EduMatSains
Jurnal Pendidikan, Matematika dan Sains http://ejournal.uki.ac.id/index.php/edumatsains

## APLIKASI METODE FUZZY CLUSTERING MEANS UNTUK DATA TRENDING KASUS VAKSIN CORONA PADA JEJARING SOSIAL TWITTER
Damaris Lalang 1* , Mariam Lanmay 2
1,2 Program Studi Matematika FMIPA Universitas Tribuana Kalabahi Diterima: 10 November 2021     Direvisi: 17 Desember 2021     Diterbitkan : 31 Januari 2022

## ABSTRACT
Prevention  of  the  spread  of  the  2019  corona  virus  disease by  vaccination has  become  a  controversy  in a long conversation on Twitter social media. One way to classify these conversations is to use fuzzy clustering means. Fuzzy clustering means is used to group data into several classes with a high degree of similarity, therefore in the  study  entitled  "the  application  of  the  fuzzy  clustering  means  method  for  trending  data  on  corona  vaccine cases on the Twitter social network" aims to apply fuzzy clustering means and determine the trending topic of vaccine  cases  corona.  The  data  is  taken  and  processed  using  the  r  studio  program  with  documentation techniques. In the process of implementing the fuzzy clustering means, it was successfully applied by obtaining the optimal value for the validity of the fuzzy silhouette index x 0.520397533360261 and being able to classify the data in two clusters and display the words vaccine, covid and vaccination as the most talked about words in the case of corona virus disease 2019 on twitter.
Keywords: fuzzy clustering means, vaccine, corona.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  komunikasi dan informasi menyebabkan semakin tingginya  penggunaan  data  digital  dalam kehidupan  sehari-hari.  Berbagai  bentuk informasi digital berupa data teks diperoleh dengan  mudah  melalui  situs  maupun jejaring  sosial.  Tingginya  aktifitas  dengan menggunakan  data teks  dimanfaatkan  lebih lanjut  untuk  melihat  kecenderungan  dan pola  perilaku  masyarakat.  Analisis  pola perilaku  dengan  menggunakan  data  teks atau text  mining banyak  dimanfaatkan
produsen  untuk  melihat  produk  mana  yang cenderung disukai oleh konsumen, atau isu- isu  apa  yang  hangat  beredar  di  masyarakat yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  merebut perhatian  pasar.  Dalam  jurnal clustering berita  pada  media  sosial  menggunakan c- means diambil  data-data  teks  berita  serta mengelompokkan  data  tersebut  dengan menggunakan c-means (Rina Candra, 2017). Juga  pada  jurnal clustering pada  media sosial  dengan algoritma  simple  k-means , melalui penelitian ini dalam pengelompokan  akan  diperoleh  peluang
untuk  mengetahui  fitur  apa  yang  digemari dan bisa menjadi bahan acuan atau evaluasi para software development dalam mengembangkan  aplikasi  media  sosial berdasarkan  dengan  kelompok  kegiatan yang  dihasilkan  (Rivki,  2018).  Dengan melihat  isu-isu  nasional  yang  berkembang saat ini bahkan mengancam keberlangsungan di Negara Kesatuan Republik  Indonesia  lebih  menonjol  ke wabah  Corona  virus  disease  2019  (covid- 19)  maka  dapat dikelompokan  data tentang tranding topic pencegahan covid-19 dengan Fuzzy Clustering .
Pada  tahun  2020,  Negara  Indonesia dilanda  bencana  wabah  covid-19  yang  juga telah  mewabah  diseluruh  dunia.  Pemerintah melakukan  berbagai  upaya  untuk  mencega penyebaran  covid-19  yang  salah  satunya adalah vaksinisasi. Pemerintah Indonesia ikut membeli vaksin untuk mencegah penyebaran covid-19  di  Negara  Indonesia.  Penggunaan Vaksin  diperuntukkan  bagi  masyarakat  yang sehat  jasmani,  hal  ini  menjadi  kontraversi  di Negara  ini,  dapat  dilihat  dalam  beberapa postingan  negatif  yang  beredar  di  media masa  seperti  Efektivitas  vaksin  Sinovac belum  dapat  dipastikan  dan  Sri  Mulyani (Mentri  Keuangan)  sebut  vaksin  Covid-19 akan  jadi game  changer .  Namun  Pemerintah mengambil  langkah  tepat  untuk  tetap menggunakannya  sebagai  cara  pencegahan penyebaran Covid-19 yang dipercaya ampuh.
Perkembangan  teknologi  saat  ini,  membuat banyak masyarakat yang memilih berpendapat melalui media masa menyangkut  dengan  penggunaan  covid-19. Salah  satu  media  yang  digunakan  yaitu twitter, menurut data-data survei dari komite penanganan covid-19 dan pemulihan ekonomi  nasional  (KPCPEN)  sekitar  66  % rakyat  Indonesia  percaya  vaksin  dan  mau divaksinisasi  covid-19  dan  16  %  lainnya tidak mau divaksin atau menolak vaksinisasi. Hal  ini  dapat  dilihat  pada  cuitan-cuitan masyarakat  umum  di  twitter.  Akan  ada banyak  cuitan  yang  muncul  dan  untuk mengetahui banyaknya pendapat manyarakat  umum  mengenai  vaksin  covid- 19  yang  bernilai  positif,  negatif  dan  netral, serta  berapa  banyak  kelompok  kata-kata yang  paling  banyak  digunakan  maka  data tersebut  harus  diproses  melalui text  mining dan fuzzy  clustering-  means atau  metode lainnya.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pengelompokan data teks untuk mengidentifikasikan tranding topic pencegahan penyebaran covid-19 pada jejaring social  twitter dengan  metode fuzzy clustering means.
Topik-topik  yang  ada  pada  jejaring sosial  twitter akan  digunakan  sebagai  data pencegahan  covid-19  sebagai  kata  kunci akan  mengerucut  pada vaksin  covid-19. Dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat menerapkan fuzzy  clustering  means dalam
memperoleh  pengelompokan  data  serta trending pada topic dengan  kata  kunci vaksin covid-19 dapat diidentifikasi. Dengan  demikian  dapat  diperoleh  hasil penerapan fuzzy  clustering  means dan informasi tranding topic vaksin covid-19.
Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk menetahui implementasi metode fuzzy clustering  means pengelompokan  data  teks untuk  mengidentifikasikan tranding  topic pencegahan penyebaran covid-19 pada jejaring social  twitter. Algoritma  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Fuzzy Cluster-means (FCM). FCM menggunakan  konsep  pendekatan fuzzy dimana  sebuah  objek  dapat  menjadi anggota  dari  semua cluster yang  ada. Derajat  keanggotaan  tiap-tiap  objek  dalam cluster bernilai  antara  0  dan  1.  Derajat kenggotaan melambangkan tingkat keberadaan  objek  didalam cluster tertentu (Kusuma,  2004).  Dengan  menggunakan FCM  dapat  memperoleh  kelas  setiap  data yang di proses untuk memperoleh informasi  tranding  topic  vaksin  covid  dan implementasi FCM.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di twitter dengan mengambil  data  pada  jejaring  sosial twitter dan  pengolahan  data  dengan  menggunakan program R  Studio ,  penelitian  akan  dilakukan dengan  mengambil  data twitter selama  satu
minggu  pada  bulan  februari  2021.  Pada bagian  pertama  peneliti  membuat  akun twitter dan Application Programming Interface  (API)  twitter  developer dan menggunakan  kode token  key dan secret  key untuk mengcrawling data  pada twitter . Bagian  kedua  dilakukan  pembersihan  teks ( teks meaning ) serta pembobotan kata dengan tf-idf .  Bagian  ketiga  mengolah  data  dengan fuzzy clustering means dan menarik kesimpulan dari  hasil  yang didapat. Populasi data  adalah  500 tweets dan  sampel  data  140 tweets dengan  sasaran  pada  cuitan-cuitan tweets pengguna twitte r tentang vaksin covid - 19.
Dalam analisis ini menggunakan teknik pengumpulan  data  melalui  dokumentasi sebagai data primernya, dengan mendokumentasikan twitter yang telah dipostingkan  pada timeline .  Sedangkan  data sekundernya diperoleh dengan web dan buku. Peneliti  menggunakan  teknik  pengumpulan data dokumentasi. Dokumentasi adalah suatu cara  pengumpulan  data  yang  menghasilkan catatan-catatan  penting  yang  berhubungan dengan  masalah  yang  diteliti,  sehingga  akan diperoleh  data  yang  lengkap,  sah  dan  bukan berdasarkan perkiraan. Dokumen yang digunakan  dapat  berupa  arsip-arsip  hasil dokumentasi twitter dari time  line ,  foto-foto, dokumen-dokumen  seperti  Undang-Undang Nomor 14 tahun 2008 dan Instruksi Presiden Nomor 3 Tahun 2003 yang berkaitan dengan
penelitian.  Teknik  dokumentasi  dilakukan untuk melengkapi data yang tidak didapatkan dari  proses  wawancara.  Agar  data  yang diperoleh peneliti dapat teruji kebenarannya.
Teknik  analisis  data  diadakan  setelah semua  data  terkumpulkan,  maka  tahap-tahap yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1) Proses Teks
Meaning ( text preprocessing )  yaitu  membersihkan data untuk  dapat  di  proses  dengan fuzzy  c- means .
2) Proses Fuzzy Clustering Means
(FCM)
a. Menentukan jumlah cluster
Tahap  ini  akan  ditentukan  jumlah cluster ,  pangkat  untuk  matriks  partisi, maksimum  iterasi, error terkecil  yang
diharapkan,  fungsi  objektif  awal  dan iterasi awal.
b. Bangkitkan nilai acak (random )
Tahap  ini  adalah  memasukkan  data dalam  bentuk  matriks  partisi  dan mengubahnya  secara  random  dengan nilai  keanggotaan  terletak  pada  interval 0-1.
c. Hitung pusat cluster
Tahap ini dilakukan untuk menghitung pusat cluster dengan nilai iterasi  awal  hingga  maksimum  iterasi jika  belum  mendapatkan  nilai error
terkecil.
d. Hitung fungsi objektif
Tahap  ini  sebagai  syarat  perulangan untuk  mendapatkan  pusat cluster yang tepat.
1. Cek kondisi berhenti
Pada tahap  ini akan dilihat kondisi berhenti,  jika  fungsi  objektif  lebih  kecil atau sama dengan nilai eror terkecil atau iterasi  awal  lebih  besar  maksimal  iterasi maka  akan  berhenti.  Tetapi  jika  tidak maka naikkan nilai iterasi untuk melakukan  perhitungan  pusat  cluster ulang  hingga  mencapai  nilai  eror terkecil.
e. Interprestasi dan penarikan kesimpulan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diambil  dan  diolah  dengan fuzzy clustering  means adalah  data  berupa  teks, yang  diambil  dari twitter dengan  kata  kunci “vaksin covid-19 ”. Untuk cuitan tweets 7 hari (tanggal 5 s.d 11 Februari 2021).

## 1. Hasil Teks Meaning
Dari  140  data  yang  dibersihkan menghasilkan  180 term .  Hasil  dari  teks meaning  berupa term dapat  ditampilkan dalam bentuk visual grafik berikut.

## Gambar 1. Frekuensi Kata
Dari grafik frekuensi kata diatas menampilkan  kata  pertama  vaksin  dengan frekuensi  72  dan  kata  ke-61  faktor  dengan frekuensi 1. Masih terdapat 119 term  dengan frekuensi  1  yang  tidak  ditampilkan  dalam grafik  karena  akan  sulit  terbaca  dengan jumlah term yang banyak.
1. Pembobotan kata (Tf-Idf)
Hasil  pembobotan  tf  menggunakan  tf biner  dimana  pada  setiap  dokumen  muncul kata maka diberi bobot satu (1) dan jika tidak ada  kata  pada  dokumen  maka  di  beri  bobot nol  (0).    Hasil  pembobotan  tf  dikali  dengan idf  menggunakan  rstudio  akan  menghasilkan tfidf sebagai berikut:
No Atribut wa wb wc wd we wf wg wh wi wj wk wl wm
1  0.000000  0.000000 0.000000  0.000000 2.890372 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 2  0.000000  0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 3  0.000000  0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000  0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 4 2.795062 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000  0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000
5  0.000000  0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000
6  0.000000  0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000
No Atribut wn wo wp wq wr ws wt wu wv ww wx wy Wz
1 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000
2 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 3.113515 0.000000  0.000000 0.000000 0.000000
3 0.000000 0.000000 3.583519 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000
4 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000
5 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 2.5539 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000
6 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 0.000000 2.70805

## Gambar 1. Hasil pembobotan kata (Tf-Idf)
Pada hasil diatas terdapat 26 atribut dengan 6 dokumen  dari  180  dokumen,  dapat  dilihat pada  atribut/kolom  yang  bernilai  1  keatas terdapat term sedangkan  pada  atribut/kolom yang bernilai 0 tidak ada term pada dokumen dan atribut tersebut.
2. Pengolahan Data Dengan Fuzzy
Clustering  Means
1. Menentukan banyak cluster
Pada  pengolahan  data  ini  hal  penting yang dilakukan untuk kelancaran proses data adalah  mentukan  fungsi  objektif  awal  dan batasan-batasan sebagai berikut :
Nilai Fungsi obyektif awal   0 p = 0
Jumlah cluster ( c ) = 2
2. Bangkitkan  nilai  acak  atau  menentukan nilai proporsi data secara random
Posisi  dan  nilai  matriks  dibangun secara random ,  dimana  nilai  keanggotaan terletak  pada  interval  0  sampai  dengan  1. Pada  posisi  awal  ini  matriks  partisi u belum akurat.  Hasil  dari  matriks  keanggotaan bernilai  0.5  pada cluster 1  dan  2  dari  180 dokumen. Berikut adalah rskrip dan hasilnya.
> res.fcm <- fcm(x, centers = 2)
> #Fuzzy Membership Matrix > as.data.frame(res.fcm$u) Cluster 1 Cluster 2
1         0.5       0.5
2         0.5       0.5 3         0.5       0.5 4         0.5       0.5 5         0.5       0.5 6         0.5       0.5
7         0.5       0.5
8         0.5       0.5 9         0.5       0.5 10        0.5       0.5 Hasil  atau  output  data  dalam  bentuk matriks  terdapat  180  dokumen  dengan  2 cluster . Pada matriks diatas  menampilkan 10 dokumen  dari  180  dokumen karena  hasilnya sama 0.5 dari 180 dokumen atau term .
3. Hitung pusat cluster atau nilai centroid
Dengan menghitung pusat cluster maka kita  akan  menemukan  titik  pusat  yang  tepat pada cluster tersebut.  Pada  langkah  ini akan            mengalokasikan semua term ke cluster pusat        terdekat.    Hasil output dari rstudio sebagai       berikut:
> res.fcm2[["cluster"]]
[1] 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2
[60] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1
[119] 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1
[178] 1 1 1
Output di atas menunjukkan terbentuknya  2 cluster dari  180 term dengan angka 1  adalah cluster 1 dan angka  2 adalah cluster 2.  Namun cluster yang  terbentuk tersebut belum optimal, untuk itu dari cluster yang terbentuk ini akan ditentukan nilai pusat cluster nya, sebagai berikut:
> res.fcm2[["centers"]]
wA                  wB                   wC                   wD               wE                 wF wG             wH
Cluster 1    0.1708093    0.02884976   0.1383785   0.09954219   0.1605762   0.1133732   0.0845925 0.126274
Cluster 2    0.1708093    0.02884976   0.1383785   0.09954219   0.1605762   0.1133732   0.0845925 0.126274
wI                   wJ                  wK                   wL                  wM                wN wO                 wP
Cluster 1   0.1383785    0.0845925   0.126274     0.09954219    0.1133732   0.1383785   0.1383785 0.09954219
Cluster 2   0.1383785   0.0845925    0.126274     0.09954219   0.1133732    0.1383785   0.1383785 0.09954219
wQ                 wR                 wS                wT                  wU                 wV wW               wX
Cluster 1    0.1383785    0.1133732   0.1986366   0.0845925    0.1133732    0.1383785    0.09954219 0.1383785
Cluster 2    0.1383785    0.1133732   0.1986366   0.0845925    0.1133732    0.1383785    0.09954219 0.1383785
wY                     wZ
Cluster 1     0.1133732       0.1805367
Cluster 2     0.1133732       0.1805367
> res.fcm2[["iter"]]
[1] 20
4. Menghitung Fungsi Obyektif Atau Menghitung  Kembali  Nilai  Proporsi  Untuk
Mendapat Pusat Yang Tepat.
Hasil  runing  dengan  visualisasinya dapat terlihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Cluster plot data vaksin
Dari  plot  data  diatas  terlihat  jelas  keberaaan cluster 1  dan cluster 2  yang  memiliki perbedaan   cukup jauh.
5.
Uji Konvergensi Untuk Melihat Kondisi Berhenti
Perlu  dilakukan  konvergensi  untuk melihat  keakuratan  suatu  data,  dengan demikian hasil pengolahan data tersebut akan dikatakan  optimal  atau  tidak  optimal.  Hasil konvergensi sebagai berikut.

## > res.fcm4[["clus"]]
1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29 30  31  32  33
1   1   1   1   2   1   1   1   1   1     1    1    1     1    1    1    1     1    1    1    2    1    1    1     1     1    1    2    1 1    2     1    1
34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60
61  62 63  64
1     1     1    1    1    1   1     1    1    1     2    1     1    1     1    1    1    1     1    1    1    1    1    2     1    2     1 1    1    1    1
65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91
92  93  94  95
1    1    1     1    1    1    1     1     1    1    1    1    1     1    2    1    1     2    1    1    1    1    1    1     1    1    1 1    1    1    1
96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110  111  112 113 114 115 116  117 118
119 120 121
1    1     2    1     1      1     1     1      1     1      1     2      1     1      1      1    1         2     1     1       1     1      1 1      1      1
122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
145 146 147
1      2     1     1     1      1      1      1     1     1      1     1      1     1     1      1      1     1      2       1    1       1     1 1     1      1
148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170
171 172 173
1      1       1     1     1     1    1      1     1     1      1     1      1     1      1     1      1     1      1      1     1     1      1 1      1     1
174 175 176 177 178 179 180
1     1      1      1     1      1     1
"Fuzzy Silhouette Index
:  0.520397533360261

## 3. Interprestasi dan Penarikan

## Kesimpulan
Hasil  pengolahan  data  vaksin  covid-19 dengan fuzzy  clustering  means ,  pada  hasil akhir  konvergen  dengan    menampilkan  2 c luster dari 180 term sebagai berikut:
Cluster 1: Faktor,  vaksin,  kedua, vaksinasi,  lansia,  masyarakat,  penggunaan, sinovac,  telah,  usia,  bersama,  kerisauan, ketegangan,  berhubungan,  divaksin,  sudah, beredar,  covid,  informasi  ,  menyelidiki, polisi,  video,  hingga,  Indonesia,  pandemi,
kesehatan, penerima, terapkan, mendapatkan, semoga,  tahap,  pelayanan,  utama,  meninjau, badan, karantina,  menjalani,  tidak,  kerahkan, kekebalan, tubuh, media, menyiapkan, pemerintah,    suntikan,  divaksinasi,  percuma, sebab, ingat, jadwal, patuhi, mulai, mengumpulkan,  soalan-soalan,  dinyatakan, mengaku  ,  paranoid,  sembuh,  mendukung, public, kesiapan, memasok, corona, lindungi, lingkungan, dukungan, mendorong, meningkatkan,  penerimaan,  protokol,  solusi, aturan,    penanganan,  dukung,  percepatan,
pendukung, immune, membantu, ancamannya,  nyata,  waspada,  lawan  covid, Aman,  kendala,  efek,  terima,  berupaya, memutus,  rantai,  masker,  pakai,  wajib, berlanjut,  capai,  anakanak,  terbukti,  virus, mandiri,  waktu,  disiplin,  pencegahan  ,  sehat, tensi, efikasi, kemanjuran, khalayak, kontroversi, pengaruh, umum, berkesempatan,  cek,  kondisi,  menerima, mengikuti, lamban, memperketat,
satgascovid,  kajian,  klinik,  sukarelawan, terlibat,  melibatkan,  kegunaan,  imunisasi, kementerian, mengikut, perjalanan, konferensi,  kerentanan,  krusial,  perubahan, produk, suhu, kelebihan, berpenyakit, ditunda, memantau, ayo, distribusikan, pastikan,    Euphoria,  mengabaikan,  berikan, manusia,  target,  cepat,  kendalikan,  baik, komersialisasi, memastikan, positif, terhindar,  cegah,  gejala,  merasa,  penularan, menunggu, apotek, ketersediaan, mengamankan, upaya, batal, dorong, edukasi, gencarkan, ragu.
Cluster 2: darurat, menduga, difabel,  tanggulangi,  hubungan,  lakukan, sosialisasi,  terbaik,  percepat,  penyebaran, terhadap, belum, pengendalian, pemberlakuan.

## KESIMPULAN
Dari penelitian  yang dilakukan peneliti menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode Fuzzy  Clustering  Means dapat digunakan  untuk  menganalisis  data  teks sesuai dengan penjelasan pada hasil penelitian.
2. Dari proses pengolahan data yang dilakukan  pada tranding  topic “pencegahan covid-19”  kata  yang  paling  banyak  muncul atau  dibicarakan  sebagai tranding  topic adalah kata vaksin, covid dan vaksinasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anindya  A.P  &  Zulhanif;  2008.  “Jurnal tentang Fuzzy Clustering dalam pengelompokan data teks untuk mengidentifikasikan trending topic pariwisata  Bali  pada  jejaring  sosial twitter”.
Data.https://www.academia.edu/10378211/K uliah_Pengantar_Data_Mining_Penam bang_Permata_di_Gunung_Pengetahua n .2003
Kusuma dewi, Sri; & Purnomo, Hari. (2004).
Aplikasi logika fuzzy untuk mendukung  keputusan,  Edisi  Perama Cetakan  Pertama.  Yogyakarta  :  Graha Ilmu.
Rina  Candra  NS  &  Sri  Eniyati;  2017.
“Clustering Berita Pada Media SosialMenggunakan K-Means ”.
(dipublikasi  pada  tanggal  07  Agustus 2017)
Rivki Maulana, Iqbal Gibran & Desti Fitriati;
2018.  “clustering  pada  media  sosial
dengan  algoritma  simple  k-means,”. (dipublikasi pada tanggal 01 Desember 2018)
Kusuma dewi, Sri; & Purnomo, Hari. (2004).
Aplikasi logika fuzzy
untuk
mendukung  keputusan,  Edisi  Perama Cetakan  Pertama.  Yogyakarta  :  Graha
Ilmu.