Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means dan Elbow pada Opini Masyarakat Tentang Kebijakan Sekolah Luring Tahun 2022
Rahmawan Bagus Trianto 1 , Agus Susilo Nugroho 2 , Eko Supriyadi 3 1, 2, 3 Universitas An Nuur Jl. Gajah Mada No. 7 Majenang, Kuripan, Kec. Purwodadi, Kab. Grobogan, Jawa Tengah, Indonesia Email: rahmawanbagust@gmail.com 1 , nugro333@gmail.com 2 , ekalaya56@gmail.com 3
Abstract - The covid-19 pandemic that swept across the globe had adverse effects in many areas. One of the most affected areas is education in Indonesia. The online learning model became the only option at the time, which had a negative impact on the quality of education in Indonesia. As time went on, conditions are getting better, but there was still a threat of covid-19. In early 2022 governments began to adopt face-to-face or offline learning that attracted opinions on social media. The opinions that are widely written on social media need to be prepared because they could be input to the government. Clustering using the k-means algorithm with the elbow method as its optimizer in determining the best cluster number is one of the opinions processing options on social media for measuring and accounting. Data is treated with two approaches: with and without stemming . Applying the elbow method to the k- means algorithm produces a performance of the clustering model with a DBI value of 0.003 with 4 clusters, and a value of SSE 0.331, for data without stemming . On data with treatment using stemming , it has 3 cluster numbers with a value of DBI at 0.003 and SSE at 0426.
Keywords – K-Means , elbow , stemming , social media, opinion.
I ntisari – Pandemi covid-19 yang melanda hampir seluruh belahan dunia berdampak negatif di berbagai bidang. Salah satu bidang yang terdampak adalah pendidikan di Indonesia. Model pembelajaran daring menjadi  satu-satunya  pilihan  pada  waktu  itu,  sehingga  menimbulkan  dampak  buruk  bagi  kualitas pendidikan  di  Indonesia.  Seiring  berjalannya  waktu,  kondisi  semakin  membaik,  namun  masih  ada ancaman  bahaya  covid-19.  Pada  awal  tahun  2022  pemerintah  mulai  menerapkan  pembelajaran  tatap muka atau luring yang mengundang berbagai opini di media sosial. Opini yang banyak tertulis di media sosial perlu diolah karena memiliki pendapat yang bisa menjadi masukan bagi pemerintah. Klasterisasi menggunakan algoritma k-means dengan metode elbow sebagai optimasinya dalam menentukan jumlah klaster  terbaik  menjadi  salah  satu  pilihan  pengolahan  opini  di  sosial  media  agar  dapat  diukur  dan dipertanggungjawabkan. Data diperlakukan dengan dua pendekatan, yaitu diolah dengan menggunakan stemming dan  tanpa stemming .  Dengan  menerapkan  metode elbow pada  algoritma k-means menghasilkan  performa  model  klasterisasi  dengan  nilai  DBI  0.003  dengan  klaster  sebanyak  4  buah, dengan  nilai  SSE  sebesar  0.331  untuk  data  tanpa stemming .  Pada  data  dengan  perlakuan  dengan menerapkan stemming memiliki jumlah klaster sebanyak 3 buah dengan nilai DBI sebesar 0.003 dan SSE sebesar 0.426.
Kata Kunci – K-Means , elbow , stemming , sosial media, opini.

## I. P ENDAHULUAN
Pandemi  covid-19  menerjang  hampir  seluruh  penjuru  dunia  yang  berdampak  negatif  di berbagai bidang, salah satunya adalah pendidikan di Indonesia[1]. Pada awal pandemi covid- 19 pilihan model pembelajaran dilakukan secara daring untuk menekan pertumbuhan kasus. Seiring dengan berjalannya waktu, kondisi pandemi semakin membaik meskipun tetap terdapat ancaman  kesehatan,  maka  dilakukan  model  pembelajaran  secara hybrid .  Hal  ini  dilakukan
untuk menjaga kualitas pendidikan di Indonesia dan juga dapat memperkecil resiko buruk, yang juga disesuaikan dengan situasi dan kondisi di wilayah tersebut [1]. Namun demikian, kualitas pendidikan  di  masa  pandemi  tetap  memberikan  dampak  buruk  seperti  penurunan  waktu pembelajaran yang hampir satu tahun jika dibandingkan sebelum pandemi [2].
Pemerintah  dalam  menangani  pandemi  covid-19  ini  terutama  di  bidang  pendidikan, mengeluarkan  kebijakan  pendidikan  tatap  muka  yang  dimulai  pada  tahun  ajaran  2021-2022 semester ganjil. Pelaksanaan dari kebijakan ini tentunya dilakukan dengan kontrol yang ketat, seperti  penerapan  protokol  kesehatan  yang  sesuai  anjuran[3].  Masyarakat  yang  mengetahui kebijakan ini ramai meluapkan pendapat dan opininya di sosial media masing-masing. Twitter menjadi satu dari banyak sosial media yang paling aktif pergerakan datanya, di mana berisi tulisan singkat namun dengan jumlah yang sangat banyak [4][5].
Masyarakat yang merespon kebijakan tersebut meluapkan opininya di media sosial twitter sebenarnya tidak hanya sekedar tulisan tanpa arti, akan tetapi bisa berisi opini dan pendapat tentang harapan dan keinginan terkait pandemi covid-19 ini. Pandangan, harapan, keinginan dari masyarakat satu memiliki keterkaitan dan kemiripan dengan masyarakat yang lain, yang berarti  adanya  masukan  yang  bagus  bagi  institusi  khususnya  institusi  pendidikan  bahkan pemerintah [6]. Dari sana dapat diambil langkah untuk dilakukan pengolahan data dari sosial media seperti twitter untuk kemudian dianalisis informasi yang terkandung dari curahan hati masyarakat. Dengan demikian harapan, keinginan dan pandangan masyarakat tersebut dapat tersampaikan  dengan  baik  untuk  institusi  terkait  dan  juga  pemerintah  [7].  Dengan  adanya masukan yang sudah diberikan masyarakat melalui media sosial dapat memberikan opsi lain bagi pemegang kepentingan dalam menentukan kebijakan yang tepat bagi dunia pendidikan Indonesia.
Metode pengelompokan data atau juga dikenal dengan istilah klastering telah dipakai di banyak penelitian. Klastering dilakukan dengan melihat tingkat kemiripan dari setiap data, yang kemudian dikelompokkan dalam kelompok yang sama, sehingga data antar kelompok memiliki tingkat kemiripan yang kecil dan data di kelompok yang sama memiliki tingkat kemiripan yang tinggi.  Dengan  demikian,  pengelompokan  data  dengan  metode  klastering  tidak  memerlukan adanya  label  di  dataset  yang  akan  dipakai.  Metode  yang  banyak  dipakai  untuk  melakukan klastering data teks antara lain k-means [8], k-medoids [9], serta Latent Dirichlet Allocation (LDA)  [10].  Dari  beberapa  algoritma  tersebut,  algoritma k-means memiliki  performa  yang paling baik [11]. Akan tetapi, algoritma k-means memiliki kekurangan dalam menentukan nilai k dan  juga centroid yang  mengakibatkan  performanya  tidak  optimal  [12][13].  Untuk  dapat memperbaiki  performa  algoritma k-means maka  dapat  dipakai  metode elbow ,  yaitu  metode untuk menentukan nilai k yang optimal [14].
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah menggabungkan metode elbow dengan algoritma k-means dengan  harapan  dapat  meningkatkan  performa  model  klastering.  Dengan diterapkannya  metode elbow untuk  algoritma k-means yang  dapat  mengoptimalkan  hasil klastering,  semakin  optimal  juga  pengelompokan  data  opini  masyarakat  terhadap  kebijakan sekolah tatap muka di masa pandemi, sehingga dapat dijadikan salah satu bahan masukan dalam membuat kebijakan ke depannya.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
Text mining merupakan salah satu cabang dalam ilmu komputer yang mempelajari tentang ekstraksi dokumen teks secara otomatis, sehingga informasi yang terdapat di dalamnya dapat dimunculkan  [15].  Dalam  penerapannya, text  mining banyak  dilakukan  untuk  kebutuhan marketing, perencanaan produksi, pemasaran digital, dengan sumber datanya berupa teks dari media  sosial  [16].  Pemanfaatan text  mining dengan  menggunakan  data  dari  media  sosial
dikarenakan  tulisan  dan  ulasan  dari  masyarakat  memiliki  pengaruh  di  dunia  marketing, sehingga  dengan  mengolah  data  teks  menggunakan  teknik text  mining dapat  menghasilkan informasi dan pengetahuan yang bisa dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan.
Dalam text  mining terdapat  tahap preprocessing yang  merupakan  tahap  yang  cukup menentukan terhadap hasil akhir performa model yang terbentuk. Setelah tahap ini dilakukan, perlu dihitung bobot setiap kata atau term pada dokumen teks. Pembobotan ini menggunakan Term-Frequency Inverse-Document-Frequency atau yang disingkat TF-IDF. TF-IDF ini dapat dihitung menggunakan persamaan 1 dan 2 berikut.
𝑊 !,# = 𝑇𝐹 !,# ∗ 𝐼𝐷𝐹 # (1) 𝐼𝐷𝐹 # = 𝑙𝑜𝑔 $ %& ! (2)
Di mana: W i,j adalah bobot dari kata ke i pada dokumen ke j TF i,j adalah frekuensi kemunculan term i pada dokumen j IDF j adalah inverse document frequency pada term ke j N adalah jumlah seluruh dokumen DF j adalah banyaknya dokumen yang mengandung term j Dimana dokumen di sini merupakan dokumen tweet.
K-means merupakan salah satu algoritma klastering yang mengelompokkan N buah data ke dalam k buah klaster dengan cara meminimalkan jumlah kuadrat jarak atau sum of square antara  setiap  titik  data  dan  mendekatkan  ke  titik  pusat  klaster  tersebut  [17].  Ilustrasi  dari algoritma k-means ini dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini. Pada gambar 1 terlihat data awal  tersebar  tanpa  adanya  label  yang  ditandai  dengan  warna  yang  sama.  Kemudian  data tersebut diolah dengan menggunakan k-means dibuat tiga buah klaster, yang ditandai data yang berkelompok sesuai dengan tingkat kemiripannya, yang ditandai dengan tiga buah warna yang berbeda.
Gambar 1. Ilustrasi algoritma k-means
Algoritma k-means dapat dijelaskan sebagai berikut [13]:
a. Menentukan jumlah klaster k dan memilih pusat klaster atau centroid secara acak.
b. Menghitung jarak setiap data ke pusat klaster menggunakan Euclidean distance dengan persamaan berikut:
𝑑 !,# =   -∑ /𝑎 '! − 𝑏 '# 3 ( ) '*+ (3)
k-means
Di  mana  d i,j merupakan  jarak  dari  data  ke- i dengan  pusat  klaster  ke- j yang  akan dihitung. Banyaknya data dituliskan dengan nilai n .
c. Mengelompokkan  data  ke  dalam  klaster  berdasarkan  jarak  terpendek,  yang  ditandai dengan nilai jarak Euclidean yang paling kecil.
d. Menghitung ulang pusat klaster yang baru dengan persamaan berikut:
𝑗 !,, = + ) " ∑ 𝑥 #,! - #*+ (4)
Di mana ji,k merupakan centroid baru yang akan dicari, dengan rata-rata klaster ke-k untuk data ke-i. Kemudian nk merupakan banyaknya data yang menjadi anggota klaster ke-k. Adapun xj,i merupakan frekuensi kemunculan kata ke-j pada dokumen ke-i pada klaster tersebut.
e. Mengulangi langkah 2 sampai 4 hingga data yang berada dalam masing-masing klaster tidak mengalami perubahan.
Metode elbow merupakan metode yang dipakai untuk mengoptimalkan performa dari k- means dengan cara memilih nilai k dengan menghitung SSE atau sum of square error [18]. Untuk menghitung nilai SSE dapat menggunakan persamaan berikut:
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ ∑ ‖𝑥 ! − 𝐶 , ‖ ( '! ∈0, , ,*+ (5)
Di mana SSE adalah nilai SSE yang akan dicari, k adalah banyaknya klaster, xi adalah jumlah data dan Ck adalah banyaknya cluster i pada klaster ke k . Algoritma elbow dapat juga dijelaskan cara kerjanya yaitu dengan membandingkan  nilai dari k buah klaster dan nilai SSE sehingga  membentuk  grafik  yang  menyerupai  siku  [14].  Grafik  yang  terbentuk  dari perbandingan nilai k dengan SSE dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Contoh grafik algoritma elbow antara nilai SSE dan jumlah klaster
Dengan menggunakan algoritma elbow ini maka nilai dari k yang menunjukkan jumlah klaster terbaik adalah sebanyak 4 buah klaster. Hal ini dapat dilihat pada grafik yang memiliki penurunan  nilai  SSE  yang  besar,  atau  sudut  yang  terbentuk  akan  cenderung  lebih  kecil dibandingkan dengan yang lain [19].
Untuk  mengukur  performa  klaster  yang  terbentuk,  perlu  dilakukan  pengujian.  Pada penelitian ini untuk menguji model yang terbentuk menggunakan Davies Bouldin Index atau DBI.  Untuk  menghitung  nilai  DBI  menggunakan  konsep  memaksimalkan  selisih  jarak  inter
cluster dan meminimalkan selisih jarak intra cluster [14]. Langkah-langkah dalam menghitung nilai DBI dapat mengikuti algoritma berikut.
a. Menghitung nilai Sum of Square Within Cluster (SSW) dengan persamaan 6 berikut, dengan mencari matriks kohesi pada sebuah klaster ke- i .
𝑆𝑆𝑊 ! = + - ∑ 𝑑(𝑥𝑗, 𝑐𝑖) -! #*+
(6)
b. Menghitung nilai Sum of Square Between Cluster (SSB) dengan persamaan 7 berikut, untuk mencari selisih jarak antar data pada antar klaster.
𝑆𝑆𝐵 𝑖, 𝑗 = 𝑑(𝑐𝑖, 𝑐𝑗) (7)
c. Menghitung rasio dengan cara membandingkan nilai klaster ke i dengan klaster ke j dengan menggunakan persamaan 8 berikut.
𝑅𝑖, 𝑗 = 001!2001# 003 !#
(8)
d. Menghitung nilai DBI setelah mendapatkan nilai rasio dengan persamaan 9 berikut.
𝐷𝐵𝐼 = + , ∑ 𝑚𝑎𝑥 !4# (𝑅 !,# ) , +*+ (9)
Penelitian terkait dengan klastering sudah banyak dilakukan oleh para peneliti sebelumnya, baik untuk data teks [20], data citra atau gambar [21], serta data terstruktur [22]. Klasterisasi merupakan teknik pengelompokan data di mana objek yang berada dalam klaster yang sama memiliki tingkat kemiripan yang tinggi, sekaligus objek yang berbeda klaster memiliki tingkat ketidakmiripan yang tinggi [23].
Pada penelitian [12] membahas tentang pemakaian algoritma PSO terhadap algoritma k- means untuk klastering daerah endemik penyakit menular di Kota Semarang. Dari penelitian ini menghasilkan nilai DBI sebesar 0.113 pada k-fold sebesar 5. Pada penelitian [24] terkait dengan  optimasi k-means dengan  menggunakan information  gain .  Dari  penelitian  ini didapatkan  penurunan  nilai  DBI  menjadi  1.8117  dari  nilai  awalnya  pada  angka  2.0290. Penelitian yang lain terkait dengan algoritma k-means juga dilakukan pada penelitian [17] di mana dengan menggunakan iterasi sebanyak 100 kali, dapat menurunkan tingkat error dari 15% menjadi hanya 6% saja.
Penelitian  [22]  membahas  tentang  pengelompokan  desa  menggunakan k-means dalam rangka  penyelenggaraan  penanganan  bencana  banjir.  Algoritma k-means dioptimasi  dengan metode elbow dan silhouette . Dari percobaan ini menghasilkan bahwa metode elbow memiliki performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan silhouette pada  algoritma k-means ,  yaitu memiliki  nilai variance  within sebesar  2.570625  dan  nilai variance  between sebesar 27.0233857.  Selanjutnya  penelitian  [25]  terkait  tentang  optimasi  algoritma k-means dengan menggunakan  QK-Hidden algorithm .  Dibandingkan  dengan  algoritma k-means murni, algoritma yang diusulkan pada penelitian ini dapat meningkatkan performa model sampai lebih dari 30%.
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  peneliti  sebelumnya,  belum  ditemukan klastering  dokumen  teks  dengan  menggunakan  algoritma k-means yang  dioptimasi  oleh algoritma elbow . Jika melihat penelitian [22] di mana algoritma k-means dioptimasi dengan metode elbow menghasilkan  performa  yang  baik  dengan  data  yang  dipakai  adalah  data terstruktur. Pada penelitian ini akan menggunakan kombinasi algoritma klastering k-means dan elbow untuk data tidak terstruktur, yaitu data teks opini masyarakat.

## B. Dataset
Penelitian ini menggunakan dataset yang bersifat public, yaitu berasal dari media sosial twitter . Pengambilan dataset ini menggunakan beberapa kata kunci, yaitu pembelajaran offline, pembelajaran  tatap  muka,  sekolah  luring,  sekolah  offline  dan  sekolah  tatap  muka.  Setelah didapatkan  semua  dataset,  kemudian  diambil  sampel  sebanyak  1000  buah  data.  Data  yang didapatkan  akan  diperlakukan  dengan  dua  pendekatan,  yaitu  data  dengan  menggunakan stemming dan  tanpa  menggunakan stemming .  Pendekatan  ini  diambil  karena stemming memiliki dua kemungkinan terhadap performa model yang terbentuk, dapat meningkatkan dan juga dapat menurunkan kualitas model.

## C. Metode penelitian
Metode  penelitian  ini  dimulai  dari  studi  literatur  yang  dilanjutkan  dengan  pengambilan dataset. Dataset diambil dengan cara crawling data twitter dengan beberapa kata kunci seperti yang telah disebutkan pada poin sebelumnya. Dataset kemudian diambil sampel sebanyak 1000 buah  data.  Data  yang  telah  diambil  diolah  terlebih  dahulu  di  tahap preprocessing .  Tahap preprocessing ini  dilakukan  dengan  beberapa  proses,  dimulai data  cleaning , case  folding , stemming , stopword removal dan tokenizing . Khusus untuk proses stemming , pada penelitian ini dilakukan juga tanpa menggunakan stemming . Dilanjutkan dengan proses pembobotan kata di setiap dokumen menggunakan TF-IDF. Setelah didapatkan bobot dari kata-kata kemudian dilakukan klastering menggunakan k-means dan elbow yang kemudian dilihat performa model dengan mencari nilai Davies Bouldin Index atau DBI. Semakin kecil nilai DBI maka semakin baik pula performa model klasterisasi yang terbentuk. Metode penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Metode Penelitian
Gambar 3 di atas menunjukkan alur metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini. Selanjutnya  dilakukan  proses  penelitian  dan  dibahas  serta  memunculkan  hasil  seperti  yang dijelaskan pada bab selanjutnya.
Mulai Studi Literatur Crawling Tweet K-Means Clustering Elbow Optimization Uji Performa Model Davies Bouldin Prepocessing Data Cleaning Case Folding Stemming Stopword Removal Tokenizing TF-IDF Selesai

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengumpulan  dataset  yang  telah  dilakukan  dengan  cara crawling pada  sosial  media berbasis  teks twitter mendapatkan  1000  dataset.  Agar  dataset  ini  siap  untuk  dilakukan pengolahan, perlu perlakuan awal atau tahap preprocessing yaitu data cleaning , case folding , stemming , stopword removal dan tokenizing . Pada penelitian ini pendekatan yang dilakukan pada tahap preprocessing ada dua skenario, yaitu menggunakan stemming dan tanpa stemming . Dua  pendekatan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  pengaruh  penggunaan stemming untuk dokumen teks ringkas berbahasa Indonesia. Tahap preprocessing ini dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
T ABEL I

## T AHAP P REPROCESSING D ATASET
Setelah tahap preprocessing dilakukan, dilanjutkan dengan menghitung pembobotan untuk setiap  kata  pada  dokumen  dilakukan  menggunakan  TF-IDF.  Setelah  didapatkan  bobot  dari setiap kata, kemudian dihitung untuk mendapatkan bobot dari setiap dokumen. Pembobotan pada  setiap  dokumen  selanjutnya  dilakukan  proses  klasterisasi.  Untuk  mendapatkan  jumlah klaster  yang  optimal,  penelitian  ini  menggunakan  metode elbow di  mana  didapatkan  hasil
Data Awal Data Cleaning Stemming Stopword Removal Tokenizing karena sdm indonesia saat ini aja di pendidikan kurang baik, juga murid banyak yang malas. lagi pula, tiap orang memiliki metode pembelajara n yang berbeda- beda, kayak gue yang kebanyakan metode belajarnya harus lama dan tatap muka baru bisa ngerti, ketimbang sebentar karena sdm indonesia saat ini aja di pendidikan kurang baik, juga murid banyak yang malas. lagi pula, tiap orang memiliki metode pembelajaran yang berbeda- beda, kayak gue yang kebanyakan metode belajarnya harus lama dan tatap muka baru bisa ngerti, ketimbang sebentar
karena sdm indonesia saat ini aja di didik kurang baik juga murid banyak yang malas lagi pula tiap orang milik metode ajar yang beda kayak gue yang banyak metode ajar harus lama dan tatap muka baru bisa ngerti ketimbang sebentar
karena sdm indonesia saat ini aja didik kurang baik juga murid banyak malas lagi pula tiap orang milik metode ajar yang beda kayak gue yang banyak metode ajar harus lama tatap muka baru bisa ngerti ketimbang sebentar karena sdm indonesia saat ini aja didik kurang baik juga murid banyak malas lagi pula tiap orang milik metode ajar beda kayak gue banyak metode ajar harus lama tatap muka baru bisa ngerti ketimbang sebentar
sebagai berikut. Dari pengujian dan percobaan yang telah dilakukan, yaitu menerapkan metode elbow pada algoritma k-means didapatkan hasil sebagai berikut.

## T ABEL II P ERBANDINGAN K-M EANS DAN METODE E LBOW PADA DATASET D ENGAN DAN TANPA STEMMING
Tabel II di atas merupakan data perbandingan penggunaan metode elbow pada algoritma k-means antara  dataset  dengan  dan  tanpa  menggunakan stemming .  Untuk  dataset  tanpa stemming jumlah klaster optimalnya adalah 4 buah. Hal ini dapat dilihat dari selisih nilai SSE yang paling besar. Adapun nilai SSE pada dataset tanpa stemming sebesar 0.331. Di lain data, yaitu yang menggunakan stemming , didapatkan jumlah klaster optimalnya sebanyak 3 buah, dengan nilai SSE sebesar 0.426, di mana selisih nilai SSE sebesar 0.149. Jika dilihat nilai SSE dari kedua dataset, maka performa model optimal yang terbentuk adalah pada dataset tanpa menggunakan stemming . Akan tetapi, rerata SSE dari kedua dataset bernilai sama, yaitu pada angkat 0.282.
Jika dilihat lebih detail lagi dari keseluruhan percobaan, perbandingan kedua dataset dari segi nilai SSE memiliki keunggulan masing-masing. Nilai SSE terkecil pada klaster 2 diperoleh dari dataset tanpa stemming , yaitu sebesar 0.526 berbanding 0.575. Pada jumlah klaster 3, nilai SSE pada data dengan stemming lebih kecil, yaitu sebesar 0.426 berbanding 0.441. Pada jumlah klaster  4,  nilai  SSE  terkecil  terdapat  pada  dataset  tanpa stemming ,  yaitu  sebesar  0.331 berbanding 0.339, yang berarti hanya sedikit perbedaannya. Kemudian pada jumlah klaster 5, nilai SSE terkecil terdapat pada dataset dengan stemming , yaitu sebesar 0.270 berbanding 0.292 pada  dataset  tanpa stemming .  Selanjutnya  pada  jumlah  klaster  6,  nilai  SSE  terkecil  terdapat pada dataset tanpa stemming dengan nilai 0.240 berbanding 0.249. Pada jumlah klaster 7, nilai SSE  terkecil  diperoleh  dari  dataset  dengan stemming sebesar  0.191  berbanding  0.203.  Pada klaster 8 buah, dataset tanpa stemming lebih unggul dengan nilai SSE sebesar 0.178 berbanding 0.186. Pada klaster 9 dan 10 dataset dengan stemming lebih unggul dengan nilai masing-masing SSE sebesar 0.154 dan 0.146 berbanding 0.164 dan 0.159. Dapat dilihat juga bahwa semakin banyak jumlah klaster nilai SSE untuk kedua dataset memiliki selisih yang semakin sedikit. Jika digambarkan untuk masing-masing dataset maka akan menjadi seperti pada gambar 4 dan 5 berikut.
Jumlah Klaster Data Tanpa Stemming Data Dengan Stemming SSE Selisih SSE Selisih 2 0.526 0 0.575 0 3 0.441 0.085 0.426 0.149 4 0.331 0.110 0.339 0.087 5 0.292 0.039 0.270 0.069 6 0.240 0.052 0.249 0.021 7 0.203 0.037 0.191 0.058 8 0.178 0.025 0.186 0.005 9 0.164 0.014 0.154 0.032 10 0.159 0.005 0.146 0.008 Rerata 0.282 0.282
Gambar 4. Grafik metode elbow untuk dataset tanpa stemming
Gambar 4 di atas menunjukkan grafik dari hasil pengolahan menggunakan metode elbow pada data tanpa stemming di mana jumlah klaster optimalnya adalah 4 buah. Dari gambar 4 di atas  juga  dapat  dilihat  lekukan  yang  terlihat  seperti  siku  juga  berada  pada  klaster  4,  hal  ini menunjukkan algoritma elbow dapat memilih jumlah k yang optimal pada algoritma k-means . Selain itu, semakin besar jumlah klaster maka cenderung semakin kecil juga nilai SSE yang dihasilkan, hingga cenderung melandai.
Gambar 5. Grafik metode elbow untuk dataset dengan stemming
Gambar 5 di atas menunjukkan hasil pengolahan data dengan stemming di mana jumlah klaster optimalnya sebanyak 3 buah. Hampir sama dengan hasil olahan data tanpa stemming , semakin banyak jumlah klaster maka tingkat error atau SSE juga cenderung menurun pada data dengan menggunakan stemming .

## T ABEL III P ERBANDINGAN PEFORMA DBI PADA DATASET D ENGAN DAN TANPA STEMMING
Jumlah Klaster Max Iteration DBI dengan Stemming DBI tanpa Stemming 2 100 0.003 0.003 3 100 0.003 0.002
Jumlah Klaster Max Iteration DBI dengan Stemming DBI tanpa Stemming 4 100 0.003 0.003 5 100 0.003 0.003 6 100 0.003 0.002 7 100 0.003 0.002 8 100 0.003 0.002 9 100 0.003 0.002 10 100 0.003 0.002
Pada  tabel  III  di  atas  menunjukkan  data  perbandingan  performa  algoritma k-means dan elbow berdasarkan  nilai  DBI.  Dapat  dilihat  bahwa  baik  dataset  yang  menggunakan  maupun tanpa stemming menunjukkan nilai DBI yang sama, yaitu 0.003 untuk masing-masing jumlah klaster 3 dan 4. Pada dataset dengan menggunakan stemming , nilai DBI untuk jumlah klaster 2 sampai 10 adalah sama. Berbeda dengan dataset tanpa stemming , terdapat variasi nilai DBI, meskipun selisihnya sangat kecil. Pada jumlah klaster 2, 4 dan 5 memiliki nilai DBI sebesar 0.003, sedangkan selainnya memiliki nilai DBI sebesar 0.002.
Jika dilihat dari sisi konten dari masing-masing klaster yang terbentuk, dapat dijelaskan sebagai berikut. Pada dokumen tweet tanpa menggunakan stemming yang menghasilkan 4 buah klaster,  klaster  pertama  terdiri  dari  481  buah  data  atau  48.1%  dari  total  data.  Pada  klaster pertama  ini  membahas  tentang  banyaknya  siswa  yang  memilih  untuk  sekolah  luring  atau offline. Beberapa alasan dari keinginan tersebut adalah bahwa dengan belajar secara luring atau offline materi lebih mudah dipahami, serta pembelajaran online atau daring yang dirasa tidak efektif,  sehingga  banyak  siswa  yang  mengeluh.  Sebaran  kata  dapat  dilihat  pada wordcloud berikut ini.
Gambar 6. Wordcloud klaster pertama model klasterisasi dataset tanpa stemming
Gambar 6 di atas dapat dilihat bahwa kata kunci tatap muka dan ptm dapat terbaca dengan ukuran yang besar, dengan kata lain kata tersebut sering muncul pada klaster ini.
Klaster kedua terdiri dari 84 buah data atau sekitar 8.4% dari keseluruhan data. Pada klaster ini membahas tentang persiapan sekolah tatap muka atau sekolah offline. Salah satu yang paling
banyak dibahas adalah pencarian informasi tentang vaksinasi covid-19. Pada klaster kedua juga memiliki sebaran kata atau wordcloud yang relative sama dengan klaster pertama. Klaster ketiga terdiri dari 77 buah data atau 7.7% dari total keseluruhan data. Pada klaster ketiga  ini  berisi  tentang  siswa  yang  sudah  terlanjut  nyaman  dengan  sekolah  online.  Klaster ketiga  ini  merupakan  klaster  dengan  jumlah  data  paling  sedikit  untuk  dataset  tanpa menggunakan stemming .
Selanjutnya  klaster  keempat  terdiri  dari  361  buah  data  atau  sekitar  36.1%  dari  total keseluruhan. Klaster ini berisi tentang pendapat masyarakat tentang pembelajaran offline yang masih berbahaya. Ada juga yang berpendapat bahwa pembelajaran offline boleh saja dilakukan dengan catatan harus dikombinasikan secara hybrid . Secara keseluruhan, sebaran data ke dalam klaster-klaster pada data tanpa stemming dapat dilihat pada gambar 7 berikut ini.
Gambar 7. Sebaran data tanpa stemming ke dalam masing-masing klaster
Gambar  7  di  atas  nampak  sebaran  data  tanpa stemming bahwa  klaster  dengan  data terbanyak terdapat pada klaster 1 dan klaster 3, di mana pada gambar tertulis klaster 0 dan 3. Sedangkan pada klaster 2 dan 3 terlihat sangat kecil karena hanya berisi 7.7% sampai 8.4% saja.

## IV. K ESIMPULAN
Model  klasterisasi  yang  terbentuk  dari  penelitian  ini  pada  1000  dataset  sampel  dengan menggunakan stemming didapatkan  jumlah  klaster  terbaik  sebanyak  3  buah  klaster,  dengan nilai  SSE  sebesar  0.426  dan  nilai  DBI  sebesar  0.003.  Dari  3  buah  klaster  ini,  pada  klaster pertama membahas tentang kesiapan pembelajaran tatap muka, dan juga protokol kesehatan yang ketat, perlunya kehati-hatian ketika sudah melakukan sekolah tatap muka. Pada klaster kedua membahas tentang banyak yang memilih sekolah offline dibanding online karena lebih mudah  pembelajaran  tatap  muka  langsung.  Pada  klaster  ketiga  membahas  tentang  sudah terbiasanya sekolah online, sehingga perlu adaptasi untuk pembelajaran tatap muka langsung, masih cenderung memilih online karena kondisi dan sebagian yang lain masih ragu-ragu yang ditandai dengan sama-sama memilih online dan offline. Model klasterisasi yang terbentuk dari penelitian  ini  untuk  1000  dataset  sampel  tanpa  menggunakan stemming didapatkan  jumlah klaster terbaiknya sebanyak 4 buah klaster, dengn nilai SSE sebesar 0.331 dan nilai DBI sebesar
0.003.  Pada  klaster  pertama  membahas  banyak  siswa  yang  berminat  untuk  sekolah  offline karena lebih mudah memahami dibandingkan sekolah online, salah satunya ditandai ada yang mengeluh  karena  terlalu  lama  sekolah  online.  Pada  klaster  kedua  berisi  tentang  persiapan sekolah tatap muka yang ditandai dengan pencarian informasi tentang vaksinasi. Klaster ketiga membahas tentang siswa yang sudah terlanjut nyaman sekolah online. Pada klaster keempat membahas  tentang  pendapat  bahwa  sekolah  offline  masih  berbahaya,  namun  ada  juga  yang menyatakan setuju sekolah tatap muka namun dipadukan dengan metode pembelajaran hybrid. Dengan demikian jika dilihat dari nilai DBI, dataset dengan dua pendekatan ini memiliki model dengan performa klasterisasi yang sama. Berbeda jika dilihat dari nilai SSE, model klasterisasi dengan dataset tanpa stemming memiliki performa lebih baik jika dibandingkan dataset yang menggunakan stemming. Kesimpulan lain yang didapatkan pada penelitian ini menunjukkan bahwa stemming kurang baik diterapkan, terutama untuk data teks yang singkat seperti yang didapatkan melalui platform media sosial Twitter .

## R EFERENSI
[1] G.  Guillén,  T.  Sawin,  and  N.  Avineri,  “Persepsi  Mahasiswa  Dalam  Penggunaan Teknologi Pembelajaran Bahasa Arab pada Pertemuan Tatap Muka Terbatas di Masa Pandemi COVID-19,” Alibbaa’ J. Pendidik. Bhs. Arab , vol. 3, no. 1, pp. 320–328, 2022.
[2] C.  N.  Rohim,  R.  K.  Wiryaningtyas,  L.  N.  C.  L.  Aji,  Y.  A.  Priambudi,  and  Darmadi, “Masalah  Yang  Muncul  Pada  Pelaksanaan  Kegiatan  Pembelajaran  Luring  Di  Masa Pandemi,” Innov.  J. Soc. Sci. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 228–231, 2022.
[3] S. F. Nissa and A. Haryanto, “Implementasi Pembelajaran Tatap Muka Di Masa Pandemi Covid-19,” J. IKA PGSD (Ikatan Alumni PGSD) UNARS , vol. 8, no. 2, pp. 402–409, 2020.
[4] A.  Rangrej,  S.  Kulkarni,  and  A.  V.  Tendulkar,  “Comparative  study  of  clustering techniques  for  short  text  documents,”  in Proceedings  of  the  20th  International Conference Companion on World Wide Web, WWW 2011 , pp. 111–112, 2011.
[5] T. S. Kartikasari, H. Setiawan, and P. L. T. Irawan, “Implementasi Text Mining Untuk Analisis Opini Publik Terhadap Calon Presiden,” J. SimanteC , vol. 7, no. 1, pp. 39–47, 2018.
[6] Y. Xing, X. Wang, C. Qiu, Y. Li, and W. He, “Research on opinion polarization by big data analytics capabilities in online social networks,” Technol. Soc. , vol. 68, no. January, p. 101902, 2022.
[7] H. Irsyad, A. Farisi, and M. R. Pribadi, “Klasifikasi Opini Masyarakat Terhadap Jasa ISP MyRepublic dengan Naïve Bayes,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 30–34, 2019.
[8] K. Ariasa, I. G. A. Gunadi, and I. M. Candiasa, “Optimasi Algoritma Klaster Dinamis pada  K-Means  dalam  Pengelompokkan  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  (Studi  Kasus: Universitas Pendidikan Ganesha),” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform.  JANAPATI , vol. 9, no. 2, pp. 181–193, 2020.
[9] R. C. Balabantaray, C. Sarma, and M. Jha, “Document Clustering using K-Means and K-Medoids,” Int. J. Knowl. Based Comput. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 7–13, 2013.
[10]  Zulhanif,  Sudartianto,  B.  Tantular,  and  I.  G.  N.  M.  Jaya,  “Aplikasi  Latent  Dirichlet Allocation ( Lda ) Pada Clustering Data Teks,” J. Log. , vol. 7, no. 1, pp. 46–51, 2017.
[11]  J.  A.  Lossio-Ventura,  S.  Gonzales,  J.  Morzan,  H.  Alatrista-Salas,  T.  Hernandez- Boussard,  and  J.  Bian,  “Evaluation  of  clustering  and  topic  modeling  methods  over health-related tweets and emails,” Artif. Intell. Med. , vol. 117, no. May 2020.
[12]  S.  Rustam,  H.  A.  Santoso,  and  C.  Supriyanto,  “Optimasi  K-Means  Clustering  Untuk
Identifikasi  Daerah  Endemik  Penyakit  Menular  Dengan  Algoritma  Particle  Swarm Optimization Di Kota Semarang,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 3, pp. 251–259, 2018.
[13]  D. P. Isnarwaty and Irhamah, “Text clustering pada akun twitter layanan ekspedisi JNE , J&T,  dan  Pos  Indonesia  menggunakan  metode  Density-Based  Spatial  Clustering  of Applications with Noise ( DBSCAN ),” J. Sains dan Seni , vol. 8, no. 2, pp. 137–144, 2019.
[14]  D.  Jollyta,  S.  Efendi,  M.  Zarlis,  and  H.  Mawengkang,  “Optimasi  Cluster  Pada  Data Stunting:  Teknik  Evaluasi  Cluster  Sum  of  Square  Error  dan  Davies  Bouldin  Index,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 918, 2019.
[15]  D. Merlini and M. Rossini, “Text categorization with WEKA: A survey,” Mach. Learn. with Appl. , vol. 4, no. April, p. 100033, 2021.
[16]  S.  Kumar,  A.  K.  Kar,  and  P.  V.  Ilavarasan,  “Applications  of  text  mining  in  services management: A systematic literature review,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 1, no. 1, p. 100008, 2021.
[17]  P.  Fränti  and  S.  Sieranoja,  “How  much  can  k-means  be  improved  by  using  better initialization and repeats?,” Pattern Recognit. , vol. 93, pp. 95–112, 2019.
[18]  A. F. Febrianti, A. H. Cabral, and G. Anuraga, “K-Means Clustering Dengan Metode Elbow Untuk Pengelompokan Kabupaten Dan Kota Di Jawa Timur,” Semin. Nas. Has. Ris. dan Pengabdi. -SNHRP , pp. 863–870, 2018.
[19]  A. F. Hadi, D. Bagus, and M. Hasan, “Text Mining Pada Media Sosial Twitter Studi Kasus : Masa Tenang Pilkada DKI 2017 Putaran 2,” in Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya, 21 Oktober 2017 Surabaya, Universitas Airlangga , pp. 324–331, 2017.
[20]  N. Alami, M. Meknassi, N. En-nahnahi, Y. El Adlouni, and O. Ammor, “Unsupervised neural networks for automatic Arabic text summarization using document clustering and topic modeling,” Expert Syst. Appl. , vol. 172, no. May 2020, p. 114652, 2021.
[21]  E. Supriyadi, A. Basuki, and R. Sigit, “Klasterisasi Kualitas Beras Berdasarkan Citra Pecahan Bulir Dan Sebaran Warna,” J. INOVTEK POLBENG - SERI Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 105–119, 2021.
[22]  S. F. Susilo, A. Jamaludin, and I. Purnamasari, “Pengelompokan Desa Menggunakan K- Means Untuk Penyelenggaraan Penanggulangan Bencana Banjir,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 156–167, 2020.
[23]  K. Thirumoorthy and K. Muneeswaran, “A hybrid approach for text document clustering using Jaya optimization algorithm,” Expert Syst. Appl. , vol. 178, no. April, pp. 1–16, 2021.
[24]  R. K. Dinata, H. Novriando, N. Hasdyna, and S. Retno, “Reduksi Atribut Menggunakan Information Gain untuk Optimasi Cluster Algoritma K-Means,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 48–53, 2020.
[25]  D. Zhao et al. , “k-means clustering and kNN classification based on negative databases,” Appl. Soft Comput. , vol. 110, p. 107732, 2021.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset dan Teknologi Republik Indonesia yang telah memberikan pendanaan penelitian ini melalui DRTPM Kemdikbudristek Tahun 2022. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Tim Jurnal  Informatika  Polbeng yang  telah  meluangkan  waktu  untuk  membuat  template  ini, termasuk pemeriksaan sampai diterbitkannya artikel ini.