## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA ANALISIS SENTIMEN KELUHAN PENGGUNA INDOSAT
1 Try Iryanto Saputra, 2 Rini Arianty
1,2 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
2 rinia @staff.gunadarma.ac.id,

## Abstrak
Penyampaian keluhan konsumen lewat akun media sosial  seperti Twitter dimaksudkan agar  masalah  yang  dihadapi  konsumen  dapat  diselesaikan  dengan  cepat.  Pada  penelitian  ini, akan  dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  konsumen  pengguna  provider  Indosat, menggunakan data tweet sejumlah 300 data acak yang di kumpulkan dari bulan desember 2018 hingga  bulan  april  2019.  Data  yang  dianalisis  adalah  kalimat  berbahasa  Indonesia. Preprocessing pada penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan proses antara lain tokenizing, filtering,  stop  word,  dan  stemming.  Analisis  dilakukan  menggunakan  metode  K-Means Clustering. Penelitian ini berhasil menampilkan kelompok dari anggota masing-masing cluster yang  berbentuk  wordcloud  ke  dalam  3  buah  wordcloud  berbeda,  pada  wordcloud  cluster  0 anggotanya  berbicara  tentang  jaringan  Indosat  yang  parah,  pada  wordcloud  cluster  1 anggotanya  berbicara  tentang  permintaan  perbaikan  jaringan  sinyal  Indosat,  dan  pada wordcloud cluster 2 anggotanya berbicara tentang jaringan sinyal parah Indosat pada daerah Bogor.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  masukan  untuk  provider  dalam  melihat keluhan yang masuk dari para konsumen mereka sehingga pihak provider dapat meningkatkan pelayanannya.
Kata Kunci : Filter, K-Means Clustering, stemming, token, Tweet.

## Abstract
Submitting  a  consumer  complaint  through  this  social  media  such  as  Twitter  account responds  so  that  the  problems  the  consumer  asks  can  be  resolved  quickly.  In  this  study, sentiment analysis will be carried out by Indosat user opinions, using tweet data based on 300 random  data  collected  from  December  2018  to  April  2019.  The  successful  data  is  the Indonesian  dialogue  sentence.  Preprocessing  in  this  study  consists  of  several  processes including tokenizing, filtering, stop word, and stemming. The analysis was performed using the K-Means  Clustering  method.  This  research  succeeded  in  displaying  the  groups  of  each  group consisting of wordcloud into 3 different wordcloud, in wordcloud cluster 0 the members talked about  bad  Indosat  networks,  in  wordcloud  cluster  1  the  members  needed  the  help  of  Indosat communication  networks,  and  in  wordcloud  cluster  2  its  members  talked  about  Indosat's  bad signal network in Bogor area. The results of this study are expected to be input for providers in seeing complaints coming from their customers so that providers can improve their services.
Key Words : Filter, K-Means Clustering, stemming, token, Tweet

## PENDAHULUAN
Banyaknya pengguna media sosial aktif dan  banyaknya  manfaat  yang  diberikan  oleh
media  sosial,  membuat  perusahaan  ikut membuat sebuah sarana yang dapat menampung  masalah  yang  dihadapi  kliennya melalui  sebuah  akun  media  sosial.  Salah
satunya  adalah  perusahaan provider di Indonesia  seperti  XL,  Indosat,  Smartfren  dan lainnya,  membuat  akun  layanan  untuk menampung  masalah  konsumen  mereka. Tujuan  penyampaian  keluhan  konsumen lewat akun media sosial ini dimaksudkan agar masalah  yang  dihadapi  konsumen  dapat diselesaikan dengan cepat. Sayangnya dibalik manfaatnya  tersebut  para  konsumen  tersebut menggunakan kata-kata kasar untuk mengekspresikan  kekecewaan  atas  pelayanan perusahaan  tersebut.  Media  sosial  yang digunakan  perusahaan  untuk  akun  keluhan konsumen  salah  satunya  adalah  twitter. Postingan tweet yang dikirim untuk perusahaan  tidak  hanya  sebuah tweet yang berisi  masalah,  ada  juga  sebuah  bentuk tweet yang mendukung dan mengapresiasi hasil dari pelayanan  perusahaan  tersebut.  Dari  masalah tersebut  peneliti  tertarik  membuat  penelitian Tentang  analisis  sentimen  data tweet opini konsumen terhadap layanan provider Indosat. Analisis sentimen atau opinion mining adalah studi  komputasional  dari  opini-opini  orang, sentimen  [1]  dan  emosi  melalui  entitas  dan atribut  yang  dimiliki  yang  diekspresikan dalam  bentuk  teks  [2].  Tugas  dasar  dalam analisis  sentimen  adalah  mengelompokkan teks  yang  ada  dalam  sebuah  kalimat  atau dokumen [3] kemudian menentukan pendapat yang  dikemukakan  dalam  kalimat  atau dokumen  tersebut  apakah  bersifat  positif, negatif  atau  netral  [4].  Analisis  sentimen adalah proses yang digunakan untuk menentukan  opini,  emosi  dan  sikap  yang
dicerminkan  melalui  teks,  dan  biasanya diklasifikasikan  menjadi  opini  positif  dan negatif[5].
Beberapa  penelitian  dilakukan  terkait sentimen  analisis  khususnya  terhadap  data sosial  media.  Penelitian  dilakukan  [6] menggunakan  metode  K-Means Clustering . Percobaan  dilakukan  pada  1000  data  yang dikelompokan  menjadi  lima cluster yaitu cinta, marah, sedih,senang dan takut
.Implementasi metode K-Means pada penelitian  tersebut  menghasilkan  akurasi sebesar 76,3%. Selanjutnya penelitian dilakukan [7] menggunakan metode K-Means untuk  optimasi  klasifikasi  tema  tugas  akhir mahasiswa  menggunaan Support  Vector Machine (SVM).  Hasil  yang  diperoleh memiliki tingkat akurasi yang lebih baik yaitu 86,21%.  Penelitian  yang  dilakukan  [8] menggunakan  dataset  positif  dan    dataset negatif,  untuk  analisis  sentimen review film menggunakan algoritma K-Means. Dari setiap uji  coba  menggunakan  data  dengan  jumlah berbeda menunjukan bahwa akurasi mencapai 57.83% didapatkan menggunakan 300 dataset positif dan 300 dataset negatif, sedangkan 700 dataset positif dan 700 dataset negatif menun- jukan akurasi mencapai 56.71%, jika menggunakan  1000  dataset  positif  dan  1000 dataset  negatif  akurasinya  mencapai  50,40%. Penelitian  [9]  melakukan  penelitian  analisis sentimen  kurikulum  2013  pada  twitter menggunakan Ensemble  Feature dan  metode K-Nearest Neighbor. Penelitian ini digunakan untuk  mengetahui  opini  yang  berkembang
mengenai  kurikulum  2013  yang  dibagi kedalam  opini  positif  atau  opini  negatif. Berdasarkan hasil pengujian  dengan  mengga- bungkan  kedua  fitur  tersebut  mendapatkan hasil  akhir  akurasi  mencapai  96%.  Penelitian analisis  sentimen  [10]  data  komentar  sosial media  facebook  dengan  K-Nearest  Neighbor dengan  studi  kasus  pada  akun  jasa  ekspedisi barang  J&T.  dalam  tahapan  penelitiannya dilalui melalui beberapa tahap yaitu preprocessing yang  terdiri  dari case  folding, tokenizing,  stopword  removal ,  dan stemming.
Hasil  yang  didapatkan  dari  implementasi metode KNN  dengan akurasi tertinggi adalah 79,21% sedangkan akurasi terendahnya adalah 70,3%.

## METODE PENELITIAN
Analisis sentimen terhadap data keluhan pengguna Indosat lewat  media sosial twitter  terdiri  atas  tahapan  preprocessing kalimat  berupa  case  folding,  tokenization,
filterisasi,  stopword,  stemming  dan  labelisasi menggunakan  TF-IDF  yang  kemudian  akan dilakukan  clustering  menggunakan  K-means clustering untuk mendapatkan wordcloud .

## Data Tweet
Pengumpulan  data  dilakukan  secara manual  dengan  mengumpulkan  komentar pada  website  twitter  dengan  alamat  https:// twitter.com/IndosatCare. Data komentar yang dikumpulkan  dari  @IndosatCare  diambil  dari bulan  desember  2018  hingga  bulan  April 2019.  Komentar  yang  diambil  sebagai  data berdasarkan  komentar  opini  dari  konsumen @IndosatCare  terhadap  layanan  yang  dibe- rikan  oleh  @IndosatCare  terhadap  konsumen dengan  jumlah  data  yang  dikumpulkan  ialah 300 data komentar yang terdiri dari komentar positif  dan  negatif  seperti  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Data  kemudian  simpan  data dengan  ekstensi  CSV( Comma  Separated Values File).

## Preprocessing
Preprocessing pada  penelitian  ini terdiri atas tahapan sebagai berikut  : 1. Case  Folding .  Data  komentar  akan  di proses  untuk  merubah  semua  bentuk huruf besar yang ada pada data komentar dirubah menjadi huruf kecil.
2. Tokenizing .  Data  komentar  yang  telah masuk  ke  proses tokenizing ,  akan berubah  menjadi  potongan  kata  yang masing-masing  katanya  memiliki  nilai yang berbeda.
3. Filtering dan Stopword .  Pada  tahap filterin g  merupakan  tahapan  ketiga  dari proses preprocessing, pada  tahap  ini dilakukan  penghapusan  tanda  baca  dan hashtag  yang  tidak  memiliki  arti.  Pada proses  ini  kata-kata  yang  memiliki  nilai kecil  pada  data  komentar  akan  dihi- langkan  dan  akan  disesuaikan  dengan daftar stopword .
4. Stemming . Pada  tahap stemming meru- pakan  lanjutan  dari  tahap filtering dan Stopword ,  data  komentar  yang  telah masuk tahap filtering dan Stopword yang berupa  penggalan  kata  dasar  dari  suatu komentar  akan  dirubah  menjadi  bentuk kata  baku  bahasa  Indonesia  yang  baik dan benar.
Pembobotan Term Weighting TF-IDF Setelah melakukan proses pre- processing ,  selanjutnya  masuk  ke  proses pembobotan kata. Pembobotan kata dilakukan untuk  memberikan  sebuah  nilai  terhadap suatu  kata  berdasarkan  tingkat  kepentingan kata  pada  kumpulan  dokumen  yang  telah dimasukan  ke  dalam  sistem.    Sebagai  contoh digunakan  lima  kalimat  komentar  sebagai salah  satu  contoh  perhitungan,  dengan  uraian satu  kalimat  digunakan  sebagai  data  uji  dan empat kalimat digunakan sebagai data latih.
Tahap pembobotan kata terdapat empat langkah  yang  harus  dilakukan,  diantaranya sebagai berikut:
1. Menghitung  jumlah term  frequency ( tf ) tiap  kata.  Setelah  melakukan  tahap pre- processing ,  langkah  selanjutnya  ialah menghitung  jumlah term  frequency (tf), penghitungan  dilakukan  dengan  memecah kalimat  menjadi kata perkata seperti  dapat dilihat pada Gambar 2.
2. Menghitung  jumlah document  frequency ( df ) tiap kata.
3. Menghitung inverse  document  frequency
( idf ) menggunakan persamaan 1.
𝑖𝑑𝑓 = 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝑑𝑓
(1)
Gambar 2.  Contoh Perhitungan Term Frequency pada Kalimat
Contoh:
Pada  kata  “jam”  hanya  terdapat  didalam satu  dokumen  saja,  maka  perhitungannya adalah sebagai berikut :
𝑖𝑑𝑓 = log 5 1 = log 5 = 0. 6989700043
Pada  kata  “gue”  ditemukan  pada  dua dokumen  yang  sama,  maka  perhitungan- nya adalah sebagai berikut :
𝑖𝑑𝑓 = log 5 2 = log 2.5 = 0. 3979400087
Kata “min” ditemukan pada tiga dokumen yang berbeda, maka perhitungannya adalah sebagai berikut:
𝑖𝑑𝑓 = log 5 3 = log 1.66666667 = 0. 2218487505
4. Menghitung  bobot  atau weight ( w )  dari hasil  perkalian term  frequency ( tf )  dengan inverse document frequency ( idf ). Langkah pertama  dilakukan  dengan  mengkalikan nilai  tf  dengan  idf,  hasil  dari  perkalian seluruh  kata  dijumlahkan  untuk  menda- patkan  bobot  atau weight (w)  dari  setiap kalimat dapat dilihat pada Persamaan 2.
𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 = 𝑡𝑓(𝑡, 𝑑) ∗ 𝑖𝑑𝑓 (2)
Persamaan  3  digunakan  untuk  menda- patkan nilai bobot atau weight dari keselu- ruhan kalimat menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑤 = (𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 1 +  𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 2 + ⋯ +  𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 𝑛 ) (3)
Contoh  hasil perhitungan tf-idf  kalimat negatif pada  masing-masing  kata dan nilai bobot  dalam  setiap  kalimat  disajikan  pada Tabel 1.
Analisis Metode K-Means Clustering Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menganalis  menggunakan  metode  K-Means yaitu:
1. Menentukan  jumlah k cluster. Jumlah cluster yang digunakan ialah 2 cluster .
2. Menentukan centroid awal (𝐶 𝑖 ) .  Setelah melakukan pre-processing dan  pembo- botan (w), maka setiap bobot kalimat akan digunakan  untuk  perhitungan  K-Means clustering .  Berikut  data  yang  didapat  dari perhitungan bobot (w):
1) Kalimat 1 (𝑘 0 ) = 9.08661006 2) Kalimat 2 (𝑘 1 ) = 2.79588002 3) Kalimat 3 (𝑘 2 ) = 8.38764005 4) Kalimat 4 (𝑘 3 ) = 3.49485002 5) Kalimat 5 (𝑘 4 ) = 2.09691001 Tabel 1. Contoh Perhitungan Bobot Kalimat No Kata Tf Idf Tf-idf 1 signal 1 0.6989700043  0.6989700043 2 lot 1 0.6989700043  0.6989700043 3 Bgt 1 0.6989700043  0.6989700043 4 Min 1 0.6989700043  0.6989700043 Bobot atau Weight (w) 2.79588002
Berdasarkan  data  hasil  pembobotan kalimat  di  atas,  diambil  nilai  terkecil (kalimat  5 (𝑘 4 ) =  2.09691001)  dan  nilai terbesar  (kalimat  1 (𝑘 0 ) =  9.08661006)
untuk menentukan centroid .
3. Mengelompokkan  setiap  titik  data  ke cluster terdekat untuk menemukan
centorid baru (𝐶 𝑖 ) .  Setelah  menentukan titik  pusat  atau centroid ,  selanjutnya adalah  mengelompokan  data  ke  dalam masing-masing cluster .  Setiap cluster
akan men-dapatkan anggota yang ditentukan  dari  nilai  bobot  (w)  kalimat, hasil penentuan akan menentukan anggota  tersebut  masuk  ke  dalam cluster C1  atau cluster C2.  Masing-masing cluster akan  memiliki  anggota  seperti berikut ini :
1) C1 = 𝑘 1 , 𝑘 3 , 𝑘 4
2) C2 = 𝑘 0 , 𝑘 2
4. Menghitung  jarak  masing-masing  anggota cluster ,  untuk  mendapatkan centroid baru dengan menggunakan persamaan 4.
𝐶 (𝑖) = (𝑥 1 + 𝑥 2 +⋯+ 𝑥 𝑛 ) ∑𝑥 (4)
Keterangan
𝐶 (𝑖) = centroid baru
𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 𝑛 =  merupakan  nilai  pada  masing- masing anggota cluster
∑𝑥 = jumlah anggota cluster
Mengulangi  kembali  langkah  3  dan  4 sampai  pusat cluster dan  anggota cluster tidak berubah atau tetap sama.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil perhitungan jarak  masing-masing anggota cluster ,  untuk  mendapatkan centroid baru  dengan  menggunakan  persamaan  4 didapatkan nilai cluster C1 sebesar
2.79588002 dan cluster C2 sebesar
8.73712505.
Gambar    3  merupakan  hasil  Tabel content yang  mengambil  data  dari  tahap stemming untuk  diproses  kedalam  perhi- tungan  K-Means Clustering untuk  menen- tukan kumpulan kalimat dari data yang diolah masuk  ke cluster mana  dengan  menampilkan kumpulan  data testing dengan  menampilkan masing-masing  kalimat  tersebut  memasuki cluster yang  sesuai  dengan  hasil  dari algoritma K-Means Clustering .
Implementasi  Gambar  3  kemudian dibuat sebuah wordcloud untuk  menampilkan sebaran  kata  dari  data  komentar  sesuai masing-masing clusternya dengan  menam- pilkan wordcloud dengan  judul cluster  0, cluster  1  dan  cluster  2 seperti  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Implementasi K-Means Clustering
Gambar 4. Implementasi Tampilan Cluster K-Means

## KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi metode K-Means
Clustering menggunakan data komentar tweet @Indosatcare  telah  berhasil  dibuat  dan menghasilkan  3  buah cluster dengan  anggota berbeda  ditiap clusternya. Penelitian  ini berhasil menampilkan kelompok dari anggota masing-masing cluster yang  berbentuk word- cloud ke  dalam  3  buah wordcloud berbeda, pada wordcloud  cluster 0  anggotanya  berbi- cara  tentang  jaringan  Indosat  yang  parah, pada wordcloud  cluster 1  anggotanya  berbi- cara  tentang  permintaan  perbaikan  jaringan
sinyal  Indosat,  dan  pada wordcloud  cluster 2 anggotanya  berbicara  tentang  jaringan  sinyal parah Indosat pada daerah Bogor.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat menjadi  masukan  untuk provider dalam melihat  keluhan  yang  masuk  dari  para konsumen  mereka  sehingga  pihak provider dapat meningkatkan pelayanannya.
Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan untuk menambahkan metode klasifikasi  lainnya  kedalam  metode  K-Means Clustering , dengan menggabungkan 2 metode yang  berbeda  untuk  mendapatkan  hasil  yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Pang  dan  L.  Lee,  “Opinion  Mining and  Sentiment  Analysis”, Foundations and Trends in Information Retrieval , vol.
2, no. 1-2, hal. 1–135, 2008.
[2] A.  Chaudhuri  dan  J.  Chant,  “Protein- interaction mapping in search of effective  drug  target”, BioEssays 27(9):
958—969, 2005
[3] B.  Liu, Sentiment  Analysis  and  Opinion Mining .  Morgan  &  Claypool  Publisher, 2012
[4] C.  D.  Manning,  P.  Raghavan,  dan  H.
Schutze, An  introduction  to  information retrieval . Cambridge: Cambridge
University Press, 2008.
[5] Y.  Y.  Luhulima,  “Sentimen  Analysis
Pada Review Barang Berbahasa
Indonesia  dengan  Metode  K-Nearest Neighbor”,  Skripsi  Sarjana,  Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia, 2013.
[6] B.  Nugroho, Membuat  Website  Sendiri Dengan PHP & MySql. Jakarta: MediaKita , 2009.
[7] O.  Somantri,  S.  Wiyono  dan  Dairoh, “Metode K-Means untuk optimasi
klasifikasi  tema  tugas  akhir  mahasiswa menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)”, Scientific Journal of
Informatics , vol. 3, no. 1, 2016.
[8] S.  Budi,  “ Text  mining untuk  analisis sentimen  review  film  menggunakan algoritma K-Means ”,  TehcnoCOM,  vol.
16, no. 1,  2017
[9] N.  D.  Mentari,  M.  A.  Fauzi,  dan  L.
Muflikhah,  L,  “Analisis  sentimen kurikulum  2013  pada  sosial  media Twitter  menggunakan  metode K-Nearest
Neighbor dan Feature  Selection  Query Expansion Ranking ”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan
Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) ,  vol.  2,  no.  8, hal. 2739–2743, 2018.
[10] A.  Salam,  J.  Zeniarja,  dan  R.  S.  U.
Khasanah,  “Analisis  sentimen  data komentar sosial  media Facebook  dengan K-Nearest  Neighbor (Studi  kasus  pada akun jasa barang J&T Ekspress Indonesia”,  dalam  Prosiding  SINTAK, 2018, hal.480–486.