## CLUSTERING BERITA OLAHRAGA BERBAHASA
INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-MEDOID BERSYARAT
Ach. Yasir Rofiqi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang, Telang, Kamal, Madura, Jawa Timur 69162 E-mail: rofiqiachyasir@gmail.com

## ABSTRAK
Berita  merupakan  fakta  ataupun  opini  yang  membuat  banyak  orang  merasa  tertarik  untuk mengetahuinya.  Berita  olahraga  merupakan  salah  satu  berita  yang  memiliki rating pengaksesan cukup  tinggi.  Berita  olahraga  memiliki  berbagai  cabang  seperti  bola,  raket,  balap  dan  lain-lain. Oleh  karena  itu,  berita  olahraga memerlukan  pengelompokkan  berita.  Pengelompokan  dilakukan dengan  tujuan  agar  berita  tersebut  terhimpun  menjadi  suatu  kelompok  sesuai  dengan  kesamaan berita.  Pengelompokan  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode.  Salah  satu  metode  yang digunakan  adalah k-medoid . K-medoid merupakan  metode  pengelompokkan  yang  bekerja  secara optimal untuk mengelompokkan berita olahraga dalam jumlah yang sedikit.  Setelah semua berita dikelompokkan  sesuai  dengan  kemiripannya,  hasil  pengelompokkan  tersebut  perlu  diukur  nilai akurasinya. Pada saat uji coba dilakukan menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,584 dengan jumlah cluster yang dinputkan sebanyak lima cluster . Perbaikan metode k-medoid dengan menambahkan metode cosine similarity mampu meningkatkan nilai akurasi yang semula rata-rata 0,44 bertambah optimal menjadi 0,55.
Kata kunci : Berita olahraga, Cluster, K-medoid, medoid, cosine similarity .

## ABSTRACT
News is a fact or opinion that makes many people feel interested to know. Sports news is one of the news that has access rating is high enough. Sports news has various branches such as ball, racket, racing and  others.  Therefore,  sports  news  needs  the latest news.  Grouping  is  done  with  the  aim that the news is gathered into groups according to the similarity of news. Grouping can be done in various  ways.  One  of  the  methods used is  k-medoid.  K-medoid  is  a  grouping  method that  works optimally for grouping sports news in small quantities. After all the news is grouped according to the  similarity,  the  result  of  grouping  needs  to  be  measured  with accuracy. At the time of trial is done  to  produce  an  accuracy  of  0.584  with  the  number  of clusters  in  the  input  as  many  as  five clusters. Improving k-medoid method by adding cosine similarity method can increase the original accuracy value of 0.44 to optimally increase to 0.55.
Keywords: Sports news, cluster, k-medoids, medoid, cosine similarity.

## PENDAHULUAN
Dalam buku Sumadiria 2005 (hal 64-65)  Assegaf  mendefinisikan  berita sebagai  laporan  mengenai  fakta  atau  ide yang mampu menarik perhatian pembaca. Sedangkan  menurut Mitchel V. Charnley dalam bukunya yang berjudul
“Reporting”  edisi  ketiga  (Holt-Reinhart &  Winston,  New  York,  1975  halaman 44) menyatakan bahwa berita merupakan laporan  mengenai  fakta  atau  opini  yang memiliki daya tarik atau hal penting bagi banyak  orang.  Kemudian  A.M.  Hoeta Soehoet  dalam  bukunya  “Dasar-Dasar Jurnalistik”  juga  menuliskan  bahwa berita  merupakan  keterangan  mengenai peristiwa  atau  pendapat  seseorang  yang dianggap  penting  bagi  pembaca  untuk memenuhi  kebutuhan  hidupnya.  Dari pengertian berita menurut tiga ahli di atas dapat disimpulkan bahwa berita merupakan  fakta  ataupun  opini  yang membuat  banyak  orang  merasa  tertarik untuk mengetahuinya. Berita dapat diperoleh  dengan  berbagai  media  seperti koran,  surat  kabar,  televisi,  internet  dan lain-lain.  Pada  saat  ini,  media  yang paling sering digunakan untuk memperoleh berita adalah internet.
Berita  yang  ada  di  internet memiliki  berbagai  macam  topik.  Salah satunya  yaitu  berita  olahraga.  Berita olahraga  merupakan  salah  satu  berita yang memiliki rating yang tinggi. Hal ini dibuktikan  pada  alexa.com  di  mana  situs berita  olahraga  seperti  sport.detik.com dan  bola.net  masuk  ke  dalam  25 top  site di  Indonesia.  Sehingga  berita  olahraga termasuk  berita  favorit  bagi  warga Indonesia. Dalam penyajian berita, hampir  semua  situs  memiliki  cara  yang sama.  Berita  dibagi  menjadi  beberapa kategori  sesuai  dengan  cabang  olahraga. Pada situs http://sport.detik.com, kategori yang  digunakan  sebanyak  enam  cabang olahraga  yang  meliputi:  Basket,  Raket, Formula  1,  MotoGP,  sepak  bola  dan sport lain. Pada situs http://sport.okezone.com,  kategori  yang digunakan sebanyak lima cabang olahraga  yang  meliputi  F1,  MotoGP,
Netting, Basket dan Sport lain. Kemudian pada  situs  http://sports.sindonews.com, kategori yang digunakan Raket, MotoSpot,  Tinju  dan  all  sport.  Dari ketiga  situs  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwa rata-rata setiap situs  menyediakan kurang lebih lima cabang olahraga.
Namun,  proses  pengelompokkan masih  dilakukan  secara  manual  oleh manusia  sesuai  dengan  kategori  yang sudah  ditentukan  sebelumnya.  Sehingga akan  menjadi  suatu  permasalahan  jika berita yang akan dikelompokkan berjumlah cukup banyak. Apabila pengelompokan  dilakukan secara manual akan  membutuhkan  waktu  yang  lama. Oleh karena itu, pengelompokan dibutuhkan  secara  otomatis.  Hal  ini  bisa dilakukan  dengan  menggunakan text mining .
Text  mining merupakan  sebuah proses unsupervised learning untuk mengelompokkan kemiripan suatu dokumen  dengan  dokumen  yang  lain sehingga dapat dipisahkan menjadi beberapa kelompok[1]. Salah satu contoh text  mining adalah clustering . Clustering dapat  diartikan  sebagai  salah  satu  teknik text  mining yang  digunakan  untuk pengelompokan dokumen di mana dokumen  dikelompokkan  dengan  konten yang  memiliki  kemiripan  berita  tanpa mendefinisikan  kategori  sebelumnya[2]. Misalnya  koleksi  dokumen  yang  berisi berita  sepak  bola  dan  bulu  tangkis  dapat dikelompokkan sedemikian rupa sehingga  semua  berita  sepak  bola dikelompokkan  menjadi  satu  cluster sepak bola dan semua berita bulu tangkis dikelompokkan menjadi satu cluster bulu tangkis.
Untuk  mengelompokkan  berita dengan  clustering  dapat  menggunakan beberapa  metode.  Salah  satu  metode yang  sering  digunakan  adalah  metode k- means . Metode k-means merupakan salah satu  algoritma  cluster  yang  sering digunakan  karena  algoritma  ini  cukup sederhana.  Metode k-means mampu mengelompokkan  data  dengan  jumlah yang  cukup  besar  dan  waktu  komputasi
yang  cukup  singkat.  Namun, k-means memiliki  kelemahan  pada  penentuan pusat cluster awal. Karena cluster-cluster
akhir yang  dihasilkan sangat dipengaruhi oleh cluster awal yang telah didefinisikan[3]. K-medoid merupakan  salah  satu metode clustering yang memiliki efisiensi  untuk  menangani  data  set  yang kecil. K-medoid memiliki  kemiripan dengan k-means .  Karena  kedua  metode ini  tergolong  pada  metode partitional clustering . Namun, K-meoid lebih unggul dibadingkan  dengan k-means karena k- means digunakan  untuk data  set dengan jumlah  yang  besar[4].  Ketika data  set yang  digunakan  adalah  data  yang  kecil, maka  data  yang  dihasilkan  kurang optimal. Sehingga penelitian ini mengunakan  metode K-meoid untuk menangani masalah tersebut.
K-medoid memiliki  kekurangan yang  sama  dengan k-means .  Di  mana pada  saat  penginisialisasian cluster awal sangat mempengarui hasil cluster . Karena  metode  ini  langsung  mengambil secara  acak  sebanyak cluster yang diinginkan oleh pengguna. Untuk menangani hal itu, penelitian ini menambahkan proses pencegahan kesamaan  atau  tingkat  kemiripan  yang tinggi pada saat penginisialisasian cluster awal.  Sehingga  inisialisasi cluster awal memiliki tingkat kemiripan yang rendah.
Selain  itu,  jumlah cluster yang dimasukkan  pengguna  juga  berpengaruh dalam  pengujian  akurasi  hasil cluster . Sehingga penelitian ini diharapkan menghasilkan jumlah cluster yang optimal  untuk  mengelompokkan  berita olahraga  berbahasa  Indonesia  dengan akurasi yang tinggi. Selain itu, penelitian ini  juga  diharapkan  pengelompokkan berita  olahraga  dengan  metode k-medoid bersyarat  mendapatkan  hasil  lebih  baik dibandingkan dengan menggunakan metode k-medoid secara umum.

## KAJIAN PUSTAKA Text Mining
Text  mining merupakan  sebuah proses unsupervised learning  untuk mengelompokkan kemiripan suatu dokumen  dengan  dokumen  yang  lain sehingga dapat dipisahkan menjadi beberapa kelompok[1]. Text mining dapat dilakukan  dengan  cara  manual  maupun dengan  bantuan  aplikasi. Text  mining manual  dapat  dilakukan  dengan  cara mengunjung situs berita tertentu kemudian  langsung  mengambil  isi  berita tersebut  secara  manual.  Sedangkan, text mining dengan  bantuan  aplikasi  dapat dilakukan dengan bantuan aplikasi
mining data seperti crawler .

## Preprocessing
Preprocessing merupakaan  tahap mengubah  dokumen  ke  dalam  format yang  sesuai  agar  dapat  diproses  pada klasterisasi[1]. Tahap preprocessing dibagi  menjadi  beberapa  bagian  sebagai berikut: 1. Case folding Case  folding merupakan  tahap mengubah kapitalitas huruf yang ada pada  berita  ke  dalam  bentuk  yang sama. Bentuk kapitalitas yang sering digunakan  yaitu  bentuk  kapitalitas kecil.  Perintah  untuk  mengubah huruf  menjadi  kecil  menggunakan perintah lowercase . 2. Tokenisasi Tokenisasi merupakan tahap mengubah  dokumen  yang  semula berbentuk  teks  menjadi  kumpulan kata  yang  disebut  dengan  token. Pada  tahap  ini  juga  dilakukan penghapusan simbol atau tanda baca seperti  titik(.),  koma(,),  titik  dua(:), dan symbol lainnya. Sehingga berita yang  semula  berbentuk  teks  diubah menjadi  sekumpulan  kata  dengan kata-kata  yang  dihasilkan  tanpa mengandung  simbol  ataupun  tanda baca. 3. Penghapusan stopword Penghapusan stopword merupakan sebuah  proses  untuk  menyaring
token  yang  dihasilkan  oleh  proses tokenisasi  agar  tiding  mengadung
stopword .  Hal  ini  dilakukan  agar
kata-kata yang akan dihitung kemiripannya  merupakan  kata-kata yang  penting. Stopword sendiri dapat  diartikan  sebagai  sekumpulan kata  yang  dianggap  tidak  penting untuk dihitung kemiripannya dengan kata yang lain. 4. Stemming Stemming merupakan proses mengubah  token  menjadi  bentuk kata  dasar  yang  disebut  dengan term .  Hal  ini  dilakukan  agar  token yang  mengandung  imbuhan  dapat dikembalikan  ke  bentuk  kata  dasar sehingga pada saat proses perhitungan  kemiripan  dokumen, hasil yang didapatkan sangat optimal. 5. Pembobotan Pembobotan merupakan tahap menghitung frekuensi dan bobot dari setiap term yang  dihasilkan  oleh tahap stemming .

## Distance Space
Distance space atau yang dikenal dengan  pengukuran  jarak  merupakan tahap  untuk  menghitung  jarak  setiap dokumen  dengan  dokumen  lainnya. Dokumen  yang  memiliki  kemiripan dengan dokumen yang  lain dapat diketahui  dengan  menggunakan distance space . Misalkan ada lima dokumen, yaitu dokumen A, B, C, D, dan E. Jika distance space antara  dokumen  A  terhadap dokumen  B  lebih  kecil  dibandingkan dengan distance  space dokumen  A terhadap  dokumen  C,  maka  dapat dikatakan bahwa jarak antara dokumen A terhadap dokumen B lebih dekat dibandingkan dengan jarak antara dokumen  A  terhadap  dokumen  C.
Distance space memiliki beberapa metode  antara  lain Euclidean  Distance , Manhattan Distance , Canberra Distance , dan lain-lain.  Pada  penelitian  ini, perhitungan jarak yang digunakan adalah Euclidean  Distance  Space .  Rumus  dari
Euclidean  Distance Space  dapat  dilihat pada Persamaan 1.
(1)
Dimana  d  merupakan    jarak  antar dokumen,  o  adalah  data  dari  dokumen pertama,  m  adalah  data  dari  dokumen kedua,   i  adalah  inisialisasi  index,  n adalah index terakhir data dari dokumen.

## K-medoid
Metode k-medoid dikembangkan oleh  Leonard  Kaufman  dan  Peter  J. Rousseeuw  pada  tahun  1987.  Algoritma k-medoid sering  disebut  juga  algoritma Partitoning  Around  Medoid (PAM). Metode k-medoid memiliki  kesamaan dengan metode k-means yaitu sama-sama termasuk  metode partitioning .  Metode partitioning merupakan metode pengelompokan  data  ke  dalam  sejumlah cluster tanpa  adanya  struktur  hirarki antara satu dengan yang lainnya. Metode k-medoid memiliki keunggulan dibandingkan  dengan  metode k-means . K-medoid memiliki  kinerja  yang  lebih optimal  jika  jumlah  data yang  digunakan berjumlah sedikit. Algoritma ini menggunakan  objek  pada  kumpulan objek  untuk  mewakili  sebuah cluster . Objek  yang  terpilih  untuk  mewakili sebuah cluster disebut medoid .
Namun, metode k-medoid memiliki kekurangan pada saat inisialisasi medoid awal. Medoid diambil secara  acak  tanpa  melihat  kemiripan antar medoid .  Hal  ini  akan  berpengaruh pada hasil cluster . Karena ada kemungkinan  dari medoid yang  diambil secara  acak  tersebut  memiliki  kemiripan yang sangat tinggi. Sehingga hasil cluster bisa  tidak  optimal.  Oleh  karena  itu, penilitian ini sedikit memodifikasi metode k-medoid. Sehingga penelitian ini bisa menghasilkan cluster yang optimal.

## Cosine similarity
Cosine similarity merupakan metode  pengukuran  jarak  atau  kemiripan antar objek A dengan objek B[5]. Dengan menambahkan  metode cosine  similarity
pada saat pengambilan medoid awal akan membuat  sistem  lebih  akurat  dalam mencegah kemiripan antar medoid . Sehingga, inisialisasi medoid lebih akurat digunakan  dalam  pengelompokan  berita olahraga. Persamaan 2 merupakan
metode cosine similarity .

## (2)
Dimana : A  = medoid sebelumnya
B  = medoid sementara t    = term
w ij = TF-IDF kata ke i dari A ke j
w iq = TF-IDF kata ke i dari B

## METODE
Pada  penelitian  ini  menerapkan metode k-medoid untuk menge- lompokkan  berita  olahraga  sehingga berita dapat dikelompokkan sesuai dengan kemiripan antar berita. Rancangan sistem pada aplikasi penelitian  ini  sebagaimana  diagram Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Metode K-medoid
Langkah-langkah  untuk  menge- lompokkan  objek  dengan  menggunakan algoritma K-medoid [6]. 1. Inisialisasi: secara acak pilih sebanyak  k  objek  dari  n  objek sebagai medoid .
2. Hitung  jarak  dokumen  ke medoid menggunakan rumus Euclidean Distance . 3. Ganti medoid dengan  data non- medoid 4. Hitung jarak total.
5. Ulangi  langkah  2  hingga  4  sampai tidak  ada  perubahan  jarak  total tersebut.
Pada langkah pertama, penentuan medoid awal  dilakukan  secara  acak. Sehingga dapat menimbulkan kemungkinan medoid yang terilah merupakan berita dengan tingkat kemiripan  yang  tinggi.  oleh  karena  itu, peneliti  menambahkan  suatu  metode untuk pengecekan kemiripan antar medoid saat  dilakukan  pemilihan  secara acak. Metode  yang  digunakan  untuk mengecek  kemiripan  antar  medoid  ada metode cosine similarity . Dengan menambahkan  metode cosine  similarity , medoid yang  dihasilkan  merupakan medoid-medoid yang  memiliki  tingkat kemiripan  yang  sangat  rendah.  Sehingga hasil  pengelompokkan  berita  akan  lebih optimal jika dibandingkan tanpa menambahkan metode cosine similarity .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan, penelitian  ini  akan  membandingkan analisa nilai akurasi sistem pengelompokan berita olahraga menggunakan    metode k-medoid dengan sistem  pengelompokan  berita  olahraga menggunakan    metode k-medoid yang ditambahkan  metode cosine  similarity pada  saat  penentuan medoid .  Uji  coba dilakukan  dengan  melibatkan  pengguna sebanyak lima orang. Uji coba dilakukan untuk membandingkan nilai akurasi yang dihasilkan  oleh  kedua  sistem  dengan
mengggunakan empat jenis cluster masukan.
Hasil  dan  analisa  untuk  uji  coba  pada kedua sistem

## Hasil uji coba
Uji coba dilakukan untuk membandingkan nilai akurasi yang dihasilkan  pada  pengelompokan  berita olahraga  dengan  menggunakan  sistem clustering metode k-medoid dan  sistem clustering metode k-medoid bersyarat  di mana kedua sistem tersebut menggunakan empat jenis cluster masukkan.  Uji  coba  pertama  dilakukan dengan  menggunakan  masukkan  sebesar 3 cluster dengan  hasil  uji  coba  pada Gambar 2.
Gambar 2. Perbandingan nilai akurasi dengan memasukkan 3 cluster Hasil uji coba dengan menginputkan  3  cluster  pada  kedua aplikasi menghasilkan perbandingan bahwa  sistem  clustering  berita  olahraga dengan  menggunakan  metode  k-medoid yang dilakukan perbaikan dengan menambahkan  metode  cosine  similarity memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  besar. Pada  sistem  pertama  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar  0,472.  Sedangkan  pada sistem  kedua  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 0,568.
Pada  Gambar  3,  rata-rata  nilai akurasi  tertinggi  dihasilkan  oleh  sistem menggunakan  metode k-medoid yang dilakukan perbaikan. Pada sistem pertama  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  0,392.  Sedangkan  pada  sistem
kedua menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,512.
Gambar 3. Perbandingan nilai akurasi dengan memasukkan 4 cluster

## Gambar 4. Perbandingan nilai akurasi dengan memasukkan 5 cluster
Pada  Gambar  4,  rata-rata  nilai akurasi  tertinggi  dihasilkan  oleh  sistem menggunakan  metode  k-medoid  yang dilakukan  perbaikan  juga.  Pada  sistem pertama  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  0,424.  Sedangkan,  pada  sistem kedua menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,584.
Gambar 5. Perbandingan nilai akurasi dengan memasukkan 5 cluster
Pada  Gambar  5,  rata-rata  nilai akurasi  tertinggi  dihasilkan  oleh  sistem menggunakan  metode  k-medoid  yang dilakukan perbaikan. Pada sistem pertama  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  0,488.  Sedangkan,  pada  sistem
kedua menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,512.

## Analisa uji coba
Gambar 6.  Perbandingan nilai akurasi dengan memasukkan 5 cluster
Dari  Gambar  6  dapat  diketahui bahwa metode k-medoid dapat digunakan untuk  mengelompokkan  berita  olahraga dengan  tingkat  akurasi  rata-rata  0,44. Jumlah cluster yang  dapat  digunakan untuk  mengelompokkan  berita  olahraga dengan  hasil  yang  optimal  adalah percobaan yang dilakukan dengan menggunakan  enam cluster dengan  nilai akurasi  sebesar  0,488.  Tetapi  metode  ini belum  menghasilkan  nilai  akurasi  yang tinggi.  Sehingga  diperlukan  perbaikan atau  penyempurnaan  untuk  mendapatkan hasil  yang  optimal.  Oleh  karena  itu, peneliti  menambahkan  metode cosine similarity pada saat pendeklarasian medoid . Hal ini dilakukan untuk mencegah  adanya  inisialisasi medoid yang  memiliki  tingkat  kemiripan  yang tinggi.
Pada hasil uji coba membuktikan bahwa penambahan metode cosim sangat membantu  untuk  mengoptimalkan  hasil cluster .  Di  mana  nilai  akurasi  metode k- medoid bersyarat lebih tinggi dibandingkan  dengan  metode k-medoid . Nilai  rata-rata  akurasi  metode k-medoid bersyarat  memperoleh  nilai  sebesar  0,54
dengan jumlah cluster yang menghasilkan akurasi yang paling optimal adalah percobaan yang dilakukan dengan menggunakan lima cluster dengan akurasi sebesar 0,584.

## SIMPULAN
Dari pengujian 2 sistem tersebut, didapatkan  perbedaan  rata-rata  nilai akurasi sebesar 0,44 untuk sistem dengan menggunakan  metode k-medoid dan 0,54 untuk  sistem dengan menggunakan metode k-medoid yang  ditambahkan metode cosine  similarity pada  saat pendeklarasian medoid .  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  perbaikan  metode k- medoid dengan  menambahkan  metode cosine similarity pada saat pendeklarasian medoid sangat  membantu untuk meningkatkan nilai akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Handoyo,  R.  Mangkudjaja,  S.N. Michrandi.  “Perbandingan  Metode Clustering  Menggunakan  Metode Single  Linkage  dan  K-Means  Pada Pengelompokan  Dokumen” ,  Jurnal
Sifo  Mikroskil ,  Vol.  15,  No.  2,  pp. 73-82, 2014. [2]  S. Raharjo, E. Winarko, “Klasterisasi, Klasifikasi Dan Peringkasan Teks Berbahasa Indonesia”, Prosiding seminar ilmiah nasional komputer dan sistem intelijen, Vol.8, pp. 391-401, 2014. [3]  T.  Alfina,  B.  Santosa,  A.B.  Ridho, “Analisa Perbandingan Metode Hierarchical  Clustering,  K-means dan  Gabungan  Keduanya  dalam Cluster  Data  (Studi  kasus  :  Problem Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri  ITS)” , Jurnal  Teknik  ITS, Vol. 1, No. 1, pp. 521-525, 2012. [4]  W. T. Agus,  “Algoritma K-Medoids Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk”, Jurnal Simetris, Vol. 6, No. 1, pp. 183-188, 2015.
[5]  S.  D.  Rahardjo,  F.  Solihin,  I. Santoso, Perancangan dan Pembuatan Mesin Pencari Lowongan  Pekerjaan  menggunakan Metode Cosine Similarity , 2014
[6] Y. Wibisono, “Perbandingan Partition  Around  Medoids  (PAM) dan    K-means    Clustering    untuk Tweet”, Prosiding Konferensi
Nasional  Sistem  Informasi, pp.  25-
26, 2011.