JURNAL GAUSSIAN, Volume 8, Nomor 3, Tahun 2019, Halaman 285 - 295 Online di: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian

## IMPLEMENTASI ALGORITMA MODIFIED GUSTAFSON-KESSEL UNTUK CLUSTERING TWEETS PADA AKUN TWITTER

## LAZADA INDONESIA
Ratna Kencana Putri 1 , Budi Warsito 2 , Mustafid 3 1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro budiwrst2@gmail.com

## ABSTRACT
Online social media is a new kind of media which is steadily growing and has become publicly popular. Due to its ability to spread informations rapidly and its easiness to access for internet users, social media provides new alternative to conduct advertising and product segmentation.  Twitter  is  one  of  the  most  favored  social  media  with  19.5  million  users  in Indonesia to the date. In this research, the application of text mining to cluster tweets from the  @LazadaID  Twitter  account  is  done  using  the  Modified  Gustafson-Kessel  clustering algorithm.  The clustering process  is  executed five times with  the number of cluster starts from  two to  six cluster.  The results of this research indicate that the optimum number of clusters  formed  based  on  the  Partition  Coefficient  and  Classification  Entropy  validation index are three clusters. Those three clusters are  tweets  containing electronic stuff offers, discounts, and prize quizes. Tweets with the most retweets and likes are prize quiz tweets. PT  Lazada  Indonesia could  use this kind  of tweet  to  conduct  advertising on social media Twitter because the prize quiz tweets are liked by the @LazadaID Twitter account followers.
Keywords: Twitter, advertising, Lazada Indonesia, Gustafson-Kessel Clustering algorithm, validation index.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digital  ini,  berbagai  macam  teknologi  komunikasi  hadir  di  kehidupan manusia  untuk  memperoleh  informasi.  Perkembangan  internet  sebagai  media  baru ( the second  media  age )  menandai  periode  baru  dimana  teknologi  interaktif  dan  komunikasi jaringan  khususnya  dunia  maya  akan  mengubah  masyarakat  [8].  Internet  memberikan kemudahan bagi para penggunanya untuk mengakses informasi dengan sistem online yang dapat diakses kapanpun dan dimanapun. Media sosial online telah menjadi suatu media baru yang  semakin  berkembang  dan  populer  di  lingkungan  masyarakat  dan  secara  umum digunakan  untuk  mengekspresikan  diri  dan  menyampaikan  pendapat  pengguna  terhadap segala hal secara bebas.
Twitter merupakan salah satu media sosial yang paling populer di Indonesia dengan 19,5 juta pengguna di Indonesia dari total 500 juta pengguna global [10]. Setiap pengguna Twitter dapat dengan bebas membuat tweets dengan kalimat apapun yang menggambarkan kehidupan,  pendapat,  ataupun  kejadian  tertentu.  Dengan  fasilitas  tersebut  maka  banyak perusahaan yang akhirnya menggunakan Twitter sebagai alat advertising serta media untuk menyebarkan  informasi.  Salah  satu  perusahaan  yang  menggunakan  Twitter  sebagai  alat promosi adalah PT Lazada Indonesia dengan nama akun twitter @LazadaID.
PT  Lazada  Indonesia  menduduki  peringkat  pertama e-commerce paling  top  di Indonesia dengan jumlah kunjungan ke laman lebih dari 117 juta visit, 364 ribu pengikut di Twitter,  1  juta  pengikut  di  Instagram,  dan  22,7  juta  pengikut  di  Facebook  [1].  Lazada menggunakan akun Twitter tersebut untuk memberikan informasi mengenai produk-produk yang dijual, promo yang sedang ditawarkan, serta penawaran-penawaran lain untuk menarik
minat pembeli agar melakukan transaksi di Lazada. Pelaku bisnis harus mampu memahami jenis konten  yang mendapat  respon positif dari followers , agar dapat  menentukan strategi pemasaran yang tepat.
Metode text  mining dapat  digunakan  untuk  menganalisa  data  pada  Twitter  karena sebagian besar informasi yang tersedia dalam Twitter disimpan dalam bentuk data teks [6] . Salah satu tahapan lanjutan dari metode text mining yaitu clustering untuk menentukan pola dan  struktur  yang  menarik  dari  sebuah  data  yang  berjumlah  sangat  besar  dengan  latar belakang  pengetahuan  yang  sedikit  [13].  Metode clustering yang  saat  proses pengelompokannya  fleksibel  mengikuti  bentuk  data  adalah  Algoritma  Gustafson-Kessel. Dalam  analisis cluster memerlukan  suatu  indeks  untuk  mengetahui  banyaknya cluster optimum yang cocok pada suatu penelitian [9]. Salah satu, indeks validitas yang cocok untuk fuzzy clustering adalah indeks validitas Partition Coefficient (PC) dan Classification Entropy (CE).
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengelompokan tweets dari  akun  Twitter @LazadaID menggunakan algoritma Modified Gustafson-Kessel clustering. Penelitian akan menggunakan tweets yang  diunggah  akun  Twitter  @LazadaID  serta  jumlah retweet dari masing-masing tweets yang diunggah untuk mengetahui tweets yang paling disukai oleh para pengikut  ( followers ) akun  @LazadaID  yang  akan  diolah  menggunakan  perangkat  lunak RStudio dan MatLab R2015a.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pemasaran Media Sosial
Pemasaran media sosial adalah segala bentuk pemasaran langsung atau tidak langsung yang  digunakan  untuk  membangun  kesadaran,  pengenalan,  pengingatan  kembali,  dan pengambilan  aksi  terhadap  sebuah  merek,  bisnis,  produk,  orang,  atau  hal  lainnya  yang dikemas  menggunakan  alat-alat  di social  web ,  seperti blogging , microblogging , social networking , social    bookmarking ,  dan content    sharing [7].  Banyak  perusahaan  yang menerapkan pemasaran media sosial dengan pertimbangan biaya ( cost ) yang cukup rendah namun  memiliki  pengaruh  yang  cukup  tinggi  dalam  mendapatkan  konsumen.  Perusahaan yang menggunakan metode ini biasanya merupakan perusahaan yang bergerak di bidang e - commerce .
Sebelum menentukan strategi pemasaran, perusahaan harus mengetahui faktor yang mempengaruhi perilaku konsumen. Salah satu faktor yang memengaruhi perilaku pembelian online konsumen  adalah  persepsi  manfaat.  Pencarian online dan  persepsi  manfaat  akan memberikan  efek  positif  terhadap  frekuensi  belanja online [5].  Faktor  lain  yang memengaruhi adalah persepsi risiko. Persepsi risiko konsumen akan meningkat melalui dan atau  besarnya  hubungan  konsekuensi  yang  negative  [12].  Opini  yang  tersebar  melalui komunitas internet juga akan mempengaruhi proses keputusan pembelian online. Sebelum pembeli  memutuskan untuk  melakukan pembelian barang pastinya pembeli akan mencari referensi dari orang lain sebagai bahan pertimbangan.

## 2.2. Text Mining
Text Mining dapat didefinisikan secara luas sebagai suatu proses menggali informasi yang berasal dari sekumpulan dokumen dari waktu ke waktu menggunakan serangkaian alat analisis untuk mengidentifikasi dan mengeksplorasi pola data yang ada [6]. Pada dasarnya text  mining memiliki  konsep  pengolahan  yang  hampir  sama  dengan  data mining , perbedaannya  yaitu  terdapat  pada  sumber  data  yang  digunakan.  Sumber  data text  mining berupa  teks  tidak  terstruktur,  sedangkan  data mining menggunakan  data  terstruktur.
Sehingga text  mining merupakan  sebuah  penemuan  baru  dari  informasi  yang  belum diketahui  dengan  mengekstrak  informasi  dari  sumber  tertulis.  Tahap-tahap text  mining adalah sebagai berikut [6]:
a. Text Preprocessing
Text  preprocessing meliputi  berbagai  jenis  teknik  ekstraksi  informasi  yang mengubah  format  mentah,  tidak  terstruktur,  dan  memiliki  format  asli  menjadi terstruktur  dan  dapat  diolah  pada  tahapan  berikutnya  [6].  Tahap-tahap preprocessing yang dilakukan antara lain:
 Case  Folding, yaitu mengkonversi  keseluruhan  karakter  huruf  dalam  dokumen menjadi huruf kecil.
 Remove URL, yaitu menghilangkan link internet (URL).
 Remove mention , yaitu menghilangkan rujukan kepada pengguna akun Twitter lain.
 Unescape HTML, yaitu menghilangkan bahasa markah yang berupa kode-kode tag.
 Remove Number , Remove Punctuation , dan Remove Emoticon, yaitu menghilangkan karakter selain huruf alphabet yang berupa angka dan tanda baca.
 Menerjemahkan kalimat dengan bahasa berbeda menjadi satu bahasa yang sama.
 StripWhiteSpace , yaitu menghapus spasi yang berlebih pada dokumen.
 Tokenizing , yaitu memecah sekumpulan karakter dalam suatu teks ke dalam satuan kata.
b. Feature Selection Feature Selection merupakan tahapan untuk mengurangi dimensi dari sebuah data tekstual  dengan  menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan  sehingga  proses pengelompokan  lebih  efektif  dan  akurat  [6].  Proses  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini adalah:
 Stopword  Removal, yaitu menghapus  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  suatu dokumen,  namun  memiliki  arti  yang  tidak  deskriptif  dan  dapat  dibuang.  Data stopwords dapat  diambil  dari  thesis  Fadillah  Z  Tala  yang  berjudul  “ A  Study  of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia ”.
 Stemming , yaitu proses mengubah berbagai kata berimbuhan menjadi kata dasarnya [15]. Algoritma stemming yang digunakan adalah algoritma stemming Pujangga.
c. Text Representation Text  representation merupakan  tahapan  mengubah  data  tekstual  menjadi representasi  yang  lebih  mudah  untuk  diproses.  Salah  satu  pendekatan  untuk text representation ini  adalah  dengan  menggunakan  matriks  dokumen  atau  yang  biasa disebut Document  Term  Matrix . Baris  pada  matriks  mewakili  dokumen  yang digunakan,  sedangkan  kolom  pada  matriks  berisi  kata-kata ,  frase  atau  unit  hasil indexing lainnya dalam suatu dokumen yang digunakan untuk mengetahui konteks dari dokumen tersebut ( terms ).
Untuk mempermudah tahap representasi teks dapat digunakan wordcloud untuk mengidentifikasi kata-kata yang ada pada data dokumen. Word cloud adalah presentasi grafis  dari  suatu  dokumen,  biasanya  dihasilkan  dengan  memetakan  kata-kata  paling umum  dari  suatu  dokumen  dalam  dua  dimensi  ruang,  dengan  frekuensi  kata  yang ditunjukkan oleh ukuran hurufnya [3].
Setiap kata memiliki tingkat kepentingan yang berbeda dalam dokumen, sehingga perlu  dilakukan  pembobotan  untuk  setiap  kata  yang  digunakan.  TF-IDF  merupakan suatu  cara  untuk  memberikan  bobot  hubungan  suatu  kata  atau term terhadap  suatu dokumen [13]. TF-IDF dihitung menggunakan sebagai berikut [6]:
𝑊 𝑗,𝑖 = 𝑛 𝑗,𝑖 ∑ 𝑛 𝑗,𝑖 𝑝 𝑗=1 . log 2 𝐷 𝑑 𝑖 (1)
dengan:
𝑊 j,i
= pembobotan TF-IDF untuk term ke-j pada dokumen ke-i. 𝑛 𝑗,𝑖 = jumlah kemunculan term ke-j pada dokumen ke-i. p = banyaknya term yang terbentuk ∑ 𝑛 𝑗,𝑖 𝑝 𝑗=1 = jumlah kemunculan seluruh term pada dokumen ke-i.
D = banyaknya dokumen yang dibangkitkan. 𝑑 𝑗 = banyaknya dokumen yang mengandung term ke j.

## 2.3. Algoritma Modified Gustafson-Kessel Clustering
Algoritma  Gustafson-Kessel  mengubah  fungsi  perhitungan  jarak  menjadi  fungsi jarak adaptif ( adaptive distance norm ) yang selalu diperbaharui pada setiap iterasi dengan menggunakan  matriks fuzzy  covariance [8].  Algoritma  Gustafson-Kessel  menggunakan fungsi jarak mahalanobis sehingga lebih dapat menyesuaikan bentuk geometris untuk sebuah himpunan data, tidak seperti Fuzzy C- Means yang mengasumsikan bahwa bentuk geometris suatu cluster adalah  bulat  sempurna.  Meskipun  Gustafson-Kessel  lebih  unggul  dari algoritma Fuzzy C- Means, masih terdapat masalah saat matriks fuzzy covariance dari data merupakan matriks singular maka perhitungan matriks 𝑨 𝑘 tidak dapat diterapkan [2]. Algoritma Modified Gustafson-Kessel Clustering secara lengkap adalah sebagai berikut [2]: Input data yang akan dikelompokkan sebagai X (matriks 𝑛 × p ), tentukan jumlah cluster yang akan dibentuk (𝑐 ≥ 2) , weighting exponent (𝑚 > 1) , maksimum iterasi (𝑡 𝑚𝑎𝑥 ) , error terkecil  yang  diharapkan (𝜀) ,  nilai threshold (𝛽) ,  dan  parameter  pembobot 𝛾 ∈ [0,1] . Bangkitkan  bilangan  random 𝑢 𝑖𝑘 , 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛; 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐 sebagai  elemen-elemen  matriks partisi awal U 0 dan hitung matriks kovarian 𝑭 0 dari keseluruhan data.
∑ 𝑢 𝑖𝑘 𝑚 = 1, 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛; 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐 𝑐 𝑘=1 (2)
Ulangi untuk 𝑡 = 1, 2, … , 𝑡 𝑚𝑎𝑥 Step 1: Menghitung pusat cluster ke-k (𝒗 𝑘 ) dengan rumus:
𝒗 𝑘 (𝑡) = ∑ (𝑢 𝑖𝑘 (𝑡−1) ) 𝑚 𝒙 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑢 𝑖𝑘 (𝑡−1) ) 𝑚 𝑛 𝑖=1 , 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐 (3)
dengan: 𝑢 𝑖𝑘 = derajat keanggotaan data ke-i pada cluster ke-k.
𝑚 = pangkat pembobot untuk fungsi keanggotaan fuzzy 𝑡 = banyaknya iterasi
𝑛 = banyaknya data
𝑐 = banyaknya cluster
Step 2: Menghitung matriks kovarian cluster dengan rumus:
𝑭 𝒌 = ∑ (𝑢 𝑖𝑘 (𝑡−1) ) 𝑚 (𝒙 𝑖 − 𝒗 𝑘 (𝑡) )(𝒙 𝑖 − 𝒗 𝑘 (𝑡) ) 𝑇 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑢 𝑖𝑘 (𝑡−1) ) 𝑚 𝑛 𝑖=1 , 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐 (4)
dengan: 𝒙 𝑖 = vektor data ke-i 𝒗 𝑘 = pusat cluster ke-k. 𝑢 𝑖𝑘 = derajat keanggotaan data ke-i pada cluster ke-k.
𝑚 = pangkat pembobot untuk fungsi keanggotaan fuzzy 𝑡 = banyaknya iterasi
𝑛 = banyaknya data 𝑐 = banyaknya cluster
Ekstraksi  nilai eigenvectors 𝝓 dan eigenvalues 𝜆 dari 𝑭 𝑘 𝑛𝑒𝑤 yang  sudah  dihitung dengan persamaan:
𝑭 𝑘 𝑛𝑒𝑤 = (1 − 𝛾)𝑭 𝑘 + 𝛾𝑑𝑒𝑡(𝑭 0 ) 1 𝑝 ⁄ 𝚰 (5)
dengan:
𝛾 = parameter untuk mengatur bentuk matriks fuzzy covariance, 𝛾 ∈ [0,1] 𝑭 𝟎 = matriks kovarian dari seluruh data
𝑭 𝒌 = matriks fuzzy covariance cluster ke-k (pada persamaan 4)
𝑝 = banyaknya variabel
𝑰 = matriks identitas
Jika  rasio  antara  nilai  eigen  maksimal  dan  minimal  melewati  nilai threshold yang ditentukan, maka rekonstruksi 𝑭 𝒌 dengan penjabaran sebagai berikut:
𝑭 𝒌 = 𝝓𝚲𝝓 −1 (6)
dengan:
𝝓 = vektor eigen dari matriks fuzzy covariance cluster ke-k
𝚲 = matriks diagonal dari nilai-nilai eigen ( eigenvalues ) matriks fuzzy covariance cluster ke-k
Step 3: Menghitung jarak dengan persamaan menggunakan persaman sebagai berikut dengan 𝑖 = 1, 2, … , 𝑛 dan = 1,2, … , 𝑐 :
𝐷 𝑖𝑘𝑨 𝑘 2 = (𝒙 𝑖 − 𝒗 𝑘 (𝑡) ) 𝑇 [𝜌 𝑘 𝑑𝑒𝑡(𝑭 𝑘 ) 1 𝑝 ⁄ 𝑭 𝑘 −1 ] (𝒙 𝑖 − 𝒗 𝑘 (𝑡) ) (7)
dengan:
𝐷 𝑖𝑘𝑨 𝑘 2 = jarak data ke-i terhadap pusat cluster ke-k dengan norm inducing matrix 𝑨 𝑘 𝒙 𝑖 = vektor data ke-i 𝒗 𝑘 = pusat cluster ke-k.
𝑭 𝑘 = matriks fuzzy covarian cluster ke-k. 𝜌 𝑘 = volume cluster ke-k 𝑝 = banyaknya variabel
𝑛 = banyaknya data 𝑐 = banyaknya cluster
Step 4: Memperbaharui matriks fungsi keanggotaan Untuk 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛 Jika 𝐷 𝑖𝑘𝑨 𝑘 2 > 0 untuk 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐
𝑢 𝑖𝑘 (𝑡) = [∑ ( 𝐷 𝑖𝑘𝑨 𝑘 𝐷 𝑖𝑙𝑨 𝑘 ) 2 (𝑚−1) 𝑐 𝑙=1 ] −1 (8)
Jika tidak, maka:
𝑢 𝑖𝑘 (𝑡) = 0 jika 𝐷 𝑖𝑘𝑨 𝑘 2 > 0 dan 𝑢 𝑖𝑘 (𝑡) 𝜖[0,1] dengan ∑ 𝑢 𝑖𝑘 (𝑡) = 1 𝑐 𝑘=1 (9)
Sampai ‖𝑼 (𝑡) − 𝑼 (𝑡−1) ‖ < 𝜀 atau jika 𝑡 > iterasi maksimum
Nilai threshold (𝛽) yang digunakan biasanya akan ditentukan dalam angka yang  besar,  seperti  10 15 . Penentuan nilai  parameter pembobot γ tergantung kepada
data  yang  digunakan,  beberapa  percobaan  mungkin  perlu  dilakukan  untuk menentukan nilai γ yang tepat.
2.4. Indeks Validitas Partition Coefficient dan Classification Entropy
Validasi cluster mengacu kepada masalah apakah partisi yang dibentuk sudah tepat dan bagaimana mengukur ketepatan partisi. Indeks Partition Coefficient mengukur jumlah overlapping antar  kelompok.  Jumlah cluster optimal  ditunjukkan  oleh  nilai Partition Coefficient yang paling besar [9]. Indeks ini didefiniskan sebagai berikut:
𝑃𝐶(𝑐) = 1 𝑛 ∑ ∑ (𝑢 𝑖𝑘 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑐 𝑘=1 (10)
dengan:
𝑐 = banyaknya cluster yang dibuat.
𝑛 = banyaknya data yang dikelompokkan.
𝑢 𝑖𝑘 = derajat keanggotaan data ke-i pada cluster ke-k. Indeks Classification  Entropy (CE)  digunakan  untuk  mengukur  kekaburan ( fuzziness ) dari partisi cluster .  Indeks ini memiliki rentang antara 0 sampai dengan ln (𝑐) . Indeks  CE  yang  semakin  kecil  menunjukkan  pengelompokan  yang  lebih  baik.  Indeks  ini didefinisikan sebagai berikut:
𝐶𝐸(𝑐) = 1 𝑛 ∑ ∑ 𝑢 𝑖𝑘 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑛(𝑢 𝑖𝑘 ) 𝑐 𝑘=1 (11)
dengan: 𝑐 = banyaknya cluster yang dibuat.
𝑛 = banyaknya data yang dikelompokkan.
𝑢 𝑖𝑘 = derajat keanggotaan data ke-i pada cluster ke-k.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Pengambilan data dilakukan dengan cara crawling data di Twitter berupa data tweet , jumlah retweet , jumlah like , dan tanggal unggahan dengan bantuan Twitter API ( Application Programming  Interface ).  Data  teks  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah tweets dengan bahasa Indonesia dari beranda akun Twitter @LazadaID yang bukan termasuk tweet balasan  kepada  pengguna  lain. Tweets yang  digunakan  merupakan tweets yang  diunggah sebelum tanggal 2 Mei 2019 dengan jumlah tweets maksimal yang dapat diambil dari akun Twitter @LazadaID sebanyak 1303 tweets .
Analisis pengelompokan tweets dilakukan menggunakan metode text mining dengan metode  lanjutan  berupa  Algoritma Modified Gustafson-Kessel.  Data  penelitian  diproses menggunakan  perangkat  lunak RStudio dan  MatLab  R2015a.  Perangkat  lunak RStudio digunakan dalam proses crawling data hingga terbentuk document term matrix. Sedangkan perangkat lunak MatLab R2015a digunakan untuk proses clustering data. Setelah didapatkan cluster  tweets berdasarkan  konten  selanjutnya  dilakukan profiling masing  masing cluster dengan bantuan wordcloud .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Akun Twitter @LazadaID pertama kali diluncurkan pada bulan Maret 2012 dengan jumlah tweets sebanyak 127 ribu tweet serta jumlah pengikut sebanyak 366 ribu akun per Mei  2019, menjadikan akun Twitter @LazadaID sebagai  perusahaan e-commerce dengan jumlah pengikut terbanyak di Indonesia.
Pada  saat  bergabung  dengan  Twitter  API  untuk  proses crawling data,  akan didapatkan beberapa kode berupa consumer key , consumer secret , access token , dan access key yang digunakan sebagai  hak akses stream untuk  mengambil data text Twitter dengan
software
R.  Pengambilan  data  dilakukan  menggunakan  fungsi  ‘ tweets<- userTimeline('LazadaID',n=3200,excludeReplies = TRUE) ’.
Tabel 1 . Contoh Tweet dari Beranda Twitter @LazadaID No Text Tanggal Tweet Jumlah Retweet Jumlah Like 1 Hi Lazadians! Jangan lupa rawat kulitmu agar nutrisinya terpenuhi ya! Cek disini &gt;&gt; https://t.co/iTDVmxB8hO 5/2/2019 7:34 AM 0 2 2 Ada penawaran menarik nih dari @Xiaomi! Yuk cek sekarang https://t.co/vWzNAGa9Mx 5/2/2019 7:29 AM 0 4

## 4.1. Pengolahan Data Teks Menjadi Document Term Matrix
Data  teks  diolah  melalui  tahapan text  pre-procesing , feature  selection ,  dan text representation untuk merubah bentuk teks menjadi suatu matriks angka yang digunakan saat proses clustering .
a. Text Preprocessing
Text preprocessing mengubah  format  seluruh tweets menjadi  suatu  data  tekstual yang  memiliki  format  sama.  Pada  tahap  ini link internet, mention ,  HTML,  kata  yang diawali dengan “laz”, dan karakter selain huruf alphabet yang ada pada seluruh tweets akan  dihapus.  Selanjutnya,  karena  ada  beberapa tweets yang  menggunakan  bahasa Inggris, maka perlu dilakukan proses menerjemahkan kata ke dalam bahasa Indonesia.
Tabel 2. Contoh Hasil Proses Text Preprocessing No. Tweets Tweets Hasil Text Preprocessing 1 hi jangan lupa rawat kulitmu agar nutrisinya terpenuhi ya cek disini 2 ada penawaran menarik nih dari xiaomi yakin mau yuk cek sekarang
b. Feature Selection
Feature selection terdiri dari 2 proses yaitu stopword removal dan stemming . Pada proses stopword removal , penghapusan kata-kata yang dianggap tidak penting atau tidak bermakna yang sudah diinput ke dalam kamus stoplist dilakukan dengan fungsi ‘ data <-  tm_map(data,  removeWords,  cStopwordID) ’.  Untuk  proses stemming dilakukan dengan menggunakan algoritma Pujangga dengan bantuan interface InaNLP ( Indonesian Natural Language Processing ).
Tabel 3. Contoh Hasil Proses Feature Selection No. Tweets Tweets Hasil Feature Selection 1 lupa rawat kulit nutrisi penuhi 2 penawaran menarik xiaomi
c. Text Representation
Pada  proses  ini,  dilakukan  perubahan  data tweet menjadi  matriks  yang  berisi frekuensi  kemunculan  kata  (TF) pada  sebuah  dokumen,  serta  pembobotannya  dengan menggunakan  pembobotan  TF-IDF. Document  Term  Matrix dengan pembobotan  TF digunakan untuk mellihat kecenderungan term yang sering muncul pada 1303 tweets dari akun Twitter @LazadaID. Sedangkan Document Term Matrix dengan pembobotan TF- IDF  digunakan  untuk  melakukan clustering dengan  algoritma Modified Gustafson- Kessel.
Berdasarkan hasil text representation , jumlah kata yang menyusun 1303 tweets dari akun  Lazada  Indonesia  adalah 1364 kata. Seluruh kata tersebut akan menjadi variabel dari tiap tweet , dengan komponen dari matriks berupa jumlah dari suatu kata pada tiap
tweet .Proses perubahan tersebut dilakukan dengan menggunakan fungsi ‘ as.matrix(weightTfIdf(m=  DocumentTermMatrix(data),  normalize  = TRUE)) ’.

## Tabel 4. Hasil Document Term Matrix Pembobotan TF
No Tweet
bayi  belanja  diskon … promo  unilever  voucher 95 maybelline diskon voucher tambah belanja 0 1 1 … 0 0 1 717 unilever voucher diskon langsung unilever diskon 0 0 2 … 0 2 1

## Tabel 5. Hasil Document Term Matrix Pembobotan TF-IDF
No Tweet bayi  belanja  diskon … promo  unilever  voucher 95 maybelline diskon voucher tambah belanja 0 0,603 0,461 … 0 0 0,632 717 unilever voucher diskon langsung unilever diskon 0 0 0,658 … 0 1,682 0,451

## 4.2. Algoritma Modified Gustafson-Kessel Clustering
Proses clustering dengan algoritma Modified Gustafson-Kessel clustering dilakukan dengan  menggunakan  fungsi  ‘ result  =  MGK(Z,U0,m,tol,beta,gamma) ’  pada command  window MatLab  2015a.  Data  yang  digunakan  adalah Document  Term  Matrix dengan  pembobotan  TF-IDF.  Pangkat fuzzyfier yang  digunakan  adalah 𝑚 = 3,75 ,  nilai tersebut  merupakan  hasil  yang  paling  optimal  dari  proses trial  and  error karena menghasilkan fungsi keanggotaan 𝑢 𝑖𝑘 ≠ 1 𝑐 ⁄ . Untuk batas error terkecil dan nilai threshold yang digunakan sebesar 𝜀 = 10 −3 dan 𝛽 = 10 15 [2]. Sedangkan nilai parameter pembobot yang digunakan sebesar 𝛾 = 0,3 . Proses c lustering dilakukan sebanyak 5 kali dengan jumlah cluster yang berbeda-beda, dimulai dari jumlah cluster sebanyak 2 sampai dengan 6 cluster . Jumlah cluster optimum  dari  proses clustering ditentukan  menggunakan  indeks validitas Partition  Coefficient (PC)  dan Classification  Entropy (CE).    Hasil  yang  didapat yaitu untuk jumlah cluster sebanyak 4, 5, dan 6 cluster, hanya 3 cluster dari total seluruh cluster yang memiliki anggota kelompok. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tweets dari akun @LazadaID  hanya  dapat  dikelompokkan  dengan  jumlah cluster maksimal  sebanyak  3 cluster .  Sehingga  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengukuran  validitas Partition Coefficient (PC) dan Classification Entropy (CE) terhadap pengelompokan dengan jumlah cluster 2 dan 3 saja.
Tabel 6. Nilai Partition Coefficient dan Classification Entropy Jumlah Cluster Partition Coefficient (PC) Classification Entropy (CE) 2 0,048744 1,098612 3 0,148658 0,693143
Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat bahwa jumlah cluster optimum diberikan untuk jumlah cluster sebanyak  3 cluster karena  memiliki  nilai Partition  Coefficient (PC)  yang paling besar dan nilai Classification Entropy (CE) paling kecil dibandingkan dengan nilai pada jumlah cluster sebesar 2. Jadi, jumlah cluster yang akan dianalisis pada penelitian ini adalah sebanyak 3 cluster . Hasil clustering dengan jumlah 3 cluster dapat dilihat pada Tabel
7.
Tabel 7. Hasil Clustering dengan Algoritma Gustafson-Kessel Cluster ke - Nomor Anggota Tweet Jumlah Anggota
1 19, 135, 137, 183, 191, 201, 206, 234, 269, 408, 462, 487, 515, 777, 969, 988, 1023, 1178, 1226, 1242, 1246, 1252 22 2 2, 3, 4, 5, 7, 9, 10, 11, 13, 15, 18, 21, 25, 26, 27, 28, 30, 31, 33, 34, 35, 36, 37, 40, 41, 42, 45, …, 1226, 1242, 1246, 1252 787 3 1, 6, 8, 12, 14, 16, 17, 20, 22, 23, 24, 29, 32, 38, 39, 43, 44, 47, 48, 53, 59, 66, 68, 69, 70, …, 1294, 1298, 1300, 1303 494
Analisis lanjut untuk menginterpretasikan setiap cluster pada penelitian ini dibantu dengan wordcloud seperti  pada Gambar 1. Wordcloud digunakan untuk  melihat kata-kata yang menyusun masing-masing cluster . Dari wordcloud pada Gambar 1 terlihat bahwa pada cluster 1 kata “iphone” memiliki ukuran paling besar, sehingga dapat disimpulkan bahwa kata “iphone” memiliki frekuensi kemunculan paling tinggi. Setelah ditinjau kembali dengan mencari tweet yang  berisi  kata-kata  berwarna  kuning  dan  biru  dapat  disimpulkan  bahwa tweet yang  berada  di  dalam cluster 1  adalah tweet yang  berisi  penawaran  barang-barang elektronik  terbaru  yang  tersedia  di  Lazada  seperti  iphone,  kabel, earphone ,  aukey, powerbank , charger , vivo, dan sebagainya.
Gambar 1. Wordcloud Cluster 1 Dari wordcloud pada  Gambar  2  terlihat  bahwa  pada cluster 2  kata  yang  paling banyak muncul adalah “diskon”, “promo”, “produk”, “belanja”, dan “ voucher ”.  Kata yang berwarna  biru  merupakan  kata  dengan  frekuensi  kemunculan  yang  lebih  rendah dibandingkan  kata  dengan  warna  lainnya.  Setelah  ditinjau  kembali  dengan  mencari tweet dengan kata-kata yang sering muncul dapat disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam cluster 2 adalah tweet yang berisi penawaran mengenai diskon dan promo di Lazada. Kata diskon di dalam cluster 2 muncul sebanyak 220 kali dalam 202 tweets , sedangkan untuk kata promo muncul sebanyak 177 kali dalam 169 tweets . Untuk tweets yang berisi kata “belanja” hampir  semuanya  merujuk  kepada  ajakan  untuk  berbelanja  di  Lazada  karena  sedang diadakan banyak promo dan diskon.
Dari wordcloud pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  pada cluster 3  kata  yang  paling banyak muncul adalah “selamat”, “menang”, “ voucher ”, “belanja”, dan “hadiah”. Kata yang berwarna  biru  merupakan  kata  dengan  frekuensi  kemunculan  yang  lebih  rendah dibandingkan  kata  dengan  warna  lainnya.  Setelah  ditinjau  kembali  dengan  mencari tweet dengan kata-kata yang sering muncul dapat disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam cluster 3 adalah tweet yang berisi tentang kuis berhadiah. Kata “selamat” di dalam cluster 3 muncul  sebanyak  118  kali  dalam  114 tweets ,  sedangkan  untuk  kata  “menang”  muncul sebanyak 110 kali dalam 109 tweets .
Gambar 3. Wordcloud Cluster 3
4.3. Penentuan Konten yang Disukai Followers @LazadaID
Konten yang disukai oleh para followers akun Twitter @LazadaID dapat ditentukan berdasarkan  perhitungan  rata-rata  jumlah retweet dan like masing-masing cluster .  Hal tersebut dikarenakan jika pengguna Twitter menyukai suatu tweet maka kemungkinan yang akan dilakukan pengguna tersebut adalah melakukan retweet atau menekan tombol like .
Tabel 8. . Hasil Perhitungan Rata-rata Jumlah Retweet dan Like Nomor Cluster Jumlah Tweet Jumlah Retweet Jumlah Like Rata-rata Retweet Rata-rata Like 1 22 570 566 25,90909 25,72727 2 787 26387 20664 33,52859 26,25667 3 494 21182 15664 42,87854 31,7085 Pada Tabel 8 terlihat bahwa cluster yang memiliki rata-rata retweet dan like tertinggi adalah cluster 3 yaitu tweet mengenai kuis berhadiah, sedangkan jenis konten yang memiliki rata-rata retweet dan like terendah adalah cluster 1 yaitu tweet mengenai penawaran barang- barang  elektronik.  Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  terlihat  bahwa  konsumen  dari perusahaan e-commerce Lazada  Indonesia  lebih  tertarik  terhadap  program  kuis  berhadiah dibandingkan dengan diskon ataupun penawaran barang-barang elektronik. Oleh karena itu, PT  Lazada  Indonesia  diharapkan  mampu  memanfaatkan  konten  kuis  berhadiah  sebagai sarana advertising pada  platform  Twitter  semaksimal  mungkin.  Kuis  berhadiah  mampu memberikan dorongan kepada konsumen untuk melakukan pembelian dalam jumlah yang lebih banyak dan dapat meminimumkan perilaku berganti-ganti merek [4].

## 5. KESIMPULAN
Penerapan  algoritma  Gustafson-Kessel  untuk clustering  tweets pada  akun  Twitter @LazadaID  menghasilkan  3 cluster  tweet dengan  konten  mengenai  penawaran  barang elektronik, diskon dan promo, serta mengenai kuis berhadiah. Jumlah 3 cluster tweet yang dibentuk  ditentukan  berdasarkan  nilai  indeks  validitas Partition  Coefficient (PC)  terbesar dan nilai Classification Entropy (CE) terkecil. Dari ketiga cluster tersebut didapatkan jenis
konten  dengan  rata-rata  jumlah retweet dan like tertinggi  yaitu tweets mengenai  kuis berhadiah, serta rata-rata terendah yaitu mengenai penawaran barang elektronik. Oleh karena itu, PT Lazada Indonesia dapat menggunakan tweets dengan konten kuis berhadiah sebagai sarana advertising pada platform media sosial Twitter karena tweet tersebut banyak disukai oleh para followers @LazadaID.
Ada  beberapa  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  pada  penelitian  selanjutnya,  yaitu menggunakan metode clustering yang lebih efisien serta memiliki kecocokan dengan bentuk data yang relatif homogen. Kemudian untuk menambah akurasi dari tahapan preprocessing data dapat digunakan composite tokenization dalam proses tokenizing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aseanup,  2019. Top  10  E-commerce  Sites  in  Indonesia  2019 .  https://aseanup.com/top-e- commerce-sites-indonesia/. Diakses 1 Maret 2019
[2] Babuska,  R.,  Veen,  P.  v.  d.  &  Kaymak,  U.,  2002. Improved  Covariance  Estimation  for Gustafson-Kessel Clustering. Netherlands: Delft University of Technology.
[3] Castella,  Q.  &  Sutton,  C.,  2014. Word  Storms:  Multiples  of  Word  Clouds  for  Visual Comparison of Documents. Seoul, International Conference on World Wide Web, Vol. 1.
[4] F. Tjiptono, Brand Management & Strategy . Yogyakarta: Andi Offset, 2005.
[5] Farag, S. & Lyons, G. D., 2007. Conceptualising barriers to travel information use. United Kingdom, Proceedings of the 39th Annual Universities.
[6] Feldman,  R.  &  Sanger,  J.,  2007. The  Text  Mining  Handbook. New  York:  Cambridge University Press.
[7] Gunelius, S., 2011. 30 Minute Social Media Marketing. United States: McGraw Hill.
[8] Gustafson, D. & Kessel, W., 1979. Fuzzy Clustering with a Fuzzy Covariance Matrix. San Diego, Hal. 761-766.
[9] Jansen,  S.,  2007. Customer  Segmentation  and  Costumer  Profiling  for  a  Mobile Telecommunications  Company  Based  on  Usage  Behavior  :A  Vodafone  Case  Study. Maastricth: University of Maastricth.
[10] Kemenkominfo,  2019. Kominfo  :  Pengguna  Internet  di  Indonesia  63  juta. https://www.kominfo.go.id/content/detail/3415/kominfo-pengguna-internet-di-indonesia-63- juta-orang/0/berita_satker. Diakses 1 Maret 2019.
[11]   Littlejohn, S. W. & Foss, K. A., 2009. Teori Komunikasi. Jakarta: Salemba Humanika.
[12] Oglethorpe, J. E. & Monroe, K. B., 2008. Determinants of Perceived Health and Safety Risks of Selected Hazardous Products and Activities . The Journal of Consumer Affair , Vol. 28(2), Hal. 326-346 .
[13] Robertson, S., 2005. Understanding inverse document frequency: On theoretical arguments for IDF . Journal of Documentation , Hal. 502-520.
[14] Santosa, B., Conway, T. & Trafalis, T., 2007. A Hybrid Knowledge Based Clustering Multiclass SVM Approach for Genes Expression Analysis.. Boston: Springer.
[15] Tala, F. Z., 2003. A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia. Netherland: Institute for Logic, Language, and Computation Universiteit van Amsterdam.