## Implementasi Metode Improved K-Means dengan Algoritma Dbscan untuk Pengelompokan Film
Annisa Ayunda Permata Sari 1 , Muhammad Muhajir 2
1 Universitas Islam Indonesia, 16611007@students.uii.ac.id
2 Universitas Islam Indonesia, mmuhajir@uii.ac.id
Abstract.  The  Indonesian  film  industry  continues  to  experience  an  increase  seen from the number of films that appear in theaters today with a box office increase of 28  percent  each  year  in  the  past  four  years.  Internet  Movie  Database  (IMDb)  is  a website that provides information about films around the world, including the people involved  in  it  from  actors,  directors,  writers  to  makeup  artists  and  soundtracks.  In this case the researcher wants to conduct research on the characteristics of the film and the factors that make a film to be included in the IMDb Top 250. The data used in  this  study  uses  scraped  data  from  the  website.  The  method  used  is  a  non- hierarchical  clustering  method,  namely  kmeans  and  Dbscan.  Where  the  Dbscan algorithm  is  used  to  determine  the  optimum  number  of  clusters  then  proceed  by grouping data based on centroids with k-means algorithm. From the analysis it was found that the factors that could influence a film included in the IMDB Top 250 were duration,  number  of  votes,  and  films  directed  by  Rajkumar  Hirani  and  the  optimal number of clusters using Dbscan algorithm obtained six clusters. With the improved k-means algorithm, the accuracy value for the cluster results is 87.2%.
Keywords: Movie, Imdb, Kmeans, Dbscan
Abstrak. Industri  perfilman  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan  dilihat  dari banyaknya film-film yang muncul di bioskop saat ini dengan peningkatan box office sebesar 28 persen setiap tahun nya dalam kurun waktu empat tahun terakhir . Internet Movie  Database (IMDb)  adalah  situs  web  yang  menyediakan  informasi  mengenai film dari seluruh dunia, termasuk orang-orang yang terlibat di dalamnya mulai dari aktor/aktris, sutradara, penulis sampai penata rias dan soundtrack. IMDb merupakan sumber  informasi  paling  populer  dan  terpercaya  baik  untuk  film,  TV,  dan  konten selebritas  lain.  Dalam  hal  ini  peneliti  ingin  melakukan  penelitian  mengenai karakteristik  film  dan  faktor yang  membuat  sebuah  film  dapat  masuk  dalam  IMDb Top 250. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data hasil scraping dari  website. Metode  yang  digunakan  adalah  metode  pengelompokan cluster  non- hierarki, yaitu kmeans dan Dbscan .  Dimana  algoritma Dbscan digunakan  untuk menentukan jumlah cluster optimum kemudian dilanjutkan dengan mengelompokkan  data  berdasarkan centroid dengan  algoritma k-means .  Dari  hasil analisis  diperoleh  bahwa  faktor  yang  dapat  memengaruhi  suatu  film  masuk  dalam IMDB  Top  250  adalah  durasi,  jumlah  votes,  dan  film  yang  disutradarai  oleh Rajkumar Hirani dan untuk jumlah cluster optimal menggunakan algoritma Dbscan diperoleh  enam cluster. Dengan  algoritma improved  k-means didapatkan  nilai akurasi untuk hasil cluster sebesar 87.2%.
Kata Kunci: Film, IMDb, K-Means, Dbscan

## 1  Latar Belakang
Dunia  perfilman  memiliki  kisah  perjalanan  yang  cukup  panjang,  mulai  dari film  bisu  dan  tidak  berwarna  hingga  saat  ini  telah  menjadi  film  yang  kaya  akan efek  dan  dapat  dengan  mudah  ditemukan  di  dunia  hiburan.  Hal  ini  tidak  lepas pada  Industri  perfilman  Indonesia,  dimana  dalam  kurun  4  tahun  terakhir mengalami  peningkatan  28%  setiap  tahunnya.  Menurut  [1]  data  yang  ada mencatat  bahwa  Indonesia  menjadi  negara  Asia  Pasifik  dengan  perkembangan paling  signifikan.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  pasar  film  Indonesia  mempunyai potensi yang layak untuk dapat bersaing dengan film luar lainnya. Sehingga perlu diamati  bagaimana  perkembangan  film-film  dari  berbagai  penjuru  dunia  yang banyak  disukai  saat  ini.  Salah  satu  media  komunikasi  antara  pembuat  dan penikmat film adalah internet. IMDb merupakan sumber informasi paling populer dan  terpercaya  baik  untuk  film,  TV,  dan  konten  selebritas  lain  [2].  Diketahui jumlah  pengunjung  harian  IMDb  mencapai  40.3  juta  pengunjung  dan  jumlah pengunjung bulanan mencapai 967.5 juta. Dalam hal ini peneliti ingin melakukan penelitian  mengenai  pengelompokan  film  dan  faktor  yang  membuat  sebuah  film dapat masuk dalam IMDb Top 250, sehingga oleh penikmat film dapat digunakan sebagai referensi untuk memilih film sesuai dengan karakteristik yang diinginkan dan  oleh  para  pembuat  film  dapat  menjadi  bahan  masukan  mengenai  bagaimana karakter film yang banyak disukai oleh masyarakat dunia. Penelitian ini dilakukan dengan metode cluster non-hierarki yaitu Dbscan dan Kmeans.

## 2 Tinjauan Pustaka

## 2.1 Film
Menurut  Ibrahim  [3],  pada  hakikatnya  semua  film  adalah  dokumen  sosial dan  budaya  yang  membantu  mengkomunikasikan  zaman  ketika  film  itu  dibuat bahkan sekalipun ia tak pernah dimaksudkan untuk itu.

## 2.2 Text Mining
Text  mining adalah  suatu  proses  analisis  data  berupa  teks  dimana  sumber datanya  didapatkan  dari  dokumen.  Tahapan  dalam  melakukan  analisis  pada text mining adalah mengumpulkan data kemudian melakukan ekstraksi  terhadap fitur yang  digunakan.  Ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  melakukan  pembersihan  data mulai dari tokenizing, stop words removal, dan stemming [4].

## 2.3 Algoritma Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Metode  TF-IDF  adalah  sebuah  cara  pemberian  bobot  hubungan  suatu  kata
(term) terhadap  dokumen.  Dimana  TF-IDF  ini  merupakan  ukuran  statistik  yang digunakan untuk mengevaluasi seberapa penting peran kata tersebut dalam sebuah dokumen atau kelompok kata [5].
(1)
Dimana:
= bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
= banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen = total dokumen
= banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari [6].

## 2.5 Analisis Faktor
Analisis  faktor  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mereduksi atau  meringkas  data,  dari  variabel  yang  banyak  menjadi  variabel  yang  lebih sedikit tanpa menghilangkan informasi yang terkandung dalam variabel asli [7].

## 2.6 Principal Component Analysis (PCA)
Menurut Jolluffe [8], prosedur PCA bertujuan untuk  menyederhanakan dan menghilangkan  faktor  atau  indikator  skrining  yang  kurang  dominan  dan  kurang relevan  tanpa  mengurangi  arti  dan  tujuan  dari  data  asli  dari  variabel  random (matriks berukuran  x ).

## 2.7 Analisis Clustering
Menurut Supranto [7] analisis clustering merupakan suatu kelas teknik yang dipergunakan  untuk  mengklasifikasikan  objek  kedalam  kelompok  yang  relatif homogen.  Analisis cluster dibagi  menjadi  dua,  yaitu  metode  hierarki  dan  non- hierarki.  Metode  non-hierarki  menghasilkan  partisi  dari  data  sehingga  objek dalam  satu cluster lebih  mirip  satu  sama  lain  dibandingkan  dengan  objek  dalam cluster lain [9].

## 2.7.1 Dbscan Clustering
Dbscan adalah metode pengelompokan berdasarkan tingkat kepadatan data ( density-based ).  Tidak  seperti k-means  clustering , Dbscan tidak  perlu menentukan  jumlah  kelompok  secara  manual.  Namun,  diperlukan  jumlah minimum  tetangga  untuk  dipertimbangkan  dalam  kelompok  dan  jarak maksimum yang diperbolehkan antara titik manapun untuk menjadi bagian dari kelompok yang sama  [10]. Salah satu  keuntungan Dbscan dibanding k-means adalah Dbscan tidak terbatas pada jumlah cluster yang ditetapkan saat  inisialisasi.  Algoritmanya  akan  menentukan  jumlah cluster berdasarkan  kepadatan  suatu  daerah,  sehingga  dapat  digunakan  untuk optimalisasi cluster [11].
2.7.2 K-means Clustering
K-means merupakan jenis algoritma yang digunakan untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  titik  pusat cluster ( centroid) data. Pengelompokkan  data  dilakukan  dengan  cara  memaksimalkan  kesamaan data  pada  satu cluster dan  meminimalkan  kesamaan  data  antar cluster. Fungsi jarak dalam cluster digunakan sebagai ukuran kemiripan. Sehingga proses  pemaksimalan  kemiripan  data  didapatkan  dari  jarak  terpendek antara data terhadap titik centroid [12].

## 2.8 Improved K-means
Konsep  dasar  yang  digunakan  pada improved  k-means adalah  metode k- means  clustering. Pada  metode k-means, pencarian  titik  pusat  awal  dilakukan dengan  cara  acak.  Namun  pada improved  k-means, dilakukan  modifikasi  pada tahapan  algoritma dengan menambahkan beberapa tahapan dalam pencarian titik pusat  awal  sehingga  titik  pusat  awal  ditemukan  tanpa  pengacakan  [13].  Berikut merupakan langkah-langkah dalam algoritma improved k-means :
1. Memasukkan  jumlah cluster (k)  yang  telah  diperoleh  dengan  algoritma Dbscan , dan menetapkan pusat cluster sembarang.
2. Menghitung jarak setiap data ke pusat cluster menggunakan persamaan.
3. Mengelompokkan  data  ke  dalam cluster dengan  jarak  paling  dekat menggunakan persamaan.
4. Menghitung pusat cluster yang baru dengan persamaan.
5. Mengulangi  langkah  2  sampai  4  sampai  sudah  tidak  ada  lagi  data  yang berpindah ke cluster yang lain [14].

## 3 Metodologi Penelitian

## 3.1 Metode Analisis Data
Analisis  data  diawali  dengan  metode  PCA  kemudian  dilanjutkan  dengan clustering. Metode clustering yang  digunakan  oleh  peneliti  adalah  metode  non- hierarki Dbscan dan K-means.  Dbscan digunakan  untuk  menentukan  jumlah optimal kelompok dan algoritma k-means untuk mengelompokkan obyek film.

## 3.2 Langkah-Langkah Penelitian

## 3.3 Obyek Penelitian
Populasi  penelitian  ini  adalah  seluruh  informasi  film  di  website  IMDb. Sampel  data  yang  digunakan  adalah  data  judul  film,  tahun release ,  durasi, deskripsi, votes, rating, genre, actor , dan director film dalam IMDb Top 250 per 5 Desember 2019.

## 3.4 Jenis dan Sumber Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah berupa data sekunder yang diperoleh  dari  website Internet  Movie  Database (IMDb)  dengan  teknik web scraping .

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian ini terdapat sebelas macam genre ( Drama, Action, Crime, Comedy, Adventure, Biography, Animation, Mystery, Western, Horror, Film-Noir) dengan frekuensi dapat dilihat pada plot histogram dibawah.
Gambar 2. Plot Genre
Film  dengan genre  Drama merupakan  yang  paling  banyak  muncul  dalam Top 250 dengan lebih dari 60 film,  diikuti  dengan genre Action dan Crime yang masing-masing muncul sebanyak 36 dan 35 film. Sedangkan frekuensi genre yang muncul  paling  sedikit  dalam Top  250 adalah  film  dengan genre  Film-Noir sebanyak 1 film.
Gambar 3. Rata-rata Votes Berdasarkan Genre

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Berdasarkan Gambar  3. jumlah votes setiap  genre,  film  dengan  genre Action memiliki suara terbanyak dengan 741,236 votes dan untuk genre Film-Noir memiliki  suara  terendah  dibandingkan  genre  lainnya  karena  dalam  list  ini  hanya terdapat satu film dengan genre ini. Posisi kedua dengan jumlah suara terbanyak terdapat genre Mystery dengan 709,981 votes .
Tantangan  utama  pada  penelitian  ini  adalah  mengekstrak  kata-kata  relevan dari  variabel description yang  dapat  digunakan  sebagai  kelompok  atau  variabel (features) dalam cluster. Dengan  algoritma  TF-IDF  diperoleh  20  kata  penting kemudian  dilakukan  peng-kode-an  untuk  setiap  kata  dan  dibuat  kolom dummy masing-masing, jika sebuah film memiliki kata itu diberi nilai 1 dan 0 jika tidak.
Hal tersebut juga berlaku untuk variabel Actor dan Director yang diambil masing- masing  30  dan  20  terbaik  berdasarkan  jumlahnya.  Sehingga  didapatkan data frame dengan 250 film dan 86 kolom. Sebelum  melakukan  pencocokan  dengan  algoritma clustering perlu dilakukan reduksi untuk jumlah features dengan PCA . Langkah awal PCA adalah menstandarisasi features atau  kolom . Diperoleh  45  komponen  yang  menjelaskan 81.54%  variansi  dalam dataset. Berikut  merupakan features yang  paling  penting dalam principal component pertama.
Tabel 1. Tabel Principal Component . Features Abs_weights Runtime 0.44846 Votes 0.326861 Director:Rajkumar Hirani 0.242888
Pada  tabel  diatas Runtime menempati  posisi  pertama  dengan  variansi  terbesar, yang artinya durasi sebuah film memiliki peran penting untuk dapat masuk dalam kategori IMDB’ s Top  250 . Votes muncul  dengan  nilai  variansi  terbesar  kedua, dimana variabel tersebut merupakan satu-satunya variabel kontinu sehingga cukup mengganggu. Wajar jika votes memiliki variansi besar karena kontinu, tetapi fakta bahwa  bobot  nya  secara  signifikan  jauh  lebih  tinggi  dibanding features lainnya juga  berarti  bahwa PCA tidak  bekerja  dengan  baik  dengan dataset yang didominasi oleh kolom dummy.
Langkah  selanjutnya  adalah  memasukkan  algoritma Dbscan  cluster pada data.  Untuk  menemukan  jumlah cluster yang  optimal,  perlu  mengacak  nilai epsilon  dan min_samples untuk  mendapatkan shilhouette  score yang  baik. Shilhouette  score digunakan  sebagai  metriks  untuk  mengukur  kinerja dbscan. Pasangan  nilai  yang  memiliki shilhouette  score terbaik  dan  dapat  dijelaskan  lah yang  dipilih.  Output  untuk  model  terbaik  untuk eps =11  dan min_samples =1. Berdasarkan  performa  model  terbaik  algoritma Dbscan mengelompokkan  data menjadi 6 kelompok ( cluster).
Gambar 4. Jumlah Cluster dengan Dbscan
Jumlah cluster yang  diperoleh  dari Dbscan akan  diterapkan  pada K-means Clustering. Dalam  penelitian  ini  perlu  ditentukan  karakteristik  umum  setiap cluster film yang dibentuk dengan mencocokan dan menafsirkan atribut dari film
yang  dapat  dikelompokkan  bersama.  Berikut  merupakan  hasil  pengelompokan film dengan algoritma K-means : Tabel 2. Hasil Pengelompokan Film
Cluster Interpretasi 1 Kelompok  “ Al  Pacino-Crime”. Dimana  film  dalam  kelompok  ini bergenre Crime dan  dibintangi  oleh  aktor Al  Pacino .  Film  dalam kelompok ini juga mempunyai durasi 125 menit. 2 Kelompok  “Charlie  Chaplin”  karena  semua  film  dalam  kelompok  ini dibintangi dan disutradarai oleh Charlie Chaplin.  Dengan genre Comedy dan merupakan film-film lama yang di rilis sebelum tahun 1990. Karena di masa sekarang semakin jarang film ber-genre Comedy sehingga disarankan  bagi  pembuat  film  untuk  dapat  memproduksi  film-film Comedy atau me-remake nya. 3 Kelompok  “Martin  Scorsese”.  Hampir  seluruh  film  dalam  kelompok  ini disutradarai oleh Martin Scorsese dan semua film masuk dalam ranking 60 teratas. 4 Kelompok  “Most  Voted-Christopher  Nolan”.  Karena  semua  film  dalam kelompok  ini  memiliki  jumlah  votes  lebih  dari  1  juta  suara  dan disutradarai  oleh  Christopher  Nolan.  Kelompok  ini  didominasi  oleh  film dengan genre Action. 5 Kelompok Drama. 6 Kelompok  “Lord  of  the  Rings”  dengan  genre  Adventure.   Kelompok  ini berisi series film Lord of the Rings yang merupakan film terkini, sehingga kelompok  ini  memiliki  sutradara  dan  aktor  film  yang  sama  yaitu  Peter Jackson dan aktor Elijah Wood.
Berdasarkan hasil cluster dengan algoritma improved k-means didapatkan nilai akurasi sebesar 0.872 atau 87.2%, yang artinya hasil cluster cukup baik.

## 5 Kesimpulan
Dari analisis pada bab sebelumnya, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Faktor yang dapat  memengaruhi suatu  film  dapat  masuk dalam IMDB Top 250  adalah  Durasi  dan  Jumlah Votes .  Dimana  kedua  variabel  tersebut merupakan features yang  paling  berpengaruh  dibanding features lain  pada komponen utama ini.
2. Hasil pengelompokan film dalam list IMDB Top 250 adalah sebagai berikut: Cluster 1: kelompok “ Al Pacino-Crime”
Cluster 2: kelompok “ Charlie Chaplin ”
Cluster 3: kelompok “ Martin Scorsese”
Cluster 4: kelompok “ Most Voted-Christopher Nolan ”
Cluster 5: kelompok “ Drama”
Cluster 6: kelompok “ Lord of the Rings ”.
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  penulis  berdasarkan  hasil  penelitian  guna menambah  kesempurnaan  penelitian  selanjutnya  yaitu  dapat  lebih  mengenali preferensi  film  kesukaan  penonton  berdasarkan  atribut  film  nya  dan  lebih memperhatikan  durasi  film  dilihat  dari  faktor  yang  paling  berpengaruh  yang menjadikan suatu film dapat masuk dalam IMDB Top 250 ini dan berusaha untuk mendapatkan votes  dari  penonton  karena dengan banyaknya votes dari penonton dapat meyakinkan pengunjung IMDB lain untuk menonton film tersebut.
6 Daftar Pustaka
[1]  Portal  Informasi  Indonesia.  (2019). Tren  Positif  Film  Indonesia. https://indonesia.go.id/ragam/seni/sosial/tren-positif-film-indonesia.  Diakses pada 13 Februari 2020.
[2]  Hype Stat. (2020). Imdb.Com – Info . https://hypestat.com/info/imdb.com#info. Diakses pada 13 Februari 2020.
[3]  Ibrahim,  I.  S.  (2011). Budaya  Populer  sebagai  Komunikasi;  Dinamika Popscape dan. Yogyakarta: Jalasutra.
[4]  Feldman,  Ronen,  Sanger,    dkk.  (2007). The  Text  Mining  Handbook Advanced  Approaches  in  Analyzing  Unstructured  Data. New  York: Cambridge University Press.
[5]  Putra, A. A. (2016). Implementasi Text Summarization Menggunakan Metode Vector Space Model Pada Artikel Berita Berbahasa Indonesia .
[6]  Fitri,  Meisya.  (2013). Perancangan  Sistem  Temu  Balik  Informasi  Dengan Metode Pembobotan Kombinasi Tf-Idf Untuk Pencarian Dokumen Berbahasa Indonesia . Universitas Tanjungpura: Semarang.
[7]    Supranto,  J.  (2004). Analisis  Multivariat:  Arti  dan  Interpretasi. Jakarta:  PT. Rineka Cipta.
[8]  Jolluffe, I. T. (2002). Principal Component Analysis 2nd Edition. New York: Springer-Verlag
[9]  Triyanto,  W.  A.  (2015).  Algoritma  K-Medoids  untuk  Penentuan  Strategi. Jurnal SIMETRIS , Vol. 6 No.1 April 2015 183-188.
[10]  Misra,  S.,  Li,  H.,    He,  J.  (2019). Machine  Learning  for  Subsurface Characterization. Cambridge: Elsevier Inc.
[11]  Bari,  A.,  Chaouchi,  M.,    Jung,  T.  (2014). Predictive  Analytics  For Dummies. New Jersey: John Wiley  Sons, Inc.
[12] Asroni,  Adrian, R. (2015). Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Weka Interface Studi Kasus Pada  Jurusan  Teknik  Informatika  UMM  Magelang .  Jurnal  Ilmiah  Semesta Teknika, 78
[13]  Guang-ping,  C.,    Wen-peng,  W.  (2012).  Improved  K-means  Algorithm with  Meliorated  Initial  Center. The  7th  International  Conference  on Computer Science  Education , Volume 12, 150-153.
[14]  Narwati.  (2010).  Pengelompokan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K- Means. Jurnal Dinamika Informatika , Vol 2 No. 2.