## Klasterisasi Penjawab Soal Berdasar Kualitas Jawaban pada Platform Brainly Menggunakan K-Means
Puji Winar Cahyo [1]* , Landung Sudarmana [2]
Program Studi Informatika [1], [2]
Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta pwcahyo@gmail.com [1] ,willerkasani@gmail.com [2]
Abstract — Brainly  is  a  Community  Question  Answering (CQA) educational platform that  makes it easy for  users to find answers  based  on  questions  posed  by  students.  Questions  from students are often answered quickly by many answerers interested in the  field being asked.  The  number of available answers is the choice of students to be able to receive answers and give a good rating to the answerer. Based on the number of good ratings, an answerer can be said to be an expert in certain subjects. Therefore, this research focuses on finding expert answering groups who have quality  answers.  K-means  clustering  is  possible  to  group  the answering  data  into  two  different  clusters.  The  first  cluster  is expert users with ten respondents, and The second cluster is a non- expert  cluster  with  474  respondents.  The  expert  cluster  data  is expected to help the questioner to be able to ask questions directly to the experts and obtain quality answers. Meanwhile, the number of clusters is determined based on the test results using a silhouette score  that  obtains  a  value  of  0.971,  with  the  optimal  number  of clusters being two clusters.
Keywords— clustering, brainly, k-means, question answer
Abstrak —  Brainly  merupakan  platform  edukasi  Community Question Answering (CQA) yang  memudahkan pengguna  untuk mencari  jawaban  berdasarkan  pertanyaan  yang  diajukan  oleh siswa. Pertanyaan dari siswa seringkali dijawab dengan cepat oleh banyak penjawab yang memiliki kepeminatan pada bidang yang sesuai.  Banyaknya  jawaban  yang  tersedia  menjadi  pilihan  siswa untuk  bisa  menerima  jawaban  dan  memberikan  rating  baik kepada  penjawab.  Melalui  tingkat  banyaknya  rating  baik  yang dimiliki oleh penjawab pada suatu mata pelajarn tertentu, maka penjawab  dapat  dikatakan  ahli  pada  mata  pelajaran  tersebut. Oleh karena itu penelitian ini berfokus pada pencarian kelompok penjawab ahli yang memiliki jawaban berkualitas. Menggunakan algoritma klaster k-means dapat mengelompokan data penjawab kedalam  2  klaster  yang  berbeda  yaitu  klaster  ahli  dengan  10 penjawab  dan  klaster  bukan  ahli  dengan  474  penjawab.  Data klaster ahli tersebut diharapkan dapat membantu penanya untuk dapat  menanyakan  pertanyaan  secara  langsung  pada  ahlinya sehingga  memperoleh  jawaban  yang  berkualitas.  Sementara  itu penentuan  banyaknya  klaster  didasarkan  pada  hasil  pengujian menggunakan  silhouette  score  memperoleh  nilai  0.971  dengan jumlah klaster optimal adalah dua klaster.
Kata Kunci— klaster, brainly, k-means, tanya jawab

## I. P ENDAHULUAN
Sulitnya  siswa  dalam  menjawab  pertanyaan  soal  yang diberikan  sekolah  memicu  adanya  keinginan  siswa  mencari jawaban melalui sumber yang mereka percaya. Sejalan dengan berkembangnya  teknologi  saat  ini,  sumber  terpercaya  terkait bidang pendidikan mulai dibangun. Sumber terpercaya dengan bentuk  platform  digital  menjadi  peluang  untuk  menciptakan cara  menjawab  soal  dengan  mudah  dan  cepat.  Salah  satu platform education technology yang berkembang pesat saat ini adalah  Brainly.  Brainly  merupakan  platform question  answer yang  didalamnya  memberikan  kebebasan  pengguna  untuk dapat  menanyakan  jawaban  soal  yang  mereka  anggap  sulit untuk  dikerjakan  [1].  Pertanyaan  yang  diajukan  tersebut nantinya akan dijawab oleh pengguna lain dilanjutkan dengan pemberian  rating  terhadap  jawaban  yang  telah  diberikan, sehingga  proses  jawab  pertanyaan  yang  dilakukan  dapat membentuk  cara  komunikasi  interaktif  dua  arah.  Cara komunikasi  yang  interaktif  tersebut menarik banyaknya siswa dan  penjawab  untuk  selalu  diskusi  dan  menjawab  pertanyaan melalui  Brainly.  Dari  banyaknya  pengguna  aktif  yang menggunakan  Brainly  maka  terbentuk Community  Question Answering (CQA)  di  bidang  edukasi  yang  dapat  membantu proses belajar siswa untuk bisa memahami jawaban pertanyaan secara lebih mendalam.
Secara  umum  CQA  Merupakan  tempat  dimana  para pengguna platform dapat  melakukan share informasi  dengan tujuan  mencari  jawaban  terhadap  suatu  pertanyaan.  Jawaban yang  diperoleh  akan  dilakukan  validasi  keterkaitan  dan kebenaran oleh penanya. Apabila jawaban yang diberikan oleh penjawab terindikasi benar, maka penjawab akan memperoleh reputasi  baik.  Banyaknya  reputasi  baik  tersebut  dapat menunjukan  bahwa  sipenjawab  merupakan  penjawab  yang kredible [2]. Setiap platform CQA memiliki cara berbeda dalam memberikan  penghargaan  terhadap  reputasi  baik  yang dihasilkan  oleh  seorang  penjawab. Platform StackOverflow menggunakan cara reputasi pengguna dapat bertambah nilainya apabila  penjawab  memberikan  jawaban  yang  sesuai  dan jawaban  dianggap  diterima.  Begitu  sebaliknya  reputasi  baik akan berkurang apabila pertanyaan atau jawaban yang diajukan adalah  pertanyaan  atau  jawaban  yang  sembarangan  [3].
Platform  Brainly  mengakomodasi  cara  pemberian  nilai  yang berbeda  dalam  penentuan  reputasi  penjawab.  Reputasi pengguna  dapat  dikatakan  meningkat  baik  apabila  penjawab dapat  memberikan  jawaban  terhadap  pertanyaan  yang  telah diajukan. Tidak hanya itu, nilai reputasi baik dapat bertambah apabila  jawaban  yang  diberikan  merupakan  jawaban  terbaik dari  jawaban  yang  lain.  Setiap  nilai  yang  dihasilkan  akan dikonversi  menjadi  poin  yang  dapat  dikalkulasi  jumlahnya. Hasil  kalkulasi  tersebut  nantinya  berpengaruh  pada  tingkat lencana yang diberikan oleh Brainly. Pemberian  lencana pada pengguna  Brainly  memacu  pengguna  untuk  berlomba mengumpulkan  poin  dengan  cara  menjawab  pertanyaan sebanyak-banyaknya [4]. Keinginan pada banyaknya poin yang dikejar  oleh  penjawab  berdampak  pada  banyaknya  jawaban yang kurang berkualitas [5].
Secara  mendasar  jawaban  yang  berkualitas  dapat  diukur dari  tingkat  kepuasan  penanya.  Semakin  tinggi  tingkat kepuasan penanya  maka  jawaban dapat dikatakan berkualitas. Tidak  hanya  itu,  dari  banyaknya  jawaban  yang  berkualitas maka penjawab dapat dikatakan sebagai pengguna ahli [6] yang memiliki  profil  baik  [7].  Identifikasi  terhadap  penjawab  ahli dengan  profil  baik  tersebut  dapat  membantu  penanya  untuk dapat  menanyakan  permasalahan  secara  langsung  kepada penjawab ahli. Didalam platform Brainly kelompok penjawab dengan rating tinggi dapat dilihat pada halaman awal di kolom pengguna tercerdas, akan tetapi kelompok pengguna tercerdas tersebut  belum  terbagi  sesuai  bidang  keahlian  masing-masing dalam menjawab. Pengelompokan pengguna ahli sesuai bidang keahliannya  diperlukan  untuk  mempermudah  penanya  dalam memilih  penjawab.  Selain  itu,  hasil  jawaban  dari  pertanyaan yang diajukan kepada pengguna ahli tersebut maka diharapkan dapat  memperoleh  jawaban  yang  berkualitas  dan  sesuai. Mengelompokan  data  pengguna  ahli  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma  klaster  berdasarkan  pola  parameter yang  sama.  Algoritma  klaster  k-means  digunakan  untuk pengelompokan  data  penjawab  pada  platform  Brainly,  karena dinilai  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dibanding algoritma klaster yang lain [8].
Pengelompokan  pengguna  ahli  sesuai  bidang  keahliannya diperlukan  untuk  mempermudah  penanya  dalam  menanyakan pertanyaan  yang  sesuai  dengan  bidang  keahliannya.  Dari pertanyaan yang diajukan kepada pengguna ahli tersebut maka diharapkan  dapat  memperoleh  jawaban  yang  berkualitas  dan sesuai.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Penelitian pada Community Question Answering
Penelitian  mengenai Community  Question  Answering (CQA)  saat  ini  sudah  sangat  sering  dilakukan  terutama  pada pemrosesan  data  teks.  Data  teks  yang  tersedia  dan  diolah umumnya berupa format pertanyaan dan jawaban. Jawaban dari pertanyaan  yang  berupa  teks  digunakan  sebagai  sumber  data untuk  membentuk  model  pemilihan  jawaban  terbaik.  Melalui hasil  pemilihan  jawaban  terbaik  tersebut  digunakan  sebagai ukuran tingkat keahlian penjawab [9]. Selain itu penelitian lain dengan  memanfaatkan  data  CQA  digunakan  untuk  melatih model  dalam  pemilihan  jawaban  didalam  sebuah  paragraf dengan  cara semantic  correlation menggunakan Recurrent
Convolutional  Neural  Network (RCNN)  dan  similarity  kata menggunakan word  embbeding yang  saling  terkait  dapat menghasilkan tingkat akurasi  yang tinggi yaitu 1.6% melebihi model pemilihan jawaban yang telah di submit pada SemEval2015 [10].
Sementara  itu,  dalam  kasus Frequency  Answer  Question (FAQ)  biasanya  penanya  akan  menanyakan  jawaban  yang dinilai  sering  ditanyakan.  Pada  kasus  FAQ,  biasanya permasalahan muncul apabila pertanyaan tersebut bukan salah satu pertanyaan yanag berada pada kategori FAQ. Oleh karena itu  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  dapat menggunakan deep learning dengan tujuan melakukan analisis pada  setiap  pertanyaan  yang  akan  diajukan.  Menggunakan Long  Short  Term  Memory (LSTM)  dan Conditional  Random Fields (CRF) terbukti dapat menaikan tingkat akurasi pemilihan jawaban  diluar  FAQ  [11].  Selain  berfokus  pada  bentuk  data yang  berupa  teks,  pencarian  jawaban  terbaik  dapat  dilakukan melalui  pengukuran  tingkat  penjawab  terbaik.  Pengukuran tingkat keahlian penjawab dapat dilihat dari banyaknya rating jawaban  yang  diterima  oleh  penanya,  sehingga  penjawab tersebut  dapat  dikatakan  ahli  pada  bidangnya  melalui  jumlah rating tersebut.  Pengelompokan  penjawab  dengan  keahlian yang  sejenis  dapat  dilakukan  menggunakan  metode  klaster. Klasterisasi  kelompok  penjawab  berdasarkan  bidang  keahlian menggunakan  algoritma  Fuzzy  C-Means  menghasilkan  dua klaster  kelompok  pengguna  yang  berbeda,  sesuai  pola banyaknya rating yang dimiliki oleh setiap penjawab [12].

## B. Klasterisasi pada Community Question Answering
Metode klasifikasi seringkali dipakai pada pengelompokan data melalui proses pelatihan menggunakan data berlabel, data berlabel yang dimaksud adalah setiap data pasti akan memiliki identifikasi  label  yang  menandakan  data  tersebut  termasuk dalam kelompok tertentu. Berbeda dengan metode klasterisasi, metode klasterisasi  adalah pengelompokan data tanpa  melalui proses pelatihan dengan  menggunakan data yang sudah diberi label  [13] tujuan proses ini adalah mengelompokan data yang tersebar agar dapat dijadikan satu sesuai dengan kelompok tipe yang homogen [14]. Seperti penerapan algoritma k-means yang digunakan  untuk  pengelompokan  data  training  pada Visual Question Answering (VQA) [15], data akan dilakukan eliminasi pada  tingkat  akurasi  di  bawah  70  persen  untuk  menghasilkan model yang baik.
Penelitian  lain  penerapan  metode  klaster  untuk Question Generation pada Question  Answering [16]  yang  bertujuan untuk melakukan segmentasi pertanyaan berdasar pada tingkat similaritas  konteks  yang  ditanyakan,  hasil  dari  segmentasi dapat  mengelompokan  pertanyaan  dengan  tingkat  similaritas konteks  yang  sama.  Disamping  itu,  implementasi  segmentasi konteks  juga  dilakukan  pada Complex  Factoid  Question Answering yang  berfokus  pada  parafrase  pertanyaan  sejenis dengan  memperhatikan  keragaman  leksikal  dan  sintaksis  kata yang  menyusun  pertanyaan  [17].  Hasil  dari  parafrase  yang diterapkan  dapat  mengubah  pertanyaan  dengan  susunan  kata yang  kurang  jelas  atau  kurang  lengkap  menjadi  pertanyaan yang mempunyai makna.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimen  yang
berfokus pada pengolahan data secara klaster. Pengolahan data secara  klaster tersebut tentunya  berdasar  pada  arsitektur  yang telah dirancang sebelumnya. Hasil rancangan arsitektur berupa tahapan  penelitian  yang  tergambar    secara  dan  dapat  dilihat pada Gambar 1.Tahapan penelitian dimulai dari data CQA yang berasal dari platform Brainly kemudian dilanjutkan pada proses Data  Extraction, sehingga  menghasilkan  data User  Profile yang kemudian dilakukan  normallisasi data pada proses Data Normalization. Proses  normalisasi  data  menghasilkan Cluster Parameter yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  pola  dasar pembentukan klaster pada proses Clustering. Proses Clustering akan  membagi  data  klaster  sesuai  pola  sejenis  dengan paramater banyaknya rating dan jumlah jawaban. Sementara itu pada  tahap  evaluasi  dilakukan  proses  pengujian  algoritma klaster  sesuai  dengan  banyaknya  jumlah  klaster  yang  telah dihasilkan  pada  Proses Clustering .  Evaluasi  algoritma  yang dilakukan  untuk  mencari  jumlah  klaster  optimal  yang  akan digunakan sebagai penentu penjawab yang memiliki kualifikasi penjawab ahli di bidangnya atau Qualified Expert.
Gambar 1. Arsitektur penelitian

## A. Data Extraction
Data  extraction merupakan  proses  dimana  data  profil pengguna  brainly  diperoleh.  Proses  ektraksi  data  dimulai dengan  menelusuri  pengguna  platform  Brainly  secara  acak kemudian  memulai  pengambilan  data  secara  otomatis menggunakan cara web data extraction [18]. Data yang diambil berupa  detail  profil  yang  melekat  pada  setiap  pengguna, diantaranya  adalah username ,  poin,  lencana  dan  jumlah jawaban  tercerdas  mata  pelajaran  tertentu,  secara  antarmuka
dapat dilihat pada Gambar. 2 dan Gambar. 3.
Gambar. 1. Profile pengguna Brainly
Gambar. 2. Jawaban tercerdas
Pada  Gambar.  1  dapat  dilihat  bahwa Sutr1sn0 memiliki lencana  Jenius  dikarenakan Sutr1sn0 memiliki  lebih  dari  15 ribu  poin  dan  lebih  dari  50  jumlah  jawaban  tercerdas.  Tidak hanyna itu, setiap pengguna platform Brainly memiliki lencana berbeda-beda  tergantung  tingkat  poin  dan  jumlah  jawaban tercerdas  yang  dimiliki.  Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa setiap  pengguna  platform  Brainly  masing-masing  memiliki total  jawaban  tercerdas  dari  setiap  mata  pelajaran.  Dari  data yang  dapat  dilihat  dari  kedua  antar  muka  tersebut  maka  data profil Sutr1sn0 dapat diambil dan dimasukan kedalam database mongodb sehingga membentuk format seperti Tabel 1.
TABEL 1. D ATA P ROFILE
username lencana Jumlah Jawaban (Bahasa Inggris) Jumlah Rating Tercerdas (Bahasa Inggris) Sutr1sn0 Jenius 102 13 Arkan5283 Jenius 26 7 Cadilac Si Hebat 23 4

## B. Data Normalization
Data Normalization merupakan tahapan dimana data yang sudah  tersedia  diproses  menjadi  data  yang  terstandarisasi dengan  format  tertentu  untuk  dapat  dilanjutkan  pada  tahap selanjutnya  [19].  Dari  data  profil  yang  telah  disimpan  dalam database  maka  dapat  dilakukan  normalisasi  data  untuk dijadikan parameter yang nantinya akan diteruskan pada tahap clustering .  Normalisasi  data  yang  dilakukan  adalah  mencari jumlah  jawaban  yang  tidak  memiliki rating tercerdas  pada setiap mata pelajaran dengan rumus:
𝐴𝑛𝑠𝑤𝑒𝑟 𝑁𝑜 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔  = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑛𝑠𝑤𝑒𝑟  − 𝑆𝑚𝑎𝑟𝑡𝑒𝑠𝑡 𝐴𝑛𝑠𝑤𝑒𝑟 (1)
Dapat dilihat pada Persamaan (1) Answer No Rating adalah total  jawaban  yang  tidak  mendapatkan rating , Total  Answer merupakan  total  jawaban, Smartest  Answer adalah  total jawaban dengan rating tercerdas. Dari hasil proses normalisasi data maka dapat menghasilkan data seperti pada Tabel 2.
TABEL 2. D ATA N ORMALISASI
username lencana Jumlah Rating Tercerdas (Bahasa Inggris) Jumlah Tidak dengan Rating Tercerdas (Bahasa Inggris) Sutr1sn0 Jenius 13 89 Arkan5283 Jenius 7 19 Cadilac Si Hebat 4 19
Pada  Tabel  2.  Dapat  dilihat  bahwa  Sutr1sno  memiliki jumlah rating tercerdas  bahasa  inggris  sebanyak  13  jawaban dan memiliki jumlah jawaban tidak dengan rating sebanyak 89. Nilai  jumlah  tidak  dengan rating tersebut  didasarkan  dari Persamaan (1) yaitu melalui pengurangan jumlah jawaban 102 –  13  =  89.  Sementara  itu  penjawab  dengan  nama  pengguna Arkan5283  memiliki  jumlah rating tercerdas  13  dan  jumlah tidak tercerdas 19, begitu juga dengan penjawab yang lainnya mendapatkan nilai normalisasi dengan cara yang sama.

## C. Clustering
Tahapan Clustering merupakan  proses  dimana  hasil  data normalisasi  akan  dilakukan  pengelompokan  sesuai  dengan tingkat homogenitas data yang tersebar. Algoritma cluster yang diterapkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  k-means clustering yaitu  dengan  melakukan  optimasi  sebuah  fungsi untuk menghitung distance space antara objek dengan centroid (titik  tengah)  klaster  [20].  Pengukuran distance  space pada penelitian ini menggunakan algoritma euclidean distance [21]. Rumus algoritma k-means dapat dilihat melalui Persamaan (2) [22].
𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑗 ) =   √∑(𝑥 𝑗 − 𝑐 𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (2)
Dilihat  dari  Persamaan  (2)  bahwa d merupakan  jarak, n adalah banyaknya objek, j merupakan urutan data ke 1 sampai ke n , 𝑥 𝑗 merupakan parameter ke j terhadap x dan 𝑐 𝑗 merupakan centroid  parameter  ke j .  Secara  umum  langkah  algoritma  k- means adalah
1) Menentukan banyaknya klaster (k);
2) Menentukan nilai titik centroid ;
3) Analisis  apakah centroid berubah  berdasarkan mean setiap parameter objek (data) ? apabila  ya,  maka  ubah centroid menjadi centroid baru, apabila tidak maka selesai;
4) Hitung distance  space (jarak  kedekatan)  objek  dengan centroid ;
5) Kelompokan objek  berdasarkan kedekatan objek  dengan centroid .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan algoritma  k-means  klastering  dapat  menghasilkan  jumlah klaster penjawab dengan jawaban yang berkualitas. Kelompok penjawab tersebut didasarkan dari  banyaknya jumlah jawaban yang  diberi rating tercerdas  dan  jumlah  jawaban  yang  tidak mendapatkan rating . Kelompok penjawab tersebut dikelompokan sesuai dengan jarak titik tengah masing-masing klaster. Titik tengah klaster yang didapat merujuk pada jumlah klaster  optimal  yang  didapat  dari  hasil  pengujian.  Penentuan jumlah  klaster  optimal  pada  penelitian  ini  menggunakan silhouette  score. Pengujian  dilakukan  secara  acak  dengan pengulangan  sebanyak 10 kali  jumlah klaster,  hasil pengujian menghasilkan grafik yang dapat dilihat sesuai Gambar 3.
Gambar. 3. Sihouette score pada mapel bahasa inggris
Grafik  pengujian  dapat  dilihat  pada  Gambar.  3.  Pengujian dilakukan sebanyak 9 kali sehingga mendapatkan nilai jumlah klaster  optimal  yaitu  2  klaster  dengan  nilai  0.971,  sedangkan untuk  3  klaster  berada  pada  nilai  0.966,  untuk  4  klaster mendapatkan  nilai  0.967  kemudian  menurun  sampai  jumlah klaster  sebanyak  10.  Dari  banyaknya  jumlah  klaster  optimal yang  telah  ditentukan,  maka  dapat  dilakukan  visualisasi kedalam 2 klaster yang memiliki tingkat homogenitas data yang sesuai, antarmuka tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar. 4. Sebaran klaster penjawab mapel bahasa inggris
Dapat  dilihat  dari  Gambar.  4  klaster  penjawab  dengan warna  hijau  merupakan  kelompok  pengguna  dengan  kualitas jawaban yang tidak terlalu diperhitungkan. Sedangkan Klaster penjawab  dengan  warna  biru  merupakan  kelompok  pengguna dengan  jawaban  yang  dinilai  berkualitas.  Kualitas  tersebut didasarkan dari perbandingan jumlah jawaban rating tercerdas dengan  jumlah  jawaban  yang  tidak  mempunyai rating . Segmentasi  data  penjawab  dengan  menggunakan  k-means dapat membagi 2 grup klaster yang  berbeda  berdasarkan pola parameter  yang  sejenis,  oleh  karena  itu  hasil  segmentasi  data
dalam dua klaster dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL 3. D ATA K LASTER
username Jumlah Rating Tercerdas (Bahasa Inggris) Jumlah Tidak dengan Rating Tercerdas (Bahasa Inggris) Klaster Merlia42 1344 5348 1 darkzcliff 668 2927 1 Futaba21 556 3266 1 …… vy19 139 776 2 syifajs 122 626 2 RenAlEzhaben 86 674 2
Dapat  dilihat  dari  Tabel  3  segmentasi  klaster  pertama  dan klaster  kedua  terletak  pada  selisih  data  masing-masing parameter klaster. Titik centroid klaster pertama adalah [5, 31] apabila diukur tingkat kedekatannya maka akan menghasilkan 10  data  penjawab  yang  memiliki  tingkat  homogenitas  yang sama. Sedangkan titik centroid pada klaster kedua adalah [479, 2669] dengan total jumlah 474 data penjawab.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  maka  kelompok penjawab  dengan  tingkat  jawaban  berkualitas  ditentukan dengan  tingginya  jumlahnya  jawaban  yang  diberi rating tercerdas oleh penjawab. Selain  itu paramater pendukung  lain adalah banyaknya penjawab dalam menjawab pertanyaan pada suatu mata pelajaran tertentu, sementara pada kasus ini adalah bahasa inggris. Data kelompok penjawab pada klaster pertama dapat  digunakan  sebagai  kelompok  penjawab  yang  memiliki tingkatan  ahli  pada  bidang  mata  pelajaran  bahasa  inggris. Sedangkan data kelompok pada klaster kedua merupakan data penjawab dengan kredibilitas menjawab soal belum diperhitungkan. Kondisi belum diperhitungkan tersebut karena dari jumlah jawaban dan rating tercerdas kelompok penjawab pada  klaster  kedua  memiliki  selisih  jauh  dengan  klaster pertama.
Pada segi pemrosesan, penentuan jumlah banyaknya klaster sudah  melalui  proses  perhitungan silhoutte  score terlebih dahulu,  dengan  menghasilkan  nilai  tertinggi  yaitu  0.971  pada jumlah  klaster  optimal  sebanyak  2  klaster,  jumlah  klaster optimal  tersebut  dapat  diterapkan  algoritma  k-means clustering . Penerapan jumlah optimal klaster pada algoritma k- means  klastering  menghasilkan  masing-masing  titik  tengah ( centroid )  klaster  pertama  adalah  [5,  31]  dan centroid klaster kedua  adalah  [479,  2669].  Data  yang  terbagi  kedalam  dua klaster tersebut  digunakan  sebagai  penentu  kualitas  penjawab didalam platform Brainly.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Sumber  dana  penelitian  ini  berasal  dari  Hibah  Internal Program  Studi  Informatika,  Fakultas  Teknik  dan  Teknologi Informasi Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta. Data yang digunakan atas kerjasama Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta dengan  Brainly,  untuk  itu  tim  peneliti  mengucapkan  banyak terimakasih  atas dukungan  yang diberikan sehingga penelitian ini dapat terselesaikan.
D AFTAR P USTAKA
[1] Bramastia  and  E.  K.  Purnama,  “Pengaruh  Penggunaan  Brainly Terhadap Hasil Belajar Siswa,” J. EPISTEMA , vol. 2, no. 1, 2021.
[2] M. Neshati, Z. Fallahnejad, and H. Beigy, “On dynamicity of expert finding  in  community  question  answering,” Inf.  Process.  Manag. , vol. 53, no. 5, pp. 1026–1042, 2017.
[3] A.  Diyanati,  B.  S.  Sheykhahmadloo,  S.  M.  Fakhrahmad,  M.  H. Sadredini, and M. H. Diyanati, “A proposed approach to determining expertise  level  of  StackOverflow  programmers  based  on  mining  of user comments,” J. Comput. Lang. , vol. 61, no. August, p. 101000, 2020.
[4] R.  Gharibi  and  M.  Malekzadeh,  “Gamified  Incentives:  A  Badge Recommendation  Model  to  Improve  User  Engagement  in  Social Networking Websites,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 5, pp. 272–278, 2017.
[5] S. Yanovsky, N. Hoernle, O. Lev, and K. Gal, “One size does not fit all: A study of badge behavior in stack overflow,” J. Assoc. Inf. Sci. Technol. , vol. 72, no. 3, pp. 331–345, 2021.
[6] L.  T.  Le, C. Shah, and E. Choi, “Assessing the quality  of answers autonomously  in  community  question–answering,” Int.  J.  Digit. Libr. , vol. 20, no. 4, pp. 351–367, 2019.
[7] P.  W.  Cahyo  and  M.  Habibi,  “Entity  Profiling  to  Identify  Actor Involvement in Topics of Social Media Content,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 14, no. 4, p. 417, 2020.
[8] P.  W.  Cahyo  and  L.  Sudarmana,  “A  Comparison  of  K-Means  and Agglomerative Clustering for Users Segmentation based on Question Answerer  Reputation  in  Brainly  Platform,” Elinvo  (Electronics, Informatics, Vocat. Educ. , vol. 6, no. 2, pp. 166–173, 2021.
[9] S. Lyu, Y. Wang, W. Ouyang, H. Shen, and X. Cheng, “What we vote for?  Answer  selection  from  user  expertise  view  in  community question answering,” Web Conf. 2019 - Proc. World Wide Web Conf.
WWW 2019 , pp. 1198–1209, 2019.
[10] X. Zhou,  B.  Hu, Q. Chen, and X. Wang, “Recurrent  convolutional neural  network  for  answer  selection  in  community  question answering,” Neurocomputing , vol. 274, no. 2017, pp. 8–18, 2018.
[11] Y.  Xiang,  Q.  Chen,  X.  Wang,  and  Y.  Qin,  “Answer  Selection  in Community  Question  Answering  via  Attentive  Neural  Networks,” IEEE Signal Process. Lett. , vol. 24, no. 4, pp. 505–509, 2017.
[12]
P.  W.  Cahyo,  K.  Kusumaningtyas,  and  U.  S.  Aesyi,  “A  User Recommendation  Model  for  Answering  Questions  on  Brainly Platform,” J. Infotel , vol. 13, no. 1, pp. 7–12, 2021.
[13] N. L. Sowah, Q. Wu, and F. Meng, “A classification and clustering method for tracking multiple objects,” 2018 IEEE 8th Annu. Comput.
Commun. Work. Conf. CCWC 2018 , vol. 2018-Janua, pp. 537–544, 2018.
[14] P.  W.  Cahyo  and  M.  Habibi,  “Clustering  followers  of  influencers accounts  based  on  likes  and  comments  on  Instagram  Platform,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 14, no. 2, pp. 199– 208, 2020.
[15] K. Kafle, M. Yousefhussien, and C. Kanan, “Data augmentation for visual question answering,” INLG 2017 - 10th Int. Nat. Lang. Gener. Conf. Proc. Conf. , pp. 198–202, 2017.
[16] N. Duan, D. Tang, P. Chen, and M. Zhou, “Question generation for question  answering,” EMNLP  2017  -  Conf.  Empir.  Methods  Nat. Lang. Process. Proc. , pp. 866–874, 2017.
[17] A. Abujabal, R. S. Roy, M. Yahya, and G. Weikum, “COMQA: A community-sourced dataset for complex factoid question answering with paraphrase clusters,” NAACL HLT 2019 - 2019 Conf. North Am. Chapter Assoc. Comput. Linguist. Hum. Lang. Technol. - Proc. Conf. , vol. 1, pp. 307–317, 2019.
[18] P. W. Cahyo, M. Habibi, A. Priadana, and A. B. Saputra, “Analysis of Popular Hashtags on Instagram Account The Ministry of Health,” vol. 34, no. Ahms 2020, pp. 270–273, 2021.
[19] E.  Ogasawara,  L.  C.  Martinez,  D.  De  Oliveira,  G.  Zimbrão,  G.  L. Pappa,  and  M.  Mattoso,  “Adaptive  Normalization:  A  novel  data normalization approach for non-stationary time series,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks , 2010.
[20]
M.  D.  J.  Bora  and  D.  A.  K.  Gupta,  “Effect  of  Different  Distance Measures  on  the  Performance  of  K-Means  Algorithm:  An Experimental Study in Matlab,” vol. 5, no. 2, pp. 2501–2506, 2014.
[21] R. I. Fajriah, H. Sutisna, and B. K. Simpony, “Perbandingan Distance Space  Manhattan  Dengan  Euclidean  Pada  K-Means  Clustering Dalam Menentukan Promosi,” Inform. Bina Sarana Bsi, Univ. , vol. 4, no. 1, pp. 36–49, 2019.
[22] P.  W.  Cahyo,  “Klasterisasi  Tipe  Pembelajar  Sebagai  Parameter Evaluasi  Kualitas  Pendidikan  Di  Perguruan  Tinggi,” Teknomatika , vol. 11, no. 1, pp. 49–55, 2018.