Volume 3 Nomor 2, Desember 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## TEXT MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MEMPREDIKSI KEINGINAN PASAR TERKAIT PERJALANAN WISATA

## TEXT MINING USES K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM TO PREDICT MARKET DESIRES FOR TOURISM TRAVEL
Eka Sabna 1 , Budi Mustika 2 , Hendry Fonda 3 , Dedy Irfan 4 , Ambiyar 5
123 STMIK Hang Tuah Pekanbaru, 45 Universitas Negri Padang es3jelita@yahoo.com

## ABSTRACT
This research will discuss about how to group (clustering) data in the form of text on social media twitter using the K-means algorithm. This method is used to obtain a description of a data set by revealing the tendency of each individual data group to group with other data individuals. Data obtained from social media which is the object of research is Twitter. The research sample was at most 250 (two hundred and fifty) travel-related tweets. Tools or applications used in the implementation of text mining in this study are Rapidminer Studio v.9.7. This research was conducted at PT. Hika Raya Berkah is a company that operates in the business of travel and travel agency services, both domestic and foreign. Based on the data analysis that has been carried out on tweets with the search word "beach tourism" and continued with clustering using  Rapid  Miner  Studio,  the  results  are  the  words  "beach"  and  "kidul"  occupy  the  highest  position. Meanwhile,  when  viewed  based  on  the  name  of  the  beach,  the  word  "lombok"  is  obtained.  From  these results,  the  company  can  conclude  that  the  current  popular  beach  attractions  are  Gunung  Kidul  in Yogyakarta and Lombok Beach in West Nusa Tenggara..
Keywords: Text Mining, K-Means, Tour, Twitter.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  bagaimana  cara  pengelompokan  ( clustering )  data  berupa  teks  di media sosial twitter dengan menggunakan algoritma K-means . Metode ini digunakan untuk mendapatkan deskripsi  dari  sekumpulan  data  dengan  cara  mengungkapkan  kecenderungan  setiap  individu  data  untuk berkelompok dengan individu-individu data lainnya. Data diperoleh dari media sosial yang dijadikan objek penelitian  adalah Twitter .  Sampel  penelitian  paling  banyak  250  (dua  ratus  limapuluh)  buah tweet  tweet terkait  wisata. Tools atau  aplikasi  yang  digunakan  dalam  implementasi text  mining pada  penelitian  ini adalah Rapidminer Studio v.9.7 . Penelitian ini dilaksanakan di PT. Hika Raya Berkah sebuah perusahaan yang  bergerak  dalam  usaha  jasa  biro  perjalanan  wisata,  baik  dalam  negeri  maupun  mancanegara. Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan terhadap tweets dengan kata pencarian “wisata pantai” dan dilanjutkan dengan clustering menggunakan RapidMiner Studio , menghasilkan kata “pantai” dan “kidul” menempati  posisi  paling  tinggi.  Sedangkan  jika  dilihat  berdasarkan  nama  pantai,  diperoleh  hasil  kata “lombok”. Dari hasil inilah perusahaan dapat menyimpulkan bahwa objek wisata pantai yang populer pada saat ini adalah  gunung kidul di Yogyakarta dan pantai lombok di Nusa Tenggara Barat.
Kata Kunci : Text Mining, K-Means, Wisata, Twitter.

## PENDAHULUAN
Pada  era modern seperti  saat  ini,
sosialisasi antar individu dapat dilakukan  dengan  komunikasi  tidak langsung yaitu melalui media sosial(Cahyono,  2016).  Media  sosial atau  sering  disebut  situs  jejaring  sosial ( social  network  sites )  adalah  suatu  alat (situs media online ) yang dapat
digunakan untuk melakukan komunikasi tanpa  adanya  interaksi  langsung  antar individu(Sosiawan, 2020).
Knowledge adalah power dalam dunia  bisnis  saat  ini,  dan knowledge diturunkan  dari  data  dan  informasi, organisasi bisnis yang bisa secara efektif dan  efisien  masuk  ke  beragam  sumber data  teks  mereka  akan  memiliki
knowledge yang  diperlukan  untuk membuat  keputusan  yang  lebih  baik,
yang membawa ke keuntungan
kompetitif  atas  berbagai  bisnis  yang sedang  ketinggalan  di  belakang.  Inilah yang mengakibatkan kebutuhan terhadap text  mining cocok  dengan  gambaran besar bisnis hari ini(Öztürk, N., & Ayvaz, S., 2018).
Penelitian ini akan dibahas mengenai bagaimana cara pengelompokan ( clustering ) data berupa teks  di  media  sosial twitter dengan menggunakan algoritma K- means (Salloum, dkk., 2017). Metode ini merupakan metode yang populer digunakan untuk mendapatkan deskripsi dari  sekumpulan  data  dengan  cara mengungkapkan  kecenderungan  setiap individu data untuk berkelompok dengan individu-individu
data
lainnya(Vishwakarma, dkk., 2017).
PT.  Hika  Raya  Berkah  adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa  biro  perjalanan  wisata  yang melayani  perjalanan  wisata  dengan tujuan  domestik  maupun  internasional. Paket  perjalanan  yang  ditawarkan  pun beragam,  mulai  dari  keberangkatan dengan kelompok (bersama-sama) maupun secara pribadi maupun keluarga ( private ).  Dilihat  dari  banyaknya  calon konsumen  yang  datang  dan  konsultasi tentang  rencana  perjalanan  wisatanya, maka    perlu  untuk  memprediksi penjualan  paket  perjalanan  wisata  yang sesuai dengan selera konsumen.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini antara  lain  agar  perusahaan  dapat memprediksi dan
merencanakan penjualan  produk  paket  perjalanan wisata, dapat  mengetahui  destinasi wisata  apa  yang  tengah  populer  dan sedang diminati oleh masyarakat secara umum. Dapat  memberikan  informasi tambahan bagi perusahaan dalam mempelajari  keinginan  pasar  dan  dapat
menjadi  dasar  bagi  Perusahaan  dalam pengambilan keputusan.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat mendatangkan manfaat buat perusahaan yakni  PT.  Hika  Raya  Berkah  sebagai Biro Perjalanan Wisata untuk memprediksi  serta  menentukan  arah kebijakan maupun pengambilan
keputusan mengenai pemasaran produk- produk perjalanan wisatanya..

## METODE
Secara garis besar, langkah-langkah yang  perlu  dilakukan  pada  pendekatan deskriptif  analitis  dapat  digambarkan sebagai berikut :

## Gambar 1. Langkah-langkah Pendekatan Deskriptif Analitis
Langkah-langkah penelitian deskriptif analitis sebagaimana sebagaimana  gambar  1  diatas  dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Merumuskan permasalahan penelitian. Dilakukan langkah-langkah sebagai berikut : a. Proses identifikasi dan merumuskan  masalah  yang hendak  diteliti  dan  dapat dilaksanakan dengan sumber yang ada.
b. Menentukan tujuan dari penelitian yang akan dikerjakan. Tujuan dari Merumuskan Permasalahan  Penelitian

## Mengumpulkan dan Mengorganisasi Data
Text Mining dan  K-mean Clustering menggunakan RapidMiner Studio
Menghasilkan Knowledge
penelitian  harus  konsisten dengan rumusan dan definisi dari masalah.
c. Menentukan  batas  masalah, sejauh mana penelitian
deskriptif analitis akan
dilaksanakan.
d. Menulusuri sumber-sumber kepustakaan  maupun  jurnal yang ada hubungannya
dengan  masalah yang ingin dipecahkan.
e. Merumuskan hipotesis.
2. Mengumpulkan dan mengorganisasi data. Pada  tahap  ini  diawali  dengan autentikasi  pada twitter ( API ), dilanjutkan dengan pengumpulan data  berupa  teks  dengan  cara diunduh  dari twitter terkait dengan  Destinasi  Wisata  paling banyak  250  (dua  ratus  lima puluh) tweet (Nababan, dkk.,
2020).  Setelah  teks  diunduh, dilanjutkan dengan tahap
Preprocessing data  teks  ( Case folding , Tokenizing , Filtering dan
Stemming )(Rosid, dkk., 2020).
3. Text  Mining  dan K-means Clustering menggunakan RapidMiner Studio . Pada  tahap  ini,  data  yang  telah diunduh  dan  diolah  tersebut,  akan dilanjutkan dengan proses clustering menggunakan  aplikasi RapidMiner  Studio (Mustika,  dkk., 2020).
4. Menghasilkan Knowledge
Setelah semua tahap diatas selesai dan  telah  diperoleh  hasil,  maka dilanjutkan dengan manarik kesimpulan  dan  membuat  laporan akhir(Sabna, 2020).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam mengembangkan sistem yang  sedang  dirancang  data  yang  akan dijadikan  masukan  adalah  berupa  kata
kunci  yang  menjadi  dasar  oleh  sistem dalam melakukan pencarian yaitumenggunakan  kata  kunci  “wisata pantai”,  maka  sistem  akan  melakukan pencarian  di twitter terkait  kata  kunci tersebut yang sedang ramai dibicarakan. Hasilnya bisa beragram mulai dari tujuan yang  paling  banyak  dibicarakan  hingga perkiraan  biaya  yang  dibutuhkan  dalam sebuah paket perjalanan wisata. Perancangan dimulai dengan mengidentifikasi actor dan use case. Use case digunakan  untuk  memberikan gambaran secara umum dari sistem yang akan  dirancang.  Berapa use  case yang teridentifikasi seperti dijelaskan dibawah ini.

## Gambar 2. Usecase Diagram
Perancangan dimulai dengan mengidentifikasi actor dan use case. Use case digunakan  untuk  memberikan gambaran secara umum dari sistem yang akan dirancang(Melyanti & Iqbal, 2020). Berapa use  case yang  teridentifikasi seperti dijelaskan dibawah ini.
1. Melakukan  pemprosesan  data masukan  yang  didapat  dari sumber twitter untuk  pencarian wisata yang lagi popular.
2. Mendata  dari  data  masukan, mendata bertujuan untuk memberi  informasi  mengenai karakteristik  dari  data  yang
diperoleh yang ditampilkan berupa nama atribut nilai, beserta jumlah  dari  nilai  atribut,  jumlah data, tipe data.
3. Melakukan proses Case  Folding
yang bertujuan untuk melakukan penyaringan kata pada data yang tidak konsisten dalam penggunaan  huruf  kapital. Case Folding berperan dalam mengkonversi  keseluruhan  teks dalam  dokumen  menjadi  suatu bentuk  standar  (biasanya  huruf kecil atau lowercase ).
4. Melakukan  proses Tokenizing yang merupakan tahap pemotongan string input berdasarkan tiap kata atau pengelompokan. Tokenizing secara  garis  besar  memecah sekumpulan karakter dalam suatu teks  ke  dalam  satuan  kata, bagaimana membedakan karakter-karakter  tertentu  yang dapat diperlakukan sebagai pemisah kata atau bukan. Sebagai contoh karakter whitespace , seperti enter ,
tabulasi,  spasi  dianggap  sebagai pemisah  kata.  Namun  untuk karakter petik tunggal (‘) ,
titik (.) , semikolon (;) , titik dua (:) atau lainnya, dapat memiliki  peran  yang  cukup banyak sebagai pemisah kata.
5. Melakukan proses Filtering adalah  tahap  mengambil  kata- kata  penting  dari  hasil token .
Bisa menggunakan algoritma stoplist (membuang kata kurang  penting) atau wordlist (menyimpan  kata  penting) . Stoplist / stopword adalah  kata- kata  yang  tidak  deskriptif  yang dapat dibuang dalam pendekatan bag-of-words. Contoh stopwords adalah “yang”,  “dan”,  “di”, “dari” dan lain sebagainya.
6. Melakukan  proses Stemming .
Teknik Stemming diperlukan selain untuk memperkecil jumlah indeks yang  berbeda  dari  suatu dokumen, juga untuk melakukan pengelompokan  kata-kata  lain yang memiliki kata dasar dan arti yang  serupa  namun  memiliki bentuk  atau form yang  berbeda karena  mendapatkan  imbuhan yang  berbeda,  Sebagai  contoh kata bersama, kebersamaan, menyamai,  akan  distem  ke root word -nya yaitu “sama”. Namun, seperti  halnya stopping ,  kinerja stemming juga  bervariasi  dan sering  tergantung  pada domain bahasa yang digunakan.
Aktor yang terdapat pada sistem ini hanya satu yaitu pengguna dari aplikasi. Gambaran  keseluruhan  interaksi  antara actor dengan use  case terdapat  pada Gambar 2 diatas.
Adapun  beberapa  rancangan user interface implementasi text mining pada twitter dengan  algoritma K-means yang tertera sebagai berikut :
1. User  Interface Halaman  Pencarian Kata Gambar 3. Halaman Web Setelah admin melakukan pencarian, maka sistem akan menampilkan  halaman  hasil  pencarian dalam bentuk table seperti pada gambar
4. dibawah ini.
Gambar 4.  Halaman Utama Prototipe pada gambar 4. merupakan  rancangan  untuk  halaman hasil pencarian data, data yang dihasilkan  didapat  dari  data API  twitter seperti  nama  pengguna  dan  status  atau timeline pengguna.
2. Halaman hasil pencarian
Pada  halaman  ini  akan  ditampilkan data tweet dari  pengguna twitter yang berkaitan  dengan  kata  kunci  “wisata pantai” tersebut. data ini dapat di unduh dengan  klik  tombol  “ excel ”  yang terdapat  di  bagian  atas  sebelah  kiri halaman Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Halaman awal hasil pencarian Hasil  unduhan  berupa  data  dengan format “ xlsx ” inilah yang dijadikan data awal  hasil  pencarian  terpopuler  pada twitter . Halaman excel dapat dilihat pada Gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6. Halaman awal Microsoft Excel Pada  halaman  ini  menampilkan hasil clustering K-means dalam  bentuk sebuah  tabel  dimana  didalamnya  berisi data yang sudah di cluster . Dapat dilihat pada gambar 7. di bawah ini,
Gambar 7. Halaman Hasil K-means Example Set
- Halaman  hasil  dari K-means Cluster Model Halaman  ini  berisikan  informasi tetang  jumlah cluster yang  ada beserta dengan nilai perkelompok cluster . Dapat dilihat  pada  gambar  8  dibawah ini.

## Gambar 8. Halaman Hasil K-means Cluster
Model
- Halaman isi dari setiap cluster Contoh pada tahapan ini dapat dilihat pada gambar 9 dan 10 dibawah ini.
Gambar 9. Halaman isi dari setiap Cluster
Gambar 10. Halaman isi dari setiap Cluster
Pada halaman ini kita bisa
mengetahui topik apa yang paling sering dibicarakan  di twitter pada line yang paling  tinggi,  pada  proses  ini  orang  di twitter banyak  membicarakan  tentang pantai,  dapat  dilihat  pada  gambar  11 dibawah ini.
Gambar 11. Halaman Hasil K-means dalam bentuk line

## SIMPULAN
Setelah  melakukan  analisis  dan pengujian,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut : 1. Text  Mining dengan  algoritma K- means Clustering yang diimplementasikan pada media sosial twitter , dapat dijadikan salah satu  cara  oleh  perusahaan  dalam menentukan arah kebijakan pemasarannya. Hasil yang diperoleh dari sistem ini menunjukkan informasi wisata yang populer dan sedang ramai dibicarakan ditengah masyarakat.
2. Hasil  analisis  data  yang  dilakukan terhadap tweet dengan kata pencarian “wisata pantai” menghasilkan  kata  “gunung  kidul” dan “lombok” sebagai tren. 3. Dengan  sistem text  mining yang memanfaatkan pencarian terpopuler pada twitter dapat dijadikan pertimbangan oleh perusahaan dalam  menentukan  arah  kebijakan pemasaran produk wisatanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Cahyono, A. S. (2016). Pengaruh media sosial  terhadap  perubahan  sosial masyarakat  di  Indonesia. Jurnal Publiciana, 9 (1), 140-157. Öztürk,  N.,  &  Ayvaz,  S.  (2018). Sentiment  analysis  on  Twitter:  A
text mining approach to the Syrian refugee  crisis. Telematics  and Informatics, 35 (1), 136-147.
Melyanti, R., & Iqbal, M. (2020). Sistem Informasi  Manajemen  Penelitian
Dan  Pengabdian  Masyarakat  Di Bagian  P3m  (Studi  Kasus:  Stmik Hang Tuah Pekanbaru). Jurnal Ilmu Komputer, 9 (2), 165-176.
Mustika,  B.,  Sabna,  E.,  &  Irawan,  Y.
(2020).  Implementasi  Text  Mining
Pada Twitter Dengan Algoritma K-
Means  Clustering  Sebagai  Dasar Kebijakan Marketing Biro Perjalanan  Wisata. Jurnal  Ilmu
Komputer, 9 (2), 134-147.
Nababan,  A.  P.  R.,  Lumenta,  A.  S.  M.,
Rindengan, Y. D., Pontoh, F. J., & Akay,  Y.  V.  (2020).  Analisis Sentimen Twitter Pasca Pengumuman  Hasil  Pilpres  2019 Menggunakan  Metode  Lexicon Analysis. Jurnal Teknik Informatika, 15 (1), 33-44.
Rosid, M. A., Fitrani, A. S., Astutik, I. R.
I.,  Mulloh,  N.  I.,  &  Gozali,  H.  A.
(2020, June). Improving text preprocessing for student complaint document classification using sastrawi. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol.  874,  No.  1,  p.  012017).  IOP Publishing. Sabna, E. (2020). Analisis Text Mining Dari Hasil Wawancara. Jurnal Ilmu Komputer, 9 (1), 46-48. Salloum, S. A., Al-Emran, M., Monem, A.  A.,  &  Shaalan,  K.  (2017).  A survey  of  text  mining  in  social media: facebook and twitter perspectives. Adv.  Sci.  Technol. Eng. Syst. J, 2 (1), 127-133.
Sosiawan,  E.  A.  (2020).  Penggunaan situs  jejaring  sosial  sebagai  media interaksi dan komunikasi di kalangan  mahasiswa. Jurnal  Ilmu Komunikasi, 9 (1), 60-75. Vishwakarma, S., Nair, P. S., & Rao, D.
S. (2017). A Comparative Study of K-means and K-medoid Clustering for  Social  Media  Text  Mining. INTERNATIONAL JOURNAL,
2 (11).