Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 2

Teknik Preprocessing Pada Text Mining Menggunakan Data Tweet “Mental Health”

Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi · Vol. 3 No. 2 (2023) · pp. 161–171

DOI
10.51454/decode.v3i2.131
ISSN
2775-1813, 2775-2984
Published
2023-04-30
Publisher
Universitas Muhammadiyah Kendari
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara di kategorikan pengguna media sosial twitter terbanyak yaitu mencapai 18,45 pada periode januari tahun 2022 juta pengguna sehingga data pada twitter dapat digunakan dalam melakukan bebagai penelitian. Data penelitian ini menggunakan data media sosial twitter yang diambil dengan metode crawling dan mendapatkan data sebanyak 9739 yang diambil dari tanggal 19 oktober 2022 sampai 4 desember 2022 dengan menggunakan keyword “mental health”. Data hasil crawling masih berbentuk mentah dan tidak terstruktur, sehingga perlu dilakukan preprocessing agar data dapat di proses ke tahap selanjutnya dan menghasilkan data yang dapat diolah menggunakan tools pengolah data. Tujuan penelitian ini adalah melakukan preprocessing pada data yang sudah diperoleh melalui twitter. Pengolahan data menggunakan model machine learning diperlukan tahap persiapan data yaitu dengan melakukan preprocessing agar data yang digunakan dapat diolah dengan baik. hasil penelitian ini adalah data yang melewati tahap preprocessing telah berbentuk kata dasar dan siap diolah untuk melakukan penelitian terkait mental health. Beberapa tahapan yang dilakukan pada preprocessing yaitu perubahan bentuk kata dasar, menghapus kata yang tidak penting, menghapus imbuhan, dan konjungsi dari dokumen tweet. Selanjutnya data yang telah melewati tahap preprocessing siap untuk dilakukan pembuatan model analisis sentimen yang berguna dalam pengambilan keputusan terhadap permasalahan tersebut.

Collaboration network of the authors

20 authors · 44 co-authorship links

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Ahmad Dahlan
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Anton YudhanaUniversitas Ahmad Dahlan4
Muhammad Kunta BiddinikaUniversitas Ahmad Dahlan2
Rusydi UmarUniversitas Ahmad Dahlan2
Sunardi SunardiUniversitas Ahmad Dahlan2
Imam RiadiUniversitas Ahmad Dahlan2
Wahid Alfaridsi Achmad ZeinAffiliation unknown2
FitriahUniversitas Ahmad Dahlan1
Muhajir YunusUniversitas Ahmad Dahlan1
Rio SubandiAffiliation unknown1
Maulana Muhammad Jogo SamodroUniversitas Ahmad Dahlan1
Yuminah yuminahUniversitas Ahmad Dahlan1
Suprianto SupriantoAffiliation unknown1
Frandika SeptaUniversitas Ahmad Dahlan1
Siti HelmiyahUniversitas Ahmad Dahlan1
Abdullah HanifUniversitas Ahmad Dahlan1
Musri Iskandar NasutionUniversitas Ahmad Dahlan1
Kharis Hudaiby HanifUniversitas Ahmad Dahlan1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

This record comes from Crossref (what the publisher deposited), because the journal's own OAI-PMH endpoint could not be harvested.

Metadata source: Crossref API (cadangan, berdasarkan ISSN) https://api.crossref.org/journals/2775-1813/works, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Metadata as oai_dc, converted from Crossref
<oai_dc:dc xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/"><dc:title>Teknik Preprocessing Pada Text Mining Menggunakan Data Tweet “Mental Health”</dc:title><dc:creator>Rifaldi, Dianda</dc:creator><dc:creator>Abdul Fadlil</dc:creator><dc:creator>Herman</dc:creator><dc:description>&lt;jats:p&gt;Indonesia merupakan salah satu negara di kategorikan pengguna media sosial twitter terbanyak yaitu mencapai 18,45 pada periode januari tahun 2022 juta pengguna sehingga data pada twitter dapat digunakan dalam melakukan bebagai penelitian. Data penelitian ini menggunakan data media sosial twitter yang diambil dengan metode crawling dan mendapatkan data sebanyak 9739 yang diambil dari tanggal 19 oktober 2022 sampai 4 desember 2022 dengan menggunakan keyword “mental health”. Data hasil crawling masih berbentuk mentah dan tidak terstruktur, sehingga perlu dilakukan preprocessing agar data dapat di proses ke tahap selanjutnya dan menghasilkan data yang dapat diolah menggunakan tools pengolah data. Tujuan penelitian ini adalah melakukan preprocessing pada data yang sudah diperoleh melalui twitter. Pengolahan data menggunakan model machine learning diperlukan tahap persiapan data yaitu dengan melakukan preprocessing agar data yang digunakan dapat diolah dengan baik. hasil penelitian ini adalah data yang melewati tahap preprocessing telah berbentuk kata dasar dan siap diolah untuk melakukan penelitian terkait mental health. Beberapa tahapan yang dilakukan pada preprocessing yaitu perubahan bentuk kata dasar, menghapus kata yang tidak penting, menghapus imbuhan, dan konjungsi dari dokumen tweet. Selanjutnya data yang telah melewati tahap preprocessing siap untuk dilakukan pembuatan model analisis sentimen yang berguna dalam pengambilan keputusan terhadap permasalahan tersebut.&lt;/jats:p&gt;</dc:description><dc:publisher>Universitas Muhammadiyah Kendari</dc:publisher><dc:date>2023-04-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://doi.org/10.51454/decode.v3i2.131</dc:identifier><dc:identifier>10.51454/decode.v3i2.131</dc:identifier><dc:source>Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi; Vol 3 No 2 (2023); 161-171</dc:source><dc:source>2775-1813</dc:source><dc:source>2775-2984</dc:source><dc:relation>https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode/article/download/131/61</dc:relation><dc:rights>https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/</dc:rights></oai_dc:dc>