MODEL KLASTERING SKM3 ( SUBCONTROLLED K-MEANS MAX-MIN ) DAN APLIKASINYA DALAM MENGHITUNG

## ELEKTABILITAS PASANGAN CALON KEPALA DAERAH
Patuan P. Tampubolon 1 , Tesdiq Prigel Kaloka 2 , Olivia Swasti 3 , Widya Fajar Mustika 4 , Alhadi Bustamam 5
1,2,3,4,5 Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia
Abstract: Indonesia is a legal state that chooses a leader based on the results of general elections,  such  as  the  election  of  presidents  and  regional  leaders.  Electability  is statistical  data  for  each  pair  of  candidates  who  show  public  interest  to  choose  the candidate.  Electability  data  is  usually  obtained  from  the  results  of  questionnaires  or interviews  with  constituents.  The  data  search  process  is  carried  out  by  a  survey institution. Most people discuss voluntarily in social media related to the candidate that they  will  choose.  This  study  uses  discussion  data  from  social  media  to  calculate  the electability of each pair of candidates by using cluster method. The cluster method is K- Means.  K-Means  employs  euclidean  distance  to  determine  the  cluster  of  each  data, while the number of cluster can be determined by the user. This study proposes SKM3 model (Subcontrolled K-Means Max-Min), which applies the minimum  and maximum average  values  to  decide  the  cluster  of  each  data.  SKM3  cluster  is  controlled  by  K- Means method that uses Euclidian distance. SKM3 model is processed using news data from detik.com site  for the election of regional  leader of  West Java, Central Java, and East  Java.  The  error  value  of  SKM3  model  is  calculated  through  RMSE  (Root  Mean Square Error). The error value of West Java is 0.0452, the error value of Central Java up to 0.0343, and the error value of East Java is 0.2382. Based on the error values of each electoral  region,  it  shows  that  SKM3  model  has  a  small  error  value,  so  it  can  be concluded  that  SKM3  model  is  good  for  calculating  the  electability  of  the  leader  by using clustering method.
Keywords: Electability, Clustering, K-Means, SKM3.

## PENDAHULUAN
Klasterisasi  sudah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang  dengan  beragam aplikasi  vital  yang  sangat  penting,  diantaranya  adalah:  riset  pasar,  dimana  klasterisasi digunakan  untuk  segmentasi  dan profiling pelanggan  yang  membantu  dalam  merancang strategi-strategi  produk,  harga,  tempat  dan  promosi.  Klasterisasi  juga  digunakan  untuk mengimplementasikan customer  relationship  management (CRM)  yang  efektif;  sistem perekomendasi  produk  dalam  sistem  jual  beli daring ; business  intelligence ;  sistem keamanan; mesin pencarian di internet ( search engine ), dan sebagainya (Suyanto.2017).
Salah  satu  metode  klasterisasi  yang  sudah  terbukti  sangat  baik  adalah  algoritma K-Means .Metode  ini  menentukan  beberapa  fitur  menjadi  pusat  klaster  kemudian menghitung  jarak  antar  fitur  yang  lain  pada  dataset  terhadap  pusat,  kemudian mengelompokkan  anggota-anggota  yang  memiliki  kesamaan,  yaitu  yang  memiliki  jarak terdekat pada satu pusat yang ada. Metode perhitungan jarak yang paling sering digunakan adalah  jarak Euclidean ,  sedangkan  metode  jarak  yang  lain  adalah  metode  jarak Cosinus .
Penelitian ini menggunakan algoritma K-means Max-min yang diusulkan oleh Visalakshi dan  Suguna  (2009).  Algoritma  ini  dikontrol  oleh  metode K-means yang  menggunakan jarak Euclidean .  Adapun  model  matematika  yang  diusulkan  ini  diberi  nama Sub- controlled  K-Mean  Max-min (SKM3).Untuk  mengukur  performa  dari  model  matematika SKM3, akan ditunjukkan aplikasi pada perhitungan elektabilitas calon gubernur dan wakil gubernur Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur untuk masa jabatan 2018-2023. Data yang  digunakan  merujuk  pada  situs  https://pilkada.detik.com/  dengan  mengamati  berita yang terbit dari bulan Januari 2018 sampai Mei 2018. Daerah Jawa Barat diambil 80 berita dengan setiap pasangan mempunyai pemberitaan sebanyak 20 berita. Untuk daerah Jawa Tengah dan Jawa Timur yang masing-masing daerah diambil 102 berita.
Penelitian  tentang  bidang  politik  yang  menggunakan  data  dari  sosial  media  telah banyak  dilakukan,  antara  lain,  Schroeder  dkk  (2015)  melakukan  analisa  efek  berita  pada Fox  News terhadap  hasil  pemungutan  suara.  Kemudian  Shim  dkk  (2015)  menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) Analysis dimana setiap parameter diestimasi dengan  metode Maximum  Likelihood dalam  menelusuri  motif  pada  penggunaan  berita seluler.Panagiotopoulos  dkk  (2017)  melakukan  analisa  kebijakan-kebijakan  yang berkaitan  dengan  pertanian  di  Britania  Raya  melalui  media  daring twitter .  Selain  itu, Yacub  dkk  (2017)  juga  menggunakan  media  daring twitter dalam  menganalisa  pidato politik  pada  pemilihan  presiden  US  tahun  2016.  Choi  dkk  (2017)  melakukan  analisa aktivitas-aktivitas di mediasosial yang berhubungan dengan partisipasi  ketika masyarakat melakukan pembicaraan politik melalui sosial media dibanding yang tidak dengan tingkah laku  di  dunia  nyata.Kim  (2018)  menganalisa  cara  penggunaan  berita  pada  media  online facebook di Korea Selatan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggabungkan  proses  teori  dan  praktek,  dengan  proses  teori meliputi studi literatur yang menjadi dasar penelitian ini. Proses praktikal meliputi proses pengumpulan data dan proses penarikan kesimpulan dengan bantuan program R. Berikut disajikan hal-hal yang berkaitan dengan penelitian ini.
A. Metode Klasterisasi
Klasterisasi  adalah  proses  pengelompokkan  himpunan  data  kedalam  beberapa  grup atau klaster sedemikian sehingga objek-objek dalam grup tersebut memiliki kemiripan yang  tinggi,  namun  sangat  berbeda  terhadap  objek-objek  di  grup  yang  lain  (J  Han  et al.2012).Metode  klasterisasi  yang  telah  ada  sangat  beragam,  metode-metode  tersebut dapat dikelompokkan kedalam empat kategori:
1. Metode Partisi
Bekerja  dengan  cara  membagi  data  kedalam  sejumlah  kelompok.  Metode  ini  juga dikenal  dengan  metode  berbasis  pusat  atau  metode  berbasis  representatif  (zaki  et al.2013)  karena  bekerja  dengan  menentukan  pusat-pusat  klaster,  dimana  pusat klaster  bisa  berupa  rata-rata,  modus,  atau  sebuah  objek  representatif  dari  semua objek  dalam  suatu  klaster  berdasarkan  suatu  ukuran  tertentu.  Algoritma-algoritma yang  termasuk  kedalam  metode  berbasis  partisi  adalah k-means,  k-modes,  k- medoids, fuzzy c-means , dll.
2. Metode Hirarki
Bekerja  dengan  cara  mengelompokkan  objek-objek  data  kedalam  sebuah  hirarki klaster.  Hirarki  disini  hanya  untuk  merangkum  dan  merepresentasikan  data  secara ringkas agar mudah dalam visualisasi. Algoritma-algoritma yang termasuk kedalam hierarchical  clustering dapat  dikelompokkan  kedalam  tiga  kategori,  yaitu:  metode algoritmik, metode probabilistik dan metode Bayesian.
3. Metode Berbasis Kepadatan
Metode  ini  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  kompleksitas  yang  terdapat pada  metode  hirarki.  Algoritma  yang  menggunakan  metode  berbasis  kepadatan, yaitu OPTICS (Ankerst et al.1999) dan DENCLUE (Hinneburg et al. 1998).
4. Grid-based methods
Metode  ini  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  kompleksitas  komputasi  yang tinggi yang terdapat pada partitioning methods, hierarchical methods, dan density- based method. Keunggulan dari metode ini  yaitu  komputasi  yang sangat  cepat dan tidak bergantung pada jumlah objek data.
B. Ukuran Jarak
Terdapat  beberapa  ukuran  jarak  menurut  Soman  K.P.  et  al(2006)  dan  Wunsch  X. (2005), yaitu:
1. Euclidean  distances biasanya  dihitung  dari raw  data dan  bukan  dari  standarisasi data.
𝑑 𝑡 𝑖 , 𝑡 𝑗 =    𝑡 𝑖𝑘 , 𝑡 𝑗𝑘 2 𝑑 𝑘=1
( 1)
2. Cosine  coefficient berhubungan  dengan  overlap  dengan  rata-rata  geometrik  pada dua himpunan.
𝑑 𝑡 𝑖 , 𝑡 𝑗 = 𝑡 𝑖ℎ 𝑡 𝑗ℎ 𝑑 ℎ=1 𝑡 𝑖ℎ 2 𝑑 ℎ=1 𝑡 𝑗ℎ 2 𝑑 ℎ=1 ( 2)
3. Max-min  distance  measure dapat  dicari  dengan  cara  perhitungan  operasi min dan max pada setiap pasangan dalam data objek.
𝑑 𝑡 𝑖 , 𝑡 𝑗 = min⁡(𝑡 𝑖𝑘 , 𝑡 𝑗𝑘 ) 𝑑 𝑘=1 max⁡(𝑡 𝑖𝑘 , 𝑡 𝑗𝑘 ) 𝑑 𝑘=1 ( 3)
Pastikan  seluruh  singkatan  dan  akronim  didefinisikan  pada  saat  penggunaan  pertama kali untuk menghindari  salah  interpretasi. Singkatan  yang  lazim seperti  SD atau  SMP tidak perlu didefinisikan.
C. Algoritma K-means
Metode k-means dapat  digunakan  dengan  mudah  diimplementasikan  dalam  berbagai aplikasi  kecil  hingga  menengah.  Riset  tentang k-means telah  banyak  dilakukan  dari beragam  ilmu  sejak  tahun  1950-an,  diantaranya  adalah  Lloyd  (1957,1982)  Forgey (1965),  Friedman  dan  Rubin  (1967)  serta  MacQueen  (1967).  Ide  dasar  dari  algoritma k-means sangatlah sederhana, yaitu meminimalkan Sum of Squared Error (SSE) antara objek-objek  data  dengan  sejumlah 𝑘 sentroid.  Algoritma K-means dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Algorimta K-Means Clustering
Algoritma k-means clustering K-means (D,k) Pilih  sejumlah 𝑘 objek  secara  acak  dari  himpunan  data 𝐷 sebagai sentroid awal Repeat
for semua objek di dalam 𝐷
Masukkan  setiap  objek  yang  bukan  sentroid  ke  klaster  yang paling dekat diantara 𝑘 klaster yang ada

## End
Perbarui  setiap  sentroid  dengan  menghitung  rata-rata  dari  semua objek yang berada didalam klaster tersebut
until tidak ada perubahan sentroid Fungsi  objektif  pada k-means  clustering ini  berdasarkan  pada  jarak  Euclidean  antara objek 𝑥 pada  grup 𝑗 dan  klaster  yang  bersesuaian  dengan  sentroid 𝐶 𝑗 ,m  dapat didefinisikan sebagai:
𝐽 =     𝑥 𝑖 − 𝐶 𝑗 2 𝑛 𝑖=1 𝐾 𝑗 =1
(
4)
D. K-means Max-Min Clustering
Secara  umum,  algoritma k-means  clustering menggunakan  jarak  Euclidean  sebagai ukuran jarak untuk menghitung similarity antara objek dengan sentroidnya. Pada paper
(Visalakshi N., Suguna C. 2009) ukuran jarak max-min dapat mengganti ukuran  jarak Euclidean.  Ukuran  jarak max-min memerlukan  nilai  dalam  rentang  [0,1].  Prosedur normalisasi min-max (Shalabi et al.2006) diikuti sebagai langkah pre-processing yang diusulkan  untuk  algoritm k-means. Algoritma K-means  Max-Min dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Agoritma K-Means Berdasarkan Jarak Max-Min Input : Dataset dari 𝒏 objek dengan banyak 𝒅 fitur dan nilai 𝑲
Prosedur :
Step 1 :  Menormalisasikan  data  input  ke  dalam  jangkauan 0,1 menggunakan prosedur Normalisasi Max-min Step 2 :  Mendeklarasikan  keangotaan  matrix 𝑈 yang  berdimensi 𝑛 × 𝐾 Step 3 :  Membangun  klaster  sebanyak 𝐾 secara  random  dari  data sebagai  pusat  klaster  (sentroid)  awal.  Misal  sentroid  awal adalah 𝐶 1 , 𝐶 2 , … , 𝐶 𝐾
Step 4 :  Menghitung  ukuran  jarak 𝑑 𝑖𝑗 menggunakan  Similaritas Ukuran Max-Min 𝑑 𝑖𝑗 = min⁡(𝑥 𝑖𝑘 , 𝐶 𝑗𝑘 ) 𝑑 𝑘=1 max⁡(𝑥 𝑖𝑘 , 𝐶 𝑗𝑘 ) 𝑑 𝑘=1
untuk  semua sentroid 𝐶 𝑗 , 𝑗 = 1,2, … , 𝐾 dan  objek-objek  data
𝑥 𝑖 , 𝑖 = 1,2, … 𝑛 Step 5 : Menghitung matriks keanggotaan 𝑈 𝑈 𝑖𝑗 = 1; 𝑑 𝑖𝑗 ≤ 𝑑 𝑖𝑙 , 𝑗 ≠ 𝑙
0; 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑏𝑎𝑙𝑖𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 ; 𝑗 = 1,2, … , 𝐾 Step 6 : Menentukan sentroid yang baru 𝐶 𝑗 = (𝑈 𝑖𝑗 )𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 (𝑈 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1
untuk 𝑗 = 1,2, … , 𝐾 Step 7 : Ulangi langkah 4 sampai 6 sampai konvergen Output
: Partisi sebanyak 𝐾 klaster dari data yang diinput

## E. Perhitungan Presentase
Presentasi suatu data dapat dihitung dengan menggunakan formula sebagai berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100% ( 5)
F. Root Mean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE) adalah fungsi  eror yang digunakan sebagai metode statistik dasar untuk mengukur performa model dalam meteorologi, dan kualitas udara. Perhitungan RMSE untuk dataset sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ( 6)
dengan
𝑛 = banyaknya sampel
𝑒 𝑖 = model eror
(Chai T., & Draxler R.R. 2014)
Jangkauan  nilai  RMSE    berada  diantara  0  dan  1,  jika  nilai  RMSE  yang  dihasilkan semakin mendekati 0 maka model yang digunakan semakin bagus.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menyajikan  hasil  penelitian.  Hasil  penelitian  dapat  dilengkapi  dengan tabel, grafik (gambar), dan/atau bagan. Bagian pembahasan memaparkan hasil pengolahan data, menginterpretasikan penemuan secara logis, dan mengaitkan dengan sumber rujukan yang relevan.
A. Model Subcontrolled K-means Max-Min (SKM3)
Hasil  yang  dikeluarkan  dari  model  klasterisasi  adalah  dataset  dibentuk  menjadi beberapa  kelompok  berdasarkan  suatu  kesamaan  yang  terdefinisi.  Pada  algoritma K- means , kesamaan yang dimiliki dari satu kelompok adalah jarak data yang terdekat dari suatu  sentroid.  Algoritma K-means  Max-Min memilih  sentroid  sebanyak 𝐾 sentroid secara  acak,  dimana  setiap  sentroid  memiliki  beberapa  anggota.  Algoritma  tersebut sangat  baik  dipilih  menjadi  dasar  model  matematika  yang  diusulkan,  karena  dalam bidang statistik data yang diambil untuk diteliti adalah data sampel yang dipilih secara acak  dengan  aturan  tertentu  yang  diharapkan  sangat  menggambarkan  data  dari populasi. Sebagai gambaran, pada pemilihan presiden, lembaga survei akan mengambil sampel  masyarakat  dari  berbagai  provinsi,  berbagai  profesi,  berbagai  status pendidikan, dan aturan-aturan lainnya.
Berdasarkan  konsep  statistik,  algoritma K-means  Max-min sendiri  masih memiliki  kekurangan,  yaitu,  walaupun  sudah  memilih  sentroid  secara  acak,  perlu adanya aturan yang jelas agar sentroid tersebut menggambarkan dataset yang ada. Ide yang  digunakan  untuk  menangani  kekurangan  tersebut  adalah  dengan  menggunakan algoritma K-means untuk  mengontrol  kualitas  dari  banyaknya  anggota  setiap  sentroid yang kemudian akan menghasilkan algoritma K-means Max-Min , karena algoritma K- means dapat menghasilkan sentroid yang lebih konsisten dari pada K-means Max-Min .
Perlu  menjadi  perhatian  bahwa  algoritma K-means dan K-means  Max-Min memiliki  kekurangan  yang  sama,  yaitu  pengguna  harus  menentukan  berapa  jumlah sentroid yang akan digunakan. Hal ini merupakan kekurangan, karena pengguna belum tahu berapa jumlah sentroid yang baik untuk  semua jenis dataset. Jika dataset diubah,
maka  jumlah  sentroid  yang  digunakan  kemungkinan  juga  akan  berubah.  Untuk kekurangan  yang  satu  ini,  jumlah  sentroid  yang  dimasukkan  berupa  deret  aritmatika dengan  beda  satu.  Tidak  disarankan  untuk  memasukkan  angka  satu  sebagai  jumlah sentroid, karena satu sentroid merupakan populasi dari dataset itu sendiri. Dari sekian banyak  sentroid  yang  dimasukkan  akan  dipilih  satu  sentroid  yang  paling  baik. Pemilihan  satu  sentroid  terbaik  adalah  dengan  menghitung  selisih  banyaknya  anggota dari sekian banyak klaster dari algoritma K-means dan K-means Max-Min yang paling minimal.  Ini  dilakukan  untuk  menghindari  kompleksitas  perhitungan  yang  semakin tinggi, dan untuk mempersingkat waktu pengerjaan.
Selanjutnya,  satu  sentroid  yang  optimal  kemudian  menghasilkan  satu  klaster yang  merepresentasikan  satu  aturan.  Untuk  itu,  model  matematika  yang  akan  dibuat harus  dilakukan  beberapa  kali  untuk  mendapatkan  beberapa  klaster-klaster  yang merepresentasikan beberapa aturan-aturan yang mirip dengan proses statistik.
Model Subcontrolled  K-means  Max-Min (SKM3)  dapat  lebih  jelas  dilihat  pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Algoritma Subcontrolled K-Means Max-Min
Input Dataset dengan 𝑛 objek dan 𝑑 fitur Normalisasi Min-max 𝑀 = matrriks ukuran (𝑛 × 𝑝)
Untuk 𝑖 dari 1 sampai 𝑝 Untuk 𝑗 dari 𝑎 sampai 𝑏
Gunakan  Algoritma K-means  Max-Min (jumlah
sentroid = 𝑗 )
Gunakan Algoritma K-means (jumlah sentroid = 𝑗 )
𝐾 𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑎𝑙 = 𝑚𝑖𝑛 𝑘(𝑘𝑚3) 𝑗 − 𝑘(𝑘𝑚) 𝑗 Sudahi 𝑗
Simpan pada matriks 𝑀 kolom ke 𝑖 . Sudahi 𝑖 𝑉 = 𝑚 𝑛𝑝 𝑝 𝑖=1 dimana ∀ 𝑚 𝑛𝑝 ∈ 𝑀
Output Klaster optimal

## 𝑉

## Parameter SKM3
SubcontrolledK-means  Max-min memiliki  beberapa  parameter  yang  dapat  ditentukan oleh pengguna, yaitu, banyaknya percobaan, dilambangkan dengan (𝑝) , dan banyaknya jumlah  sentroid  yang  merupakan  deret  aritmatika  dari 𝑎 sampai 𝑏 dimana 𝑎 > 1 dan 𝑏 ≠ 𝑎 .
Untuk  penggunaan  model  matematika  yang  diusulkan,  pada  perhitungan elektabilitas pemilihan kepala daerah nilai parameter yang digunakan adalah 𝑝 = 100 , 𝑎 = 3 dan 𝑏 = 5 .  Parameter  tersebut  sangat  baik  pada  dataset  pilkada  dibuktikan dengan nilai RMSE (Pers. 6) yang sangat kecil yang akan ditunjukkan pada bagian C.

## B. Perhitungan Elektabilitas
Algoritma  SKM3  menghasilkan  suatu  vektor 𝑉 yang  merupakan  klaster  optimal. Vektor  ini  akan  digunakan  untuk  menghitung  elektabilitas.  Jika  data  berupa  sebuah vektor  kolom  yang  sudah  diatur  sedemikian  sehingga  data  yang  akan  dihitung merupakan perhitungan persentase. Bila urutan dari baris ke 𝑔 sampai ke ℎ dari total 𝑛 baris adalah milik dari pasangan calon tertentu, maka elektabilitas dari pasangan calon dapat diformulasikan seperti berikut.
𝐸𝑙𝑒𝑘𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑣 𝑤 ℎ 𝑤=𝑔 𝑣 𝑛 𝑛 1 × 100% ( 7)
C. Elektabilitas Pemilihan Kepala Daerah
Untuk  mendukung  penelitian  ini,  metode  SKM3  digunakan  untuk  menghitung elektabilitas  pasangan  calon  Gubernur  dan  Wakil  Gubernur  tahun  2018  berdasarkan dataset  yang  berisi  bobot  pada  diskusi  publik  warganet  berupa  komentar  di  media sosial.  Hal  ini  dilakukan  karena  dari  diskusi  tersebut  dapat  diambil  informasi  tentang pilihan  warganet  atas pasangan calon tertentu yang berdampak pada pemilihan  kepala daerah tahun 2018.
Pada  permasalahan  ini,  metode  SKM3  melakukan  proses  pengambilan  sampel dengan  mengelompokkan  berita-berita  menjadi  beberapa  klaster  yang  kemudian dilakukan analisa jarak antara berita dengan pusat klaster, dimana pusat klaster dipilih secara  acak.  Kemudian  anggota  setiap  klaster  adalah  berita  yang  memiliki  jarak terpendek ke pusat klaster tertentu. Setelah itu, pusat klaster optimum yang dihasilkan oleh SKM3 dijadikan acuan menjadi elektabilitas setiap pasangan calon.
Data  yang  dihimpun  untuk  penelitian  ini  adalah  komentar  pembaca  pada  portal media  daring  http://pilkada.detik.com/.  Proses  pengumpulan  data  dapat  dilihat sebagaiberikut
1. Pengumpulan dan pengelompokkan komentar setiap berita
Proses  pengumpulan  komentar  warganet  pada  setiap  pemberitaan  terhadap  suatu pasangan  calon  yang  kemudian  dijadikan  sebuah  tabel.  Kemudian  komentar dikelompokkan kedalam 3 kategori, yaitu pro, netral, dan kontra. Pengelompokkan tersebut  memerlukan  analisa  terhadap  indikator  emosi  dalam  sebuah  komentar. Contoh,  jika  dalam  sebuah  komentar  terdapat  kata  “mantap”,  “pasti  menang”, “setuju”, “sukses selalu”, dan lain-lain, maka komentar tersebut termasuk kedalam kategori  pro.  Jika  dalam  sebuah  komentar  terdapat  kata  yang  merupakan  katanya, membahas permasalahan yang tidak berkaitan dengan daerah pemilihan berita yang diambil,  maka  komentar  tersebut  termasuk  kedalam  kategori  netral.  Jika  dalam
sebuah  komentar  terdapat  kata  “bahaya”,  “hadeh”,  “pencitraan  doang”,  “jangan pilih”,  “omdo”,  dan  lain-lain,  maka  komentar  tersebut  termasuk  kedalam  kategori kontra. Vontoh hasil pengelompokkan komentar dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 4. Contoh Pengelompokkan Komentar No Komentar Pro/Kontra/Netral 1 Hanura yg ini yg punya kekuatan ril, basis massa nya jelas. Pro 2 perahu kecil apa yg dibanggakan Kontra 3 kl kursinya kecil dan hanya  jadi penggembira saja, sebaiknya tidak  gaya-gaya-an  ganti  dukungan  segala,  suaranya  gak berpengaruh apa2 Kontra 4 rame klw udah kubu2an sih Netral
2. Pembobotan komentar dan pembuatan dataset
Data  berbentuk  komentar  tidak  dapat  diproses  dalam  perhitungan  matematika, sehingga  perlu  adanya  proses  pembobotan  yang  dapat  merubah  komentar  tersebut menjadi  angka.  Pembobotan  dilakukan    dengan  pemberian  nilai  1  pada  setiap komentar,  kemudian  nilai-nilai  setiap  komentar  pada  setiap  berita  diakumulasi. Setelah  semua  komentar  diberikan  bobot,  kemudian  dibuat  suatu  dataset. Pembuatan  dataset  penting,  karena  dari  data  ini  yang  kemudian  dapat  dilakukan perhitungan  menggunakan  program.  Dataset  dibentuk  dari  bobot  setiap  komentar, judul  pemberitaan.  Nomor  urut  pasangan  calon,  dan  waktu  pemberitaan.  Contoh dataset dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Contoh Dataset No Waktu berita Judul berita Paslon Pro Netral Kontra 1 Kamis 26 April 2018, 19:26 WIB Tim Demiz-Dedi Laporkan Paguyuban Paranormal ke Bawaslu Jabar 4 0 0 1 2 Kamis 26 April 2018, 12:40 WIB Ridwan Kamil Bikin Mobil Avatar Untuk Kampane Interaktif 1 0 0 0 3 Rabu 25 April 2018, 13:07 WIB Pasangan Deddy-Dedi Janji Perluas Akses Air Bersih dan Irigasi 4 1 0 2 4 Kamis 08 Februari 2018, 23:07 WIB Ridwan Kamil-Uu Larang Pendukungnya Gelar Kampanye Hitam 1 4 1 1
Hasil  perhitungan  elektabilitas  yang  dilakukan  dengan  model  SKM3  dapat dilihat  pada  Tabel  6,  Tabel  7,  dan  Tabel  8.  Perhitungan  dilakukan  dengan menggunakan bantuan aplikasi R.
Tabel 6. Elektabilitas Pasangan Calon Daerah Jawa Barat Nomor Urut Pasangan Calon Elektabilitas SKM3 Elektabilitas Dataset 1 20,67% 18,48% 2 11,39% 7,88% 3 5,02% 5,98% 4 4,33% 4,08% Belum Pasti 58,59% 36,42% Tabel 7. Elektabilitas Pasangan Calon Daerah Jawa Tengah Nomor Urut Pasangan Calon Elektabilitas SKM3 Elektabilitas Dataset 1 14% 13,98% 2 37,29% 34,69% Belum Pasti 48,71% 48,67% Tabel 8. Elektabilitas Pasangan Calon Daerah Jawa Timur Nomor Urut Pasangan Calon Elektabilitas SKM3 Elektabilitas Dataset 1 12,1% 10,31% 2 56,01% 51,13% Belum Pasti 38,89% 61,44%
Tabel  6,  Tabel  7,  dan  Tabel  8  memberikan  informasi  tentang  nilai elektabilitas  setiap  pasangan  calon  pada  daerah  masing-masing,  yaitu  Jawa  Barat, Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Timur.  Terdapat  2  jenis  nilai  elektabilitas,  yaitu elektabilitas  dataset  dan  elektabilitas  SKM3.  Elektabilitas  dataset  merupakan elektabilitas  dari  dataset  tanpa  melalui  proses  model  SKM3,  elektabilitas  dataset diperoleh  dengan  memasukkan  dataset  ke  Pers.  7.  Sedangkan  elektabilitas  SKM3 diperoleh dengan melakukan proses pada Tabel 3.
Perhitungan dengan menggunakan SKM3 juga mendapatkan hasil lain selain elektabilitas,  yaitu  kecenderungan  warganet  yang  belum  menentukan  pilihan  atau belum  mendukung  salah  satu  pasangan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  sebanyak 58,59%  warganet  pada  Tabel  6,  48,71%  warganet  pada  Tabel  7,  dan  38,89% warganet  pada  Tabel  8  belum  menentukan  pilihan  ataupun  kecenderungan  untuk mendukung salah satu pasangan.
Hasil  perhitungan  elektabilitas  dengan  model  SKM3  harus  dievaluasi,  agar diperoleh  hasil  yang  meyakinkan.  Evaluasi  model  SKM3  dilakukan  dengan menghitung  nilai  erornya.  Nilai  eror  dihitung  dengan  membandingkan  hasil perhitungan  SKM3  dengan  hasil  perhitungan  dataset.  Perhitungan  nilai  eror penelitian  ini  menggunakan  fungsi  eror  RMSE.  Dengan  menggunakan  Pers.  6, diperoleh nilai eror pada Tabel 6 sebesar 0,0452, Tabel 7 sebesar 0,0343, dan Tabel
8  sebesar  0,2382.  Nilai  eror  yang  diperoleh  pada  Tabel  6,  Tabel  7,  dan  Tabel  8 kurang  dari  0,5,  bahkan  cenderung  mendekati  0.  Semakin  kecil  nilai  eror  suatu model,  maka  model  tersebut  dikatakan  semakin  bagus.  Sehingga,  model  SKM3 sangat  baik  jika  digunakan  untuk  menghitung  elektabilitas  menggunakan  dataset berupa komentar warganet di media sosial.

## SIMPULAN DAN SARAN
Model  SKM3  yang  diusulkan  pada  penelitan  ini  dapat  digunakan  untuk  mencari elektabilitas  suatu  pasangan  calon  berdasarkan  data  komentar  warganet  di  media  sosial karena model SKM3 memiliki nilai eror yang kecil. Dibuktikan dengan penghitungan nilai eror dengan fungsi eror RMSE yaitu kurang dari 0,5.
Penelitian  ini  masih  memiliki  beberapa  kekurangan,  berikut  saran  yang  dapat digunakan untuk melakukan penelitian lebih lanjut.
1. Jenis media sosial yang menjadi penelitian ditambah agar data lebih beragam dan hasil lebih akurat dengan keadaan di dunia nyata.
2. Proses  pemberian  bobot  komentar  warganet  akan  lebih  baik  jika  dilakukan  oleh  ahli bahasa atau menggunakan kecerdasan buatan (AI).

## DAFTAR PUSTAKA
Ankerst, M., Breunig, M.M., Kriegel, H., & Sander, J.  (1999). OPTICS: Ordering Points to  Identify  the  Clustering  Structure. In  ACM  SIGMOD  International  Conference on Management of Data, 28 (2), 49-60.
Chai. T. & Draxler, R.R. (2014). Root Mean Square Error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?-Arguments  Againts  Avoiding  RMSE  in  The  Literature. Geosci  Model Development , Vol 7, p. 1247 – 1250.
Forgey,  E.W.  (1965).  Cluster  Analysis  of  Multivariate  Data:  Efficiency  Versus Interpretability of Classifications. Biometrics , 21, 768–769.
Friedman,  H.P.  &  Rubin,  J.  (1967).  On  Some  Invariant  Criteria  for  Grouping  Data. Journal of the American Statistical Association, 62, 1159-1178.
Han,  J.,  Kamber,  M.,&  Peo,  J.  (2012). Data  Mining:  Concepts  and  Techniques  Third Edition. Morgan Kaufmann, USA:Elsevier.
Hinneburg,  A.  &  Keim,  D.A.  (1998).  An  Efficient  Approach  to  Clustering  in  Large Multimedia Databases with Noise. American Association for
ArtificialIntelligence, 58-65.
Jihyang, C., Jae K.L.,& Emily, T. M. (2017) . Investigating Effects of Social Media News Sharing  On  the  Relationship  between  Network  Heterogeneity  and  Political Participation. Computers in Human Behavior , 75, 25-31.
Kim,  M.(2018).  How  Does  Facebook  News  Use  Lead  to  Actions  in  South  Korea?  The Role  of  Facebook  Discussion  Network  Heterogeneity,  Political  Interest,  and Conflict  Avoidance  in  Predicting  Political  Participation .  Telematics  and Informatics, 35, 1373-1381.
Lloyd,  S.P.  (1982).  Least  Squares  Quantization  in  PCM. IEEE  Transactions  On Information Theory, 28(2), 129-137.
MacQueen,  J.  (1967).Some  Methods  for  Classification  and  Analysis  of  Multivariate Observations. Proceedings  of  the  Fifth  Berkeley  Symposium  on  Mathematical Statistics and Probability, 1, 281-297.
Panagiotopoulus,  P.,  Bowen,  F.,  &Brooker,  P.  (2017).  The  Value  of  Social  Media  Data: Integrating  Crowd  Capabilities  in  Evidencebbased  Policy. Government Information Quarterly , 34, 601-612.
Rui  Xu.  &  Wunsch,  D.  (2005).  Survey  of  clustering  algorithms. IEEE  Transaction  on Neural Networks, 16(3), 645-678.
Sari,  R.Y.  (2017).  Strategi  Rakan  Mualem  dalam  Meningkatkan  Elektabilitas  Muzakir Manaf  sebagai  Calon  Gubernur  Aceh  pada  Pilkada  Tahun  2017. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa FISIP UNSYIAH, 2(3), 1-12.
Schroeder,  E.  &  Stone,  D.F.  (2015).  Fox  News  and  Political  Knowledge. Journal  of Public Economics , 126, 52-63.
Shalabi.  L.A.,  Shaaban,  Z.,&  Kassabeh,  B.  (2006).  Data  Mining  A  Preprocessing Engine. Journal of Computer Science , 2(9), 735-739.
Shim,  H.,  Kyung,  H.  Y.,  Jeong,  K.  L.,&  Eun,  G.  (2015).  Why  Do  People  Access  News with Mobile Devices? Exploring  The Role of Suitability Perception and Motives On Mobile News Use. Telematics and Informatics , 32, 108-117.
Soman,K.P.,  Diwakar,  S.,&  Ajay,  V.  (2006). Insight  into  Data  Mining  Theory  and Practice . New Delhi, NJ: Prentice Hall of India Private.
Timothy J.R. (2010). Fuzzy Logic with Engineering Applications . Newyork, NJ: Wiley.
Visalakshi, N.K. & Suguna, J. (2009). Conference: Fuzzy Information Processing Society . Cincinnati: IEEE.
Yaqub, U., Chun, S.A., Atluri, V., &Vaidya, J. (2017). Analysis of Political Discourse On Twitter  in  The  Context  of  The  2016  US  Presidential  Elections. Government Information Quarterly , 34, 613-626.
Zaki,  M.J.,  &  Meira,  W.  (2014). Data  Mining and  Analysis:  Fundamental  Concepts  and Algorithms.
USA, NJ : Cambridge University Press.