Abstrak —Tingginya minat masyarakat untuk berbelanja online membuat  meningkatnya  layanan  ekspedisi  yang  digunakan untuk  mengirimkan  produk  dari  transaksi  secara online maupun offline . Ada banyak perusahaan ekspedisi yang populer di  Indonesia  misalnya  JNE,  J&T,  dan  Pos  Indonesia. Perusahaan ekspedisi gencar  melakukan promosi lewat media sosial, misalnya saja Twitter. Akun Twitter ini dapat digunakan sebagai  media  bagi  pelanggan  untuk  memberikan  pendapat, kritik  maupun  saran,  dan  bagi  pihak  perusahaan  untuk memberikan tanggapan  maupun informasi. Analisis terhadap twitter  yang  dikirim,  ber-guna  bagi  perusahaan  untuk meningkatkan performa layanan. Dokumen twitter berupa teks sehingga diperlukan text mining untuk menganalisisnya. Dalam penelitian ini, text clustering di-gunakan untuk mengelompokkan  pendapat  menjadi  beberapa  kategori. Metode yang digunakan adalah  metode K-Means dan Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). DBSCAN adalah sebuah metode yang membentuk cluster dari data-data  yang  saling  berdekatan/rapat,  sedangkan  data  yang saling  berjauhan  tidak  akan  menjadi  anggota  cluster. Sedangkan K-Means merupakan  teknik  clustering  yang sederhana  dan  cepat  dalam  proses  clustering  obyek    serta mampu  mengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang  cukup besar.  Ber-dasarkan  nilai silhouette  coefficient, metode
DBSCAN lebih baik daripada K-Means dalam mengelompokkan tweet yang  ditujukan  kepada  layanan ekspedisi  JNE,  J&T,  dan  Pos  Indonesia  karena  menghasilkan silhouette coefficient yang lebih tinggi.
Kata  Kunci — Clustering,  Ekspedisi, DBSCAN,  K-Means, Text Mining.

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN  belanja online di  masyarakat Indonesia  ber-kembang  sangat  pesat  dalam  waktu  yang relatif  singkat.  Kegiatan  berbelanja  secara online didorong oleh  per-tumbuhan  industri e-commerce di  Indonesia  yang cukup tinggi. Tingginya  minat masyarakat untuk berbelanja online dan  pengiriman  barang,  tentunya  tidak  lepas  dari dibutuhkannya  terhadap  layanan  pengiriman  atau  ekspedisi yang  digunakan  untuk  mengirimkan  barang/produk  dari transaksi  jual/beli  secara online hingga  berada  di  tangan customer . Hal ini menjadikan peluang bisnis bagi perusahaan ekspedisi.
Ada banyak perusahaan pengiriman barang yang populer di  Indonesia  misalnya  saja  JNE,  J&T,  dan  Pos  Indonesia. Perusahaan ekspedisi gencar melakukan promosi lewat media sosial.  Bukan  hanya  promosi  tetapi  juga  berinteraksi  antara
perusahaan  ekspedisi  dengan  pelanggan.  Perusahaan ekspedisi  dapat  menerima  pendapat  secara  terbuka  yang diberikan oleh pelanggan melalui media sosial.
Setiap  perusahaan,  memiliki  customer  service  yang bertugas untuk memberikan pelayanan kepada pelanggan ter- masuk menerima keluhan/masalah yang sedang dihadapi oleh pelanggan tersebut. Customer service bukan hanya dapat di- akses  melalui  telepon  atau  email  tetapi  juga  dapat  diakses melalui  media  sosial  Twitter.  Perusahaan  ekspedisi  JNE, J&T, dan Pos Indonesia memiliki akun Twitter customer care yaitu @JNECare untuk JNE,  @jntexpressid untuk J&T dan @PosIndonesia  untuk  Pos  Indonesia.  Akun  tersebut digunakan  sebagai  layanan  pelanggan  secara online yang disediakan untuk memberikan pendapat, kritik, saran ataupun keluhan dari pelanggan. Komentar dalam Twitter berbentuk teks,  sehingga  perlu  dilakukan  analisis text  mining . Text mining dapat  memberikan  solusi  dari  permasalahan  seperti pengelompokkan  dan  menganalisa unstructured  text dalam jumlah  besar.  Salah  satu  teknik  analisis  dalam text  mining adalah text clustering .
Pendapat  masyarakat  yang  ditujukan  pada  akun  media sosial customer care layanan ekspedisi dapat dikelompokkan menjadi  beberapa  kategori  atau cluster .  Penentuan  kategori dari tweet yang  ditujukan  kepada  layanan  ekspedisi  JNE, J&T,  dan  Pos  Indonesia  dalam  mengantisipasi  banyaknya tweet,  seperti  membuat  template  tanggapan  untuk  setiap kategori,  dan  mengelompokkan  tweet  yang  masuk berdasarkan  kategori  dari  hasil cluster .  Pada  penelitian  ini, dilakukan  dengan  meng-gunakan  metode K-Means dan Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN).  DBSCAN  adalah  algoritma  pengelompokkan yang didasarkan pada ke-padatan ( density ) data [1]. Metode ini membentuk cluster dari data-data yang saling berdekatan, sedangkan  data  yang  saling  berjauhan  tidak  akan  menjadi anggota  cluster  [2].  Sedangkan K-Means adalah  metode clustering yang memiliki kemampuan untuk mengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar dengan waktu komputasi. K-Means adalah teknik yang cukup sederhana dan cepat dalam proses clustering obyek [3]. Hasil evaluasi kedua metode tersebut menggunakan nilai silhouette coefficient .  Metode  terbaik  dipilih  berdasarkan  nilai silhouette coefficient yang tinggi.  Penelitian  ini diharap-kan dapat membantu pihak layanan ekspedisi untuk me-ngetahui kategori  pendapat  yang  paling  sering  diberikan  oleh masyarakat.

## Text Clustering pada Akun TWITTER Layanan Ekspedisi JNE, J&T, dan Pos Indonesia Menggunakan Metode Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dan K-Means
Devi Putri Isnarwaty dan Irhamah Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi dan Sains Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : irhamah@statistika.its.ac.id 2
P

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Text Mining
Text  mining dapat  didefinisikan sebagai proses  menggali informasi  dimana  pengguna  bisa  berinteraksi  dengan beberapa  sumber  dari  waktu  ke  waktu  menggunakan tools analysis . Text  mining bertujuan  mengekstraksi  informasi yang berguna dari beberapa sumber data melalui identifikasi dan eksplorasi pola yang menarik [4].

## B. Text Preprocessing
Text  Preprocessing merupakan  sebuah  langkah  penting dalam Data Mining untuk membuat data mentah menjadi data yang berkualitas. Data perlu dilakukan preprocessing karena dalam data  mentah terdapat data  yang tidak  lengkap, noise , dan tidak konsisten [5]. Langkah – langkah dalam praproses teks adalah sebagai berikut.
1. Data Cleaning , tahap untuk menghilangkan kata yang tidak diperlukan misalnya karakter HTML, link URL, username (@username), emoticons, dan hashtag (#) [6].
2. Case Folding , tahap untuk menghilangkan angka dan tanda baca,  serta  mengubah  karakter  teks  menjadi  huruf  kecil semua [7].
3. Stemming ,  tahap  untuk  mendapatkan  kata  dasar.  Sistem kerja  tahap stemming ini  adalah  menghilangkan  awalan, akhiran, sisipan, dan confixes (kombinasi dari awalan dan akhiran) [8].
4. Stopwords ,  tahap  untuk  menghilangkan  kosakata  yang bukan termasuk kata unik atau tidak menyampaikan pesan apapun  secara  signifikan  pada  teks.  Kosakata  yang dimaksud  seperti  kata  penghubung  dan  kata  keterangan misalnya “oleh”, “di”, “yang”, “jadi”, dan sebagainya [9].
5. Tokenizing,  tahap  untuk  memutuskan  kata  per  kata  pada kalimat.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  memecah  yang semula  berupa  kalimat  menjadi  potongan-potongan  kata [10].

## C. TF-IDF
Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF- IDF) digunakan untuk mengukur seberapa penting suatu kata dalam  dokumen.  Frekuensi  kemunculan  setiap  kata  dalam dokumen  diberikan  sebagai  skema  pembobotan  kata  yang diasumsikan  bahwa stopwords yang  paling  sering  muncul dalam  teks  di-hapus  terlebih  dahulu.  Kata-kata  yang diberikan bobot ( weight ) dihitung frekuensi kemunculannya dalam sebuah dokumen [11]. Berikut adalah persamaan yang membentuk  TF-IDF  yang  dapat  dilihat  pada  persamaan  (1) dan (2).
i, j i, j j W TF IDF   , (1)
log j j N IDF DF          , (2)
keterangan :
W i,j = bobot dari kata ke j pada tweet ke i DF j = banyaknya tweet yang mengandung kata j TF i,j = jumlah kemunculan kata ke j pada tweet ke i IDF j = inverse document frequency pada kata ke j N = jumlah keseluruhan tweet
D. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)
Density Based Spatial Clustering  Algorithm with Noise (DBSCAN) adalah algoritma pengelompokkan yang didasar- kan pada kepadatan ( density ) data [1]. Algoritma DBSCAN
membutuhkan dua parameter penting, yaitu parameter radius ( Eps )  dan  jumlah  minimum  poin  untuk  membentuk kelompok ( MinPts ). Algoritma dari DBSCAN adalah sebagai berikut [12].
1. Menentukan parameter MinPts dan Eps. 2. Pilih tweet p secara acak 3. Menghitung jumlah tweet yang ditentukan oleh parameter radius  ( Eps ).  Jika  jumlahnya  mencukupi  (lebih  dari  atau sama dengan ɛ ), data akan ditandai sebagai inti ( core point ). 4. Menghitung  jarak  titik core  point dengan point yang  lain menggunakan jarak Euclidean . Berikut adalah rumus jarak Euclidean yang ditujukan pada persamaan (3).
2 1 ( ) m ip ji jp j d x y     , (3)
keterangan : d ip = jarak Euclidean dari tweet ke- i ke pusat cluster ke- k x ji = frekuensi kemunculan kata ke- j pada tweet ke- i y jp = frekuensi kemunculan kata ke- j pada titik pusat ke- p m = banyak kata 5. Buat cluster baru dengan menambahkan tweet p ke dalam cluster . 6. Melakukan  identifikasi  pada  data  yang  ditandai  sebagai core point
7. Lanjutkan proses sampai semua point telah diproses.
8. Jika ada tweet yang tidak masuk ke dalam cluster manapun akan ditandai sebagai noise.
DBSCAN  mencari cluster dengan  memeriksa  parameter radius  ( Eps )  dari  setiap  titik  dalam  dataset.  Jika Eps pada tweet p berisi lebih dari MinPts, sebuah cluster baru dengan p sebagai core point terbentuk [13].
E. K-Means K-Means adalah teknik yang cukup sederhana dan cepat dalam proses clustering obyek ( clustering ) serta mampu me- ngelompokkan  data  dalam  jumlah  cukup  besar.  Berikut adalah algoritma dari metode K-Means [14]. 1. Memilih secara acak k centroid awal dalam data 2. Menentukan jarak setiap kata terhadap pusat cluster 3. Mengelompokkan  setiap  kata  berdasarkan  kedekatannya dengan centroid (jarak  terkecil)  menggunakan Euclidean distance .  Berikut  adalah  rumus  jarak Euclidean yang ditujukan pada persamaan (4).
2 1 ( ) m ik ji jk j d x y     , (4)
keterangan : d ik = jarak Euclidean dari tweet ke- i ke pusat cluster ke- k x ji = frekuensi kemunculan kata ke- j pada tweet ke- i y jk = frekuensi kemunculan kata ke- j pada pusat cluster ke- k m = banyak kata
4. Hitung ulang pusat cluster ( centroid ) baru menggunakan
1 1 m ik ji k j v x n    , (5)
keterangan : v ik = centroid (rata-rata cluster ke- k untuk tweet ke- i ) n k = banyaknya tweet yang menjadi anggota cluster ke- k x ji = frekuensi  kemunculan  kata  ke- j yang  berada  dalam cluster tersebut untuk tweet ke- i
5. Ulangi langkah 2 hingga 4, sampai anggota yang ada pada tiap cluster tidak berubah.
Jika jumlah cluster k belum diketahui, dapat menggunakan Variance  Ratio  Criterion ( VRC )  untuk  menentukan  jumlah cluster  k yang  optimum  [15].  Berikut  adalah  rumus  dari Variance Ratio Criterion yang dapat dilihat pada persamaan (6), (7), dan (8).
  / 1
/ ( ) BGSS K VRC WGSS N K    , (6) 2 1 1, 1 ( ) K K m jk jl k l l k j BGSS y y          , (7)
2 1 1 1 ( ) K I m ji jk k i j WGSS x y       , (8)
keterangan :
K = banyak cluster N = banyak tweet m = banyak kata
I = banyak tweet yang menjadi anggota cluster ke- k x ji =  frekuensi  kemunculan  kata  ke- j yang  berada  dalam cluster tersebut untuk tweet ke- i y jk = frekuensi kemunculan kata ke- j pada pusat cluster ke- k y jl = frekuensi kemunculan kata ke- j pada pusat cluster ke- l
F. Silhouette Coefficient
Silhouette  coefficient merupakan  metode  yang  di- gunakan  untuk  mengevaluasi  hasil clustering dengan memeriksa  se-berapa  baik  kelompok-kelompok  ( cluster ) yang  dihasilkan  [12].  Berikut  adalah  langkah-langkah perhitungan silhouette coefficient .
1. Menghitung  jarak  rata-rata  dari  tweet i dengan  semua tweet yang ada di dalam cluster yang sama
, ( , ) ( ) 1 = i j C i j i dist i j a i C     , (9)
keterangan : C i = banyak tweet dalam cluster C i j = tweet lain dalam cluster C i dist ( i , j ) = jarak Euclidean antara tweet i dengan tweet j
2. Menghitung  jarak  rata-rata  dari tweet i dengan  semua tweet yang berada di cluster berbeda dan didapatkan nilai terkecil.
:1 , 1 1 b( ) min ( , ) l l j C C l k l l i dist i l C                 , (10)
keterangan :
l C = banyak tweet dalam cluster C l l = tweet lain dalam cluster yang berbeda dist ( i , l ) = jarak Euclidean antara tweet i dengan tweet l 3.    Hitung silhouette coefficient
  ( ) ( ) ( ) max ( ), ( ) b i a i s i a i b i   , (11)
Nilai silhouette  coefficient s ( i )  adalah  antara  -1  dan  1. Ketika nilai s ( i )  ada  di  sekitar  1  yang  berarti  memiliki pengelompokkan jauh dari cluster lain [16].
G. Word Cloud
Word cloud adalah visualisasi umum lainnya berdasarkan  frekuensi.  Di word  cloud ,  kata-kata  diwakili dengan  ukuran font yang  bervariasi.  Dalam word  cloud sederhana,  hanya  satu  dimensi  informasi  yang  ditampilkan dengan  ukuran font yang  sesuai  dengan  frekuensi n gram yang  berarti  bahwa  semakin  besar  kata  dalam world  cloud
dapat diubah sebagai informasi baru, misalnya dalam warna dan pengelompokkan [17].

## H. Layanan Ekspedisi
Perusahaan  Jasa  Pengiriman  atau  ekspedisi  merupakan sebuah  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang  layanan  pe- ngiriman, yang dalam hal ini adalah pengiriman barang [18].

## III. METODE PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data yang  diambil  dari  kumpulan tweet yang  ditujukan  kepada customer  care dari  Layanan  Ekspedisi  JNE  (@JNECare), customer care dari Layanan Ekspedisi J&T(@jntexpressid), dan customer  care dari  Layanan  Ekspedisi  Pos  Indonesia (@PosIndonesia) selama 4 Februari 2019 hingga 7 Mei 2019 dengan mengguna-kan Twitter API. Variabel penelitian yang digunakan adalah frekuensi kemunculan kata dasar dari setiap tweet yang  telah  dilakukan preprocessing ,  dinotasikan sebagai variabel A dengan skala rasio.

## B. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Mengambil data tweet dengan menggunakan Twitter API a. Memasukkan keyword yang berhubungan dengan akun Twitter @JNECare, @jntexpressid dan
@PosIndonesia
b. Menyimpan hasil crawling ke database
2. Melakukan text  preprocessing pada  data tweet layanan ekspedisi JNE, J&T, dan Pos Indonesia
3. Mengubah  data tweet ke  dalam  bentuk  frekuensi  ke- munculan kata menggunakan metode TF-IDF.
4. Melakukan clustering data.
a. Melakukan clustering dengan metode DBSCAN.
i. Melakukan clustering sesuai  dengan  algoritma  dari DBSCAN.
ii. Menghitung  nilai silhouette  coefficient setiap kombinasi Eps .
b. Melakukan clustering dengan metode K-Means .
i. Melakukan clustering sesuai  dengan  algoritma  dari K-Means
c. Memilih  hasil clustering terbaik  dengan  melihat  nilai silhoutte coefficient terbesar.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Data
Gambar 1. Perbandingan Jumlah Tweet pada Akun Layanan Ekspedisi.
Dari  hasil crawling menggunakan  Twitter  API, didapatkan 62.188 tweet yang ditujukan kepada akun layanan ekspedisi JNE yang diambil dari tanggal 17 Februari 2019–7 Mei 2019, 25.094 tweet yang ditujukan kepada akun layanan ekspedisi J&T yang diambil dari tanggal 17 Februari 2019–7 Mei  2019,  dan  11.573 tweet yang  ditujukan  kepada  akun layanan ekspedisi Pos Indonesia yang diambil dari tanggal 4 Februari 2019–7 Mei 2019.
62188 25094 11573 0 100000 JNECare jntexpressid PosIndonesia
Berdasarkan  Gambar  1  menunjukkan  bahwa tweet yang paling  banyak diberikan oleh  masyarakat adalah tweet pada akun  layanan  ekspedisi  JNE.  Hal  ini  dapat  dilihat  bahwa layanan  ekspedisi  JNE  lebih  sering  digunakan  oleh masyarakat untuk mengirim barang.
Sebelum  melakukan  analisis clustering perlu  dilakukan text  preprocessing pada  kumpulan tweet yang  dihasilkan. Text  preprocessing dilakukan agar  data  mentah  yang didapatkan  dapat  menjadi  tersruktur  untuk  mempermudah analisis.

## B. Layanan Ekspedisi JNE
Berikut  adalah  struktur  data  berdasarkan  frekuensi kemunculan  kata  yang  didapatkan  setelah  dilakukan text prepocessing pada  akun  layanan  ekspedisi  JNE  yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Struktur Data Layanan Ekspedisi JNE Setelah Dilakukan Preprocessing
Tweet ke- Kata alamat … cek … kirim … nomor 1 0 … 0 … 0 … 0 2 2 … 1 … 1 … 0 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 15.003 1 … 0 … 0 … 2 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 35.123 0 … 0 … 0 … 0
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  frekuensi  kemunculan setiap kata pada setiap tweet yang didapatkan dari proses text pre-processing .  Diketahui  bahwa  jumlah  kata  telah berkurang  dikarenakan  ada  beberapa  kata  yang  tidak memiliki makna dalam kalimat dihapus dan tidak digunakan. Jumlah  dari  kata  yang  dihasilkan  setelah  dilakukan text preprocessing adalah  339  kata  dan  kata-kata  tersebut merupakan  variabel  penelitian  yang  akan  digunakan. Selanjutnya  dilakukan  visualisasi  data  menggunakan word cloud dengan  teknik n- gram,  yaitu  dengan n sebesar  1  atau unigram . Berikut adalah word cloud yang dibentuk berdasar- kan  bobot  TF-IDF  dari  setiap  kata  pada  akun  layanan  JNE yang ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Visualisasi Word Cloud pada Layanan Ekspedisi JNE.
Berdasarkan  diagram  pareto pada  Gambar  3,  diketahui bahwa jika diambil 30% dari total frekuensi kemunculan kata, maka  kata  yang  sering  muncul  adalah  pada tweet yang  di- tujukan pada  layanan ekspedisi JNE adalah  “cek”, “paket”, “kirim”,  dan  “dm”.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  visualisasi word  cloud  unigram pada  Gambar  2.  Kata  yang  lebih diutamakan  untuk  ditindak  lanjuti  adalah  30%  dari  total frekuensi ke-munculan kata. Berikut adalah visualisasi word cloud meng-gunakan bigram yang ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Word Cloud Bigram pada Layanan Ekspedisi JNE.
Gambar  4  adalah  diagram  pareto  yang  menunjukkan bahwa  jika  pasangan  kata  diambil  15%  dari  total  frekuensi kemunculan  kata,  maka  pasangan  kata  yang  sering  muncul adalah pada tweet yang ditujukan pada layanan ekspedisi JNE adalah  “cek_dm”,  “nomor_resi”,  “dm_terima”,  dan “via_dm”.  Pasangan  kata  tersebut  sesuai  dengan  hasil visualisasi word  cloud  bigram pada  Gambar  3.  Kata  yang lebih diutamakan untuk ditindak lanjuti adalah 15% dari total frekuensi  ke-munculan  kata.  Kata  “cek  dm”  merupakan bentuk  permintaan  pelanggan  kepada  pihak  ekspedisi  JNE untuk  membaca  dan  merespon  dm  atau  pesan  yang dikirimkan  pelanggan.  Pasangan  kata  “dm  terima”  adalah bentuk informasi yang disampaikan oleh pihak ekspedisi JNE bahwa  dm  yang  dikirim  oleh  pelanggan  telah  diterima, sedangkan  pasangan  kata  “nomor  resi”  menunjukkan  alat bukti pelacakan barang atau paket yang dikirimkan.
Gambar 5. Diagram Pareto Bigram Layanan Ekspedisi JNE.
1. Clustering menggunakan Metode DBSCAN
Hasil clustering dengan metode DBSCAN dengan meng- gunakan MinPts sebesar 50 dengan berbagai kombinasi Eps memperoleh  nilai silhouette  coefficient untuk  layanan ekspedisi JNE.
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai silhouette  coefficient tertinggi dilakukan menggunakan parameter Eps sebesar 0,6. Nilai silhouette coefficient  yang  dihasilkan  dengan
8.64 15.14 21.44 27.40 31.34 38.6845.51 49.7953.7356.81 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 0 50000 100000 150000 P e rs e nt as e
Frek uens i
Kata Jumlah Kumulatif 3.616.95 9.79 12.5915.03 17.15 18.94 20.66 22.15 23.49 24.71 25.92 26.97 27.99 28.94 0.00 25.00 50.00 75.00 100.00 0 50000 100000 150000 200000 ce k_dm nomo r_ re si dm_ ter ima vi a_dm
ce k_pak et
ti da k_nya ma n cek _t eri ma ce k_ki ri m ki ri m_t er ima nomo r_ tel epo n inf o rma si _nomor
pa ket _t er ima al ama t_leng ka p kot a_t uj ua n nya ma n_c ek
P er sent as e Fre kuens i Kata Jumlah Kumulatif
mengguna-kan parameter Eps sebesar 0,6 dan MinPts sebesar 50  adalah  0,26518.  Jumlah cluster yang  didapatkan  dari clustering menggunakan  metode  DBSCAN  dengan MinPts sebesar  50  dan Eps sebesar  0,6  adalah  sebanyak  18 cluster dengan 15.209 tweet sebagai noise . Oleh karena itu, dengan menggunakan MinPts sebesar  50  didapatkan Eps optimum sebesar 0,6.
Tabel 4.
Nilai Silhouette Coefficient dari Metode DBSCAN Eps Silhouette Coefficient 0,6 0,26518 0,61 0,21345 0,62 0,19498 0,63 0,09340 0,64 0,12935 0,65 0,01673 0,66 0,03505 0,67 0,03288 0,68 0,02545
2. Clustering menggunakan Metode K-Means
Jumlah cluster optimum  adalah cluster memiliki  nilai Variance Ratio Criterion paling tinggi. Index yang digunakan untuk penentuan  jumlah cluster optimum dilakukan dengan K mulai dari 2 hingga 20.
Tabel 5. Nilai VRC pada Layanan Ekspedisi JNE
Cluster Nilai VRC Cluster Nilai VRC 2 3.239,8522 11 1.122,9674 3 2.304,4487 12 1.094,1687 4 1.949,2326 13 1.082,5548 5 1.751,9372 14 1.048,0313 6 1.613,7094 15 986,1774 7 1.459,8178 16 970,2019 8 1.391,1281 17 922,2360 9 1.278,7757 18 915,0433 10 1.182,0085 19 877,9982 20 854,2907
Berdasarkan hasil nilai VRC pada Tabel 5 menunjukkan jumlah cluster ( K ) terbentuk sebanyak 20 dan yang memiliki nilai  VRC  paling  tinggi  yaitu  sebesar 1.094,1687 pada  2 cluster dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,0819.

## C. Layanan Ekspedisi J&T
Berikut  adalah  struktur  data  yang  diperoleh  setelah dilaku-kan text  prepocessing pada  akun  layanan  ekspedisi J&T yang ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Struktur Data Layanan Ekspedisi J&T Setelah Dilakukan Preprocessing
Tweet ke- Kata barang … nama … status … terima 1 0 … 0 … 0 … 0 2 0 … 0 … 1 … 0 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 10.006 0 … 0 … 0 … 0 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 23.775 1 … 0 … 0 … 2
Jumlah dari frekuensi kemunculan setiap kata pada setiap tweet setelah dilakukan preprocessing yang ditampilkan pada Tabel 6 diketahui sebanyak 464 kata. Kata-kata tersebut yang akan dipergunakan sebagai variabel penelitian.
Gambar 7 adalah diagram pareto yang menunjukkan 30% kata  yang  sering  muncul  atau  memiliki  frekuensi  ke- munculan yang paling besar dari total frekuensi kemunculan
semua  kata  adalah  kata  “tidak”,  “paket”,  “terima”,  dan “kirim”.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  visualisasi word  cloud unigram pada Gambar 6. Kata yang perlu diutamakan untuk ditindak  lanjuti  yaitu  30%  kata  yang  muncul  dari  total frekuensi  kemunculan  kata.    Kata  “paket”  menunjukkan barang  atau  produk  dalam  bungkusan  yang  dikirim  oleh perusahaan  ekspedisi.  Kata  “tidak”  merupakan  bentuk  kata penolakan  atau  penyangkalan.  Karena  kata  “paket”  dan “tidak”  tidak  cukup  memberikan  informasi  yang  lebih  dan lengkap,  sehingga  perlu  dilakukan  visualisasi word  cloud menggunakan teknik bigram .
Gambar 6. Visualisasi Word Cloud pada Layanan Ekspedisi J&T.
Gambar 7 Diagram Pareto Unigram Layanan Ekspedisi J&T.
Berikut adalah visualisasi word cloud menggunakan teknik bigram pada akun  layanan ekspedisi  J&T  yang ditampilkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Visualisasi Word Cloud Bigram pada Akun  Layanan Ekspedisi J&T.
10.56 18.22 23.97 28.98 33.… 39.52 43.85 47.51 50.83 53.37 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 0 50000 100000 ti da k pa ket ter ima ki ri m re si nomo r bel um ba rang up st at us nya ma n tung gu fol low cek sedi a P er sent as e Fre kuens i Kata Jumlah Kumulatif 4.467.81 10.65 12.8014.49 15.95 17.3518.70 19.8821.03 22.1523.27 24.3325.31 26.29
0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 0 20000 40000 60000 nomo r_ re si
ti da k_nya ma n fol low _up se d ia_ tu n gg u pa ket _t ida k
cal l_c ent re tung gu_t er i… bel um_ ter ima p aket _ n om or hubung _c al l
ce nt re _t er ima to long_ cek pa ket _be lum re si _t ida k
ki ri m_pa ket P er sent as e Fre kuens i Kata Jumlah Kumulatif
Berdasarkan  diagram  Pareto  pada  Gambar  9  diketahui bahwa  15%  pasangan  kata  dari  total  frekuensi  kemunculan kata  adalah  pasangan  kata  “nomor_resi”,  “tidak_nyaman”, “ follow _up”,  “sedia_tunggu”,  dan  “paket_tidak”.  Pasangan kata  tersebut  sesuai  dengan  hasil  visualisasi word  cloud bigram pada  Gambar  8.  Kata  yang  perlu  diutamakan  untuk ditindak lanjuti adalah 15% pasangan kata dari total frekuensi kemunculan kata.
1 .   Clustering menggunakan Metode DBSCAN Hasil clustering dengan metode DBSCAN dengan meng- gunakan MinPts sebesar 30 dengan berbagai kombinasi Eps memperoleh  nilai silhouette  coefficient untuk  layanan ekspedisi JNE.
Tabel 8. Nilai Silhouette Coefficient dari Metode DBSCAN Eps Silhouette Coefficient 0.1 0,9999464 0.2 0,9997138 0.3 0,9473227 0.4 0,7583361 0.5 0,3388869 0.6 0,1443148 0.7 0,0171568 0.8 0,0008924
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  nilai silhouette  coefficient tertinggi  yang  diperoleh  dari  metode  DBSCAN  pada  akun layanan  ekspedisi  J&T  dilakukan  menggunakan  parameter Eps sebesar  0,1  dilihat  berdasarkan  Tabel  8  adalah  0,9999. Nilai silhouette  coefficient tersebut  dapat  dikatakan  bahwa hasil clustering telah  sangat  baik  karena tweet di  dalam cluster yang ada telah kompak dan tweet dalam suatu cluster telah  jauh  dari cluster yang  lain.  Oleh  karena  itu,  jumlah cluster optimum yang diperoleh dari clustering menggunakan metode DBSCAN dengan MinPts sebesar 30 dan Eps sebesar 0,1 adalah sebanyak 22 cluster dengan 20.384 tweet sebagai noise . 3. Clustering menggunakan Metode K-Means Jumlah cluster optimum  adalah cluster memiliki  nilai Variance Ratio Criterion paling tinggi. Index yang digunakan untuk penentuan  jumlah cluster optimum dilakukan dengan K mulai dari 2 hingga 20.
Tabel 9.
Nilai VRC pada Layanan Ekspedisi J&T Cluster Nilai VRC Cluster Nilai VRC 2 891,3695 12 424,9503 3 812,7370 13 423,6279 4 700,6291 14 410,3131 5 648,5735 15 382,1339 6 571,9525 16 381,3517 7 543,5358 17 364,3592 8 477,6850 18 347,6021 9 490,4468 19 360,1340 10 453,4703 20 345,5969 11 441,6000
Berdasarkan hasil nilai VRC pada Tabel 9 menunjukkan jumlah cluster ( K ) terbentuk sebanyak 20 dan yang memiliki nilai  VRC  paling  tinggi  yaitu  sebesar  891,3695  pada  2 cluster dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,04923.

## D. Layanan Ekspedisi Pos Indonesia
Berikut  adalah  struktur  data  yang  diperoleh  setelah  di- lakukan text  prepocessing pada  akun  layanan ekspedisi Pos Indonesia yang ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10.
Struktur Data Layanan Ekspedisi Pos Indonesia Setelah Dilakukan
Preprocessing
Tweet ke- Kata cek … kirim … paket … twitter 1 1 … 0 … 0 … 0 2 0 … 1 … 0 … 0 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝
Tabel 10.
Struktur Data Layanan Ekspedisi Pos Indonesia Setelah Dilakukan
Preprocessing (Lanjutan) Tweet ke- Kata cek … kirim … paket … twitter 3.000 0 … 3 … 2 … 0 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 6.796 0 … 0 … 0 … 1
Jumlah dari frekuensi kemunculan setiap kata pada setiap tweet setelah dilakukan preprocessing yang ditampilkan pada Tabel  10  diketahui  sebanyak  485  kata.  Kata-kata  tersebut yang akan dipergunakan sebagai variabel penelitian.
Gambar 10. Visualisasi Word Cloud pada Layanan Ekspedisi Pos Indonesia.
Gambar 11. Diagram Pareto Unigram Layanan Ekspedisi Pos Indonesia.
Berdasarkan  diagram  pareto  pada  Gambar  11  diketahui bahwa 30% kata yang sering muncul atau memiliki frekuensi kemunculan  yang  paling  besar  dari  total  frekuensi kemunculan  semua  kata  adalah  kata  “kirim”,  “terima”, “nomor”,  “tidak”,  dan  “paket”.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil visualisasi word cloud unigram layanan Pos Indonesia pada Gambar  10.  Kata  perlu  diutamakan  untuk  ditindak  lanjuti yaitu 30% kata yang muncul dari total frekuensi kemunculan kata. Kata “kirim” merupakan kata yang memiliki frekuensi bobot yang paling besar. Kata “kirim” biasa digunakan untuk menanyakan  lokasi  paket.  Kata  tersebut  tidak  memiliki informasi yang lengkap, sehingga perlu informasi tambahan untuk  dapat  menginterpretasikan  kata  yang  dihasilkan  dari word  cloud .  Hasil  visualisasi word  cloud menggunakan teknik bigram yang ditampilkan pada Gambar 12.
Dari hasil diagram pareto pada Gambar 13 menunjuk-kan bahwa 10% pasangan kata dari total  frekuensi ke-munculan kata adalah pasangan kata “nomor_barcode”,
9.08 13.96 17.32 20.07 22.73 25.21 27.08 28.86 30.53 33.72 36.70 39.60 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 0 10000 20000 30000 40000 ki ri m ter ima nomo r ti da k pa ket ka nt or indones ia bel um dm tung gu ba la s ba rc ode cek tw it ter la ya na n P er sent as e Fre kuens i Kata Jumlah Kumulatif
“kirim_terima”,  “barcode_kirim”,  “nomor_handphone”, “kirim_kantor”, dan “kode_nomor”. Pasangan kata tersebut sesuai  dengan  hasil  visualisasi word  cloud  bigram pada Gambar  12.  Kata  perlu  diutamakan  untuk  ditindak  lanjuti yaitu 10% kata yang muncul dari total frekuensi kemunculan kata.
Gambar 12. Visualisasi Word Cloud Bigram pada Akun Layanan Ekspedisi Pos Indonesia
Gambar 13. Diagram Pareto Bigram Layanan Ekspedisi Pos Indonesia.
1 . Clustering menggunakan Metode DBSCAN
Hasil clustering dengan metode DBSCAN dengan meng- gunakan MinPts sebesar 30 dengan berbagai kombinasi Eps didapatkan  nilai silhouette  coefficient untuk  layanan ekspedisi Pos Indonesia.
Tabel 12. Nilai Silhouette Coefficient dari Metode DBSCAN Eps Silhouette Coefficient 0,1 0,9974903 0.2 0,9715307 0.3 0,9406119 0.4 0,8782036 0.5 0,7608612 0.6 0,3346245 0.7 0,2394187 0.8 0,0807623
Berdasarkan Tabel 12, nilai silhouette coefficient tertinggi yang  diperoleh  dari  metode  DBSCAN  pada  akun  layanan ekspedisi  Pos  Indonesia  dilakukan  menggunakan  parameter Eps sebesar 0,1. Nilai silhouette coefficient yang  dihasilkan dengan menggunakan parameter Eps adalah 0,9974903. Hasil clustering dikatakan cukup baik dikarenakan nilai silhouette coefficient mendekati  1.  Jumlah cluster yang  diperoleh  dari clustering menggunakan  metode  DBSCAN  dengan MinPts sebesar  30  dan Eps sebesar  0,1  adalah  sebanyak  11 cluster dengan 5.815 tweet sebagai noise .
2. Clustering menggunakan Metode K-Means
Jumlah cluster optimum  adalah cluster memiliki  nilai Variance  Ratio  Criterion paling  tinggi. Index yang  diguna-
kan  untuk  penentuan  jumlah cluster optimum  dilakukan dengan K mulai dari 2 hingga 20.
Tabel 13.
Nilai VRC pada Layanan Ekspedisi Pos Indonesia Cluster VRC Cluster VRC 2 195 , 03808 12 117 , 2328 3 162 , 77934 13 116 , 1481 4 151 , 56805 14 111 , 8925 5 142 , 98908 15 108 , 8675 6 146 , 72316 16 110 , 7515 7 128 , 89546 17 104 , 8108 8 140 , 48242 18 103 , 5712 9 133 , 59514 19 102 , 1584 10 134 , 69985 20 94 , 41221 11 119 , 89227
Berdasarkan hasil nilai VRC pada Tabel 13 menunjukkan jumlah cluster ( K ) terbentuk sebanyak 20 dan yang memiliki nilai  VRC  paling  tinggi  yaitu  sebesar  195,03808  pada  2 cluster dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,0107.
E. Perbandingan Metode Clustering DBSCAN dan K- Means
Perbandingan  metode clustering diperlukan  untuk  me- ngetahui  metode yang terbaik  yang dapat  digunakan untuk mengelompokkan tweet pada akun  layanan ekspedisi JNE, J&T, dan Pos Indonesia. Perbandingan metode clustering ini didasarkan  pada  hasil  nilai silhouette  coefficient yang  di- dapatkan dari metode K-Means dan DBSCAN . Tabel 14. Perbandingan Antar Metode DBSCAN dan K-Means
Layanan Ekspedisi Metode Clustering Silhouette Coefficient Jumlah Cluster JNE K-Means 0,0819 2 DBSCAN 0,2652 18 J&T K-Means 0,0492 2 DBSCAN 0,9999 22 Pos Indonesia K-Means 0,0107 2 DBSCAN 0,9975 11
Berdasarkan Tabel 14 dapat dilihat dari nilai silhouette coefficient pada  metode  DSBCAN  di  semua  layanan ekspedisi JNE, J&T, dan Pos Indonesia jauh lebih baik dalam me-ngelompokkan tweet dibandingkan  dengan  metode K- Means . Jumlah kelompok yang terbentuk banyak pada hasil clustering menggunakan metode DBSCAN dapat menguntung-kan pihak layanan ekspedisi JNE, J&T, dan Pos Indonesia  untuk  memberikan  informasi  yang  lebih  variatif agar dapat digunakan sebagai bahan evaluasi atau monitoring selanjutnya.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan, kata yang sering muncul  pada tweet yang  ditujukan  pada  layanan  ekspedisi JNE adalah “cek” dan “dm”. Kata yang sering muncul pada tweet yang  ditujukan  pada  layanan  ekspedisi  J&T  adalah “paket”, sedangkan kata yang sering muncul pada tweet yang ditujukan  pada  layanan  ekspedisi  Pos  Indonesia  adalah “kirim”.  Berdasarkan  nilai silhouette  coefficient tertinggi yang  diperoleh,  didapatkan  hasil  bahwa  metode  DBSCAN merupakan  metode terbaik  dibandingkan dengan metode K- Means untuk mengelompokkan tweet yang ditujukan kepada akun media sosial Twitter layanan ekspedisi JNE, J&T, dan Pos Indonesia. Clustering dengan metode terbaik menghasilkan  18  cluster  untuk  layanan  ekspedisi  JNE,  22 cluster untuk  layanan  ekspedisi  J&T,  dan  11 cluster untuk layanan ekspedisi Pos Indonesia.
3.08 4.575.88 7.12 8.32 9.44 10.4911.50 12.48 13.45 14.39 15.31 16.2117.03 17.84 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 0 5000 10000 15000 nomo r_ ba rc ode ki ri m_t er ima ba rc ode_k iri m nomo r_ ha ndp…
ki ri m_k ant or kode_nomor bea_cuk ai na ma _t er ima ba la s_ki ri m ter ima _a la ma t la ya na n_i ndon… al ama t_ko de
ki ri m_nomo r inf o rma si _nom… is i_ki ri m P er sent as e Fre kuens i Kata Jumlah Kumulatif

## B. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  layanan  ekspedisi JNE, J&T, dan Pos Indonesia yaitu dapat mempertimbangkan hasil clustering dalam memberikan respon yang cepat kepada tweet pelanggan serta dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi dan  monitoring.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya, diharapkan agar lebih teliti pada saat preprocessing dan dapat meng-gunakan feature selection genetic algorithm .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Tan,  D.  Plowman,  and  P.  Hancock,  “Intellectual  Capital  and Financial Returns of Companies,” J. Intellect. Cap. , vol. 8, no. 1, 2007.
[2] S.  Adinugroho  and  Y.  Sari, Implementasi  Data  Mining Menggunakan Weka . Malang: UB Press, 2018.
[3] E.  Irwansyah  and  M.  Faisal, Advanced  Clustering :  Teori  dan Aplikasi . Yogyakarta: Deepublish, 2015.
[4] R. Feldman and J. Sanger, The Text Mining Handbook: Advance Approaches  in  Analyzing  Unstructured  Data .  New  York: Cambridge University Press, 2007.
[5] Alfarisi,  “Data  Preprocessing-Konsep  Pembelajaran  Data Mining.” steemit.com, 2017.
[6] G.  Buntoro,  T.  Adji,  and  A.  Purnamasari,  “Sentiment  Analysis Twitter  dengan  Kombinasi  Lexicon  Based  dan  Double Propagation,”  in Information  Technology  and  Electrical Engineering (CITEE) , 2014, pp. 39–43.
[7] S.  M.  Weiss,  N.  Indurkhya,  T.  Zhang,  and  F.  J.  Damerau, Text
Mining  Predictive  Methods  for  Analyzing  Unstructures Information .  New  York:  Spinger  Science  Business  Media,  Inc, 2005.
[8] D.  Ariadi  and  K.  Fithriasari,  “Klasifikasi  Berita  Indonesia Menggunakan Bayesia Classification dan Support Vector Machine dengan Confix Stripping Stemmer,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 4, no. 2, 2015.
[9] E. Dragut, F. Fang, P. Sistla, and C. Yu, Stop Word and Related
Problems  in  Web  Interface  Integration .  Chicago:  University  of
Illinois, 2009.
[10] L. Bing, Handbook of Natural Language Processing . Boca Raton:
CRC Press, 2010.
[11] T.  Jo, Text  Mining :  Concepts,  Implementation,  and  Big  Data Chalenge . Seoul: Springer Internasional Publishing, 2018.
[12] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining  Concepts  and Techniques . Morgan Kaufman Publisher, 2012.
[13] Q. Ye, W. Gao, and W. Zeng, “Color Image Segmentation Using Density-Based  Clustering,”  in International  Conference  on Multimedia and Expo (ICME) , 2003, p. 346.
[14] S. Thomas and U. Harode, “A Comparative Study on K-Means and Hierarchical  Clustering,” Int.  J.  Electron.  Electr.  Comput.  Syst. , vol. 4, pp. 5–11, 2015.
[15] T.  Calinski  and  J.  Harabasz,  “A  Dendritc  Method  for  Cluster Analysis,” Commun. Stat. , vol. 3, no. 1, pp. 1–27, 1974.
[16] J. Kogan, Introduction to Clustering Large and High-Dimensional Data . New York: Cambrige University Press, 2007.
[17] T. Kwartler, Text Mining in Practice with R . USA: John Wiley &
Sons, 2017.
[18] Rapi,  “Mengenal  Sedikit  Mengenai  Perusahaan  Jasa  Pengiriman Barang,” rapi.co.id , 2017.