## ANALISIS CLUSTER  DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN ONLINE CUSTOMER REVIEWS (OCR) PADA ONLINE MARKETPLACE
Rena Nainggolan 1 , Fenina A.T Tobing 2
1 Universitas Methodist Indonesia
2 Universitas Multimedia Nusantara

## renanain66olan@gmail.com

## ABSTRACT
Technological advances at this time are very influential on people's shopping culture, plus during the current pandemic, it has resulted in an increasing number of people shopping for daily necessities online. There are many conveniences offered in online shopping  that  make  people  switch  to  using  these  facilities.  Besides  the  advantages  of  online  shopping,  there  are  also  some disadvantages of online shopping, including the rise of online sales fraud such as goods not being shipped, damaged goods, items not as ordered, and much more. For this reason, in conducting online transactions, trust is needed between the seller and the buyer, and one of the factors that greatly affects the prospective buyer is to know the history of the seller, namely by looking at the reviews given by the buyer on the seller's homepage which is called Online Customers Reviews (OCR) . OCR is considered to  be  very  influential  on  customer  buying  interest.  One  of  the  indicators  that  is  considered  very  important  in  influencing consumer buying interest and trust is OCR. This study aims to analyze OCR clustering in one of the marketplaces in Indonesia using the K-Means Clustering Method. K-Means is a clustering algorithm that is quite effective because it has the ability to group large amounts of data and with high speed, the K-Means algorithm partitions data into clusters so that they have the similarity of being in one cluster.

## Keywords- Clustering, K-Means Clustering, OCR, Marketplace

## I.   PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  perkembangan  teknologi  sangat  pesat, untuk  mempermudah  pekerjaan  banyak  aspek  yang  bisa dimanfaatkan  termasuk  arus  informasi.  Dengan  menerapakan teknologi  komputer  diberbagai  bidang,  misalnya  bisnis, pendidikan, hiburan, kesehatan, kuliner dan dan lan sebagainya. Terlebih  pada  bidang  bisnis  saat  ini  sangat  menuntut  untuk menggunakan teknologi komputer supaya bisa bersaing dengan kompetitor,  yang  disebut  E-Commerce,  Misalnya  Bukalapak adalah salah satu situs E-commerce yang merupakan salah satu online  marketplace  terkemuka  di  Indonesia.  Buka  lapak menyediakan  sarana  jual  beli  dari  konsumen  ke  konsumen. Siapapun  dapat  membuka  toko  online  di  Bukalapak  dan melayani  pembeli  dari  seluruh  indonesia  untuk  transaksi  satu maupun  banyak  dan  memberikan  jaminan  100  persen  uang kembali  kempada  pembeli  jika  barang  tidak  dikirimkan  oleh pelapak,  atas  dasar  itulah  banyak  orang  yang  berbelanja  di Bukalapak  seperti  harga  lebih  murah  serta  pelayanan  yang maksimal,  harga  yang  lebih  murah  karena  para  kompetitor bersaing  dengan  harga,  keamanan  dalam  pengemasan  barang dan  kecepatan  dalam  pengiriman  barang.  Disamping kemudahan dalam berbelanja online banyak resiko menggunakan  fasilitas  berbelanja  online  yaitu  terkait  dengan kwalitas barang yang tidak sesuai dengan deskripsi  dan hal ini sangat  berpengaruh  terhadap  kepercayaan  pembeli  untuk melakukan repeat order atau pembelian kembali.
Menurut  [1]survey  yang  dilakukan  oleh  APJII  pengguna internet dari tahun ketahun meningkat, untuk hasil survey tahun 2019-2020 pengguna internet di Indonesia sebesar 196.71 juta jiwa  dari  total  populasi  penduduk  indonesia  266.91  juta  jiwa. Dengan  meningkatnya  penggunaan  internet,  khususnya penggunaan  E-commerce  mendorong  para  pebisnis  untuk menggunakan  layanan  dan  bergabung  dengan  Bukalapak, konsumen  bisa  berinteraksi  langsung  dengan  penjual, melakukan  tawar  menawar,  memberikan  saran,  ataupun memberikan  kesan  ataupun  feedback.  Dengan  adanya permasalahan- permasalahan diatas dilakukanlah beberapa cara untuk  mencegah  atau  menghindari  kekecewaan  dari  si pelanggan yaitu dengan membuat fitur yang terdapat pada toko
online  yaitu Online Customer Review (OCR). OCR  dianggap merupakan  salah  satu  faktor  yang  cukup  penting  dalam memengaruhi kepercayaan maupun minat pembelian pelanggan [2] On line Customer Review merupakan bagian dari Elecronic Word  of  Mouth  (eWOM)  [3],  yaitu  merupakan  pendapa langsung dari seseorang dan bukan sebuah iklan. Review adalah salah  satu  dari  beberapa  faktor  yang  menentuka  keputusan pembelian seseorang [2].eWOM menjadi bentuk advertisingyang paling mempengaruhi dalam bentuk komunikasi [4]. Online review menjadi salah satu alat promosi yang sangat berdampak bagi pemasaran, dengan Online review ini  akan  memberikan  pengaruh  antara  pelanggan  untuk mempengaruhi  pembelian  kembali,  dengan  adanya  informasi ini  konsumen  bisa  mendapatkan  kualitas  dari  produk  yang dicari dari ulasan dan pengalaman yang ditulis oleh konsumen yang telah  membeli produk dari penjual  online  [5].Konsumen biasanya mencari informasi yang berkualitas saat memutuskan membeli  produk.Untuk  meminimalisasi  dampak  negatif sebelum melakukan pemesanan barang harus mencari informasi sebanyak  mungkin  tentang  produk  tersebut  yaitu  dengan melihat feedback yang diberikan pelanggan yaitu yang disebut OCR.

## II. KAJIAN PUSTAKA

## Data Mining
Data  Mining  merupakan  proses  yang  menerapakan  teknik matematika, statistik,machine learning dan  kecerdasan buatan untuk  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  yang diperoleh  dari  database  besar  [6].  Data  mining  adalah serangkaian proses yang dilakukan untuk untuk menggali nilai tambah  yang selama ini tidak  diketahui.  Tujuan data  mininng adalah untuk memperoleh pengetahuan yang masih tersembunyi dalam bongkahan data dan pengenalan pola dalam bongkahan  data  yang  akan  digali  yang  disebut  pattern recognition.

## K-Mean Clustering
Salah  satu  metode  partisi  atau  biasa  disebut  juga  dengan metode  non  hirarki.  Metode K-Means  Clustering dapat diterapkan  pada  kasus  dengan  jumlah  objek  yang  sangat besar.[7].  Dari  beberapa  teknik clustering yang  paling sederhana  dan  umum  dikenal  adalah clustering k-means. Dalam teknik ini kita ingin mengelompokkan obyek ke dalam k kelompok atau cluster . Untuk melakukan clustering ini, nilai k harus ditentukan terlebih dahulu. Biasanya user atau pemakai sudah mempunyai informasi awal tentang obyek yang sedang dipelajari,  termasuk  berapa  jumlah cluster yang  paling  tepat. Secara  detail  kita  bisa  menggunakan  ukuran  ketidakmiripan untuk mengelompokkan obyek kita. Jika jarak dua obyek atau data  titik  cukup  dekat,  maka  dua  obyek  itu  mirip.  Semakin dekat  berarti  semakin  tinggi  kemiripannya.  Semakin  tinggi nilai jarak, semakin tinggi ketidakmiripannya.[8]
Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode K- Means adalah sebgai berikut.[7]
1. Tentukan K atau jumlah cluster
2. Pusat-pusat cluster diberi nilai awal dengan angka random. Tetapi dalam memberikan inisialisasi k pusat cluster dapat dilakukan  dengan  berbagai  cara,  dan  yang  paling  serind adalah secara random.
3. Dalam  menempatkan  objek  berada  di  cluster  mana ditempatkan,  maka  dihitung  berdasarkan  jarak  antara  dua objek,  demikian  juga  dengan  jarak  antara  pusat  cluster dengan objek. Untuk menhitung jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori jarak euclidean yang dirumuskan sebgai berikut:
D(I,j) = X1i − X1j ! + X2i − X2j !+..+(Xki − Xkj)² Dimana: D(i, j) =Jarak data ke i ke pusat cluster j xki =Data ke i pada atribut data ke Xkj =Titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Menghitung kembali jarak keanggotaan cluster sekarang dengan pusat cluster, rata-rata dari semua data/objek dalam cluster tertentu merupakan pusat cluster, dengan menggunakan mean (nilai ratarata)  atau median
5. Lakukan  kembali  pada  setiap  objek  dengan  cluster  baru, jika  pusat  cluster  baru  tidak  berganti  atau  berubah,  maka proses clustering berhenti, jika tidak maka akan kembali ke ke tahap ketiga sampai pusat cluster tidak berubah

## Clustering
Clustering  adalah  salah  satu  bagian  dari  teknik  Data  Mining. Clustering  adalah    pengelompokkan  sejumlah  data  atau  objek ke  dalam  cluster  (group)  sehingga  data  pada  setiap  cluster tersebut akan berisi data yang sangat mirip dan berbeda dengan objek dalam cluster lainnya. [8]
Ada  dua  pendekatan  dalam  clustering  yaitu  hirarki dan partisi  Dalam cluster hirarki dimulai dengan membuat m cluster  dimana  setiap  cluster  beranggotakan  satu  objek  dan berakhir  dengan  satu  cluster  dimana  anggota  m  objek,  pada setiap  tahap  prosedurnyam  satu  cluster  digabung  dengan  satu cluster  lainnya,  lalu  dipilih  cluster  yang  diinginkan  dengan menentukan  cut  off  tingkat  tertentu,  sedangkan  dalam  partisi pengelompokan  objek  dimasukkan  ke  dalam  k  cluster,  dapat dilakukan dengan menentukan pusat cluter awal lalu dilakukan relokasi  objek  berdasarkan  kriteria  tertentu  sampai  dicapai pengelompokan yang optimum.

## Online Customer Reviews (OCR)
Online  Customer  Reviews  adalah  feedback  atau  ulasan  yang diberikan oleh konsumen terkait dengan informasi dari evaluasi suatu  produk  tentang  berbagai  macam  aspek,  dengan  adanya informasi tersebut, konsumen bisa memperoleh informasi dari
kwalitas  dari  suatu  produk  yang  dicari  dari  ulasan  dan pengalaman  yang  ditulis  oleh  konsumen  yang  telah  membeli produk tersebut dari penjualan online.[9]
Review  adalah  bagian  dari  Electronic  Word  of  Mouth,  yaitu merupakan pendapat langsung dari seseorang dan bukan sebuah iklan  [3].  Review  merupakan  salah  satu  faktor  yang  sangat mempengaruhi yang menentukan keputusan seorang pembeli. Oline Customer Reviews menjadi alat promosi yang sangat baik untuk  komunikasi  pemasaran[10].  Masyarakat  lebih  tertarik promosi  secara  Word  of  Mouth  dibandingkan  iklan,  karena dianggap  informasi  tersebut  datang  dari  kalangan  yang  sudah menggunakan  produk  tersebut  sebelumnya  [11].  Dengan adanya review yang diberikan oleh konsumen memberikan efek pada persepsi kredibilitas.

## III. METODE PENELITIAN
Untuk melakukan proses clustering dalam penelitian ini penulis melakukan  analisis    Online  Customers  Reviews  (OCR)  yang bersumber  dari  pada  kolom  komentar  yang  disediakan  pada situs  jual  beli  online.  Data  OCR  yang  digunakana  untuk pengujian model penelitian diperoleh dari situs jual beli online Bukalapak.com
Tabel 1. Data Sumber No Produk Jumlah Ulasan Sumber 1 Gamis  /Pakaian Wania Syfarosw  Syari 887 www.Bukalapak.com
Dalam menentukan review customer apakah respon negatif atau positif  ditentukan  berdasarkan  komentar  yang  diberikan konsumen  terhadap  produk  yang  terdapat  pada  kolom komentar.

## Tabel 2. Model Reviews
Jenis Respon

## Komentar
Respon negatif  Cacat,  buruk,  hancur,  jelek,  lambat,
kecewa,kesal, sobek,rusak,tipu Respon positif Baik, keren, awet, bagus, baik, cantik,cepat,  lembut,  profesional,  sesuai, ramah

## PENGUMPULAN DATA
Pengumpulan data (data crawling) digunakan untuk menjaring reviews yang diberikan customer. Penelitian ini menggunakan data ulasan produk yang diperolah dari salah satu situs jual beli online.  Data  dikumpulkan  menggunakan  aplikasi  Octoparse yaitu sebuah aplikasi open source untuk web crawler.

## TEXT PROCESSING
Pada pemrosesan awal atau text procesing merupakan tahapan kedua  pada  text  mining.  Pada  tahapan  pemrosesan  awal bertujuan untuk mempersiapkan data untuk dapat dipakai pada tahan  penemuan  pola,  misalnya  mengeliminasi  data  yang mengandung  noise,  data  tidak  konsisten  dan  data  kurang lengkap.

## SELEKSI FITUR
Pada  tahap  ini  terdapat  dua  tahapan  yang  dilakukan,  yaitu sebagai berikut:
1. Case Folding
Case  folding  merupakan  proses  mengubah  huruf  besar menjadi huruf kecil semua.

## Contoh:
Dia berMain LompaT tAli SAYA MAU MAKAN
Menjadi: dia bermain lompat tali saya mau makan
2. Non Alpanumeric Removal
Non  Alphanumeric  Removal  adalah  tahapan  dimana menghilangkan tanda baca angka.
Contoh: Saya ketiduran….semalam TOLONG  DISELESAIKAN!!!!  KAPAN  SIAPNYA JIKA SEPERTI INI????!

## Menjadi:
Saya ketiduran semalam Tolong diselesaikan kapan siapnya jika seperti ini
3. Own Stop Words Removal
Proses Own Stop Words Removal  yaitu  menghilangkan atau ekspresi
Contoh: harga bawang merah Rp. 20.000,00 listrik koq padam, warga jadi bingung mau ngapain#edisicurhat telah diblokir website http://www.humor.com

## Menjadi
harga bawang merah Rp 20.000,00 listrik padam, warga sedih telah blokir website
4.   Stop Words Removal
Pada  tahapan  Stop  Words  Removal  dilakukan  tahapan dimana  kata  umum  yang  sering  muncul  dalam  jumlah yang  banyak  tetapi  tidak  memiliki  arti.  Seperti  “ke”, “jika”, “yang”, “akan”, “di”, dan lain sebagainya. Untuk itu  perlu  dilakukan  penghapusan.  Untuk  melakuakn penghapusan kata ini diperlukan sebuah data atau daftar kara yang diinginan untuk dihapus.
5.   Stemming Setelah semua data  di trasnformasikan ke dalam bentuk angka,  makan  data  telah  dapat  dikelompokkan  dengan metode  K-Means  Clustering.  Untuk  dapat  melakukan pengelompokan  data  tersebut  menjadi  beberapa  cluster, perlu dilakukan beberapa tahapan yaitu:
1) Tahap  awal  tentukan  terlebih  dahulu  jumlah  cluster yang  diingikan.  Dalam  peneltian  ini    data  akan dikelompokkan menjadi 2 cluster.
2) Tentukan titik pusat awal cluster. Dalam penelitian ini titik pusat awal dibangkitkan secara acak atau random

## Gambar 1. Gambaran Umum Sistem

## IV. ANALISA DAN HASIL

## 1. Hasil pengumpulan data
Penelitian  ini  menggunakan  data  customer  online  review sebanyak 887 data.
1.  Barang sudah diterima dengan kondisi baik
2.  bagus…!
3.  Barang SESUAI  gambar GAESS
4.  CEPAT
5.  SEPATUNYA bagus…!
6.  Sesuai YANG ditawarkan semoga awet
7.  bagus dan cepat sampe :P
8.  parahhhhhhhh….$$$@@@@:(
9.  TERIMAKASIH bukalapak…
10. KECEWA ☹ 11. bagus kualitas!!!!
12. Barang bagus selanjutnya pesan lagi @.@
13. BAGUS 😊
14. Puas…
15. Sepatunya Bagusss dan anak saya suka terimakasih

## Gambar 2. Data OCR

## 2. Pre Processing Data
Setelah  data  OCR  telah  dicrawling,  maka  proses  selanjutnya dilakukan pre processing agar data OCR dapat diterapkan pada algoritma  clustering.  Tahapan  pre  procesiing  yang  diterapkan adalah  case folding, Non Alpha Numeric, Stop Words Removal dan  Stemming.  Daftar  stop  words  untuk  bahasa  Indonesia terdiri atas 760 kata.

## 1. barang sudah diteriam dengan kondisi baik
2. bagus 3. barang sesuai gambar 4. cepat 5. sepatunya bagus 6. sesuai yang ditawarkan semoga awet 7. bagus dan cepat sampai 8. parah 9. terimakasih 10. kecewa 11. bagus kualitas 12. barang bagus selanjutnya pesan lagi 13. bagus 14. puas
15. sepatunya bagus dan anak saya suka

## Gambar 3. Data Setelah Porses Processing

## 3. String To word Vector
Pada tahap String Vector digunakan diterapkan algoritma TF-IDF. Hasil penerapan TF_IDF akan  menghasilkan  matriks  data dengan dimensi  81  atribut  X  887  data.  Tersapat  81  term  pada  data sebagaimana ditampilkan pada gambar dibawah ini:
Awet,  bagus,  baik,  cantik,  elegan,  enak,  cacat,  bohong, aman, cocok, kilat, mantap, murah, lumayan, mahal, lembut, lengkap,  lepas,  profesional,  sampai,  senang,  bahagia,  rapi, sopan,  ramah,  sesui,  simpel,  trendi,  suka,  sama,  ringan, nyaman, lepas, lama, komplit, sobek, sukses, buruk, hancur, enak, kecewa,nyasar, persis, pas, longgar.
Gambar 4. Daftar Atrribute

## 4. Attribute Selection
Dimensi  diatas  masih  sangat  besar  dan  tidak  efektif,  sehingga atribut  yang  ada  harus  di  filter  dan  dievaluasi.  Sehingga menghasilkan sebannyak 15 atribut.
Bagus, baik, buruk, cacat, cantik, cepat, cocok, elegan, enak, enteng, hancur,jelek, kecewa, lama, rusak Gambar 5. Daftar Atrribute Selection

## 5. Konversi Data ke Numeric
0,0,0,0,0,1.579,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0.504,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0.504,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0.504,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1.219,0 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0.504,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0,0,0,0,0,1.579,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0.504,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0.504,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1.219,0 0,0,0,0,0,1.579,0,0,0,2.083,0,0,0,0,0,1.219,0 0.504,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0.504,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1.219,0
Gambar 6. Sampel data akhir

## 6. Final Cluster Centroids
Final  Cluster  Centroids  diperoleh  setelah  melakukan  pengujian pada setiap objek dengan cluster baru, jika pusat cluster baru tidak berganti atau berubah,  maka proses  clustering berhenti, jika tidak maka akan kembali ke ke tahap  ketiga sampai pusat  cluster tidak berubah .

## Tabel 3. Final Cluster Centroids
No Attribute Full Data 887 Cluster 1 Cluster 2 1 bagus 0.2421 0 0.5043 2 baik 0.0096 0.0185 0 3 buruk 0.0135 0.0259 0 4 cacat 0.0135 0.0259 0 5 cantik 0.0096 0.0092 0.01 6 cepat 0.1617 0.1278 0.1983 7 cocok 0.0236 0.0152 0.0328 8 elegan 0.0096 0 0.02 9 enak 0.0096 0 0.02 10 enteng 0.0128 0.0164 0.0089 11 hancur 0.0096 0.0185 0 12 jelek 0.0458 0.0755 0.0136 13 kecewa 0.1141 0.1851 0.0373 14 lama 0.0236 0.0455 0 15 rusak 0.0054 0.0103 0

## 7. Hasil Cluster Data

## Gambar 7. Hasil Clustering Data

## 8. Visualisasi Cluster
Gambar pengelompokkan sejumlah data atau objek ke dalam cluster (group) sehingga data pada setiap cluster tersebut akan berisi data yang sangat mirip dan berbeda dengan objek dalam cluster lainnya.
0,0,0.504275,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 2,0,0,0.504275,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1.845045,0,0,0,0,0, cluster1 5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1.845045,0,0,0,0,0, cluster1 6,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 7,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 8,0,0,0.504275,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 9,0,0,0.504275,0,0,0,0,0,0,1.845045,0,0,0,0,0, cluster1 10,0,0,0.504275,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 11,0,0,0.504275,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0 12,0,0,0.504275,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, cluster0

## 9. Cluster Instance
Tabel 4. Cluster Instance Cluster 1 2 22% Cluster 2 7 78%
Dari tabel diatas disimpulkan bahwa hasil pengujian terhadap data 887 data OCR menghasilkan 2 cluster yaitu:
1) Cluster 1 yaitu menghasilkan sebanyak 22 % (195) ulasan yang  mempunyai  kemiripan  yang  sangat  tinggi  yang dikelompokkan menjadi 1 cluster, yaitu cluster 1
2) Cluster 2 menghasilkan sebanyak 78% (692) ulasan yang mempunyai  kemiripan  yang  sangat  tinggi  yang dikelompokkan menjadi 1 kelompok cluster yaitu cluster 2.
Gambar 9. Grafik Perbandingan Cluster 1 dan Cluster 2

## V. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, maka diambil kesimpulan sebagai berikut:
1) Data Online Customers Reviews adalah  887, dengan 15 atribut.
2) Jumlah clsuter sebanyak 2
3) Dari  seluruh  data  OCR  sebanyak  887  data,  diperoleh Cluster 1 yaitu sebanyak 195 reviews yang memberikan respon negatif, dan Cluster 2 yaitu sebanyak 692 reviews yang memberikan respon positif.
4) Hasil evaluasi cluster dari data Online Customer Review (OCR)  pada  online  marketplace,  dapat  membantu  dan sebagai  bahan  pertimbangan  calon  pembeli    dalam menentukan keputusan dalam pembelian sebuah produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia, “Laporan Survei Internet APJII 2019 – 2020,” Asos.
Penyelenggara Jasa Internet Indones. , vol. 2020, pp.
1–146, 2020,
[Online].
Available:
https://apjii.or.id/survei.
[2] A.  N.  Ardianti  and  M.  A.  Widiartanto,  “Pengaruh Online Customer Review dan Online Customer Rating terhadap  Keputusan  Pembelian  melalui  Marketplace
Shopee.,” J. Ilmu Adm. Bisnis , pp. 1–11, 2019. [3] S.  T.  Adeliasari,  Vina  Ivana,  “ELECTRONIC WORD-OF-MOUTH (e-WOM) DAN PENGARUHNYA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN  DI  RESTORAN  DAN  KAFE  DI
SURABAYA  Adeliasari,”  no.  2010,  pp.  218–230, 2017.
[4] A.  A.  Laksmi  and  F.  Oktafani,  “PENGARUH
ELECTRONIC  WORD  OF  MOUTH  (eWOM) TERHADAP MINAT BELI FOLLOWERS
INSTAGRAM PADA WARUNK UPNORMAL,” J. Comput.  Bisnis ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  78–88,  2016, [Online]. Available: www.dailysocial.id.
[5] A. Farki, I. Baihaqi, and M. Wibawa, “Pengaruh online customer review rating terhadap kepercayaan place di indonesia,” vol. 5, no. 2, 2016.
[6] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213– 219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[7] R.  A.  Asroni,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk Clustering  Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Akademik Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan Teknik  Informatika  UMM  Magelang,” Ilm.  Semesta Tek. , vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2015.
[8] L. M. Pratiwi, Diana, and E. P. Agustin, “Penerapan K-Means  Clustering  Untuk  Memprediksi  Minat Nasabah  Pada  Pt  .  Asuransi  Jiwa  Bersama  1912 Bumiputera Prabumulih,” Univ. Bina Darma , pp. 1– 16, 2016.
[9] N. R. Ayu and D. L. Chaerowati, “Hubungan Online Customer Review pada Media Sosial Instagram,” pp. 410–417.
[10] et  al. ,  “Evaluasi  Cluster  Social  Media  Data  In
Tourism Domain Menggunakan K-Means Clustering,” METHOMIKA  J.  Manaj.  Inform.  dan Komputerisasi Akunt. , vol. 4, no. 1, pp. 89–93, 2020, doi: 10.46880/jmika.v4i1.148.
[11] S.  Natania,  “Analysis  Of  The  Effect  Of  Online Customer Review On Millennial’s Purchase Decision In  Bandung  (Case  Study  Of  Gadget  Products  At Tokopedia),” no. 227, pp. 1–17, 2018.
0 100 200 300 400 500 600 700 Cluster 1 Cluster 2 Series1 195
692

## Grafik Perbandingan Cluster 1 dan
Cluster 2