Analisis Ancaman COVID-19 Varian XBB di Indonesia Pada Jejaring Media Sosial Twitter Menggunakan Text Mining

  • Purnajaya A
  • . V
  • Noverio O
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
6Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Semakin cepatnya mutasi penyakit Covid-19 menyebabkan munculnya subvarian baru yang dikenal varian XBB pertama kali di Afrika Selatan pada tanggal 24 November 2021. Subvarian ini memiliki kekhasan khusus daripada subvarian lain dalam kecepatan penyebarannya yang sangat cepat, tetapi sebagian besar gejala yang didampakkan masih skala ringan. Hal ini menyebabkan kepanikan kembali oleh masyarakat Indonesia yang telah kembali melakukan aktivitas outdoor dengan normal dengan munculnya subvarian ini. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ancaman subvarian COVID-19 bernama XBB di Indonesia yang paling banyak dibicarakan orang di media sosial Twitter. Penelitian ini menggunakan metode Text Mining. Model yang digunakan dalam penelitian ini bervariasi, seperti matriks, word cloud, dan hierarchical clustering. Hasilnya menunjukkan bahwa dua kota di Indonesia terancam varian baru XBB yaitu Kota Bogor, Jawa Barat dan Kota Batam, Kepulauan Riau. Ditambah hasil analisa menunjukkan pemerintah Indonesia memberikan respon cepat untuk mencegah penyebaran dari subvarian XBB ini.

Cite

CITATION STYLE

APA

Purnajaya, A. R., . V., Noverio, O., & Alvaro, C. (2023). Analisis Ancaman COVID-19 Varian XBB di Indonesia Pada Jejaring Media Sosial Twitter Menggunakan Text Mining. JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer, 4(1), 1567. https://doi.org/10.24843/jtrti.2023.v04.i01.p02

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free