Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.4.704 Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 779-786 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF CLUSTERING ON TWEET UPLOADING SIDE EFFECTS OF COVID-19 POST VACCINATION USING K-MEANS ALGORITHM
Santi *1 , Herny Februariyanti 2
1,2 Information Systems Study Program, Faculty of Information Technology and Industry, Universitas Stikubank Semarang, Indonesia Email: 1 santisanti@mhs.unisbank.ac.id , 2 hernyfeb@edu.unisbank.ac.id
(Article Received: November 25, 2022; Revision: Desember 8, 2022; Published: August 18, 2023)

## Abstract
The  Covid-19  Vaccination  Program  has  become  pros  and  cons  among  Indonesian  people  including  Twitter social media  users. When the program was running, Twitter users started uploading tweets regarding  the side effects that occurred, ranging from mild to severe, both scientifically proven. or not. Of all uploaded tweets, by applying text mining, only tweets containing the queries "vaccine effect" and "post vaccine" in the period from January  to  June  2022  and  Indonesian  language  tweets  will  be  used  and  based  on  these  parameters  a  total  of 4800 tweets have been collected, of the total These tweets will be further processed using the clustering method, the k-means algorithm and the silhouette coefficient. The results of implementing the silhouette coefficient  show that  the  best  cluster  is  in  cluster  2  with  a  score  of  0.6228720387313319  and  the  results  of  the  clustering algorithm  k-means  for  4800  tweets  obtained  3917  members  in  cluster  0,  and  883  members  in  cluster  1 placement. The feature is that cluster 0 contains tweets that state program effects explicitly or explicitly, while cluster 1 states program effects that arise implicitly.
Keywords : Clustering, Covid-19 Vaccination Effects, K-Means, Text Mining, Twitter.

## IMPLEMENTASI CLUSTERING TERHADAP UNGGAHAN TWEET EFEK SAMPING PASCA VAKSINASI COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Abstrak
Program  Vaksinasi Covid-19 telah  menjadi  pro  dan  kontra  di  kalangan  masyarakat  Indonesia  termasuk  para pengguna Media sosial Twitter, pada saat  program  tersebut  berjalan para pengguna Twitter mulai mengunggah tweet terkait efek samping yang timbul, mulai dari  yang ringan sampai parah, baik  yang terbukti  secara ilmiah maupun  tidak.  Dari  seluruh tweet yang  diunggah,  dengan  menerapkan text  mining hanya tweet yang  memuat query “efek  vaksin”  dan  “pasca  vaksin”  pada  kurun  waktu  Januari  sampai  Juni  2022  dan tweet berbahasa Indonesia yang akan digunakan dan berdasarkan paramater tersebut berhasil dihimpun total 4800 tweet, dari total tweet tersebut  akan  diolah  lebih  lanjut  menggunakan  metode clustering, algoritma k-means serta silhouette coefficient. Hasil  penerapan silhouette  coefficient menunjukkan  bahwasanya cluster terbaik  pada cluster 2 dengan score 0.6228720387313319  dan  hasil clustering algoritma k-means atas  4800 tweet diperoleh  3917 anggota  pada cluster 0,  dan  883  anggota  menempati cluster 1.  Berdasarkan  penerapan  metode  dan  data  tweet yang  telah  dikelompokkan,  diperoleh  suatu  ciri  bahwasanya cluster 0  memuat tweet yang  menyatakan  efek vaksinasi secara jelas atau eksplisit, sedangkan cluster 1 menyatakan efek vaksinasi yang timbul secara implisit.
Kata kunci : Clustering, Efek Vaksinasi Covid-19, K-Means, Text Mining, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tanggal  3  Maret  2022  Indonesia mengkonfirmasi kasus positif pertama yang disebabkan  oleh Covid -19,  beberapa  hari  kemudian tepatnya  pada  tanggal  12  Maret  2020 World  Health Organization (WHO) menetapkan Covid -19 sebagai pandemi. Covid -19 atau Corona Virus Disease -2019 merupakan  jenis  penyakit  menular  yang  disebabkan
SARS-CoV 2,  dan  merupakan  penyakit  infeksi saluran  pernapasan  akut  yang  ditularkan  melalui saluran pernapasan [1].
Seiring  dengan  meningkatnya  kasus  kematian serta  kasus  positif  yang  disebabkan  oleh Covid -19, Pemerintah  Indonesia  melalui  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  berupaya  menekan  laju penyebaran Covid -19  dengan  melakukan  Vaksinasi

## 780 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 779-786
Covid -19.  Vaksinasi Covid -19  merupakan  suatu program  yang  bertujuan  untuk  menciptakan herd immunity bagi  penerima  vaksin  dan  berguna melawan  infeksi Covid -19  [2],  program  tersebut terdiri  dari  beberapa  dosis  yaitu  dosis  1,  dosis  2, serta dosis 3 ( booster ) yang telah diberikan  kepada masyarakat umum.
Disebutkan  dalam  [3]  bahwasanya  program tersebut dapat membentuk sebuah persepsi dikarenakan  kurangnya  pemahaman  masyarakat terkait  vaksinasi Covid-19. Sehingga,  setelah  proses vaksinasi  tersebut  berjalan  para  pengguna  media sosial,  khususnya Twitter membuat  unggahan tweet terkait  efek  samping  yang  dirasakan  setelah mengikuti  program  tersebut,  mulai  dari  rasa  pegal pada bekas suntikan sampai efek vaksin yang belum tentu kebenarannya.
Guna melihat opini yang timbul dari pengguna Twitter terkait  efek  samping  yang  dirasakan  pasca vaksinasi Covid -19 secara mendalam perlu dilakukan  sebuah  penelitian  lebih  lanjut  sehingga nantinya  akan  diketahui  tren  pembahasan  di kalangan masyarakat saat program vaksinasi tersebut berjalan.
Terdapat  penelitian  terkait  yang  menggunakan metode clustering terhadap  suatu  data  tertentu, dalam  [4]  penelitian  tersebut  mengakuisisi  data tekstual  dan  dilakukan  secara real time dari  media sosial  Twitter  dan  diperoleh  hasil  perhitungan menggunakan silhouette  coefficient diketahui  21 cluster memiliki nilai positif, 3 cluster memiliki nilai 0,  dan  4 cluster memiliki  nilai negative dan  pada penelitian  berikut  [5]  didapatkan  hasil  penerapan algoritma k-means diperoleh 5 cluster yaitu pangan, produksi, lahan, ekspor dan teknologi. Terdapat pula penelitian  [6]  yang  menyimpulkan  bahwasanya dengan  penerapan k-means  clustering terbentuk suatu cluster  tweet mengenai  konten  aktivitas perbelanjaan, penawaran mall , event , serta penawaran  produk  tertentu.  Dipaparkan  pula  dalam [7]  bahwasanya  dengan  dengan  data  yang  diperoleh dari  media  sosial  dapat  dikelompokkan  menjadi  3 cluster berdasarkan  frekuensi  kemunculan  produk penjualan toko online yaitu yaitu sering, sedang dan jarang dengan tingkat akurasi 92,86%.
Berdasarkan
penelitian [4]-[7] dapat disimpulkan  bahwasanya  penerapan text  mining bermanfaat untuk memperoleh data maupun informasi guna menganalisis sebuah tren pembahasan yang tengah diperbincangkan dikalangan  pengguna  media  social  tertentu,  dan fokus  penelitian  yang  telah  dipaparkan  adalah melakukan analisis atas sentimen/ opini yang timbul terhadap  topic  tertentu  dan  berdasarkan  label  yang dimiliki data tersebut.
Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggelompokkan unggahan tweet pengguna Twitter berdasarkan  efek samping  yang  timbul  pasca  vaksinasi Covid -19 dengan  menggunakan  metode clustering algoritma
k-means dan silhouette  coefficient dan  penerapan metode  tersebut  akan  mengelompokkan tweet kedalam  masing-masing cluster menurut  relevan atau jelas tidaknya tweet yang diunggah terkait efek samping yang dirasakan.

## 2. METODE PENELITIAN
Alur penelitian guna melakukan clustering atas unggahan tweet terkait efek samping pasca vaksinasi Covid-19 menggunakan  algoritma k-means pada penelitian ini ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar 1 menunjukkan alur penelitian meliputi Crawling data, text preprocessing, TF-IDF, Silhouette  Coefficient,  Clustering  K-Means, dan Visualisasi.

## 2.1 Crawling Data
Crawling Data bertujuan memperoleh data dari suatu database tertentu [8]. Pada tahap ini dihimpun data  yang  berasal  dari  media  sosial Twitter yaitu unggahan  tweet    berdasarkan query “efek  vaksin” dan  “pasca  vaksin”  kurun  waktu  1  Januari  2022 sampai  30  Juni  2022  dalam  tweet  bahasa  Indonesia dan  memiliki  3  atribut  antara  lain datetime, username ,  dan content .  Hasil Crawling data  tweet ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Crawling Data Datetime Username Content 2022-01-26 00:52:02+00:00 inewsdotid Komnas KIPI: Efek Serius  Vaksin  Covid-19 pada  Anak  Lebih  Rendah Dibandingkan Dewasa https://t.co/Gyk1889Sva #vaksin 2022-01-26 00:59:39+00:00 deenoo_o @catboybie  Nenek  sama budhe  ku  juga  gitu  kak, abis  vaksin  booster  sama sama demam. Emang efek sampingnya  gitu  kali  yaa. Anw  semoga  cepet  pulih ya kakk
Santi, dkk, Implementasi Clustering Unggahan Tweet Efek Samping … 781
2022-01-26 01:00:37+00:00 hantiww ini  efek  semalem  abis nangis  atau  emg  pilek ya...udah  mah  gampang pilek  abis  vaksin  malah nambah gampang pilek
Pada  Tabel  1  ditampilkan  hasil crawling data tweet, karena  data  tersebut  tidak  memiliki  duplicate tweet dan atribut content merupakan data unstructured maka diperlukan tahap Text Preprocessing.
2.2 Text Preprocessing
Tahap Text  Preprocessing bertujuan  guna membersihkan  data  tweet  dari  data  yang  tidak diperlukan[9]  hal  ini  dikarenakan tweet yang dihimpun dapat berupa teks singkat, gambar maupun video  dan  merupakan  sebuah  data unstructured . Selanjutnya  pada  Gambar  2  ditampilkan  alur tahapan dalam text preprocessing.
Gambar 2. Tahapan Text Preprocessing
Dalam penelitian ini tahapan text preprocessing yang digunakan antara lain:
1. Case  Folding, dilakukan  guna  menyeragamkan seluruh  huruf  dalam tweet menjadi  huruf  kecil ( lower  case )  serta  menghilangkan  karakter kecuali a-z.
2. Tokenizing merupakan tahap memisahkan tweet berdasarkan  kata  yang  membangunnya  menjadi kata  atau  entitas  lainnya  yang  disebut  sebagai token.
3. Filtering merupakan  tahap  menghapus  kata tidak  penting  yang  termuat  dalam stopwords,
sehingga  kata  yang  termuat  dalam tweet hanya kata yang bermakna.
4. Stemming merupakan  tahapan  menelusuri  akar ( root )  pada  tiap  kata  dari  setiap  token  dengan cara mengembalikan kata berimbuhan ke bentuk dasarnya ( stem ).
2.3 Term Frequency – Index Document Frequency (TF-IDF)
Kata  atau term yang  telah  terbentuk  akan diketahui  pula  bobot  kemunculannya  dengan menggunakan Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency dan  nantinya  akan  diketahui  bobot  atau seberapa  penting  kata  tersebut  dalam  tweet. Term Frequency akan memperlihatkan kata yang memiliki
frekuensi  kemunculan  paling  banyak  dalam  suatu tweet,  berikut  adalah  persamaan  guna  menghitung term frequency [10]:
𝑡𝑓 𝑖𝑗 = 𝑓 𝑑 (𝑖) 𝑚𝑎𝑥 𝑗∈𝑑 𝑓 𝑑 (𝑗) ( 1 )
Keterangan : 𝑡𝑓 = term frequency pada sebuah dokumen 𝑖 = term pada document 𝑗 = term pada database 𝑓𝑑 = frequency document 𝑑 = document
Berbanding  terbalik  dengan term  frequency, index  document  frequency (IDF),  semakin  tinggi frekuensi  kemunculan  term,  semakin  rendah  bobot dari  term  tersebut  [11],  guna  mencari  nilai  IDF digunakan persamaan [12] :
𝑖𝑑𝑓 (𝑡, 𝐷) = 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑁 𝑑𝑓(𝑡) + 1 ) ( 2 )
Keterangan : 𝑡 = term ke -n 𝐷 = dokumen ke -n 𝑁 = jumlah total dokumen 𝑑𝑓(𝑡) = jumlah dokumen dalam total dokumen yang mengandung term t

## 2.4 Silhouette Coefficient
Dalam  [13] Silhouette  Coefficient merupakan metode  yang  bertujuan  guna  mencari  kekuatan  dari sebuah cluster, dan  pada  [14]  bahwa  metode silhouette  coefficient merupakan  gabungan  dari metode cohesion dan separation yang  berfungsi mengukur  serta  melihat  kedekatan  suatu cluster dengan cluster lainnya.  Guna  menghitung score silhouette  coefficient perlu  dilakukan  sebuah perhitungan dengan menggunakan persamaan [14]:
𝑠𝑖𝑙ℎ𝑜𝑢𝑒𝑡𝑡𝑒 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑝 − 𝑞 max(𝑝 − 𝑞) ( 3 )
Keterangan : 𝑝 = jarak rata-rata, ke centroid terdekat 𝑞 = jarak rata-rata cluster ke semua centroid pada cluster nya sendiri
2.5 Clustering K-Means
Clustering merupakan  tahap  pengelompokkan sekumpulan  data  ke  dalam  suatu cluster tertentu sehingga  data  dalam cluster memiliki  kemiripan yang  cukup  signifikan,  tetapi  memiliki  perbedaan dengan cluster lainnya  [15]  Serta  guna  mendukung clustering tersebut  diperlukan  sebuah  algoritma, salah  satunya  adalah  algoritma k-means, pada  [16] algoritma k-means merupakan metode yang berguna memisahkan  data  kedalam  suatu cluster yang

## 782 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 779-786
berbeda  ( Partition-Based  Clustering )  dan  secara iterative mampu meminimalkan rata-rata jarak setiap data ke suatu cluster.
Dalam  [17]  dipaparkan  bahwasanya  kombinasi clustering dan  algoritma k-means mampu  mengolah data yang banyak dengan efektif dan efisien.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  tweet  dan  metode  yang digunakan  hasil  pada  masing-masing  tahapan dipaparkan sebagai berikut :

## 3.1 Crawling Data
Total  4800 tweet yang  berhasil  dihimpun menggunakan package Snscrape tweet yang diperoleh  pada  Januari  sampai  Maret  2022  adalah tweet dengan query “efek  vaksin  covid”  sedangkan “pasca  vaksin”  diterapkan  pada tweet bulan  April sampai  Juni  2022.  Perbedaan  penggunaan query tersebut guna memperoleh tweet yang lebih beragam namun tetap relevan dengan penelitian.

## 3.2 Text Preprocessing
Setelah  proses crawling data  selesai  dan dipastikan  tidak  ada  duplikasi  tweet  dalam  data tersebut,  didalam  tahapan  ini  terdapat  pula  tahap lainnya antara lain:

## 1. Case Folding
Proses case  folding pada  data tweet dilakukan sebanyak  1  kali  pada  4800 content ( tweet) dengan menggunakan function :
df['content']=df['content'].str.lower()
Gambar  3.  Menunjukkan  hasil  dari function pada tahap case folding.
Gambar 3. Hasil Case Folding

## 2. Tokenizing
Tokenizing diterapkan  pada  data tweet guna membersihkan  dari  nomor, whitespace, tanda  baca maupun  karakter special lainnya,  pada  proses  ini dilakukan  sebanyak  6  kali  dan  dibantu  dengan package  string,  regex serta library NLTK  dan diterapkan function :
def remove_tweet_special(text): def remove_number(text): def remove_punctuation(text): def remove_whitespace_LT(text):
def remove_whitespace_multiple(text): def remove_singl_char(text):
Gambar  4  menunjukkan  hasil tokenizing berdasarkan function diatas
Gambar 4. Hasil Tokenizing

## 3. Filtering
Proses selanjutnya adalah menghapus kata yang tidak  memiliki  makna  dan  tidak  relevan  dengan topic penelitian ini dalam data tweet, dengan proses filtering ini diperlukan library NLTK dan tambahan package stopwords diterapkan function :
def stopwords_removal(words): return  [word  for  word  in  words  if  word  not  in list_stopwords]
Gambar  5  menampilkan  hasil  penerapan function tahap filtering.
Gambar 5. Hasil Filtering

## 4. Stemming
Tahap terakhir dalam text preprocessing adalah tahap stemming , dalam term yang termuat pada data tweet  akan diubah menjadi  kata dasar pada masing- masing term .  Guna  mendukung  proses stemming tersebut  diperlukan  suatu  package  tambahan  yaitu Sastrawi dan Swifter , dan menjalakan function :
def stemmed_wrapper(term): return stemmer.stem(term)
Pada  penerapan  function  tersebut  diperoleh 9840 term dalam 4800 data tweet yang telah diubah menjadi  kata dasar, seperti “dibandingkan” menjadi “banding”  dan  Gambar  6  menampilkan  hasil stemming pada masing-masing term.
Guna  melihat  perbandingan  sebelum  dan sesudah  melalui  tahapan text  preprocessing secara lebih sistematis ditampikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Tahap Text Preprocessing Tahap Sebelum Sesudah Case Folding Efek  Serius  Vaksin Covid-19  pada  Anak Lebih Rendah Dibandingkan  Dewasa #LengkapCepatBeritan ya #BeritaTerkini #Berita #News #BeritaNasional . https://t.co/CzMrg3K MfS efek serius vaksin covid-19  pada  anak lebih rendah dibandingkan  dewasa #lengkapcepatberitany a  #beritaterkini  #berita
#news  #beritanasional . https://t.co/czmrg3kmf s
Tokenizing efek serius vaksin covid-19  pada  anak lebih rendah dibandingkan  dewasa
#lengkapcepatberitany a #beritaterkini #berita #news  #beritanasional
. https://t.co/czmrg3kmf s
['efek', 'serius',
'vaksin',  'covid',  'pada', 'anak',  'lebih',  'rendah', 'dibandingkan', 'dewasa'] Filtering ['efek', 'serius', 'vaksin',  'covid',  'pada', 'anak',  'lebih',  'rendah', 'dibandingkan', 'dewasa'] ['efek', 'serius', 'vaksin',  'covid',  'anak', 'rendah', 'dibandingkan', 'dewasa'] Stemming [['efek', 'serius',
'vaksin',  'covid',  'anak', 'rendah', 'dibandingkan', 'dewasa'] [['efek', 'serius', 'vaksin',  'covid',  'anak', 'rendah', 'banding', 'dewasa'] 3.3 Term Frequency – Index Document Frequency (TF-IDF)
Setelah data tweet melalui tahap text preprocessing, diperoleh  hasil  9840  kata  dari  4800 data  tweet,  dari  9840  kata  tersebut  akan  dihitung bobot  masing-masing  kata  dalam  data  tweet  dengan menggunakan  metode term  frequency  –  index document  frequency. Pada  penerapannya  digunakan package ast dan function :
def calc_DF(tfDict): def calc_IDF(__n_document, __DF): def calc_TF_IDF(TF): ranking.sort_values('rank', ascending=False)
Gambar  7  menampilkan  hasil  ranking  term menggunakan function tersebut  dan  diperoleh perhitungan  bobot  pada  masing-masing term dalam tweet.
Gambar 7. Ranking Term Data Tweet
Gambar  7  menunjukkan  bahwasanya term atau kata ”booster” menempati  posisi  pertama  dengan bobot  185.109870  diikuti  kata  ”samping”  dengan perolehan 162.894009.
Selanjutnya guna mempermudah proses penentuan cluster bobot  pada  masing-masing  term akan  dikonversi  menjadi  bentuk  matriks,  dengan menggunakan function :
tfidf_mat = normalized_counts.multiply(IDF_vector).toarray() Gambar 8 menampilkan matriks hasil perhitungan TF-IDF menggunakan function diatas.
Gambar 8. Matriks Perhitungan TF-IDF

## 3.4 Silhouette Cofficient
Metode silhouette  coefficient digunakan  karena mampu menunjukkan ciri cluster terbaik berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  masing-masing, pada  penerapannya  dibutuhkan package Pandas  dan library  scikit-learn serta matplotlib selanjutnya digunakan  parameter cluster 2  sampai  10,  dengan function sebagai berikut:
for k in range (2,10): labels =KMeans(n_clusters=k,init="random",random_stat e=42).fit(vt).labels_
print("silhouette score for clusters= "+str(k)+" is "+str (metrics.silhouette_score(vt,labels,metric="euclidea n",sample_size=1000,random_state=42)))
Gambar  9  menampilkan silhouette  score
masing-masing cluster. .
Gambar 9. Silhouette Score
Diperoleh  hasil cluster terbaik  pada cluster 2 dengan  perolehan score 0.6228720387313319,  hal ini  dikarenakan  dari  seluruh  perhitungan, score cluster 2 yang paling mendekati nilai 1.
Gambar  10  menampilkan  grafik  perolehan silhouette score pada masing-masing cluster.
Gambar 10. Grafik Silhouette Score

## 3.5 Clustering K-Means
Tahapan  utama  dari  penelitian  ini  adalah mengelompokkan
( clustering )
data tweet menggunakan algoritma k-means, dan pada penggunaan  bahasa Pyhton pada tools  Jupyter Notebook diperlukan  bantuan  dari package  scikit- learn dengan menggunakan parameter hasil silhouette  coefficient yaitu cluster (k)  =  2, selanjutnya diterapkan function sebagai berikut :
kmeans_model
= KMeans(n_clusters=k,init="random",n_init=10,ma x_iter=300,random_state=42) kmeans=kmeans_model.fit(tfidf_mat) labels=kmeans.labels_
Pada penerapan function tersebut diperoleh dua cluster, dengan cluster 0  berisi  3917 tweet dan cluster 1  berisi  883 tweet, yang  selanjutnya ditampilkan  pada  Gambar  11  diagram  hasil clustering masing-masing cluster
Gambar 11. Diagram Hasil Clustering
Berdasarkan  hasil  cluster  tersebut,  ditampilkan Gambar    11  yang  merupakan  diagram  batang berdasarkan  jumlah  anggota  yang  dimiliki  pada masing-masing cluster.  Cluster 0  diwakili  warna biru  tua  memiliki  jumlah  anggota  terbanyak  yaitu 3917  atau  82%  dan Cluster 1  dengan  warna  biru muda  memiliki  jumlah  anggota  sebanyak  883  atau 18% dari total keseluruhan data tweet yaitu 4800.

## 3.6 Visualisasi
Pada  penelitian  ini,  visualisasi  bertujuan melihat  representasi  dari  data  tweet  yang  telah dikelompokkan, dan diketahui pula kata yang paling sering  muncul  dalam  masing-masing  cluster.  Oleh karena  itu,  guna  memvisualisasikan  hasil clustering berdasarkan  frekuensi  kemunculan  kata  pada  suatu cluster dipilhlah  visualisasi  menggunakan word cloud.
Pada Cluster 0  ditampilkan  Gambar  12  berupa hasil visualisasi menggunakan word cloud.
Gambar 12. Word Cloud Cluster 0
Visualisasi word  cloud  cluster 0  didominasi kata  “efek”,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwasanya kata  tersebut  memiliki  frekuensi  kemunculan terbanyak  dalam cluster 0 dan  hampir  muncul  pada setiap  tweet  didalam cluster tersebut,  yang selanjutnya diikuti kata “samping”,”vaksin”,”booster”,”sakit”, serta
“demam”.
Gambar  13  menanmpilkan  hasil  visualisasi word cloud cluster 1.
Gambar 13. Word Cloud Cluster 1
Gambar  13  hasil  visualisasi  c luster 1  juga menunjukkan word  cloud yang  serupa,  bahwasanya pada  cluster  tersebut  frekuensi  kemunculan  kata terbanyak  dimiliki  oleh  kata  “efek”  namun  terdapat beberapa perbedaan urutan kata, yaitu pada cluster 1 diikuti  kata  ”vaksin”,”booster”,”ngantuk”,”sakit”, serta “demam”.

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  bertujuan  mengelompokkan  data tweet efek  samping  pasca  vaksinasi covid-19 tanpa melakukan  label  sentiment  terlebih  dahulu,  hal  ini dikarenakan  menghindari  perbedaan  persepsi  atas unggahan tweet dan  dengan  menerapkan  metode clustering  k-means pada 4800 data tweet yang telah dihimpun  mampu  mengelompokkan  menjadi  2 cluster berdasarkan  relevan  atau  tidaknya  tweet tersebut atas topic penelitian.
Hasil  penelitian  tersebut  yang  menjadikan pembeda dengan penelitian terdahulu yang berfokus mengelompokkan tweet berdasarkan  label sentiment positif , netral dan negative .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat  ditarik  kesimpulan  bahwasanya  dari  4800 tweet setelah  melalui  tahapan text  preprocessing diperoleh  9840  kata  dan  hasil  pembobotan  kata menunjukkan  kata ”booster” menempati  peringkat pertama  dengan  bobot  185.109870  dan  hasil penerapan  metode silhouette coefficient atas matriks tf-idf tweet efek  samping  yang  timbul  pasca vaksinasi Covid -19  dapat  dikelompokkan  menjadi  2 cluster, serta clustering  k-means menunjukkan  hasil yang  selaras  yaitu cluster 0  yang  ditempati  4917 tweet memaparkan  efek  samping  vaksinasi  secara tegas  seperti  pusing,  demam,  kantuk  dan  lain sebagainya,  dan cluster 1  justru  memiliki  anggota tweet yang  sebaliknya,  hal  ini  dikarenakan penggunaan  kata  yang  tidak  sesuai  makna  seperti nanonano, dahsyat, dan hadeh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Baloch,  M.  A.  Baloch,  T.  Zheng,  and  X. Pei,  “The  coronavirus  disease  2019 (COVID-19)  pandemic,” Tohoku  J.  Exp. Med. , vol. 250, no. 4, pp. 271–278, 2020.
[2] F.  F.  Nur  and  V.  N.  Rahman,  “Penyuluhan Program Vaksinasi Covid-19 Pada Mayarakat  Desa  Pakistaji,” Budimas  J. Pengabdi. Masy. , vol. 3, no. 2, 2021. [3] N. P. Astuti, E. G. Z. Nugroho, J. C. Lattu, I. R. Potempu, and D. A. Swandana, “Persepsi masyarakat  terhadap  penerimaan  vaksinasi COVID-19: Literature review,” J. Keperawatan ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  569–580, 2021.
[4] D. S. Indraloka and B. Santosa, “Penerapan Text  Mining  untuk  Melakukan  Clustering Data Tweet Shopee Indonesia,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 6, no. 2, pp. A51–A56, 2017.
[5] H. Irsyad and M. R. Pribadi, “IMPLEMENTASI TEXT MINING DALAM PENGELOMPOKAN DATA TWEET PERTANIAN INDONESIA DENGAN  K-MEANS,” Kurawal-Jurnal Teknol. Inf. dan Ind. , vol. 3, no. 2, pp. 164– 172, 2020.
[6] S.  M.  Fani,  R.  Santoso,  and  S.  Suparti, “Penerapan  Text  Mining  untuk  Melakukan Clustering  Data  Tweet  Akun  Blibli  Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  K- Means Clustering,” J. Gaussian , vol. 10, no. 4, pp. 583–593, 2021.
[7] A.  Faesal,  A.  Muslim,  A.  H.  Ruger,  and  K. Kusrini,  “Sentimen  analisis  pada  data  tweet pengguna  twitter  terhadap  produk  penjualan toko online menggunakan metode k-means,” MATRIK  J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa  Komput. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  207– 213, 2020.
[8] J.  E.  Sembodo,  E.  B.  Setiawan,  and  Z.  A. Baizal,  “Data  Crawling  Otomatis  pada Twitter,”  in Indonesian  Symposium  on Computing (Indo-SC) , 2016, pp. 11–16.
[9] M. Rivki and A. M. Bachtiar, “Implementasi algoritma K-Nearest Neighbor dalam pengklasifikasian  follower  twitter  yang menggunakan  Bahasa  Indonesia,” J.  Sist.
Inf. , vol. 13, no. 1, pp. 31–37, 2017.
[10] D.  Prasetyantoro,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Clustering  untuk  Mengelompokkan Data  Opini  Pengguna  Twitter  mengenai Pandemi  Covid-19,”  Stikubank  (Unisbank) Semarang, 2021.
[11] F.  Khoirunnisa  and  H.  Februariyanti, “Analisis  Sentimen  Kualitas  Layanan Google  Meet  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifiers  Dan  Association,” semanTIK , vol.  8,  no.  1,  p.  35,  2022,  doi: 10.55679/semantik.v8i1.25120.
[12] S.  Karyadi,  H.  Yasin,  and  M.  A.  Mukid, “Analisis Kecenderungan Informasi  Dengan Menggunakan  Metode  Text  Mining  (Studi Kasus:  Akun  Twitter@  Detikcom),” J. Gaussian , vol. 5, no. 4, pp. 763–770, 2016.
786 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 779-786
[13] D. F. Pramesti, M. T. Furqon, and C. Dewi,
“Implementasi Metode K-Medoids Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas
(Hotspot),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput.  e-ISSN ,  vol.  2548,  p.  964X, 2017.
[14] R.  Hidayati,  A.  Zubair,  A.  H.  Pratama,  and L.  Indana,  “Analisis  Silhouette  Coefficient
pada 6 Perhitungan Jarak K-Means
Clustering,” Techno. Com , vol. 20, no. 2, pp. 186–197, 2021.
[15] D.  Suyanto,  “Data  Mining  untuk  klasifikasi dan  klasterisasi  data,” Bandung  Inform. Bandung , 2017.
[16] Y.  W.  Syaifudin  and  R.  A.  Irawan, “Implementasi  Analisis  Clustering  Dan Sentimen  Data  Twitter  Pada  Opini  Wisata
Pantai  Menggunakan  Metode  K-Means,” J. Inform.  Polinema ,  vol.  4,  no.  3,  p.  189, 2018.
[17] D.  Adillah et  al. ,  “Implementation  of  K- Means  Clustering  Analysis  To  Determine Barriers  To  Online  Learning  Case  Study : Swasta  Yapendak  Implementasi  K-Means Clustering  Analysis  Untuk  Menentukan Hambatan  Pembelajaran  Daring  Pada Siswa Studi  Kasus :  Smp,”  vol.  3,  no.  3,  pp.  1–7, 2022.