Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
ELPINA RAJAGUKGUK Pengarang Yolanda Rumapea, S.Kom., M.Kom. Dosen Pembimbing 2

ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode K-medoids untuk mengelompokkan sentimen dari data tweet terkait penutupan TikTok Shop. Penelitian ini menggunakan data dari Twitter untuk memahami respon pengguna terhadap penutupan tersebut. Metode yang digunakan meliputi crawling data, preprocessing, pembobotan data dengan TF-IDF, dan clustering menggunakan Kmedoids. Hasil clustering menunjukkan dokumen yang termasuk dalam cluster positif dan negatif. Dari 200 tweet yang dianalisis, cluster positif memiliki presentase 30% dan cluster negatif 70%. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah memilih centroid yang optimal dan mengembangkan program untuk meningkatkan kecepatan perhitungan. Metode ini dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang pandangan pengguna terhadap penutupan TikTok Shop dan memberikan manfaat bagi TikTok untuk meningkatkan layanan di masa depan. Kata Kunci: K-Medoids, Rapid Miner, Tiktok-Shop