JURNAL GAUSSIAN, Volume 12, Nomor 1, Tahun 2023, Halaman 126 - 135 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PENERAPAN TEXT MINING DAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI KELUHAN UTAMA PELANGGAN PDAM TIRTA MOEDAL KOTA SEMARANG
Genisia Pramestiloka Aulia 1* , Tatik Widiharih 2 , Iut Tri Utami 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *e-mail : genispramesti6990@gmail.com
DOI: 10.14710/j.gauss.12.1.126-135

## Article Info:
Received: 2022-10-24 Accepted: 2022-12-30 Available Online: 2023-05-04

## Keywords:
Text Mining; Fuzzy C-Means Clustering; Xie-Beni Index; Word cloud.
Abstract: Customer  complaints  can  be  handled  effectively  by identifying the main complaints that cause customers to be dissatisfied. Many customer complaints  cause difficulty for  PDAM Tirta Moedal Semarang  to  identify  problems,  which  are  frequently  the  primary complaints  of  customers.  Grouping  complaints  that  have  similarities using  Fuzzy  C-Means  Clustering  will  make  the  identification  of  the main customer complaints easier. Fuzzy C-Means uses fuzzy models, allows  data  to  be  a  member  of  all  formed  clusters  with  membership level between 0-1. Fuzzy C-Means Clustering can also introduce more flexible patterns and show results in more accurate cluster placement. Text  mining  is  used  to  convert  textual  data  into  numerical  data. Customer  complaints  received  through  all  contacts  in  PDAM  Tirta Moedal  Semarang from October–December 2021 were used as data. The  clustering  process  forms  6  clusters,with  the  number  of  clusters tried  being  3,  4,  5,  and  6,  which  are  seen  by  the  smallest  Xie-Beni Index.  The  main  complaints  from  PDAM  Tirta  Moedal  Semarang customer  that  seen  through  Word  cloud  in  each  cluster  are  that  the water stops running in clusters 1 and 6 and the pipes leak in clusters 4 and 5. Complaints in clusters 2 and 3 are complaints related to water meters and water flow.

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Semarang  memiliki  Badan  Usaha  Milik  Daerah  (BUMD)  yang  menyediakan layanan  air  bersih  untuk  masyarakat  Kota  Semarang  yaitu  PDAM  Tirta  Moedal  Kota Semarang (Perumda Air Minum Tirta Moedal Kota Semarang, 2019). PDAM Tirta Moedal Kota Semarang mencatat bahwa keluhan pelanggan semakin meningkat setiap tahunnya dan akan  terus  melakukan  kegiatan  evaluasi  untuk  mengetahui  masalah-masalah  yang  sering dikeluhkan  pelanggan  (Prayoga,  2020).  Menurut  Ghoniyah  (2012),  proses  penanganan keluhan  yang  baik  dimulai  dengan  mengidentifikasi  sumber  ketidakpuasan  pelanggan. Banyaknya keluhan yang diperoleh membuat PDAM Tirta Moedal Kota Semarang merasa kesulitan untuk mengidentifikasi masalah yang sering menjadi keluhan utama pelanggan.
Pengelompokan pada keluhan yang memiliki kemiripan dibutuhkan untuk memudahkan identifikasi  keluhan  utama  pelanggan.  Penelitian  ini  menerapkan Text  Mining untuk mempersiapkan  keluhan  sebelum  dikelompokkan  dan Fuzzy  C-Means  Clustering untuk mengelompokan keluhan pelanggan yang memiliki kemiripan. Fuzzy C-Means Clustering menggunakan  model  pengelompokkan fuzzy yaitu  pengelompokkan  yang  menggunakan logika fuzzy .
Logika fuzzy merupakan  logika  bernilai  banyak  ( multivalued  logic )  yang  dapat mendefinisikan nilai diantara logika konvensional, seperti ya atau tidak dan benar atau salah yang  dinyatakan  dalam  derajat  keanggotaan  dengan  rentang  nilai  0-1.  Model pengelompokkan fuzzy menyebabkan data dapat menjadi anggota dari semua cluster yang
terbentuk. Fuzzy C-Means Clustering juga dapat mengenalkan pola yang lebih fleksibel dan memudahkan pemecahan perhitungan.
Hasil  kelompok  keluhan  yang  telah  terbentuk  tersebut  digunakan  untuk mengidentifikasi keluhan utama. Tujuan dari penelitan ini adalah memperoleh cluster dari keluhan pelanggan PDAM Tirta Moedal Kota Semarang yang telah dilakukan proses Text Mining dengan  menggunakan Fuzzy  C-Means  Clustering dan  mengidentifikasi  keluhan utama  pelanggan  PDAM  Tirta  Moedal  Kota  Semarang  menggunakan Word  cloud berdasarkan cluster yang terbentuk.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pelanggan  PDAM  Tirta  Moedal  Kota  Semarang  dapat  melakukan  pengaduan  seperti melaporkan keluhan, memberikan saran atau memperoleh informasi dengan menggunakan beberapa pilihan kanal pengaduan, yaitu: call center , sosial media PDAM Tirta Moedal Kota Semarang ( Whatsapp , Instagram , Facebook , dan Twitter ), serta aplikasi SI AGAN (Perumda Air Minum Tirta Moedal Kota Semarang, 2021). Keluhan pelanggan PDAM Tirta Moedal Kota Semarang masih berbentuk data teks, sehingga proses text mining dibutuhkan sebelum dilakukan proses clustering .
Text  mining dapat  didefinisikan  sebagai  proses  menemukan  informasi  berkualitas dengan  mengidentifikasi  dan  mengeksplorasi  pola  data  dari  dokumen  teks  menggunakan berbagai alat analisis (Vijayarani dan Nithya, 2015). Text mining memberikan penyelesaian untuk masalah yang sering dihadapi dalam pemrosesan, pengorganisasian, dan analisis teks tidak terstruktur dalam jumlah besar. Sumber data yang diolah pada text mining berasal dari teks  yang  relative  tidak  terstruktur  dan  berjumlah  besar,  sehingga  dibutuhkan text preprocessing .
Text Preprocessing merupakan proses pembersihan, penghilangan, pengubahan sumber data  yang  dianggap  tidak  perlu  untuk  digunakan  pada  proses  analisis  selanjutnya,  baik berupa  karakter  non  alfabet  maupun  kata-kata.  Berikut  merupakan  tahapan Text Preprocessing yang akan digunakan dalam penelitian ini:
1. Case  folding ,  digunakan  untuk  mengubah  seluruh  kata  menjadi  huruf  kecil  pada dokumen teks.
2. Remove number , digunakan untuk menghapus angka pada dokumen teks.
3. Remove  punctuation ,  digunakan  untuk  menghilangkan  semua  karakter  selain  huruf, seperti tanda baca atau symbol.
4. Strip whitespace , yaitu proses penghapusan spasi berlebih pada kalimat.
5. Pembakuan kata, yaitu proses merubah kata tidak baku ke kata baku.
6. Stopword  removal ,  yaitu  proses  penghilangan  kata  umum  yang  sering  muncul  tetapi dianggap tidak berarti. Contoh: dengan, pada, yang, di.
7. Stemming , yaitu proses merubah kata berimbuhan ke kata dasarnya (Putri dan Setiadi, 2014)
8. Tokenizing ,  yaitu  proses  pemotongan  rangkaian  kata  dalam  kalimat  menjadi  bagian- bagian kata tunggal.
Tingkat kepentingan yang dimiliki setiap kata dalam sebuah dokumen teks berbeda satu sama lain, sehingga setelah dilakukan text preprocessing perlu dilakukan pembobotan kata. Pembobotan  kata  yang  digunakan  adalah  pembobotan  TF-IDF,  pembobotan  TF-IDF menggunakan penggabungan terhadap dua konsep yaitu Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF).
Term Frequency merupakan frekuensi sebuah kata atau term muncul dalam dokumen dan Inverse  Document  Frequency merupakan  pembobotan  kata  yang  didasarkan  pada
jumlah dokumen yang memuat kata-kata tertentu (Prasetyo, 2012). Menurut Upendra dan Babu (2016), perhitungan TF-IDF dapat dihitung menggunakan persamaan (1):
𝑊 𝒊,𝒋 = 𝑛 𝑗,𝑖 ∑ 𝑛 𝑘,𝑖 𝑘 ⋅ 𝑙𝑜𝑔 2 𝐷 𝐷 𝑗 (1)
dengan i dokumen, j term, 𝑊 𝒊,𝒋 pembobotan TF-IDF untuk term ke-j di dokumen ke-i, 𝑛 𝑗,𝑖 jumlah kemunculan term ke-j di dokumen ke-i, ∑ 𝑛 𝑘,𝑖 𝑘 banyaknya kemunculan semua term di dokumen ke-i, 𝐷 banyaknya semua dokumen yang digunakan dan 𝐷 𝑗 banyaknya dokumen yang mengandung term ke-j.
Word  cloud adalah  teknik  visualisasi  yang  sering  digunakan  pada text  mining untuk memberikan gambaran umum sebuah dokumen teks dengan menampilkan kata-kata yang sering muncul secara visual. Kata-kata tersebut divisualisasikan dalam bentuk yang menarik namun tetap informatif, sehingga lebih mudah untuk dipahami.
Analisis cluster merupakan  proses  dimana  objek  data  dibagi  ke  dalam  beberapa kelompok  yang  disebut cluster .  Pendekatan  yang  biasa  digunakan  untuk  mengukur kemiripan antar objek-objek dalam analisis cluster adalah ukuran jarak (Mulekar dan Brown, 2017). Salah satu pengukuran jarak kedekatan adalah jarak Euclidean . Menurut Vijaymeena dan Kavitha (2016), fungsi pengukuran jarak antara dua buah objek 𝑥 = (𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑝 ) dan 𝑦 = (𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑝 ) menggunakan Euclidean didefinisikan sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (2)
dengan 𝑑(𝑥, 𝑦) merupakan jarak Euclidean objek x dan y, 𝑝 jumlah atribut yang diamati, 𝑥 𝑗 nilai pengamatan objek x atribut ke-j, dan 𝑦 𝑗 nilai pengamatan objek y atribut ke-j.
Salah  satu  metode  dari  analisis cluster adalah Fuzzy  C-Means  Clustering.  Fuzzy  C- Means  Clustering menggunakan  model  pengelompokan fuzzy , menyebabkan  data mampu menjadi anggota dari seluruh cluster yang telah terbentuk. Keberadaaan titik data pada suatu cluster dinyatakan  menggunakan  derajat  keanggotaan  antara  0-1  (Rahakbauw,  2017). Menurut Tanatavikorn dan Yamashita (2015), konsep dasar dari Fuzzy C-Means Clustering yaitu  menentukan  pusat cluster ,  dimana  pusat cluster tersebut  belum  tepat  sehingga perbaikan pusat cluster dan derajat keanggotaan dilakukan secara berulang pada setiap data. Proses  perulangan  tersebut  menyebabkan  pusat cluster berpindah  mengarah  ke  titik  yang tepat, dimana proses ini didasarkan pada minimasi fungsi objektif.
Menurut Nayak dkk., (2015) tahapan-tahapan Fuzzy C-Means Clustering adalah sebagai berikut:
1. Memasukkan data yang akan di cluster ke dalam sebuah matriks X berukuran n x m, dengan  n  adalah  jumlah  data  dan  m  adalah  atribut  pada  setiap  data. 𝑋 𝑖𝑗 = data  ke-i ( (𝑖 = 1,2, … 𝑛) , atribut ke-j (𝑗 = 1,2, … 𝑚) )
𝑿 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 21 𝑥 22 … 𝑥 1𝑚 … 𝑥 2𝑚 ⋮ ⋮ 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 … ⋮ … 𝑥 𝑛𝑚 ]
2. Menentukan  beberapa  parameter  awal,  berikut  merupakan  parameter  awal  yang ditentukan:
a. Banyaknya cluster yang akan dibentuk ( 𝑐 ) = 2 ≤ 𝑐 < (𝑛) ;
dengan n adalah banyaknya data
b. Jumlah nilai pembobot (𝑤) = 𝑤 ≥ 1 ;  menurut  Klawonn  dan  Höppner (2003) w=2 sering digunakan untuk pembobot karena dianggap paling halus.
c. Jumlah maksimum pengulangan iterasi     = MaksIter;
d. Jumlah error terkecil yang diharapkan ( ξ )  = ξ > 0 ;
e. Fungsi objektif awal = 𝑃 0 = 0 ; f. Iterasi awal = t = 1 3. Membangkitkan  bilangan  acak 𝜇 𝑖𝑘 dengan  i (𝑖 = 1,2, … 𝑛) adalah  jumlah  data  dan k (𝑘 = 1,2, … 𝑐) adalah jumlah cluster yang merupakan elemen dari matriks partisi awal U .
𝑼 = [ 𝜇 11 𝜇 12 𝜇 21 𝜇 22 … 𝜇 1𝑐 … 𝜇 2𝑐 ⋮ ⋮ 𝜇 𝑛1 𝜇 𝑛2 … ⋮ … 𝜇 𝑛𝑐 ]
dengan syarat:
𝜇 𝑖𝑘 𝜖 [0,1]; (1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛; 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐) dan
∑ 𝜇 𝑖𝑘 = 1; 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐 𝑐 𝑘=1 4. Menghitung pusat cluster ke-k: 𝑉 𝑘 . 𝑉 𝑘 = (𝑉 𝑘1 , 𝑉 𝑘2 , … ,  𝑉 𝑘𝑗 ) dengan 𝑘 = 1,2, … , 𝑐 dan 𝑗 = 1,2, . . , 𝑚
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (3)
5. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, 𝑃 𝑡 :
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ (𝜇 𝑖𝑘 𝑤 [∑(𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ]) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (4) 6. Memperbaiki matriks partisi U
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (5)
dengan 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 dan 𝑘 = 1,2, … , 𝑐
7. Mengecek kondisi berhenti
• Jika: (|𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 | < 𝜉) atau (t > MaksIter) maka proses berakhir;
• Jika: (|𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 | > 𝜉) atau  (t  <  MaksIter)  maka  t=t+1  dan  melanjutkan  kembali langkah ke-4.
Ukuran yang digunakan untuk menguji validitas hasil cluster adalah Indeks Xie-Beni . Indeks Xie-Beni didasarkan pada jarak intracluster yaitu kedekatan antar anggota di setiap cluster dan intercluster yaitu perbedaan antara suatu cluster dengan cluster lain (Muranishi dkk., 2014). Semakin kecil nilai Xie-Beni , semakin baik hasil cluster . Indeks Xie-Beni dapat dinyatakan dalam persamaan (6):
𝑋𝐵 = ∑ ∑ (𝜇 𝑖𝑘 𝑤 [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ]) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 𝑛  min 𝑖≠𝑘 ∑ (𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (6)
dengan 𝑋 𝑖𝑗 objek data ke-i pada atribut ke-j, 𝑉 𝑘𝑗 nilai pusat cluster ke-k pada atribut ke-j, 𝑉 𝑖𝑗 nilai pusat cluster ke-i pada atribut ke-j, 𝜇 𝑖𝑘 nilai keanggotaan objek data ke-i dengan pusat cluster ke-k, 𝑛 banyaknya objek data, 𝑐 jumlah cluster, 𝑤 jumlah nilai pembobot.
3. METODE PENELITIAN
Data  keluhan  pelanggan  yang  digunakan  adalah  data  dengan  jenis  kualitatif,  yaitu berupa data teks keluhan pelanggan PDAM Tirta Moedal Kota Semarang yang masuk pada semua kontak pengaduan, yaitu: call center , Whatsapp , Instagram, Facebook , Twitter dan SI AGAN yang termasuk dalam data sekunder dan didapatkan di PDAM Tirta Moedal Kota Semarang  selama  periode  Oktober  2021  sampai  Desember  2021  sebanyak  3.577  data. Software RStudio akan digunakan untuk membantu mengolah data penelitian. Langkah-langkah analisis data:
1. Memasukkan data teks keluhan PDAM Tirta Moedal Kota Semarang.
2. Melakukan Text Preprocessing data.
3. Melakukan pembobotan kata menggunakan pembobotan TF-IDF.
4. Penerapan Fuzzy C-Means Clustering :
a. Menentukan  banyaknya cluster (c),  nilai  bobot  (w),  maksimal  iterasi  (MaksIter), error terkecil ( 𝜉 ), fungsi objektif awal ( P 0 =0), dan iterasi awal (t=1).
b. Membangkitkan bilangan acak µ sebagai elemen-elemen matriks partisi awal U c. Menghitung pusat cluster ( V k )
d. Menghitung fungsi objektif ( P t )
e. Memperbaiki matriks partisi U
f. Jika  diperoleh (|P t − P t−1 | < 𝜉) atau  ( 𝑡 > MaksIter)  maka  proses  berakhir,  jika: |P t − P t−1 | > 𝜉) dan  ( 𝑡 < MaksIter)  maka  t=t+1  kemudian  melakukan  kembali langkah (c).
5. Menghitung nilai Indeks Xie-Beni pada c luster yang terbentuk.
6. Menentukan cluster optimum dari cluster yang terbentuk berdasarkan nilai Indeks Xie- Beni.
7. Profiling pada setiap cluster menggunakan bantuan Word cloud .
8. Analisis hasil cluster untuk mengidentifikasi keluhan utama pelanggan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Text Preprocessing mengubah data keluhan yang berbentuk tidak teratur ke bentuk data keluhan yang lebih teratur. Tahapan text preprocessing yang diperlukan yakni case folding , removing number,  removing  punctuation ,  pembakuan kata, stopwords  removal , stemming dan tokenizing. Contoh hasil Text Preprocessing menggunakan data keluhan nomor 16, 549,
683 dan 802 disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Hasil Text Preprocessing
Pembobotan  pada  data  setelah  melalui  tahap text  preprocessing akan  dilakukan dengan  menggunakan  pembobotan  TF-IDF.  Hasil  yang  didapatkan  dari  pembobotan  ini diperlukan  untuk  proses Fuzzy  C-Means  Clustering. Hasil  pembobotan  TF-IDF  pada keluhan pelanggan PDAM Tirta Moedal Kota Semarang dengan contoh keluhan nomor 6, 13, 292, 494 dan 3047 disajikan pada Tabel 2.
No Sebelum Text Preprocessing Setelah Text Preprocessing 16 informasi dari pelanggan pipa bocor di depan rumah   nomor pelanggan : 08150277 pipa bocor 549 AIR MATI KURANG LEBIH 10 HARI KKTH air mati kkth 683 meteran bureng mohon bisa ganti meteran meter buram ganti meter 802 Tagihan 2 bulan ini melonjak tagih lonjak

## Tabel 2. Contoh Hasil Pembobotan TF-IDF
Banyaknya cluster yang akan  di coba  pada  proses Fuzzy  C-Means Clustering adalah 3,4,5 dan 6. Jumlah pembobot yang digunakan w = 2, jumlah maksimum pengulangan iterasi sebanyak 1000, dan jumlah error terkecil yang diharapkan (ξ) = 10 −9 sesuai dengan bawaan Software R-Studio.
Indeks Xie-Beni akan digunakan untuk menentukan jumlah cluster yang optimum dari hasil proses clustering . Nilai Indeks Xie-Beni pada jumlah cluster k = 3,4,5 dan 6 disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Nilai Indeks Xie-Beni
Berdasarkan Tabel 3, terlihat bahwa jumlah cluster c = 6 memiliki nilai Indeks Xie-Beni terkecil  dibanding  jumlah cluster lainnya,  yaitu  sebesar  0,05617681.  Jumlah cluster digunakan untuk penelitian ini yaitu c=6. Hasil clustering dengan jumlah cluster sebanyak 6 secara ringkas disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Clustering dengan Fuzzy C-Means
Keluhan  utama  pelanggan  pada  masing-masing cluster yang  terbentuk  akan diidentifikasi menggunakan Word  cloud untuk  melihat  kata  yang  sering muncul  di  setiap cluster . Word cloud yang dihasilkan pada setiap cluster memiliki kemiripan pada kata yang ada  pada  masing-masing cluster ,  dengan  kata  “bocor”,  “pipa”,  “air”  dan  “mati”  yang memiliki ukuran terbesar.
Berdasarkan hal tersebut, akan digunakan 10 kata teratas yang sering muncul di setiap cluster untuk melihat kata yang memiliki frekuensi kemunculan tertinggi atau paling banyak dibandingkan dengan cluster lainnya yang ditampilkan pada Tabel 5.
No air alir bocor ⋅⋅⋅ rusak tutup 6 curi air 0,633 0 0 ⋅⋅⋅ 0 0 13 air alir kecil kko 0,316 0,920 0 ⋅⋅⋅ 0 0 292 ganti meter masalah 0 0 0 ⋅⋅⋅ 0 0 494 air nyala kecil bocor 0,316 0 0,232 ⋅⋅⋅ 0 0 3047 pipa bocor rusak paving bocor tutup gentong 0 0 0,265 ⋅⋅⋅ 1,16E+14  1,29+E14 k Indeks Xie-Beni 3 0,05802351 4 0,05701159 5 0,05649308 6 0,05617681 Cluster ke- Nomor Keluhan Jumlah Anggota 1 1789, 1790, 1791, 1792, …, 2400,2401,2402,2403 615 2 2404,2405,2406,2407,2408, …, 3007,3008,3009,3010 607 3 1175,1176,1177,1178,1179, …., 1785,1786,1787,1788 614 4 3011,3012,3013,3014,3015, …, 3574,3575,3576,3577 567 5 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, …, 563,564,565,567 567 6 568,569,570,571,572,573, …, 1171,1172,1173,1174 607
Tabel 5. Kata dengan Frekuensi Kemunculan Terbanyak pada Setiap Cluster
Dibandingkan dengan Cluster Lainnya
Hal  ini membantu  untuk menganalisis  lebih  lanjut  terkait  keluhan  yang ada  di  setiap cluster .  Berikut  merupakan  hasil  analisis  pada  setiap cluster dengan  menggunakan Word cloud :
a. Cluster 1
Gambar  1  memperlihatkan  hasil Word  cloud untuk cluster 1.  Terlihat  bahwa  kata “bocor”, “air”, “pipa” dan “mati” memiliki ukuran yang terbesar.
Gambar 1. Word Cloud Cluster 1
Berdasarkan Word cloud pada Gambar 1, terdapat pula kata “bantu” dan “tangki” yang memiliki ukuran cukup besar, kata tersebut juga memiliki frekuensi kemunculan terbanyak dibandingkan dengan cluster lainnya. Kata ini berhubungan dengan keluhan air mati dimana keluhan air mati sudah terjadi terlalu lama dan pelanggan meminta bantaun air tangki karena sudah kehabisan air.
b. Cluster 2
Hasil Word  cloud untuk cluster 2  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Terlihat  bahwa  kata “bocor”, “pipa”  memiliki  ukuran terbesar,  selain  itu  kata  “air”  dan  “mati” juga memiliki ukuran cukup besar.
Cluster Kata Frekuensi Kemunculan 1 tangki 90 bantu 88 2 meter 37 3 alir 63 4 sm (sekitar meteran) 34 5 kko (kanan kiri oke) 50 sbm (sebelum meteran) 39 6 kks (kanan kiri sama) 83 stopkran 75 on 72 kecil 40
Berdasarkan  Tabel  5,  kata  “meter”  di cluster 2  merupakan  kata  dengan  frekuensi kemunculan  terbanyak  dibandingkan cluster lainnya.  Kata “meter”  menunjukkan  keluhan terkait  kondisi  meteran  seperti  meteran  mati  atau  rusak,  meteran  burem,  permohononan normalisasi meteran dan penggantian meteran.
c. Cluster 3
Gambar 3 memperlihatkan hasil Word cloud untuk cluster 3. Terlihat bahwa kata “air” memiliki ukuran terbesar, kata “bocor”, “mati” dan “pipa” juga memiliki ukuran yang cukup besar.
Gambar 3. Word Cloud Cluster 3
Tabel  5  memperlihatkan  bahwa  kata  “alir”  pada cluster 3  merupakan  kata  dengan frekuensi kemunculannya terbanyak dibandingkan cluster lainnya. Kata “alir” menunjukkan keluhan terkait kondisi aliran air, seperti air mengalir kecil dan terkadang mati, serta air yang mengalir tidak sesuai jadwal aliran.
d. Cluster 4
Hasil Word  cloud untuk cluster 4  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Terlihat  bahwa  kata “bocor” dan “pipa” memiliki ukuran terbesar, selain itu juga terlihat kata “air” dan “mati” yang memiliki ukuran cukup besar.
Gambar 4. Word Cloud Cluster 4
Berdasarkan  Tabel  5,  kata  “sm”  atau  “sekitar  meteran”  pada cluster 4  memiliki frekuensi  kemunculan  yang  paling  banyak  dibandingkan cluster lainnya.  Kata  “sm”  atau “setelah meteran” berkaitan dengan keluhan pipa bocor, dimana keluhan pipa bocor pada cluster 4 sering terjadi pada daerah sekitar meteran.
e. Cluster 5
Gambar  5  memperlihatkan  hasil Word  cloud untuk cluster 5.  Terlihat  bahwa  kata “bocor” dan “pipa” memiliki ukuran terbesar, selain itu kata “air” dan “mati” juga memiliki ukuran yang cukup besar.
Gambar 5. Word Cloud Cluster 5
Berdasarkan Tabel 5, kata “sbm” atau “sebelum meteran” dan kata “kko” atau “kanan kiri  oke”  pada cluster 5  merupakan  kata  dengan  frekuensi  kemunculan  terbanyak dibandingkan cluster lainnya.  Kata  “sbm”  atau  “sebelum  meteran”  berhubungan  pada keluhan  pipa  bocor,  dimana  keluhan  pipa  bocor  pada cluster 5  sering  terjadi  sebelum instalasi  meteran.  Kata  “kko”  atau  “kanan  kiri  oke”  berhubungan  pada  keluhan  air  mati dimana banyak pelanggan yang mengeluhkan air mati tetapi tetangga tidak mengalami hal yang sama atau air tidak mati.
f. Cluster 6
Hasil Word  cloud untuk cluster 6  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Terlihat  bahwa  kata “bocor”, “air”, “mati” dan “pipa” memiliki ukuran yang terbesar.
Gambar 6. Word Cloud Cluster 6
Berdasarkan Tabel 5, kata “kks” atau “kanan kiri sama”, “stopkran”, “on” dan “kecil” merupakan kata dengan frekuensi kemunculan terbanyak dibandingkan cluster lainnya. Kata ini merupakan kondisi dari keluhan air mati, dimana pada cluster 6 keluhan air mati sering terjadi  dengan  kondisi  seperti:  tetangga  mengalami  keluhan  yang  sama,  stopkran  sudah dalam posisi on, dan air mengalir kecil.

## 5. KESIMPULAN
Proses clustering pada 3.577 keluhan pelanggan PDAM Tirta Moedal Kota Semarang yang telah dilakukan proses Text mining dengan menggunakan Fuzzy C-Means Clustering terbentuk 6 cluster . Jumlah cluster dilihat berdasarkan nilai Indeks Xie-Beni yang terkecil yaitu sebesar 0,05617681. Berdasarkan Word cloud yang terbentuk pada 6 cluster yang telah dihasilkan, keluhan utama pelanggan PDAM Tirta Moedal Kota Semarang adalah keluhan air mati dan pipa bocor.
Keluhan air mati yang terdapat pada cluster 1 terjadi dengan durasi yang lama, dimana mengakibatkan banyak pelanggan meminta bantuan air tangki. Keluhan yang terjadi pada cluster 2 yaitu keluhan terkait kondisi meteran, seperti meteran rusak, pergantian meteran dan  normalisasi  meteran. Cluster 3  memiliki  keluhan  yang  berhubungan  dengan  kondisi
aliran  air,  dimana  air  mengalir  kecil  dan  tidak  sesuai  jadwal  aliran.  Keluhan  yang  sering terjadi pada cluster 4 dan cluster 5 yaitu pada cluster 4 keluhan pipa bocor sering terjadi didaerah sekitar meteran, pada cluster 5 keluhan pipa bocor sering terjadi sebelum instalasi meteran dan terdapat keluhan air mati dengan kondisi tetangga tidak mengalami keluhan air mati. Cluster 6  memiliki  keluhan  air  mati  dengan  kondisi  seperti  tetangga  mengalami keluhan yang sama, stopkran sudah dalam posisi on, dan air mengalir kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
Ghoniyah, N. 2012. Perilaku Komplain dan Pengaruhnya Terhadap Kepuasaan dan Loyalitas Pelanggan Jasa. Dharma Ekonomi , Vol. 19, No.35, Hal: 1-12.
Klawonn, F. dan Höppner, F. 2003. What is Fuzzy about Fuzzy Clustering? Understanding and Improving the Concept of the Fuzzier. Internatioal Symposium on Intelligent Data Analysis , Hal: 254-264 Mulekar, M.S. dan Brown, C.S. 2017. Distace and Similarity Measures in Encyclopedai of Social Network Analysis and Mining . New York: Springer.
Muranishi, M., Honda, K., dan Notsu, A. 2014. Xie-Beni Type Fuzzy Cluster Validation in Fuzzy  Co-clustering  of  Documents  and  Keywords. Soft  Computing  in  Artificial Intelligence , Vol. 270, Hal: 29-38.
Nayak, J., Naik, B., dan Behera, H.S. 2015. Fuzzy C-Means (FCM) Clustering Algorithm: A Decade Review from 2000 to 2014. Computational Intelligence in Data Mining , Vol. 2, Hal: 133-149.
Perumda  Air  Minum  Tirta  Moedal  Kota  Semarang.  2019. Sejarah  PDAM . https://www.pdamkotasmg.co.id/page/sejarah. Diakses pada tanggal 18 April 2022. Perumda Air Minum Tirta Moedal Kota Semarang. 2021. Beranda . https://www.pdamkotasmg.co.id/ . Diakses pada tanggal 20 April 2022. Prasetyo, E. 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta. Penerbit Andi
Prayoga, M. A. 2020. Jumlah Aduan Pelanggan PDAM Meningkat 150 Orang/hari. Suara Merdeka . https://www.suaramerdeka.com/semarang-raya/pr-04122840/jumlah-aduan- pelanggan-pdam-meningkat-150-oranghari?page=1. Diakses pada tanggal 18 April 2022. Putri,  E.  K.  dan  Setiadi,  T.  2014.  Penerapan  Text  Mining  pada  Sistem  Klasifikasi  Email Spam  Menggunakan  Naïve  Bayes. Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika ,  Vol.    2,  No.  3, Hal: 73-83.
Rahakbauw,  D.I.,  Ilwaru,  V.  Y.,  dan  Hahury,  M.H.  2017.  Implementasi  Fuzzy  C-Means Clustering dalam Penentuan Beasiswa. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan . Vol.  11, No. 1, Hal: 1-11
Tanatavikorn,  H.  dan  Yamashita,  Y.  2015.  Improving  Data  Reliability  for  Process Monitoring with Fuzzy Outlier Detection. Computer Aided Chemical Engineering , Vol. 37, Hal: 1595-1600.
Upendra,  B.,  dan  Babu,  A.S.  2016.  KNN  TFIDF  Based  Named  Entity  Recognition. International Journal  of  Scientific  Development  and  Research  (USDR),  Vol.  1,  No.12, Hal: 35-39.
Vijaymeena, M.K. dan Kavitha, K. 2016. A Survey on Similiarity Measures in Text Mining. Machine Learning and Applications , Vol. 3, No.1, Hal: 19-28.
Vijayarani, S. dan Nithya, N. 2015. Efficient Machine Learning Classifiers for Automatic Information Classification. International Journal of Modern Trends in Engineering and Research , Vol. 2, Hal: 685-694.