## OPTIMASI ANALISIS CLUSTERING UNTUK AKTIVITAS DAN RESPON PENGGUNA MEDIA SOSIAL DENGAN K-MEANS
Mela Nur Afrilia 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3 , Nisa Dienwati Nuris 4 1,4 Teknik Informatika, 2 Komputerisasi Akuntansi, 3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jln Perjuangan No 10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat Indonesia melaafrilia77@gmail.com

## ABSTRAK
Media sosial sebagai platform utama interaksi dan aktivitas online memiliki peran sentral dalam membentuk pola perilaku pengguna. Analisis clustering aktivitas dan respons pengguna di media sosial menjadi penting untuk pengembangan  strategi  pemasaran  dan  manajemen platform yang  efektif.  Dalam  lingkungan  yang  semakin kompleks  ini,  diperlukan  pendekatan  analisis  yang  sistematis.  Penelitian  ini  bertujuan  mendalami  perilaku pengguna  media  sosial  melalui  algoritma K-Means dan Davies  Bouldin  Index (DBI)  untuk  mengoptimalkan jumlah cluster , sehingga memperkaya pemahaman pola aktivitas dan respons pengguna. Dengan menggunakan RapidMiner , penelitian berhasil mengidentifikasi tiga cluster optimal, dengan Cluster 1 menonjol sebagai yang paling dominan, diisi oleh pengguna yang menunjukkan tingkat aktivitas dan respons lebih tinggi dibandingkan kelompok  lainnya.  Temuan  ini  dapat  memberikan  panduan  berharga bagi  pengembangan  strategi  media  sosial yang lebih tepat sasaran.
Kata kunci : Clustering, Aktivitas dan Respon, Media Sosial, Algoritma K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  perkembangan  teknologi  digital, penggunaan  media  sosial  tumbuh  pesat  dan memengaruhi interaksi sosial manusia. Fenomena ini telah mengubah cara komunikasi, pertukaran informasi,  dan  pembentukan  hubungan  sosial dilakukan  [1].  Di  era  akses  internet  yang  mudah, pengguna media sosial dapat dengan cepat berinteraksi dan mengikuti perkembangan terkini. Meski demikian, terdapat  risiko  pengguna  terjebak  dalam  kegiatan tanpa  tujuan,  menghabiskan  waktu  berharga  di platform tersebut. Penelitian ini menggunakan analisis cluster dengan  algoritma K-Means untuk  menggali variabilitas  perilaku  pengguna  media  sosial.  Dengan memahami  pola  aktivitas  dan  respon  pengguna, penelitian ini bertujuan memberikan wawasan tentang cara  pengguna  media  sosial  berinteraksi  dengan platform tersebut. Sorotan khusus juga diberikan pada respon  emosional  pengguna  terhadap  interaksi  di media sosial.
Penggunaan media sosial, fenomena mendominasi  kehidupan  sehari-hari,  memberikan peluang interaksi dan berbagi informasi, namun dapat menimbulkan permasalahan emosional akibat penggunaan berlebihan. Fitur menariknya memfasilitasi  komunikasi  jarak  jauh,  tetapi  dampak negatifnya  melibatkan potensi  kecanduan.  Tantangan di  bidang  informatika  terletak  pada  identifikasi  pola perilaku  pengguna  media  sosial,  termasuk  intensitas penggunaan dan dampak emosional. Kategorisasi pola perilaku  menjadi  permasalahan  utama,  di  mana pengguna  cenderung  menghabiskan  waktu  tanpa tujuan  yang  jelas,  menyebabkan  pemborosan  waktu berharga.  Respon  emosional  pengguna  menciptakan kompleksitas yang perlu diidentifikasi dan dianalisis, menyoroti  tantangan  dalam  memahami  variasi aktivitas dan respon di media sosial [2].
Penelitian sebelumnya yang berjudul “Hubungan Tingkat Kepercayaan Diri Dengan Intensitas Penggunaan Media Sosial Whatsapp Pada Mahasiswa Kedokteran 2018” [3] menunjukkan bahwa pengguna yang  menghabiskan  lebih  banyak  waktu  di  media sosial  cenderung  mengalami  peningkatan  tingkat kepercayaan  diri,  terutama  melalui  perbandingan dengan orang lain di platform tersebut.
Namun, masih diperlukan analisis lebih mendalam  untuk  memahami  variasi  perilaku  dan respon  emosional  pengguna.  Beberapa  aspek  yang perlu  dipertimbangkan  meliputi  rata-rata  waktu penggunaan  dan  kecenderungan  mengakses  media sosial tanpa tujuan yang jelas [1]. Selain itu, penelitian terkait  kualitas  tidur  menunjukkan  bahwa  pengguna media  sosial  mungkin  mengalami  masalah  tidur. Namun,  penelitian  ini  belum  mempertimbangkan berbagai  atribut  aktivitas  dan  respon  pengguna  yang dapat  mempengaruhi  pola  tidur,  sehingga  diperlukan penelitian lebih lanjut untuk menggali hubungan yang lebih dalam.
Di samping itu, [4] melibatkan analisis sentimen masyarakat  terhadap K-Popers di  Twitter  dengan menggunakan  metode clustering  K-Means .  Hasil penelitian  ini  memberikan  gambaran  yang  signifikan untuk  memecahkan  masalah  dalam  pengelompokan data, khususnya dalam mengidentifikasi kecenderungan  opini  masyarakat  terhadap K-Pop , apakah termasuk dalam sentimen positif, negatif, atau netral.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting dalam memahami persepsi dan pandangan masyarakat terhadap fenomena K-Pop di media sosial.
Penelitian  ini  bertujuan  mendalam  memahami pola  perilaku  pengguna  media  sosial  dengan menganalisis  variasi  dalam  aktivitas  dan  respon emosional  pengguna.  Melalui  identifikasi  dan pengelompokan  pengguna  ke  dalam cluster-cluster
berdasarkan  karakteristik  ini,  penelitian  ini  bertujuan memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  bagaimana  interaksi  individu  dengan  media sosial dapat mempengaruhi perilaku dan kesejahteraan emosional  mereka.  Lebih  lanjut,  penelitian  ini memiliki  tujuan  untuk  memberikan  dasar  yang dapat membantu  individu  dalam  mengelola  penggunaan media sosial mereka dengan lebih bijaksana dan sehat. Signifikannya,  penelitian  ini  mengisi  kesenjangan pengetahuan  dalam  literatur  mengenai  perilaku pengguna  media  sosial  melalui  pendekatan  analisis cluster .  Hasil  penelitian  ini  tidak  hanya  akan memberikan kontribusi teoritis pada bidang informatika, khususnya dalam studi perilaku manusia di era digital, tetapi juga dapat memberikan wawasan praktis  kepada  para  ahli  psikologi,  pendidik,  dan praktisi kesehatan mental. Dengan demikian, penelitian ini memiliki potensi besar untuk memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi  individu, masyarakat,  dan  penelitian  lanjutan  di  bidang psikologi komunikasi dan ilmu komputer.
Dalam mengatasi kompleksitas perilaku pengguna media sosial, penelitian ini akan menerapkan  pendekatan  analisis cluster dengan menggunakan  algoritma K-Means .  Algoritma K- Means ,  dikenal  karena  kinerjanya  yang  baik  akan digunakan  untuk  mengelompokkan  aktivitas  dan respon  pengguna  media  sosial  [5].  Pendekatan  ini bertujuan  mengklasifikasikan  pengguna  ke  dalam cluster-cluster homogen berdasarkan atribut aktivitas dan  respon  mereka.  Tahapan  awal  penelitian melibatkan pencarian data terkait atribut aktivitas dan respons pengguna dalam konteks media sosial.
Setelah  data  terkumpul,  peneliti  kemudian menganalisis  dan  mengelompokkan  pola  perilaku serupa  di  antara  pengguna  media  sosial.  Dengan demikian,  pendekatan  ini  diharapkan  memberikan pemahaman  lebih  dalam  tentang  variasi  perilaku  di platform media  sosial.  Melalui  pengelompokan  yang dihasilkan, diharapkan penelitian ini dapat mengidentifikasi kelompok-kelompok homogen, membuka  jalan  bagi  interpretasi  yang  lebih  baik mengenai  interaksi  dan  respons  pengguna  di  media sosial. Langkah-langkah ini menggambarkan komitmen penelitian untuk mengartikan pola perilaku pengguna  media  sosial  dengan  pendekatan  analisis yang terpercaya dan relevan.
Dengan menganalisis pola aktivitas dan respons pengguna  media  sosial  melalui  algoritma  K-Means, penelitian  ini  memberikan  wawasan  mendalam tentang  perilaku  di  dunia  digital.  Implikasinya mencakup  potensi  peningkatan  kesadaran  digital  dan pengelolaan  waktu  yang  lebih  bijak  bagi  pengguna media  sosial.  Pemahaman  yang  lebih  baik  juga membantu  mengenali  tanda-tanda  kegelisahan  atau masalah  tidur,  memungkinkan  pengguna  untuk mengurangi  akses  tanpa  tujuan.  Analisis  respons emosional  mendukung  perancangan  intervensi  yang tepat,  membantu  individu  mengatasi  tantangan  di dunia  digital.  Temuan  ini  berpotensi  memengaruhi
kebijakan  media  sosial,  mendorong  pengembangan teknologi berfokus pada kesejahteraan pengguna, dan meluaskan  pemahaman  akademis  tentang  interaksi manusia dengan teknologi digital.
Penggunaan K-Means dalam penelitian ini dipilih untuk  mengelompokkan  pengguna  media  sosial berdasarkan pola aktivitas dan respon, memungkinkan identifikasi  kelompok  serupa. K-Means efektif  untuk analisis  perilaku  dengan  memisahkan  data  menjadi kelompok  homogen.  Dengan K-Means, penelitian mendapatkan  wawasan  mendalam  tentang  perilaku pengguna  dan  memahami  respons  serupa.  Kelebihan K-Means dalam  menangani  data  besar  membantu analisis  aktivitas  kompleks.  Penggunaan Davies Bouldin  Index (DBI)  dengan K-Means membantu mengoptimalkan  jumlah cluster secara  otomatis, memudahkan analisis data. Oleh karena itu, K-Means dipilih  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  dalam mengungkap  pola  perilaku  pengguna  media  sosial dengan pendekatan clustering yang sistematis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Media Sosial
Media  sosial  adalah  bentuk  media  online  yang mencakup blog , jejaring sosial, wiki, dan dunia virtual, memungkinkan  partisipasi,  berbagi,  dan  penciptaan konten  pengguna.  Andreas  Kaplan  dan  Michael Haenlein  mendefinisikannya  sebagai  kelompok aplikasi  internet  di  atas  ideologi  dan  teknologi  Web 2.0,  memfasilitasi  pertukaran  konten  pengguna. Jejaring  sosial,  seperti  Facebook  dan  Twitter, memungkinkan  pembuatan  halaman  web pribadi dan berbagi  informasi.  Media  sosial  menggunakan internet,  mengundang  partisipasi  terbuka  dan  umpan balik.  Dengan  perkembangan  teknologi  internet  dan perangkat  seluler,  media  sosial  tumbuh  pesat, mengubah  peran  media  massa,  dan  mempercepat penyebaran informasi global. Ciri khasnya melibatkan pengiriman pesan ke banyak orang tanpa gatekeeper , penyebaran cepat, dan pengguna memiliki kendali atas waktu  interaksi,  mendorong  partisipasi  aktif  dan berbagi informasi secara terbuka [6].

## 2.2. Machine Learning
Machine learning , cabang Ilmu Komputer terkait kecerdasan  buatan,  berfokus  pada  pengembangan sistem yang belajar dari data. Data merupakan  aspek krusial  dalam  algoritma machine  learning .  Terbagi menjadi  data training dan  data testing ,  data training digunakan  untuk  mengembangkan  model,  sedangkan data testing digunakan  untuk  evaluasi  performansi algoritma terlatih pada data baru. Dengan memanfaatkan  data, machine  learning meningkatkan kemampuannya  memahami  pola,  membuat  prediksi, dan belajar dari pengalaman [7].
2.3. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  kompleks  yang menggunakan  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstrak
informasi berharga dari database besar. Sebagaimana dinyatakan  oleh  [8], data  mining bukan  hanya mengenai  pengumpulan  data,  tetapi  juga  melibatkan analisis dan prediksi informasi yang ingin ditampilkan. Informasi  yang  terkumpul  diolah  dalam database untuk mendukung pengambilan keputusan. [7] merinci tahap-tahap data mining , termasuk pembersihan data, integrasi  data  dari  berbagai  sumber,  pemilihan  data yang  relevan,  transformasi  data,  proses mining , evaluasi pola, dan penyajian pengetahuan. Tahap akhir melibatkan  formulasi  keputusan  berdasarkan  hasil analisis yang diperoleh.
2.4. Algoritma K-Means Algoritma K-Means ,  sebagaimana  dijelaskan dalam  teks,  merupakan  suatu  algoritma  teknik clustering yang dimulai dengan pemilihan secara acak terhadap cluster yang  diinginkan  untuk  membentuk kelompok  dari  data  yang  akan  di- cluster . K-Means dikenal  sebagai  salah  satu  algoritma  paling  populer dalam clustering karena sifatnya yang sederhana dan efisien,  seperti  yang  diakui  oleh  penelitian  [9]  yang menempatkannya sebagai salah satu dari 10 algoritma data  mining teratas.  Algoritma  ini  efektif  dalam mengelompokkan  data ke  dalam cluster-cluster yang saling  berdekatan,  memfasilitasi  analisis  pola  dan struktur data dengan cara yang mudah dimengerti dan diterapkan [10].

## 2.5. Clustering
Clustering adalah metode efektif untuk mengorganisir  sejumlah  besar  dokumen  teks  yang tidak  berurutan  menjadi  kluster  yang  bermakna  dan koheren. Tujuannya adalah menciptakan struktur yang memungkinkan  navigasi  dan  penelusuran  informasi yang  intuitif  serta  informatif.  Proses  ini  membantu dalam mengidentifikasi keterkaitan dokumen, mempermudah  pemahaman  konten  terkait,  dan meningkatkan efisiensi akses terhadap informasi yang tersebar luas [11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Gambar 1. Tahapan metode penelitian
Gambar  1  menunjukkan  tahapan-tahapan  dari proses  metode  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Databases ) yang diterapkan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Tahapan Penelitian No  Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas 1. Identifika si Masalah Research Problem Menentukan latar belakang masalah, rumusan masalah, parameter, dan solusi masalah. Serta mencari metode yang cocok untuk digunakan dalam penelitian ini. 2. Metode Penelitian Source Data Mengumpulkan dengan cara mencari data dan juga literatur-literatur yang menyangkut pembahasan pada penelitian ini Data Selection Menseleksi data yang sudah terkumpul untuk digunakan sebagai proses data mining Data Preproces sing Membuang data yang sudah tidak terpakai, memeriksa data dan memperbaiki data jika terjadi kesalahan Data Transform ation Pada fase ini dilakukan proses transformasi bentuk data yang belum jelas ke dalam bentuk data yang valid Data Mining Dilakukan analisis data dengan menggunakan Algoritma K-Means cluster Evaluasi Mencari tingkat performa terbaik 3. Kesimpul an Pengetahu an dan Informasi Fase terakhir yaitu dilakukan proses penarikan kesimpulan dari hasil yang telah didapatkan
Tabel 1 di atas menjelaskan secara rinci aktivitas pada  setiap  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti.

## 3.2. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari  data  publik  di Kaggle .  Sumber  data Kaggle menyajikan  informasi  yang  beragam  terkait  perilaku pengguna  media  sosial,  mencakup  atribut  aktivitas pengguna dan respons pengguna.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Dalam pelaksanaan penelitian ini, pengumpulan data  dilakukan  dengan  mengakses  dataset  yang tersedia di Kaggle melalui situs web https://www.kaggle.com/. Dataset yang  digunakan mencakup  berbagai  variabel  yang  memberikan informasi  terkait  aktivitas  pengguna  media  sosial, seperti  waktu  penggunaan  dan  respons  pengguna. Proses  pengumpulan  data  melibatkan  pencarian
dataset , pemeriksaan kualitas data, dan pengunduhan dataset untuk analisis lebih lanjut.

## 3.4. Teknik Analisis Data

## Gambar 2. Proses KDD (Knowledge Discovery in Database)
Gambar 2 menggambarkan teknik analisis dalam penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan tahapan sebagai berikut:
a. Seleksi Data (Data Selection) : Dalam penelitian ini,  seleksi  data  melibatkan  pemilihan  atribut yang relevan untuk analisis aktivitas dan respon pengguna  media  sosial.  Contohnya,  pemilihan platform media  sosial,  aktivitas  pengguna,  dan respon  pengguna  sebagai  atribut  yang  menjadi fokus penelitian.
b. Pembersihan  Data (Data  Cleaning) :  Pada  tahap pembersihan data, dilakukan eliminasi data yang tidak  konsisten  atau  tidak  relevan.  Misalnya, data-data  yang  memiliki  kesalahan  atau  format yang tidak sesuai dihapus dari dataset , sehingga dataset  menjadi  bersih  dan  siap  untuk  proses selanjutnya.
c. Transformasi  Data (Data  Transformation) : Proses  transformasi  data  melibatkan  konversi atribut  nominal  menjadi  bentuk  numerik  dan perubahan  nama  atribut.  Contoh  konkretnya adalah  menggunakan  operator Rename pada RapidMiner untuk mengganti nama atribut yang panjang  menjadi  lebih  singkat  dan  lebih  mudah dipahami.
d. Data Mining : Tahap data mining pada penelitian ini  mencakup  penggunaan  algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan pengguna ke dalam cluster berdasarkan  aktivitas  dan  respon mereka.  Ini  termasuk  proses  mengidentifikasi nilai cluster terbaik menggunakan DBI.
e. Evaluasi:  Dalam  konteks  penelitian,  evaluasi dilakukan  secara  berkelanjutan  untuk  menilai validitas  data  mining.  Misalnya,  menggunakan metrik  evaluasi  seperti Davies-Bouldin  Index untuk menentukan seberapa baik model clustering dapat mengelompokkan data aktivitas dan respon pengguna media sosial.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Hasil dari proses data mining ini adalah analisis aktivitas  dan  respon  pengguna  media  sosial menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in Database  Process (KDD)  untuk  mengelompokkan
mereka  ke  dalam  beberapa cluster .  Proses  ini dilakukan  dengan  menggunakan RapidMiner  Studio versi 10.3. Tahapan pertama melibatkan pengambilan data  dari  berbagai platform media  sosial,  mencakup aktivitas  dan  respon  pengguna,  dengan  total  481 record data.  Setelah  itu,  dilakukan  seleksi  dan transformasi  atribut  untuk  mempersiapkan  data. Proses data  mining menggunakan  metode clustering K-Means ,  dengan  pengujian  model clustering dari  2 hingga 10 cluster .

## 4.2. Data
Pengujian  data  penelitian  dengan  dataset aktivitas dan respon pengguna media sosial pada tahun 2022 dari Kaggle (https://www.kaggle.com/) berjumlah  481 records. Proses  import data dilakukan dengan  menambahkan  operator Read  Excel ,  memilih lokasi  file, sheet yang  berisi  sumber  data,  dan menentukan tipe data dan atribut.

## 4.3. Transformation Data
Gambar 3. Hasil operator Rename
Gambar 6 menampilkan hasil dari proses Rename melibatkan pengubahan nama atribut dan konversi tipe data nominal menjadi numerik, memudahkan analisis. Operator Rename dan Nominal  to  Numerical digunakan untuk memudahkan analisis data.
4.4. Data Mining Tambahkan  operator K-Means untuk clustering dan  operator Cluster  Distance  Performance untuk evaluasi  dengan  nilai  DBI.  Proses  ini  menghasilkan visualisasi cluster , plot  clustering ,  dan performance vector .
Gambar 4. Tampilan proses running data
Gambar 10 merupakan visualisasi proses running data yang kemudian menghasilkan output yaitu:
4.4.1. ExampleSet
Pada ExampleSet dapat  dilihat  beberapa tampilan  hasil cluster ,  yaitu  pada Data  View . Data View merupakan  tampilan  hasil cluster data  secara keseluruhan sesuai dengan data yang telah diinputkan.
Gambar 5. Tampilan hasil cluster pada data view
Gambar  11  memberikan  visualisasi  tampilan yang menggambarkan hasil dari proses clustering pada data view . Dengan menggunakan visualisasi ini, dapat lebih  jelas  memahami  struktur  dan  pola  dari pengelompokan  data  ke  dalam cluster-cluster yang dihasilkan melalui analisis.
Gambar 6. Pie chart
Chart pada  Gambar  12  merupakan  tampilan grafik  hasil  pengelompokkan  atau cluster dataset dengan 3 cluster .
4.4.2. Cluster Model (Clustering) Pada cluster  model  (clustering) dapat  dilihat berbagai  tampilan  hasil cluster ,  yaitu text  view yang merupakan hasil pengelompokkan berdasarkan cluster dan jumlah anggotanya.
Gambar 7. Cluster model
Pada  gambar  diatas,  terdapat  3 cluster yang dibentuk yaitu cluster 0 memiliki 145 items , cluster 1 memiliki 220 items , dan cluster 2 memiliki 116 item s.
Gambar 8. Nilai centroid
Gambar  14  menampilkan  visualisasi  nilai centroid hasil  proses clustering ,  menunjukkan  lokasi pusat atau representasi titik tengah dari setiap cluster . Informasi  ini  memberikan  wawasan  tambahan mengenai karakteristik dan distribusi data dalam setiap cluster , berguna untuk interpretasi lebih lanjut terkait perilaku aktivitas dan respon pengguna media sosial.
Gambar 9. Tampilan plot clustering
Gambar  15  menampilkan plot  clustering yang menggambarkan secara grafis sebaran dan keterkaitan data  dalam cluster .  Visualisasi  ini  memberikan pandangan  intuitif  terhadap  pengelompokan  aktivitas dan respon pengguna media sosial.
Gambar 10. Tampilan performance vector
Gambar  16  memvisualisasikan  evaluasi  kinerja model clustering pada  data  aktivitas  dan  respon pengguna  media  sosial. Performance  vector ini menggunakan metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi, recall ,  untuk  memberikan  gambaran  keseluruhan tentang  kehandalan  model  dalam  mengelompokkan data ke dalam cluster yang sesuai.
4.5. Evaluation Model clustering dibuat  dengan  jumlah cluster 2–10, diuji dengan Cluster Distance Performance , dan hasilnya  direpresentasikan  dalam  Tabel  2.  Terdapat tiga cluster dengan rata-rata jarak centroid 0,648, dan DBI  sebesar  0,107,  menunjukkan  keoptimalan pengelompokan  data  aktivitas  dan  respon  pengguna media sosial.
Tabel 2. Nilai DBI tiap cluster Cluster Nilai DBI 2 0,127 3 0,107 4 0,115 5 0,113 6 0,123 Cluster Nilai DBI 7 0,121 8 0,115 9 0,114 10 0,118
Tabel  2  menunjukkan  hasil  pengujian  aplikasi RapidMiner dengan tiga cluster yang telah ditentukan. Rata-rata  jarak centroid adalah  0,648,  dengan  nilai rinci 0,657 untuk cluster 0, 0,644 untuk cluster 1, dan 0,647 untuk cluster 2. Davies-Bouldin Index mencapai nilai  0,107.  Informasi  ini  menggambarkan  distribusi dan  kompaknya  pengelompokan  data  dalam  setiap cluster ,  serta  indikasi  kesesuaian  model clustering terhadap dataset aktivitas dan respon pengguna media sosial. Tabel 3. Hasil Analisis No Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 1. Terdapat 145 item Terdapat 220 item Terdapat 116 item 2. Terdiri dari pengguna media sosial dengan penggunaan waktu akses media sosial :
1 - 2 jam setiap hari sebanyak 21 pengguna
2 – 3 jam setiap hari sebanyak 35 pengguna 3 - 4 jam setiap hari sebanyak 36 pengguna
4 - 5 jam setiap hari sebanyak 5 pengguna < 1 jam setiap hari sebanyak 28 pengguna > 5 jam setiap hari sebanyak 20 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial dengan penggunaan waktu akses media sosial : 2 - 3 jam setiap hari sebanyak 66 pengguna
3 - 4 jam setiap hari sebanyak 57 pengguna < 1 jam setiap hari sebanyak 1 pengguna > 5 jam setiap hari sebanyak 96 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial dengan penggunaan waktu akses media sosial : 1 - 2 jam setiap hari sebanyak 49
pengguna
4 - 5 jam setiap hari sebanyak 62 pengguna < 1 jam setiap hari sebanyak 5 pengguna 3. Terdiri dari pengguna media sosial yang mengakses tanpa tujuan : Bernilai 1 sebanyak 18 pengguna Bernilai 2 sebanyak 33 pengguna Bernilai 3 sebanyak 46 pengguna Bernilai 4 sebanyak 32 pengguna Bernilai 5 sebanyak 16 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang mengakses tanpa tujuan : Bernilai 1 sebanyak 1 pengguna Bernilai 2 sebanyak 14 pengguna Bernilai 3 sebanyak 46 pengguna Bernilai 4 sebanyak 90 pengguna Bernilai 5 sebanyak 69 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang mengakses tanpa tujuan : Bernilai 1 sebanyak 1 pengguna Bernilai 2 sebanyak 18 pengguna Bernilai 3 sebanyak 37 pengguna Bernilai 4 sebanyak 41 pengguna Bernilai 5 sebanyak 19 pengguna 4. Terdiri dari penggguna media sosial yang merasa gelisah ketika tidak menggunakan media sosial : Bernilai 1 sebanyak 85 pengguna Bernilai 2 sebanyak 38 pengguna Bernilai 3 sebanyak 20 pengguna Bernilai 4 sebanyak 2 pengguna Terdiri dari penggguna media sosial yang merasa gelisah ketika tidak menggunakan media sosial : Bernilai 1 sebanyak 10 pengguna Bernilai 2 sebanyak 45 pengguna Bernilai 3 sebanyak 73 pengguna Bernilai 4 sebanyak 55 pengguna Bernilai 5 sebanyak 37 pengguna Terdiri dari penggguna media sosial yang merasa gelisah ketika tidak menggunakan media sosial : Bernilai 1 sebanyak 22 pengguna Bernilai 2 sebanyak 41 pengguna Bernilai 3 sebanyak 31 pengguna Bernilai 4 sebanyak 15 pengguna Bernilai 5 sebanyak 7 pengguna 5. Terdiri dari pengguna media sosial yang merasa kesulitan berkonsentrasi  : Bernilai 1 sebanyak 59 pengguna Bernilai 2 sebanyak 46 pengguna Bernilai 3 sebanyak 31 pengguna Bernilai 4 sebanyak 6 pengguna Bernilai 5 sebanyak 3 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang merasa kesulitan berkonsentrasi :
Bernilai 1 sebanyak 4 pengguna Bernilai 2 sebanyak 13 pengguna Bernilai 3 sebanyak 45 pengguna
Bernilai 4 sebanyak 80 pengguna Bernilai 5 sebanyak 78 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang merasa kesulitan berkonsentrasi : Bernilai 1 sebanyak 4 pengguna Bernilai 2 sebanyak 22 pengguna Bernilai 3 sebanyak 33 pengguna Bernilai 4 sebanyak 30 pengguna Bernilai 5 sebanyak 27 pengguna 6. Terdiri dari pengguna media sosial yang membandingkan diri dengan orang lain di media sosial : Bernilai 1 sebanyak 76 pengguna Bernilai 2 sebanyak 39 pengguna Bernilai 3 sebanyak 19 pengguna Bernilai 4 sebanyak 6 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang membandingkan diri dengan orang lain di media sosial :
Bernilai 1 sebanyak 18 pengguna
Bernilai 2 sebanyak 45 pengguna Bernilai 3 sebanyak 49 pengguna
Bernilai 4 sebanyak 46 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang membandingkan diri dengan orang lain di media sosial : Bernilai 1 sebanyak 16 pengguna
Bernilai 2 sebanyak 24 pengguna Bernilai 3 sebanyak 33 pengguna Bernilai 4 sebanyak 25 pengguna
No Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Bernilai 5 sebanyak 5 pengguna Bernilai 5 sebanyak 62 pengguna Bernilai 5 sebanyak 18 pengguna 7. Terdiri dari pengguna media sosial yang mencari validasi dari media sosial : Bernilai 1 sebanyak 79 pengguna Bernilai 2 sebanyak 31 pengguna Bernilai 3 sebanyak 27 pengguna Bernilai 4 sebanyak 4 pengguna Bernilai 5 sebanyak 4 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang mencari validasi dari media sosial : Bernilai 1 sebanyak 47 pengguna Bernilai 2 sebanyak 43 pengguna Bernilai 3 sebanyak 57 pengguna Bernilai 4 sebanyak 55 pengguna Bernilai 5 sebanyak 18 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang mencari validasi dari media sosial : Bernilai 1 sebanyak 24 pengguna Bernilai 2 sebanyak 25 pengguna Bernilai 3 sebanyak 38 pengguna Bernilai 4 sebanyak 24 pengguna Bernilai 5 sebanyak 5 pengguna 8. Terdiri dari pengguna media sosial yang memiliki masalah kesulitan tidur : Bernilai 1 sebanyak 51 pengguna Bernilai 2 sebanyak 41 pengguna Bernilai 3 sebanyak 22 pengguna Bernilai 4 sebanyak 22 pengguna Bernilai 5 sebanyak 9 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang memiliki masalah kesulitan tidur : Bernilai 1 sebanyak 21 pengguna Bernilai 2 sebanyak 30 pengguna Bernilai 3 sebanyak 31 pengguna Bernilai 4 sebanyak 59 pengguna Bernilai 5 sebanyak 79 pengguna Terdiri dari pengguna media sosial yang memiliki masalah kesulitan tidur : Bernilai 1 sebanyak 14 pengguna Bernilai 2 sebanyak 20 pengguna Bernilai 3 sebanyak 16 pengguna Bernilai 4 sebanyak 29 pengguna Bernilai 5 sebanyak 37 pengguna 9. Terdiri dari beberapa pengguna platform-platform media sosial: Facebook = 109 pengguna
Twitter = 43 pengguna Instagram = 91 pengguna YouTube = 119 pengguna Snapchat = 37 pengguna Discord = 51 pengguna Reddit = 34 pengguna Pinterest = 40 pengguna TikTok = 12 pengguna
Terdiri dari beberapa pengguna platform-platform media sosial:
Facebook = 196 pengguna Twitter = 56 pengguna Instagram = 181 pengguna YouTube = 192 pengguna Snapchat = 99 pengguna Discord = 100 pengguna Reddit = 55 pengguna Pinterest = 71 pengguna TikTok = 59 pengguna
Terdiri dari beberapa pengguna platform-platform media sosial: Facebook = 102 pengguna
Twitter = 32 pengguna Instagram = 87 pengguna YouTube = 101 pengguna Snapchat = 45 pengguna Discord = 47 pengguna Reddit = 37 pengguna Pinterest = 34 pengguna TikTok = 23 pengguna
Tabel  3  menunjukkan  bahwa Cluster 1  (220 anggota)  adalah  pengguna  media  sosial  yang  aktif, menghabiskan waktu akses lebih dari 2-3 jam sehari, sering  mengakses  tanpa  tujuan,  dan  mencari  validasi dari media sosial. Cluster 0 (145 anggota) cenderung mengakses  sekitar  1-2  jam  sehari,  dengan  tingkat perbandingan  diri  dan  kesulitan  berkonsentrasi  yang sedang.  Sementara Cluster 2 (116  anggota) memiliki waktu akses yang bervariasi, termasuk dalam rentang 1-2  jam  dan  4-5  jam  sehari,  dengan  tingkat perbandingan  diri  dan  pencarian  validasi  yang  lebih rendah.  Preferensi platform media  sosial  juga bervariasi  di  setiap cluster ,  memberikan  wawasan tentang pola perilaku dan preferensi pengguna.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  ini,  penerapan  algoritma K- Means menghasilkan tiga cluster dengan karakteristik berbeda. Cluster 1  menonjol  sebagai  yang  terbesar, didominasi  oleh  pengguna  aktif  dengan  waktu  akses lebih  dari  2-3  jam  sehari,  sering  mengakses  tanpa tujuan, dan mencari validasi dari media sosial. Cluster 0 cenderung mengakses sekitar 1-2 jam sehari, dengan tingkat perbandingan diri dan kesulitan berkonsentrasi yang  sedang.  Sementara Cluster 2  memiliki  waktu akses yang bervariasi, termasuk dalam rentang 1-2 jam dan 4-5 jam sehari, dengan tingkat perbandingan diri dan  pencarian  validasi  yang  lebih  rendah.  Preferensi platform media sosial juga bervariasi di setiap cluster , memberikan  wawasan  tentang  pola  perilaku  dan preferensi pengguna.  Evaluasi  menggunakan Davies- Bouldin Index menunjukkan keefektifan pengelompokan,  dan  hasil  penelitian  memberikan
landasan  untuk  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang perilaku  pengguna  media  sosial.  Saran  untuk penelitian  selanjutnya  mencakup  pengembangan tujuan  penelitian  yang  lebih  fokus,  eksplorasi algoritma  pengelompokan  lainnya,  dan  pemahaman lebih  mendalam  tentang  struktur  data  aktivitas  dan respon pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Woran,  R.  M.  Kundre,  and  F.  A.  Pondaag, “Analisis  Hubungan  Penggunaan  Media  Sosial Dengan  Kualitas  Tidur  Pada  Remaja,” J. Keperawatan ,  vol.  8,  no.  2,  p.  1,  2021,  doi: 10.35790/jkp.v8i2.32092.
[2]  N.  N.  Zahara  and  K.  Wisnusakti,  “Hubungan Intensitas  Penggunaan  Media  Sosial  Terhadap Kestabilan  Emosi  Pada  Anak  Usia  Remaja,” Open Access Jakarta J. Heal. Sci. , vol. 1, no. 3, pp. 85–93, 2022, doi: 10.53801/oajjhs.v1i3.10.
[3]  A. S. A. N. Annisa, I. Yuliadi, and D. Nugroho, “Hubungan  Tingkat  Kepercayaan  Diri  Dengan Intensitas  Penggunaan  Media  Sosial  Whatsapp Pada  Mahasiswa  Kedokteran  2018,” Wacana , vol.  12,  no.  1,  pp.  86–109,  2020,  doi: 10.13057/wacana.v12i1.170.
[4]  M.  A.  Z.  Larasati,  N.  A.  S.  Winarsih,  M.  S. Rohman,  and  G.  W.  Saraswati,  “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam
Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap K- Popers Pada Twitter,” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 18, no. 2, p. 201, 2022, doi:
10.35889/progresif.v18i2.877.
[5]  S. Anwar, T. Suprapti, G. Dwilestari, and I. Ali,

## “PENGELOMPOKKAN  HASIL  BELAJAR
SISWA DENGAN METODE CLUSTERING K- MEANS,” J.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 60–72, 2022.
[6]  A.  G.  Gani,  “Pengaruh  Media  Sosial  Terhadap Perkembangan Anak Remaja,” J. Mitra Manaj. , vol. 7, no. 2, pp. 32–42, 2020.
[7]  Oon  Wira  Yuda,  Darmawan  Tuti,  Lim  Sheih Yee,  and  Susanti,  “Penerapan  Penerapan  Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Random Forest,” SATIN  -  Sains  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8, no. 2, pp. 122–131, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.885.
[8]  R.  H.  Sukarna  and  Y.  Ansori,  “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan  Feature  Selection  Untuk  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu,” J.  Ilm.
Sains dan Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 50–61, 2022,
doi: 10.47080/saintek.v6i1.1467.
[9]  A.  R.  M.  Rochcham,  “Implementasi  Algoritma K-Means Untuk Clustering Kepuasan
Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Akademik,” J. Fak.  Tek.  Univ.  Pandanaran ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 42–45, 2020.
[10]  C.  Kamila,  “Systematic  Literature  Review: Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Clustering di Indonesia dalam Bidang Pendidikan,” Intech ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  19–24, 2021, doi: 10.54895/intech.v2i1.866.
[11]  I. Widaningrum, D. Mustikasari, R. Arifin, S. L. Tsaqila,  and  D.  Fatmawati,  “Algoritma  Term Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF- IDF) dan K-Means Clustering Untuk Menentukan  Kategori  Dokumen,” Pros.  Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. , pp. 145–149, 2022.