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

Ratu aghnia raffaidy wiguna et al · Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia · 2021

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Autor / Verantwortliche
Ratu aghnia raffaidy wiguna et al
Verlag
Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia
Jahr
2021
ISSN
2656-5935
ISSN
2656-5935
Sprache
Inglés

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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.

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al, R. A. R. W. E. (2021). Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining. https://doi.org/10.33557/journalisi.v3i1.78

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al, Ratu aghnia raffaidy wiguna et. "Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining." 2021. https://doi.org/10.33557/journalisi.v3i1.78.

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al, Ratu aghnia raffaidy wiguna et. 2021. "Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining.". https://doi.org/10.33557/journalisi.v3i1.78.

Harvard

al, R. A. R. W. E. 2021, Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining, Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia, available at: https://doi.org/10.33557/journalisi.v3i1.78 [Accessed 7 Aug. 2026].

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Titel
Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining
Autor / Mitwirkende
Ratu aghnia raffaidy wiguna et al
Verlag
Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia
Erscheinungsjahr
2021
ISSN
2656-5935
ISSN
2656-5935
Sprache
Inglés

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