JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 4, Tahun 2021, Halaman 583 - 593 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PENERAPAN TEXT MINING UNTUK MELAKUKAN CLUSTERING DATA TWEET AKUN BLIBLI PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Syiva Multi Fani 1 , Rukun Santoso 2 , Suparti 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro fani.syiva32@gmail.com

## ABSTRACT
Social  media  is  computer-based  technology  that  facilitates  the  sharing  of  ideas,  thoughts,  and  information through the building of virtual networks and communities. Twitter is one of the most popular social media in Indonesia which has 78 million users. Businesses rely heavily on Twitter for advertising. Businesses can use these types of tweet content as a means of advertising to Twitter users by Knowing the types of tweet content that  are  mostly  retweeted  by  their  followers  .  In  this  study,  the  application  of  Text  Mining  to  perform clustering using the K-means clustering method with the best number of clusters obtained from the Silhouette Coefficient method on the @bliblidotcom Twitter tweet data to determine the types of tweet content that are mostly retweeted by @bliblidotcom followers. Tweets with the most retweets and favorites are discount offers and flash sales, so Blibli Indonesia could use this kind of tweet to conduct advertising on social media Twitter because the prize quiz tweets are liked by the @bliblidotcom Twitter account followers.
Keywords : Advertising, Blibli Indonesia, Clustering, K-means, Silhouette Coefficient, Text Mining, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Twitter merupakan salah satu media sosial paling populer di Indonesia.  Berdasarkan laporan Wearesocial Hootsuite pengguna media sosial Twitter di Indonesia mencapai 52% dari jumlah pengguna internet atau mencapai 78 juta pengguna [8].  Pengguna Twitter dapat mengirimkan  pesan  pendek  dengan  140  karakter  yang  disebut  dengan tweet. Twitter memiliki akses yang dinamakan platform API ( Application Programming Interface) untuk memperoleh data dengan cepat dan dalam jumlah yang banyak untuk keperluan analisis [15].
Pelaku bisnis sangat mengandalkan Twitter untuk membantu memasarkan produk atau layanan yang mereka miliki agar dapat dikenal oleh konsumen. Blibli merupakan salah satu pelaku  bisnis  bidang e-commerce di  Indonesia  yang  menggunakan  media  sosial  Twitter sebagai  sarana  untuk  melakukan  periklanan. Username @bliblidotcom  di  Twitter  telah memiliki jumlah followers sebanyak 501,3 ribu orang dan jumlah tweet sebanyak 65,3 ribu tweets. Dengan  menemukan  jenis  konten tweet yang  banyak  dilakukan retweet oleh followers dari Blibli, diharapkan semakin banyak pengguna Twitter yang menjadi konsumen dari Blibli.
Pada penelitian ini dilakukan clustering menggunakan software R. Metode clustering yang  digunakan  adalah metode K-means  clustering untuk  mengelompokkan  data  tekstual berdasarkan kesamaan konten yang dimiliki ke dalam beberapa cluster. Clustering dilakukan pada data jenis konten tweet akun Twitter @bliblidotcom yang disukai oleh followers akun Twitter  @bliblidotcom  berdasarkan  perhitungan  rata-rata  jumlah favorite dan retweet masing-  masing cluster .  Hal  tersebut  dikarenakan  jika  pengguna  Twitter  menyukai  suatu tweet maka kemungkinan yang akan dilakukan pengguna tersebut adalah menekan tombol favorite atau  melakukan retweet .  Hasil clustering data tweet dapat  digunakan  untuk menunjang  kegiatan advertising atau  periklanan  Blibli  pada  media  sosial  Twitter.  Pelaku bisnis dapat memanfaatkan followers akun Twitter mereka sebagai sarana untuk melakukan advertising .  Dengan  menggunakan  perintah retweet dan favorite pada  Twitter, followers dapat menyebarkan tweet yang dibuat oleh pelaku bisnis. Dengan menemukan jenis konten tweet yang banyak disukai oleh followers dari @bliblidotcom, diharapkan semakin banyak pengguna Twitter yang menjadi konsumen dari Blibli Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Text Mining
Text mining adalah proses ekstraksi pola (informasi dan pengetahuan yang berguna) dari sejumlah sumber data melalui identifikasi pola yang menarik. Pada kasus text mining , sumber data adalah kumpulan data tekstual yang tidak terstruktur pada  dokumen [3]. Text mining bertujuan  untuk  menemukan  informasi  yang  tidak  diketahui,  sesuatu  yang  belum diketahui dan belum dapat ditulis [5].

## 2.2 Ekstraksi Tweets
Application  Programming  Interface (API)  berfungsi  sebagai  penghubung  antara sistem  yang  dibangun  dengan  twitter  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  mengekstrak data  dengan  pemrograman.  Untuk  dapat  mengeksraksi tweet dari  Twitter API  diperlukan proses  autentifikasi.  Autentifikasi  adalah  suatu  proses  validasi  atau  pembuktian  terhadap identitas  seorang  pengguna  pada  saat  akan  mengakses  sebuah  system  [9].    Proses autentifikasi pada Twitter API ini menggunakan  API key, API secret key, access token, dan access token secret yang dijadikan sebagai kode akses untuk memasuki sistem tersebut.
2.3 Text Preprocessing
Data tweet yang telah diambil dari sosial media twitter masih merupakan data mentah dengan  karakteristik  teks  memiliki  dimensi  yang  tinggi,  terdapat noise pada  data,  dan terdapat struktur teks yang tidak baik[4]. Dalam text preprocessing dilakukan pengurangan kata-kata tidak penting, tidak mempunyai arti dari database teks atau dokumen, sehingga membuat data lebih terstruktur dan siap untuk diolah [7].
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  [17]  langkah-langkah text  preprocessing adalah sebagai berikut:
1. Case  folding adalah  penyeragaman  bentuk  huruf  atau  mengubah  semua  karakter huruf  besar (uppercase) menjadi  karakter  huruf  kecil (lowercase) pada  dokumen teks.
2. Remove URL  adalah  penghapusan link URL  ( Uniform  Resource  Locator )  yang terdapat pada teks. Tweet yang mengandung kata “http://” merupakan tweet dengan link URL.
3. Unescape HTML adalah penghapusan HTML (HyperText Markup Language) yang menggunakan tanda-tanda tertentu dan menghapus jejak karakter yang bisa dianggap sebagai markup .
4. Remove mention adalah penghapusan mention (penyebutan pengguna lain) pada data tweet perlu dilakukan karena umumnya tidak mengandung informasi yang penting.
5. Remove number adalah penghapusan semua angka yang terdapat pada teks.
6. Remove  punctuation adalah  penghapusan  semua  tanda  baca  selain  alphabet  pada teks.
2.4 Feature Selection
Feature selection merupakan tahapan untuk mengurangi dimensi dari data tekstual sehingga hasil dari data teks memiliki kualitas yang lebih baik[9]. Langkah-langkah yang dilakukan antara lain:
1. Stemming adalah  proses  mentrasformasikan  kata-kata  dalam  dokumen  menjadi  kata akarnya ( root word ) atau kata dasar[1].
2. Stopword adalah sebagian kata dalam suatu korpus  yang muncul dalam jumlah besar dan dianggap tidak penting atau tidak menggambarkan isi dari sebuah kalimat. Contoh dari stopwords adalah kata "yang", "dan", "dari", "ke", "ini", dan sebagainya. Stopword dihilangkan    untuk    mempercepat    proses  pengolahan  data  teks  dan  mendapatkan informasi yang relevan[16].
3. Tokenizing merupakan  proses  pemotongan  teks  berdasarkan  tiap  kata  yang menyusunnya berdasarkan karakter spasi[11].
2.5 Pembobotan Data
Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  adalah  metode  yang digunakan untuk menghitung bobot setiap kata yang telah dianalisis. Model pembobotan TF- IDF  merupakan  metode  yang  mengintegrasikan  model term  frequency (TF)  dan inverse document frequency (IDF). Tahap TF merupakan cara menentukan bobot setiap kata ( term ) pada  suatu  dokumen  berdasarkan  jumlah  kemunculannya  dalam  dokumen  tersebut. Selanjutnya  tahap  IDF  yaitu  pengurangan  dominasi  kata yang  sering  muncul  di  berbagai dokumen. TF-IDF dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut [12]:
𝑊 𝑖,𝑗 = 𝑛 𝑖,𝑗 ∑ 𝑛 𝑖,𝑗 𝑖 . log 2 𝐷 𝑑 𝑖 (1)
Keterangan: 𝑊 𝑗,𝑖 : Pembobotan TF-IDF untuk term ke j pada dokumen ke i.
𝑛 𝑗,𝑖 : Jumlah kemunculan term ke j pada dokumen ke i. ∑ 𝑛 𝑘,𝑖 𝑘 : Jumlah kemunculan seluruh term pada dokumen ke i.
D : Banyaknya dokumen yang dibangkitkan.
𝑑 𝑗 : Banyaknya dokumen yang mengandung term ke j.
2.6 Silhouette Coefficient
Silhouette  coefficient merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  melihat kualitas dan kekuatan cluster , seberapa baik suatu objek ditempatkan dalam suatu cluster . Metode ini merupakan gabungan dari metode cohesion dan separation [6]. Dalam  perhitungan  nilai silhouette  coefficient, terdapat  komponen  yaitu a i dan b i . Komponen a i adalah rata-rata jarak data ke-i terhadap semua data lainnya dalam satu cluster , sedangkan  komponen b i adalah  hasil  perhitungan  rata-rata  jarak  data  ke-i  terhadap semua data lainnya yang tidak dalam satu cluster , kemudian diambil nilai terkecil. Nilai silhouette coefficient berada  pada  rentang  -1  hingga  1.  Semakin  besar  nilai silhouette  coefficient menunjukkan bahwa cluster tersebut merupakan cluster terbaik [6]. Berdasarkan penelitian [6], tahapan  perhitungan silhouette coefficient adalah sebagai berikut :
1. Hitung  rata-rata  jarak  dari  suatu  data  misalkan  i  dengan  semua  data  lain  yang  berada dalam satu cluster ( a i ).
𝑎 𝑖 𝑗 = 1 𝑚 𝑗 −1 ∑ 𝑑(𝑥 𝑖 𝑗 , 𝑥 𝑟 𝑗 ) 𝑚 𝑗 𝑟=1 (2)
2. Hitung rata-rata jarak dari data i tersebut dengan semua data di cluster lain 𝑑 𝑖 𝑗 = 1 𝑚 𝑛 ∑ 𝑑(𝑥 𝑖 𝑗 , 𝑥 𝑟 𝑚𝑗 ) 𝑚 𝑗 𝑟=1 (3)
3. Pengambilan nilai terkecil dari 𝑑 𝑖 𝑗 sebagai nilai 𝑏 𝑖 𝑗
𝑏 𝑖 𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑑 𝑖 𝑗 (4)
4. Penghitungan nilai s ilhouette coefficient data
𝑆 𝑖 𝑗 = 𝑏 𝑖 𝑗 −𝑎 𝑖 𝑗 max {𝑎 𝑖 𝑗 ,𝑏 𝑖 𝑗 } (5)
5. Nilai silhouette coefficient dari sebuah cluster
𝑆 𝑗 = 1 𝑚 𝑗 ∑ 𝑆 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗 𝑖=1 (6)
6. Nilai silhouette coefficient global ditentukan dengan menghitung rata-rata nilai silhouette coefficient semua cluster dengan rumus :
𝑆 𝑔 = 1 𝑘 ∑ 𝑆 𝑗 𝑘 𝑗=1 (7)
Keterangan :
i : indeks data j
: cluster
m j
: banyaknya data dalam cluster j
m n : banyaknya data dalam satu cluster 𝑑(𝑥 𝑖 𝑗 , 𝑥 𝑟 𝑚𝑗 ) : jarak data i pada cluster j dengan data r dalam cluster m j
𝑎 𝑖 𝑗 : rata-rata jarak data ke- i terhadap semua data lainnya dalam satu cluster j 𝑑 𝑖 𝑗 : rata-rata jarak data ke- i terhadap semua data lainnya dalam satu cluster j 𝑏 𝑖 𝑗 : nilai minimum rata-rata jarak data i pada cluster j terhadap semua data di cluster lain
𝑆 𝑖 𝑗
: nilai silhouette coefficient data i pada cluster j
𝑆 𝑗 : nilai silhouette coefficient cluster j 𝑆 𝑔 : nilai silhouette coefficient global
2.6 K-Means Clustering
Analisis cluster digunakan  untuk  mengklasifikasi  obyek  atau  kasus  (responden)  ke dalam kelompok yang relatif homogen yang disebut cluster , obyek atau kasus dalam setiap kelompok cenderung mirip satu sama lain dan tidak sama dengan obyek dari cluster lainnya [13]. K-Means merupakan salah satu metode analisis cluster yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah K cluster yang sudah ditetapkan di awal[18].
Proses  clustering  dimulai  dengan  mengidentifikasi  data  yang  akan  dicluster, 𝑥 𝑖𝑗 (i=1,...,n;  j=1,...,m)  dengan  n  adalah  banyaknya  data  yang  akan  dicluster  dan  m  adalah banyaknya  variabel.  Pada  awal  iterasi,  pusat  setiap  cluster  ditetapkan  secara  bebas, 𝑐 𝑘𝑗 (k=1,...,s;  j=1,...,m)  dengan  k  adalah  banyaknya  cluster.  Kemudian  dihitung  jarak  antara setiap data dengan setiap pusat cluster. Untuk melakukan penghitungan jarak data ke-i (xi) pada pusat cluster ke-k (ck), diberi nama D(x,c), dapat digunakan formula Euclidean, seperti persamaan (8)  yaitu :
𝐷 ( 𝑥, 𝑐 ) =   𝑑 𝑖𝑘 = √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (8)
Suatu data akan menjadi anggota dari cluster ke-k apabila jarak data tersebut ke pusat cluster ke-k bernilai paling kecil jika dibandingkan dengan jarak ke pusat cluster lainnya. Selanjutnya, kelompokkan data-data yang menjadi anggota pada setiap cluster.
Nilai pusat cluster yang baru dapat dihitung dengan cara mencari nilai rata-rata dari data-data yang menjadi anggota pada setiap cluster tersebut, dengan menggunakan rumus pada persamaan (9) sebagai berikut :
𝑐 𝑘𝑗 ̅̅̅ = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑘 𝑛 𝑖=1 𝑝 𝑘𝑗 (9)
dengan 𝑥 𝑖𝑗 𝑘 𝜖 cluster ke-k 𝑝 𝑘𝑗 : banyaknya anggota cluster ke-k dari variabel j (tidak bernilai 0) 𝑐 𝑘𝑗 ̅ : nilai pusat cluster yang baru
Cluster yang  baik  adalah cluster yang  mempunyai  homogenitas  (kesamaan)  yang tinggi antar anggota dalam satu cluster ( within cluster ) dan heterogenitas yang tinggi antar cluster yang satu dengan cluster lainnya ( between cluster ) [10].
2.7 Wordcloud
Word cloud adalah presentasi grafis dari suatu dokumen, biasanya dihasilkan dengan memetakan kata-kata paling umum dari suatu dokumen dalam dua dimensi ruang, dengan frekuensi kata yang ditunjukkan oleh ukuran hurufnya[2].  Konsep pembuatan word cloud yaitu kata-kata  yang memiliki ukuran huruf terbesar merupakan kata yang paling  penting dan banyak[14].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  kualitatif  berupa  1500 tweet dari timeline akun Twitter @bliblidotcom. Data yang diambil merupakan data tweet tanpa replies . Pengambilan data tweet diperoleh dari API (Application Programming Interface ) Twitter yang dilakukan pada tanggal  1 Maret 2020. Data yang diperoleh adalah data pada periode 1 Oktober 2019 sampai 1 Maret 2020.
3.2 Teknik Pengolahan Data
Analisis data pada penelitian ini menggunakan metode text mining dan K-means clustering dengan bantuan software R i386 3.6.2 dan Microsoft Excel 2013. Adapun langkah-langkah analisis data yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Extracting  tweets ,  pengambilan  1500 tweets terbaru  di  media  sosial  Twitter @bliblidotcom  dengan  ketentuan tweets tanpa replies. Data  diakses  melalui  Twitter Application Programming Interface (API).
2. Text  preprocessing ,  data  teks  yang  telah  diambil  diolah  melalui  beberapa  tahap,  yaitu case  folding,  remove URL ,  unescape HTML, remove  mention,  remove  number ,  dan remove punctuation.
3. Feature selection , tahapan untuk mengurangi dimensi dari sebuah data teks sehingga hasil memiliki  kualitas  yang  lebih  baik.  Proses  yang  dilakukan  adalah stemming,  stopword removal dan tokenizing .
4. Pembobotan data teks dengan TF-IDF dalam bentuk term-document matrix
5. Penentuan  jumlah cluster terbaik  yang  dilakukan  berdasarkan  hasil    perhitungan   nilai Silhouette  Coefficient
6. Proses clustering data dengan metode K-Means Clustering
7. Analisis jenis konten tweets pada tiap cluster
8. Interpretasi data dengan word cloud
4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Extracting Tweets
Extracting tweets bertujuan untuk mengumpulan data teks dari aplikasi Twitter dengan menggunakan  Twitter  API.  Untuk  melakukan extracting tweets dibutuhkan  empat  kode akses,  yaitu  API Key, API Secret,  Access  Token,  and  Access  Token  Secret. Kode-kode tersebut diperoleh setelah mendaftarkan akun Twitter pada https://developer.Twitter.com/en/apps .  Pengambilan  5.000  tweets  di  akun  Twitter @bliblidotcom  dengan  ketentuan tweets tanpa replies .  Hasil tweets yang  diperoleh  pada ekstraksi tweets berjumlah 1846 tweets yang kemudian diambil 1500 tweets terbaru untuk dilakukan proses clustering data.

## 4.2 Pre-Processing Data
Proses  ini  merupakan  tahap  pengambilan  data  dan  ekstraksi  data  yang  mengubah format  asli  dan  tidak  terstruktur  menjadi  terstruktur  agar  dapat  diolah  untuk  tahapan berikutnya. Tahapan yang dilakukan diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Case Folding Case folding adalah tahapan mengubah semua huruf besar atau kapital pada data Twitter menjadi  huruf  kecil  semua  ( lowercase )  menggunakan  fungsi  ‘bli.corpus  <- tm_map(bli.corpus,content_transformer(tolower))’.
2. Remove URL
Remove URL  akan  menghapus link URL  ( Uniform  Resource  Locator )  yang  terdapat pada  data Twitter . Link URL  biasanya  mengandung  kata  “http://”. Remove URL dilakukan dengan menggunakan fungsi
‘removeURL <- function(x) gsub("http[^[:space:]]*", "", x)’.

## 3. Unescape HTML
Unescape HTML  dilakukan  untuk  menghapus file HTML  ( Hyper  Text  Markup Language )  yang menggunakan tanda-tanda tertentu dan menghapus jejak karakter yang bisa  dianggap  sebagai markup . Unescape HTML  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi ‘unescapeHTML <- function(x){gsub("[^\x01-\x7F]", "", x)}’.
4. Remove Mention Remove mention dilakukan  untuk  menghilangkan  kata  yang  mengandung  “@”  yang berarti  menyebutkan usename pengguna  Twitter  lain  dengan  menggunakan  fungsi ‘removeMention <- function(x){gsub("@\\w+", "", x)}’.
5. Remove Number
Semua  angka  yang  terdapat  pada  dokumen  teks  akan  dihapus  dengan  menggunakan fungsi ‘bli.corpus <- tm_map(bli.corpus, toSpace, "[[:digit:]]")’.
6. Remove Punctuation Remove punctuation akan menghapus tanda baca yang ada pada data  Twitter. Karena penelitian ini hanya mengklasifikasikan data teks, maka selain karakter alphabet akan dihapus dari data Twitter. Remove punctuation dilakukan dengan menggunakan fungsi ‘bli.corpus <- tm_map(bli10s.corpus, toSpace, "[[:punct:]]")’.
Tabel 1. Hasil Proses Preprocessing Data Tweet ke- Sebelum Preprocessing Data Sesudah Preprocessing Data 1 Heyho!  Masuk  di  bulan  Maret,  Blibli langsung kasi promo buat kamu semua yang suka  main  games!  #KarenaKamuNo1, diskon sampai 65%! Sikats~ heyho    masuk  di  bulan  maret    blibli langsung kasi promo buat kamu semua yang suka main games   karenakamuno diskon sampai      sikats 2 Februari segera berakhir. Siap menyongsong bulan Maret, friends? <U+0001F4AA> februari segera berakhir siap menyongsong bulan maret  friends 3 belanja  di    lebih  mudah  dan  hemat  pakai gopay    khusus  sampai  tanggal      maret blibli fr belanja di  lebih mudah dan hemat pakai gopay    khusus  sampai  tanggal      maret blibli fr 4.3 Feature Selection
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  dimensi  dari  sebuah  data  Twitter  dengan menghapus kata-kata yang tidak relevan sehingga proses pengelompokan lebih efektif dan akurat.
1. Stemming Stemming diperlukan  untuk  memperkecil  jumlah  indeks  yang  berbeda  dari  suatu dokumen dengan cara menghilangkan imbuhan kata yang ada.
2. Stopword Remove stopwords digunakan untuk menghilangkan kata-kata dalam suatu korpus yang muncul  dan  dianggap  tidak  menggambarkan  isi  dari  sebuah  kalimat.  Pemilihan  kata yang  bermakna  dengan  menghilangkan  kata  yang  kurang  penting  dalam  membangun model dapat meningkatkan hasil akurasi sistem klasifikasi. Stopwords yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 773 kata yang diperoleh dari http://www.ranks.nl/stopwords/indonesian . Serta  tambahan stopword sebanyak  1155 kata secara manual dengan menambahkan kata-kata yang tidak penting. Hasil stopword memiliki  beberapa tweet yang  hanya  menyisakan  kata-kata  yang  secara  keseluruhan tidak mempunyai makna tertentu. Tweets ini akan dihilangkan pada tahap pembobotan TF.
3. Tokenizing Proses tokenizing dilakukan untuk memotong teks tiap kata berdasarkan spasi. Tabel 2 merupakan  contoh  proses tokenizing yang  terbentuk  setelah  dilakukan filtering stopwords.
Tabel 2. Proses Tokenizing No Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing 6 sehat    soyjoy      harga  spesial soylution active package sehat soyjoy harga special soylution active package 4.5 Pembobotan Data
Pembobotan kata yang digunakan pada penelitian ini adalah Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pembobotan data akan digunakan untuk membangun model klasifikasi. Data yang digunakan sejumlah 962 data yang telah melalui tahap penghapusan tweet yang hanya memiliki 1-3 kata dan tidak memiliki makna.
Tabel 3. Pembobotan dengan Term Frequency Inverse Document Frequency abadi  absen  acara  accessories Acer acmic  action … zoom Tweet ke-1 0 0 0 0 0 0 0 … 0 Tweet ke-3 0 0 0 0 0 0 0 … 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ Tweet ke-1499 0 0 0 0 0 0 0 … 0

## 4.6 Silhouette Coefficient
Penentuan jumlah cluster terbaik yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode Silhouette  Coefficient dengan  menggunakan  fungsi  ‘fviz_nbclust  (matriks_kata, kmeans,  method  =  " silhouette ",  k.max=10)’.  Perhitungan  nilai Silhouette  Coefficient dilakukan untuk data matriks_kata yang merupakan data pembobotan TF-IDF dengan k = 1 sampai  k  =  10.  Hasil Silhouette  Coefficient ditampilkan  pada  Gambar  1.  Pada  Gambar  1 terlihat bahwa titik tertinggi terdapat pada k=6 yang berarti jumlah cluster terbaik yaitu 6. Hasil perhitungan k terbaik digunakan untuk proses clustering dengan K-means.
Gambar 1. Nilai Silhouette Coefficient pada Jumlah Cluster 1 sampai 10

## 4.7 Analisis Jenis Konten Tweet
Penentuan  jenis  konten  dari  masing-masing cluster  tweet dilakukan  dengan menganalisis  kata  yang  paling  sering  muncul  pada  masing-masing cluster. Kata-kata tersebut akan diambil 10 kata teratas yang paling sering muncul untuk menggambarkan jenis konten tweets pada  setiap cluster. Fungsi  yang  digunakan  untuk  mengurutkan  kata-kata tersebut yaitu ‘p <- sort(colSums(q),decreasing=TRUE)’.
Tabel 4. Hasil Document Term Matrix Pembobotan TF IDF Cluster Kata Paling Sering Muncul Jenis Konten Tweet 1 diskon, produk, histeriasyok, harga, spesial, flash, sale, game, voucher, blogbliblifriends penawaran diskon flash sale untuk voucher game dan produk lainnya 2 jalan, mall, tiket, voucher, weekend, cashback, diskon, gratis, handphone, histeriasyok penawaran-penawaran pada sebuah mall waktu weekend seperti voucher, cashback, dan diskon 3 teman, final, pialapresidenesports, regional, kualifikasi, blibliesports, grand, barat, tanding, timur Turnamen Blibli Esport Championship Indonesia 4 earphone, wireless, beats, kabel, kualitas, aksesoris, canggih, charger, denger, lagu penawaran barang elektronik aksesoris handphone seperti charger dan earphone 5 libur, foto, kamera, diskon, visa, tiket, game, hasil, lensa, produk penawaran produk yang digemari saat liburan seperti kamera, tiket, game dan produk lainnya 6 pasangan, kado, valentine, lagu, diskon, orang, romantis, sayang, bangun, bucin penawaran diskon kado valentine untuk pasangan
Gambar 2, Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7 menunjukkan visualisasi dari jenis konten tweets pada cluster 1, cluster 2, cluster 3, cluster 4, cluster 5, dan cluster 6.
Gambar 2. Word Cloud Cluster 1 Gambar 3. Word Cloud Cluster 2 Gambar 4. Word Cloud Cluster 3
Gambar 5. Word Cloud Cluster 4 Gambar 6. Word Cloud Cluster 5 Gambar 7. Word Cloud Cluster 1
4.8 Analisis Konten yang Disukai Followers Twitter @bliblidotcom Penentuan  konten  yang  disukai  oleh followers akun  Twitter  @bliblidotcom  dapat dilakukan  berdasarkan  perhitungan  rata-rata  jumlah favorite dan retweet masing-  masing cluster .  Perhitungan  rata-rata  jumlah favorite dan retweet untuk  masing-masing  cluster terlihat pada Tabel 5.
Pada  Gambar  8  terlihat  bahwa cluster yang  memiliki  rata-rata favorite dan retweet tertinggi adalah cluster 1 yaitu tweet mengenai penawaran diskon flash sale untuk voucher game dan produk lainnya. Sedangkan cluster yang memiliki rata-rata favorite dan retweet terendah  adalah cluster 1  yaitu tweet mengenai penawaran  barang  elektronik  aksesoris handphone seperti charger dan earphone. Blibli  Indonesia  diharapkan  mampu memanfaatkan konten diskon dan flash sale sebagai sarana periklanan semaksimal mungkin.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Rata-Rata Favorite dan Retweet Cluster Jumlah Favorite Jumlah Retweet Jumlah Tweet Rata-Rata Favorite Rata-Rata Retweet Rata-Rata Total 1 13005 6411 827 15.726 7.752 11.739 2 30 105 15 2 7 4.500 3 123 142 41 3 3.463 3.232 4 15 1 5 3 0.200 1.600 5 230 152 46 5 3.304 4.152 6 196 63 28 7 2.250 4.625
Gambar 8. Grafik Rata-Rata Jumlah Favorite dan Retweet Masing-masing cluster memiliki tweet dengan  jumlah favorite dan retweet paling banyak diantara tweets lain pada cluster tersebut. Tweet tersebut juga memiliki periodenya masing-masing.
Tabel 6. Tweet dengan Jumlah Favorite dan Retweet Paling Banyak pada Tiap Cluster Cluster Tweet ke- Isi Tweet Jumlah Favorite Retweet Tanggal 1 944 Mimin gak nyangka bisa sedeket ini sama EXO. Rasanya Mimin seperti sedang bermimpi <U+0001F634> #EXplOrationinJKT… https://t.co/pH41CiGPSC 4260 23/11/2019 2 917 Daripada memberi amarah ke padatnya jalanan, mendingan mimin bagi-bagi voucher belanja. Pasti mau kan kamu? Coba b… https://t.co/niI9MXiEYH 143 26/11/2019 3 306 Holaaaaa! Selamat siang pejuang Esports! Sekarang aku lagi di Grand Final #PialaPresidenEsports2020 yang berlangsu… https://t.co/TKophjIzhF 19 01/02/2020 4 673 Lagi nge-trend banget nih earphone wireless dan kualitasnya ajib!  Nah, ini nih alasan kenapa earphone wireless dig… https://t.co/kCFyVc1hBe 5 19/12/2019 5 157 Sudah cek jadwal libur lebaran? Segerakan membeli tiket kereta ke kotamu, agar bisa berkumpul bersama orang tua dan… https://t.co/1NLn8GSjga 17 16/02/2020 6 121 Gerimis-gerimis, dengerin lagu iKon. Hari Kamis, harinya diskon! #KarenaKamuNo1  diskon sampai 50% buat yang lagi… https://t.co/4S4i4pjUbi 159 20/02/2020

## 5. KESIMPULAN
Cluster tweet yang  terbentuk  adalah  konten  mengenai  aktivitas  perbelanjaan, penawaran-penawaran pada sebuah mall, Turnamen Blibli Esport Championship Indonesia, penawaran  barang  elektronik  aksesoris handphone, aktivitas  rekreasi,  serta  penawaran diskon kado valentine .
Jumlah  anggota  masing-masing cluster kurang  merata. Cluster 1  memiliki  anggota sebanyak 827,   c luster 2 sebanyak 15, c luster 3 sebanyak 41, c luster 4 sebanyak 5, c luster 5  sebanyak  46,  dan  c luster 6  sebanyak  28. Cluster 1  memiliki  paling  banyak  anggota daripada cluster yang  lain  karena  perbedaan  bobot  yang  cukup  jauh  dan  banyaknya  kata yang sama terdapat pada cluster 1 seperti kata “diskon” dan “promo” yang jumlahnya sangat banyak. Sebagian besar tweet yang ditulis oleh akun @bliblidotcom juga memuat tentang aktivitas perbelanjaan yang termasuk dalam cluster 1. Setiap cluster memiliki  periodenya  masing-masing  sesuai  dengan  isi tweet yang disampaikan oleh @bliblidotcom. Cluster 1 banyak terdapat pada periode bulan Desember 2019, cluster 2  banyak  terdapat  pada  periode  akhir  bulan, cluster 3  berlangsung  dari November  2019  sampai  Februari  2020, cluster 4  banyak  terdapat  pada  Desember  2019, cluster 5  banyak  terdapat  pada  libur  akhir  tahun  Desember  2019,  serta cluster 6  banyak terdapat pada periode Februari 2020.
Strategi yang perlu dilakukan untuk mengolah term kata tersebut agar jumlah anggota cluster lebih  seimbang  adalah  dengan  cara  pemilihan  kata  pada  proses stemming dan stopwords. Kata-kata yang diolah dalam proses tersebut harus lebih teliti. Pengelompokkan nama-nama merk produk menjadi suatu kategori juga diperlukan agar tidak mempengaruhi perbedaan bobot yang terlalu jauh.
Dari pola yang diperoleh dapat diberikan beberapa saran:
1. Jenis  konten  dengan  rata-rata  jumlah retweet dan favorite tertinggi  yaitu  mengenai aktivitas perbelanjaan seperti diskon produk dan flash sale. Blibli dapat memaksimalkan konten berupa diskon dan flash sale untuk lebih menarik minat pembeli dan lebih banyak mendapatkan respon positif.
2. Rata-rata  terendah  jumlah retweet dan favorite yaitu  mengenai  penawaran  barang elektronik  aksesoris handphone ,  Blibli  dapat  menggunakan  konten  penawaran  barang elektronik ini dengan tambahan diskon atau promo-promo produk yang lebih menarik.
3. Jumlah retweet dan favorite Blibli  memiliki  nilai  rata-rata  yang  rendah,  Blibli  dapat meningkatkan  jumlahnya  dengan  menggunakan    konten  seperti  konten  kuis  berhadiah dan giveaway yang  mengharuskan followers menyebarkan tweet tersebut  kepada pengguna lain sebagai syarat mengikuti kuis berhadiah tersebut.
Beberapa  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah menggunakan metode clustering yang lebih efisien serta memiliki kecocokan dengan data yang  relatif homogen . Output yang  lebih  akurat  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan composite tokenization pada proses tokenizing . Pada tahap preprocessing merupakan tahap yang  paling  penting  dan  riskan.  Perhatikan  pemilihan  kata  pada  tahap stopwords dan penggunaan sintaks diperlukan agar mempermudah proses stemming dan mendapatkan hasil yang lebih akurat dan teliti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afuan, L. 2013. Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Porter. Jurnal Telematika, Vol. 6 No. 2.
[2] Castella, Q. & Sutton, C., 2014. Word Storms: Multiples of Word Clouds for Visual Comparison  of  Documents.  Seoul,  International  Conference  on  World  Wide  Web, Vol. 1.
[3] Feldman, R dan Sanger, J. 2007. The Text Mining Handbook. New York: Cambridge University Press.
[4] Go,  A.,  Bhayani,  R.,  dan  Huang,  L.  2009.  Twitter  Sentiment  Classiﬁcation  using Distant Supervision. Stanford: Stanford University.
[5] Gupta,  V  dan  Lehal,  G.  S.  2009.  A  Survey  of  Text  Mining  Techniques  and Applications. Jurnal Emerging Technologies in Web Intelligence Vol.1, No.1: Hal 60- 7.
[6] Handoyo,  R.,  Mangkudjaja,  R.,  &  Nasution,  S.  M.  2014.  Perbandingan  Metode Clustering menggunakan Metode Single Linkage dan K-means pada Pengelompokan Dokumen. Jurnal Sifo Mikroskil, Vol. 15, No.2, Hal: 73-82.
[7] Harjanta,  A.  J.  T.  2015.  Preprocessing  Text  untuk  Meminimalisir  Kata  yang  Tidak Berarti dalam Proses Text Mining. Jurnal Informatika UPGRIS Vol. 1.
[8] Hootsuite.  2020.  Local  Insights.  https://datareportal.com/reports/digital-2020- indonesia. Diakses: 13 April 2020.
[9] Indraloka,  D.  S.  dan  Santosa,  B.  2017.  Penerapan  Text  Mining  untuk  Melakukan Clustering  Data  Tweet  Shopee  Indonesia.  Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS,  Vol.  6,  No.2: 2337-3520.
[10] Laeli, S. 2014. Analisis Cluster dengan Average Linkage Method and Ward's Method untuk  Data  Responden  Nasabah  Asuransi  Jiwa  Unit  Link.  Yogyakarta:  Universitas Negeri Yogyakarta.
[11] Nurhuda,  F.,  Sihwi,  S.  W.,  dan  Doewes,  A.  2013.  Analisis  Sentimen  Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal IT SMART, Vol. 2, No. 2, Hal: 35-42.
[12] Salton,  G.  dan  Buckley,  C.  1988.  Term-Weighting  Approaches  in  Automatic  Text Retrieval. Jurnal Information Processing and Management Vol.24, No. 5, Hal: 512- 523.
[13] Supranto, 2004. Analisis Multivariat Arti dan Interpretasi. Jakarta: PT. Rineka Cipta.
[14] Tessem, B., Bjornestad, S., Chen, W. & Nyre, L., 2015. Word Cloud Visualization of Locative Information. Journal of Location Based Services, Hal. 254-272.
[15] Twitter. 2020. Tentang Twitter. www.twitter.com. Diakses: 14 April 2020.
[16] Utomo,  M.  S.  2015.  Stopword  Dinamis  dengan  Pendekatan  Statistik.  Jurnal Informatika Upgris, Vol. 1, No. 2.
[17] Wahid,  D.  H.  dan  Azhari.  2016.  Peringkasan  Sentimen  Esktraktif  di  Twitter Menggunakan  Hybrid  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity.  Indonesian  Journal  of Computing and Cybernetics Systems (IJCCS), Vol. 10 , No. 2, Hal: 207-218.
[18] Wu, X. dan Kumar, V. 2009. The Top Ten Algorithms in Data Mining. USA: Chapman and Hall/CRC.