JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 4, Tahun 2021, Halaman 544 - 553 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
ANALISIS KECENDERUNGAN LAPORAN MASYARAKAT PADA

## “LAPORGUB..!” PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN TEXT MINING DENGAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING
Ratna Kurniasari 1* , Rukun Santoso 2 , Alan Prahutama 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro ratnakurniasari55@gmail.com

## ABSTRACT
Effective communication between the government and society is essential to achieve good governance. The government  makes  an  effort  to  provide  a  means  of  public  complaints  through  an  online  aspiration  and complaint service called “LaporGub..!”. To group incoming reports easier, the topic of the report is searched by  using  clustering.  Text  Mining  is  used  to  convert  text  data  into  numeric  data  so that  it  can  be  processed further. Clustering is classified as soft clustering (fuzzy) and hard clustering. Hard clustering will divide data into clusters strictly without  any overlapping  membership with other clusters.  Soft  clustering can enter data into  several  clusters  with  a  certain  degree  of  membership  value.  Different  membership  values  make  fuzzy grouping have more natural results than hard clustering because objects at the boundary between several classes are not forced to fully fit into one class but each object is assigned a degree of membership. Fuzzy c-means has an  advantage  in  terms  of  having  a  more  precise  placement  of  the  cluster  center  compared  to  other  cluster methods, by improving the cluster center repeatedly. The formation of the best number of clusters is seen based on the  maximum  silhouette coefficient. Wordcloud is used to determine the dominant topic  in each cluster. Word cloud is a form of text data visualization. The results show that the maximum silhouette coefficient value for fuzzy c-means clustering is shown by the three clusters. The first cluster produces a word cloud regarding road conditions as many as 449 reports, the second cluster produces a word cloud regarding covid assistance as many as 964 reports, and the third cluster produces a word cloud regarding farmers fertilizers as many as 176 reports. The topic of the report regarding covid assistance is the cluster with the most number of members.
Keywords : LaporGub, Text Mining, Clustering, Fuzzy C-Means, Silhouette Coefficient, Wordcloud

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  telah  menjadikan  internet  sebagai teknologi komunikasi yang menjadi sumber kebutuhan manusia. Kehadiran internet sebagai media informasi dan  komunikasi  semakin  diterima  dan  dibutuhkan  oleh  masyarakat dunia seiring meningkatnya jumlah pengguna internet (Kristina, 2015).
Terwujudnya pelayanan publik yang berkualitas merupakan salah satu ciri tata kelola pemerintahan  yang  baik  ( good    governance) (Handoyo,  2014). Komunikasi  yang  efektif antara  pemerintah  dan  rakyat  sangat  penting  diperlukan  untuk  mencapai  tata  kelola pemerintahan yang baik. Layanan pengaduan masyarakat dengan memanfaatkan teknologi informasi  menjadi  jawaban  yang  tepat  untuk  memenuhi  keperluan  tersebut.  Pemerintah Provinsi  Jawa  Tengah  memanfaatkan  jumlah  pengguna  internet  di  Provinsi  Jawa  Tengah untuk meningkatkan kinerja pemerintah. Pemerintah mengupayakan penyedian pengaduan masyarakat  melalui  suatu  layanan  aspirasi  dan  pegaduan  secara  online  bernama “LaporGub..!”.  Masyarakat  dapat  menggunakan  fasilitas  “LaporGub..!”  untuk menyampaikan  permasalahan  yang  ada  di  tengah  masyarakat  agar  dapat  langsung melaporkannya (Sinaga & Waluyo, 2016).
Semakin  bertambahnya  jumlah  laporan  yang  masuk  maka  semakin  meningkatkan jumlah  data  teks  yang  dapat  diolah  menjadi  suatu  informasi.  Untuk  memudahkan memperoleh laporan masuk yang dominan, maka dicarilah topik dari laporan masuk dengan menggunakan clustering . Pada penelitian ini, metode analisis kecenderungan topik laporan yang digunakan yaitu text mining dengan fuzzy c-means clustering . Text Mining digunakan untuk  mengubah  data  teks  menjadi  data  numerik  agar  dapat  diolah  lebih  lanjut . Fuzzy  c- means clustering adalah suatu teknik pengelompokkan data dengan keberadaan tiap titik
data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan  (Jaya  et  al.,  2014). Pembentukan  banyaknya  cluster  terbaik  dilihat  berdasarkan Silhouette  coefficient yang maksimum. Silhouette coefficient bekerja  dengan  cara  mengevaluasi  penempatan  setiap objek dalam setiap cluster dengan membandingkan jarak rata-rata objek dalam satu cluster dan jarak antara objek dengan cluster yang berbeda (Aini, 2014).
Tujuan  penelitian ini  adalah  mengetahui cluster laporan  masyarakat  yang  terbentuk menggunakan text mining dengan fuzzy c-means clustering serta mengetahui kecenderungan laporan masyarakat menggunakan wordcloud dari laporan masyarakat yang masuk melalui kanal website “LaporGub..!” Provinsi Jawa Tengah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. “LaporGub..!” Provinsi Jawa Tengah
“LaporGub..!” merupakan portal pengaduan online tentang pemerintah Provinsi Jawa Tengah yang dikembangkan oleh Dinas Komunikasi dan Informatika Provinsi Jawa Tengah. Bentuk  pengaduan  masyarakat  dapat  berupa  keluhan,  saran  dan  masukan.  Laporan  dari masyarakat yang masuk ke “LaporGub..!” diproses dan diteruskan untuk ditindaklanjuti oleh pihak terkait sesuai isi laporan. Sistem “LaporGub..!” menyediakan berbagai bentuk pilihan kanal  antara  lain Website ,  aplikasi  berbasis  android,  ( Short  Message  Service) SMS, Instagram, Facebook, Twitter, WhasApp, Hotline serta aduan secara langsung.

## 2.2. Text Mining
Text  mining adalah  bidang  baru  pada  cabang  ilmu  komuter  yang  mempelajari  cara menangani krisis informasi yang berlebihan dengan menggabungkan beberapa teknik dari data  mining, machine  learning , natural  language  processing ,  pengambilan  informasi ( informasi retrieval ) dan pengeloaan ilmu pengetahuan ( knowledge management ) (Feldman
&  Sanger,  2007).    Menurut  Feldman  dan  Sanger  (2007) text  mining melibatkan  beberapa tahap,  diantaranya text  preprocessing , text  representation , teknik analisis  (seperti analisis distribusi, pengelompokkan, analisis tren, dan aturan asosiasi) serta visualisasi hasil.
Text  Preprocessing adalah  tahap  awal  pada  operasi knowledge  discovery dari text mining ,  meliputi  berbagai  jenis  teknik  yang  diadaptasi  dari  pengambilan  informasi  dan ekstraksi  informasi  dengan  cara  mengubah  format  tidak  terstruktur  menjadi  terstruktur kemudian dapat diolah pada tahap berikutnya (Feldman & Sanger, 2007). Terdapat beberapa tahapan text  preprocessing yang  dilakukan  berdasarkan  data  yang  dimiliki.  Penelitian  ini melakukan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Case Folding , yaitu menyeragamkan semua bentuk huruf menjadi lowercase
2. Removing ,  yaitu  tahapan  menghilangkan  karakter  yang  dianggap  tidak  memberikan pengaruh pada proses analisis. Proses removing yang digunakan sebagai beikut:
 Remove  URL yaitu menghilangkan URL yang  termuat  dalam  dokumen .URL merupakan  serangkaian  karakter  berupa  huruf,  angka  dan  simbol  yang  diawali protokol “https” dan digunakan mengakses website, contohnya https://laporgub.jatengprov.go.id .
 Remove Mention yaitu menghapus nama pengguna yang diawali simbol “@”.
 Remove  Hastag yaitu  menghilangakan  kata  berawalan  simbol  “#”. Hastag merupakan penunjuk sebuah kata yang dibicarakan dan memiliki simbol “#”.
 Remove  Punctuation yaitu  menghilangkan  karakter  yang  bukan  merupakan alphabet. Puctuation merupakan tanda baca yang digunakan dalam teks.
 Remove Number yaitu menghilangkan karakter berupa angka
3. Strip  Whitescape ,  yaitu  menghapus  spasi  yang  berlebih  pada  dokumen  yang  akan dianalisis karena spasi digunakan sebagai pemisah berjumlah satu spasi
4. Normalisasi Kata, yaitu mengkonversi kata yang tidak baku  menjadi kata baku sesuai dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI).
5. Stopword Removal , yaitu menghilangkan kata-kata umum yang sering muncul namun dianggap tidak bermakna dalam dokumen.
6. Stemming ,  yaitu proses menemukan kata dasar dari sebuah kata dengan menghapus semua  imbuhan  ( affixes )  baik  yang  terdiri  dari  awalan  ( prefixes ),  sisipan  ( infixes ), akhiran ( suffixes ) serta kombinasi dari awalan dan akhiran ( confixes ) pada kata turunan (Febriyanto, 2019)
7. Tokenizing ,  yaitu  adalah  proses  pemecahan  konten  teks  menjadi  kata-kata,  istilah, simbol,  atau  beberapa  elemen  bermakna  lainnya  yang  disebut  token  (Vijayarani  & Janani, 2016).
Text representation adalah tahap mengubah data teks menjadi representasi yang lebih mudah untuk diproses. Salah satu pendekatan untuk text representation adalah menggunakan matriks dokumen atau yang biasa disebut Document Term Matrix (Putri et al., 2019). Baris pada matriks mewakili dokumen, sedangkan kolom pada matriks berisi kata-kata, frase atau unit  hasil  indeks lainnya  dalam  dokumen  yang  digunakan  untuk  mencari  konteks  dari dokumen tersebut ( term ).
Setiap  kata  memiliki  tingkat  kepentingan  yang  berbeda  dalam  dokumen,  sehingga perlu dilakukan pembobotan pada setiap kata. TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency) adalah teknik untuk memberikan bobot hubungan suatu kata atau term terhadap suatu  dokumen  (Robertson,  2004).    Pembobotan  TF-IDF  adalah  hasil  perkalian  dari pembobotan Term  Frequency dan Inverse  Document  Frequency dari  suatu  kata  dengan formula sebagai berikut (Salton & Buckley, 1988):
𝑊 𝑗,𝑖 = 𝑛 𝑗,𝑖 ∑ 𝑛 𝑘,𝑖 𝑘 . 𝑙𝑜𝑔 2 𝐷 𝑑 𝑗 (1)
dengan:
𝑊 𝑗,𝑖 = Pembobotan TF-IDF untuk term ke-j pada dokumen ke-i 𝑛 𝑗,𝑖 = Banykanya kemunculan term ke-j pada dokumen ke-i ∑ 𝑛 𝑘,𝑖 𝑘 = Banyaknya kemunculan seluruh term pada dokumen ke-i
𝐷 = Banyaknya semua dokumen dalam koleksi 𝑑 𝑗 = Banyaknya dokumen yang mengandung term ke-j.
Text visualization merupakan teknik yang digunakan untuk menampilkan visualisasi data dalam bentuk teks salah satunya  yaitu wordcloud. Wordcloud memberikan informasi yang relevan dengan menampilkan istilah penting dalam teks  (Tessem et al., 2015). Besar kecilnya ukuran teks  akan menyesuaikan dengan frekuensi kata, semakin banyak frekuensi kata yang digunakan maka semakin besar ukuran kata yang ditampilkan (Pradana, 2020).

## 2.3. Distance Space
Distance space atau yang biasa disebut dengan pengukuran jarak merupakan langkah perhitungan jarak setiap objek dengan objek lainnya (Rofiqi, 2017). Pasangan objek dengan jarak lebih pendek akan mirip satu sama lain, dibandingkan dengan pasangan objek  yang memiliki  jarak  lebih  panjang.  Formula  pengukuran  jarak  Euclidean dua  vektor 𝒙 = ( 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑝 )′ dan 𝒚 = ( 𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑝 )′ sebagai berikut (Rencher, 2002):
𝑑(𝒙, 𝒚) = √(𝒙 − 𝒚) ′ (𝒙 − 𝒚)   = √∑(𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (2)
dengan:
𝑑(𝒙, 𝒚) = Jarak Euclidean objek 𝒙 dan 𝒚 𝑝 = Banyaknya parameter 𝑥 𝑗 = Nilai pengamatan vektor 𝑥 objek ke-j 𝑦 𝑗 = Nilai pengamatan vektor 𝑦 objek ke-j
2.4. Fuzzy C-Means Clustering
Clustering adalah  proses  membagi  sekelompok  objek  data  menjadi  beberapa kelompok, sehingga objek-objek dalam suatu kelompok memiliki banyak kesamaan, tetapi memiliki  banyak  perbedaan  dengan  objek-objek  dalam  kelompok  lain  (Han  et  al.,  2012). Prinsip  dari clustering adalah  memaksimalkan  kesamaan  antar  anggota  kelompok  dan meminimalkan kesamaan antar cluster . Pengelompokkan yang baik harus mengelompokkan objek yang serupa dan memisahkan objek yang berbeda.
Fuzzy  C-Mans  Clustering adalah  suatu  teknik  pengelompokkan  data  dengan keberadaan tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan (Jaya et al., 2014). Fuzzy C-Means clustering menggunakan model pengelompokkan fuzzy sehingga data  dapat  menjadi  anggota  dari  semua cluster yang  dibentuk  oleh  derajat  atau  tingkat keanggotaan yang berbeda antara 0 hingga 1, tingkat keberadaan data dalam suatu cluster ditentukan berdasarkan derajat keanggotaannya (Luthfi, 2007). Konsep dasar fuzzy c-means clustering adalah menentukan pusat cluster yang akan menandai lokasi rata-rata untuk tiap cluster .  Setiap  titik  data  memiliki  derajat  keanggotaan  untuk  tiap cluster yang  terbentuk. Pada  kondisi  awal  pusat cluster belum  akurat,  oleh  karena  itu  dilakukan  perbaikan  pusat cluster dan derajat keanggotaan tiap-tiap titik data secara berulang hingga berada pada tiitk yang  tepat.  Perulangan  yang  dilakukan  berdasarkan  pada  minimasi  fungsi  objektif  yang menggambarkan  jarak  dari  titik  data  yang  diberikan  ke  pusat cluster yang  terbobot  oleh derajat keanggotaan titik data tersebut, perulangan ini akan membuat pusat cluster bergerak menuju  ke lokasi  yang  tepat  (Kusumadewi  &  Purnomo,  2010).  Tahapan-tahapan fuzzy  c- means clustering sebagai berikut (Kusumadewi & Purnomo, 2010) : 1. Memasukkan data yang akan di cluster ke dalam sebuah matriks 𝑿 berukuran n x m, dengan n adalah banyaknya data yang akan di cluster dan m adalah atribut setiap data.
𝑋 𝑖𝑗 = data ke-i (i=1,2,...n), atribut ke-j (j=1,2,...m).
𝑿 =   [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 1𝑚 ⋯ 𝑥 2𝑚 ⋮ ⋮ 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 ⋯ ⋮ ⋯ 𝑥 𝑛𝑚 ] 2. Menentukan:
a. Banyaknya cluster
= c;
b. Pangkat/pembobot = w;
c. Maksimum iterasi
= MaksIter;
d. Error yang diharapkan = ξ;
e. Fungsi Objektif awal
= P 0 =0;
f. Iterasi awal = t=1;
3. Membangkitkan bilangan acak 𝜇 𝑖𝑘 dengan i (i=1,2,...n) merupakan banyak data dan k (k=1,2,...,c) merupakan banyak cluster sebagai elemen-elemen matriks partisi awal 𝑼 .
𝑼 (0) =   [ 𝜇 11 𝜇 12 𝜇 21 𝜇 22 ⋯ 𝜇 1𝑐 ⋯ 𝜇 2𝑐 ⋮ ⋮ 𝜇 𝑛1 𝜇 𝑛2 ⋯ ⋮ ⋯ 𝜇 𝑛𝑐 ]
dengan syarat :
𝜇 𝑖𝑘 𝜖 [0,1]; (1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛; 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐)
∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 = 1 ; 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐 4. Menghitung pusat cluster ke-k : 𝑉 𝑘𝑗 , dengan k=1,2,...c dan j=1,2,...m
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (3)
5. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, P t :
𝑃 𝑡 = ∑ ∑(𝜇 𝑖𝑘 𝑤 𝑑 𝑖𝑘 2 (𝑋 𝑖𝑗 , 𝑉 𝑘𝑗 )) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (4)
dengan 𝑑 𝑖𝑘 (𝑋 𝑖𝑗 , 𝑉 𝑘𝑗 ) adalah jarak Euclidean antara data ke-i dengan pusat cluster ke- k, sehingga diperoleh sebagai berikut:
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ( 𝜇 𝑖𝑘 𝑤 [∑(𝑋 𝑖𝑗 −  𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ]) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (5) 6. Menghitung  perubahan  derajat  keanggotaan  setiap  data  pada  setiap cluster (memperbaiki matriks partisi 𝑼 ) dengan :
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1
∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] 𝑐 𝑘=1 −1 𝑤−1 (6)
dengan : i=1,2,...n dan k=1,2,...c
7. Menyelidiki kondisi berhenti
 Jika : (|P t -P t-1 |< ξ) atau ( t>MaksIter) maka berhenti;
 Jika : (|P t -P t-1 |> ξ) dan ( t<MaksIter) maka t=t+1 kemudian mengulangi langkah 4
2.5. Sillhoute Coefficient
Silhouette bekerja  dengan  cara  mengevaluasi  penempatan  setiap  objek  yang  berada pada setiap cluster dengan membandingkan jarak rata-rata objek dalam satu cluster dan jarak antara  objek  dengan cluster lainnya  (Aini,  2014).  Langkah-langkah  metode silhouette coefficient sebagai berikut (Struyf et al., 1997):
1. Menghitung rata-rata jarak objek ke-i dengan semua objek yang berada didalam satu cluster .
𝑎(𝑖) =
1 |𝐴| − 1 ∑ 𝑑(𝑖, 𝑗)
𝑗∈𝐴,𝑗≠𝑖
(7)
dengan : 𝑎(𝑖) = rata -rata jarak objek ke- i dengan semua objek dalam satu cluster A 𝑑(𝑖, 𝑗) = jarak antara objek i dan j |𝐴|
= banyaknya objek pada cluster 𝐴
2. Menghitung rata-rata jarak objek ke- i dengan semua objek pada cluster lain.
𝑑(𝑖, 𝐶) = 1 |𝐶| ∑ 𝑑(𝑖, 𝑗) 𝑗∈𝐶 (8)
dengan: 𝑑(𝑖, 𝐶) = jarak rata-rata objek i dengan semua objek pada cluster C dengan C ≠ A
|𝐶| = banyaknya objek pada cluster C
3. Menghitung 𝑑(𝑖, 𝐶) untuk  semua 𝐶 kemudian  menentukan  nilai  minimumnya, 𝑏 ( 𝑖 ) menunjukkan perbedaan rata-rata objek 𝑖 untuk cluster terdekat dengan tetangganya.
𝑏(𝑖) = 𝑚𝑖𝑛 𝑑(𝑖, 𝐶) (9) dengan :
𝑏(𝑖) = nilai minimum dari jarak rata-rata objek i dengan semua objek pada cluster lain C
4. Menghitung nilai silhouette 𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) max{𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)} (10)
dengan : 𝑠(𝑖) = nilai silhouette, nilai berada pada kisaran -1 hingga 1
Kriteria  subjektif  yang  digunakan  untuk  melihat  pengukuran  baik  atau  tidaknya pengelompokkan berdasarkan silhouette coefficient sebagai berikut (Kaufman et al., 1990):
Tabel 1. Interpretasi Nilai Silhouette Coefficient Nilai Silhouette coefficient Interpretasi 0.71 - 1.00 Memiliki persebaran cluster yang kuat 0.51 - 0.70 Memiliki persebaran cluster yang standar 0.26 - 0.50 Memiliki persebaran cluster yang lemah ≤ 0.25 Memiliki persebaran cluster yang tidak terstuktur

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa data teks laporan masyarakat pada kanal website “LaporGub..!” Provinsi Jawa Tengah yang diambil melalui Dinas Komunikasi dan Informatika Provinsi Jawa Tengah sebanyak 1.589 laporan selama periode Oktober – Desember 2020.

## 3.2. Langkah-langkah Analisis Data
Analisis  kecenderungan  laporan  dilakukan  menggunakan  metode text  mining dengan metode  lanjutan  berupa fuzzy  c-means  clustering .  Data  penelitian  diproses  menggunakan perangkat lunak RStudio. Adapun Langkah-langkah analisis yang dilakukan sebagai berikut:
1. Menyiapkan data teks laporan teks.
2. Melakukan preprocessing data untuk merubah data teks menjadi data numerik.
3. Data laporan diubah menjadi sebuah matriks dengan pembototan TF-IDF.
4. Penerapan Fuzzy C-Means Clustering
a. Menginisiasi banyaknya cluster (c), nilai bobot (w), Maksimal iterasi (MaksIter), Error terkecil (ξ) dan fungsi objektif awal (P t )
b. Membangkitkan bilangan acak μ
c. Menghitung pusat cluster (V)
d. Menghitung fungsi objektif (P t )
e. Memperbaiki matriks partisi U
f. Jika  diperoleh    (|P t -P t-1 |<  ξ)  atau  (  t>MaksIter)  maka  proses  berhenti  ,  jika  : (|P t -P t-1 |> ξ) dan ( t<MaksIter)  maka t=t+1 kemudian mengulangi langkah (c)
5. Menghitung indeks validitas cluster menggunakan silhoutte coefficient .
6. Profiling masing-masing cluster dengan bantuan wordcloud .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Website “LaporGub..!” Jawa Tengah
Kanal  website  “LaporGub..!”  merupakan  salah  satu  kanal  pengaduan  laporan masyarakat  secara  online  yang  dikembangkan  oleh  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika Provinsi  Jawa  Tengah.  Laporan  yang  disampaikan  pada  kanal  website  dapat  diakses memalui alamat https://laporgub.jatengprov.go.id/ . Penelitian ini menggunakan data laporan yang masuk pada kanal website “LaporGub..!” selama periode Oktober 2020  – Desember 2020 dengan jumlah laporan sebanyak 1.589.
Tabel 2. Contoh Laporan Masuk pada Kanal Website “LaporGub..!” No Laporan Waktu 1 Harga pupuk tak sebanding harga jual jagung pak..tolong kami..kamu rakyat kecil 01-10-2020 00:38 2 Mohon maaf sebelumnya atas pengaduan saya pada tgl 26 sep 2020 tentng bansos itu keliru krn trnyata istri saya sudh mendptkn bansos dd mohon maaf ts kekeliruan saya seetajg saya ucapkn terimakasih ts perhatianya ...matursuwun 01-10-2020 01:48

## 4.2. Text Preprocessing
Text preprocessing mengubah format seluruh laporan menjadi data teks dengan format yang sama. Pada tahap ini proses yang dilakuan antara lain case folding , removing ( remove URL,  remove  mention,  remove  hastag,  remove  punctuation,  remove  number ), strip whitespace , normalisasi kata, stopword removal, stemming dan tokenizing .
Tabel 3. Contoh Hasil Proses Text Preprocessing No Laporan 1 harga pupuk sebanding harga jual jagung tolong rakyat 2 pengaduan september bansos keliru istri bansos dana desa kekeliruan

## 4.3. Text Representation
Pada  proses  ini,  dilakukan  perubahan  data  teks  yang  telah  melalui  proses text preprocessing menjadi  matriks  yang  berisi  keunculan  kata  (TF)  pada  setiap  dokumen, kemudian menghitung pembobotan kata dengan menggunakan pembobotan (TF-IDF). Tabel 4 merupakan hasil pembobotan kata menggunakan TF-IDF.

## Tabel 4. Hasil Pembobotan TF-IDF
No aandri ⋯ adu ⋯ ketua ⋯ pemerintah ⋯ rakyat ⋯ solusi ⋯ zumrodin 1 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0,518 ⋯ 0 ⋯ 0 2 0 ⋯ 0,505 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 3 0 ⋯ 0 ⋯ 0,520 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 4 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0,125 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 1589 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋯ 0,141 ⋯ 0

## 4.4. Pengaplikasian Fuzzy C-Means Clustering
Proses clustering dengan fuzzy c-means dilakukan dengan bantuan Rstudio. Data yang digunakan  adalah  data  dari  hasil  pembobotan  TF-IDF.  Pangkat  fuzzyfier  yang  digunakan yaitu  w=2,  dengan  batas  error  terkecil  (ξ)  =  10 -9 dan  maksimum  iterasi  sebanyak  1000. Proses clustering dilakukan sebayak 5 kali dimulai dengan banyak 3 cluster sampai dengan
7 cluster .  Banyaknya cluster optimum  dari  proses clustering ditentukan  menggunakan validasi silhouette coefficient .
Tabel 5. Nilai Silhouette Coefficient Banyak cluster Silhoutte Coefficient 3 0,05046042 4 0,01169989 5 0,01758649 6 -0,05830728 7 -0,193728
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  banyaknya cluster yang  paling  optimum yaitu pada banyaknya 3 cluster , karena memiliki nilai silhouette coefficient terbesar  yaitu 0,05046042.  Sehingga  banyaknya cluster yang  akan  dianalisis  pada  penelitian  ini  yaitu sebanyak 3 cluster. Hasil analisis cluster dengan banyak 3 cluster sebagai berikut: Tabel 6. Hasil Analisis Cluster pada Cluster Optimum Cluster ke- Nomor Anggota Laporan Jumlah Anggota 1 3, 9, 10, 11, 14, 21, 23, 24, 26, 28, 33, 34, 43, 44, ⋯ , 1518 449 2 2, 4, 5, 6, 7, 8, 12, 13, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ⋯ , 1589 964 3 1, 36, 39, 60, 67, 100, 101, 109, 114, 121, 132, ⋯ , 1587 176
Berdasarkan Tabel 6 didapatkan hasil jumlah anggota dari masing-masing cluster yaitu cluster 1  beranggotakan  449  laporan, cluster 2  beranggotakan  964  laporan,  dan cluster 3 beranggotakan 176 laporan.

## 4.5. Penentuan Topik Laporan Menggunalan Wordclud
Analaisis  lanjut  untuk  mengetahui  kecenderungan  topik  laporan  pada  setiap cluster menggunakan  bantuan  pembentuan wordcloud pada  masing-masing cluster. Pembuatan wordcloud masig-masing cluster dilakukan dengan bantuan software R Studio. Wordcloud pada Gambar  1 terlihat bahwa cluster 1 dengan kata frekuensi muncul paling tinggi  yaitu kata “jalan” diikuti dengan kata yang lain  yaitu desa, warga, lapor, tindak, rusak, tolong, bangun,  dan  lain-lain.  Setelah  ditinjau  kembali  dengan  mencari  laporan  yang  berisi  kata “jalan” dapat disimpulkan bahwa laporan  yang berada pada cluster 1  merupakan  laporan yang berisi tentang keluhan mengenai kondisi jalan rusak yang banyak terjadi di daerah desa, oleh karena itu warga meminta pihak pemerintah untuk dilakukan tindakan perbaikan jalan. Sehingga cluster 1 merupakan cluster dengan anggota laporan mengenai permasalahan yang terjadi dengan kondisi jalan.
Gambar 1. Wordcloud Cluster 1
Wordcloud pada 2 terlihat bahwa cluster 2 dengan kata frekuensi muncul paling tinggi adalah kata “bantu” diikuti dengan kata yang lain yaitu covid, keluarga, desa, rumah, orang, dan  lain-lain.  Setelah  ditinjau  kembali  dengan  mencari  laporan  yang  berisi  kata  “bantu” dapat disimpulkan bahwa laporan yang berada pada cluster 2 merupakan laporan yang berisi
tentang keluhan banyak masyarakat yang belum menerima bantuan covid, selain itu banyak masyarakat  pula  yang  tidak  mendapatkan  bantuan  covid,  karena  dirasa  bantuan  covid diberikan  pada  sasaran  yang  tidak  sesuai.  Sehingga cluster 2  merupakan cluster dengan anggota laporan mengenai banyaknya masyarakat yang meminta bantuan kepada pemerintah akibat dampak wabah covid.
Gambar 2. Wordcloud Cluster 2
Wordcloud pada Gambar  3 terlihat bahwa cluster 3 dengan kata frekuensi muncul paling tinggi adalah kata “pupuk” diikuti dengan kata yang lain yaitu tani, kartu, subsidi, tolong,  harga,  bantu  dan  lain-lain.  Setelah  ditinjau  kembali  dengan  mencari  laporan  yang berisi kata “pupuk” dapat disimpulkan bahwa laporan yang berada pada cluster 3 merupakan laporan  yang  berisi  mengenai  keluhan  para  petani  saat  pembelian  pupuk  dengan menggunakan  kartu  tani.  Walaupun  para  petani  telah  mempunyai  kartu  tani  namun  para petani mengalami kesulitan untuk membeli pupuk bersubsidi. Sehingga cluster 3 merupakan cluster dengan anggota laporan mengenai permasalahan yang terjadi pada pembelian pupuk yang dialami oleh petani.
Gambar 3. Wordcloud Cluster 3

## 5. KESIMPULAN
Penetuan pembentukan banyaknya cluster terbaik yang terbentuk dari 1.589 laporan masuk  pada  “LaporGub..!”  Provinsi  Jawa  Tengah  dilihat  berdasarkan  nilai  validasi silhouette coefficient paling maksimum. Nilai silhouette coefficient terbesar untuk fuzzy c- means clustering yaitu 0,05046042 pada banyaknya 3 cluster . Kecenderungan topik laporan masyarakat  pada  “LaporGub..!”  dapat  dilihat  dari  terbentuknya wordcloud pada  pasing- masing cluster . Penerapan fuzzy c-means clustering menghasilkan 3 cluster laporan dengan topik mengenai kondisi jalan, bantuan covid, serta mengenai pupuk petani. Cluster dengan topik bantuan covid merupakan cluster dengan jumlah anggota paling banyak.
Setelah ditinjau kembali untuk melihat isi laporan yang berada pada masing-masing cluster dapat disimpulkan bahwa cluster 1 merupakan laporan yang berisi tentang keluhan mengenai kondisi jalan rusak yang banyak terjadi di daerah desa sehingga warga meminta pihak pemerintah untuk dilakukan tindakan perbaikan jalan. Cluster 2 merupakan laporan yang berisi tentang keluhan banyak masyarakat yang belum menerima bantuan covid, selain itu banyak masyarakat pula yang tidak mendapatkan bantuan covid, karena dirasa bantuan covid  diberikan  pada  sasaran  yang  tidak  sesuai.  Sedangkan cluster 3  merupakan  laporan yang berisi mengenai keluhan para petani saat pembelian pupuk dengan menggunakan kartu tani.  Walaupun  para  petani  telah  mempunyai  kartu  tani  namun  para  petani  mengalami kesulitan untuk membeli pupuk bersubsidi.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini, F. N. (2014). Clustering Business Process Model Petri Net . Jurnal Itsmart Vol. 3, No. 2: Hal. 47-51.
Feldman, R., & Sanger, J. (2007). The Text Mining Handbook : Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data . Cambridge University Press.
Febriyanto,  F.  (2019).  Sistem  Penilaian  Otomatis  Jawaban  Esai  Dengan  Menggunakan Metode  Vector  Space  Model  Pada  Beberapa  Perkuliahan  Di  Stmik  Indonesia Banjarmasin. Jurnal Teknologi Informasi Vol  XIV, No. 1: Hal. 53–68.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining: Data mining concepts and techniques , Third Edition . Waltham: Morgan Kaufmann Publishers Jaya, T. S., Adi, K., & Noranita, B. (2014). Sistem Pemilihan Perumahan dengan Metode Kombinasi Fuzzy C-Means Clustering dan Simple Additive Weighting . Jurnal Sistem Informasi Bisni s , Vol. 1 Kaufman,  L.,  Rousseuw,  P.  J.,  &  Gentle,  J.  E.  (1991). Finding  Groups  in  Data:  An Introduction to Cluster Analysis . New York: John Wiley & Sons Inc. Kusumadewi, S., & Purnomo, H. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan (Edisi 2). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Luthfi,  E.  T.  (2007). Fuzzy  C-Means  Untuk  Clustering  Data  (  Studi  Kasus :  Data Performance Mengajar Dosen ) . Seminar Nasional Teknologi 2007, Yogyakarta : 24 November 2007. Hal: 1-7 . Pradana, M. G. (2020). Penggunaan fitur wordcloud dan document term matrix dalam text mining . Jurnal Ilmiah Informatika (JIF) Vol. 08, No. 1: Hal. 38-43. Putri,  R.  K.,  Warsito,  B.,  &  Mustafid,  M.  (2019). Implementasi  Algoritma  Modified Gustafson-Kessel  Untuk  Clustering  Tweets  Pada  Akun  Twitter  Lazada  Indonesia . Jurnal Gaussian Vol. 8, No. 3:Halm 285-295.
Rencher,  A.  C.  (2002). Methods  of  Multivariate  Analysis.  In  Methods  of  Multivariate Analysis . Amerika: John Wiley & Sons, Inc. Robertson, S. (2004). Understanding inverse document frequency: On theoretical arguments for IDF . Journal of Documentation Vol. 60, No. 5: Hal. 503–520. Rofiqi,  A.  Y.  (2017). Clustering  Berita  Olahraga  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Metode K-Medoid Bersyarat . Jurnal Simantec Vol. 6, No. 1: Hal. 25-32. Salton, G., & Buckley, C. (1988). Term-weighting approaches in automatic text retrieval. Information Processing & Management.
Struyf, A., Hubert, M., & Rousseeuw, P. J. (1997). Integrating robust clustering techniques in S-PLUS . Computational Statistics and Data Analysis, Vol 26: No.1: Hal. 17–37. Tessem,  B.,  Bjørnestad,  S.,  Chen,  W.,  &  Nyre,  L.  (2015). Word  cloud  visualisation  of locative information . Journal of Location Based Services Vol. 9, No. 4: Hal.254-272. Vijayarani, S., & Janani, R. (2016). Text Mining: open Source Tokenization Tools – An Analysis . Advanced Computational Intelligence: An International Journal (ACII) Vol. 3, No.1: Hal. 37–47.