## CLUSTERING RELATIONSHIP BERDASARKAN BOBOT PEMBENTUK SOCIAL TRUST NETWORK UNTUK SISTEM REKOMENDASI PADA MEDIA SOSIAL INSTAGRAM
1 Murniyati, 2 Tristiyanti Yusnitasari, 3 Endah Kurniasari, 4 Dody Pernadi 1,2,3,4 Fakultas Ilmu KomputerUniversitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 murni_rk@staff.gunadarma.ac.id, 2 tyusnita@staff.gunadarma.ac.id,
3 endah_ks@.staff.gunadarma.ac, 4 dodypernadi@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Instagram  merupakan  media  sosial  yang  banyak  digunakan  untuk  media  pemasaran. Banyaknya  informasi  di  media  sosial  menyebabkan  sulitnya  pengguna  untuk  mendapatkan informasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Jejaring sosial yang semakin berkembang memberikan  kesempatan  kepada  para  peneliti  untuk  memanfaatkannya  pada  penelitian diberbagai bidang. Social Network Analysis (SNA) adalah proses untuk menemukan keberadaan komunitas yang berisi sekumpulan orang dengan beberapa kesamaan seperti minat, hobi, gaya hidup,  tujuan,  lokasi  maupun  profesi  kemudian  membentuk  sebuah  komunitas  atau  klaster, Deteksi  komunitas  merupakan  salah  satu  tugas  dari  SNA.  Social  network  dapat  dikatakan mempengaruhi  user  behavior  sehingga  pada  penelitian  ini  dilakukan  pembentukan  klastering relationship yang berdasarkan relasi yang diperoleh dari social network dengan tahapan yang dilakukan adalah melakukan scrapping terhadap data pengguna pada media sosial instagram terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  relasi  antara  pengguna  yang  ada  pada  akun  Instagram, kemudian  melakukan  pembentukan  klaster  dengan  menggunakan  algoritma  Louvain.  Hasil pembentukan  klaster  didapat  nilai  modularitas  terbaik  sebesar  0,879  dengan  jumlah  klaster sebanyak  27  klaster  pada  data  yang  digunakan  adalah  akun  instagram  toko  buku  gramedia pustaka utama dimana anggota klaster yang terbentuk adalah anggota yang mempunyai relasi atau  keterkaitan.  Pembentukan  klastering  relationship  ini  bisa  dimanfaatkan  untuk merekomendasikan hal yang terkait dengan postingan pada media sosial instagram.
Kata Kunci: Instagram, Klastering Relationship, Louvain, Media sosial, Sistem Rekomendasi, Social Network.

## Abstract
One of the social media that is widely used for marketing media is Instagram social media. Too much  information  on  social  media  makes it  difficult  for users  to  get  the  information  they need.  The  growing  development  of  social  networks  provides  opportunities  for  researchers  to develop SNA research. Community detection is one of the tasks of Social Network Analysis (SNA). Detection is the process of finding and determining the existence of something and community means a group of people who are united by similarities such as hobbies, interests, goals, projects, lifestyle, location or profession and will form a community or klaster. In this study, the formation of clustering relationships was carried out based on relations obtained from social networks so that  it  can  be  said  that  relationships  on  social  networks  can  influence  user  behavior  in  the community , with the steps taken were scrapping the user data on Instagram social media first to get the relationship or relationship between the existing users on the account. Instagram, then performs  cluster  formation  using  the  Louvain  algorithm.  The  results  of  cluster  formation obtained the best modularity value of 0.879 with a number of klasters of 27 Clusters. The data used is the Instagram account of the main library, where the members of the klaster formed are
members who have relationships or relationships. The formation of this clustering relationship can be used to recommend things related to posts on Instagram social media.
Keywords : Clustering Relationship, Instagram, Louvain, Recommender System, Social Network, Social Media.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  jejaring  sosial  menjadi salah satu objek penelitian yang menarik bagi para  peneliti  salah  satunya  adalah  deteksi komunitas  pada  jaringan  yang  besar  dan kompleks  seperti  jejaring  sosial [1] .  Deteksi komunitas bertujuan untuk membagi jaringan dan  diuraikan  dalam  bentuk  graf.  Apabila objek memiliki hubungan atau korelasi dapat dikatakan  satu  komunitas.  Komunitas  ini dapat  dimanfaatkan  untuk  berbagai  tujuan seperti  menemukan  targetyang  menyukai produk yang sama , menemukan target pasar, menentukan  peringkat  popularitas  produk, menentukan rekomendasi produk dan banyak lagi [2] .  Kesamaan  dalam  menyukai  produk pada  penelitian  ini  adalah  buku  akan digunakan sebagai dasar dalam pembentukan komunitas dalam deteksi komunitas. Kumpulan objek seperti perorangan, organisasi,  kelompok  atau  entitas  lain  yang dihubungkan  disebut  sebagai  jaringan  sosial. Banyak  orang  didunia  maya  terhubung dengan  situs  media  sosial  yang  terkoneksi dengan  internet  saat  ini,  Aktifitas  sosial didunia  maya  antara  lain  adanya  pertukaran pesan  elektronik,  chat  room,  video  call  dan lainnya. Community  detection merupakan proses  identifikasi  dalam  pembentukkan komunitas  pada  sebuah  jaringan  sosial.
Deteksi  komunitas  pada  penerapannya  dapat dimanfaatkan  sebagai  dasar  informasi  untuk strategi  pemasaran,  sistem  rekomendasi, sistem  pemodelan  dunia  nyata  dan  lain sebagainya [3][4][5] .
Teknik  mempelajari  hubungan  sosial antar  anggota  dari  sebuah  kelompok  orang merupakan  teknik  analisis  jaringan  sosial, yang  merupakan  pemetaan  pengetahuan dalam  kerangka  analisis  divisualisasikan dalam  bentuk  matriks  atau  grafik.  Para peneliti  analisis  jaringan  sosial  menelusuri struktur  terkait  yang  berada  di  dalam  bagian pola jaringan biasa yang sering muncul dalam sistem  sebagai  sistem  sosial  yang  lengkap. Satu  hal  penting  dalam  analisis  jaringan adalah analisis mempelajari dan mengarahkan ikatan  yang  terjadi  dan  antar  anggota  yang terikat  secara  kuat  memenuhi  persyaratan sebuah  komunitas.  Beberapa  ukuran  dasar analisis  sebuah  jaringan  menjadi  tolak  ukur untuk mengetahui pola keterhubungan antara lain  adalah  hubungan  derajat,  ukuran  besar jaringan, kepadatan, keterjangkauan, keterhubungan  jarak,  dan  jalur  informasi. Besar jaringan sangat penting untuk mengetahui lingkup penelitian yang dilakukan. Analisis jaringan sosial merupakan teknik  untuk  mempelajari  hubungan  atau relasi  sosial  antar  anggota  dalam  sebuah kelompok [6]. .  Beberapa  ukuran  dasar  dalam
social  network  analysis yang  menjadi  tolak
ukur perhitungan matematis untuk mengetahui pola keterhubungan dalam jejaring.
Menilai partisi dalam komunitas dengan  memaksimalkan  kualitas  komunitas disebut  modularitas,  mengukur  kepadatan tautan  hubungan  internal  yang  efektif  yang diharapkan dalam komunitas juga merupakan fungsi  dari  modularitas.  Masalah  dalam memaksimalkan  nilai  modularity  adalah permasalahan  kecepatan  proses,  sebagian besar proses masih menggunakan menggunakan algoritma heuristic . Cara yang paling  efisien  dan  pembentukkan  komunitas yang  berukuran  besar  dengan  menggunakan algoritma louvain [7].
Algoritma louvain menggunakan 2 fase dalam  memaksimalkan  modularitas  secara langsung pada fase pertama algoritma berjalan dengan node bergerak satu per satu di dalam satu  komunitas  dan  tetangganya  untuk mendapatkan  hasil  peningkatan  modularitas yang  maksimal,  perpindahan  node  dapat terjadi  beberapa  kali  dan  perpindahan  node akan  berhenti  jika  nilai  maksimal  didapat, yaitu  ketika  tidak  ada  lagi  pergerakan  yang meningkatkan  nilai  modularitas  disebut pengoptimalan modularitas. Pada fase kedua, Pembentukan  grafik  meta  yang  nodenya adalah komunitas yang ditemuan pada fase 1 dan  tautan  mewakili  jumlah  koneksi  antar komunitas disebut agregasi komunitas.
Algoritma louvain merupakan algoritma yang tidak memerlukan masukan jumlah komunitas
atau  ukurannya  sebelum  dijalankan  tanpa pengawasan ( Unsupervised ). Algoritma louvain  merupakan  salah  satu  dari  banyak algoritma untuk mendeteksi komunitas, selain K  Means,  Fuzzy,  dan  lainnya.  Salah  satu kelebihan  dari  Algoritma  louvain  adalah kecepatan  mendeteksi  komunitas  dengan modularitas  yang  maksimal  dibandingkan dengan algoritma lain. [8][9]
Penelitian  terkait  Algoritma  louvain sebelumnya membahas cara cepat
pembentukan  klaster  dalam  jaringan  yang sangat  besar [10] ,  memaksimalkan  proses modularity [11] ,  sister  rekomendasi  pada klaster pembaca novel menggunakan
beberapa  metode [12] ,  pada  penelitian  ini
menggunakan algoritma yang mengembangkan  algoritma  louvain  dengan menambahkan fungsi
bobot pada pembentukkan klaster. Tahapan yang dilakukan  dengan  algoritma  louvain  pada jaringan  besar  dan  mempersempit  anggota yang  terdapat  dalam  jaringan  dengan mengambil  anggota  dari  klaster  yang  betul betul  memiliki  relasi  kuat  dalam  jaringan dengan cara pemberian bobot. Variabel bobot yang  digunakan  bisa  disesuaikan  dengan kebutuhan atau sasaran dari rekomendasi yang diinginkan.  Hasil  dari  klaster  yang  dibentuk dapat dimanfaatkan untuk merekomendasikan item item terkait sesuai dengan yang ingin di promosikan pada akun media sosial [13] .
Sistem  rekomendasi  merupakan  salah satu  bentuk personalized  information  system pada  ecommerce yang  dapat  memberikan
informasi  untuk  membantu  pengguna  dan menawarkan  sesuatu  dalam  memilih  atau membeli  produk,  Sistem  rekomendasi  dapat mempersempit  informasi  yang  terlalu  luas  dan menyediakan  informasi  yang  sesuai  dengan keinginan pengguna.  Sistem  rekomendasi membuat  preferensi  pengguna  dengan  cara menganalis data, informasi, lingkungan pengguna,  oleh  sebab  itu  sistem  rekomendasi akan menawarkan informasi yang sesuai dengan kebutuhan  pengguna  dan  di  tampilkan  dalam sebuah teknik atau model sistem
rekomendasi. [14][15][16] [17]

## METODE PENELITIAN
Proses
Pembentukan Clustering relationship dimulai dengan tahapan pertama adalah  proses scraping data,  setelah  itu dilakukan proses pembobotan untuk mengetahui  nilai  bobot  hubungan  pengguna terlihat seperti pada Gambar 1.
Proses scrapping dilakukan  dengan mencari  komentar  dari  pengguna  pada  salah sau akun media sosial instagram. Dataset yang digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan scraping akun  media  sosial  instagram gramedia pustaka utama. Langkah selanjutnya
adalah  melakukan  proses filtering yaitu dengan  menyaring  komentar  pengguna  pada postingan  akun  gramedia  pustaka  utama, mencari  komentar  yang  merekomendasikan buku  ke  pengguna  lain  pada  media  sosial tersebut  dengan  menggunakan  tagging  @ dalam  komentar,  komentar  dan  rekomendasi dari  pengguna  ditulis  sebagai  variabel  A, selanjutnya mencari siapa saja yang merupakan  pengikut  ( Follower )  pengguna  A ditulis  sebagai  variabel  C  untuk  Variabel  B merupakan pengguna yang mengikuti
( Following ) pengguna A. seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Proses  pembobotan  didasarkan  pada relasi  antara  A  dan  B  dimana  A  merupakan pengguna instagram yang memberikan komentar dan memberikan rekomendasi buku pada  pengguna  lain  pada  akun  gramedia pustaka  utama,  dan  B  merupakan  pengguna instagram  yang  mem follow pengguna  A.
Relasi antara A dan B tersebut diberikan bobot 1,  sehingga  A  →  B  =  1.  Jika  pengguna  B memiliki tag “@” pengguna A pada profilnya, maka bobot A → B = 2. Jika pada pengguna A tanggal latest post nya lebih kecil dari dua hari, maka semua bobot yang terkait dengan A dikali 1,5 seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 1. Tahapan Pembentukan Klastering Relationship
Gambar 2. Tahapan Scrapping
Gambar 3. Pemberian Bobot Variabel
Pembobotan  dibagi  menjadi  2  tahapan yaitu  Tahap  1  merupakan  tahapan  untuk memperhitungkan  variabel  kedekatan  relasi ditulis dengan notasi W BC’ (Weight BC’) dengan nilai  variabel β 1  untuk  nilai  bobot  yang diberikan  adalah  nilai  1,  variabel β 2  untuk nilai bobot yang diberikan adalah nilai 2.
Tahap  2  merupakan  tahapan  untuk melihat  variabel  keaktifan  user,  hal  ini digunakan  untuk  mendapatkan  user  yang digukanan untuk pembentukan clustering adalah user  yang  aktif.  Variabel  yang  digunakan  pada pembobotan  2  adalah  W AB” (Weight  AB”) dengan nilai variabel α1 untuk nilai bobot yang
diberikan adalah 1,5 dan α2 untuk nilai bobot 1.
Dengan Algoritma sebagai berikut.
Algoritma Pembobotan
Input: User [A]
Output : Follower A(C)

## Folowing A(B)
1. Cari follower A(C)
2. Cari following A(B)
3.
Beri bobot 1 jika Followers beririsan dengan Following, dan Beri bobot 2 jika pada User  Follower  C  ada  tag  User  A  dibagian biografi menggunakan rumus pembobotan 1
, 𝛼1 >  𝛼2 W AB ’= {
𝑆𝑖𝑚𝑓𝑜𝑙𝑙𝑜𝑤 (B, C) > T, β1
B ϵ 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙 (𝐴), β2 ,
β1 < β2 4.
Jika  latest  post  ≤  2hari,  bobot  dikali
1,5  untuk  user  yang  terhubung  dengan  A, selain itu bobot dikali 1, menggunakan rumus pembobotan 2 W (AB)’’ =
{ 𝐿𝑎𝑡𝑒𝑠𝑡 𝑝𝑜𝑠𝑡 (𝐴)   ≤ 𝑑, W(AB)′ ∗ 𝛼1
𝐸𝑙𝑠𝑒 , 𝑊(𝐵𝐶)′ ∗  𝛼2 5. Selesai
Hasil dari proses pembobotan akan mendapatkan  akun  user  yang  berelasi  dan mempunyai keterkaitan dekat dan merupakan akun  aktif,  Selanjutnya  akan  menjadi  input pada  tahapan  klasterisasi  menggunakan Algoritma Louvain.
Algoritma  Louvain  digunakan  untuk membentuk  klaster  direpresentasikan  dalam bentuk  grap,  serta  list  daftar  anggota  klaster dan  relasi  antar  usernya.  Proses  klasterisasi pembentukan komunitas menggunakan algoritma  Louvain  pass  1  dan  terus  di  uji sehingga  mendapatkan  klaster  yang  paling baik  nilai  modularitasnya.    Ukuran  kualitas terbaik sebuah komunitas yang telah dipartisi menjadi beberapa kluster dalam jaringan yang merupakan fungsi modularitas,
Pengelompokkan akan dikatakan optimal jika nilai  modularitasnya  mencapai  maksimal berada pada kisar nilai -1 sampai 1, yang mana nilai modularitas yang  mendekati  1  lah  yang menunjukan  kualitas  yang  terbaik . [18] [19]
[20] . Modularity dilakukan dengan
membandingkan  jumlah  sisi  yang  berada didalam klaster dan antar klaster. Perhitungan modularitas ditulis dalam persamaan 1.
(1)
𝐴 𝑖𝑗 merupakan  jumlah  masukan  matriks ketetanggaan  yang  menggambarkan  nilai bobot  simpul  penghubung  tepi 𝑖 dan 𝑗 , 𝑘𝑖 adalah  nilai  derajat  simpul 𝑖 , 𝑐𝑖 adalah komunitasnya, 𝛿 -fungsi 𝛿 ( 𝑢 , 𝑣 ) bernilai 1 jika 𝑢 = 𝑣 dan 0 sebaliknya. 𝑚 = ½  ∑ 𝑖𝑗 𝐴𝑖𝑗 adalah jumlah dari berat semua sisi pada grafik .
Purity  atau  ukuran  kemurnian  secara historis  adalah  pengukuran  yang  pertama digunakan  dalam  konteks community  detection yang digunakan oleh Girvan dan Newman pada artikelnya.  Purity  suatu  bagian x i relatif terhadap  bagian Y diekspresikan  dalam persamaan 2.
𝑃𝑢𝑟(𝑥 𝑖, 𝑌) = 𝑚𝑎𝑥 𝑗 𝑛 𝑖𝑗 𝑛 𝑖+ (2)
yang harus dilakukan adalah mengidentifikasi bagian yang perpotongannya terbesar dengan 𝑥 𝑖 , lalu kemudian menghitung proporsi elemn dalam 𝑥 𝑖 .  Semakin  besar  persimpangan  dan semakin  besar  nilai  purity  maka  semakin besar  korespondensi  antara  dua  bagian  yang dianalisis.  Kemudian  total  partisi X relatif terhadap partisi didapatkan dengan menjumlahkan  purity  masing-masing x i , kemudian  diberikan  bobot.  Evaluasi cluster
menggunakan metode Purity, Purity
digunakan untuk menghitung kemurnian dari suatu klaster. Purity direpresentasikan sebagai
anggota  dari  klaster  yang  memiliki  nilai mayoritasatau  yang  paling  banyak  sesuai disuatu kelas. Nilai  1  atau  mendekati  1  pada purity menandakan bahwa semakin baik suatu klaster  diperoleh.  Untuk  dapat  menghitung nilai  purity  setiap  klaster  maka  dapat menggunakan persamaan 3
𝐹(𝑋, 𝑌)   = 2∙ 𝑃𝑢𝑟 (𝑋.𝑌) ∙ 𝑃𝑢𝑟 (𝑌,𝑋) 𝑃𝑢𝑟 (𝑋,𝑌) + 𝑃𝑢𝑟 (𝑌,𝑋) (3)
Pertama  yang  harus  dilakukan  adalah mengidentifikasi
bagian yang perpotongannya terbesar dengan xi , kemudian menghitung proporsi elemen dalam
xi .  Total  partisi  X  relatif  terhadap  partisi
didapatkan dengan menjumlahkan purity masing-masing xi , kemudian diberikan
bobot  dengan  menggunakan  persamaan tersebut  digunakan  untuk  menghitung  purity keseluruhan jumlah K kluster [21][22] [23]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  untuk  pengujian berjumlah 219570 pengguna yang merupakan jumlah  pengguna  pada  toko  buku  gramedia dengan hasil scraping pengguna dan follower nya seperti telihat pada Tabel 1. Tabel 1  merupakan  tabel  hasil scrapping sebagian pengguna akun gramedia pustaka utama yang berjumlah  219570.  Gambar  4  menunjukan sebagian  jumlah  follower  berdasarkan  nama akun pengguna.

## Tabel 1. Hasil Scrapping Sebagian Pengguna
User Follower 00onee_ azizahaystore 00onee_ fadi.iskandar 00onee_ namtan.tipnaree 00onee_ a_risqi.d3 00onee_ bucinnyananonchimon 00onee_ chimonac 0sterdamn nanon_korapat 0sterdamn netizengabut.id 0sterdamn unknown_na30 0sterdamn jharnabhagwani 0sterdamn anugrahf__ 0sterdamn ansa_nrull 0sterdamn dhowian_ _dewkir masterinametas _dewkir nikeevira _dewkir nabilagumilang _dewkir wraesya _dewkir tintin1496
Gambar 4. Hasil Scrapping Sebagian Jumlah Follower
Tabel 2. Sebagian Data Pengguna dengan Bobot 1,5
Tabel 3. Sebagian Data Pengguna dengan Bobot 2
Username Username Bobot adenurlaila_ shazia.bookstore  2 adindaaulia08_  auliaxrm 2 adindaaulia08_  brusharmy.ps 2
Tabel  2  menunjukkan  hasil  sebagian pengguna yang memiliki nilai bobot 1,5 yang berarti antar  pengguna  memiliki  relasi  saling mengikuti dan aktif dalam 2 hari, terlihat pada Tabel 2.
Tabel  3  menunjukkan  nilai  bobot  2 yang menjelaskan bobot untuk pengguna yang terdapat  @tag  akun  pada  profilnya,  hasil pembobotan  2  terlihat  pada  Tabel  3.  Hasil pembobotan  untuk  mendapatkan  bobot  relasi
antara  user  yang  akan  digunakan  untuk pembentukan  klastering  relationship  yang diharapkan  adalah  klaster  yang  anggotanya merupakan user yang berelasi dan merupakan user yang aktif.
Hasil  uji  coba  pembentukan  klastering relationship  dari  data  pengguna  sebanyak 219570  menghasilkan  27  klaster  dengan jumlah  pengguna  yang  berelasi  sebanyak 8501 Pengguna. Seperti terlihat pada Tabel 4.
Username Username Bobot _ratihyana _ditapebry 1.5 _ratihyana danangasw_ 1.5 _ratihyana ipung_bayun 1.5 _ratihyana lhesthari_thari31 1.5 _ratihyana fita_63 1.5 _ratihyana andikaptr_1 1.5 _ratihyana muftikhaulayya 1.5 _ratihyana niazzang_ 1.5 _ratihyana prodi_ppknumpo 1.5 _ratihyana sitihamidans 1.5
Tabel 4. Jumlah Anggota Klaster yang Terbentuk Klaster Jumlah Anggota Klaster 1 309 Klaster 2 188 Klaster 3 425 Klaster 4 117 Klaster 5 314 Klaster 6 95 Klaster 7 454 Klaster 8 2.640 Klaster 9 206 Klaster 10 227 Klaster 11 50 Klaster 12 504 Klaster 13 121 Klaster 14 51 Klaster 15 454 Klaster 16 97 Klaster 17 280 Klaster 18 122 Klaster 19 311 Klaster 20 78 Klaster 21 195 Klaster 22 391 Klaster 23 197 Klaster 24 108 Klaster 25 87 Klaster 26 283 Klaster 27 197 Jumlah 8501
Pembentukan  klaster  dengan  kualitas partisi  yang  dihasilkan  dari  algoritma  louvain diukur  dengan  modularitas  dari  partisi.  Hasil Pembentukan clustering  relationship pada Gambar 5 mempunyai nilai modularitas terbaik yaitu  sebesar  0,879.  grafik  yang  di  terbentuk seperti  pada  Gambar  5.  Hasil  pembentukan klaster  berdasarkan  relasi  yang  di  dapatkan
pada  proses  pembobotan  meningkatkan  nilai pembentukan  klaster  yang  berisi  anggota anggota  yang  berelasi  dan  aktif  pada  media sosial  instagram  tokobuku  gramedia  pustaka. Ujicoba  terhadap  27  klaster  yang  terbentuk juga  dilakukan  untuk  memas  tikan  bahwa  27 klaster yang terbentuk sudah maksimal terlihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Hasil Clustering Relationship Menggunakan Algoritma Louvain.

## Gambar 6. Gambar 27 Klaster yang Terbentuk
Hasil  Penguji  pembentukan  27  klaster menggunakan  Purity  menghitung  kemurnian suatu klaster.
Tampak pada klaster 1 adalah terdapat anggota  klaster sebanyak  309, klaster 2 memiliki  anggota  klaster  sebanyak  187, klaster  3  memiliki  anggota  klaster sebanyak
424  sampai  dengan  klaster  27  memiliki anggota sebanyak 196. Purity = (1/8729) x 309+187+424+116+313+94+453+2639+205 +226+49+503+120+50+453+96+279+121+3 10+77+194+390+196+107+86+282+196)  =
8475/9729 = 0,97090
Nilai purity yang  dihasilkan  adalah  sebesar 0,97090. Hasil yang diperoleh ini menunjukan bahwa nilai purity dari setiap data kluster yang dihasilkan bagus karena mendekati nilai 1.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  sejumlah  pengujian  dan analisis terhadap hasil dari penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa tahapan membangun clustering  relationship pada akun  Instagram  gramedia  pustaka  utama berhasil  dilakukan.  Proses  pembentukan klaster  berdasarkan  relasi  yang  didapatkan dari  pemberian  bobot  relasi  antara  pengguna berhasil  dibangun  menggunakan  algoritma louvain  dengan  nilai  terbaik  modularitas adalah  0,  879  yang  menunjukkan  nilai mendekati  1  mempunyai  arti  hasil  terbaik. Klaster  yang  terbentuk  adalah  sebanyak  27 klaster  yang  memiliki  kedekatan  atau kesamaan persepsi. Hasil pengujian kemurnian komunitas sebesar 0,97 mendekati nilai  maksimal  kemurnian  1  menunjukan komunitas/klaster yang terbentuk sangat baik. Hasil  Klasterisasi  bisa  dimanfaatkan  untuk mempromosikan  atau  merujuk  pada  klaster yang memiliki kesamaan terhadap minat atau kesukaan  dalam  jaringan  yang  terpercaya ( Social Trust Network ).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. W. and Q. Y. Y. Zhang, “Community
Discovery  in  Twitter  Based  on  User
Interests,” J.  Comput.  Inf.  Syst. ,  vol.  8 N0. 3, pp. 991–1000, 2012.
[2] W. M. and A. A. C. N. Utami, “Analisis dan Implementasi Community Detection  Menggunakan  Algoritma Girvan  and  Newman  Dalam  Sosial Network,” 2013.
[3] A.  H.  Intan  Widya  Rahayu,  Imelda Atastina,  “Analisis  Dan  Implementasi
Algoritma  Agglomerative  Hierarchical Klastering  Untuk  Deteksi  Komunitas
Pada Media Sosial Facebook,” 2018, pp. 1460–1468, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomu niversity.ac.id/index.php/engineering/ar ticle/view/6153.
[4] J.  S.  Mini  Singh  Ahuja,  “Future Prospect in Community Detection,” Int.
J.  Comput.  Sci.  Eng.  Inf.  Technol.
Reasearch , vol. 4, no. 5, 2014.
[5] S.  Ghosh et  al. ,  “Distributed  Louvain
Algorithm  for  Graph  Community Detection,” in 2018 IEEE International Parallel  and  Distributed  Processing Symposium  (IPDPS) ,  2018,  pp.  885–
895, doi: 10.1109/IPDPS.2018.00098.
[6] P. D. Meo, E. Ferrara, G. Fiumara, and A.  Provetti,  “Generalized  Louvain method  for  community  detection  in large  networks,” 2011  11th  Int.  Conf.
Intell. Syst. Des. Appl. , pp. 88–93, 2011.
[7] M. Newman, MEJ and Girvan, “Finding and  evaluating  community  structure  in networks,”  2004,  doi:  10.1103/Phys- RevE.69.026113.
[8] L.  Despalatovic,  T.  Vojkovic,  and  D. Vukicevic,  “Community  structure  in networks:  Girvan-Newman  algorithm improvement,” in 2014 37th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) ,  May  2014, pp. 997–1002, doi: 10.1109/MIPRO.2014.6859714. [9] I. T. Neo4J, “Neo4j Graph Data Science Library,”
2022. https://neo4j.com/docs/graph-data- science/current/algorithms/louvain/.
[10] V.  D.  Blondel,  J.-L.  Guillaume,  R.
Lambiotte,  and  E.  Lefebvre,  “Fast unfolding  of  communities  in  large networks,” J.  Stat.  Mech.  Theory  Exp. , vol. 2008, no. 10, p. P10008, Oct. 2008, doi:
10.1088/1742-
5468/2008/10/P10008.
[11] O. Gach and J.-K. Hao, “Improving the Louvain  Algorithm  for  Community Detection with Modularity Maximization,” 2014, pp. 145–156.
[12] S.  Souabi,  A.  Retbi,  M.  Idrissi,  and  S.
Bennani,  “A  Novel  Recommender System  based  on  Two-level  Friendship Ties  within  Social  Learning,”  in Proceedings  of  the  16th  International Conference  on  Software  Technologies , 2021, pp. 566–573, doi:
10.5220/0010599605660573.
[13] Murniyati,  A.  B.  Mutiara,  S. Wirawan, and  T.  Yusnitasari,  “Social  Networks
for Establishing Clustering
Relationships  on  Instagram  Social Media,” I T A L I E N I S C H , vol. 11, no.  2,  pp.  394–407,  2021,  doi:
10.1115/italienisch.v11i2.132.
[14] F.  H.  Irfan,  M.,  Cahyani,  A.  D.,  &  R, “Sistem  Rekomendasi:  Buku  Online Dengan Metode Collaborative Filtering,” URNAL Teknol. TECHNOSCIENTIA , vol. 7, no. 1, 2014,
doi:
https://doi.org/10.34151/technoscientia.
v7i1.612.
[15] M. Zeng, H.  Cao,  M. Chen,  and Y.  Li, “User behaviour modeling,
recommendations, and purchase prediction  during  shopping  festivals,”
Electron. Mark. , vol. 29, no. 2, pp. 263– 274,  Jun.  2019,  doi:  10.1007/s12525-
018-0311-8.
[16] F.  T.  Abdul  Hussien,  A.  M. S.  Rahma, and  H.  B.  Abdulwahab,  “An  E- Commerce  Recommendation  System Based  on  Dynamic  Analysis  of Customer  Behavior,” Sustainability , vol. 13, no. 19, p. 10786, Sep. 2021, doi: 10.3390/su131910786.
[17] R.  R.  Mohammad  Fathurrahman,  Dade
Nurjanah,  “Sistem  Rekomendasi  Pada Buku  Dengan  Menggunakan  Metode Trust-aware  Recommendation,”  2017, [Online].
Available:
https://openlibrarypublications.telkomu niversity.ac.id/index.php/engineering/ar ticle/view/5427.
[18] M. A. Javed, M. S. Younis, S. Latif, J. Qadir,  and  A.  Baig,  “Community detection in networks: A
multidisciplinary  review,” J.  Netw.
Comput.  Appl. ,  vol.  108,  pp.  87–111,
2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2018.02.0 11.
[19] Newman,  M.E.J.,  “Modularity  and community  structure  in  networks,” P. Natl.  Acad.  Sci.  USA ,  vol.  103,  pp. 8577–8582, 2008.
[20] B. A.-L. and W. D. J. Newman M E J, “The  Structure  and  Dynamics  of Networks,” Princet. Univ. Press.
Princet. , 2006. [21] Soner Yıldırım, “Evaluation Metrics for Clustering Models,” 2021. https://towardsdatascience.com/evaluati on-metrics-for-clustering-models- 5dde821dd6cd.
[22] Cambridge  University  Press.  2008,
Evaluation  of    clustering .  Cambridge University Press. 2008, 2008.
[23] V.-L.  Dao,  C.  Bothorel,  and  P.  Lenca, “Community structure: {A}
comparative  evaluation  of  community detection methods,” CoRR , vol.
abs/1812.0,  2018,  [Online].  Available:
http://arxiv.org/abs/1812.06598.