## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PEMANFAATAN DATA ULASAN PENGGUNA UNTUK MEMBANGUN SISTEM KLASTERISASI BERDASARKAN PAIN POINTS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Ikhya Ulummuddin 1 , Anggraini Puspita Sari 2 , Made Hanindia Prami Swari 3
1,2,3 Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 60294 20081010120@student.upnjatim.ac.id, anggraini.puspita.if@upnjatim.ac.id, madehanindia.fik@upnjatim.ac.id

## Abstract
In  design  thinking,  empathizing  and  defining  stages  are  part  of  UX  research.  The  goal  is  to  analyze  pain  points  or complaints experienced by users using qualitative data. However, this process is always done manually, which can be time- consuming and resource-intensive. The objective of this research is to develop a system for clustering qualitative data based on problem topics using K-Means clustering and several evaluation methods, namely silhouette score, Davies-Bouldin Index, and Calinski-Harabasz Index, implemented in Python programming language and run on Google Colaboratory. User review data for the Gojek app version 4.9.3 from November 2021 to January 2024, obtained from Kaggle and preprocessed, will be used as the object for system development. Based on testing for each cluster number, the results obtained are 14 clusters or problem topics with a silhouette score of 0.65, Davies-Bouldin Index of 0.35, and Calinski-Harabasz Index of 40.7, where each  evaluation  method  has  good  accuracy.  The  system  requires  a  computation  time  of  127.4  seconds.  The  K-Means algorithm is effective when clustered user review data based on complaint topics. UX researchers can utilize the system from this research to assist them in analyzing pain points more quickly and efficiently.
Keywords: Clustering, K-Means, Natural Language Processing, Pain Points, User Experience

## Abstrak
Dalam design thinking , tahap empathize dan define termasuk bagian UX research . Tujuannya untuk menganalisis pain points atau  keluhan  yang  dialami  oleh  para  pengguna  dari  data  kualitatif  yang  didapatkan.  Namun,  proses  ini  selalu  dilakukan secara  manual,  yang  mana  dapat  memakan  waktu  dan  sumber  daya  yang  lebih  banyak.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengembangkan  sistem  pengelompokkan  data  kualitatif  berdasarkan  topik  masalah  menggunakan K-Means clustering dan beberapa  metode  evaluasi,  yaitu silhouette score , Davies-Bouldin Index ,  dan Calinski - Harabasz Index dengan  bahasa pemrograman Python yang dijalankan pada Google Colaboratory. Data ulasan pengguna aplikasi Gojek versi 4.9.3 dengan rentang waktu November 2021 sampai dengan Januari 2024 dari Kaggle yang telah dilakukan beberapa tahap preprocessing , akan dimanfaatkan sebagai objek pengembangan sistem. Berdasarkan pengujian setiap jumlah klaster, hasil yang didapatkan adalah 14 klaster atau topik masalah dengan silhouette score 0.65, Davies-Bouldin Index 0.35 dan Calinski-Harabasz Index 40.7, yang mana setiap metode evaluasi memiliki kualitas akurasi yang baik. Sistem membutuhkan waktu komputasi selama 127.4  detik.  Algoritma K-Means menunjukkan  keefektifannya  ketika  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ulasan pengguna berdasarkan topik keluhannya. Sistem dari hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh para UX researcher untuk membantu mereka dalam menganalisis pain points lebih mudah dan efisien.
Kata kunci: Klasterisasi, K-Means , Pemrosesan Bahasa Alami, Titik Nyeri, Pengalaman Pengguna

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan berjalannya waktu, banyak hal yang mulai berkembang di kehidupan manusia. Awalnya, pemahaman seseorang tentang desain hanya sebatas tentang keestetikaan  saja.  Namun,  sekarang  desain  dapat digunakan  untuk  memberikan  solusi  terhadap  masalah- masalah  yang  ada,  contohnya  dalam  mengembangkan
produk  digital.  Mendesain  produk  digital  dengan  baik dapat  memberikan  banyak  keuntungan,  salah  satunya adalah  bisnis.  Untuk  mendapatkan  desain  produk  digital yang  baik,  diperlukan  penerapan user  interface ( UI )  dan user  experience ( UX ). UI merupakan  visualisasi  setiap komponen produk yang dapat diinteraksi oleh penggunanya, sedangkan UX merupakan semua
71 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
pengalaman  pengguna  ketika  berinteraksi  dengan  produk. Konsep tersebut dapat menuntun suatu produk digital agar sesuai  dengan  kebutuhan  para  penggunanya,  mulai  dari desain antarmuka sampai dengan pengalaman penggunanya.  Suatu  produk  digital  yang  berhasil  pasti memiliki  desain  antarmuka  dan  pengalaman  pengguna yang berdasarkan analisis kebutuhan pengguna yang dikaji terus  menerus  [1].  Untuk  menerapkan  konsep UI dan UX secara  terstruktur  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna produk,  perlu  digunakan  sebuah  kerangka  kerja,  salah satunya adalah design thinking . Design thinking merupakan  kerangka  kerja  desain  untuk  mencari  solusi inovatif  dari  masalah  yang  dialami  pengguna  secara langsung.  Pendekatan design  thinking digunakan  untuk mengetahui  kebutuhan,  sifat-sifat,  dan  preferensi  yang memprioritaskan  pengguna  akhir  secara    langsung  [2]. Setiap  tahapan design  thinking berasal  dan  memang ditujukan  kepada  manusia  secara  langsung  [3].  Ada beberapa  tahapan  dari design thinking ,  yaitu empathize , define , ideate , prototype ,  dan test .  Setiap  tahapan  dapat dilakukan  tidak  berurutan  sesuai  dengan  kebutuhan. Metode design thinking dilakukan  secara  beriterasi  secara terus  menerus.  Tahap empathize dan define dalam design thinking termasuk  dalam  tahap  proses UX research juga. UX  research merupakan  tahap  mengumpulkan insight tentang  kebutuhan  dan  keluhan  dari  pengguna  produk secara  langsung  dengan  tujuan  mengidentifikasi  perilaku pengguna ketika berinteraksi dengan produk. UX research sudah  banyak diterapkan  ketika  produk  masih  dalam proses  pengembangan  dengan  menggunakan  persepsi subjektif  pengguna  terhadap  produk  [4].  Tahap empathize menjadi  kunci  awal  dari  mendesain  suatu  produk  karena tahap  tersebut  yang  menentukan  bagaimana  desain  dapat memenuhi  kebutuhan  pengguna  dan  bisnis  dengan  baik. Untuk mendapatkan informasi tentang pengguna, biasanya UX researcher mengumpulkan  data  ulasan  pengguna terhadap  aplikasi  tersebut  di  suatu  layanan  distribusi digital. Tahap UX research selanjutnya adalah define , yaitu berisi  aktivitas  menganalisis  dan  merangkum  data  yang dikumpulkan di tahap emphatize untuk diidentifikasi topik masalah yang sering dirasakan oleh pengguna.  Selama ini, proses  penentuan  topik  masalah  selalu  dilakukan  secara manual  oleh  para UX researcher .  Cara  manual  tersebut membuat  tahap define dapat berlangsung  selama  beberapa hari  hingga  minggu  [5].  Durasi  dan  sumber  daya  untuk menentukan  topik  masalah  akan  dibutuhkan  lebih  banyak lagi  apabila  data  kualitatif  yang  didapatkan  ketika  tahap empathize lebih  banyak  dan  kompleks.  Berdasarkan adanya  masalah  tersebut,  perlu  di  desain  sistem  untuk melakukan klasterisasi data kualitatif yang telah didapatkan oleh UX  researcher ketika  tahap empathize ke dalam  beberapa  topik pain points dengan  menggunakan salah  satu artificial intelligence ( AI ),  yaitu  metode algoritma K-Means clustering .
Algoritma K-Means  clustering merupakan unsupervised machine  learning .  Tujuan  dari  algoritma  klasterisasi
tersebut adalah untuk mengelompokkan kumpulan data ke dalam  suatu cluster yang  memiliki  kesamaan  tertentu. Untuk pengujian sistem klasterisasi tersebut, dimanfaatkan dataset ulasan  pengguna  aplikasi  Gojek  yang  didapatkan dari  Kaggle  sebagai  objek  penelitian.  Tujuannya  untuk mengetahui  apakah  sistem  yang  dirancang  sudah  cukup memenuhi  untuk  mengelompokkan  data  kualitatif  yang didapatkan  pada  tahap empathize kedepannya.  Sebelum dataset digunakan, perlu dilakukan tahap text preprocessing agar  dapat  diklasterisasi  menggunakan algoritma  K-Means.  Tahapan-tahapannya  di  mulai  dari tokenizing,  stopwords  removal,  stemming,  text  cleaning, dan  vektorisasi  numerik  menggunakan  TF-IDF.  Setelah itu,  setiap  jumlah cluster akan  dievaluasi  menggunakan metrik  pengujian silhouette score, Davies-Bouldin  Index (DBI) , dan Calinski-Harabasz  Index (CHI)  untuk menentukan jumlah klaster optimal. Nantinya setiap klaster akan mempresentasikan topik masalah atau pain points apa saja  yang  dialami  oleh  pengguna  aplikasi  Gojek berdasarkan dataset yang  digunakan  sebagai  objek penelitian.
Ada  beberapa  penelitian  yang  membahas  tentang pengelompokan data  kualitatif  menggunakan  algoritma K- Means , yaitu penelitian yang dilakukan oleh Sembiring, T. A.  B.  dan  Hasibuan,  M.  S.  tentang  mengelompokkan bahasa Karo berdasarkan dialeknya menggunakan algoritma K-Means dengan  cara  mengambil  nilai pembobotan Term
Frequency-Inverse
Document Frequency (TF-IDF)  [6].  Penelitian  lainnya  yaitu  tentang mencari  kesamaan  pola  tema  dari  terjemahan  ayat  Al- Qur’an  menggunakan  algoritma K-Means clustering dan skema  pembobotan  dengan  TF-IDF  yang  dilakukan  oleh Wahyudi,  M.  D.  R.  [7].  Penelitian  terdahulu  selanjutnya yang  dilakukan  oleh  Marisa,  F.,  dkk.,  yaitu  menganalisis nilai  setiap  klaster  terhadap  hasil  pengelompokan  data pelanggan  pada  pendekatan K-Means dengan  metode elbow [8]. Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan  dengan  pengelompokan  data  teks  menggunakan algoritma K-Means ,  ada  peluang  yang  cukup  untuk membuat sistem klasterisasi data keluhan pengguna produk berdasarkan  topik pain  points -nya  untuk  membantu UX researcher dalam melakukan tahap define . Jika waktu yang dibutuhkan pada tahap tersebut lebih cepat, maka para UX researcher bisa  memiliki  waktu  lebih  banyak  untuk mencari solusi kreatif dalam tahap ideate terhadap masalah yang telah didefinisikan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Metode pengumpulan data
Data  yang  digunakan  untuk  pengujian  sistem  dari penelitian  ini  adalah dataset ulasan  pengguna  aplikasi Gojek  yang  didapatkan  dari  Kaggle  yang  diunggah  oleh Ari Zidane [9]. Diambil data ulasan pengguna dengan versi aplikasi 4.9.3 dari semua rating .

## 2.2 Tahapan penelitian
Di dalam penelitian yang dilakukan, ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan untuk membuat sistem pengelompokan  data  ulasan  yang  sesuai  dengan  topik masalahnya,  yaitu  mengambil dataset ulasan  pengguna, preprocessing teks,  melakukan  vektorisasi  numerik, clustering dengan  algoritma K-Means ,  memberikan  label ke  setiap cluster ,  dan  mengevaluasi  setiap  jumlah  klaster menggunakan  metrik  pengujian.  Tahapan-tahapan  dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
2.2.1 Pengumpulan dataset
Dataset berisi  data  ulasan  pengguna  aplikasi  Gojek  yang diambil  dari  Kaggle  berisi  data username pengguna,  data ulasan, rating ,  waktu  penulisan  ulasan,  dan  versi aplikasinya. Dataset tersebut  berisi  225.002  data  ulasan pengguna aplikasi Gojek.
2.2.2 Preprocessing data teks
Sebelum  menggunakan  data  teks  sebagai  objek  analisis, diperlukan preprocessing agar  data  teks  memiliki  kualitas yang baik dan lebih mudah untuk diolah. Kualitas data teks memiliki  peran  penting  untuk  meningkatkan  kinerja algoritma  karena  jika  data  tidak  dilakukan preprocessing , maka  algoritma  yang  digunakan  akan  memiliki  performa yang  berkurang  karena  data  yang  tidak  konsisten  [10]. Semua tahap text preprocessing menggunakan library dari Natural  Language  Toolkit (NLTK).  Di  dalam  tahap preprocessing ,  kumpulan  data  teks  yang  berisi  masalah pengguna  akan  dilakukan tokenizing , stopwords  removal , stemming ,  serta text  cleaning dan  dijelaskan  sebagai berikut.
a. Tokenizing
Tokenizing adalah  tahap preprocessing data  teks  yang bertujuan untuk memisahkan atau memecah kumpulan teks menjadi  kumpulan  unit  yang  lebih  kecil  atau  kata individual.
b. Stopwords removal
Stopword  removal adalah  tahap preprocessing data  teks yang  bertujuan  untuk  menghapus  kumpulan  kata  yang kurang  memiliki  makna  signifikan  dan  tidak  memiliki informasi  yang  tinggi  dalam  data  teks.  Tidak  hanya menghapus  atau  membuat stoplist ,  tetapi  juga  dapat membuat wordlist atau menyimpan kata penting yang tidak ingin dihapus dari proses stopword removal .
c. Stemming
Stemming adalah  tahap preprocessing data  teks  yang bertujuan  untuk  mengubah  kumpulan  kata  dalam  teks menjadi  bentuk  dasarnya  dengan  mempertimbangkan konteksnya.  Proses  ini  dilakukan  dengan  menghapus imbuhan, seperti awalan, akhiran, dan sisipan dalam setiap kata.
d. Text cleaning
Text  cleaning adalah  tahap  untuk  menghilangkan  simbol- simbol yang ada di dalam data teks. Tujuannya adalah agar teks  lebih  mudah  untuk  diproses  dan  terhindar  dari kumpulan  simbol  yang  tidak  relevan  atau  diinginkan, seperti simbol, tanda baca, dan karakter khusus lainnya.

## 2.2.3 Vektorisasi TF-IDF
TF-IDF  adalah  teknik  untuk  mengukur  nilai  setiap  kata dalam  teks  berdasarkan  frekuensi  kemunculan  dan umumnya  kata  tersebut  secara  keseluruhan.  TF-IDF merupakan  gabungan  dari  dua  konsep  yaitu  nilai  TF  dan nilai  IDF.  TF  bertujuan  untuk  menghitung  banyaknya frekuensi  kata  keluar  di  dalam  teks,  sedangkan  IDF bertujuan  untuk  menghitung  banyaknya  dokumen  dalam corpus yang  mengandung  kata  tersebut.  Persamaan  (1) merupakan rumus menghitung nilai TF.
𝑇𝐹(𝑡, 𝑑) = 𝑛(𝑡,𝑑) 𝑁(𝑑) (1)
Keterangan:
t = Kata yang ingin dihitung TF-IDF-nya.
d = Dokumen yang ingin dihitung TF-IDF-nya n(t, d) = Jumlah kemunculan kata t dalam dokumen d
N(d) = Jumlah kata dalam dokumen d
Untuk  menghitung  IDF,  dapat  menggunakan  persamaan (2).
𝐼𝐷𝐹(𝑡, 𝑑) = log⁡( 𝑁 𝑑𝑓(𝑡)
) (2)
Keterangan: N = Jumlah dokumen dalam corpus
df(t) = Jumlah dokumen yang mengandung kata t
Untuk  menghitung  TF-IDF-nya,  dapat  menggunakan persamaan (3).
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑡, 𝑑) = T𝐹(𝑡, 𝑑) ∗ 𝐼𝐷𝐹(𝑡)
(3)
Proses  pembobotan  di  setiap  kata  di  dalam dataset perlu dilakukan  untuk  mendapatkan  performa  algoritma  yang digunakan  bisa  lebih  baik  karena  ada  beberapa  algoritma yang  membutuhkan  proses  tersebut  [11].  Vektorisasi  teks adalah tahap preprocessing data teks yang bertujuan untuk mengubah  data  teks  menjadi  representasi  vektor  numerik
73 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
yang  dapat  diidentifikasi  oleh  komputer.  Data  teks  yang belum divektorisasi tidak dapat langsung digunakan untuk model training atau  algoritma  tertentu  karena  operasi ekstraksi  fitur  belum  dilakukan  [12].  Vektorisasi  numerik TF-IDF  yang  dilakukan  pada  sistem  ini  menggunakan library Scikit-learn.
2.2.4 K-Means clustering
K-Means clustering termasuk  algoritma  sistem  pembatas yang  digunakan  untuk  menentukan  total  permulaan kelompok  yang  mendefinisikan  nilai  permulaan  dari  titik pusat atau centroid [13]. Kata K artinya konstanta terhadap jumlah cluster yang  diperlukan  dan  kata means artinya nilai  rataan  dari  kelompok-kelompok  data  yang  telah didefinisikan  menjadi cluster [14]. Algoritma K-Means bertujuan untuk membagi kumpulan data menjadi beberapa k  kelompok  atau clusters yang  berbeda  dengan meminimalkan  variansi  antar  data  dalam  kelompok  dan memaksimalkan  variansi  antar  kelompok.  Ada  beberapa tahap  proses  algoritma K-Means clustering ,  mulai  dari menentukan  nilai  k  atau cluster yang  ingin  dibuat,  meng- inisialisasi  nilai centroid atau center dari cluster secara random ,  menetapkan  jarak  setiap  data point ke centroid terdekat,  melakukan  perhitungan  ulang  nilai centroid dari cluster yang  telah  terbuat,  melakukan  optimasi  agar kriteria  terpenuhi  dengan  melakukan  iterasi  tahap  ke  tiga dan  empat.  Setiap cluster mempunyai centroid atau  titik pusat  yang  menggambarkan cluster tersebut  [15].  Untuk menghitung jarak antara dua data point , dapat menggunakan persamaan (4).
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan:
D = Selisih jarak data point x dan y
x = Nilai data ke- i
y = Nilai centroid data ke- i
n = Jumlah atribut data
2.2.5 Labelling clusters
Cluster yang  ditentukan  oleh  algoritma K-Means masih berupa  angka  belum  menjadi  nama  topik  dari cluster tersebut.  Pengubahan  angka  klaster  menjadi  topik  inti masalah  klaster  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengambil semua  data  teks  ulasan  berdasarkan  setiap  klaster.  Data setiap  kalimat  di  dalam cluster akan  dihitung  berdasarkan keberadaan kata-kata yang paling umum dan memiliki nilai tertinggi  menggunakan  TF-IDF.  Proses labelling  clusters dengan TF-IDF menggunakan bantuan library Scikit-learn . Data  kalimat  yang  sesuai  dengan  ketentuan  akan  dipilih sebagai ringkasan dari cluster tersebut.
2.2.6 Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  kualitas  dan efisiensi  sistem  dalam  mengelompokkan  data  ulasan pengguna  berdasarkan  topik  masalahnya.  Untuk  menguji kualitas  pengelompokannya,  dilakukan  evaluasi  pada setiap  jumlah  klasternya  menggunakan  beberapa  metrik pengujian,  yaitu silhouette  score , Davies-Bouldin  Index , dan Calinski-Harabasz  Index .  Hasil  dari  beberapa  metrik pengujian  akan  dibandingkan  untuk  diketahui  jumlah klaster  optimal  dari  2  sampai  dengan  jumlah  data sampelnya. Setiap metrik tersebut dapat diimplementasikan  menggunakan library  Scikit-learn . Untuk  menguji  efisiensi  sistem,  dilakukan  penghitungan waktu eksekusi sistem dalam mengelompokkan data ulasan pengguna dari awal hingga akhir proses.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Pengumpulan data
Dataset yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  data ulasan pengguna aplikasi Gojek dengan versi aplikasi 4.9.3 dan  rentang  waktu  dari  bulan  November  2021  sampai dengan  Januari  2024.  Didapatkan  112  data  ulasan pengguna  dengan rating bintang  1  sampai  dengan  5. Dataset tersebut dilakukan filtering dan fixing data karena ada beberapa data ulasan yang struktur kalimatnya kurang baik,  tidak  relevan,  dan  tidak  menggambarkan  suatu masalah yang dialami oleh para pengguna aplikasi. Setelah dilakukan filtering dan fixing data,  didapatkan  33  data ulasan  pengguna.  Beberapa  data  ulasan  pengguna  yang telah dilakukan filtering dan fixing ditampilkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil pengumpulan data ulasan pengguna

## Data ulasan
Susah dan lama untuk menemukan driver
Ada beberapa lokasi yang belum diperbarui
Ongkirnya mahal banget dan tidak ada promo atau voucher diskon
Aplikasi dibuka malah keluar sendiri terus
Lambat sekali aplikasi nya tidak seperti dulu

## 3.2   Preprocessing data teks
Dilakukan beberapa tahapan preprocessing data teks, yaitu tokenizing , stopwords  removal , stemming ,  dan text cleaning .  Namun,  ada  beberapa  kata  yang  dimasukkan  ke dalam daftar wordlist agar intisari dari suatu kalimat tidak hilang. Hasil dari preprocessing data teks ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil preprocessing data
Data ulasan
susah lama menemukan driver
lokasi belum diperbarui

## Data ulasan
ongkirnya mahal banget tidak promo voucher diskon aplikasi dibuka keluar sendiri lambat aplikasi nya tidak

## 3.3   Vektorisasi numerik
Setelah  dilakukan preprocessing ,  di  dalam  tahap vektorisasi,  dilakukan  pengubahan  data  teks  menjadi representasi  numerik  atau  vektor  menggunakan  metode TF-IDF.  Hasil  representasi  numerik  digunakan  untuk memudahkan  algoritma clustering agar  data  bisa  dibaca oleh  sistem  komputasi.  Tahapannya  dimulai  dari menghitung  TF,  IDF,  dan  menghasilkan  nilai  TF  dengan IDF  dari  setiap  dokumen  teksnya.  Hasil  perkalian  TF dengan IDF merupakan representasi numerik dari data teks ulasan  tersebut.  Kode  pengimplementasian  vektorisasi numerik  menggunakan  TF-IDF  dapat  ditampilkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses vektorisasi TF-IDF

## 3.4   K-Means clustering
Klasterisasi  menggunakan  algoritma K-Means terhadap data  ulasan  pengguna  yang  telah  diubah  menjadi representasi  numerik  dapat  dilakukan  menggunakan fungsi.  Fungsi  tersebut  melakukan  klasterisasi  data  ke dalam variabel k dengan menggunakan Euclidean distance . Dilakukan iterasi fungsi algoritma K-Means maksimal 100 kali  atau  sampai  mendapatkan  hasil  klasterisasi  yang konvergensi. Kode pengimplementasian K-Means clustering dapat ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses K-Means clustering
Fungsi  ini  dilakukan  dengan  jumlah  klaster  2  sampai dengan jumlah data sampel, yaitu 33. Hasil pengelompokan  tersebut  akan  dilakukan  pengevaluasian menggunakan  beberapa  metrik  pengujian  untuk  diketahui jumlah  klaster  optimalnya.  Jumlah  klaster  yang  optimal akan  digunakan  sebagai  hasil  pengelompokan  terhadap data ulasan pengguna tersebut.

## 3.5   Labelling clusters
Hasil  akhir  dari  pengelompokan  data  ulasan  pengguna akan  diberi  label  topik  di  setiap  klasternya.  Pelabelan  di setiap cluster dilakukan  dengan  cara  mengekstrak  data teks, yaitu dengan mengambil kumpulan kata paling umum dan  menghitung  kata  yang  berfrekuensi  tinggi.  Untuk menentukan  kata  yang  memiliki  frekuensi  tertinggi, digunakan  metode  TF-IDF.  Jumlah  fitur  atau  kata  kunci yang  diambil  maksimal  sebanyak  7.  Setelah  kata  kunci ditentukan, kumpulan kata yang berfrekuensi tinggi dalam klaster  tersebut  akan  digabung  menjadi  sebuah  kalimat. Dataframe berupa data ulasan pengguna, klaster, dan label topik  klaster  akan  disimpan  ke  dalam  file  .csv.  Hasil  dari labelling  clusters pada  beberapa  klaster  ditampilkan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil labelling klaster

## 3.6   Pengujian
Hasil  dari  pengelompokan  data  ulasan  pengguna  dari jumlah  klaster  2  sampai  dengan  jumlah  sampel  data dievaluasi menggunakan metrik pengujian silhouette score , Davies-Bouldin  Index ,  dan Calinski-Harabasz  Index agar dapat  diketahui  jumlah  klaster  optimalnya.  Hasil  evaluasi setiap  jumlah  klaster  menggunakan  beberapa  metrik pengujian tersebut dapat ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil evaluasi setiap jumlah klaster Jumlah klaster Silhouette score Davies-Bouldin Index Calinski-Harabasz Index 2 0.181 0.847 2.899 3 0.225 1.846 4.768 4 5 6 0.289 0.297 0.448 1.431 1.448 0.892 5.415 4.945 7.051
Jumlah klaster Silhouette score Davies-Bouldin Index Calinski-Harabasz Index
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
29 30 31
0.185 0.240
0.564
0.579 0.304 0.451 0.311 0.655 0.463 0.614 0.471 0.474 0.347 0.413 0.438 0.338 0.314 0.405
0.321 0.281 0.249 0.223 0.149 0.085 0.019 1.040 1.135 0.811
0.890 1.055 1.037 0.821 0.351 0.720 0.397 0.544 0.762 0.480 0.431 0.362 0.309 0.442
0.214 0.141 0.268 0.215 0.184 0.289 0.194 0.253 2.992 3.899 8.681 11.435 4.243 7.423 5.343 40.704 11.276 48.660 34.614 6.705 24.310 44.792 66.842 32.726 39.220 57.140 226.708 19.364 28.366 531.237 35.520 182.865 38.569
Hasil  evaluasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  setiap metrik pengujian memberikan jumlah klaster optimal yang berbeda-beda. Untuk silhouette score menunjukkan jumlah klaster optimal 14 dengan nilai index 0.65, Davies-Bouldin Index menunjukkan jumlah klaster optimal 25 dengan nilai index 0.14  dan Calinski-Harabasz  Index menunjukkan jumlah  klaster  optimal  28  dengan  nilai index 531.23. Untuk  metrik  pengujian silhouette  score apabila  nilai index -nya mendekati atau sama dengan 1, itu menunjukkan bahwa  klaster  tersebut  optimal.  Pada  metrik  pengujian Davies-Bouldin  Index apabila  nilai index -nya  mendekati atau  sama  dengan  0,  itu  menunjukkan  bahwa  klaster tersebut  optimal.  Di  metrik  pengujian Calinski-Harabasz Index apabila nilai index -nya melebihi 0, itu menunjukkan bahwa  klaster  tersebut  telah  optimal.  Perbedaan  jumlah klaster  optimal  yang  didapatkan  oleh  setiap  metrik pengujian  diharuskan  untuk  mempertimbangkan  hasil pengelompokan  terhadap  setiap  jumlah  klaster,  yaitu  14, 25,  dan  28.  Tujuannya  untuk  mendapatkan  hasil  yang
terbaik dengan menyampingkan nilai index yang dianggap oleh  metrik  pengujian  bahwa  itu  termasuk  jumlah  klaster yang optimal.
Berdasarkan  evaluasi  hasil  pengelompokan  data  ulasan pengguna  untuk  klaster  14,  25,  dan  28  pada  setiap  metrik pengujian,  yaitu silhouette  score , Davies-Bouldin  Index , dan Calinski-Harabasz Index , memiliki beberapa kekurangan  dan  kelebihan.  Untuk silhouette  score , kekurangannya adalah ada beberapa data ulasan pengguna yang  masuk  ke  dalam  klaster  yang  tidak  seharusnya  dan kelebihannya  adalah  ada  banyak  data  ulasan  pengguna yang  masuk  ke  dalam  klaster  yang  sesuai  dengan  topik masalahnya, sebanyak 6 klaster. Untuk hasil pengelompokan  dari Davies-Bouldin  Index dan Calinski- Harabasz  Index memiliki  kekurangan,  yaitu  ada  beberapa data  ulasan  pengguna  yang  membuat  klaster  sendiri meskipun ada klaster lain yang memiliki topik yang sama. Untuk  data  yang  masuk  ke  dalam  klaster  yang  sesuai dengan topiknya, Davies-Bouldin Index memiliki 5 klaster dan Calinski-Harabasz Index memiliki 4 klaster.
Oleh  karena  itu,  jumlah  klaster  optimal  sebanyak  14 yang didapatkan  dari  metrik  pengujian silhouette  score akan digunakan  sebagai  hasil  pengelompokan  data  ulasan pengguna  aplikasi  Gojek.  Hasil  pengelompokan  data ulasan  pengguna  tersebut  divisualisasikan  menggunakan diagram  batang  agar  diketahui  topik  masalah  mana  yang paling  banyak  dialami  oleh  pengguna.  Visualisasi  hasil pengelompokan dapat ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Frekuensi data setiap topik masalah
Dari  hasil  grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa  para pengguna  merasa  aplikasi  yang  digunakan  sering mengalami  masalah  ketika  memesan  layanan  dan  sudah tidak banyak promo serta diskon yang diterima akhir-akhir ini,  yang  mana  membuat  biaya  layanan  menjadi  lebih mahal.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  didapatkan kesimpulan bahwa algoritma K-Means cocok diimplementasikan  untuk  mengelompokkan  data  kualitatif seperti data ulasan pengguna dari suatu aplikasi. Dari hasil evaluasi  pengelompokan  pada  setiap  metrik  pengujian, hasil dari metrik pengujian silhouette score , dengan jumlah klaster optimal 14 dengan nilai index 0.65, dipilih sebagai jumlah  klaster  optimal  karena  mendapatkan  hasil
76 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
pengelompokan  yang  cukup  baik  dibandingkan  dengan hasil metrik pengujian lainnya. Metrik dari Davies-Bouldin Index menunjukkan  jumlah  klaster  optimalnya  25  dengan nilai index 0.14 dan Calinski-Harabasz Index menunjukkan  jumlah  klaster  optimalnya  28  dengan  nilai index 531.23,  tetapi  hasil  pengelompokan  dari  dua  metrik tersebut  masih  terlihat  kurang  baik  daripada  hasil  dari jumlah  klaster  yang  ditentukan  oleh silhouette  score . Perbedaan  jumlah  klaster  optimal  yang  ditentukan  oleh setiap  metrik  bisa  terjadi  karena  adanya  perbedaan  cara pengukuran  evaluasi  hasil  pengelompokan.  Untuk  saran penelitian selanjutnya dapat dilakukan lagi pengembangan sistem  menjadi  platform  yang  bisa  digunakan  oleh  siapa pun  dengan  lebih  mudah,  menambahkan  beberapa  fitur baru yang mungkin diperlukan kedepannya, dan memperbaiki apa yang kurang dari penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Tazkiyah, A. Arifin, “Perancangan UI/UX Pada Website  Laboratorium  Energy  Menggunakan Aplikasi Figma,” Jurnal Teknologi Terpadu, vol. 8, no. 2, pp. 72–78, 2022, doi: 10.54914/jtt.v8i2.513.
[2] Y.  S.  Purbo,  F.  S.  Utomo,  Y.  Purwati,  “Analisis dan  Perancangan  Antarmuka  Aplikasi  Wisata Menggunakan  Metode  User-Centered  Design (UCD),”  Jurnal  Teknologi  Terpadu,  vol.  9,  no.  2, pp. 123–132, 2023, doi: 10.54914/jtt.v9i2.977.
[3] L.  Setiyani,  E.  Tjandra,  “UI  /  UX  Design  Model for Student Complaint Handling Application Using Design  Thinking  Method  (Case  Study:  STMIK Rosma  Karawang),” International  Journal  Of Science Technology & Management , vol. 3, no. 3, pp. 690–702, 2022, doi: 10.46729/ijstm.v3i3.505.
[4] L. Luther, V. Tiberius, A. Brem, “User Experience (UX)  in  Business,  Management,  and  Psychology: A  Bibliometric  Mapping  of  the  Current  State  of Research,” Multimodal Technologies and Interaction ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1-19,  2020,  doi: 10.3390/mti4020018.
[5] M. Bloemendaal, “A Breakdown of The Time and Resources Needed to Implement Design
Thinking,” 2023. https://studiowhy.com/a- breakdown-of-the-time-and-resources-needed-to- implement-design-thinking.
[6] T.  A.  B.  Sembiring,  M.  S.  Hasibuan,  “Text Clustering  in  Karo  Language  Using  TF-IDF Weighting  and  K-Means  Clustering,” Jurnal Teknik  Informatika ,  vol.  4,  no.  5,  2023,  doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.5.1462.
[7] M.  D.  R.  Wahyudi,  “Evaluation  of  TF-IDF Algorithm  Weighting  Scheme  in  The  Qur'an Translation  Clustering  with  K-Means  Algorithm,” Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  117–129,  2021,  doi: 10.25126/jitecs.202162295.
[8] F.  Marisa,  A.  R.  Wardhani,  W.  Purnomowati,  A. V.  Vitianingsih,  A.  L.  Maukar,  E.  W.  Puspitarini, “Potential  Customer  Analysis  Using  K-Means With  Elbow  Method,” Jurnal  Informatika  dan Komputer ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  307–312,  2023,  doi: 10.26798/jiko.v7i2.911.
[9] A.  Zidane,  “Gojek  App  Reviews  Bahasa Indonesia,” 2024. https://www.kaggle.com/datasets/ucupsedaya/goje k-app-reviews-bahasa-indonesia.
[10] H. Woo, J. Kim, W. Lee, "Validation of Text Data Preprocessing  Using  a  Neural  Network  Model," Mathematical  Problems  in  Engineering ,  pp.  1–9, 2020, doi: 10.1155/2020/1958149.
[11] O.  I.  Gifari,  M.  Adha,  I.  R.  Hendrawan,  F.  F.  S. Durrand,  "Film  Review  Sentiment  Analysis  Using TF-IDF  and  Support  Vector  Machine," Journal  of Information  Technology ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  36–40, 2022, doi: 10.46229/jifotech.v2i1.330.
[12] X.  Yang,  K.  Yang,  T.  Cui,  M.  Chen,  L.  He,  "A Study  of  Text  Vectorization  Method  Combining Topic  Model  and  Transfer  Learning," Processes , vol. 10, no. 2, pp. 1–16, 2023, doi: 10.3390/pr10020350.
[13] A. P. Sari, A. N. Sihananto, D. A. Prasetya, M. M. Al Haromainy, "Pengelompokkan Tingkat Penyebaran  Covid  19  Pada  Kabupaten  Jombang Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means," Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi ,  vol. 17, no. 3, pp. 7–12. 2022.
[14] D. Nurfitriana, A. Voutama, “Penerapan K-Means dan  Rank  Order  Centroid  Pada  Proporsi  Individu Dengan  Keterampilan  Teknologi  Informasi  dan Komputer,”  Jurnal  Teknologi  Terpadu, vol.  9,  no. 2, pp. 70–78, 2023, doi: 10.54914/jtt.v9i2.608.
[15] Carudin,  “Pemanfaatan  Data  Transaksi  Untuk
Dasar Membangun Strategi Berdasarkan Karakteristik  Pelanggan  Dengan  Algoritma  K- Means  Clustering  dan  Model  RFM,”  Jurnal Teknologi  Terpadu,  vol.  7,  no.  1,  pp.  7–14,  2021, doi: 10.54914/jtt.v7i1.318.