Analisis Data Status Di Facebook Untuk Merekomendasikan Produk Makanan Ringan Menggunakan Tf-Idf Dan Document Weighting

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan menganalisa tingkat analisis status pada akun media sosial untuk mendukung kegiatan promosi Usaha Mikro Kecil khususnya produk makanan ringan. Penelitian menggunakan teknik yang terdapat pada text mining, analisis Term Frequency- Invers Document Frequency dan Document Weighting untuk merekomendasikan produk. Objek penelitian akun media sosial facebook dengan sample random yang tergabung dalam grup Warga Demak serta produk hasil UMK yang terdaftar pada Dinas Perdagangan dan Koperasi Kabupaten Demak. Hasil akhir penelitian ini adalah prototype sistem analisis status media sosial untuk mengklasifikasikan pelanggan produk UMK yang sesuai dengan hasil analisa status facebook. Dari hasil analisa didapatkan rata-rata tingkat akurasi prediksi sebesar 73.27% untuk keberhasilan merekomendasikan produk. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis TF-IDF dan Document Weighting dapat dimanfaatkan untuk pengembangan sistem baru guna mendukung kegiatan promosi pengelola kelompok UMK agar lebih tepat sasaran.