Abstract :
Berita sejak dahulu merupakan sumber informasi yang dinantikan oleh
semua orang setiap hari. Di jaman modern ini banyak bermunculan berita digital
yang menggunakan media website. Tetapi dengan adanya berbagai pilihan situs
berita yang bermacam-macam dan berita dengan berbagai kategori yang begitu
beraneka ragam, sehingga berdampak pada efesiensi waktu yang dibutuhkan untuk
mencari berita sesuai dengan kebutuhan tiap pembaca berita.
Untuk mempermudah seseorang mendapatkan berita yang diinginkan,
tanpa harus memakan waktu lama dalam mencari berita, maka dibangunlah
aplikasi rekomendasi berita yang memanfaatkan oauth API Twitter dari akun
pembaca berita. Sehingga dari kebiasaan tweets pembaca akan dilakukan
pencarian dan filter 3 kata yang memiliki bobot tertinggi dengan menggunakan
metode TF-IDF (Term Frequency ? Inversed Document Frequency) untuk
mendapatkan kata kunci. Dan sebelum dilakukan pembobotan, tweets dilakukan
proses Text Mining. Kata kunci tersebut lalu digunakan untuk melakukan query
terhaadap database berita sebagai filter berita yang akan direkomendasikan pada
pembaca berita.
Dengan adanya aplikasi ini diharapkan pembaca berita ketika login pada
aplikasi ?Rekomendasi Berita Berbasis Preferensi Pengguna Twitter?
menggunakan akun Twitter, maka pembaca berita langsung mendapatkan berita
yang direkomdasikan berdasarkan tweets mereka, tanpa harus mencari satupersatu
berita di semua situs berita dengan berbagai kategori berita. Sehingga
waktu yang digunakan untuk membaca berita akan menjadi lebih efisien