JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 1, Tahun 2022, Halaman 118 - 129 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PENGELOMPOKAN TWEETS PADA AKUN TWITTER TOKOPEDIA MENGGUNAKAN ALGORITMA DENSITY BASED SPATIAL

## CLUSTERING OF APPLICATIONS WITH NOISE
Deanira Qinanty Alamsyah 1 , Sudarno 2* , Puspita Kartikasari 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *email: dsghani@gmail.com

## ABSTRACT
Social media has become a trend for Indonesian people to express opinions, socialize, and exchange ideas. Internet users in Indonesia in 2021 will reach 202.6 million, 84% of whom use the internet to access social media.  Twitter  is  one  of  the  popular  social  media  in  Indonesia.  This  phenomenon  is  an  opportunity  for companies  to  use  Twitter  as  a  marketing  tool,  one  of  which  is  a  marketplace  company  in  Indonesia, Tokopedia. This research is intended to cluster tweets uploaded by the @tokopedia Twitter account to find out the type of content that gets a lot of likes and retweets by followers of the @tokopedia Twitter account. Cluster  formation  is  done  by  applying  the  Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise algorithm (DBSCAN). DBSCAN is a clustering algorithm based on density. The DBSCAN algorithm requires two parameters, namely the radius (Eps) and the minimum number of objects to form a cluster (MinObj). This research conducted several experiments with different Eps and MinObj parameters on 1.344 tweets that had gone through the stages of removing duplication, text preprocessing, and feature selection. The quality of the cluster  formed  is  measured  using  the  Silhouette  Coefficient.  Based  on  the  highest  average  Silhouette Coefficient, the parameter values of Eps=5 and MinObj=3 with Silhouette Coefficient = 0.575 are determined as the best parameters that produce 2 clusters and 7  noise. The type of content that has the highest average number of likes and retweets is the WIB (Indonesian Shopping Time) campaign, so Tokopedia can use this type  of  content  as  a  marketing  tool  on  Twitter  social  media  because  this  type  of  content  is  preferred  by followers of the @tokopedia Twitter account.
Keywords: Twitter, Tokopedia, Clustering , DBSCAN, Silhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Media  sosial  kini  telah  menjadi trend bagi  masyarakat  Indonesia  untuk mengungkapkan  pendapat,  bersosialisasi,  serta  bertukar  pikiran.  Hingga  Januari  2021 pengguna internet di Indonesia mencapai 202,6 juta orang dimana 84 persen diantaranya menggunakan internet untuk mengakses media sosial[2]. Dengan kemampuan penyebaran serta kemudahan akses tersebut, media sosial memberikan alternatif baru bagi perusahaan untuk  melakukan  pemasaran  produk  atau  jasa  yang  biasa  disebut  dengan social  media marketing. Twitter  merupakan  salah  satu  media  sosial  yang  banyak  digunakan  untuk kegiatan social media marketing .
PT  Tokopedia  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  Tokopedia  merupakan  salah  satu perusahaan  jual  beli online di  Indonesia  yang  menggunakan  Twitter  sebagai  media pemasaran.  Tokopedia  berhasil  menduduki  peringkat  pertama e-commerce paling  top  di Indonesia dengan nilai monthly traffic estimated sebesar Rp 148.500.000,00. PT Tokopedia pada awal tahun 2021 berhasil mempertahankan eksistensi di media sosial Twitter dengan memperoleh jumlah pengikut sebanyak 808 ribu. Jumlah ini merupakan jumlah terbanyak dibandingkan  dengan e-commerce lainnya[1].  Tokopedia  dengan  nama  akun  Twitter @tokopedia  banyak  memberikan  informasi  mengenai  promo  yang  sedang  ditawarkan,
produk-produk yang dijual, kuis berhadiah, serta penawaran-penawaran menarik lainnya. Informasi-informasi tersebut diberikan guna menarik audiens untuk melakukan transaksi di  Tokopedia.  Oleh  karena  itu,  penting  bagi  Tokopedia  untuk  mengetahui  jenis  konten seperti apa yang disukai audiens agar dapat menentukan strategi pemasaran yang tepat.
Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisa  data  Twitter  adalah text mining [3] . Salah satu tahapan lanjutan dari metode text mining yaitu clustering . Salah satu metode clustering yang  dapat  digunakan  adalah  DBSCAN  ( Density  Based  Spatial Clustering  of  Applications  with  Noise ).  DBSCAN  adalah  metode clustering yang mengelompokan data berdasarkan densitas data yang terkoneksi  ( density connected ) [8]. Algoritma  DBSCAN  unggul  dengan  kemampuannya  dala  mendeteksi outlier/noise. Algoritma  ini  membutuhkan  dua  parameter  yang  harus  ditentukan  dengan  tepat,  yaitu Epsilon (ε) dan minimum objek (MinObj) [12]. Dalam penelitian ini akan menggunakan Silhouette Coefficient dalam mengukur validitas cluster yang terbentuk.
Penelitian  ini  akan  mengelompokan tweets dari  akun  Twitter  @tokopedia menggunakan algoritma DBSCAN ( Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise ). Data yang digunakan adalah tweet yang diunggah akun Twitter @tokopedia serta jumlah like dan retweet dari masing-masing tweets yang diunggah untuk mengetahui tweets yang  paling  disukai  oleh followers akun  Twiter  @tokopedia  menggunakan software RStudio.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Social Media Marketing Social media markerting sebagai kegiatan mendorong individu untuk melakukan promosi terkait situs web, produk dan layanan mereka melalui saluran sosial online dan untuk  berkomunikasi  dengan  cara  memanfaatkan  komunitas  yang  jauh  lebih  besar sehingga memiliki kemungkinan lebih besar untuk melalukan pemasaran daripada melalui saluran periklanan konvensional[13].

## 2.2. Text Mining
Text  mining merupakan  suatu  proses  menggali  informasi  yang  berasal  dari sekumpulan dokumen dari waktu ke waktu menggunakan serangkaian alat analisis untuk mengidentifikasi  dan  mengeksplorasi  pola  data  yang  ada  [3].  Tahap-tahap text  mining adalah sebagai berikut [3]:
1. Text Pre-Processing
Text  pre-processing meliputi  berbagai  jenis  teknik  ekstraksi  informasi  yang mengubah  format  mentah,  tidak  terstruktur,  dan  memiliki  format  asli  menjadi terstruktur dan dapat diolah pada tahapan berikutnya [3]. Tahap-tahap preprocessing yang dilakukan antara lain:
a. Case Folding, yaitu mengkonversi keseluruhan teks dalam dokumen menjadi  huruf kecil.
b. Remove URL, yaitu menghapus link internet ( Uniform Resources Locator ).
c. Unescape HTML, yaitu menghilangkan file HTML serta jejak karakter yang dapat diduga sebagai markup language.
d. Remove Mention , yaitu menghilangkan rujukan kepada pengguna Twitter lain yang diawali dengan simbol “@”.
e. Remove  Number, menghilangkan angka yang terdapat dalam teks.
f. Remove  Punctuation, menghapus  karakter non alphabet yang  biasanya  berupa tanda baca.
g. Remove  Emoticon, menghilangkan simbol emoticon yang ada pada teks.
h. Strip WhiteSpace , menghapus spasi yang berlebih pada dokumen.
i. Normalisasi  Kata,  mengubah  kata  tidak  baku  menjadi  kata  baku  sesuai  dengan KBBI.
2. Feature Selection
Feature Selection merupakan tahapan untuk mengurangi dimensi dari sebuah data tekstual  dengan  menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan  sehingga  proses pengelompokan lebih efektif dan akurat [3]. Proses  yang dilakukan pada tahapan ini adalah:
1. Stopwords  Removal, pembuangan    kata-kata  yang  sering  muncul  namun  tidak relevan dalam suatu dokumen.
2. Stemming , pengubahana kata berimbuhan menjadi kata dasar.
3. Tokenizing, membagi rangkaian kata dalam dokumen berdasarkan spasi.
3. Text Representation Text representation adalah tahapan mengubah data tekstual menjadi representasi yang lebih mudah  untuk  diproses.  Salah  satunya  menggunakan Document  Term  Matrix . Baris  pada matriks mewakili dokumen yang digunakan,  sedangkan kolom pada matriks berisi kata- kata , frase atau unit hasil indexing lainnya dalam suatu dokumen yang digunakan untuk mengetahui  konteks  dari  dokumen  tersebut ( terms ). Setiap  kata  memiliki  tingkat kepentingan yang berbeda dalam dokumen, sehingga perlu dilakukan pembobotan untuk setiap kata yang digunakan. TF-IDF adalah cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata  atau term terhadap  suatu  dokumen  [11]. TF-IDF  diformulasikan  oleh  persamaan berikut [3]:
𝑊 𝑖,𝑗 = 𝑛 𝑖,𝑗 ∑ 𝑛 𝑘,𝑗 𝑘 . 𝑙𝑜𝑔 2 𝐷 𝑑 𝑖 (1)
dengan
𝑊 𝑖,𝑗 : Pembobotan TF-IDF untuk term ke- i pada dokumen ke- j
𝑖 : Banyaknya term (1,2,...,p) 𝑗 : Banyaknya dokumen (1,2,...,N) 𝑛 𝑖,𝑗
: Banyak kemunculan term ke- i pada dokumen ke- j ∑ 𝑛 𝑘,𝑗 𝑘 : Jumlah kemunculan seluruh term pada dokumen ke- j
𝐷 : Banyak keseluruhan dokumen 𝑑 𝑖
: Banyaknya dokumen yang mengandung term ke- i .

## 2.3. Clustering
Clustering didefinisikan  sebagai  suatu  proses  pengelompokan  data  ke  dalam sebuah  kelompok  ( cluster ),  dimana  objek  yang  berada  di  dalam  suatu cluster memiliki tingkat  kemiripan  (homogenitas)  yang  tinggi  satu  sama  lainnya  tetapi  memiliki  tingkat ketidakmiripan  (heterogenitas)  yang  tinggi  dengan  objek  di cluster lain[5]. Clustering mengelompokan  data  tanpa  berdasarkan  kelas  data  tertentu.  Bahkan clustering dapat dipakai untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui itu. Oleh karena itu,
clustering digolongkan sebagai metode unsupervised learning [6].

## 2.4. Jarak Euclidean
Memilih ukuran jarak merupakan hal yang harus dilakukan dalam analisis cluster karena  karena  tujuan  dari clustering adalah  mengelompokan  objek-objek  yang  memiliki kemiripan  ke  dalam  satu  kelompok.  Salah  satu  pengukuran  jarak  yang  dapat  digunakan adalah Jarak Euclidean yang diformulasikan oleh persamaan berikut[9]:
𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 − 𝑦‖ 2 = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 (2)
2.5. Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise ( DBSCAN) DBSCAN  adalah  metode clustering yang  bekerja  dengan  cara  mengelompokan data  berdasarkan  densitas  yang  terkoneksi  ( density  connected ),  dimana  daerah  dengan densitas tinggi dianggap sebagai cluster sedangkan untuk densitas rendah dianggap tidak tergabung  dalam cluster atau  dianggap  sebagai noise [8].  K onsep  kepadatan  yang dimaksud  dalam  DBSCAN  adalah  banyaknya  data  (minObj)  yang  berada  dalam  radius Eps (ɛ) dari setiap data. DBSCAN menghasilan tiga macam status dari setiap data, yaitu inti  ( core ),  batas  ( border ),  dan noise [9]. Data  dikatakan  sebagai  inti  jika  jumlah  data tetangga dan dirinya sendiri pada radius ε berjumlah ≥ MinObj. Data disebut sebagai batas ( border ) jika jumlah tetangga dan dirinya sendiri dalam radius ε kurang dari MinObj, tetapi tetangganya menjadi inti karena kehadirannya. Jika jumlah tetangga dan dirinya sendiri dalam  radius  ε  kurang  dari  MinObj  dan  tidak  ada  tetangga  yang  menjadi  inti  karena kehadirannya maka data tersebut disebut sebagai noise .
Pengelompokan dengan menggunakan DBSCAN secara umum dilakukan dengan algoritma sebagai berikut[12]:
1. Tandai semua D sebagai “ unvisited ”
2. Pilih sebuah objek p kemudian tandai sebagai “ visited ”
3. Uji apakah dalam radius ε objek p memiliki minimal MinObj objek tetangga
4. Jika iya sebuah cluster C akan terbentuk, tambahkan objek p ke cluster C
5. Jadikan N sebagai objek-objek dalam ε- neighborhood dari p
6. Lakukan secara iteratif kepada objek yang masih bertanda “ unvisited ”
7. Jika sebuah objek dalam radius ε tidak memiliki minimal MinObj objek tetangga, maka ditandai sebagai noise .

## 2.6. Penentuan Eps (ε) dan MinObj
Eps dan Minobj yang optimal dapat ditentukan dengan melihat grafik k-dist dengan melihat  pergeseran  nilai  Eps  dari  nilai k yang  bervariasi.  Titik  dimana  akan  terjadi perubahan  tajam  pada  k-dist  akan  digunakan  sebagai  Eps  dan  nilai  k  akan  digunakan sebagai MnObj [10].
2.7. Pengukuran Kualitas Cluster dengan Silhouette Coefficient Silhouette  Coefficient merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk mengatahui seberapa baik cluster yang terbentuk. Pengujian dilakukan dengan menghitung nilai 𝑎(𝑖) dan 𝑏(𝑖).  𝑎(𝑖) merupakan rata-rata jarak objek i dengan semua objek lain dalam
cluster tersebut. Sedangkan 𝑏(𝑖) adalah rata-rata jarak minimum dari objek i dengan semua objek  pada cluster lain  (yang  bukan cluster  i )  [7].  Setelah  didapat  nilai 𝑎(𝑖) dan 𝑏(𝑖) kemudian dicari Silhouette Coeffiient menggunakan persamaan (2).
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥{𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)} (3)
Nilai Silhouette Coefficient berkisar antara -1 hingga 1 (−1 ≤ 𝑆𝐶 ≤ 1). Nilai yang dihasilkan  menunjukkan  kekuatan  sebuah  objek  berada  di  suatu cluster .  Jika  nilai Silhouette Coefficient mendekati 1 berarti cluster yang berisi objek i sangat padat dan objek i terpisah jauh dari cluster-cluster lain. Sebaliknya, jika Silhouette Coefficient mendekati - 1, hal ini berarti cluster yang berisi objek i tidak padat dan objek i sangat dekat (bahkan tumpang tindih) dengan cluster-cluster lain[12].

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa teks yaitu data tweets dari beranda akun  Twitter  @tokopedia  yang  bukan  termasuk tweet balasan  kepada  pengguna  lain. Pengambilan data dilakukan dengan cara crawling data di Twitter dengan bentuan Twitter API  ( Application  Programming  Interface )  dengan  data  yang  diambil  berupa  data tweet, jumlah retweet serta keterangan lain yang mendukung. Jumlah data maksimal yang dapat diambil dari akun Twitter @tokopedia menggunakan Twitter API sebanyak 1344 tweets .

## 3.2. Tahapan Pengolahan Data
Pengelompokan  tweets  ini  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat  lunak  RStudio dan Microsoft Excel. Tahap-tahap yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Crawling data tweet dari akun Twitter @tokopedia.
2. Melakukan text pre-processing . Proses  yang dilakukan pada tahapan ini adalah case folding, remove URL, unescape HTML, remove number, remove punctuation, remove emoticon, strip whitespace, normalisasi kata .
3. Melakukan feature selection . Tahapan feature selection yang dilakukan  yaitu proses stopwords removal dan stemming, dan tokenizing.
4. Pembobotan  TF-IDF  baris  berupa  nomor  dari tweet dan  kolom  berupa  seluruh  kata penyusun  data tweet. Matriks  tersebut  selanjutnya  dikenal  dengan  istilah document term matrix.
5. Penerapan algoritma DBSCAN ( Density Based Spatial of Applications with Noise ):
a. Menentukan parameter Eps (ε) dan MinObj.
b. Mengambil titik p yang belum dikunjungi secara acak, kemudian menghitung jarak titik p dengan titik lainnya berdasarkan nilai Eps (ε) dan MinObj yang telah didapat menggunakan jarak Euclidean pada persamaan (2).
c. Jika jumlah jarak yang dihitung lebih dari atau sama dengan Eps (ε), data ditandai sebagai  inti  ( core )  dan  tetanggannya  dibagai  batas  ( border ).  Kemudian  sebuah kelompok ( cluster ) baru akan mulai teerbentuk.
d. Jika jumlah jarak kurang dari Eps (ε), data ditandai sebagai noise.
e. Tandai data tersebut sebagai data yang telah dikunjungi.
f. Mengulangi kembali langkah a sampai e sampai semua data telah diproses.
6. Mengukur kualitas cluster menggunakan Silhouette Coefficient.
7. Interpretasi hasil cluster yang telah terbentuk.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Crawling Twitter Data
Penelitian ini menggunakan software RStudio untuk mengambil data dari Twitter. Sebelum melakukan crawling Twitter, harus dilakukan integrasi antara Twitter API dengan RStudio.  Pada  saat  bergabung  dengan  Twitter  API  akan  didapat  empat  kode  berupa consumer  key , consumer  secret , access  token ,  dan access  token  secret .  Proses  integrasi antara Twitter
dengan
RStudio
dilakukan menggunakan fungsi: ‘ setup_Twitter_auth(api_key,api_secret,access_token,  access_token secret) ’. Pengambilan  data  tweets  menggunakan package TwitteR  dengan  fungsi ‘tweets <- user_Timeline('tokopedia',n=3200,excludeReplies = TRUE)’ . Pada Tabel 1 adalah contoh data tweets pada akun Twitter @tokopedia. Tabel 1 .  Contoh Tweet dari Akun Twitter @tokopedia No. Tweet Tanggal Tweet Jumlah Like Jumlah Retweet 1 Buat rumah kamu makin nyaman dengan alat-alat rumah tangga dari Tokopedia Parents. Mulai dari Rp 20RB + Cashback hingga Rp 100RB, cek disini yukk &gt; https://t.co/VnjgvTPEZG #TokopediaParents #MomNBaby 07/04/2021 08:48 126 4 2 Masih banyak banget makanan hits lainnya yang bisa kamu dapetin di #TokopediaNyam Pujasera, ada 10.000 menu ter-hits dan FlashSale 5x sehari mulai dari 10Ribu aja. Cek selengkapnya di https://t.co/QWXFiGWNsD 07/04/2021 08:10 37 0 4.2 Pengolahan Tweets dengan Text Mining
Sebelum  dianalisis  data tweets yang  berbentuk unstructure  text harus  diolah terlebih dahulu melalui tahap text pre-processing, feature selection dan text representation untuk  merubah  bentuk  teks  menjadi  suatu  matriks  angka  yang  digunakan  saat  proses analisis data.
a. Text Pre-Processing
Text  pre-processing dilakukan  untuk  mempersiapkan  data tweets yang  akan digunakan  untuk  pengolahan  di  tahap  selanjutnya. Tweet yang  masih  bersifat  tidak terstruktur akan diolah menjadi suatu data tekstual yang memiliki format sama. Pada tahap ini URL, HTMl, mention , dan karakter lain selain alfabet pada seluruh akan dihapus. Selain itu,  pada  tahap  ini  juga  dilakukan  normalisasi  kata  yang  tidak  baku  menjadi  kata  baku sesuai dengan KBBI.
Tabel 2. Contoh Hasil Proses Text Pre-Processing Sampel Hasil Text Pre-Processing 1 buat rumah kamu semakin nyaman dengan alat alat rumah tangga mulai dari rupiah ribu cashback hingga rupiah ribu cek disini yuk 2 selamat kepada memenangkan iphone merchandise selamat sekali lagi tunggu pesan dari admin ya
b. Feature Selection
Feature selection dilakukan dengan cara menghapus terms yang tidak dibutuhkan atau tidak  relevan.  Tahap  pertama  yang  adalah stopwords  removal ,  yaitu  penghapusan  kata yang  tidak  penting  atau  tidak  relevan  dalam  dokumen.  Selanjutnya stemming atau menghapus imbuhan yang terdapat dalam kata. Terakhir proses tokenizing , yaitu mengubah kalimat dokumen menjadi potongan kata.
Tabel 3. Contoh Hasil Proses Feature Selection Sampel Hasil Feature Selection 1 rumah nyaman alat alat rumah tangga rupiah ribu cashback rupiah ribu 2 selamat menang iphone merchandise selamat
c. Text Representation
Pada  tahap  ini  data tweets yang  telah  dilakukan text  pre-processing dan feature selection akan  diubah  menjadi Document  Term  Matrix dengan  pembobotan  TF  dan pembobotan TF-IDF. Pembobotan TF berguna untuk melihat terms yang paling sering muncul,  sedangkan  pembobotan  Tf-IDF  digunakan  untuk  proses  clustering  dengan algoritma DBSCAN. Berdasarkan hasil text representation , kata yang menyusun 1344 tweets dari akun Twitter @tokopedia berjumlah 1246 kata. Seluruh kata tersebut akan menjadi  variabel  dari  tiap tweet ,  dengan  komponen  dari  matriks  berupa  jumlah  dari terms pada  tiap tweet .  Proses  perubahan  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi ‘dtm.tf.idf  <-  weightTfIdf(m  =  dtm.tf,  normalize  = TRUE)’ . Tabel 4. Hasil Document Term Matrix Pembobotan TF No. Tweet alat  cashack  diskon … menang promo 82 diskon pesan tiket pesawat pesan kode promo cashback 0 1 1 ... 0 1 243 selamat menang iphone merchandise selamat 0 0 0 ... 1 0 Tabel 5. Hasil Document Term Matrix Pembobotan TF-IDF No. Tweet alat  cashack  diskon … menang promo 82 diskon pesan tiket pesawat pesan kode promo cashback 0 0,291 0,257 ... 0 0,321 243 selamat menang iphone merchandise selamat 0 0 0 ... 0,655 0

## 4.1 Penentuan Eps dan MinObj
Pemilihan parameter Eps dan MinObj yang optimal ditentukan berdasarkan grafik k-dist. Komputasi dilakukan untuk mendapatkan nilai k-dist untuk selutuh titik pada k = 2 dan k = 3. Karena jika nilai k terlalu besar akan membentuk cluster yang kecil dan salah memberi label noise . Berdasarkan Gambar 1 dan Gambar 2, jika menggunakan MinObj = 2  maka  nilai  Eps  yang  optimal  ada  diantara  4  sampai  dengan  5  dan  jika  menggunakan MinObj = 3 maka nilai Eps yang optimal berada diantara 4 sampai dengan 5.
Gambar 1 . K-dist untuk k = 2 Gambar 2. K-dist untuk k = 3

## 4.2 Jarak Euclidean
Clustering  tweets akun  Twitter  @tokopedia  dibentuk  menggunakan  algoritma DBSCAN  sehingga  memerlukan  jarak  antar  objek  yang  dihitung  menggunakan  jarak Euclidean. Hasil perhitungan jarak antar objek dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Jarak Euclidean (i,j) d(i,j) (1,1) 0 (1,2) 3,737 ⋮ ⋮ (2,2) 0 (2,3) 5,784 ⋮ ⋮ (1343,1343) 0 (1343,1344) 3,537 (1344,1344) 0 4.3

## Clustering
Hasil clustering  tweets akun  Twitter  @tokopedia  menggunakan  algoritma DBSCAN dijabarkan pada Tabel 7.
Tabel 7 . Hasil Clustering Tweets Akun Twitter @tokopedia

## 4.4 Pengukuran Kualitas Cluster
Berdasarkan Tabel 8, dapat disimpulkan bahwa parameter terbaik untuk clustering tweets akun Twitter @tokopedia adalah MinObj = 3 dan Eps = 5 dan karena memiliki lebih sedikit noise dan memiliki Silhouette Coefficient yang paling besar dibandingkan parameter lainnya. Jadi, pada penelitian ini jumlah cluster yang digunakan ada 2 cluster .
MinObj Eps (ε) Jumlah Cluster Noise 2 4 4 60 5 1 28 3 4 1 66
5
2 7
Tabel 8. Pengukuran Kualitas Cluster MinObj Eps Jumlah Cluster Noise Silhouette Coefficient 2 4 4 60 0,264 5 1 28 0,465 3 4 1 66 0,382 5 2 7 0,575

## 4.5 Interpretasi Hasil
Setelah diketahui jumlah cluster yang terbentuk, maka dilakukan interpretasi hasil cluster . Hasil clustering dengan jumlah 2 cluster dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Clustering dengan Algoritma DBSCAN Cluster Nomor Anggota Tweet Jumlah Anggota 0 219, 390, 705, 721, 1014, 1114, 1161 7 1 1, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 22, 30, 33, 35, 37, 38, 40, 42, 43, 47, 49, 52, 53, 56, 57, 59, 60, 62, 64, 66, 69, 70, 73, 75, 76, 78, 79, 81, .... , 1343 744 2 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 17, 19, 20, 21, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 34, 36, 39, 41, 44, 45, 46, 48, 50, 51, 54, 55, 58, 61, 63, 65, 67, .... , 1344 593
Pada  penelitian  ini,  ntuk  menginterpretasikan  lebih  lanjut  setiap cluster dibantu dengan wordcloud . Dari wordcloud Gambar 3 terlihat bahwa pada cluster 1 kata “diskon”, “belanja”, “ cashback ” dan “ribu” memiliki frekuensi kemunculan yang paling tinggi karena memiliki ukuran yang paling besar.  Setelah ditinjau kembali dengan mencari tweet yang berisi kata-kata berwarna abu-abu dan ungu dapat disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam cluster 1 adalah tweet yang merujuk kepada kampanye WIB atau Waktu Indonesia Belanja yang diadakan Tokopedia setiap tanggal 25 hingga akhir bulan. Kampanye tersebut berisi ajakan untuk berbelanja di Tokopedia karena sedang diadakan diskon, gratis ongkos kirim  (ongkir),  serta cashback spesial.  Selain  itu, tweets pada cluster 1  membicarakan tentang WIB TV Show dimana acara tersebut menghadirkan penampilan spesial dari artis papan atas Internasional seperti Blackpink dan BTS.
Gambar 3 . Word Cloud untuk Cluster 1
Dari Word Cloud pada Gambar 4 terlihat bahwa pada cluster 2 kata yang paling banyak  muncul  adalah  “diskon”,  “ribu”,  “promo”,  “produk”,  dan  “beli”.  Kata  berwarna hijau merupakan kata dengan frekuensi kemunculan yang lebih rendah dibandingkan kata
dengan  warna  lainnya.  Setelah  ditinjau  kembali  dengan  mencari tweet dengan  kata-kata yang sering muncul dapat disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam cluster 2 adalah tweet yang berisi diskon dan promo terhadap produk – produk yang dijual oleh Tokopedia seperti barang-barang elektronik, emas, makanan, buku, masker, dan lain sebagainya. Kata “diskon”  dalam cluster 2  muncul  sebanyak  83  kali  dalam  593 tweets .  Sedangkan  kata “promo” muncul sebanyak 58 kali dalam 593 tweets .
Gambar 4. Word Cloud untuk Cluster 2
Dari Word  Cloud pada  Gambar  5  terlihat  bahwa  pada noise kata  yang  paling banyak muncul adalah “ giveaway ” dan “kejutan”. Kata yang berwarna jingga merupakan kata dengan tingkat kemunculannya lebih rendah dibandingkan kata dengan warna lainnya.

## Gambar 5. Word Cloud untuk Noise
Setelah  ditinjau  kembali  dengan  mencari tweet dengan  kata-kata  yang  sering muncul dapat disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam noise adalah tweet yang berisi informasi mengenai giveaway dan kejutan - kejutan yang diadakan oleh Tokopedia. Kata
“ giveaway ” di dalam noise muncul sebanyak 8 kali dalam 7 tweets , sedangkan untuk kata “kejutan” muncul sebanyak 5 kali dalam 7 tweets .
4.6 Penentuan Konten yang Disukai Followers Akun Twitter @tokopedia
Konten  yang  disukai  oleh  para followers akun  Twitter  @tokopedia  dapat ditentukan  berdasarkan  perhitungan  rata-rata  jumlah retweet dan like masing-masing cluster .  Hal  tersebut  dikarenakan  jika  pengguna  Twitter  menyukai  suatu tweet maka kemungkinan  yang  akan  dilakukan  pengguna  tersebut  adalah  melakukan retweet atau menekan tombol like .
Tabel 10. Like dan Retweet Masing-Masing Cluster Cluster Jumlah Tweet Jumlah Like Jumlah Retweet Rata-rata Like Rata-rata Retweet 0 7 11 1097 1587,56 156,7 1 744 1.678.360 436 2261,9 587,6 2 593 1.180.136 305 1990,1 514,4 Pada Tabel 29 terlihat bahwa cluster yang memiliki rata-rata like dan retweet tertinggi adalah cluster 1  yaitu tweet mengenai  kampanye  WIB  atau  Waktu  Indonesia  Belanja, sedangkan jenis konten yang memiliki rata- rata retweet dan like terendah adalah noise yaitu tweet mengenai giveaway yang diadakan oleh Tokopedia. Berdasarkan hasil yang didapatkan terlihat  bahwa  konsumen  dari  perusahaan e-commerce Tokopedia  lebih  tertarik  dengan program WIB atau Waktu Indonesia Belanja yang diadakan setiap bulan oleh Tokopedia. Hal ini sesuai dengan riset perusahaan konsultan marketing MarkPlus Inc. pada tahun 2020 yang menyatakan bahwa kampanye WIB dari Tokopedia menempati peringkat kedua kampanye e- commerce yang  paling  dikenal  masyarakat  Indonesia  sebanyak  71%.  Oleh  karena  itu,  PT Tokopedia Indonesia diharapkan mampu memanfaatkan konten WIB semaksimal mungkin.

## 5. KESIMPULAN
Penerapan  algoritma  DBSCAN  untuk clustering  tweets pada  akun  Twitter @tokopedia  menghasilkan  parameter  yang  optimal  pada  Eps  =  5  dan  MinObj  =  3. Parameter tersebut menghasilkan 2 cluster , 7 noise, dan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,575. Dari dua cluster tersebut didapatkan jenis konten dengan rata-rata jumlah retweet dan like tertinggi yaitu tweets mengenai kampanye WIB (Waktu Indonesia Belanja), serta rata- rata terendah adalah noise mengenai informasi giveaway . Oleh karena itu, Tokopedia dapat menggunakan tweets dengan  konten  WIB  sebagai  sarana marketing pada  media  sosial Twitter karena tweet tersebut lebih disukai oleh para followers @tokopedia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aseanup,  2019. Top  10  E-commerce  Sites  in  Indonesia  2019. https://aseanup.com/top-e- commerce-sites-indonesia/. Diakses 28 Februari 2021.
[2] Datareportal,  2021. Digital  2021:  Indonesia. https://datareportal.com/reports/digital-2021- indonesia. Diakses 2 Maret 2021.
[3] Feldman, R. & Sanger, J., 2007. The Text Mining Handbook . New York: Cambridge University Press.
[4] Gunelius, S. 2011. 30 Minute Social Media Marketing. United States: McGraw Hill.
[5] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. 2012. Data Mining Concept & Techniques . Waltham: Elsevier Inc.
[6] Ian  H.  Witten  &  Eibe  Frank.  2005. Data  Mining  Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco.
[7] L. Kaufman and P. J. Rousseuw. 1990. Finding Groups in Data. New York: John Wiley & Sons.
[8] Nagpal, P. B., & Mann, P. A. 2011. Comparative study of density based clustering algorithms . International Journal of Computer Applications, 27(11), 421-435.
[9] Prasetyo,  E.  (2014). Data  Mining:  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Penerbit ANDI.
[10] Purwanto, Barus, U. Y., Adrianto, B., & Agung, H. 2012. Spatial Hotspots Clustering of Forest and Land Fires using DBSCAN and ST-DBSCAN . Bogor.
[11] Robertson, S. 2005. Understanding inverse document frequency: On theoretical arguments for IDF. Journal of Documentation, Hal. 502-520.
[12] Suyanto,  D.  2019. Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data. Bandung:  Penerbit Informatika.
[13] Weinberg,  T.,  2009. The  New  Community  Rules  :  Marketing  on  the  Social  Web. California: O'Reilly.