(0721) 8030188    pusat@itera.ac.id   

IMPLEMENTASI CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOID PADA MEDIA ONLINE


Perkembangan zaman sangat cepat sehingga membuat pertukaran informasi menjadi penting, hal tersebut juga berlaku pada dunia jurnalistik atau pers (media) yang mengalami transformasi menjadi media online. Banyaknya informasi yang dihasilkan sehingga terjadi pembiasan terhadap informasi itu tersendiri dan waktu masyarakat untuk membaca media online dengan jumlah yang banyak menjadi sangat terbatas atau hanya sedikit informasi yang dapat diterima. Sehingga diperlukan pengelompokan berdasarkan isi berita online menggunakan metode k-medoid sehingga masyarakat dapat melihat berita apa yang sedang ramai dibicarakan berdasarkan besarnya pengkelompokan. Penelitian ini berfokus terhadap tahap Clustering data dapat menghasilkan model untuk diimplementasikan untuk menentukan pengelompokan terhadap berita online dan menampilkan ke dalam visualisasi. Penelitian ini menggunakan dua cara untuk memvalidasi kinerja dari model yang dihasilkan seperti yang diharapkan, yaitu Silhouette Score mendapatkan nilai tertinggi pada nilai k = 10 dengan jumlah data 5195 kontent dari berita online yang melalui proses stemming meliliki nilai 0,01 dan Purity Score mendapatkan nilai tertinggi pada nilai k = 10 dengan jumlah data 5195 kontent dari berita online yang melalui proses stemming meliliki nilai 0,36. Kata kunci : k-medoid, media online, Clustering data

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2108210021

Keyword