Implementasi Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) Guna Pengelompokan Data Media Monitoring Geopark Ciletuh
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Bakrie
Author
Ifra, Mutiara Julia
Subject
Informatics
Datestamp
2023-08-28 02:22:55
Abstract :
Setiap perusahaan atau organisasi membutuhkan kegiatan media monitoring dalam hal membangun, mengembangkan dan mempertahankan reputasi citra perusahaan. Dalam melakukan kegiatan media monitoring, Wisata Geopark Ciletuh memiliki praktisi Public Relation (PR) yang bertugas untuk melaksanakan kegiatan media monitoring. Praktisi Public Relation (PR) Geopark Ciletuh melakukan identifikasi dan analisis berita secara manual. Penelitian ini mengusulkan dua algoritma machine learning untuk melakukan analisis berita dalam clustering menjadi lebih efektif dan efisien. Algoritma yang digunakan yaitu Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dan K-Means serta Euclidean Distance sebagai metode untuk mengukur kemiripan antar teks dalam proses clustering terhadap tema berita dan isi berita. AHC diimplementasikan dengan menggunakan tiga parameter yaitu single linkage, average linkage dan complete linkage. Hasil penelitian dengan algoritma AHC dengan parameter jarak single linkage menghasilkan cluster sebanyak dua cluster, average linkage menghasilkan cluster sebanyak dua cluster dan complete linkage menghasilkan cluster sebanyak dua cluster. Sedangkan algoritma K-means menghasilkan cluster sebanyak tiga cluster. Dalam menentukan metode pengelompokan paling baik dari akurasi yang didapatkan. Algoritma AHC pada parameter average linkage dengan euclidean distance memperoleh rata-rata tertinggi dengan nilai silhouette sebesar 0.65. Sedangkan Algoritma K-means dengan euclidean distance memperoleh rata-rata tertinggi dengan nilai silhouette sebesar 0.57.
Setiap perusahaan atau organisasi membutuhkan kegiatan media monitoring dalam hal membangun, mengembangkan dan mempertahankan reputasi citra perusahaan. Dalam melakukan kegiatan media monitoring, Wisata Geopark Ciletuh memiliki praktisi Public Relation (PR) yang bertugas untuk melaksanakan kegiatan media monitoring. Praktisi Public Relation (PR) Geopark Ciletuh melakukan identifikasi dan analisis berita secara manual. Penelitian ini mengusulkan dua algoritma machine learning untuk melakukan analisis berita dalam clustering menjadi lebih efektif dan efisien. Algoritma yang digunakan yaitu Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dan K-Means serta Euclidean Distance sebagai metode untuk mengukur kemiripan antar teks dalam proses clustering terhadap tema berita dan isi berita. AHC diimplementasikan dengan menggunakan tiga parameter yaitu single linkage, average linkage dan complete linkage. Hasil penelitian dengan algoritma AHC dengan parameter jarak single linkage menghasilkan cluster sebanyak dua cluster, average linkage menghasilkan cluster sebanyak dua cluster dan complete linkage menghasilkan cluster sebanyak dua cluster. Sedangkan algoritma K-means menghasilkan cluster sebanyak tiga cluster. Dalam menentukan metode pengelompokan paling baik dari akurasi yang didapatkan. Algoritma AHC pada parameter average linkage dengan euclidean distance memperoleh rata-rata tertinggi dengan nilai silhouette sebesar 0.65. Sedangkan Algoritma K-means dengan euclidean distance memperoleh rata-rata tertinggi dengan nilai silhouette sebesar 0.57.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
