REPOSITORI

Pembuatan Visualisasi Data Emosi dengan Metode Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Website

Emosi merupakan aspek yang dapat mempengaruhi pengambilan keputusan seseorang dalam melakukan aktifitas sehari-hari. Menurut Daniel Goleman penulis buku “Emotional Intelligence” bahwa 80% keberhasilan seseorang dipengaruhi oleh kecerdasan emosi (EQ). Oleh karna itu, emosi negatif berpotensi merusak pemikiran serta rencana dalam mewujudkan sebuah impian seseorang. Aplikasi Emo Health membantu peran psikolog dalam melakukan pengenalan dan manajemen emosi pengguna. Namun data emosi pengguna pada aplikasi belum sepenuhnya dapat dilihat secara jelas dan efisien oleh psikolog karna belum adanya grafik informasi seperti tabel atau grafik. Visualisasi data pengguna pada aplikasi sangat diperlukan untuk menentukan tindakan psikolog terhadap relevansi visual yang diberikan. Selain visualisasi data, Teknik data mining diperlukan untuk membaca karakteristik dan mendapatkan pengetahuan baru dari data yang diberikan. Data mining berfokus kepada jumlah data emosi negatif per usia dan status pekerjaan serta emosi negatif seperti sedih, marah dan takut sebagai data yang akan digali pengetahuannya. Dalam pengelompokan data emosi negatif pada aplikasi ini menggunakan metode clustering K-Means untuk mendapatkan pengetahuan berdasarkan kesamaan nilai data. Berdasarkan evaluasi kluster menggunakan DBI (Davies Bouldin Index) maka didapatkan jumlah 6 kluster sudah optimal dengan nilai 0,312. Hasil dari pengelompokan di visualisasikan menggunakan diagram batang, scatterplot dan donut chart.