## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## ANALISIS KECENDERUNGAN INFORMASI  MENGGUNAKAN ALGORITMA HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING
Herny Februariyanti 1 , Jati Sasongko Wibowo 2 , Dwi Budi Santoso 3 , Muji Sukur 4 1,2,3,4 Universitas Stikubank Semarang Jl. Tri Lomba Juang No. 1 Semarang (50241) e-mail : hernyfeb@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRAK
Media  Sosial  merupakan  media  online  dimana  dengan  mudah  para  penggunanya  dapat  ikut berpartisipasi,  saling  berbagi  (sharing)  dan  juga  dapat  memmbuat konten  atau  menciptakan isi.  Media online  ini contohnya adalah  jejaring  social,  twitter,  wiki, forum  serta  dunia  virtual.  Twitter  merupakan salah  satu  media  social  yang  seringkali  dan  paling  umum  digunakan  orang  disegala  penjuru  dunia. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  proses  klastering  dengan  menggunakan  algoritma Hierarchical  Agglomerative  Clustering  yang  diimplementasikan  pada  dokumen  teks  di  twitter  di  akun twitter  @unisbank.  Data  penelitian  ini  merupakan  data  tweet  (kicauan)  yang  berisi  isue  yang  menjadi bahan kicauan  mahasiswa  yang dikumpulkan  berdasarkan hashtag tentang  Unisbank  Semarang.  Untuk mengetahui  keterkaitan  informasi  yang  satu  dengan  lainnya  digunakan  algoritma  Eucledian  Distance untuk perhitungan jarak dokumen. Hasil perhitungan jarak dokumen dihasilkan jarak terdekat sebesar 1 dan  jarak  terjauh  sebesar  69.  Hasil  penelitian  ini  menyajikan  klastering  data  teks  twitter  dengan Algoritma Hierarchical Agglomeratif dengan mengambil titik tengah 20 menghasilkan klaster sejumlah 7 buah klaster dengan klaster paling besar adalah dengan jarak eucledian sebesar 28.
Kata kunci : twitter, hierarchical agglomerative, eucledian distance, klaster.

## ABSTRACT
Social media is an online media where users can easily participate, share, create content or give an opinion to certain information or news. Twitter is social media that is often used by people around the world.  This  research  has  a  purpose  to  cluster  student  tweets  using  a  hierarchical  agglomerative algorithm on the @unisbank account. The data of this research are tweets collected based on the hastag about Unisbank Semarang. To find out information from one another using an algorithm to calculate the eucledian  distance.  The  result of calculation  of  document  distances  taking the center  of 20  results in  a total of 7 document clusters, with the largest cluster having an eucledian distance of 28.
Keywords : twitter, hierarchical agglomerative, eucledian distance, cluster.

## 1. PENDAHULUAN
Twitter merupakan salah satu media sosial yang  seringkali  digunakan  oleh  masyarakat dalam  menyampaikan  pesan.  Selain  itu  dengan twitter  orang  bisa  menggunakannya  sebagai tempat  untuk  ‘curhat’  tentang  sesuatu  hal  baik yang  bersifat  memuji  maupun  mencela.  Twitter juga  merupakan  media  sosial  yang  sangat
populer,  pengguna  twitter  dapat  berekspresi tentang opini yang obyektif mengenai topik yang berbeda  (Coletta  et  al.,  2014).  Dalam  ilmu pemrosesan dokumen teks dikenal dengan istilah analisa  opini  atau  seringkali  disebut  dengan analisa sentimen ( opinion analysis atau sentiment analysis )  yaitu  penelitian  dengan  menganalisis ‘curhatan’  di  media  sosial.  Sedangkan  yang

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dimaksud dengan opini sendiri adalah pandangan seseorang  terkait  suatu  hal  tertentu  secara subyektif.  Menurut  Kuncoro,  2009  dalam penelitian  (Prabawati  &  Dawud,  2019)  yang dimaksud  dengan  opini  adalah  pemikiran seseorang  yang  disajikan  dalam  bentuk  tulisan atau  pendapat  seseorang  mengenai  berbagai macam  fakta.  Artikel  opini  atau  opini itu  sendiri merupakan tulisan dari seseorang yang dituangkan  secara lepas dengan  membahas  suatu masalah  tertentu  yang  bersifat  aktual  maupun kontroversial  yang  memiliki  tujuan  untuk memberikan  informasi,  maupun  mempengaruhi orang  lain  serat  meyakinkan  orang  bahkan  bisa juga  sebatas  ingin  menghibur  pembaca  (bersifat recreatif)
Analisa  opini  bisa  dilakukan  secara manual,  yaitu  dengan  cara  memonitor  berita- berita yang ada di media masa. Hanya saja untuk dokumen  teks  yang  ada  di  twitter  tentu  cara manual  tidak  mungkin  bisa  dilakukan.  Hal  ini sangat  jelas  dikarenakan  dokumen  teks  yang ada di  twitter  ukurannya  sangat  besar  sekali  dan setiap  waktu  dokumen  akan  mengalir  setiap waktu bahkan setiap detik. Seperti hal nya contoh tweet  dengan  bahasa  Indonesia,  diperkirakan setiap hari ada aliran  data  sejumlah  6  juta  tweet. Dengan kondisi yang ada maka sangat diperlukan peranan  dari  pemrosesan  teks  ( text  processing ) yaitu  data  dapat  secara  otomatis  diproses.  Oleh karena  itu  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pengelompokan  dokumen  teks  dari  twitter @unisbank dengan menggunakan metode Hierarchical  Agglomerative  Clustering. Tujuan yang  ingin  dicapai  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  kecenderungan  mahasiswa terhadap pemberitaan dan mengetahui topik yang seringkali muncul di twitter @unisbank.

## a. Definisi Teks Mining
Seringkali  teks  mining  disebut  sebagai Teks  Data  Mining  atau  yang  disingkat  TDM, orang  juga  sering  menyebut  juga  dengan  istilah Knowledge  Discovery  in  Text (KDT).  Secara umum teks mining merupakan proses mengekstraksi  suatu  informasi  yang  diambil  dari dokumen-dokumen teks unstructured yaitu dokumen  teks yang  memiliki  format  tidak terstruktur.    Text  mining  dapat  diartikan  juga
sebagai sebuah  temuan baru dari suatu informasi yang belum diketahui sebelumnya oleh komputer,  dimana  akan  diekstrak  informasi dengan  cara  otomatis  dari  sumber-sumber  yang tdk  tersetruktur  dengan  sumber  yang  berbeda- beda. Inti dari pemrosesan text mining ini adalah bagaimana menggabungkan suatu informasi yang dapat  dilakukan  proses  ekstraksi  dari  banyak sumber.  (Tan,  2011).  Tujuan  utama  dilakukan kegiatan atau  proses  text  mining ini  adalah  pada koleksi  dokumen  yang  cukup  besar  biasanya dilakukan  proses knowledge  discovery, maka kegiatan teks mining ini sangat membantu sekali. Andika  (2015)  dalam  (Susandi  &  Sholahudin, 2016) menjelaskan bahwa text mining merupakan bidang ilmu multidisipliner, meliputi information retrieval , information  extraction , text  analysis , clustering,  categorization,  database  technology, visualization, natural language processing (NLP), machinelearning ,  dan  data  mining.    Text mining  juga  merupakan  salah  satu  ilmu  tentang artificial  intelligence atau  sering  kita  kenal dangan  aplikasi  kecerdasan  buatan  (Nugroho, 2011).  Dengan  text  mining  maka  kita  dapat menyelesaikan  masalah information  overload dengan  memanfaatkan  bermacam-macam  teknik yang berkaitan dengan bidang ilmu tersebut. Text mining juga merupakan pengembangan ilmu dari data  mining  atau  sering  kita  sebut  sebagai knowledge  -discovery  in  database. Data  mining merupakan  ilmu  pengetahuan  yang  berusaha untuk  menemukan  pola-pola  yang  menarik  dari suatu  data  yang  tersimpan  dalam  basis  data dengan  ukuran  yang  sangat  besar.  Dibandingkan dengan  data  mining,  text  mining  memiliki  nilai komersil  lebih  tinggi.  Hal  ini  dikarenakan sebagian  besar  penyimpanan  informasi  secara umum  menggunakan  format  data  dengan  tipe teks.  Text  mining  juga  menggunakan  informasi dalam bentuk tidak terstruktur serta pengujiannya dilakukan  untuk  menemukan  struktur  serta  arti dari suatu teks yang tersembunyi. Perbedaan text mining dan data mining adalah pada sumber data yang  akan  digunakan  dalam  proses  analisis  dan pengujian.
.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
b. Pembobotan Istilah Masalah dalam term weighting (pembobotan istilah) adalah bagaimana memutuskan  bobot  tiap  istilah  yang  muncul dalam query
atau koleksi dokumen memperlihatkan  bahwa  pembobotan  term  dapat meningkatkan  kinerja  perolehan  informasi  yang didapatkan  dengan  term  tanpa  bobot  menurut Salton, 1989  pada (Irmawati, 2017). Jadi, skema pembobotan istilah yang baik  akan terlihat dalam hasil  saat  membedakan  istilah  yang  diinginkan dan tidak diinginkan.
Perhitungan  bobot  term  ( term  weighting ) merupakan hal  yang  perlu  diperhatikan  di  dalam melakukan  pencarian  informasi  dari  beberapa dokumen  yang  bersifat  heterogen  informasinya. Untuk  mengetahui  konteks  dari  suatu  dokumen dapat dilakukan dengan mengidentifikasi dokumen  tersebut  berdasarkan  term  (kata)  yang ada  di  dalam  dokumen,  dari  frasa  atau  disebut sebagai hasil proses pengindeksan dokumen, oleh karena itu setiap kata perlu diberi suatu indikator yang disebut sebagai term weight Pembobotan  istilah  dalam  index  rangking pada  umumnya  dibagi  menjadi  tiga  katagori sebagai berikut :
1.   Frekuensi  istilah  ( term  frequency)  tf i,j : banyaknya  kemunculan  istilah t i dalam dokumen d j . Istilah-istilah  yang  mempunyai frekuensi lebih tinggi dalam sebuah dokumen dipertimbangkan    sebagai  descriptor  yang lebih baik dari isi sebuah dokumen.
2. Frekuensi  dokumen  ( document  frequency)  df i :  banyaknya  dokumen  dalam  koleksi  dimana istilah t i muncul  di  dalamnya.  Sebuah  istilah yang  relevan  sering  muncul  beberapa  kali dalam  sebuah  dokumen.  Di  sisi  lain,  istilah yang  tidak  relevan  sering  muncul  secara homogen dalam semua dokumen.
Dari contoh koleksi dokumen, akan dilakukan perhitungan  frekuensi  dokumen  dari  term “Informasi”, term “Sistem”, “Akademik” dan “Perancangan”.
3. Frekuensi  koleksi  ( collection  frequency ) cf i : banyaknya    kemunculan  istilah t i dalam koleksi.  Dari  contoh  koleksi  dokumen,  akan dihitung  frekuensi  koleksi  ( cf i )  frekuensi koleksi dari term term ”Informasi”, ”Sistem”, ”Akademik”, dan ”Perancangan.
Kesamaan  antara  dokumen d i dengan dokumen dj dapat  diukur  dengan  fungsi similaritas  (  mengukur  kesamaan)  atau  fungsi jarak  (mengukuran  ketidaksamaan).  Salah  satu fungsi  similaritas  (pengukuran  kesamaan)  antar dokumen  adalah eucledian  distance . Eucledian
distance adalah  perhitungan  jarak  dari  2  buah dokumen,  metode  perhitungan  jarak  kedekatan antar dokumen dihitung dengan nilai jarak dari 2 buah  variable.  Metode ecluedian  distance lebih mudah  dan  efisiensi  dalam  proses. Euclidean Distance ( euclid )  Jarak Euclid adalah  akar  dari jumlah  kuadrat  perbedaan  nilai  untuk  tiap variabel.  Ukuran  jarak  antar  objek  ke- i dengan objek ke- j disimbolkan dengan d ij dan k = 1, 2, 3, ..., . Nilai d ij dapat dihitung dengan persamaan:
𝑑𝑖𝑗 = √∑ (𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 ) 2 𝑝 𝑘=1 (2)
Keterangan: d ij = jarak antar objek ke- i dan objek ke- j p = jumlah variabel cluster x ik = nilai atau data dari objek ke-i pada variabel ke- k x jk = nilai atau data dari objek ke-j pada variabel ke- k
c. Hierarchical Clustering
Penelitian  yang  terkait  dengan  clustering document sudah banyak dilakukan, pada dasarnya  yang  dimaksud  dengan  klastering dokumen  yaitu  proses  mengelompokan  (klaster) dokumen  dengan  mempertimbangkan  kemiripan antar  dokumen  (document  matching),  yaitu antara dokumen    yang  satu  dangan  lainnya  yang ada  di  dalam  satu  klaster  menurut  Ellis,  1996 dalam  penelitian    (Februariyanti  &  Santoso, 2017).    Menurut  (Zhang  et  al.,  2001)  Klastering dokumen  bertujuan  untuk  memisahkan  dokumen dari  dokumen  relevan  dengan  dokumen  yang tidak  relevan.    Disebut  juga  bahwa  dokumen yang  relevan  dengan  kata  kunci  ( quer y)  lebih memiliki kecenderungan mirip ( matching ) antara satu  dokumen  dangan  lainnya  dibandingkan dengan  dokumen  yang  tidak  relevan,  dengan demikian maka dokumen yang memiliki kemiripan  dapat  dikelompokan  dalam  sebuah klaster.
Pembentukan  dari  suatu  klaster  memiliki metode  yang biasanya dikategorikan berdasarkan tipe  dari  klaster  yang  dihasilkan.  Metode pembentukan  klaster  secara  umum  dibagi menjadi  2  (dua)  yaitu  klastering  non  hirarkis ( Non  Hierarchical  Clustering )  dan  metode klastering  hirarkis  ( Hierarchical  Cluastering ).

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Metode  klastering Non  Hierarchical  Cluster ing seringkali  disebut  sebgai  metode  partisi,  yaitu metode klastering dengan cara membagi beberapa data yang meliputi n-obyek kedalam k- klaster  dimana  k  <  n  dan  obyek-obyek  dalam klaster  tidak  saling overlap serta  nilai  k  yang merupakan  klaster  sebelumnya  telah  ditentukan. Salah  satu  contoh  metode  non-hirarkis  dalam klastering  adalah  metode  k-means.  K-means bertujuan  untuk  mengelompokan  suatu  obyek sedemikian  rupa  sehingga  jarak  dokumen  yang satu  dengan  dokumen  yang  lain  atau  jarak masing-masing  obyek  ke  pusat  klaster  dalam suatu klaster tertentu adalah minimum.
Pembentukan  klaster  dokumen  menurut
Salton, 1998 seperti pada penelitian
(Februariyanti & Winarko, 2010) dalam Information  Retrieval (Sistem  Temu  Kembali Informasi)  yang  dimaksud  dengan  metode klastering non hirarkis adalah sebagai berikut :
1. Melakukan  pembandingan  ciri  identifikasi ( identifier) dasri  satu  dokumen  dengan dokumen ainnya dalam suatu koleksi dokumen  serta  mengkelompokkan  dokumen- dokumen  yang  teridentifikasi  memiliki  ciri- ciri yang sama (serupa dalam sebuah klaster.
2. Disetiap  klaster  dokumen  yang  didapatkan, akan  dipilih  suatu centroid yaitu  merupakan salah  satu  dokumen  yang  akan  mewakili dokumen  lainnya  yang  berada  dalam  klaster yang  sama. Centroid adalah  dokumen  yang akan  mewakili klaster dokumen yang merupakan record yang memiliki karakteristik atau ciri-ciri dokumen didalam sebuah klaster.
3. Penelusuran  suatu  dokumen  dilakukan  dalam dua proses yaitu :
a. Dengan  cara  melalukan  perbandingan query pada masing-masing klaster dokumen dengan centroid b. Melakukan pencocokan query pada dokumen  masing-masing  dokumen  yang ada  di  dalam  klaster  yang  paling  sesuai dengan centroidnya.
Sedangkan  untuk  membentuk  klaster dokumen  menggunakan  metode  hirarkis  dalam Sistem  Temu  Kembali  Informasi  adalah  dengan cara :
1. Langkah pertama adalah mengidentifikasi dua buah dokumen, yaitu dokumen yang memiliki kemiripan  paling  tinggi  yang  selanjutnya digabungkan menjadi satu klaster
2. Lengkah kedua adalah melakukan identifikasi dan  menggabungkan  dua  dokumen  yang memiliki  kemiripan  paling  tinggi  berikutnya,
selanjutnya  akan  dijadikan  sebuah  klaster berikutnya  sehingga  semua  dokumen  yang ada  telah  tergabung  dan  terbentuk  sebuah klaster
3. Proses penelusuran dokumen dilakukan dengan  cara  melakukan  pencocokan  query dokumen  dengan  centroid  yang  dipilih. Centroid  adalah  dokumen  yang  dipilih  ayang akan  dijadikan  sebagai  dokumen  parent  dari masing-masing klaster tiap dokumen.
Dokumen  hasil  dari  query  merupakan dokumen  yang  berada  dalam  satu  klaster dengan centroid yang dipilih .
Secara grafik hasil algoritma Hierarchical Clustering secara  grafik  digambarkan  sebagai suatu tree ,  yang  sering  disebut  juga  dengan dendogram.  Secara  grafik tree ini  akan menggambarkan  proses  penggabungan  dari klaster-klaster yang ada, sehingga akan menghasilkan  klaster  dengan  level  yang  lebih tinggi  dari  klaster  sebelumnya.  Cabang-cabang dari tree akan  menyajikan  klaster.  Selanjutnya cabang-cabang  tergabung  dalam  suatu  dode dengan  posisi  node  tersebut    bergabung sepanjang  jarak  yang  mirip  yang  dihitung bersadarkan  similaritas  dokumen  yang  akan menggambarkan  klaster  yang  terjadi.  Gambar  1 berikut diperlihatkan struktur dari dendogram dan diagram tree untuk klaster hirarkhis.

## Gambar 1 Dendogram dan Struktur Pohon dari Hierarchical Clustering
Untuk menentukan kesamaan atau kemiripan dari suatu  dokumen  diukur  dengan  cara  menghitung jarak  antar  dokumen.  Dokumen  akan  dikatakan memiliki  kemiripan  paling  tinggi  jika  dua dokumen  tersebut  memiliki  jarak  paling  kecil, maka  akan  dikelompokan  menjadi  satu  klaster yang  sama.  Sebaliknya  dokumen  akan  dikatakan memiliki  kesamaan  paling  rendah  jika  dua dokumen  tersebut  memiliki  jarak  paling  besar, selanjutnya akan dimasukkan dalam klaster yang berbeda

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## d. Single-Linkage Hierarchical Clustering
Ada  tiga  metode  klaster  hirarkhis,  yaitu  : singel  linkage ,  metode  klastring  yang  akan memberikan  hasil  jika  klaster  dihasilkan  dari penggabungan  berdasarkan  jarak  terdekat  antar anggota  yang  satu  dengan  lainnya, complete linkage , yaitu metode klaster dimana klaster yang terbentuk  merupakan penggabungan  antara anggota-anggota yang memiliki jarak paling jauh dan average  linkage adalah  metode  klaster  yang akan  menggabungkan  jarak  rata-rata  diantara anggota-anggotanya  pada himpunan  klaster  yang akan terbentuk.
Metode s ingle linkage untuk
pembentukkan  klaster  dokumen  oleh  Salton, 1989  dalam  (Irmawati,  2017)    input  untuk algoritma single  linkage adalah  jarak atau  sering disebut  sebagai  kesamaan  (similaritas)  antara pasangan-pasangan  dari  objek-objek.  Klaster akan  terbentuk  dari  entitas  tunggal  dengan  cara menggabungkan  entitas  yang  memiliki  jarak paling  rendah  (pendek)  yang  disebut  sebagai entitas  dengan  memiliki  similaritas  (kemiripan) yang  paling  tinggi.  Pertama-tama  kita  harus menemukan jarak terpendek dalam D = { d ik } dan menggabungkannya  dalam  objek-objek  yang bersesuaian  misalnya, U dan V ,  untuk mendapatkan  klaster  ( UV ).  Untuk  langkah  (3) dari algoritma di atas jarak-jarak antara ( UV ) dan klaster W yang lain dihitung dengan cara :
d( uv ) w = min{ d uw , d vw } (1)
Nilai  dari d UW dan d VW merupakan jarak  paling pendek  diantara  klaster-klaster U dan W serta klaster-klaster dari V dan W.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
a. Obyek Penelitian
Obyek  penelitian  dari  penelitian  ini dokumen  informasi  tweet  yang  ada  pada  akun twitter @unisbank  dari  tanggal  11  Agustus  2018 sampai 17 Juli 2019.

## b. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini :
Strat Crawler Text Prcessing Term Weigthing Clustering Finish Gambar 2. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:

## 1. Proses Crawler
Tahap awal  penelitian adalah  mengumpulkan data  penelitian  dengan  cara  proses  crawler dari  aplikasi  crawling  hasil  penelitian terdahulu  (Zuliarso  &  Mustofa,  2009) (Februariyanti  et  al.,  2010)  untuk  mengambil data dari akun twitter secara otomatis
2. Text Processing
Selanjutnya  setelah  data  didapatkan  akan dilakukan  text  prosesing.  Yaitu  proses pembersihan  data .  Text  processing dimulai dengan  proses  pembentukan  kata  mencadi lowercase. Selanjutnya  dilakukan  proses menghilangkan  tanda  baca  yang  ada  pada dokumen.  Kemudian  dilanjutkan  dengan prosen tokenizing dan stopword removal.
3. Proses Term Weigthing
Dari  dokumen  hasil  dari text  processing dilanjutkan  dengan  proses    term  weigthing, yaitu  proses  pembobotan  dokumen  dengan menggunakan  TF-IDF  dilanjutkan  dengan similaritas dokumen dengan menghitung jarak antar dokumen dengan menggunakan algoritma eucledian distance.
4. Clustering Document
Dari  hasil  perhitungan  similartas  dokumen dilakukan proses klastering dokumen
( clustering  document )  dengan  menggunakan algoritma Hieararchical Agglomerative, serta ditampilkan  hasil  clastering  dalam  diagram dendogram.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Data Set Data  penelitian  ini  diambil  dari  dokumen informasi  tweet  yang  ada  pada  akun  twitter @unisbank  dari  tanggal  11  Agustus  2018  jam 07:29  wib  sampai  17  Juli  2019  jam  06.12  wib dengan  menghasilkan  data  tweet  sejumlah  82 tweet.  Dari  proses  crawler  ternyata  tidak  banyak yang aktif di twitter @unisbank.  Dari penelitian

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
yang  telah  dilakukan  menghasilkan  prototipe aplikasi Crawler. Proses  pengambilan  dokumen tweet  dilakukan  dengan  cara  mendapatkan dokumen  di  twitter  yaitu  berupa data  analytics dengan crawling data twitter.  Hasil  proses crawler  di  twitter  diperlihatkan  pada  gambar  3 dibawah ini:
Gambar 3  Hasil Crowler
Penyimpanan  data  merupakan  tahap selanjutnya  setelah  melakukan  proses  penarikan data  atau  crawling  data  Twitter.  Setelah  proses crawler  selanjutnya  adalah  proses  penyimpana data hasil crawler ke dalam Database (basis data). Basis  Data  yang  digunakan  pada  proses penyimpanan ini  ialah twitterDB.  Proses  crowler pada penelitian ini dilakukan dengan cara update data  secara  otomatis.  Di  twitter  disediakan fasilitas pengambilan data dengan kurun waktu 2 (dua minggu)  yaitu  secara  otomatis  dalam  kurun waktu  2  (dua)  minggu  twitter  akan  melakukan update  data.  Untuk  itu  agar  data  dapat  dianalisis dalam penelitian ini telah dilakukan pengambilan data  secara  otomatis  setiap  2  (dua)  minggu  dan data  akan  tersimpan  di  database  twitter  dalam tabel  tweet  yang  telah  dibuat  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Database Hasil Crawler
Dari  data  hasil  crawler  yang  telah tersimpan di database twitter selanjutnya dilakukan  proses  filtering-folding.  Yaitu  proses proses  pembentukan  dokumen  teks  menjadi lowercase.  Hasil  dari  proses  filtering-folding dapat dilihat pada gambar 5
Gambar 5. Hasil Proses Filtering-Folding
Setelah  dilakukan  proses  pembentukan dokumen teks menjadi lowercase semua
dilanjutkan  dengan  proses  Filtering-Punctuation. Yaitu  proses  pembersihan  dokumen  teks  dari tanda  baca  yang  ada.  Hasil  proses  Filtering- Punctuation  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 6 di bawah ini :
Gambar 6. Hasil Proses Filtering-Punctuation
Dari proses
Filtering-Punctuation dilanjutkan  dengan  proses  tokenizing,  yaitu proses  pemotogan kata  (term).  Proses  tokenizing ini  dilakukan  dengan  cara  memotong  term berdasarkan  spasi,  jika  term  tersebut  dipisahkan oleh  spasi  maka  akan  dianggap  sebuah  term sendiri.    Hasil  prosesn  tokenizing  pada  masing- masing  dokumen  tweet  diperlihatkan  pada gambar 7 di bawah ini :
Gamber 7.  Dokumen Hasil Proses Tokenizing

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Selanjutnya akan dilakukan dengan proses stopword  removal.  Stopword  Removal.  Yaitu proses  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak bermakna  atau  tidak  ada  arti  dari  kata  tersebut. Proses  dilakukan  dengan  cara  mencocokan dokumen  hasil  twitter  yang  telah  dilakukan proses  tokenizing  dengan  mencocokan  teks  yang telah  tersimpan  di  table  stopword  sebagai  term stopword.  Jika  teks  yang  dimakasudkan  sama dengan  kata  dalam  table  stopword  makan  akan dihapus.    Data  hasil  dari  proses  stopword removal seperti terlihat pada gambar 9
Gambar 8. Hasil Proses Stopword Removal
Dokumen  teks  hasil  dari  dari  proses stopword  removal  dan  disimpan  dalam  tabel selanjutnya  akan  dilakukan  analisis  sehingga dihasilkan  dokumen  yang  bersih  dari  noise. Dokumen  yang  sudah  bersih  dari  noise selanjutnya  dapat  digunakan  sebagai  dokumen untuk  uji  coba  dalam  penelitian.  Dokumen  yang telah dihasilkan dan digunakan sebagai informasi akan  lebih  mudah  jika  divisualisasikan  dalam bentuk  peta.  Selanjutnya  proses  penyimpanan harus  dilakukan  secara  langsug  atau  sering disebut  dengan  direct  storing.  Proses  tersebut dilakukan  dikarenakan  data  yang  diambil  dari twitter  merupakan  data  realtime,  sehingga  perlu adanya  sebuah  database  yang  dapat  untuk menyimpan  dokumen  hasil  penarikan  secara langsung (direct storing)

## b. Perhitungan TF-IDF
Metode  TF-IDF  adalah  proses  pemberian bobot  dari  suatu  term  (kata)  dalam  suatu dokumen,  metode  TF-IDF  merupakan  metode
yang  menggabungkan  dua  konsep  untuk  proses pembobotan  dokumen.  Perhitungan  dilakukan dengan  cara  menghitung  frekuensi  kemunculan suatu  kata  (term)  dalam  suatu  dokumen  serta menghitung Inverce  Document  Frequency (IDF) yang  mengandung  kata  yang  dimaksudkan. Frekuensi kemunculan term dalam suatu dokumen  akan  memberikan  informasi  seberapa penting  kata  tersebut  dalam  dokumen  yang dimaksud.  Sedangkan  frekuensi  dari  dokumen yang  mengandung  kata  yang  dimaksud  akan menunjukkan  seberapa  umum  kata  tersebut dalam dokumen yang dimaksud. Dengan demikian  maka  bobot  keterkaitan  antara  suatu kata dan suatu dokumen akan bernilai tinggi jika frekuensi kata tersebut juga bernilai tinggi dalam dokumen  tersebut, serta frekuensi semua dokumen  yang  mengangandung  kata  yang dimaksud  bernilai  rendah  di  kumpulan  dokumen yang  dimasudkan.  Dengan  perhitungan  TF-IDF akan  menghasilkan  perhitungan  yang  dapat dilihat pada tabel 1 di bawah :
Tabel 1. Hasil Perhitungan TF-IDF

## c. Hitung Jarak Euclidean Distance
Kesamaan  antara  dokumen  Di  dengan dokumen  Dj  dapat  diukur  dengan  fungsi similaritas  (  mengukur  kesamaan)  atau  fungsi jarak  (mengukuran  ketidaksamaan).  Salah  satu fungsi  similaritas  (pengukuran  kesamaan)  antar dokumen  adalah  eucledian  distance.  Eucledian distance  adalah  perhitungan  jarak  dari  2  buah dokumen,  metode  perhitungan  jarak  kedekatan antar dokumen dihitung dengan nilai jarak dari 2 buah  variable.  Metode  ecluedian  distance  lebih mudah  dan  efisiensi  dalam  proses.  Hasil perhitungan  jarak  antar  2  (dua)  dokumen  dapat dilihat pada tabel 2 dan table 3 :

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## Tabel 2 Hitung Jarak Dokumen 1
Tabel 3 Hitung Jarak Dokumen 2
Pada  tabel  2  diperlihatkan  perhitungan jarak  dokumen  1  dengan  dokumen  yang  lain, yaitu  dokumen  2,  dokumen  3  dan  seterusnya. Sedangkan tabel 3 diperlihatkan hasil perhitungan  jarak  dokumen  2  dengan  dokumen lainnya  yaitu  dokumen  1,  dokumen  3  dan seterusnya.  Dari  hasil  perhitungan  jarak  pada tabel  2  dan  3  dapat  dibuat  matrik  hasil perhitungan  jarak  antar  dokumen  seperti  terlihat pada tabel 4 dibawah ini :

## Tabel 4 Matrik Jarak Antar Dokumen
Doc1  Doc2  Doc3  Doc4  Doc5  Doc6 1 26 28 34 28 28
2 47 49 55 49 49 3 46 46 52 46 46
4 46 46 46 46 46 5 43 43 43 49 43 6 46 46 46 52 46
d. Hierarchical Clustering
Hierarchical
Clustering merupakan metode  dalam  menganalisis  klaster  dengan  cara membentuk suatu hirarki klaster data (dokumen).
Cara  pembentukkan  kelompok  terdiri  dari  dua metode  yaitu  dengan  metode  Agglomerative (Bottom-Up) dan Devisive (Top-Down) .
Tahapan  di  dalam  algoritma  Agglomerative Hierarchical Clustering adalah sebagai berikut :
1.  Pertama  akan di hitung  Matrik  Jarak  antar dokumen.
2.  Langkah kedua dilakukan penggabungkan dua klaster  paling  dekat  dengan  berdasar  pada parameter kedekatan yang telah ditentukan.
3.   Langkah  ketiga  perbarui  Matrik  Jarak  antar dokumen  yang  akan  digunakan  untuk merepresentasikan  jarak  antara  klaster  yang baru dan klaster yang masih ada.
4.   Selanjutnya ulangi proses ke-2 dan proses ke- 3  sehingga hanya  akan  didaptkan  satu  klaster yang tersisa.
Dari hasil klastering menggunakan metode  hierarchical  agglomerative  dihasilkan klaster  paling  banyak  dengan  jarak  kedekatan (simmilaritas)  dokumen  sebesar  28.  Tabel  hasil klaster  terbanyak  dapat  diperlihatkan  pada  tabel 5.  di bawah ini :

## Tabel 5 Hasil Klaster Terbanyak
A B Ecludien1 doc59 doc1 28 doc66 doc1 28 doc67 doc1 28 doc68 doc1 28 doc69 doc1 28 Dari  matrik  hitung  jarak  dokumen  yang dihasilkan dapat dilakukan klastering menggunakan Hierarchical Agglomerative
Clustering  sehingga  didapkan  hasil  dendogram seperti terlihat pada gambar 10 Klaster terbanyak dihasilkan  dari  dokumen  yang  menggunakan kata-kata Unisbank Semarang.
Gambar 10. Dendogram Hierarchical Agglomerative Clustering.
A B Ecludien doc2 doc1 47
doc3 doc1 46
doc4 doc1 46 doc5 doc1 43 doc6 doc1 46 doc7 doc1 34 doc8 doc1 31
doc9 doc1 46 A B Ecludien
doc1 doc2 26 doc3 doc2 46 doc4 doc2 46 doc5 doc2 43 doc6 doc2 46 doc7 doc2 34 doc8 doc2 31

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No.  1, Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  uji  coba  yang telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  kedekatan  atau  kemiripan  (similaritas  ) dengan  mengukur  jarak  menggunakan  algoritma eucledian distance dihasilkan jarak terdekat antar dokumen yang satu dengan yang lainnya adalah 1 dan  jarak  terjauh  61.  Selanjutnya  dengan menggunakan Hierarchical Clustering
didapatkan  hasil  klastering  paling  banyak  tweet dengan menggunakan kata “Unisbank Semarang” dengan  sejumlah  dokumen  dan  Cluster  yang terbentuk,  belum  mencerminkan  topik  diskusi yang  spesifik  dalam  memanfaatkan  twitter  di akun @unisbank.

## 5. REFERENSI
Coletta, L. F. S., De Silva, N. F. F., Hruschka, E.
R.,  &  Hruschka,  E.  R.  (2014).  Combining classification  and  clustering  for  tweet sentiment  analysis. Proceedings  -  2014 Brazilian Conference on Intelligent
Systems,  BRACIS  2014 , July ,  210–215. https://doi.org/10.1109/BRACIS.2014.46
Februariyanti,  H.,  &  Santoso,  D.  B.  (2017).
Hierarchical Agglomerative Clustering Untuk  Pengelompokan  Skripsi  Mahasiswa. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Aplikasi Komputer , 33–40. https://doi.org/10.1016/0031- 3203(79)90049-9
Februariyanti,  H.,  &  Winarko,  E.  (2010).
Klastering Dokumen
Menggunakan.
Seminar  Nasional  STIKOM  Surabaya . https://media.neliti.com/media/publications /220918-klastering-dokumen- menggunakan-hierarchi.pdf Februariyanti,  H.,  Zuliarso,  E.,  &  Utomo,  S. (2010). Prototipe  Mesin  Pencari  Dokumen
Teks .
XV (2), 115–120. https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/ft
i1/article/view/119 Irmawati,  I.  (2017).  Sistem  Temu  Kembali Informasi  Pada  Dokumen  Dengan  Metode Vector  Space  Model. Jurnal  Ilmiah  FIFO , 9 (1), 74. https://doi.org/10.22441/fifo.v9i1.1444 Nugroho, E. (2011). Perancangan Sistem Deteksi Plagiarisme  Dokumen  Teks  Menggunakan Algoritma  Rabin-Karp (Issue  Januari). http://blog.ub.ac.id/ecoorner/files/2011/03/
Bab12345.pdf Prabawati, R. L., & Dawud. (2019). Karakteristik
Argumentasi  Dalam  Opini  di  Media Online. Basindo , 3 (2), 224–236. http://journal2.um.ac.id/index.php/basindo/ article/view/11586/5015 Susandi, D., & Sholahudin, U. (2016).
Pemanfaatan  Vector  Space  Model  pada Penerapan  Algoritma  Nazief  Adriani  ,
KNN  dan  Fungsi  Similarity  Cosine  untuk Pembobotan IDF dan WIDF pada Prototipe
Sistem  Klasifikasi  Teks  Bahasa  Indonesia.
Jurnal ProTekInfo , 3 (1), 22–29. http://download.garuda.ristekdikti.go.id/arti cle.php?article=822075&val=13339 Tan, A. (2011). Text Mining : The state of the art and the challenges Concept-based. Proceedings of the PAKDD 1999 Workshop On , March , 65–70. http://www.mendeley.com/research/text- mining-state-art-challenges-3/
Zhang, J., Gao, J., Zhou, M., & Wang, J. (2001).
Improving the Effectiveness of Information Retrieval  with  Clustering  and  Fusion. Computational  Linguistics  and  Chinese Language  Processing , 6 (1),  109–125. http://www.aclclp.org.tw/clclp/v6n1/v6n1a 5.pdf
Zuliarso,  E.,  &  Mustofa,  K.  (2009).  Crawling Web berdasarkan Ontology. Jurnal Teknologi  Informasi  DINAMIK , XIV (2),
105–112.
https://repository.ugm.ac.id/32972/1/97- 283-1-SM_(1).pdf