Binuri Ayu Dwiarni dan Budi Setiyono Departemen Matematika, Fakultas Matematika Komputasi dan Sains Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : masbudisetiyono@gmail.com
Abstrak —Banyaknya  informasi  yang  tersebar  melalui  sosial media  menyebabkan  data  sosial  media  menjadi  salah  satu sumber data yang menarik untuk diteliti. Pada Twitter, hanya 11,84%  dari  akun  protected  di  Twitter  yang  berarti  sebagian besar tweet- nya  terlihat  dan  mudah  dibagikan.  Twitter menyediakan layanan Application Programming Interface ( API ) yang  dapat  digunakan  untuk  mengakuisisi  data.  Untuk  bisa menjadikan  data  yang  diakuisi  tersebut  menjadi  sebuah informasi yang berguna diperlukan sebuah proses salah satunya dengan clustering . Algoritma K-Means mempunyai kemampuan mengelompokkan data dalam jumlah cukup besar dengan  waktu  komputasi  yang  cepat  dan  efisien.  Salah  satu budaya asing yang saat ini sedang terkenal di Indonesia yaitu kebudayaan  Korea  Selatan  (Hallyu).  Oleh  karena  itu Hallyu menjadi  studi  kasus  dalam  Makalah  ini.  Proses  Akuisisi  Data Twitter  dilakukan  dengan  cara  membangun  aplikasi  Twitter untuk  mendapatkan  OAuth  Twitter  kemudian  melakukan akuisisi  dengan  filter  fitur-fitur  yang  disediakan  oleh  Twitter API .  Dari  hasil  akuisisi  data  Twitter  yang  dilakukan  dalam  5 hari  dengan  ujicoba  87 keyword “K-Pop”  dan  “K-Drama” dengan  batasan latitude -4.640003  dan longitude 109.866141 pada  radius  590km  didapat  68.393 tweet .  Hasil  akuisisi  data tersebut kemudian dilakukan clustering dengan k = 3. Dimana k 1 menunjukkan waktu tweet yang dianggap pagi. Sedangkan k 2 menunjukkan  waktu tweet yang  dianggap  siang.  Dan  k 3 menunjukkan  waktu tweet yang  dianggap  malam.    Sehingga setelah  melakukan clustering di  dapat  jam  21.00  –  01.00 merupakan mayoritas orang-orang melakukan tweet .
Kata  Kunci —Akuisisi  Profil  Pengguna,  Sosial  Media,  Twitter API , Algoritma Clustering K-Means, Hallyu.

## I. PENDAHULUAN
I  era  serba  digital  seperti  sekarang  ini,  teknologi  dan internet  sangat  dibutuhkan  oleh  semua  kalangan.  Dari sebuah  data  statistik  pengguna  internet  pada  Januari  2018 adalah  4.021  miliar  orang  dengan  penetrasi  53%  dari  total populasi di dunia yang saat itu berjumlah 7.593 milliar orang. Dari  data  yang  sama  di  dapat  pengguna  sosial  media  pada Januari 2018 adalah 3.196 miliar orang. Itu berarti pengguna sosial  media  pada  Januari  2018  adalah  42%  dari  populasi manusia  saat  itu  [1].  Banyaknya  informasi  yang  tersebar melalui sosial media menyebabkan data sosial media menjadi salah satu sumber data yang menarik untuk diteliti.
Pengertian data menurut Webster New World Dictionary, data  adalah  things  known  as  assumed,  yang  berarti  bahwa data  itu  sesuatu  yang  diketahui  atau  dianggap.  Diketahui artinya  yang  sudah  terjadi  merupakan  fakta  (bukti)  [2]. Namun  kini,  memperoleh  data  dapat  dengan  mudah dilakukan  tanpa  melibatkan  respondennya  yaitu  dengan mengambil  informasi  data  pengguna  sosial  media.  Sosial media  yang  banyak  digunakan  sekarang  ini  salah  satunya adalah Twitter.
Twitter  adalah  salah  satu  situs  jejaring  sosial  online  dan mikroblog  yang  memungkinkan  penggunanya  untuk mengirim  dan  membaca  pesan  berbasis  teks  hingga  140 karakter,  yang  dikenal  dengan  sebutan  kicauan  ( tweet ). Pengaturan  privasi  data  pada  Twitter  ada  dua  jenis  yaitu public dan protected. Namun, hanya 11,84% akun protected di Twitter [3] yang berarti sebagian  besar tweet -nya terlihat dan mudah dibagikan. Oleh karena itu Twitter menjadi sangat menarik  untuk  peneliti  dalam  menganalisa  sebuah  data. Twitter  menyediakan  layanan  Application  Programming Interface  ( API )    yang  dapat  diintegrasikan  dengan  aplikasi lain. Data pada Twitter dapat diakusisi dengan memanfaatkan Twitter API .  Untuk  bisa  menjadikan  data  yang  diakuisi tersebut  menjadi sebuah  informasi  yang berguna diperlukan sebuah proses salah satunya dengan clustering . Clustering adalah metode yang mencakup pengelompokkan  objek  sejenis  ke  dalam  satu  cluster  dan cluster  yang  mencakup  objek  kumpulan  data  yang  dipilih untuk  meminimalkan  beberapa  ukuran  ketidaksamaan  [4]. Pada  data  mining  ada  dua  jenis  metode clustering yang digunakan  dalam  pengelompokan  data,  yaitu  hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering . Salah satu contoh non-hierarchical clustering adalah  algoritma  K-Means  [5]. Algoritma  K-means  merupakan  metode clustering yang paling  sederhana  dan  umum.  Hal  ini  dikarenakan  k-means mempunyai  kemampuan  mengelompokkan  data  dalam jumlah cukup besar dengan waktu komputasi yang cepat dan efisien [6].
Seiring berkembangnya zaman, pengaruh globalisasi mulai masuk  ke  Indonesia.  Salah  satu  budaya  asing  yang  saat  ini sedang  terkenal  dan  masuk  ke  Indonesia  yaitu  kebudayaan dari  Korea  Selatan  atau  yang  biasa  disebut  dengan  Hallyu atau Korean Wave. Hallyu mulai masuk ke berbagai negara dan  meluas  seiring  berkembangnya    kecanggihan  teknologi dan akses internet yang mudah. Data dari The Korea Times tahun  2018  menunjukkan  bahwa  jumlah  penggemar kebudayaan  Korea  di  seluruh  dunia  meningkat  22  persen menjadi 89,19  juta, dari  semula 73,12  juta penggemar pada tahun 2017.
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Jaka Eka Sembodo,  dkk  [7]  yang  berjudul  “Data  Crawling  Otomatis pada  Twitter”.  Pada  penelitian  tersebut  membahas  tentang membangun  aplikasi  yang  berfungsi  untuk  crawling  data Twitter  secara  otomatis.  Akuisisi  data  dilakukan  dengan memanfaatkan Application  Programmer  Interface ( API ) yang telah disediakan oleh Twitter. Kemudian, ada penelitian yang  dilakukan  oleh  Dwia  Pungky  Arumdani  [8]  yang berjudul  “Pengembangan  Sistem  Akuisisi  Data  Twitter Berbasis  Web  menggunakan  Twitter  Streaming API ”.  Pada penelitian tersebut membahas tentang pengembangan sistem

## Akuisisi dan Clustering Data Sosial Media Menggunakan Algoritma K-Means sebagai Dasar untuk Mengetahui Profil Pengguna
D
yang  dapat  membantu  pengguna  dalam  mengetahui persebaran  data tweet serta  mengetahui  frekuensi  hashtag yang terkandung dalam data tweet dan juga membandingkan hasil akuisisi Search API dan Streaming API . Selain itu ada pula  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dwi  Smaradahana Indraloka,  dan  Budi  Santosa  [9]  yang  berjudul  “Penerapan Text Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee Indonesia”.  Pada  penelitian  tersebut  membahas  tentang akuisisi sebuah akun yaitu Shopee Indonesia yang kemudian hasil  dari  akuisisi  tersebut  dilakukan clustering k-means untuk  mendapatkan tweet yang  paling  banyak  disukai  oleh pengguna Twitter yang lainnya.
Oleh  karena  itu,  penulis  membangun  program  aplikasi berbasis  web  yang  dapat  mengakusisi  tanggal  dan  waktu tweet ,  lokasi, tweet , retweet ,  favorite,  dan  hashtag  dengan menggunakan keyword yang  berkaitan  dengan  “K-Pop  dan K-Drama”.  Hasil  akuisisi  data  yang  didapat  kemudian  di cluster  dengan  menggunakan  metode  K-Means  untuk mengetahui  adakah  keterkaitan  penggemar  “K-Pop  dan  K- Drama” dengan waktu tweet .

## II. DASAR TEORI

## A. Database
Database  atau  basis  data  kumpulan  data  yang  disimpan secara sistematis di dalam komputer yang dapat  diolah atau dimanipulasi  menggunakan  perangkat  lunak  (program aplikasi)  untuk  menghasilkan  informasi..  Perangkat  lunak yang  digunakan  untuk  mengelola  dan  memanggil  kueri (query) basis data disebut sistem manajemen basis data atau yang  biasa  dikenal  dengan  DBMS  (Database  Management System). Salah satu perangkat lunak  yang sering  digunakan adalah MySQL.
MySQL  merupakan  sistem  manajemen  database  yang bersifat open source. MySQL merupakan sistem manajemen database  yang  bersifat  relasional.  Artinya  data-data  yang dikelola dalam database diletakan pada beberapa tabel yang terpisah sehingga proses manipulasi data menjadi cepat [10].

## B. PHP
PHP  atau  Hypertext  Prepocessor  merupakan  bahasa pemrograman yang digunakan secara luas untuk penanganan pembuatan  dan  pengembangan  sebuah  situs  web  dan  bisa digunakan  bersamaan  dengan  HTML.  PHP  adalah  bahasa pemrograman server-side yang didesain untuk pengembangan  web.  Disebut  bahasa  pemrograman  server- side  karena  PHP  diproses  pada  komputer  server.  Hal  ini berbeda  dengan  bahasa  pemrograman  client-side  seperti JavaScript yang diproses pada web browser (client).

## C. XAMPP
XAMPP  adalah  perangkat  lunak  bebas  yang  mendukung banyak  sistem  operasi  yang  berfungsi  sebagai  server  yang berdiri  sendiri  (localhost).  Nama  XAMPP  merupakan singkatan  dari  X  (empat  sistem  operasi),  Apache,  MySQL, PHP dan Perl. Web server Apache berfungsi untuk simulasi pengembangan website. Melalui aplikasi ini, developer dapat menguji aplikasi secara  langsung dari komputer tanpa perlu terkoneksi  dengan  internet.  XAMPP  juga  dilengkapi  fitur manajemen database PHPMyAdmin, sehingga pengembangan  web  berbasis  database  dapat  dilakukan dengan mudah.

## D. JSON dan CSV
JSON merupakan format teks yang tidak bergantung pada bahasa  pemprograman  apapun  karena  menggunakan  gaya bahasa yang umum digunakan oleh programmer keluarga C termasuk C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python dll. Oleh karena  sifat-sifat  tersebut,  menjadikan  JSON  ideal  sebagai bahasa pertukaran-data.
Comma  Separated  Values atau  CSV  adalah  suatu  format data  dalam  basis  data  di  mana  setiap  record  dipisahkan dengan tanda koma (,) atau titik koma (;).

## E. Geocode
Geocode  merupakan  proses  komputasi  mengubah deskripsi  alamat  fisik  ke  lokasi  di  permukaan  bumi (representasi  spasial  dalam  koordinat  numerik).  Reverse geocoding, di sisi lain, mengkonversi koordinat geografis ke deskripsi lokasi, biasanya nama tempat atau lokasi yang bisa dialamatkan.  Geocoding  bergantung  pada  representasi komputer  dari  titik-titik  alamat,  jaringan  jalan  /  jalan, bersama dengan batas pos dan administrasi.

## F. K-Pop dan K-Drama
Korean  Pop  (K-Pop),  adalah  jenis  musik  populer  berasal dari Korea Selatan  yang  mempunyai  boyband dan girlband. K-Pop memiliki dua unsur utama  yaitu,  musik dan  fashion. Musik  itu  sendiri  terbagi  menjadi  hiphop,  rock,  dan  R&B yang  dipadukan  dengan  koreografi,  kostum  serta  wajah personil band yang menarik.
Drama Korea (K-Drama) mengacu pada drama televisi di Korea, dalam sebuah format miniseri, yang diproduksi dalam bahasa Korea. Para aktor dan aktris yang membintangi drama Korena  ini  mempunyai  visual  wajah  yang  menarik  dengan proporsi  tubuh  yang  sempurna  dan  juga  akting  yang  sangat bagus.

## G. Twitter
Twitter  adalah  salah  satu  situs  jejaring  sosial  online  dan mikroblog  yang  memungkinkan  penggunanya  untuk mengirim  dan  membaca  pesan  berbasis  teks  hingga  140 karakter,  yang  dikenal  dengan  sebutan  kicauan  ( tweet ). Twitter didirikan pada  bulan Maret 2006 oleh Jack Dorsey. Pada  tanggal  21  Maret  2006,  CEO  Twitter,  Jack  Dorsey membuat  cuitan  pertamanya  yang  mengatakan  “ just  setting up  my  twttr ”  [11].  Setelah  sembilan  tahun  Twitter  dirilis, tepatnya  pada  tahun  2015,  rata-rata  jumlah tweet per  detik mencapai  6000 tweet yang  berarti  kira-kira  518  juta tweet dihasilkan dalam satu hari [12].
Terdapat fitur trending topic  yang  merupakan topik  yang sedang banyak dibicarakan oleh pengguna Twitter secara real time.  Penggunaan  trending  topic  dengan  menggunakan hashtag  “#”  untuk  menandai tweet secara  topikal  sehingga yang  lain  bisa  mengikuti  percakapan  yang  berpusat  pada topik tertentu. Selain itu, Twitter juga mempunyai fitur yang menampilkan  apa  saja tweet yang  disukai  pengguna  yang disebut dengan favorite dan juga yang menampilkan apa saja tweet yang dibagikan kembali pengguna yang disebut dengan retweet .
Pengaturan  privasi  data  pada  Twitter  ada  dua  jenis  yaitu public  dan  protected.  Pengguna  dapat  mengikuti  pengguna dengan  akun  public,  tanpa  izin  yang  diperlukan  yang memungkinkan  pengguna  mengikuti  dan  berbagi  semua tweet dari  akun  ini.  Namun  pada  pengguna  tidak  dapat mengikuti  dan  berbagi  dengan  akun  protected.  Untuk  dapat berbagi dengan akun protected, pengguna harus meminta izin dengan  cara  mengikutinya  terlebih  dahulu.  Namun,  hanya
11,84%  dari  akun  protected  di  Twitter  [3]  yang  berarti sebagian  besar tweet nya  terlihat  dan  mudah  dibagikan. Sehingga  Twitter  menjadi  sangat  menarik  untuk  peneliti dalam menganalisa sebuah data.
Twitter  memiliki  layanan  Application  Programming Interface  yang  dapat  diintegrasikan  dengan  aplikasi  lain. Dengan  mengunjungi  https://apps.Twitter.com/  pengguna dapat  memanfaatkan  Twitter API untuk  membuat  aplikasi salah  satunya  aplikasi  yang  dapat  mengakusisi  data  dengan metode  autentikasi  OAuth.  OAuth  (Open  Authorization) adalah suatu protokol terbuka yang memungkinkan pengguna untuk  berbagi  sumber  pribadi  yang  disimpan  tanpa menyerahkan nama pengguna dan kata sandi.

## H. Application Programming Interface
API adalah  sekumpulan  perintah,  fungsi,  serta  protokol yang  dapat  digunakan  oleh  programmer  saat  membangun perangkat  lunak  untuk  sistem  operasi  tertentu. API memungkinkan  programmer  untuk  menggunakan  fungsi standar  untuk  berinteraksi  dengan  sistem  operasi  [13]. API dilihat dari dua sisi dari developer API dan user (konsumer) API seperti  pada  Gambar  1.  Pada  sisi  developer API yang menyediakan  URL  atau  fungsi-fungsi  apa  yang  dilakukan oleh API tersebut.  Untuk  dapat  mengkonsumsi API harus menggunakan apa yang disediakan oleh developer API saja.
Gambar 1. Cara Kerja API
API tidak bergantung pada bahasa pemrograman dan tidak bergantung  device  apa  yang  digunakan  [14]. API memungkinkan  sebuah  aplikasi  berbicara  satu  sama  lain tanpa sepengetahuan pengguna [15]. Misalnya pengakuisisian  data  pada  jejaring  sosial  online  dengan mengambil informasi pribadi yang privasinya tidak dibatasi.

## I. WEKA
Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) adalah  sebuah  perangkat  lunak  yang  memiliki  banyak algoritma  machine  learning  untuk  keperluan  data  mining. WEKA  juga  memiliki  banyak  tools  untuk  pengolahan  data, mulai  dari  pre-processing,  classification,  regression, clustering , association rules, dan visualization.
J. Algoritma Clustering K-Means
Clustering adalah metode yang mencakup pengelompokkan  objek  sejenis  ke  dalam  satu  cluster  dan cluster  yang  mencakup  objek  kumpulan  data  yang  dipilih untuk  meminimalkan  beberapa  ukuran  ketidaksamaan[3]. Pada  data  mining  ada  dua  jenis  metode clustering yang digunakan  dalam  pengelompokan  data,  yaitu  hierarchical clustering dan  non-hierarchical clustering atau  disebut dengan  algoritma  K-Means  [16].  Algoritma  K-means merupakan  metode clustering yang  paling  sederhana  dan umum. Hal ini dikarenakan k-means mempunyai kemampuan mengelompokkan  data  dalam  jumlah  cukup  besar  dengan waktu komputasi yang cepat dan efisien [17].
Proses clustering dimulai  dengan  mengidentifikasi  data yang  dikluster  dengan  formula  Euclidean  seperti  pada persamaan (1) yang diilustrasikan pada Gambar 2 [19]:
Gambar 2. Ilustrasi Formula Euclidean. 𝑑(𝑝, 𝑞) = 𝑑(𝑞, 𝑝)
= √(𝑞 1 − 𝑝 1 ) 2 + (𝑞 2 − 𝑝 2 ) 2 + ⋯ + (𝑞 𝑛 − 𝑝 𝑛 ) 2 =   √∑(𝑞 𝑖 − 𝑝 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
dengan: 𝑑(𝑞, 𝑝) = jarak dari titik 𝑝 ke titik 𝑞 𝑞 𝑖 = titik 𝑞 ke- 𝑖 𝑝 𝑖 = titik pusat cluster 𝑝 ke- 𝑖 𝑖 = banyaknya atribut
Suatu data menjadi anggota dari kluster ke- k apabila jarak data tersebut ke pusat kluster ke- k bernilai paling kecil jika dibandingkan  dengan  jarak  ke  pusat  kluster  lainnya. Selanjutnya,  kelompokkan  data-data  yang  menjadi  anggota pada setiap kluster.
Nilai  pusat  kluster  yang  baru  dapat  dihitung  dengan  cara mencari  nilai  rata-rata  dari  data-data  yang  menjadi  anggota pada  kluster  tersebut,  dengan  menggunakan  rumus  pada persamaan (2) [20].
𝜇 𝑘 = 1 𝑁 𝑘 ∑ 𝑥 𝑡 𝑁𝑘 𝑡=1 (2)
dengan : 𝜇 𝑘 = titik centroid dari cluster ke- 𝑘 𝑁 𝑘 = banyaknya data pada cluster ke- 𝑘 𝑥 𝑡 = data ke- 𝑡 pada cluster ke- 𝑘
Pada  umumnya  K-Means Clustering menginisialisasi centroid  secara  acak[6].  Menurut  Santosa  [5],  langkah- langkah  melakukan clustering dengan  metode  K-Means Clustering adalah sebagai berikut:
1. Pilih jumlah klaster k .
2. Inisialisasi k pusat cluster. paling sering dilakukan adalah dengan cara random.
3. Alokasi semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua  objek  ditentukan  berdasarkan  jarak  kedua  objek tersebut  dan  kedekatan  suatu  data  ke  klaster tertentu ditentukan jarak antara data dengan pusat klaster.
4. Menghitung  kembali  pusat  klaster dengan  keanggotaan klaster yang sekarang.
5. Menugaskan kembali setiap objek memakai pusat klaster yang  baru.  Jika  pusat  cluster  tidak  berubah  lagi  maka proses clustering selesai.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bab  ini  dibahas  mengenai  metode  yang  digunakan dalam membangun program aplikasi berbasis web yang dapat mengakusisi data twitter menggunakan algoritma K-Means.
Tahap-tahap penelitian disajikan pada Gambar 3 :
Gambar 3. Diagram Alir Tahap Analisis Data dan Pengembangan Perangkat Lunak.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Uji Coba Akuisisi Data Twitter
Pada  uji  coba  ini,  terdapat  beberapa  batasan.  Adapun batasan  dalam  melakukan  uji  coba  pada  aplikasi  pencarian adalah sebagai berikut:
1. Waktu pengambilan data tweet dilakukan selama 5 Hari yaitu  pada  Tanggal  20,  21,  22,  25,  dan  26  Maret  2019 dengan  memanfaatkan  Task Scheduling pada  Windows untuk  melakukan  crawling  automatis  dengan  jeda 15menit.
2. Data yang dapat diproses merupakan data tweet dimana akun  pengguna  Twitter  tidak  diprivasi.  Hasil  yang didapatkan dari ujicoba ini yaitu 68.393 Tweet .
Gambar 4. OAuth pada Aplikasi BinAcquisition.
Twitter mempunyai data user dan data tweet untuk setiap penggunanya.  Setiap  data  tersebut  dapat  terakuisisi  dengan memanfaatkan  Twitter API .  Untuk  dapat  mengakusisi  data Twitter  maka  mendaftar  sebuah  aplikasi  Twitter.  Sebelum mendaftar  sebuah  aplikasi  Twitter,  harus  dilakukan  login.
Kemudian  Aplikasi  Twitter  akan  menyediakan  OAuth API sebagai bentuk autentikasi. Setelah mendapatkan OAuth API (Consumer  Key,  Consumer  Secret,  Access  Token,  dan Access Secret Token) proses akuisisi data user dan data tweet bisa dilakukan. Contoh OAuth Twitter API bisa dilihat pada Gambar 4.
Setelah mendapatkan OAuth API , dilakukan crawling data untuk  mengakuisisi  data  berdasarkan  lokasi  Geocode,  dan input keyword .  Pada  Makalah  ini keyword yang  diinputkan berkaitan  dengan  “K-Pop”  dan  “K-Drama”  yang  berjumlah 87 keyword yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Keyword yang diinputkan 2PM Ha Ji Won JYP Entertainment Lee Young Ae Shin Ye Eun Ahn Jae Hyun Han Ga In Kang Ha Neul Mamamoo Shinee Apink Han Hyo Joo Kim GO Eun Momoland SM Entertainment Astro Hyun Bin Kim Ji Won Nam Joo Hyuk SNSD Bae Suzy iKON Kim Kwon NCT So Ji Sub Bigbang Im Yoon Ah Kim So Hyun Nuest Son Ye Jin Black Pink Itzy Kim Soo Hyun Park Bo Gum Song Hye Kyo BTOB iZone Kim Tae Hee Park Bo Young Song Ji Hyo BTS Jang Nara Kim Woo Bin Park Hae Jin Song Joong Ki Do Kyung Soo Ji Chang Wook Krystal Jung Park Hyung Sik Super Junior EXO Ji Sung Lee Dong Wook Park Min Young TVXQ G-Dragon Jin Young Lee Jong Suk Park Seo Joon Twice Girl Generation Jo In Sung Lee Joon Gi RedVelvet WannaOne Go Ara Jo Jung Suk Lee Min Ho Seo In Suk Won Bin Go Hye Sun Jun Ji Hyun Lee Min Ki Seo Kang Joon YG Entertainment Gong Hyo Jin Jun Hae In Lee Seung Gi Seungri Yoo Seung Ho Gong Yoo Jung Il Woo Lee Seung Kyung Shin Min A Yoon Eun Hye Got7 Jung Joon Young
Sedangkan untuk lokasi geocode dibatasi dengan latitude (-4.640003)  dan longitude (109.866141)  dengan  radius 590KM  seperti  pada  Gambar  5.  Batasan  lokasi tweet ini dilakukan  supaya  waktu tweet yang  terdapat  pada tweet diambil  menjadi realtime dimana  hanya  pada  Waktu Indonesia Barat.
Batas pencarian untuk  mendapatkan Tweet dalam  jumlah besar / GET status hingga 100 per panggilan. Untuk fitur data yang  akan  digunakan  untuk  Makalah  ini  adalah  ID  User, Akun User, Lokasi User, dan Waktu Tweet . Pada  proses crawling tweet ,  Twitter  melakukan  payload yang  artinya  hasil  yang  dikirim  kembali  setelah API panggilan. Pada Twitter menggunakan payload berupa JSON . Ini  juga dapat disebut  ini output , atau set  hasil. Payload ini biasanya terbuat dari objek, yang mewakili konsep-konsep di Twitter seperti pengguna, status, dan lainnya. Pada Gambar 6 menunjukan potongan JSON fitur data tweet dengan keyword “Song  Joong  Ki”.  Sedangkan  pada  Gambar  7  menunjukan potongan JSON fitur data user dengan keyword “Song Joong Ki”.
Gambar 6. Potongan JSON Fitur Data Tweet.
Gambar 7. Potongan JSON Fitur Data User
Karena  pada  Twitter  format  date  and  time  menggunakan format dasar UCT atau GMT+0 maka perlu diubah menjadi waktu realtime tweet berdasarkan lokasi tweet . Pada Studi ini lokasi tweet merupakan lokasi Waktu Indonesia Barat (WIB) atau  GMT  +  7  yang  diwakilkan  oleh  Asia/Jakarta.  Pada Gambar  8  menunjukkan tweet dari  pengguna  yang ditampilkan  oleh  Twitter.  Sedangkan  pada  Gambar  9 menunjukkan informasi user yang ditampilkan oleh Twitter. Waktu  yang  ditampilkan  oleh  Twitter  merupakan  sudah dalam Waktu Indonesia Barat (WIB).
Gambar 8. Tweet yang ditampilkan oleh Twitter.
Gambar 9. Info User yang ditampilkan oleh Twitter.
Halaman  hasil  menampilkan  semua  informasi  yang sesuai  dengan keyword .  Pada  bagian  kiri  atas  terdapat tombol  untuk  kembali  ke  halaman  awal  dan  tombol untuk menyimpan data yang ada pada database dalam format CSV .  Tampilan  halaman  hasil  dari  aplikasi pencarian ini dapat dilihat seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan halaman hasil.

## B. Hasil Implementasi Grafik
Pada subbab ini ditampilkan grafik hasil akuisisi data tweet dengan sumbu x yaitu waktu tweet dalam kelipatan 30menit, sedangkan sumbu y yaitu jumlah tweet pada waktu tertentu. Kemudian  ditampilkan  pilihan keyword untuk  bisa  dipilih dengan  maksimal  5 keyword .  Selanjutnya  setelah  memilih keyword ,  ditampilkan  hasil  grafiknya  sehingga  bisa  terlihat perbedaan grafik antara keyword yang satu dengan yang lain seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Grafik Garis setelah memlih maksimum 5 keyword.

## C. Hasil Clustering dengan WEKA
Pada Studi ini Clustering K-Means dengan Menggunakan WEKA menunjukkan pada iterasi ke-10 perhitungan berhenti sama  halnya  dengan  perhitungan  secara  manual  dengan menggunakan  Microsoft  Excel.  Yang  perlu  diperhatikan bahwa algoritma K-means menghasilkan hasil yang berbeda- beda  karena  adanya  proses  randomisasi  menentukan  titik awal  pusat  cluster  pada  algoritma  ini  [5].  Pada  Gambar  12 ditunjukkan hasil clustering dengan menggunakan WEKA.
Gambar 12. Hasil Clustering dengan WEKA.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan rangkaian proses yang dilakukan seperti yang telah, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Langkah-langkah dalam mengakuisisi data pada Twitter terdiri  dari  beberapa  tahapan.  Tahapan  pertama  adalah membuat  aplikasi  pada  Twitter  dengan  memanfaatkan Twitter API ,  dengan  login  sebagai  pengguna  Twitter. Setelah  itu  didapat  Consumer  Key,  Consumer  Secret, Access Token, dan Access Secret Token yang berfungsi sebagai  kunci  untuk  bisa  mengakses  Twitter API . Kemudian untuk memastikan keselamatan dan keamanan  pada  platform  Twitter,  pengguna  yang menggunakan  Sign  In    dengan  Twitter  harus  secara eksplisit  mendeklarasikan  callback  URL.  Setelah  itu ekstrasi fitur pada Twitter dapat dilakukan.
2. Dari  data tweet sebanyak  68.392  yang  berlokasi  pada latitude (-4.640003) dan longitude (109.866141) dengan radius 590KM, mayoritas orang-orang yang  melakukan
tweet K-Pop dan K-Drama dengan 87 keyword tertentu membuat tweet pada jam 21.00 – 01.00.
3. Hasil penghitungan clustering secara manual (menggunakan  Excel)  dibanding  dengan  penghitungan clustering WEKA  mirip  meskipun  tidak  100%  sama. Yang  perlu  diperhatikan  bahwa  algoritma  K-means menghasilkan hasil  yang  berbeda karena adanya proses randomisasi pada algoritma K-Means.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] We Are Social, “Internet User,” wearesocial.com , 2018. [Online]. Available: https://wearesocial.com/blog/2018/01/global-digital- report-2018.
[2] Situmorang and  et al, Analisis Data: untuk riset manajemen dan bisnis . Medan: USU Press, 2010. [3] Beevolve,  “An  Exhaustive  Study  of  Twitter  Users  Across  the World,” www.beevolve.com , 2012. .
[4] N. Kaur and et al, “Efficient K-Means Clustering Algorithm using Ranking Method in Data Mining,” Int. J. Adv. Res. Comput. Eng.
Technol. , vol. 1, no. 3, 2012. [5] B.  Santosa, Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[6] S.  Defiyanti  and  M.  Jajuli,  “Integrasi  Metode  Klasifikasi  Dan Clustering  dalam  Data  Mining,”  in Konferensi  Nasional Informatika (KNIF) , 2015.
[7] J. E. Sembodo and et al, “Data Crawling Automatis Pada Twitter,” in Indonesia Symposium on Computing , 2016.
[8] D.  P.  Arumdani,  “Pengembangan  Sistem  Akuisisi  Data  Twitter Berbasis  Web  Menggunakan  Twitter  Streaming  API,”  Institut Pertanian Bogor, 2016.
[9] D.  S.  Indraloka  and  B.  Santosa,  “Penerapan  Text  Mining  untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee,” J. Sains Dan Seni ITS , vol. 6, no. 2, 2017.
[10] JSON,  “Pengenalan  JSON,” www.json.org ,  2017.  [Online]. Available: https://www.json.org/json-id.html.
[11] I. Arın and et al, “I-TWEC: Interactive clustering tool for Twitter,” Expert Syst. Appl. , vol. 96, pp. 1–13, 2018.
[12] D. Sayce, “Number of tweets per day,” 2016. [Online]. Available: https://www.dsayce.com/social-media/tweets-day/.
[13] “OpenCL,” Wikipedia . Apr-2017. [14] 3scale,  “What  is  an  API,” www.3scale.net ,  2016.  [Online].
Available:
https://www.3scale.net/wp- content/uploads/2012/06/What-is-an-API-1.0.pdf.
[15] TulisKode,  “Konsep  Application  Programming  Interface,” www.tuliskode.com , 2016. [Online]. Available:
https://www.tuliskode.com/mengenal-konsep-application- programming-interface-API/.
[16] O.  Somantri  and  et  al,  “Metode  K-Means  untuk  Optimasi Klasifikasi  Tema  Makalah  Mahasiswa  Menggunakan  Support Vector Machine (SVM),” Sci. J. Informatics , vol. 3, no. 1, 2016.
[17] S. S. Khan and A. Ahmad, “Cluster center initialization algorithm for K-modes clustering,” Expert Syst. Appl. , vol. 40, 2013.