k - j算法的实施意味着公众对估计2024年选举的TWITTER的看法

Yepin Andrianus, Wasino Wasino, Tri Sutrisno
{"title":"k - j算法的实施意味着公众对估计2024年选举的TWITTER的看法","authors":"Yepin Andrianus, Wasino Wasino, Tri Sutrisno","doi":"10.51876/simtek.v8i2.271","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Dengan adanya pemilihan umum rakyat dapat ikut berperan serta dalam memilih pemimpin. Banyak dari masyarakat yang beropini mengenai pemilihan umum melalui media sosial, terutama twitter. Dalam hal ini bisa dilakukan penelitian yang membahas mengenai opini masyarakat pada pemilihan umum. penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering dengan metode pengujian silhouette coefficient. Data yang diperoleh sebanyak 1000 data. Berdasarkan hasil perhitungan bahwa sentimen positif memiliki nilai 4.30%, netral 92.50% dan negatif 3.20% Dengan tingkat akurasi menggunakan metode Silhouette sebesar 0.9812638% yang memiliki hasil struktur yang kuat.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS TERHADAP OPINI MASYARAKAT MENGENAI PERKIRAAN PEMILU 2024 PADA TWITTER\",\"authors\":\"Yepin Andrianus, Wasino Wasino, Tri Sutrisno\",\"doi\":\"10.51876/simtek.v8i2.271\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Dengan adanya pemilihan umum rakyat dapat ikut berperan serta dalam memilih pemimpin. Banyak dari masyarakat yang beropini mengenai pemilihan umum melalui media sosial, terutama twitter. Dalam hal ini bisa dilakukan penelitian yang membahas mengenai opini masyarakat pada pemilihan umum. penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering dengan metode pengujian silhouette coefficient. Data yang diperoleh sebanyak 1000 data. Berdasarkan hasil perhitungan bahwa sentimen positif memiliki nilai 4.30%, netral 92.50% dan negatif 3.20% Dengan tingkat akurasi menggunakan metode Silhouette sebesar 0.9812638% yang memiliki hasil struktur yang kuat.\",\"PeriodicalId\":34309,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Sisfokom\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-10-02\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Sisfokom\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.271\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Sisfokom","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.271","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

有了选举,人民可以参与选举领导人。许多人通过社交媒体,尤其是twitter,就选举发表意见。在这种情况下,可以进行讨论公众舆论的调查。这项研究使用了一种c - memeaning算法,该算法与山后摄取方法的测试方法相结合。获得了1000个。基于计算结果,正情绪得分为4.30%,中性92.50%,负3.20%,使用剪影方法的精确度为0.9812638%,结构良好。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS TERHADAP OPINI MASYARAKAT MENGENAI PERKIRAAN PEMILU 2024 PADA TWITTER
Dengan adanya pemilihan umum rakyat dapat ikut berperan serta dalam memilih pemimpin. Banyak dari masyarakat yang beropini mengenai pemilihan umum melalui media sosial, terutama twitter. Dalam hal ini bisa dilakukan penelitian yang membahas mengenai opini masyarakat pada pemilihan umum. penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering dengan metode pengujian silhouette coefficient. Data yang diperoleh sebanyak 1000 data. Berdasarkan hasil perhitungan bahwa sentimen positif memiliki nilai 4.30%, netral 92.50% dan negatif 3.20% Dengan tingkat akurasi menggunakan metode Silhouette sebesar 0.9812638% yang memiliki hasil struktur yang kuat.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
40
审稿时长
8 weeks
期刊最新文献
Identifying Credit Card Fraud in Illegal Transactions Using Random Forest and Decision Tree Algorithms Determining Scholarship Recipients at STIT Prabumulih Using the AHP Method Determining Promotional Package Recommendations Using the Frequent Pattern Growth Algorithm at The Java Cafe Systematic Literature Review: Machine Learning Methods in Emotion Classification in Textual Data Heart Chamber Segmentation in Cardiomegaly Conditions Using the CNN Method with U-Net Architecture
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1