Perpustakaan Digital ITB

Selama 10 tahun terakhir, eksplorisasi data pada jaringan media sosial telah menjadi sebuah topik yang sangat populer untuk diteliti. Salah satu pengetahuan menarik yang dapat ditemukan dari hubungan-hubungan dalam jaringan media sosial adalah komunitas. Telah banyak metode yang dikembangkan untuk dapat mendeteksi komunitas. Salah satunya adalah sebuah metode bernama R-CoDi (Random-based Community Diffusion). Metode R-CoDi adalah sebuah metode deteksi komunitas yang tidak membutuhkan parameter struktur dari jaringan media sosial. Metode ini bekerja dengan cara menggunakan data yang dihasilkan dari proses penyebaran sebuah contagion pada jaringan. Berdasarkan hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa metode dan perangkat lunak R-CoDi belum dapat mendeteksi komunitas yang overlapping, belum stabil karena jumlah komunitas dan anggota komunitas berubah-ubah pada setiap eksekusinya, masih mendeteksi simpul yang tidak terinfeksi oleh contagion, dan masih membaca input secara statis. Pada penelitian ini, penulis mengembangkan sebuah metode dan perangkat lunak bernama R-CoDi++. Berdasarkan hasil pengujian, metode dan perangkat lunak R-CoDi++ telah mengoptimasi empat kekurangan dari metode dan perangkat lunak R-CoDi yang telah disebutkan di atas.