## CLUSTERING USER SENTIMENT TRANSPORTASI ONLINE GOJEK DAN GRAB DENGAN METODE K-MEANS

## Abstract
[Clustering User Sentiments of Online Transportation Gojek and Grab Using the K-Means Method] As an online transport service, people often talk about it by giving their opinions through various social media, one of which is Google Play, the opinions the public gives about online transport services also vary. Users give reviews of the application, of course users will choose applications that have good reviews. However, monitoring reviews from the general public is not easy because there are so many to process that researchers want to get precise and accurate information from Gojek and Grab user reviews using clustering techniques, namely the K-means method using the rapidminer application. The test results of the two applications can be concluded that Gojek and Grab get ratings that are not so different with a distance of 0.548 centroid, the acquisition of ratings of Grab is better ratings, Classiﬁcation using K-Means method provides a solution to the problem of sentiment analysis in user ratings of online transport applications.
Keywords: Online Transportation; Google Play; Clustering; K-means; RapidMiner.

## Abstrak
Sebagai  layanan  transportasi  online,  masyarakat  sering  membicarakannya  dengan  memberikan  pendapatnya melalui berbagai media sosial, salah satunya Google Play opini yang diberikan oleh masyarakat terhadap layanan trasportasi online juga beragam. Pengguna memberikan ulasan mengenai aplikasi tersebut, tentunya pengguna akan memilih aplikasi yang memiliki ulasan yang baik. Namun memantau dari ulasan masyarakat umum tidaklah mudah, karena jumlahnya sangat banyak untuk diolah sehingga peneliti ingin mendapat informasi yang tepat dan akurat  dari  ulasan  user  Gojek  dan  Grab  menggunakan  teknik  clustering  yaitu  dengan  metode  K-means menggunakan aplikasi rapidminer. Hasil pengujian dari kedua aplikasi tersebut dapat di simpulkan bahwa gojek dan grab mendapatkan ulasan yang tidak begitu berbeda jauh dengan jarak 0.548 centroid, perolehan rating dari Grab  lebih  baik  ulasannya,  Klasisfikasi  menggunakan  metode  K-Means  memberikan  solusi  terhadap permasalahan analisis sentimen dalam ulasan pengguna aplikasi Transportasi online.
Kata Kunci: Trasportasi online; Google Play; Clustering; K-means; RapidMiner.

## 1. Pendahuluan
Dunia transportasi telah mengalami transformasi besar dengan munculnya platform Online (Silalahi, Handayani, and Munajat 2017). Di tengah hiruk pikuk pusat kota di Indonesia, maraknya layanan transportasi online seperti Gojek  dan  Grab  telah  mengubah  cara  orang  berpindah  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain  (Aziah  et  al.  2018). Platform ini tidak hanya merevolusi kenyamanan perjalanan, tetapi juga mendorong peningkatan sentimen yang dihasilkan dan dibagikan pengguna melalui berbagai saluran digital(Nazuah et al. 2023). Untuk mendapatkan wawasan dari kumpulan data sentimen ini, diperlukan metode analitik canggih seperti pengelompokan K-Means (Faktor  et  al.  2022a),  yang  memberikan  pendekatan  terstruktur  untuk  klasifikasi  dan  pemahaman  sentimen, kontak kolektif pengguna.
Ulasan pengguna adalah sumber informasi yang tak ternilai, termasuk opini, pengalaman, dan preferensi pribadi. Sentimen ini dapat berkisar dari dukungan positif hingga umpan balik kritis, termasuk elemen kualitas layanan, keterjangkauan, keandalan, dan pengalaman pengguna(Hilabi et al. 2019). Di bidang layanan transportasi online, penting  untuk  memahami  psikologi  pengguna  sehingga  platform  ini  dapat  meningkatkan  penawaran  mereka,
Dyno Syaiful Annam 1)* , Agustia Hananto 2) , Fitria Nurapriani 3) , Tukino 4)
1,2,3,4) Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang e-mail : si19.dynoannam@mhs.ubpkarawang.ac.id 1)* , agustia.hananto@ubpkarawang.ac.id 2) fitria.apriani@ubpkarawang.ac.id 3) , tukino@ubpkarawang.ac.id 4)
menyelesaikan  masalah,  dan  pada  akhirnya  menyempurnakan  strategi  layanan  mereka  (Bisnis  Berbasis  E- Commerce,  Huda,  and  Priyatna  2019).  Di  sinilah  metode  pengelompokan  seperti  K-Means  masuk,  yang memungkinkan  untuk  mengidentifikasi  data  pengguna  yang  berbeda  di  ulasan  grab  dan  gojek  dari  google playstore (Ratna Sari et al. 2020).
K-Means adalah algoritme pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang kuat untuk mengelompokkan titik data serupa ke dalam grup berdasarkan kelompok (Anon n.d.) (Faktor et al. 2022b). Diterapkan pada bidang analisis sentimen pengguna, K-Means dapat secara otomatis mengklasifikasikan sentimen yang diungkapkan dalam teks, mengklasifikasikannya  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda  (Masruroh  and  Herdiana  2021)  (Informasi  and AKAKOM Yogyakarta 2016). Dengan mengukur emosi teks dan mengelompokkannya berdasarkan pola dasar (Djaka Permana et al. 2023), K-Means memberikan pendekatan terstruktur untuk memahami sifat dari berbagai lapisan  emosi  pengguna.  Pendekatan  ini  memungkinkan  platform  seperti  Gojek  dan  Grab  untuk  memahami perbedaan pendapat pengguna tentang kualitas layanan (Khaerudin and Zaenuddin 2022)(Shofa Shofiah Hilabi and Priati 2018).
Implementasi K-Means clustering untuk analisis sentimen pengguna dalam konteks layanan transportasi online Gojek  dan  Grab  dapat  memberikan  berbagai  insight(April  Lia  Hananto  and  Bayu  Priyatna  n.d.).  Dengan memahami  kelompok  sentimen,  platform  dapat  mengidentifikasi  area  keunggulan  dan  area  untuk  perbaikan. Misalnya, kelompok sentimen yang secara konsisten memuji keandalan pengemudi mungkin menyoroti jaringan pengemudi platform yang kuat (Sokat et al. 2020), sementara kelompok yang menyatakan keprihatinan tentang transparansi tarif mungkin menyoroti aspek yang perlu mendapat perhatian khusus. Informasi ini memungkinkan pengambilan keputusan yang terinformasi, memungkinkan peningkatan yang ditargetkan berdasarkan preferensi dan minat pengguna (Lia Hananto et al. 2021).
Dalam dunia transportasi online yang berkembang pesat, sentimen pengguna memainkan peran penting dalam membentuk kualitas layanan dan kepuasan pelanggan. Metode pengelompokan K-Means berfungsi sebagai alat yang  kuat  untuk  menjelajahi  sejumlah  besar  data  sentimen  yang  dihasilkan  pengguna.  Melalui  kategorisasi sistematis  sentimen,  platform  seperti  Gojek  dan  Grab  dapat  mengungkap  wawasan  yang  dapat diimplementasikan  untuk  meningkatkan  layanan(Priyatna  et  al.  2020),  akhirnya  meningkatkan  pengalaman pengguna.  Saat  platform-platform  ini  terus  bersaing  untuk  loyalitas  pengguna,  memanfaatkan  potensi pengelompokan  K-Means  menawarkan  keuntungan  strategis  dalam  memahami  dan  memenuhi  harapan pengguna dengan efektif (Kadir 2006).

## 2. Metode
Sumber  text  yang  digunakan  penulis  didapatkan  berdasarkan  ulasan  pengguna  yang  di  dapat  di  google  play menggunakan collab.research.google.com, dari dua aplikasi tersebut data yang diambil berjumlah 600 data yang yang masing-masing aplikasi terdapat 300 data(Apriliani et al. 2020).
Data yang sudah diambil selanjutnya dilakukan pengujian dengan metode yang akan digunakan berikut adalah rinciannya :
A. Pengumpulan data
Data dikumpulkan dalam bentuk .txt kemudian text yang sudah di ambil di simpan dengan dua klasifikasi yaitu sentiment gojek dan sentiment grab yang masing-masing berisi 300 data.
Tabel 1. Ulasan Aplikasi Grab dan Gojek
No
Ulasan Gojek
Ulasan Grab 1 Sebenarnya  untuk  ukuran  aplikasi  sudah  bagus,  tapi saya  sedikit  menyayangkan  terkadang  voucher  yang tersedia tidak sesuai dengan fitur apa yang sering saya pakai.  Jika  memungkinkan  voucher  yang  ditawarkan sesuai dengan fitur apa yang sering kostumer gunakan
Sumpah sih grab sekarang nyebelin banget , pertama  map  yg  ga  akurat  alias  ngaco  ,  ini gimana  sih  tolong  perbaikin  map  nya  ya  , kedua  promo  gabisa dipake  nyebelin banget :)
2 Proses  menunggu  driver  sangat  lama,  sehingga  saya ketinggalan  bis  untuk  perjalanan  ,  berbeda  sekali dengan aplikasi sebelah. Tolong di perbaiki perjalanan pertama malah di bikin kapok
Lebih  murah  sih  dan  banyak  promo.  Cuma, kadang  satu  driver  ditumpuk  beberapa orderan.  Harusnya  makanan  cepet  nyampe, jadinya  harus  nunggu  orderan  yg  lain,  ya meskipun  satu  tempat.  Cuma  beli  bubur biasanya 15 menit udah nyampe, tapi akibat sistem  seperti itu jadi sejam  itu sangat amat menjengkelkan. Mengecewakan, tolong diperbaiki.
3 Promonya udh beda sm sebelum2nya, skrg lbh mahal, biasanya sering transaksi skrg udh males. G udah deh
Please  grab,  kerjasama dg google  maps  lagi dong  agar  titik  jemput  dan  antar  tepat  dan
pake BA artis luar, biaya mahal malah bikin pelanggan bnyk  yg  kabur,  toh  sblm2nya  jg  oke2  aja,  liat ulasannya jg skrg tambah jelek mudah.  Dulu  enak,  skrg  syulit.  Jadi  sering pakai app sebelah utk kirim2 4 Gojek  adalah  aplikasi  sangat  membantu  memberi pelayanan  masyarakat.  Masyarakat  lbh  terbantu  u penuhi kebutuhan. Aplikasi ini sepertinya sdh menjadi kewajiban dimiliki oleh bnyk serta setiap orang. Saran kami agar aplikasi ini menjaga kewajaran harga tarif. Harga  skrg,  hemat  sy  relatif  tinggi  atau  diatas kewajaran.  Ini  yg  sy  rasakan  saat  pesan  makanan gojek. Tks Harga tarif relatif tinggi, membuka peluang kompetitor masuk dan mencoba serta pindah aplikasi lain. mudah  di  fahami  semua  fitur  yg  ada  di aplikasinya,sangat mudah menggunakannya, dan lebih banyak dapat voucher diskon untuk pengguna pertamanya 5 Saya senang menggunakan langganan gofood karena lebih  murah.  Tapi  semenjak  update  terbaru  ternyata tidak  bisa  menggunakan  2  voucher  lagi.  Mohon dikembalikan fitur itu Bagus,  sebagai  pengguna  grabmart  saya kesulitan dengan struk yg tidak bisa di print, kadang  1  orderan  ada  30  item  lebih,  ribet sekali  menyiapkan  itemnya  harus  scroll down/up. Kalau bisa print kan enak, tinggal dicentang mana yg sudah di siapkan mana yg belum,  mempercepat  waktu  tunggu  driver juga mengurangi resiko item yg tidak masuk kantong.
B. Pemilihan data
Proses ini bertujuan untuk menseleksi data yang akan dipakai, data yang sudah di pisahkan di aplikasi exel di pindahkan ke aplikasi Rapid Miner. data yang digunakan yaitu data score berdasarkan dari pemberian bintang pengguna kepada aplikasi.
Gambar 1. Proses pemilihan data
C. Proses Data
Setelah  data  selesai  melakukan  proses  pemilihan,  selanjutnya  melakukan  proses  data.  Data  diproses  dengan metode yang di usulkan yaitu K-Means menggunakan aplikasi Rapid Miner.
D. Algoritma K-Means Melewati proses ini K-means yaitu suatu tahapan pengelompokan data yang menghasilkan beberapa kluster.
Gambar 2. Alur Algoritma K-means

## 3. Hasil dan Pembahasan
Kumpulan ulasan dalam menguji data di ambil dari google play.com menggunakan collab.research.google.com. Pengujian data dilakukan dengan menggunakan 600 ulasan yang didapat dibagi menjadi (300 ulasan aplikasi gojek dan 300 ulasan aplikasi grab) kemudian dari ulasan tersebut diambil data rating yang diberikan penguna, Selanjutnya melakukan proses pengolahan data untuk menetukan hasil perbandingan dari kedua aplikasi tersebut menggunakan metode K-Means. Berikut akan dipaparkan hasil yang lebih lengkap dari yang di dapat. Proses berikut yaitu tahap pengolahan data:
A. Pengumpulan Data Masing-masing data ulasan yang akan digunakan menggunakan data dari rating dengan poin ( bintang 1,2,3,4 dan 5) disatukan dalam satu folder.
B. Pengolahan Data
Data yang sudah di kelompokan dimasukan ke dalam aplikasi Rapidminer untuk melakukan proses selanjutnya, Dalam proses Rapidminer yang dilakukan pertama kali ialah import data yang sudah diolah sebelumnya berupa rating angka bintang yang diperoleh dari kedua aplikasi yang masing 300 data.

## C. Perhitungan K-Means
Pada  metode  K-Means  ini  kita  mendapatkan  hasil  yang  berupa  grafik  dimana  dari  hasil  kedua  aplikasi  yaitu gojek dan grab yang perbandingannya tidak terlalu jauh dan kita mendapatkan hasil bahwa aplikasi grab lebih unggul berdasarkan rating yang diberikan pengguna sebelumnya dari pada aplikasi gojek.
[(𝑥, 𝑦), (𝑎, 𝑏)] = √(𝑥 − 𝑎) 2 + (𝑦 − 𝑏) 2 (1)

## D. Analisis Pengujian K-Means
Data  yang  digunakan  sudah melewati  tahap  pengolahan,  kemudian  data  berhasil  di  import  ke  dalam  aplikasi pengujian  yaitu  rapidminer,  didalam  aplikasi  rapidminer  yang  pertama  dilakukan  yaitu  memasukan  data  ke dalam  proses,  kedua  yang  dimasukan  kedalam  proses  yaitu  operator  K-Means  didalam  operator  K-Means menggunakan  setingan  5  kluster  dan  max  runs  10.  Ketiga  operator  yang  dimasukan    yaitu    performance classification, yang bertujuan mengevaluasi kinerja teknik clustering berdasarkan sentroid. Lalu didapatkan hasil kriteria kluster.
Gamabar 4. Pengujian Data
Bila data dan semua proses sudah dimasukan semua kedalam proses tahap selanjutnya yaitu menjalankan proses dan berikut hasil dari data yang sudah di proses:
Gambar 5. Proses Pengujian
Dari gambar statistik di atas terlihat average keseluruhan dari Gojek 2.073 dan Grab 2.013, data Grab sendiri memiliki average lebih kecil. Di bawah merupakan hasil dari perhitungan kedua aplikasi yang berupa diagram histogram,untuk Gojek yang berwarna biru dan Grab berwarna hijau.
Gambar 6. Hasil Peritungan Dari Kedua Aplikasi
Gambar 7. Hasil Performance Dari Lima Klaster
Gambar  di  atas  merupakan  centroid  dari  lima  kluster  yang  masing-masing  kluster  memiliki  jarak  tersendiri, kluster_0 0.396, kluster_1 0.438, kluster_2 532, kluster_3 0.897, kluster_4 0.911.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penjelasan pada pengolahan data perbandingan aplikasi Gojek dan Grab, ada beberapa hasil pertama data statistik memiliki average data Gojek 2.073 dan Grab 2.013, kedua hasil diagram histogram memiliki hasil Grab lebih unggul dalam penilaian ,ketiga hasil data performance tiap kluster Memiliki average kluster_0 0.396, kluster_1 0.438, kluster_2 532, kluster_3 0.897, kluster_4 0.911, keempat hasil keseluruhan pada data gojek dan grab  yaitu  0.548  centroid  perolehan  rating  grab  lebih  ungul  dibandingkan  dengan  gojek,Dengan  ini  aplikasi Gojek dan Grab terus meningkatkan pengalaman pengguna dan terus bersaing untuk memenuhi harapan user, dan bisa disimpulkan untuk yang baru akan menggunakan jasa transportasi online bisa mengunduh aplikasi grab.

## Daftar Pustaka
Anon. n.d. “255-Article Text-712-1-10-20230218.”
April  Lia  Hananto,  and  Bayu  Priyatna.  n.d.  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  INFORMASI  HARGA PRODUK PANGAN DAN SEMBAKO DI PASAR KAB. KARAWANG.”
Apriliani, Alma, Muhammad Budhiluhoer, Asep Jamaludin, and Kamal Prihandani. 2020. Systematic Literature Review Kepuasan Pelanggan Terhadap Jasa Transportasi Online . Vol. 2.
Aziah, Ayu, ) Popon, Rabia Adawia, and Cara Sitasi. 2018. “Analisis Perkembangan Industri Transportasi Online Di  Era  Inovasi  Disruptif  (Studi  Kasus  PT  Gojek  Indonesia).” Cakrawala 18(2):149–56.  doi: 10.31294/jc.v18i2.
Bisnis  Berbasis  E-Commerce,  Pengembangan,  Baenil  Huda,  and  Bayu  Priyatna.  2019. Penggunaan  Aplikasi Content Manajement System (CMS) Untuk . Vol. 1.
Djaka  Permana,  Muhamad,  April  Lia  Hananto,  Elfina  Novalia,  Baenil  Huda,  and  Tukino  Paryono.  2023. “Klasterisasi  Data  Jamaah  Umrah  Pada  Tanurmutmainah  Tour  Menggunakan  Algoritma  K-Means.” Jurnal KomtekInfo 15–20. doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.332.
Faktor, Analisis, Yang Mempengaruhi, Penumpang Angkutan, Umum Beralih, Ke Transportasi, Online Go-Jek, Muhammad Ilyas Sahputra, Agung Triayudi, and Albaar Rubhasy. 2022a. “Metode K-Means Clustering.” Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi) 6(1):2022. doi: 10.35870/jti.
Faktor, Analisis, Yang Mempengaruhi, Penumpang Angkutan, Umum Beralih, Ke Transportasi, Online Go-Jek, Muhammad Ilyas Sahputra, Agung Triayudi, and Albaar Rubhasy. 2022b. “Metode K-Means Clustering.”
Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi) 6(1):2022. doi: 10.35870/jti.
Hilabi, Shofa Shofia, Universitas Buana, Perjuangan Karawang, and Baenil Huda. 2019. TechnoXplore Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi . Vol. 4.
Informasi,  Sistem,  and  Stmik  AKAKOM  Yogyakarta.  2016. KLASIFIKASI  DATA  MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK MENUNJANG PEMILIHAN STRATEGI PEMASARAN Totok Suprawoto . Vol. 1.
Kadir,  Abdul.  2006. TRANSPORTASI:  PERAN  DAN  DAMPAKNYA  DALAM  PERTUMBUHAN  EKONOMI NASIONAL .
Khaerudin,  Muhammad,  and  Imam  Zaenuddin.  2022. Prediksi  Barang  Sering  Dan  Jarang  Terjual  Dengan Menggunakan Algorithma K-Mean Clustering (Studi Kasus Toko Bina Mulia) . Vol. 3.
Lia Hananto, April, Sarina Sulaiman, Sigit Widiyanto, and Aviv Yuniar Rahman. 2021. “Evaluation Comparison of  Wave  Amount  Measurement  Results  in  Brass-Plated  Tire  Steel  Cord  Using  RMSE  and  Cosine Similarity.” Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer  Science 22(1):207.  doi: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp207-214.
Masruroh,  Siti,  and  Daryanto  Herdiana.  2021.  “Applying  the  Prototype  Model  into  the  Electronic  Reporting System  for  the  Elementary  School  Student  Base  on  Android.” Buana  Information  Technology  and Computer Sciences (BIT and CS) 2(1).
Nazuah, Silvana, Shofa Shofia Hilabi, Agustia Hananto, Baenil Huda, Prodi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, and Universitas Buana Perjuangan Karawang. 2023. “Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Indonesia  Seleksi  Penerimaan  Beasiswa  Dengan  Metode  K-Means  Clustering  Menggunakan  Orange Selection of Scholarship Recipients Using the K-Means Clustering Method Using Orange.” 8(1):18–27. doi: 10.32528/justindo.v8i1.212.
Priyatna, Bayu, April Lia Hananto, Muhammad Nova, Program Studi Sistem Informasi, and Universitas Buana Perjuangan Karawang. 2020. Application of UAT (User Acceptance Test) Evaluation Model in Minggon E-Meeting Software Development . Vol. 2.
Ratna Sari, Yunita, Arby Sudewa, Diah Ayu Lestari, and Tri Ika Jaya. 2020. PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS  UNTUK  CLUSTERING  DATA  KEMISKINAN  PROVINSI  BANTEN  MENGGUNAKAN RAPIDMINER . Vol. 5.
Shofa  Shofiah  Hilabi,  S.  Kom,M.  Kom,  and  S.  Kom,M.  Kom  Priati.  2018.  “ANALISIS  KEPUASAN PENGGUNA  TERHADAP  LAYANAN  APLIKASI  MEDIA  SOSIAL  WhatsAppMOBILE  ONLINE.” Buana Ilmu 3:122–36.
Silalahi,  Shilvia  L.  Br,  Putu  W.  Handayani,  and  Qorib  Munajat.  2017.  “Service  Quality  Analysis  for  Online Transportation Services: Case Study of GO-JEK.” Pp. 487–95 in Procedia Computer Science . Vol. 124. Elsevier B.V.
Sokat, Cipta Ibnu, Baenil Huda, Siti Masruroh, and Usup Supendi. 2020. “Seminar Nasional Hasil Riset Prefix- RTR  APLIKASI  LAYANAN  PUBLIK  BERBASIS  ANDROID  PADA  KANTOR  KELURAHAN KABUPATEN KARAWANG.”