Vol. 4 No. 1 (April 2020)

## EVALUASI CLUSTER SOCIAL MEDIA DATA IN TOURISM DOMAIN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
1 Rena Nainggolan, 2 Fenina Adline Twince Tobing, 3 Emma Rosinta Simarmata,
4 Resianta Perangin-angin
1,3,4 Komputerisasi Akuntansi, Universitas Methodist Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara Email: renanain66olan@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol4No1.pp89-93

## ABSTRAK
C lustering adalah salah satu teknik Data Mining . Clustering bekerja dengan cara menggabungkan sejumlah data atau objek kedalam satu klaster, dengan tujuan setiap data dalam satu klaster tersebut akan mempunyai data yang semirip  mungkin  dan  berbeda  dengan  data  atai  objek  yang  berada  pada  kelompok  lain.  K-Means  Clustering memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  komputasi  yang  relatif  cepat  dan  efisien  dalam  mengabungkan  data dalam  jumlah  yang  cukup  besar.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  menggunakan  metode  K-mean  clustering yang diterapkan pada data mining pada Online Reviews pada data TripAdvisor. Implementasi proses K-Means Clustring menggunakan Weka, Atribut yang digunakan adalah galeri seni, klub dansa, bar jus, restoran, museum, resor, taman atau tempat piknik, pantai, teater, dan lembaga keagamaan. Menghasilkan jumlah cluste r 4 (k=4) dengan cluster pertama sebanyak 178 (18%) reviews traveler , cluster kedua 243 (25%) reviews traveler , cluster ketiga 228 (23%) reviews traveler , cluster keempat 331(34%) reviews traveler . Kata Kunci: Data Mining , K-Means Clustering , Cluster , Social Media , TripAdvisor .

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  sangat  pesat  di  era globalisasi ini, untuk mempermudah pekerjaan banyak aspek  yang  bisa  dimanfaatkan,  demikian  juga  untuk arus  informasi.  Dengan  menerapkan  teknologi komputer  diberbagai  bidang,  misalnya  pendidikan, hiburan, kesehatan, sektor pariwisata, kuliner dan lain sebagainya.
Terlebih  pada  bidang  bisnis  saat  ini  sangat menuntut pihat pebisnis untuk menggunakan teknologi komputer supaya bisa bersaing di era globalisasi saat ini, yang disebut e-commerce, Transaksi dalam dunia internet diartikan sebagai E-Commersce (Reddy&Janna, 2012) misalnya TripAdvisor, situs ini membatu  para  wisawatan  yang  ingin  melalukan perjanan baik dalam pemesanan hotel, atau kunjungan ke  tempat  wisata  lainnya.  Sehingga  perjalan wisawatawan  lebih  tersusun  atau  terencana  dengan baik.
Dengan  kemudahan  dan  keunggulan  dengan menggunakan  E-commerce,  perusahaan-perusahan melakukan promosi secara online dengan menggunakan  elektronik  dan  internet  marketing dengan  merancang  website  sendiri  dan  memasukkan informasi  tentang  fasilitas-fasilitas  dan  keunggulan yang  dimiliki  oleh  perusahaannya  ke  web-web  yang terkenal, dengan tujuan menjadikan daya tarik kepada calon  wisatawan  dengan  harapan  calon  wisatawan
atau  traveler  tertarik  untuk  memilih  dan  memutuskan untuk menggunakannya.
Selain  melakukan  promosi  produk  dan fasilitas  yang  dimiliki  setiap  destinasi  wisata, Departemen E-Commerce juga menangani review dari si  pengguna  E-commerce  tersebut,  bisa  dilihat  dari penggunaan  internet  kini  telah  menjadi  alat komunikasi  dalam  kehidupan  sehari-hari  baik  dalam mencari informasi atau kegunaan lainnya.
Dengan  meningkatnya  penggunaan  internet, mendorong para pengelola hotel, restoran, club dance, dan  berbagai  destinasi  wisata  lainnya  untuk  lebih meningkatkan  efektifitas  promosi,  salah  satu  layanan yaitu  reservasi  hotel  atau  destinasi  wisata  lainnya secara online yang sering disebut dengan istilah online booking,  dengan  adanya  online  booking  maka muncullah  website  travel  review  yang  membantu konsumen untuk dapat berinteraksi langsung dengan si penyedia  jasa  atau  tempat  wisata,  konsumen  bisa melakukan  tawar  menawar,  memberikan  saran, ataupun  memberikan  kesan  ataupun  feedback  dalam penggunaan fasilitas yang telah disediakan, yang salah satunya adalah TripAdvisor.
TripAdvisor  adalah  salah  satu  situs perjalanan  terbesar  di  dunia,  yang  menyediakan berbagai  fasilitas  sehingga  rencana  perjalanan wisatawan  berjalan  dengan  baik  dan  menyenangkan. Paada tahun 2000 didirikan TripAdvisor di Needham,
ISSN: 2620-4339 (media online)
Amerika  Serikat  di  kota  Massachusset.  Pertama TripAdvisor  fungsinya  untuk  mempertemukan produsen  dengan  produsen  yang  disebut  sebuah  situs B2B  (Businnes  to  bussines),  dengan  berjalannya waktu  situs  ini  dimanfaatkan  oleh  para  konsumen khususnya  traveler  untuk  menshare  pengalaman selama  melakukan  perjalanan  menggunakan  fasilitas situs  tersebut,  sejak  itulah  TripAdvisor  berubah menjadi  review  site  untuk  pariwisata  menjadi  salah satu media online untuk umum.
Untuk  meminimalisasi  dampak  negatif, sebelum  melakukan  booking  online  traveler  harus mecari  informasi  sebanyak  mungkin  tentang  tujuan wisata  yang  akan  dituju.  Cara  yang  paling  mudah adalah  melihat  peringkat  dari  ulasan  atau  rating  pada destinasi wisata tersebut.

## KAJIAN PUSTAKA Data Mining
Ada  dua  istilah  dalam  data  mining  yaitu; seperti knowledge discover ataupun pattern recognition.  Masing-masing  mempunyai  arti  yang berbeda-beda dan memiliki ketetapan satu sama yang lain, Menurut (Agusta, 2007) tujuan data mining untuk memperolah  pengetahuan  yang  masih  tersembunyi dalam  bongkahan  data,  sedangkan  menurut  (Berry  et al,  2006)  adalah  pengenalan  pola  dalam  bongkahan data yang akan digali disebut pattern recognition

## K-Mean Clustering
Metode  K-Means  clustering  merupakan metode clustering yang dikenalkan oleh (Susanto et al, 2011). Menurut (Lee et al, 2014). K-means clustering adalah metode yang sederhana dan efisien.
Cara  kerja  Metode  K-Means  dengan mengelopokkan  data  atau  objek  yang  memiliki karakter  yang  sangat  mirip  dalam  dalam  satu cluster/kelompok dan akan mengelompokkan data/objek  ke  cluster  yang  lain  yang  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dan  pada  akhirnya  akan menghasilkan  suatu  cluster  atau  kelompok  yang memiliki  tingkat  kemiripan  yang  sangat  tinggi. Langkah-langkah  melakukan  clustering  dengan metode K-Means adalah sebgai berikut  (Jiawei, 2011)
1. Tentuakan K atau jumlah cluster
2. Pusat-pusat cluster diberi nilai awal dengan angka random.  Tetapi  dalam  memberikan  inisialisasi  k pusat  cluster  dapat  dilakukan  dengan  berbagai cara, dan yang paling serind adalah secara random.
3. Dalam menempatkan objek berada di cluster mana ditempatkan,  maka  dihitung  berdasarkan  jarak antara  dua  objek,  demikian  juga  dengan  jarak
antara  pusat  cluster  dengan  objek.  Untuk menhitung  jarak  semua  data  ke  setiap  titik  pusat cluster  dapat  menggunakan  teori  jarak  euclidean yang dirumuskan sebgai berikut:
D(i, j) = ((X1i − X1j) ! + (X2i − X2j) ! +. . +(Xki − Xkj) ²
Dimana:
D(i, j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j xki      = Data ke i pada atribut data ke Xkj      = Titik pusat ke j pada atribut ke k 4.  Menghitung  kembali  jarak  keanggotaan  cluster sekarang dengan pusat cluster, rata-rata dari semua data/objek dalam cluster tertentu  merupakan pusat cluster,  dengan  menggunakan  mean  (nilai  rata- rata) atau median
5.   Lakukan kembali pada setiap objek dengan cluster baru,  jika  pusat  cluster  baru  tidak  berganti  atau berubah,  maka  proses  clustering  berhenti,  jika tidak  maka  akan  kembali  ke  tahap  ketiga  sampai pusat cluster tidak berubah

## Online Customer Reviews
Menurut  (Almana  et,  2013)  Salah  satu promosi pada penjualan online dalam bentuk Word of Mouth  Communication  disebut  Online  Customer Reviews  (OCRs).  Konsumen  akan  memperoleh informasi  mengenai  manfaat  dari  produk  yang ditawarkan,  hal  ini  akan  membantu  konsumen  untuk membandingkan  dengan  produk  yang  sama  pada penjual online yang lainnya sehingga konsumen tidak tertipu  atau  dirugikan,  hal  ini  akan  banyak memberikan  keuntungan  terhadap  konsumen  tanpa harus  mengunjungi  satu  persatu  si  penjual  secara langsung (Chen et al, 2008)

## Clustering
Cara kerja clustering adalah membentuk satu kelompok  dari  kumpulan  berbagai  objek  fisik  atau abstrak ke dalam satu grup yang sama. Yang menjadi satu  kelompok  terdiri  dari  sekumpulan  data  yang semirip  mungkin  antara  data  yang  satu  dengan  data yang  lain  dan  harus  berbeda  dengan  data  atau  objek yang ada pada kelompok lainnya (Jiawei, 2011)

## METODE PENELITIAN
Untuk  melakukan  proses  clsutering  dalam penelitian  ini  penulis  melakukan  pengujian  dataset berdasarkan  metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian ini  yaitu  dengan  menggunakan  metode  K-Means Clustering.  Adapun  dataset  yang  digunakan  adalah data  crawling  dari  TripAdvisor.com,  yang  pertama kali  digunakan  oleh  Renjitth  er  all  (2018)  dalam
ISSN: 2620-4339 (media online)
evaluasi  algoritma  partisi  clustering.  Data  crawling dapat  diakses  dari  database  machine  learning  pada situs:

## Tabel 1. Contoh Travel Reviews Data
User id, atributs
'id1',0.93,1.8,2.29,0.62,0.8,2.42,3.19,2.79,1.82,2.42 'id2',1.02,2.2,2.66,0.64,1.42,3.18,3.21,2.63,1.86,2.32 'id3',1.22,0.8,0.54,0.53,0.24,1.54,3.18,2.8,1.31,2.5 'id4',0.45,1.8,0.29,0.57,0.46,1.52,3.18,2.96,1.57,2.86 'id5',0.51,1.2,1.18,0.57,1.54,2.02,3.18,2.78,1.18,2.54 'id6',0.99,1.28,0.72,0.27,0.74,1.26,3.17,2.89,1.66,3.66 'id7',0.9,1.36,0.26,0.32,0.86,1.58,3.17,2.66,1.22,3.22 'id8',0.74,1.4,0.22,0.41,0.82,1.5,3.17,2.81,1.54,2.88 'id9',1.12,1.76,1.04,0.64,0.82,2.14,3.18,2.79,1.41,2.54 'id10',0.7,1.36,0.22,0.26,1.5,1.54,3.17,2.82,2.24,3.12 'id11',1.47,1,0.7,0.75,1.66,2.76,3.18,2.89,1.66,2.62 'id12',0.96,2.96,0.29,0.38,0.88,2.08,3.17,2.93,1.66,3.42 'id13',0.74,1.44,2.75,0.45,0.98,1.74,3.2,2.87,1.38,2.34 'id14',0.58,1.64,2.27,0.45,1.26,1.72,3.19,2.91,2.3,2.74 'id15',0.96,1.68,2.29,0.51,1.2,2.84,3.2,2.82,2.02,2.46 'id16',1.25,2.52,1.76,0.5,1.46,2.08,3.19,2.74,1.41,2.32 'id17',0.86,1.04,1.76,0.34,0.06,1.1,3.18,2.73,1.15,2.98 'id18',0.61,1.96,2.49,0.66,1.34,1.78,3.2,3.04,1.15,2.42 'id19',0.67,1.36,1.36,0.38,0.82,3.38,3.18,2.86,1.79,2.8 'id20',0.8,1.04,2.1,0.58,1.18,1.98,3.19,2.93,1.22,2.48 'id21',0.86,1.44,1.12,0.41,1.2,2.18,3.18,2.7,1.06,2.94 'id22',0.96,1.44,0.14,0.42,1.06,2.08,3.17,2.74,1.15,3.22 'id23',0.93,1.16,0.29,0.41,1.02,1.36,3.16,2.74,1.34,3.66 'id24',0.54,1.44,0.3,0.41,1.02,1.46,3.17,2.71,1.73,3.04 'id25',1.22,0.96,1.15,0.54,1.1,2.02,3.18,2.77,1.92,2.46 'id26',0.61,2.84,2.8,0.48,0.56,1.52,3.19,2.54,1.6,2.54 'id27',0.77,1.68,2.24,0.75,1.28,2.64,3.19,2.57,1.34,2.38 'id28',0.99,1.28,1.22,0.59,0.94,1.9,3.18,2.79,1.22,2.4 'id29',0.58,1.2,0.18,0.38,0.54,0.76,3.17,2.69,1.63,2.94 'id30',0.64,1.16,3.12,0.45,1.84,3.16,3.2,2.75,1.54,2.46 'id31',0.74,1.28,2.14,0.5,0.94,2.26,3.2,2.78,1.5,2.34 'id32',0.7,2.24,2.32,0.63,0.72,2.12,3.19,2.65,1.28,2.42 'id33',0.64,2,1.6,0.41,2.08,2.22,3.19,2.8,1.76,2.72 'id',1.06,1.12,0.21,0.58,0.98,2.5,3.18,2.9,1.92,2.74 'id35',0.96,1.16,0.45,0.29,0.98,1.42,3.18,2.94,2.02,3.02 'id36',0.88,0.96,1.18,0.43,0.74,1.52,3.18,3.01,1.63,2.94 'id37',0.7,1.28,1.15,0.32,0.4,1.1,3.18,2.78,1.76,2.9 'id38',1.02,1.36,0.91,0.5,0.72,1.22,3.18,2.91,1.92,3.2 'id39',0.7,1.52,2.37,0.62,0.86,1.68,3.2,2.86,1.6,2.58 'id40',1.38,1.08,0.18,0.62,0.14,1.46,3.18,2.88,1.66,2.42 'id41',0.99,1.24,0.15,0.24,1.38,1.98,3.17,2.61,1.02,3.06 'id42',0.58,1.48,0.19,0.41,0.5,0.98,3.16,2.74,1.57,3.38 'id43',0.67,1.24,0.61,0.24,1.06,1.9,3.18,2.82,1.25,2.88 'id44',1.02,2,0.42,0.56,0.46,2.06,3.18,2.86,2.05,2.66 'id45',0.64,1.64,0.34,0.62,0.64,2.22,3.18,3.1,1.98,2.8 'id46',1.7,1.4,0.61,0.39,0.7,1.46,3.17,2.9,1.82,3.38 'id47',0.38,1.08,0.77,0.34,1.06,1.46,3.18,3.15,2.18,3.22 'id48',0.9,1.2,1.24,0.35,0.88,1.86,3.18,2.86,1.47,2.94 'id49',0.45,2.96,0.26,0.4,0.56,1.68,3.18,2.9,1.44,2.72 'id50',0.61,1.08,2.22,0.65,1.2,2.06,3.19,2.62,1.31,2.34 … …
'id980',0.93,0.56,1.13,0.51,1.34,2.36,3.18,2.87,1.34,2.4
Menentukan Jumlah Cluster
Pada Metode K-Means Clustering, salah satu hal  yang  cukup  penting  adalah  menentukan  jumlah cluster,  ini  disebabkan  jumlah  cluster  yang  berbeda akan  menghasilkan  nilai  euclidean  atau  jarak  data  ke stiap titik pusat cluster yang berbeda.

## Menentukan Jumlah Atribut.
Atribut  dalam  penelitian  ini  ada  11  atribut ditampilkan pada table berikut:
Tabel 2. Atribut Information Atribut 1 User Id Atribut 2 Feedback pada galeri seni Atribut 3 Feedback pada klub dansa Atribut 4 Feedback pada bar jus Atribut 5 Feedback pada restoran Atribut 6 Feedback pada museum Atribut 7 Feedback pada Resor Atribut 8 Feedback pada on taman atau tempat pikni Atribut 9 Feedback pada pantai Atribut 10 Feedback pada teater Atribut 11 Feedback pada lembaga keagamaan

## Menentukan Nilai Travel Reviews
Setiap traveler memberikan reviews dalam 4 kategori, yaitu: Excellent (4), Very Good (3), Average (2),  Poor  (1)  dan  Terrible  (0).  Data  feedback    untuk masing-masing  rating  dapat  dilihat  dalam  tabel berikut:
Tabel 3. Tabel Feedback Travel Reviews Feedback Keterangan 4 Excellent 3 Very Good 2 Average 1 Poor 0 Terribel
Travel  Reviews  Dataset  ini  terdiri  dari sejumlah  sample  data,  dimana  jumlah  seluruh  data terdiri  dari  980  data,  yang  terdiri  dari  10  kategori seperti  galeri  seni,  klub  dansa,  bar  jus,  restoran, museum,  resor  ,  taman  atau  tempat  piknik,  pantai, teater,  dan  lembaga  keagamaan  dari    destinasi  wisata di seluruh asia timur.

## Inisialisasi Data
Ada  beberapa  cara  yang  dapat  dilakukan untuk  melakukan  inisialisasi  k  pusat  cluster,  namun yang  memberikan  nilai  awal  pada  pusat  cluster  yang paling sering dilakukan, yaitu dengan secara random.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menentukan Cluster Berdasarkan Nilai Euclidean Peneliti menghitung jarak data ke setiap titik pusat  cluster  dengan  menggunakan  teori  euclidean yang dirumuskan sebgai berikut:
D(i, j) = ((X1i − X1j) ! + (X2i − X2j) ! +. . +(Xki − Xkj) ²
Keterangan: D(i, j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j xki      = Data ke i pada atribut data ke Xkj      = Titik pusat ke j pada atribut ke k
Tabel 4. Hasil Cluster 0,0.93,1.8,2.29,0.62,0.8,2.42,3.19,2.79,1.82,2.42,                cluster0 1,1.02,2.2,2.66,0.64,1.42,3.18,3.21,2.63,1.86,2.32,              cluster0 2,1.22,0.8,0.54,0.53,0.24,1.54,3.18,2.8,1.31,2.5,                  cluster3 3,0.45,1.8,0.29,0.57,0.46,1.52,3.18,2.96,1.57,2.86,              cluster3 4,0.51,1.2,1.18,0.57,1.54,2.02,3.18,2.78,1.18,2.54,              cluster2 5,0.99,1.28,0.72,0.27,0.74,1.26,3.17,2.89,1.66,3.66,            cluster1 6,0.9,1.36,0.26,0.32,0.86,1.58,3.17,2.66,1.22,3.22,              cluster1 7,0.74,1.4,0.22,0.41,0.82,1.5,3.17,2.81,1.54,2.88,                cluster3 8,1.12,1.76,1.04,0.64,0.82,2.14,3.18,2.79,1.41,2.54,            cluster2 9,0.7,1.36,0.22,0.26,1.5,1.54,3.17,2.82,2.24,3.12,                cluster1 10,1.47,1,0.7,0.75,1.66,2.76,3.18,2.89,1.66,2.62,                 cluster2 11,0.96,2.96,0.29,0.38,0.88,2.08,3.17,2.93,1.66,3.42,          cluster1 12,0.74,1.44,2.75,0.45,0.98,1.74,3.2,2.87,1.38,2.34,            cluster0 13,0.58,1.64,2.27,0.45,1.26,1.72,3.19,2.91,2.3,2.74,            cluster0 14,0.96,1.68,2.29,0.51,1.2,2.84,3.2,2.82,2.02,2.46,              cluster0 15,1.25,2.52,1.76,0.5,1.46,2.08,3.19,2.74,1.41,2.32,            cluster0 16,0.86,1.04,1.76,0.34,0.06,1.1,3.18,2.73,1.15,2.98,            cluster1 17,0.61,1.96,2.49,0.66,1.34,1.78,3.2,3.04,1.15,2.42,            cluster0 18,0.67,1.36,1.36,0.38,0.82,3.38,3.18,2.86,1.79,2.8,            cluster2 19,0.8,1.04,2.1,0.58,1.18,1.98,3.19,2.93,1.22,2.48,              cluster0 20,0.86,1.44,1.12,0.41,1.2,2.18,3.18,2.7,1.06,2.94,              cluster2 21,0.96,1.44,0.14,0.42,1.06,2.08,3.17,2.74,1.15,3.22,          cluster1 22,0.93,1.16,0.29,0.41,1.02,1.36,3.16,2.74,1.34,3.66,          cluster1 23,0.54,1.44,0.3,0.41,1.02,1.46,3.17,2.71,1.73,3.04,            cluster1 24,1.22,0.96,1.15,0.54,1.1,2.02,3.18,2.77,1.92,2.46,            cluster2 25,0.61,2.84,2.8,0.48,0.56,1.52,3.19,2.54,1.6,2.54,              cluster0 26,0.77,1.68,2.24,0.75,1.28,2.64,3.19,2.57,1.34,2.38,          cluster0 27,0.99,1.28,1.22,0.59,0.94,1.9,3.18,2.79,1.22,2.4,              cluster2 28,0.58,1.2,0.18,0.38,0.54,0.76,3.17,2.69,1.63,2.94,            cluster1 29,0.64,1.16,3.12,0.45,1.84,3.16,3.2,2.75,1.54,2.46,            cluster0 30,0.74,1.28,2.14,0.5,0.94,2.26,3.2,2.78,1.5,2.34,                cluster0 31,0.7,2.24,2.32,0.63,0.72,2.12,3.19,2.65,1.28,2.42,            cluster0 32,0.64,2,1.6,0.41,2.08,2.22,3.19,2.8,1.76,2.72,                   cluster2 33,1.06,1.12,0.21,0.58,0.98,2.5,3.18,2.9,1.92,2.74,              cluster3 34,0.96,1.16,0.45,0.29,0.98,1.42,3.18,2.94,2.02,3.02,          cluster3 35,0.88,0.96,1.18,0.43,0.74,1.52,3.18,3.01,1.63,2.94,          cluster3 36,0.7,1.28,1.15,0.32,0.4,1.1,3.18,2.78,1.76,2.9,                  cluster3 37,1.02,1.36,0.91,0.5,0.72,1.22,3.18,2.91,1.92,3.2,              cluster1 38,0.7,1.52,2.37,0.62,0.86,1.68,3.2,2.86,1.6,2.58,                cluster0 39,1.38,1.08,0.18,0.62,0.14,1.46,3.18,2.88,1.66,2.42,          cluster3 40,0.99,1.24,0.15,0.24,1.38,1.98,3.17,2.61,1.02,3.06,          cluster1 41,0.58,1.48,0.19,0.41,0.5,0.98,3.16,2.74,1.57,3.38,            cluster1 42,0.67,1.24,0.61,0.24,1.06,1.9,3.18,2.82,1.25,2.88,            cluster3 43,1.02,2,0.42,0.56,0.46,2.06,3.18,2.86,2.05,2.66,               cluster3 44,0.64,1.64,0.34,0.62,0.64,2.22,3.18,3.1,1.98,2.8,              cluster3 45,1.7,1.4,0.61,0.39,0.7,1.46,3.17,2.9,1.82,3.38,                  cluster1 46,0.38,1.08,0.77,0.34,1.06,1.46,3.18,3.15,2.18,3.22,          cluster3 47,0.9,1.2,1.24,0.35,0.88,1.86,3.18,2.86,1.47,2.94,              cluster2 48,0.45,2.96,0.26,0.4,0.56,1.68,3.18,2.9,1.44,2.72,              cluster3 49,0.61,1.08,2.22,0.65,1.2,2.06,3.19,2.62,1.31,2.34,            cluster0 50,1.02,1.2,0.3,0.38,1.1,1.9,3.17,2.93,1.34,3.42,                  cluster1
…. …. 979,0.93,0.56,1.13,0.51,1.34,2.36,3.18,2.87,1.34,2.4,         cluster2

## Final Cluster Centroid
Proses  clustering  berhenti  apabila  pusat clsuter tidak berubah. Berikut hasil cluster centroid.
Tabel 5. Final cluster Centroids
Atribute Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Atribut 1 0.8602 0.9487 0.9576 0.8258 Atribut 2 1.4892 1.3118 1.34 1.3178 Atribut 3 2.2722 0.5935 1.3232 0.431 Atribut 4 0.6005 0.3925 0.5724 0.5712 Atribut 5 1.1572 0.7464 1.2011 0.7847 Atribut 6 2.1746 1.4423 2.2119 1.7044 Atribut 7 3.1932 3.1728 3.1818 3.1797 Atribut 8 2.782 2.8258 2.829 2.8745 Atribut 9 1.5869 1.4526 1.4849 1.7041 Atribut 10 2.4719 3.2299 2.6648 2.7516
Gambar 1. Data setelah dilakukan cluster

## Cluster Instance
Claster  instances  ditunjukkan  pada  Tabel  6 berikut:
Tabel 6. Clustered Instances Cluster Percentage 0 178 ( 18%) 1 243 ( 25%) 2 228 ( 23%) 3 331 ( 34%)
Grafik  perbandingan  hasil  setiap  cluster  dari 980  Data  uji  dengan  4  Cluster  ditampilkan  pada Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Grafik hasil cluster dari 980 data

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Travel  reviews  dataset  yang  terdiri  dari  980 reviews    traveler,  dengan  10  atribut  (kategori destinasi wisata) , diperoleh 4 cluster (k=4)
2. Cluster pertama terdiri dari 178 traveler reviews atau  18  %,  yaitu  feedback  pada  galeri  seni  = 0.8602,  feedback  pada  club  dansa  =  1.4892, feedback bar jus=2.2722, feedback pada restoran =  0.6005,  feedback  pada  museum  =  1.1572, feedback  on  resor  =  2.1746,  feedback  pada taman  atau  tempat  piknik  =  3.1932,  feedback pada  pantai  =  2.782,  feedback  pada  teater  = 1.5869,  feedback  pada  lembaga  keagamaan  = 2.4719
3. Cluster  kedua  terdiri  dari  243  traveler  reviews, atau  25%,  yaitu  feedback  pada  galeri  seni  = 0.9487,  feedback  pada  club  dansa  =  1.3118, feedback  pada  bar  jus  =  0.5935,  feedback  pada restoran  =  0.3925,  feedback  on  museum  = 0.7464, feedback pada resor = 1.4423, feedback pada  taman  atau  tempat  piknik  =  3.1728, feedback  pada  pantai  =  2.8258,  feedback  pada teater  =  1.4526,  feedback  pada  lembaga keagamaan = 3.2299
4. Cluster  ketiga  terdiri  dari  228  traveler  reviews, atau  23%,  yaitu  feedback  pada  galeri  seni  = 0.9576,  feedback  pada  club  dansa  =  1.34, feedback  pada  bar  jus=  1.3232,  feedback  pada restoran  =  0.5724,  feedback  pada  museum  = 1.2011,  feedback  on  resor  =  2.2119,  feedback taman  atau  tempat  piknik  =  3.1818,  feedback pada  pantai  =  2.829,  feedback  pada  teater  =
1.4849,  feedback  pada  lembaga  keagamaan  = 2.6648
5. Cluster keempat terdiri dari 331traveler reviews, atau  34%,  yaitu  feedback  pada  galeri  seni  = 0.8258,  feedback  pada  club  dansa  =  1.3178, feedback  pada  bar  jus  =  0.431,  feedback  pada restoran  =  0.5712,  feedback  pada  museum  = 0.7847, feedback pada resor = 1.7044, feedback pada  taman  atau  tempat  piknik  =  3.1797, feedback  pada  pantai  =  2.8745,  feedback  pada teater  =  1.7041,  feedback  pada  lembaga keagamaan  = 2.7516

## DAFTAR PUSTAKA
Agusta, Y. (2007). K-Means Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika , 3 (1), 47-60.
Almana, A. M. dan Abdulrahman A. M. (2013). The Impact of Electronic Word of Mouth on Consumers Purchasing Decisions. International Journal of Computer Applications, 82 , 34-41.
Berry, M. W and Browne, M. (2006). Lecture notes in data mining. World Scientific .
Chen, Y. dan Jinhong X. (2008). Online Consumen Ulasan: Word of Mouth sebagai Baru Unsur Bauran Pemasaran Komunikasi. Manajemen Sains, 54 (3), 477-489.
Jiawei, H. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques . 3 rd Edition. Amsterdam: Morgan
Kaufmann.
Llyod, S. (1982). Least Square Quantization in PCM.
IEEE Transactions on Information Theory , 28 (2), 129-137.
Lee, E. J. and Shin, S. Y. (2014). When do Consumer buy online product reviews? Effects of review quality, product type, and reviewer’s photo. Computers in Human Behavior , 31 , 356-366
Reddy and Jana (2012). Initialization K-means clustering using voronoi diagram. Procedia Technology , 4 , 395-400.
Susanto, S. dan Suryadi, D. (2010). Pengantar data mining: menggali pengetahuan dari bongkahan data. Yogyakarta: Penerbit Andi.
0 50 100 150 200 250 300 350 1 2 3 4
Cluster 0 1 2 3 Reviews Traveler 178 243 228 331 980 Data Uji dengan 4 Cluster Cluster Reviews Traveler