Mubarok, Riezky (2018) PEMANFAATAN API TWITTER UNTUK MENGETAHUI POPULARITAS AKUN PORTAL BERITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (3MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (254kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (335kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (239kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (706kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (79kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (73kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
source_code_16.21.0975 Riezky Mubarok.zip Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi_16.21.0975 Riezky Mubarok.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Twitter sudah menjadi salah satu media sosial yang populer di Indonesia. Banyaknya pengguna yang aktif di Twitter menjadikan sumber data yang kaya yang bisa dimanfaatkan untuk menggali informasi yang tersembunyi dengan menggunakan teknologi data mining. Portal berita sebagai salah satu sumber informasi aktual bagi masyarakat kebanyakan juga memiliki akun Twitter untuk semakin mendekatkan jangkaunya pada masyarakat. Popularitas akun portal berita di Twitter tentu masing-masing berbeda terlebih bila dilakukan pendekatan area dan topik yang dibahas. Memanfaatkan API yang disediakan Twitter kemudian diolah menggunakan algoritma K-Means maka pola popularitas bisa diketahui. Popularitas bisa diketahui berdasarkan jumlah like, komentar dan retweet. Informasi ini sangat bermanfaat bagi pihak tertentu untuk melakukan perbandingan popularitas ataupun sebagai informasi bagi pelaku bisnis dalam memasang iklan.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | API Twitter, K-Means, Popularitas, Portal Berita | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 03 Aug 2022 07:38 | ||
| Last Modified: | 13 Sep 2023 02:54 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/4891 |
Actions (login required)
 |
View Item |