada dalam twitter adalah 600 tweet. Perlu adanya suatu penanganan menggunakan metode khusus untuk mengalisis data pada twitter sehingga tidak terdapat suatu kondisi yang disebut “Rich of Data but Poor of Information”. Makalah ini membahas mengenai penerapan metode text mining untuk data tweet terkait topik KPK dan topik Jokowi, dimana didapatkan beberapa informasi yang bermanfaat seperti keseringan penggunaan kata-katamenurut aturan asosiasi yang menyertai kata KPK adalah kata Polri dan Lapor, serta kata Jokowi adalah kata Widodo, Menghadiri, Izin, Pintu, Satu, Investor, Urus, Presiden, Nilai, Aktif, Bahaya, Manuver, Menang, Mulai, Relawan, dan Sejumlah. Dalam makalah ini juga dibahas kesamaan topik utama yang dibahas mengenai topik KPK dan Jokowi pada tweet yaitu topik utama KPK dan Polri.