Analisis Judul Majalah Kawanku Menggunakan Clustering K-Means Dengan Konsep Simulasi Big Data Pada Hadoop Multi Node Cluster
Abstrak: Saat ini pembaca
e-magazine seperti majalah Kawanku semakin marak dan terus berkembang. Sehingga
penggunaan data besar sangat dibutuhkan pada majalah Kawanku. Selain itu,
dibutuhkan pengkategorian setiap bacaan ke dalam tujuh kategori judul pada
majalah Kawanku. Sehingga dibutuhkan suatu pengolahan, pengelompokkan, dan
pengkomunikasian antar data teks menggunakan text mining. Kombinasi text mining
dengan Big Data dapat menjadi sebuah solusi yang menyediakan cara yang efisien
dan reliabel untuk penyimpanan data dan infrastruktur yang efektif. Lalu
pengkategorian teks dengan clustering
K-Means dirasa cukup meskipun menggunakan data besar karena hasilnya memiliki
keakuratan yang tinggi. Dari hasil pengujian yang dilakukan, disimpulkan bahwa
perbedaan dari banyaknya data tidak mempengaruhi waktu eksekusi karena
perbedaan jumlah data yang digunakan tidak terlalu besar.
Penulis: Brillian Aristyo
Rahardian, Diva Kurnianingtyas, Dyan Putri Mahardika, Tusty Nadia Maghfira,
Imam Cholissodin
Kode Jurnal: jptinformatikadd170314
