## IMPLEMENTASI TEXT MINING UNTUK ADVERTISING DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA DATA TWEET S GOJEK INDONESIA

## Azizah Nurfauziah Yusril, Inggrit Larasati, Qurrotul Aini
Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jl. Ir H. Juanda No.95, Cempaka Putih, Kecamatan Ciputat, Kota Tangerang Selatan, Banten Email: azizah.ny17@mhs.uinjkt.ac.id , inggrit.larasati17@mhs.uinjkt.ac.id , qurrotul.aini@uinjkt.ac.id
(Diterima: 10 Juli 2020, direvisi: 15 Agustus 2020, disetujui: 31 Agustus 2020 )

## ABSTRACT
In  determining advertising,  businesses  use  social  media to find  out the  responses  of  their followers. Gojek Indonesia is one of the company in Indonesia who uses Twitter social media as a means to do advertising.  The  purpose  of  this  research  is  to  find  out  the  type  of  tweet  content  that  is  mostly retweeted  and  favorite  by  Gojek  Indonesian  followers  so  that  it  can  be  used  to  do  advertising  to Twitter  users.  The  collection  of  tweet  data  from  Twitter  is  done  by  integrating  Twitter  API  and  R programming language using R Studio tools. The data analysis method uses text mining and for the clustering  process  uses  K-means.  The  results  of  this  study  obtained  a  number  of  2  cluster  tweets. Based on the calculation of the average number of retweets in each cluster, it was found that the type of  content  with  the  most  retweets  was  related  to  the  quiz  program  and  the  introduction  of  Gojek Indonesia’s products. Gojek Indonesia business people can use the retweet and favorite features as a means of advertising Twitter users .
Keywords: advertising, gojek indonesia, text mining, k-means clustering, twitter

## ABSTRAK
Dalam penentuan advertising , pelaku bisnis menggunakan media sosial untuk mengetahui respon dari para followers- nya.  Gojek  Indonesia  merupakan  salah  satu  pelaku  bisnis  di  Indonesia  yang menggunakan  media  sosial  Twitter  sebagai  sarana  untuk  melakukan advertising .  Tujuan  dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui jenis konten tweets yang banyak dilakukan retweet dan favorite oleh followers Gojek  Indonesia  sehingga  dapat  digunakan  untuk  melakukan advertising kepada pengguna Twitter. Pengumpulan data tweets dari Twitter dilakukan dengan mengintegrasikan Twitter API dan bahasa pemograman R menggunakan tools R Studio. Metode analisis data menggunakan text mining dan untuk klasterisasi menggunakan K-means . Hasil dari penelitian ini didapatkan sejumlah 2 klaster tweets . Berdasarkan perhitungan jumlah rata-rata retweet pada tiap klaster, didapatkan bahwa jenis  konten  dengan retweet terbanyak  yaitu  terkait  program  kuis  dan  perkenalan  produk  Gojek Indonesia.  Pelaku  bisnis  Gojek  Indonesia  dapat  menggunakan  fitur retweet dan favorite sebagai sarana untuk melakukan a dvertising kepada pengguna Twitter.
Kata Kunci: advertising, gojek indonesia , text mining, k-means clustering, twitter

## 1 PENDAHULUAN
Sebagian  besar  pelaku  bisnis  menggunakan  media  sosial  sebagai  sarana  untuk  melakukan advertising .  Pada  gambar  1  yang  diperoleh  dari  Statista,  pengguna  Twitter  di  Indonesia  menempati urutan  ke-8  di  dunia  dengan  jumlah  kurang  lebih  10  juta  pengguna.  Twitter  bisa  digunakan  untuk mendukung  sosial  media networking untuk  subjek  pemasaran,  iklan,  jurnalistik  atau  komunikasi subjek [1]. Sosial media analitik bisa memberikan informasi berharga bagi para pemimpin perusahaan untuk  membuat  keputusan  strategis  dan  mengatasi  masalah-masalah  bisnis  [2].  Gojek  Indonesia merupakan  salah  satu  pelaku  bisnis  di  Indonesia  yang  bergerak  di  bidang  jasa  transportasi  yang menggunakan media sosial Twitter sebagai sarana untuk melakukan advertising.
Gambar 1. Grafik Pengguna Aktif Twitter Per April 2020 [3]
Terhitung  pada  tanggal  9  April  2020,  Gojek  Indonesia  memiliki  jumlah followers Twitter sebanyak  946  ribu followers ,  dan  jumlah tweets sebanyak  482  ribu. Advertising di  Twitter  bisa dilakukan  dengan  melakukan tweet promosi, akun  promosi  dan  tren  promosi. Tweet promosi  adalah tweet biasa  yang  diiklankan  oleh  pengiklan  dengan  membayar  penempatannya  di  Twitter.  Twitter menentukan tweet promosi mana yang relevan bagi pengguna berdasarkan tweet pengguna, siapa saja yang di -follow , apa yang di- retweet , apa yang dicari, apa yang dilihat dan interaksi dengan tweet atau akun di Twitter.
Dengan fitur retweet , Gojek Indonesia bisa menerapkan viral marketing , strategi marketing yang dilakukan dengan menyebarkan infomasi produk atau layanan melalui strategi “ word of mouth ” atau komunikasi dari mulut ke mulut dengan memanfaatkan kecepatan penyebaran informasi. Dilihat dari aspek cost ,  strategi  ini  lebih  baik  karena  tidak  membutuhkan  biaya  dibanding  menggunakan tweet promosi  yang  disediakan  Twitter.  Strategi  ini  dikatakan  berhasil  ketika  pengguna terdorong  untuk membagikan kembali informasi tersebut, misalnya dengan me- retweet kembali tweet yang dibuat oleh akun Gojek Indonesia.
Oleh karena itu penting mengetahui jenis konten tweet apa yang banyak dilakukan retweet oleh followers Gojek Indonesia. Untuk  mengetahui konten iklan apa yang paling diminati oleh pengguna Twitter  bisa  dilakukan  dengan  cara text  mining terhadap  data tweets dengan  menerapkan  teknik clustering . Salah satu metode yang digunakan dalam clustering adalah metode k-means . Pengumpulan data tweets dari  Twitter  dapat  dilakukan  dengan  mengintegrasikan  Twitter  API  dan  bahasa pemograman R dengan tools R Studio.
Text mining merupakan analisis teks dimana sumber data biasanya didapatkan dari dokumen, dan tujuannya adalah mencari kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat dilakukan analisa  keterhubungan,  keterkaitan  dan  kelas  antar  dokumen  [9]. Text  mining dapat  didefinisikan secara  luas  sebagai  suatu  proses  menggali  informasi  yang  berasal  dari  sekumpulan  dokumen  dari waktu  ke  waktu  menggunakan  serangkaian  alat  analisis  untuk  mengidentifikasi  dan  mengeksplorasi pola data yang ada. Pada dasarnya text mining memiliki konsep pengolahan yang hampir sama dengan data mining , perbedaannya yaitu terdapat pada sumber data yang digunakan. Sumber data text mining berupa teks tidak terstruktur, sedangkan data mining menggunakan data terstruktur [10]. Text mining melingkupi sebuah proses ekstraksi informasi yang terpola yang berasal dari sejumlah besar sumber data teks, seperti dokumen Word, PDF, kutipan teks, atau bahkan SMS [11].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  jenis  konten tweet yang  banyak  dilakukan retweet dan favorite oleh followers Gojek  Indonesia  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  sarana advertising kepada  pengguna  Twitter.  Pengumpulan  data tweets dari  Twitter  dilakukan  dengan mengintegrasikan Twitter API dan bahasa pemograman R dengan tools R Studio, metode analisis text mining dengan menggunakan k-means .

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Pada  artikel  sejenis  [4]  dilakukan  penerapan text  mining untuk  melakukan clustering dengan metode k-means pada data tweets Shopee Indonesia untuk mengetahui jenis konten tweet yang banyak dilakukan retweet oleh followers Shopee  Indonesia.  Hasil  yang  didapat  adalah  jenis  konten  pada klaster  yang  memiliki  jumlah retweet yang  tinggi  diantaranya  tentang  kuis  berhadiah  (klaster  4,
klaster  20,  dan  klaster  28),  ulang  tahun  Shopee  Indonesia  (klaster  11),  dan  hobi,  kuis,  dan lifestyle (klaster  7),  sehingga  Shopee  Indonesia  menggunakan  jenis  konten tweet tersebut  untuk  melakukan advertising . Pada artikel yang masih membahas e-commerce [5] aplikasi text mining ke klaster tweet dari  akun  Twitter  @LazadaID  dengan  menggunakan  algoritma  pengelompokan modified  gustafson- kessel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal yang dibentuk berdasarkan indeks validasi  partisi  dan  klasifikasi  entropi  klasifikasi  adalah  tiga  klaster  yang  berisi  penawaran  barang elektronik,  diskon,  dan  potongan  harga. Tweet dengan retweet dan favorite terbanyak  adalah tweet kuis hadiah. PT Lazada Indonesia dapat menggunakan tweet semacam ini untuk melakukan iklan di Twitter  karena  kuis  hadiah  disukai  oleh  pengikut  akun  Twitter  @LazadaID.  Pada  artikel  sejenis dengan objek e-commerce Lazada [6], pengumpulan data tweets dari Twitter dapat dilakukan dengan mengintegrasikan Twitter API dan RapidMiner. Metode analisis data menggunakan algoritma classic naive bayes . Hasil analisis menunjukkan hasil yang signifikan pada analisis sentimen dengan tingkat akurasi  dari  98,29%.  Selanjutnya  pada  [7]  digunakan  dataset  dari  10  pantai  yang  ada  di  Indonesia sebanyak  500 tweets .  Hasil  akurasi  dari  klasifikasi  menggunakan  algoritma support  vector  machine sebesar  74,39%.  Selanjutnya  data  opini  dari  kuesioner  ditambahkan  untuk  mengelompokkan  pantai berdasarkan ketersediaan sumber daya, fasilitas, akses, kesiapan masyarakat, potensi pasar dan posisi pariwisata. Proses pengelompokan data ini menggunakan metode k-means .  Kemudian artikel [8] text clustering digunakan  untuk  mengelompokkan  pendapat  menjadi  beberapa  kategori.  Metode  yang digunakan  adalah  metode k-means dan Density  Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise (DBSCAN).  Berdasarkan 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.
Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  disebutkan  diatas, k-means terbukti  memiliki keuntungan  yang  lebih  dibandingkan  metode clustering yang  lain  karena  tidak  memerlukan  iterasi yang  banyak  dalam  proses clustering .  Sehingga  pada  penelitian  kami, k-means sangat  cocok digunakan  untuk  mengetahui  jenis  konten tweet yang  banyak  dilakukan retweet dan favorite oleh followers Gojek Indonesia untuk dapat digunakan sebagai sarana advertising .

## 3 METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif. Data yang digunakan yaitu data primer dan  data  sekunder.  Data  primer  yang  digunakan  adalah  dataset tweet dari  Twitter.  Sedangkan,  data sekunder yang digunakan berupa buku, jurnal dan prosiding.
Tahap pertama di dalam penelitian ini adalah authentication untuk proses integrasi antara Twitter API dengan R. Oleh karena itu, peneliti harus mendapatkan API keys dan tokens dari Twitter terlebih dahulu  dengan  melakukan  beberapa  pengaturan  di  dalam platform  developer Twitter  yaitu https://developer.Twitter.com/en/apps .  Pengaturan  pertama  yaitu  membuat  aplikasi  baru  dengan mengisi  data-data  pendukung.  Setelah  itu,  membuat token yang  diperoleh  dari  akun  Twitter  dan menyalin  kode consumer  key  ( API key),  consumer  secret,  access  token dan access  token  secret ke dalam  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Tahap  kedua,  melakukan data  acquisition atau  pengambilan  data dari Twitter. Selanjutnya melakukan proses text mining. Tahapan di dalam text mining menurut [10] adalah:
1. Data Prepocessing
Tahapan  ini  dimana  aplikasi  melakukan  seleksi  data  teks  yang  akan  diproses.  Proses  yang dilakukan  adalah: case  folding , tokenizing,  stemming dan tagging.  Case  folding adalah  proses merubah  semua  huruf  pada  sebuah  kalimat  menjadi  huruf  kecil  dan  menghilangkan  karakter  selain huruf seperti angka, tanda baca dan Uniform Resources Locator (URL). Tokenizing adalah memotong sebuah  kalimat  berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya. Sedangkan Stemming adalah  merubah berbagai  kata  berimbuhan  menjadi  kata dasarnya. Dan Tagging ,  yaitu  merubah berbagai  kata  dalam bentuk lampau menjadi kata awalnya untuk teks dengan Bahasa Inggris.
2. Feature Selection
Proses yang dilakukan di tahap ini adalah stopword removal yaitu menghilangkan kata-kata yang dianggap tidak penting dari sebuah kalimat.

## 3. Text Representation
Tahapan  ini  merepresentasikan  sebuah  kalimat  sebagai  objek  dan  kata-kata  yang  menyusunnya sebagai  fitur.  Dalam  tahap  ini  menggunakan  pendekatan bag  of  words atau  model  ruang  vektor dimana  sebuah  model  mempelajari  sebuah  kosakata  dari  seluruh  dokumen,  lalu  memodelkan  tiap dokumen dengan menghitung jumlah kemunculan setiap kata.
4. Clustering
Disini  peneliti  menggunakan  teknik clustering dengan  menggunakan  metode k-means . K-means adalah  salah  satu  teknik unsupervised  clustering.  Clustering dengan  metode k-means mengelompokkan n titik data di dalam k cluster dengan meminimasi jarak antara titik data dari pusat k cluster secara berulang [12] . Tahapan yang dilakukan adalah [13] : Pertama, memilih jumlah k cluster secara  acak.  Kedua,  menghitung  jarak  antara  titik  data  dengan centroid (pusat cluster ),  jarak  bisa dihitung menggunakan jarak Euclidean [14] atau pengukuran kosi [15]. Ketiga, titik data ditempatkan pada cluster yang  memiliki centroid dengan  jarak  minimum.  Keempat,  setelah  semua  titik  data ditempatkan  pada cluster , centroid dihitung  ulang.  Terakhir,  ulangi  tahapan  kedua  sampai  keempat hingga tidak menghasilkan k centroid yang baru. Flowchart metode penelitian yang digunakan oleh peneliti ditampilkan pada gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Metode Penelitian

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma proses text mining dirancang untuk melakukan clustering data tweets Gojek Indonesia. Berikut adalah tahapan proses text mining yang telah dirancang: A. Authentication
Pada  saat  bergabung  dengan  Twitter  API,  akan  mendapatkan  sebuah  kode  berupa consumer  key, consumer secret, dan access token, access token secret yang hanya bisa di generated satu kali. Kode yang peneliti dapat dari Twitter API ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Kode Yang Didapat Dari Twitter API Consumer Key vNS8jrAaZFQ2bxl03y3ODJclo Consumer Secret WlZoXlo0s4LwZ60uhA3QEmKG1bnislIOS9uuZHUg6j70QpPfgs Acess Token 1262217708998815744-U0agi1BQ7yKh0FkJttcZBJsoeovCgo Acces Token Secret C4h9Ho6kgDbZJFpjaGrLfWnL22YFLK2zvASsyRviPIdWD
Kode  di  atas  digunakan  untuk  proses  integrasi  antara  Twitter  API  dengan  R,  dimana  proses integrasi dilakukan dengan menggunakan fungsi: ‘setup_Twitter_auth  (consumer_key, consumer_secret, access_token, access_token_secret)’
B. Data Acquisition Pada tabel 2, adalah contoh data tweets yang ditampilkan dari timeline Twitter Gojek Indonesia dimana  pengambilan  data  dilakukan  secara real time menggunakan package TwitteR dengan syntax yaitu Tweet <-userTimeline  (“GojekIndonesia”,  n  =  3200,  excludeReplies=  TRUE).  Data  yang  di crawling menghasilkan 84 tweets per tanggal 5 juni 2020.
Tabel 2. Contoh Data Tweets Yang Ditampilkan Dari Timeline Twitter Gojek Indonesia Nomer Tweet Teks Tweet Tanggal Tweet Jumlah Retweets/ Comments/Favorites 1 Cus  gaes...  pesen  makanan  yang kamu mau di GoFood sekarang, biar dapet  DISKON  SAMPE  70%  dari promo #HARKULNASGOFOOD!
Nikmatin  promonya  #dirumahaja mulai  dari  1  April  sampai  5  Mei 2020 ;) https://t.co/6oQSfi8RFP 2020-  04- 02 04:57:34 Retweets = 10 Comments = 13 Favorites = 41 2 Gaes,  ada  kabar  baik  nih.  Sekarang, kamu  bisa  belanja  sembako  murah buat  kebutuhan  puasa  lewat  aplikasi Gojek  loh  .  Iya,  ini  aku  kerja  sama dengan  @kementan  gitu.  Cek  cara belanja  di  "Pasar  Mitra  Tani"  via GoFood  di  video  ini  ya.  Foto:  dok. Badan Ketahanan Pangan https://t.co/aFn0NqpJiT 2020-04- 23 11:44:34 Retweets = 38 Comments = 16
Favorites = 52

## C. Case Folding
Pada  proses case  folding ,  dilakukan  beberapa  fungsi  seperti  yang  ditampilkan  pada  tabel  3. Untuk contoh hasil proses case folding ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 3. Fungsi Di Dalam Case Folding No Fungsi Syntax 1 Ubah  huruf  kapital menjadi huruf kecil corpusdokclean <- tm_map(corpusdok, content_transformer(tolower)) 2 Hapus Angka corpusdokclean <- tm_map(corpusdokclean, content_transformer(removeNumbers)) 3 Hapus URL removeURL <- function(x) gsub("http[^[:space:]]*", "",x) corpusdokclean <- tm_map(corpusdokclean, content_transformer(removeURL)) 4 Hapus Mention remove.mention <- function(x) gsub("@\\S+", "", x) corpusdokclean <- tm_map(corpusdokclean, remove.mention) 5 Hapus Hashtag remove.hashtag <- function(x) gsub("#\\S+", "", x) corpusdokclean <- tm_map(corpusdokclean, remove.hashtag) 6 Hapus Tanda Baca corpusdokclean<- tm_map(corpusdokclean,content_transformer(removePun ctuation))
Tabel 4. Contoh Hasil Proses Case Folding Nomor Tweet Teks Tweet Hasil Case Folding
1 cus gaes pesen makanan yang kamu mau di gofood sekarang biar dapet diskon sampe dari  promo  harkulnas  gofood  nikmatin  promonya  dirumahaja  mulai  dari  april  sampai mei
2 gaes  ada  kabar  baik  nih  sekarang  kamu  bisa  belanja  sembako  murah  buat  kebutuhan puasa lewat aplikasi gojek loh iya ini aku  kerja sama dengan kementan gitu cek cara belanja di pasar mitra tani via gofood di video ini ya foto dok badan ketahanan pangan
D. Tokenizing
Pada  proses tokenizing ,  pemotongan  kalimat  pada tweet berdasarkan  tiap  kata  yang menyusunnya dilakukan dengan menggunakan fungsi: tdm <- TermDocumentMatrix(corpusdokclean, control = list(wordLengths = c(1, Inf))). Contoh hasil proses tokenizing ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Contoh Hasil Proses Tokenizing Nomor Tweet Hasil Tokenizing Nomer Tweet Hasil Tokenizing 1 cus gaes pesen makanan yang kamu mau di gofood sekarang biar dapet diskon sampe dari promo harkulnas gofood nikmatin promonya dirumahaja mulai dari april sampai mei 2 Gaes ada kabar baik nih sekarang kamu bisa belanja sembako murah buat kebutuhan puasa lewat aplikasi gojek loh iya ini aku kerja sama dengan kementan gitu cek cara belanja di pasar
mitra tani via gofood di video ini ya foto dok badan ketahanan pangan
E. Stopword Removal Pada  proses stopword  removal ,  penghilangan  kata-kata  yang  dianggap  tidak  penting  atau  tidak menggambarkan  isi  dari  sebuah tweet dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi:  cleanset  <- tm_map(corpusdok,  removeWords,  cStopwordID).  Untuk  contoh  hasil  proses stopword  removal ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6. Contoh Hasil Proses Stopword Removal Nomor Tweet Hasil Stopword Removal Nomer Tweet Hasil Stopword Removal 1 cus gaes pesen makanan gofood biar dapet diskon sampe promo harkulnas gofood nikmatin promonya dirumahaja april mei 2 Gaes kabar nih belanja sembako murah kebutuhan puasa aplikasi gojek loh iya kerja kementan gitu cek belanja pasar mitra tani via gofood video ya foto dok badan ketahanan pangan
F. Text Representation
Pada  proses text  representation, perubahan  data tweet menjadi  sebuah  matriks  dimana  baris berupa  nomor  dari tweet dan  kolom  berupa  kata  penyusun  dari  data tweet dengan  menggunakan fungsi:  m  <-  as.matrix(tdm).  Berdasarkan  hasil text  representation ,  banyaknya  seluruh  kata  yang menyusun  84 tweet s  dari  Gojek  Indonesia  adalah  sebanyak  391  kata.  Untuk  hasil  proses text representation ditampilkan pada tabel 7.
Tabel 7. Contoh Hasil Proses Text Representation Nomor Tweet dirumahaja Gaes Hobi ngeliat ngeshare  penasaran 1 1 1 1 1 1 1 2 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 0 1 0 0 0 0

## G. Penentuan Jumlah Klaster Terbaik
Gambar  3  merupakan  nilai silhouette  coefficient yang  dilakukan  berdasarkan  hasil  perhitungan dengan  menggunakan  fungsi:  ‘fviz_nbclust  (tdm,  kmeans,  method  =  "silhouette",  k.max=10)’. Perhitungan  nilai silhouette  coefficient dilakukan  untuk  k  =  1  sampai  k  =  10  dan  didapat  k  terbaik adalah k = 2. Hasil perhitungan k terbaik digunakan untuk proses clustering dengan k-means.
Gambar 3. Nilai Silhouette Coefficient Pada Jumlah Klaster Sebanyak 1 Sampai 10
H. Clustering dengan K-means
Pada proses clustering dengan k-means dengan menggunakan fungsi: ‘kmeans_i = kmeans (tdm, 2, 100)’ dengan jumlah klaster sebanyak 2 klaster dan jumlah iterasi sebanyak 100 iterasi. Untuk hasil clustering dengan k-means ditampilkan pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Clustering Dengan K-Means Nomor Klaster Nomor Tweet Jumlah Tweets 1 9, 25, 38 3 2 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84 81

## I. Analisis Hasil Penentuan Jenis Konten Tweet pada Setiap Klaster
Proses pemilihan kata yang paling sering muncul pada masing-masing klaster dilakukan dengan menggunakan  fungsi:  freq  <-  rowSums(tdm)  freq  <-  subset  (freq,  freq>=3)  freq.  Untuk  hasil  dari proses tersebut ditampilkan pada tabel 9.
Tabel 9. Kata Paling Sering Muncul Dan Jenis Konten Tweet Pada Setiap Klaster Nomor Klaster Kata Paling Sering Muncul Jenis Konten Tweet 1 gojek,  selamat,  driver,  konser,  ramadan,  semangat, indonesia Rewarding, konser, ramadan 2 gaes, ebadah, newprofilpic, template, judul, ikutan, komik, cus, kuis, merapat, tweet , musafir, dialog Ajakan, produk gojek, dan kuis J. Perhitungan Rata-Rata Jumlah Retweet Setiap Klaster
Pada  tabel  10,  merupakan  hasil  dari  proses  perhitungan  rata-rata  jumlah retweet tiap  klaster dilakukan terhadap hasil dari clustering dengan k-means .
Tabel 10. Perhitungan Rata-Rata Jumlah Retweet Setiap Klaster Nomor Klaster Jumlah Tweets Total Retweets Rata-rata Retweet 1 3 112 37,333 2 81 3833 47,320

## K. Analisis Hasil Clustering dengan Metode K-means
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menguji  kualitas  klaster  yang  dihasilkan  dari  proses clustering adalah silhouette  coefficient. Pada  tabel  11  ditampilkan  hasil  dari perhitungan  silhouette coefficient pada setiap klaster tweet .
Tabel 11. Perhitungan Silhouette Coefficient Pada Setiap Klaster Tweet Nomor Klaster Jumlah Tweets Nilai Shilloutte Coeficient 1 3 0,0 2 81 0,7
Pada  gambar  3,  dapat  dilihat  nilai shiloutte  coefficient pada  2  klaster.  Diketahui  sebanyak  1 klaster memiliki nilai positif dan 1 klaster memiliki nilai 0. Nilai positif menunjukkan bahwa sebagian besar anggota pada klaster berada pada klaster yang tepat, nilai 0 menunjukkan bahwa sebagian besar anggota pada klaster berada di antara 2 klaster.
Terdapat beberapa faktor yang membuat hasil clustering dengan metode k-means pada data tweet masih belum optimal, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Batas maksimal karakter yang ada pada sebuah tweet adalah 280 karakter, sehingga sebagian besar tweet mengandung  kata-kata  yang  berupa  singkatan.  Contoh:  seharusnya  kata  “sosial media”  menjadi  “sosmed”,  “by  the  way”  menjadi  “btw”.  Penggunaan  kata  singkatan berpengaruh  terhadap  proses stopword  removal ,  dimana  kata  yang  seharusnya  dihilangkan menjadi tidak terdeteksi sehingga akan tetap ada pada kalimat tweet .
2. Tidak  dilakukannya  proses stemming dan tagging berakibat  pada  adanya  kata-kata  yang serupa maknanya namun beda dalam penulisan hurufnya. Contoh: kata “cus” dengan “cuss”. Yang menyebabkan kata ini berada di klaster yang berbeda padahal memiliki arti atau makna yang sama. Selain itu, masih terdapat kata yang berimbuhan. Contoh: “kebutuhan”.

## L. Analisis Pemilihan Jenis Konten Tweet untuk Sarana Advertising
Berdasarkan  hasil  perhitungan  jumlah retweet pada tiap  klaster,  didapatkan  bahwa jenis  konten pada klaster yang memiliki jumlah retweet yang tinggi diantaranya tentang ajakan mengikuti kuis dan perkenalan produk dari Gojek Indonesia. Sedangkan jenis konten pada klaster yang memiliki jumlah retweet yang rendah mengenai rewarding, konser dan Ramadhan.
Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan  bahwa  pelanggan  dari  Gojek  Indonesia lebih  tertarik  pada program kuis dibandingkan dengan hal yang membahas mengenai rewarding, konser dan Ramadhan. Selain  itu  untuk  memperoleh  respon  dari followers Gojek  Indonesia, tweet yang  dibuat  oleh  Gojek Indonesia sebaiknya berisi hal yang sedang hangat diperbincangkan di masyarakat.

## 5 KESIMPULAN
Penerapan  algoritma  proses text  mining untuk  melakukan clustering dengan  metode k-means pada data tweets Gojek Indonesia menghasilkan 2 klaster optimal. Berdasarkan perhitungan rata-rata jumlah retweet pada  tiap  klaster,  didapatkan  bahwa jenis  konten  pada  klaster  yang  memiliki jumlah retweet terbanyak  yaitu  mengenai  program  kuis,  dan  perkenalan  produk  milik  Gojek  Indonesia. Pelaku  bisnis  Gojek  Indonesia  dapat  mengetahui  jenis  konten tweet yang  banyak  dilakukan retweet dan favorite oleh followers -nya  sehingga  dapat  menggunakan  jenis  konten tweet tersebut  sebagai sarana  untuk  melakukan advertising kepada  pengguna  Twitter.  Untuk  penelitian  selanjutnya, sebaiknya  dilakukan  proses stemming dan tagging agar  hasil clustering yang  didapatkan  lebih optimal.

## REFERENSI
[1]  D.  Mccorkle  And  J.  Payan,  “ Using  Twitter  In  The  Marketing  And  Advertising  Classroom  To Develop Skills For Social Media Marketing And Personal Branding ,” J. Advert. Educ. , vol. 21, no. 1, pp. 33–43, May 2017, Doi: 10.1177/109804821702100107.
[2]  D.  M.  Carpenter,  J.  W.  Robertson,  M.  E.  Johnson,  And  S.  Blum,  “S ocial  Media  Analytics  In Education:  What  Is  It,  How  Is  It  Useful,  And  What  Does  It  Tell  Us  About  How  Schools  Are Discussed  In  Social  Media?,” J.  Sch.  Public  Relat. ,  vol.  35,  no.  1,  pp.  7–43,  Jan.  2014,  Doi: 10.3138/Jspr.35.1.7.
[3]  " Leading  Countries  Based  On  Number  Of  Twitter  Users  As  Of  April  2020, "  available  : https://www.statista.com/statistics/242606/number-of-active-Twitter-users-in-selected-countries/, [Diakses : 18 mei 2020].
[4]  D.  S.  Indraloka  And  B.  Santosa,  “Penerapan Text  Mining Untuk  Melakukan Clustering Data Tweet Shopee  Indonesia,” J.  Sains  Dan  Seni  Its .,  vol.  6,  no.  2,  pp.  a51–a56,  Sep.  2017,  Doi: 10.12962/J23373520.V6i2.24419.
[5]  R.  K.  Putri  And  B.  Warsito,  “Implementasi  Algoritma  Modified  Gustafson-Kessel  Untuk Clustering Tweet Pada Akun Twitter Lazada Indonesia,” vol. 8, no. 3, p. 11, 2019.
[6]  S. Dodi, and  S. Iin, " Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap data Tweet Lazada Menggunakan Text  Mining Dan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier," Bina  Darma  Conference  on  Computer Science., e-ISSN: 2685-2683p-ISSN: 2685-2675.
[7]  Y.  W.  Syaifudin  And  R.  A.  Irawan,  “Implementasi  Analisis Clustering Dan  Sentimen  Data Twitter Pada Opini Wisata Pantai Menggunakan Metode K-Means ,” J. Inform. Polinema ., vol. 4, no. 3, p. 189, May 2018, Doi: 10.33795/Jip.V4i3.205.
[8]  I. Putri and Irhamah, " 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," Jurnal Sains Dan Seni ITS., vol. 8, no. 2, 2019.
[9]  B.  Lantz,  " Machine  Learning  With  R:  Learn  How  To  Use  R  To  Apply  Powerful  Machine Learning  Methods  And  Gain  An  Insight  Into  Real-World  Applications ," Birmingham:  Packt Publ., 2013.
[10] R.  Feldman  And  J.  Sanger,  " The  Text  Mining  Handbook:  Advanced  Approaches  In  Analyzing Unstructured Data ," Cambridge; New York: Cambridge University Press., 2007.
[11] Hartanto, " Text Mining Dan Sentimen Analisis Twitter Pada Gerakan LGBT", 2017.
[12] J. Kogan, M. Teboulle, And C. Nicholas, “ Data Driven Similarity Measures For K-Means Like Clustering Algorithms ,” Inf. Retr. , vol. 8, no. 2, pp. 331–349, Apr. 2005, Doi: 10.1007/S10791- 005-5666-8.
[13] S. Ahuja And G. Dubey, “ Clustering And Sentiment Analysis On Twitter Data, ” p. 5, 2017.
[14] J.  Macqueen,  “ Some  Methods  For  Classification  And  Analysis  Of  Multivariate  Observations,” Multivar. Obs. , p. 17.
[15] L. Sahu And B. R. Mohan, “ An Improved K-Means Algorithm Using Modified Cosine Distance Measure  For  Document  Clustering  Using  Mahout  With  Hadoop ,” In  2014  9th  International Conference  On  Industrial  And  Information  Systems  (Iciis),  Gwalior,  India., pp.1-5,  Dec.  2014, Doi: 10.1109/Iciinfs.2014.7036661.