Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.1462 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1257-1265 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## TEXT CLUSTERING IN KARO LANGUAGE USING TF-IDF WEIGHTING AND K- MEANS CLUSTERING
Trisna Amanda Br Sembiring *1 , Muhammad Siddik Hasibuan *2
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 trisnaamnda366@gmail.com , 2 muhammadsiddik@uinsu.ac.id
(Article received: October 10, 2023; Revision: November 01, 2023; published: November 13, 2023)

## Abstract
The aim of this research is to see how many presentations there are between dialects and look for clusters. There is also a method used for weighting, namely tf-idf, there are several steps used in this method, namely starting from the tokenizing process, transform cases, stopwords filter and token filter. to search for clusters using the k- means clustering method on rapidminer. The results of this research obtained a tf-idf weighting value, namely ginger  dialect  37.5%  for  the  number  of  word  occurrences  and  62.5%  for  the  total  of  all  words  documented. Furthermore, for the Julu dialect, it was 37.5% for the number of word occurrences and 62.5% for the total of all words documented. The Singaporean Lau dialect accounts for 38% of the number of word occurrences and 62% of the total number of words documented. The singteruh deleng lau dialect accounts for 38% of the number of word occurrences and 62% of the total number of words documented. The Liang Melas dialect accounts for 38% of  the  number  of  word  occurrences  and  62%  of  the  total  number  of  words  documented.  Based  on  k-means clustering, it produces cluster 0: 68 items, cluster 1: 3 items, cluster 2: 15 items, cluster 3: 10 items, cluster 4: 4 items with a total sample of 100 items. The conclusion obtained is that the Ginger dialect and the Julu dialect are identical, while the Singaporean Lau dialect, the Teruh Deleng and Liang Melas dialects are also identical.
Keywords : Clustering, Karo Language, K-means, RapidMiner, Tf-Idf.

## TEXT CLUSTERING DALAM BAHASA KARO MENGGUNAKAN PEMBOBOTAN TF-IDF DAN K-MEANS CLUSTERING

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini untuk melihat berapa presentasi antara dialek dan mencari cluster. Ada pun metode yang digunakan untuk pembobotan yaitu tf-idf , ada beberapa langkah yang di gunakan dalam metode ini yaitu mulai dari  proses tokenizing,    transform  cases,  filter  stopwords dan filter  token .  untuk  mencari cluster menggunakan metode k-means clustering pada  rapidminer. Hasil dari penelitian ini diperolah nilai pembobotan tf-idf yaitu dialek jahe 37,5% untuk jumlah kemunculan kata dan 62,5% total seluruh kata didokumen. Selanjutnya untuk dialek julu 37,5% untuk jumlah kemunculan kata dan 62,5% total seluruh kata didokumen. Dialek singalur lau 38% jumlah kemunculan kata dan 62% total seluruh kata didokumen. Dialek singteruh deleng lau 38% jumlah  kemunculan kata  dan  62%  total  seluruh  kata  didokumen.  Dialek  liang  melas  38%  jumlah  kemunculan  kata  dan  62%  total seluruh kata didokumen. Berdasarkan k-means clustering menghasilkan cluster 0: 68 items, cluster 1: 3 items, cluster 2: 15 items, cluster 3:10 items, cluster 4:4 items dengan total sempel 100 items . kesimpulan yang diperoleh yaitu antara dialek jahe dan dialek julu identik, sedangkan antara dialek singalur lau, dialek teruh deleng dan liang melas juga indentik.
Kata kunci : Bahasa Karo, Clustering, K-means, RapidMiner, Tf-Idf.

## 1. PENDAHULUAN
Clustering atau  pengelompokan  adalah  teknik analisis data yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek  data  yang  serupa  ke  dalam  kelompok atau  cluster  berdasarkan  kemiripan  atau  kesamaan karakteristik  tertentu.  Clustering  adalah  teknik  yang umum digunakan dalam berbagai bidang, seperti ilmu data,  ilmu  sosial,  pengenalan  pola,  bioinformatika,
ilmu  kedokteran,  dan  sebagainya.  Contoh  aplikasi clustering adalah dalam pemasaran untuk memahami perilaku  konsumen,  dalam  ilmu  kedokteran  untuk mengelompokkan pasien dengan penyakit yang sama, dan  dalam  analisis  citra  untuk  mengelompokkan gambar-gambar  berdasarkan  karakteristik  tertentu [1].
Clustering  adalah  teknik  analisis  data  yang digunakan untuk mengelompokkan data yang serupa ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  lebih  kecil. Langkah-langkah  dalam  menentukan  clustering antara  lain  memilih  metode  clustering  yang  tepat, memilih jumlah cluster yang diinginkan, menentukan atribut  atau  variabel  yang  akan  digunakan,  memilih nilai  awal  untuk  setiap  cluster,  menghitung  jarak antara data dan centroid, menetapkan data ke dalam cluster yang sesuai, melakukan evaluasi dan validasi, dan menerapkan hasil clustering [2].
Kajian terdahulu yang relevan dengan penelitian ini  adalah  penelitian  oleh  Aji  Prasetya  Wibawa, Hidayah  Karima  Fithri,Ilham  Ari  Elbaith  Zaeni, Andrew  Nafalski  (2020)  dengan  judul  “Generating Javanese Stopwords List using K-Means  Clustering Algorithm”  yang  mana  menyimpulkan  bahwa  K- Means    berlaku  untuk  pembuatan  daftar  stopword bahasa  Jawa.  Algoritme  menunjukkan  lokasi stopword  berada di  cluster  pertama  dari  daftar  kata. Namun  hasil  yang  menjanjikan  saat  ini  masih memungkinkan untuk ditingkatkan [3].
Selanjutnya  adalah  penelitian  yang  dilakukan oleh  Made  Arta  Purniawan,  Gusti  Made  Arya Sasmita, Putu Agus Eka Pratama (2022) dengan judul “Clustering  Berita  Menggunakan  Algoritma  Tf-Idf Dan K-Means  Dengan Memanfaatkan Sumber Data Crawling  Pada  Situs  Detik.Com”  Penelitian  ini menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan library  BeautifulSoup4  untuk  melakukan  crawling dataset  pada  portal  berita  online  detik.com.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  ini  mampu dan handal dalam mengambil data teks dalam jumlah besar  dengan  total  berita  yang  diperoleh  sebanyak 124.509 [4].
Penelitian selanjutnya oleh Fitri Nuraeni, Dewi Tresnawati,  Yoga  Handoko  Agustin,  Gisna  Fauzian Dermawan  (2022)  dengan  judul  “Optimization  Of Market  Basket  Analysis  Using  Centroid-Based Clustering  Algorithm  And  Fp-Growth  Algorithm” hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  aturan  asosiasi  yang dibentuk  dari  model  k-means  dan  FP-Growth menunjukkan bahwa cireng chili oil, kopi susu regal, pisang  keju,  dan  vietnam  drip  sering  dibeli bersamaan.  Hal  ini  memungkinkan  pemilik  toko untuk  mempersiapkan  persediaan  yang  mencukupi untuk  keempat  item  tersebut,  sehingga  dapat memastikan  bahwa  permintaan  pelanggan  terpenuhi secara konsisten [5].
Penelitian  relevan  lainnya  adalah  yang  diteliti oleh Khairunnisa1, Juna Eska, Mustika Fitri Larasati dengan  judul  “Penggunaan  K-Means  Clustering Untuk Mengelompokkan Kemampuan Bahasa Inggris  Siswa  Lembaga  Kursus  Jason  English Course”  Kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah bahwa  penggunaan  k-means  clustering  mampu membagi  Student  English  Skill  atau  kemampuan bahasa  Inggris  siswa  Jason  English  Course  dengan lebih  cepat,  jelas,  dan  akurat.  Pengelompokan kemampuan  bahasa  Inggris  siswa  menggunakan
metode  algoritma  K-means  dilakukan  dengan perhitungan  hingga  iterasi  ketiga.  Tingkat  akurasi yang tercapai sebesar 80% mampu mengelompokkan data  pada  sampel  yang  telah  di-cluster  setelah dilakukan  perhitungan  secara  manual  menggunakan Microsoft  Excel  dan  pengujian  menggunakan RapidMiner[6].
Penelitian  terakhir  yaitu  penelitian  oleh  Dewi Sinta  Saputri,  Guntur  Maha  Putra,  Mustika  Fitri Larasati  dengen  judul  “Implementasi  Algoritma  K- Means Clustering Untuk Desa Tervaksinasi Covid-19 Pada  Kecamatan  Ujung  Padang”  Kesimpulan  dari penelitian  ini  adalah  bahwa  penerapan  algoritma  k- means clustering dapat mempermudah pengelompokan  desa  yang  telah  divaksinasi  Covid- 19 di wilayah Kecamatan Ujung Padang[7].
Hasil  clustering  dapat  digunakan  untuk memahami karakteristik data, mengidentifikasi pola, dan  menemukan  wawasan  baru,  tetapi  dalam melakukan  hal  tersebut  sulit  untuk  menentukan jumlah  cluster  yang  tepat  dan  selalu  membutuhkan kompleksitas  waktu  yang  tinggi  [8].  Algoritma  K- Means    dengan  jumlah  cluster  yang  disesuaikan secara  otomatis  dapat  menentukan  jumlah  cluster yang  optimal  memiliki  efek  yang  dan  akurasi  yang lebih  baik[9].  Selain  itu  dalam  implementasinya algoritma ini memiliki beberapa kelemahan seperti : seringnya  terjadi  kekosongan  cluster  adanya  outlier dan tingkat akurasi yang rendah [10][11].
Dalam  kluster  text  terdapat  beberapa  metode yang  dapat  digunakan  salah  satunya  adalah  metode K-Means    Clustering.    K-Means    Clustering  adalah suatu metode yang digunakan untuk mengelompokkan  data  teks  ke  dalam  beberapa kelompok  berdasarkan  kesamaan  fitur  yaitu  suatu karakteristik  yang  membedakan  suatu  data  teks dengan  data  teks  yang  lain.  Dalam  K-Means Clustering  fitur  yang  digunakan  adalah  fitur  yang terkandung dalam suatu teks [12].
Metode  yang  digunakan  untuk  mencari relevansi antar beberapa dokumen adalah metode TF- IDF  [4].  Metode  ini  cukup  mudah  dipelajari  dan mudah  diterapkan  untuk  permasalahan  keakuratan sebuah  dokumen.  TF-IDF  melibatkan  teknik tokenisasi, stopwords, dan stemming, serta frekuensi kemunculan  kata  dalam  dokumen  [13].  Hal  ini menunjukkan  betapa  pentingnya  kata  tersebut  di dalam  sebuah  dokumen.  Dalam  penelitian  ini digunakan kamus bahasa Karo sebagai studi kasus.
Dalam kamus karo ini ada beberapa dialek yaitu :  Julu,  Teruh  Deleng,  Singalur  Lau,  Jahe  dan  Liang Melas. Dialek Julu terletak di Kecamatan Kabanjahe, Simpang  Empat,  Berastagi  dan  sekitarnya.  Dialek Teruh Deleng di kecamatan Kuta Buluh dan sebagian dari  Kecamatan  Payung.  Singalur  Lau  berada  di Kecamatan  Juhar  dan  Lau  Baleng.  Dialek  Jahe berlaku di Deliserdang-Medan dan sebagain Langkat. Dan yang terakhir yaitu dialek Liang Melas berada di kecamatan  Kuta  Buluh,  Kecamatan  Bahorok  dan sebagainya [14].
Pada  dialek  Singalur  Lua,  Liang  Melas  dan Teruh  Deleng  huruf  “e”  dibaca  dengan  bunyi  “e ́”. Pada dialek Julu dibaca “ei”. Dialek Jahe dibaca “ai”. Untuk  penggunaan  kata  ulang  pada  Dialek  Liang Melas,  Julu,  Jahe  dan  Dialek  Teruh  Deleng  tetap dibaca  sebagai  kata  ulang  [15].  Sedangkan  pada Dialek Singalur Lau sering sekali bunyinya di singkat “bere ́-bere ́”  dibaca  “bebere ́”,  “udan-udan”  dibaca “uudan” dan sebagainya. Pada Dialek Jahe dan Julu huruf “o” yang terletak pada huruf kedua dari akhir dibaca “u”, contohnya “buloh” menjadi “buluh” [14].
Untuk mencari  dokumen yang  relevan, dilakukan klastering menggunakan metode K-Means sedangkan tf-idf dapat  digunakan  untuk  mencari dokumen dengan tingkat relevansi yang tinggi. Oleh karena  itu,  metode  ini  dapat  menjadi  solusi  untuk yang  memerlukan  pencarian  dokumen  yang  akurat dan efisien [16].
Tujuan dari penelitian ini untuk melihat berapa presentasi  antara  dialek  menggunakan  metode tf  idf dan  mencari  cluster  menggunakan  metode k-menas clustering .  Hasil  analisis  ini  diharapkan  dapat menjelaskan  bagaimana  informasi  dalam  data  teks dalam bahasa Karo dapat dikelompokkan berdasarkan kemiripan atau kecocokan antar data teks yang  ada.  Selain  itu  hasil  analisis  ini  juga  akan menunjukkan bagaimana informasi yang terkandung dalam  data  teks  dalam  bahasa  Karo  dapat digolongkan  dan  diklasifikasikan  dengan  kategori dan kelompok yang sesuai.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, yaitu  "Tf-Idf  K-Means    Clustering"  Metode  ini melibatkan penghitungan nilai bobot (term frequency-inverse document frequency) untuk masing-masing  kata dalam dokumen, dan  kemudian mengelompokkan  dokumen  berdasarkan  kesamaan bobot menggunakan algoritma K-Means [17]. Selain itu,  penggunaan  istilah  "klaster"  juga  menunjukkan pengelompokkan  yang  dilakukan  memiliki  sifat kuantitatif.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  hasil  dari  kata  perkata  yang  disusun menjadi  sebuah  kalimat  berdasarkan  kata  yang  ada pada Kamus Karo Indonesia yang ditulis oleh Darwin Prinst  dengan  total  702  halaman  dan  melakukan wawancara sebanyak ± 45 masyarakat yang berada di bebrapa  desa  di  Kabupaten  karo,  Sumatera  Urata. Data yang digunakan pada penelitian ini ±5000 kata.
2.2. Analisi Data Menggunakan TF-Idf
Ada  beberapa  langkah  yang  digunakan  dalam metode  ini,  untuk  lebih  jelas  bisa  dilihat  pada flowchart dibawah ini:
Gambar 1. Flowchart Tf-Idf
Penjelasan dari flowchart diatas yaitu mulai dari proses tokenizing yaitu  proses  memecah  teks  atau rangkaian karakter menjadi unit-unit yang lebih kecil disebut  “token”,  selanjutnya Transform  Cases yaitu proses  mengubah  semua  karakter  huruf  dalam  teks menjadi huruf kecil atau huruf besar, tanpa mengubah struktur atau makna teks tersebut [18].
Selanjutkan dengan Filter Stopwords metode ini bertujuan untuk mencari kata dasar, yaitu penghilangan  imbuhan.  Imbuhan  merupakan  bunyi yang  ditambahkan  pada  sebuah  kata  dasar,  baik  di awal,  pertengahan  maupun  di  akhir  kata  dengan tujuan untuk membentuk kata baru yang berhubungan dengan  kata  awal  tersebut,  contohnya  seperti  “ter, ber, ke, nya, kan dll”, yang terakhir yaitu Filter Token yang bertujuan untuk menghilangkan kata-kata yang terlalu  banyak  atau  terlalu  sedikit  untuk  menyaring token-token tertentu dari teks atau korpus teks [17].

## 2.3. Analisi Data Menggunakan K-means Clustering
Adapun    tahadapan  dalam  metode  ini  bisa dilihat dari flowchat dibawah :
Penjelasan  dari  gambar  diatas  yaitu  yang pertama  menentukan Centroid yang bertujuan untuk mewakili  pusat-pusat  kelompok  dalam  data  dan memudahkan pengelompokan data ke dalam cluster- cluster  berdasarkan  kedekatan  dengan  centroid terdekat. Dengan rumus :
𝐷(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
(1)
Keterangan : D : Data x : Centroid y : Atribut D (xi,yi) : Jarak antara data x1 dan y1
Selanjutnya  menentukan  jarak  terdekat  untuk mendapatkan  cluster,  disini  saya  memilih  untuk membagi menjadi 5 cluster sesuai dengan data yang saya miliki.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Implementasi Metode Tf-Idf
Yang  pertama  saya  menampilkan  proses  dari tokenizing dapat dilihat dapat gambar dibawah ini:
Tabel 1. Tokenising
Data Hasil Tokenizing seh  kel  jilena  kutaku. keliling kuta teridah denga seh  buena  batang  kayu. sora  bengkala  erpagi-pagi datas uruk nari jelas denga terbegi  seh kuta.  sora  sei- sei (sejenis sue-sue galang)  rikut  pe  sora- perik-perik  sierbage-bage nambahi  riahna  erpagi- pagi.
seh-kel-jilena-kutaku-keliling- kuta teridah-denga-seh-buena- batang-kayu-sora-bengkala- erpagi-pagi-datas-uruk-nari- jelas-denga-terbegi-seh-kuta- sora-sei-sei-(sejenis-sue-sue- galang)-rikut-pe-sora-perik- periksierbage-bage-nambahi- riahna-erpagi-pagi.
Sumber : Sapo Lau Limpek, Julianus Limbeng
Gambar 1. Terlihat pemecahan kata dari ±2000 kata yang digunakan dalam penelitian ini. Selanjutnya  kita  dapat  melihat  proses tokenizing dengan menggunakan aplikasi rapidminer:

## Gambar 3. Proses Tokenize
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  pemanggilan tokenizing untuk mulai proses pengolahan data yang pertama, dan hasil output dari pemanggilan  tersebut dapat kita lihat pada gambar dibawah ini:
Setelah  dijalankan  muncul  Total Occurences (kemunculan  kata  dalam    Paragraf)  dan Document Occurences (kemunculan  kata  pada  keseluruhan dokumen).  Selanjutnya  kita  lanjutkan  untuk  proses yang kedua seperti dibawah ini:

## Gambar 4. Output Proses Tokenize
Tabel 2. Transform Cases Hasil Tokenizing Hasil Transform Cases Seh kel jilena kutaku. Keliling  kuta  teridah  denga seh  buena  batang kayu.  Sora bengkala  erpagi-pagi  datas uruk  nari  jelas  denga  terbegi seh kuta. Sora sei-sei (sejenis sue-sue galang) rikut pe sora- perik-perik sierbage-bage nambahi riahna erpagi-pagi. seh kel jilena kutaku. keliling kuta  teridah  denga  seh  buena batang  kayu.  sora  bengkala erpagi-pagi  datas  uruk  nari jelas  denga  terbegi  seh  kuta. sora  sei-sei  (sejenis  sue-sue galang)  rikut  pe  sora-perik- perik  sierbage-bage  nambahi riahna erpagi-pagi.
Sumber : Sapo Lau Limpek, Julianus Limbeng
Dalam Transform  Cases ,  setiap  huruf  besar diubah  menjadi  huruf  kecil,  sehingga  tidak  ada perbedaan  antara  huruf  besar  dan  kecil  dalam  teks. Selanjutnya kita lakukan di rapidminer:
Gambar 5. Proses Transform Cases
Dari  gambar  diatas  terlihat  sudah  ada  dua proses, selanjutnya kita lihat proses outputmya:
Gambar 6. Output Proses Cases
Setelah  dijalankan  muncul  Total Occurences (kemunculan  kata  dalam    Paragraf)  dan Document Occurences (kemunculan  kata  pada  keseluruhan dokumen).  Selanjutnya  mulai  proses  yang  ketiga yaitu :
Tabel 3. Filter Stopwords Hasil Transform Cases
Hasil Stopwords seh kel jilena kutaku. keliling kuta teridah denga seh buena batang  kayu.  sora  bengkala erpagi-pagi  datas  uruk  nari jelas  denga  terbegi  seh  kuta. seh  kel  jile  kuta  keliling  kuta idah  denga  seh  bue  batang kayu sora bengkala pagi datas nari jelas denga begi seh  kuta sora  sei-sei  (jenis  sue-sue
sora  sei-sei  (sejenis  sue-sue galang)  rikut  pe  sora-perik- perik  sierbage-bage  nambahi riahna erpagi-pagi.
galang)  ikut  pe  sora  perik erbage nambah riah pagi.
Sumber : Sapo Lau Limpek, Julianus Limbeng
Pada table 3 diatas bertujuan untuk mencari kata dasar,  yaitu  penghilangan  imbuhan.  Imbuhan merupakan  bunyi  yang  ditambahkan  pada  sebuah kata dasar, baik di awal, pertengahan maupun di akhir kata. Selanjutnya proses pada rapidminer :
Gambar 7. Proses Filter Stopword
Pada  gambar  7  terlihat  sudah  3  proses  yang dilakukan, untuk selanjutnya kita akan melihat hasil output dari gambar diatas, sebagai berikut:
Gambar 8. Output Filter Stopword
Setelah  dijalankan  muncul  Total Occurences (kemunculan  kata  dalam  Paragraf)  dan Document Occurences (kemunculan  kata  pada  keseluruhan dokumen)  dan  dilanjutkan  untuk  proses  terakhir seperti gambari dibawah ini:
Tabel 4 Penerjemahan Hasil Stopword Hasil Penerjemahan
seh  kel  jile  kuta  keliling kuta  idah  denga  seh  bue batang kayu sora bengkala pagi datas nari jelas denga begi seh  kuta sora sei-sei (jenis sue-sue galang) ikut pe  sora  perik  erbage nambah riah pagi. Cantik  sekali  kampung  keliling kampung  lihat  masih  sampai banyak  batang  kayu  suara  kera pagi atas dari jelas masih dengar sampai  kampung  suara  gareng ikut  juga  suara  burung  macam tambah seru pagi
Sumber : Sapo Lau Limpek, Julianus Limbeng
Tabel 4 merupakan proses mengubah teks atau ucapan dari bahasa karo ke bahasa indonesia dengan menjaga  arti,  makna,  dan  pesan  yang  sama  sebisa mungkin.  Selanjutnya  kita  akan  melakukan  proses
filter  token menggunakan  aplikasi rapidminer sebagai berikut :

## Gambar 9. Proses Filter Token
Dari gambar 9 diatas  terlihat  bahwa sudah ada empat proses dari tf-idf dimana proses ini merupakan tahap terakhir pada metode ini dan dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 10. Output Filter Token
Setelah  dijalankan  muncul  Total Occurences (kemunculan  kata  dalam    Paragraf)  dan Document Occurences (kemunculan  kata  pada  keseluruhan dokumen). Pada table dibawah kita akan melihat 100 kata yang sudah kita proses menggunakan metode tf- idf , tapi dibawah ini saya hanya akan menampilkan 1
– 15 kata. Kata yang dimaksud sebagai berikut:

## Gambar 11. Hasil Wordcloud Tf Idf
Dari  hasil  gambar  11  terlihat  jelas  bahwa  kata yang sering muncul merupakan gambar yang katanya paling besar seperti kata “emaka,enggo,dll“.

## 3.2. Contoh Sub-Bab Kedua
Menggunakan  metode k-means clustering,  dari data berikut:
Tabel 5. Hasil Tf Idf Menggunakan RapitMiner No Word In Documents Total 1. emaka 27 36 2. enggo 23 36 3. kalak 21 28 4. doktor 21 25 5. kenca 17 23 6. lalang 20 21 7. rhoda 14 20 8. belanda 13 19 9. denga 13 17 10. janah 17 17 11. bagepe 13 16 12. tahun 11 16 13. kerina 11 15 14. mesin 10 15 15. banci 11 14
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa seperti kata “emaka”  in  documents  sebagai  27  dari  36  total dokumen  yang  ada  dan  seperti  itu  seterusnya.  Pada tahap selanjutnya kita akan melihat gambar dari hasil Wordcloud pada aplikasi rapidminer, sebagai berikut: Tabel diatas memperlihatkan total dari perdialek menggunakan Rapidminer.

## Persentase dialek jahe
Di dokumen = 489 : 1303 x 100 = 37, 5 % Total = 814 : 1303 x 100 = 62,5%

## Perentase dialek julu
Di dokumen = 489 : 1303 x 100 = 37,5 % Total = 814 : 1303 x 100 = 62,5 % Pesentase dialek singalur lau Di dokumen = 468 : 1231 x 100 = 38 % Total = 763 : 1231 x 100 = 62 % Persentase dialek teruh deleng Di dokumen = 468 : 1231 x 100 = 38 % Total = 763 : 1231 x 100 = 62 % Prsentase dialek liang melas Di dokumen = 468 : 1231 x 100 = 38 % Total = 763 : 1231 x 100 = 62 %
Setelah  menemukan  hasil  persen  perdialek, selanjutnya kita akan melihat wordcloud menggunkaan rapidminer agar  terlihat  secara  jelas perbedaannya, sebagai berikut :
Gambar 13. Hasil Wordcloud Dialek Jahe
Dari  gambar  13  diatas  terlihat  bahwa  pada dialek  jahe  kata  yang  paling  tinggi  nilainya  adalah kata  “ainca,  ainggo,  dll”  ,  selanjutnya  kita  akan melihat hasil untuk dialek julu sebagai berikut :

## Gambar 14. Hasil Wordcloud Dialek Julu
Pada  gambar  diatas  kata  paling  sering  muncul atau  yang  memiliki  nilai  paling  banyak  adalah  kata “einca,  eimaka,dll”  dilanjutkan  dengan  dialeh singalur lau sebagai berikut :
Gambar 15. Hasil Wordcloud Dialek Singalur Lau
Untuk  gambir  15  kata  yang  muncul  paling banyak  adalah  kata  “enggo,  emaka,  dll”  pada wordcloud selanjutnya  ada  dialek  teruh  deleng sebagai berikut :
Gambar 16. Hasil Wordcloud Dialek Teruh Deleng
Pada dialek teruh deleng diatas kata yang paling sering  mencul  adalah  kata  “emaka,enggo,dll” wordcloud yang ke lima atau terakhir ada dialek liang melas, dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 17. Hasil Wordcloud Dialek Liang Melas
Dari gambar 17 terlihat tidak terlihat perbedaan yang signifikan antara dialek singalur lau karena kata yang  paling  besar  adalah  kata  “enggo,  emaka,  dll”. Untuk  lebih  lanjut  kita  akan  membuat  titik  pusat centroid  untuk  mencari  cluster  dari  dialek  dialek diatas,  untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pda  table dibawah ini :
Tabel 6. Titik pusat Centroid Centr oid Ja he Jul u Singalur Lau Teruh Deleng Liang Melas C1 29 29 25 25 25 C2 15 15 14 14 14 C3 7 7 7 7 7 C4 5 6 5 5 5 C5 20 21 19 19 19
Dari tabel 6 selanjutnya kita akan mengolah data yang diatas menggunakan rumus seperti dibawah ini:
𝐷(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Jarak antara No 1 dengan C1:
D(C1, No 1) = √((29  - 38)^2 + (29  - 38)^2 + (25 - 36)^2 + (25 - 36)^2 + (25 - 36)^2)
D(C1, No 1) = √((-9)^2 + (-9)^2 + (-11)^2 + (-11)^2
+ (-11)^2)
D(C1, No 1) = √(81 + 81 + 121 + 121 + 121)
D(C1, No 1) = √(525) D(C1, No 1) = 22.92
Jarak antara No 1 dengan C2: D(C2, No 1) = √((15  - 38)^2 + (15  - 38)^2 + (14 - 36)^2 + (14 - 36)^2 + (14 - 36)^2) D(C2,  No  1)  =  √((-23)^2  +  (-23)^2  +  (-22)^2  +  (- 22)^2 + (-22)^2)
D(C2, No 1) = √(529 + 529 + 484 + 484 + 484) D(C2, No 1) = √(2506) D(C2, No 1) = 50.06
Jarak antara No 1 dengan C3: D(C3, No 1) = √((7 - 38)^2 + (7 - 38)^2 + (7 - 36)^2 + (7 - 36)^2 + (7 - 36)^2) D(C3,  No  1)  =  √((-31)^2  +  (-31)^2  +  (-29)^2  +  (- 29)^2 + (-29)^2) D(C3, No 1) = √(961 + 961 + 841 + 841 + 841) D(C3, No 1) = √(4445) D(C3, No 1) = 66.69
Jarak antara No 1 dengan C4:
D(C4, No 1) = √((5 - 38)^2 + (6 - 38)^2 + (5 - 36)^2
+ (5 - 36)^2 + (5 - 36)^2) D(C4,  No  1)  =  √((-33)^2  +  (-32)^2  +  (-31)^2  +  (-
31)^2 + (-31)^2) D(C4, No 1) = √(1089 + 1024 + 961 + 961 + 961)
D(C4, No 1) = √(5096) D(C4, No 1) = 71.38
Jarak antara No 1 dengan C5: D(C5, No 1) = √((20  - 38)^2 + (21  - 38)^2 + (19 - 36)^2 + (19 - 36)^2 + (19 - 36)^2) D(C5,  No  1)  =  √((-18)^2  +  (-17)^2  +  (-17)^2  +  (- 17)^2 + (-17)^2)
D(C5, No 1) = √(324 + 289 + 289 + 289 + 289)
D(C5, No 1) = √(1480) D(C5, No 1) = 38.48
Setelah  menemukan  nilai  dari centroid dari masing  masing  dialek  kita  dapat  menguji  kembali
menggunakan  aplikasi rapidminer apakah  hasilnya sudah  sesuai  apa  belum,  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini :
Gambar 18. Hasil Centroid
Setelah menemukan centroid tahap selanjutnya kita akan menetukan cluster dari data diatas, adapun cluster  yang  dilakukan  menggunakan  aplikasi rapidminer seperti gambar dibawah ini:

## Gambar 19. Proses Clustering
Setelah  proses  pada  gambar  19  selesai  maka muncullah  cluster  0:  68  items,  cluster  1:  3  items, cluster  2:  15  items,  cluster  3:10  items,  cluster  4:4 items  dengan  total  sempel  100  items.  Untuk  lebih jelas dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 20. grafik cluster pada rapidminer
Hasil dari gambar 20 diatas menampilkan hasil akhir  dari  proses  metode  k-means  yang  telah  kita lakukan.

## 4. DISKUSI
Maka  dari  penelitian  ini  di  dapat  rekap  cluster dari  100  kata  yang  sudah  melewati  tahap  tahap seperti, tokenizing,  transform cases,  filter  stopword, filter token, menentukan centroid, jarak terdekat yang menghasilkan cluster. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 21. Hasil Cluster Dialek Pada Rapidminer
Dari dataset yang awalnya ±5000 kata dapat kita perkecil  sedemikian  rupa  agar  mudah  dipahami. Disini saya menggunakan aplikasi rapidminer untuk mendapatkan  hasil  cluster,  sama  hal  nya  dengan penelitian  dengan  judul  “implementation  of  the  k- means  clustering  algorithm  for  the  covid-19 vaccinated  village  in  the  ujung  padang  sub- district”[7] sama sama menggunakan metode cluster dan menggunakan aplikasi rapidminer . Dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 22. Model cluster tervaksinasi covid-19 pada rapidminer
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa ada 20 total dari cluster yang dibagi dari cluster 0 – cluster 2.  Ini  menandakan  bahwa  melakukan  penelitian dengan  data  yang  tidak  sedikit  dapat  di  lakukan dengan  metode k-means  clustering agar  hasil  dari data yang begitu banyak dapat kita lihat berdasarkan cluster atau kemiripan antar kata.
Menurut saya hasil yang ada diatas sudah cukup jelas  bahwa  metode tf-idf dan k-means  clustering dapat  membantu  kita  untuk  mengelolah  data  yang besar menggunakan aplikasi rapidminer.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan terdapat 5 cluster  yaitu  dialek  jahe,  julu,  singalur  lau,  teruh deleng dan liang melas. Dari hasil perhitungan/pembobotan  tf-idf  terdapat  persentase untuk  dialek  jahe  37,5%  untuk  jumlah  kemunculan kata  dan  62,5%  total  seluruh  kata  didokumen. Selanjutnya  untuk  dialek  julu  37,5%  untuk  jumlah kemunculan  kata  dan  62,5%  total  seluruh  kata didokumen.  Dialek  singalur  lau  38%  jumlah kemunculan  kata  dan  62%  total  seluruh  kata didokumen. Dialek singteruh deleng lau 38% jumlah kemunculan  kata  dan  62%  total  seluruh  kata didokumen.  Dialek  liang  melas  38%  jumlah kemunculan  kata  dan  62%  total  seluruh  kata didokumen.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  antara dialek jahe dan dialek julu identik, sedangkan antara
dialek  singalur  lau,  dialek  teruh  deleng  dan  liang melas juga indentik.
Pada  cluster  model  menggunakan  RapidMiner terdapat cluster 0: 68 items, cluster 1: 3 items, cluster 2:  15  items,  cluster  3:10  items,  cluster  4:4  items dengan total sempel 100 items.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  A.  Kurniawan,  M.  S.  Hasibuan,  P. Piramida, And R. S. Ramadhan, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Tempat Makan Di Batubara,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , Vol. 01, No. 1, Pp. 10–18, 2022, Doi: 10.55537/Cosie.V1i1.27.
[2] A.  I.  Abdullah,  E.  Winarko,  And  A.
Musdholifah, “Metode Boost-K-Means
Untuk  Clustering  Puskesmas  Berdasarkan Persentase  Bayi  Yang  Diimunisasi,” Jrst (Jurnal Ris. Sains Dan Teknol. , Vol. 4, No. 2, P. 89, 2020, Doi: 10.30595/Jrst.V4i2.7546.
[3] A.  P.  Wibawa,  H.  K.  Fithri,  I.  A.  E.  Zaeni, And  A.  Nafalski,  “Generating  Javanese Stopwords  List  Using  K-Means  Clustering Algorithm,” Knowl.  Eng.  Data  Sci. ,  Vol.  3, No. 2, P. 106, 2020, Doi: 10.17977/Um018v3i22020p106-111. [4] M. Purniawan Arta, G. Sasnita Arya, And P.
Pratama  Eka  Agus,  “Clustering  Berita
Menggunakan  Algoritma  Tf-Idf  Dan  K-
Means Dengan Memanfaatkan Sumber Data Crawling  Pada  Situs  Detik.Com. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer . 2022 ”
[5] F.  Nuraeni,  D.  Tresnawati,  Y.  Handoko Agustin,  And  G.  Fauzi,  “Optimization  Of
Market  Basket  Analysis  Using  Centroid- Based Clustering Algorithm And Fp-Growth Algorithm,” J. Tek. Inform. , Vol. 3, No. 6, Pp. 1581–1590, 2022, Doi: 10.20884/1.Jutif.2022.3.6.399. [6] J.  Eska,  M.  Fitri  Larasati,  P.  Studi  Sistem Informasi,  And  S.  Tinggi  Manajemen Informatika  Dan  Komputer  Royal  Kisaran, “Application Of K-Means Clustering Method To  Cluster  Students’  English  Skill  Jason English Course,” J. Tek. Inform. , Vol. 3, No. 3,  Pp.  479–485,  2022,  [Online].  Available: Https://Doi.Org/10.20884/1.Jutif.2022.3.3.1 67.
[7] D.  S.  Saputri,  G.  M.  Putra,  And  M.  F. Larasati,  “Implementation  Of  The  K-Means Clustering  Algorithm  For  The  Covid-19 Vaccinated  Village  In  The  Ujung  Padang Sub-District  Implementasi  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Desa  Tervaksinasi Covid-19  Pada  Kecamatan  Ujung  Padang,” Vol.  3,  No.  2,  Pp.  261–267,  2022 Jurnal Teknik Informatika .
[8] R.  Rosmini,  A.  Fadlil,  And  S.  Sunardi,
Trisna Amanda Br Sembiring, et. al., Text Clustering In Karo Language … 1265
“Implementasi  Metode  K-Means  Dalam Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa  Melalui Data Aktivitas Kuliah,” It J. Res. Dev. , Vol.
3, No. 1, Pp. 22–31, 2018, Doi: 10.25299/Itjrd.2019.Vol3(1).1773.
[9] S.  Fitriani,  “Implementasi  Data  Mining
Dalam Pengelompokkan Minat Baca Pengunjung Pada Perpustakaan Stmik Triguna Dharma Medanmenggunakan Metode K-Means,” J. Cybertech , 2020.
[10] A. Iriansyah And M. F. Y. Gafallo, “Budaya Partisipasi Dan Resistensi Komunitas
Keagamaan  Di  Media  Sosial  Participatory Culture  And  Resistance  Of  Religious Communities Kementerian Agama Republik Indonesia Merilis Tayangan Live
Telekonferensi  Sidang  Isbat  Pada,”  Pp.  17– 30,  2022,  Doi:  10.17933/J.  Kominfo
2022.4780.
[11] P. A. E. P. Made Arta Purniawan, Gusti Made Arya Sasmita, “Clustering Berita Menggunakan  Algoritma  Tf-Idf  Dan  K-
Means Dengan Memanfaatkan Sumber Data Crawling  Pada  Situs  Detik.Com,” J.  Ilm. Teknol.  Dan  Komput.  Vol. ,  Vol.  3,  No.  1,
2022.
[12] E.  Ikhsan,  “Penerapan  K-Means  Clustering Dari  Log  Data  Moodle  Untuk  Menentukan Perilaku Peserta Pada Pembelajaran Daring,”
J.sistemasi , Vol. 10, No. 2, P. 414, 2021, Doi:
10.32520/Stmsi.V10i2.1285.
[13] M.  Darwis,  G.  T.  Pranoto,  And  Y.  E. Wicaksana,  “Implementation  Of  Tf-Idf Algorithm  And  K-Mean  Clustering  Method
To  Predict  Words  Or  Topics  On  Twitter,” Vol.  03,  No.  02,  Pp.  49–55, Jurnal Informatika dan Sains. 2020.
[14] D.  Prinst, Kamus  Karo  Indonesia ,  4th  Ed. Medan: Bina Media Printis, 2014.
[15] A. Siregar Samin, P. Sukapiring, S. Tarigan, M. Sembiring Cikappen, And Zulkifly, Eds., Kamus  Bahasa  Karo-Indonesia .  Jakarta: Balai Pustaka, 2001.
[16] M.  A.  Rofiqi,  A.  C.  Fauzan,  A.  P.  Agustin, And  A.  A.  Saputra,  “Implementasi  Term-
Frequency Inverse Document Frequency (Tf- Idf)  Untuk  Mencari  Relevansi  Dokumen Berdasarkan  Query,” Ilk.  J.  Comput.  Sci. Appl. Informatics , Vol. 1, No. 2, Pp. 58–64, 2019, Doi: 10.28926/Ilkomnika.V1i2.18.
[17] Y. Muhammad Darwis , Gatot Tri Pranoto ,
Yusuf  Eka  Wicaksana,  “Implementation  Of Tf-Idf  Algorithm  And  K-Mean  Clustering Method  To  Predict  Words  Or  Topics  On Twitter,” Jisa  (Jurnal  Inform.  Dan  Sains , Vol. 03, Pp. 49–55, 2020.
[18] R.  T.  Wahyuni,  D.  Prastiyanto,  And  E. Supraptono,  “Penerapan  Algoritma  Cosine
Similarity  Dan  Pembobotan  Tf-Idf  Pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi,” J. Tek. Elektro Univ. Negeri Semarang , Vol. 9, No. 1,  Pp.  18–23,  2019,  [Online].  Available: Https://Journal.Unnes.Ac.Id/Nju/Index.Php/J te/Article/Download/10955/6659.