## ANALISIS KLASTER PADA DOKUMEN TEKS OPINI PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS MIRAS OPLOSAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
1 Jaka Aulia Pratama, 2 Neneng Sunengsih , 3 Maman Suherman
1 Bidang Statistika dan Persandian, DISKOMINFO Kabupaten Bandung
2 Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Padjadjaran Bandung
3 Fakultas Ilmu Sosial dan Politik, Universitas Nurtanio Bandung Email : jakajek@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi  komunikasi  dan informasi merupakan sektor  yang paling pesat  berkembang di era digital saat ini. Hal tersebut tidak lepas dari kebutuhan mendasar manusia sebagai makhluk  sosial,  dimana  akses  terhadap  informasi  dan  keragaman  bentuk  dalam berkomunikasi menjadi lahan basah bagi para penyedia layanan, salah satunya Twitter . Layanan jejaring sosial Twitter menjadi  wadah dalam menyampaikan berbagai  macam opini, termasuk kasus miras oplosan yang viral disampaikan para penggunanya selama bulan  April  2018.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisi  opini  pengguna Twitter terhadap  kasus  mira  oplosan  di  bulan  April  2018  tersebut  menggunakan  metode K- means . Hasil dari penelitian ini menunjukan klaster paling optimum terbentuk sebanyak tiga  klaster  berdasarkan  nilai dunn  index sebesar  0.8312.  Dari  ketiga  klaster  tersebut, dapat  diasumsikan  opini  pengguna Twitter dari  tanggal  1  April  2018  hingga  23  April 2018  terhadap  kasus  miras  oplosanmasih  terpusat  pada  sosok  pengedar  miras  oplosan, pihak berwenang, dan korban.
Kata kunci : Text Mining , Klaster, K-means,Twitter

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  komunikasi dan  informasi  di  dunia  digital  yang begitu pesat dirasakan saat ini, merupakan  indikasi dari  kebutuhan manusia  sebagai  makhluk  sosial  yang menginginkan  cara  efektif  juga  efisien dalam  berkomunikasi  dan  mendapatkan informasi.  Salah  satu  wadah  komunikasi dan  informasi  dalam  dunia  digital  antara lain adalah jejaring sosial.Berbagai penyedia layanan jejaring sosial bermunculan seiring berkembangnya cara manusia berkomunikasi. Oleh karenanya, setiap  penyedia  layanan  jejaring  sosial berlomba  untuk  menawarkan  fitur-fitur yang  berbeda  antar  satu  dan  lainnya,
sehingga masing-masing penyedia layanan  jejaring  sosial  memiliki  fitur unik yang menjadi pilihan bagi penggunanya. Salah satu layanan jejaring sosial  yang  memiliki  fitur  unik  dalam layanan komunikasi dan informasi adalah layanan  jejaring  sosial Twitter . Twitter merupakan  suatu  wadah  berkomunikasi dan  berbagi  informasi,  dimana  bentuk komunikasi dan informasi dapat disampaikan dalam sebuah tweet .
Banyaknya  karakter  dalam  sebuah tweet dibatasi  sebanyak  seratus  empat puluh karakter, oleh karenanya pengguna layanan  jejaring  sosial Twitter dituntut untuk  menggunakan  kata-kata  yang singkat, padat dan jelas dalam berkomunikasi  dan  berbagi  informasi
dengan  sesama  pengguna.  Informasi- informasi  yang  biasa  dibagikan  di layanan  jejaring  sosial Twitter sangat beragam  bentuknya.  Salah  satu  bentuk informasi  antara  lain  adalah  opini terhadap suatu fenomena. Twitter menyediakan  fitur hashtag (#),  dimana fitur tersebut berfungsi untuk menjadikan suatu kata sebagai kata kunci dalam suatu opini dengan topik yang sama. Salah satu opini  yang  sedang  ramai  disampaikan selama  bulan  April  2018  melalui tweet dan hashtag antara  lain  mengenai fenomena  miras  oplosan  di  Indonesia. Banyaknya korban dan mulai terungkapnya  bisnis  miras  oplosan  di Indonesia, mengakibatkan
layanan jejaring  sosial Twitter menjadi  wadah bagi para penggunanya untuk menyampaikan  beragam  opini  dengan topik  tersebut.  Beragamnya  opini  pada topik  miras  oplosan  di  layanan  jejaring sosial Twitter selama April 2018,menjadi suatu  kumpulan  data  berupa  teks  yang dapat  dianalisa  lebih  dalam  melalui pendekatan statistika.
Dari  kumpulan  data  teks  berupa  opini tersebut,  salah  satu  informasi  yang  bisa didapatkan  adalah  kata  apa  yang  sering muncul  pada  kumpulan  opini  tersebut, dan  kata-kata  tersebut  dapat  terbagi kedalam beberapa klaster.
Oleh
karenanya,  pada  penelitian  ini  peneliti bermaksud  untuk  mengaplikasikan Text Mining pada  kumpulan  data  teks  berupa opini  pengguna  layanan  jejaring  sosial Twitter terhadap  miras  oplosan  selama bulan  April  2018.  Sedangkan  tujuan dalam  penelitian  ini  adalah  mengetahui kata-kata  yang  sering  muncul,  dan mendapatkan  klaster-klaster  kata  yang terbentuk  berdasarkan  kumpulan  opini pengguna Twitter terhadap miras oplosan selama bulan April 2018.
Analisis klaster atau clustering merupakan suatu proses mengelompokan data  ke  dalam  sebuah  kelas  atau cluster , dimana  objek  yang  berada  di  dalam klaster  memiliki  tingkat  kemiripan  yang
tinggi  satu  sama  lainnya  tetapi  memiliki tingkat ketidakmiripan yang tinggi dengan  objek  di  klaster  lain.  Metode clustering dibagi  menjadi  dua kelompok, yaitu  metode  hierarki  dan  metode  non- hierarki [3]. Pada metode non- hierarkijumlah klaster (k) sudah ditentukan diawal pengelompokan. Metode  non-hierarkidapat  diaplikasikan untuk  set  data  yang  sangat  lebih  besar jika dibandingkan dengan metode hierarki.  Menurut  [4],  teknik clustering non-hierarkidirancang untuk mengelompokan  item  bukan  variabel. Salah  satu  algoritma  pada  metode clutering non-hierarki yaitu K-means .
K-means merupakan salah satu metode  non-hierarkiyang  paling  sering digunakan  [4].  Pada  metode  ini  sebuah set  data  diklasifikasikan  ke  dalam beberapa  klaster  yang  sudah  ditentukan, dimana  klaster  tersebut  diasumsuikan fix.K-means menggunakan centroid sebagai pusat klasternya, centroid tersebut  biasanya  berupa  nilai  rata-rata. K-means membagi  objek  kedalam k klaster,  kemudian  menempatkan  objek kedalam  klaster  yang  memiliki  jarak centroid terdekat.  Setelah  itu  dilakukan perhitungan  kembali  nilai centroid yang baru, dan dilakukan kembali penempatan objek  kedalam  klaster  yang  memiliki jarak  terekat  dengan  nilai centroid yang baru.  Proses  tersebut  terus  dilakukan sampai tidak ada centroid yang berpindah.  Pengukuran  jarak  dilakukan untuk  menunjukan  kedekatan  antara  dua buah  objek.  Pada  penelitian  ini,  ukuran jarak  yang  akan  digunakan  adalah Euclidean  distance, hal  ini  dikarenakan
Euclidean distance merupakan
dissimilarity  measure yang  paling  umum digunakan  untuk  data  yang  berskala interval atau rasio [6].

## METODE PENELITIAN

## Text Mining
Text Mining bisa didefinisikan sebagai proses  penggalian  informasi  di  mana pengguna  berinteraksi  dengan  kumpulan dokumen  dari  waktu  ke  waktu  dengan menggunakan  suatu  alat  analisis. Text Mining mencari  informasi  berarti  dari sumber-sumber  data  melalui  identifikasi dan eksplorasi pola tertentu, dalam kasus ini  sumber  data  adalah  kumpulan dokumen  dengan  pola  yang  ditemukan pada  data  teks  yang  tidak  berstruktur. Praproses  dari Text  Mining sendiri berpusat  pada  identifikasi  dan  ekstraksi fitur representatif untuk dokumen
Natural Language [2]. Proses Text Mining biasanya membutuhkan  penyusunan  teks  masukan berdasarkan  tata  bahasa,  yang  diikuti dengan  menggali  pola  dari  data  yang sudah terstruktur, evaluasi dan interpretasi  hasil.  Proses  ini  biasanya digunakan untuk pengklasifikasian, penggerombolan, analisis makna, pengambil kesimpulan dari dokumen dan pemodelan  hubungan  objek  yang  berupa kata  [3].  Berikut  merupakan  tahapan dalam Text Mining menurut [5] :
1. Information Retrieval Yaitu  tahapan  untuk  memperoleh dokumen yang sesuai dengan permintaan  peneliti  atau  yang sesuai dengan permasalahan 2. Naturtal Language Processing Yaitu tahapan untuk mentransformasi  kata-kata  yang terdapat dalam dokumen yang telah diperoleh sebelumnya. Dimana dari dokeumen  awalnya  yang  tidak terstruktur menjadi lebih terstruktur,  sehingga  dapat  diperole informasi  yang  lebih  akurat  dan berguna.
3. Information Extraction
Yaitu  tahapan  dimana  informasi yang  sudah  diperoleh  sebelumnya akan  diekstrak  sehingga  peneliti
akan lebih mudah memahami permasalahan  yang  diteliti  melalui visualisasi yang ditampilkan
4. Knowledge Discoovery
Pada  tahapan  ini  pola  dari  suatu dokumen  mulai  teridentifikasi  dan pengetahuan untuk mengatasi permasalahan telah didapat.
Dikarenakan  data  teks  biasanya  tidak terstruktur,  terutama  data  teks  yang diperoleh  dari  suatu  layanan  jejaring sosial, maka diperlukan tahapan persiapan  data  terlebuh  dahulu.  Hal  ini bertujuan  untuk  mempermudah  peneliti dalam  menganalisis  data  teks  tersebut. Berikut  adalah  tahapan  persiapan  data teks dalam penelitian ini:
1. Tokenizing
Adalah  proses  penguraian string teks menjadi suatu term atau kata.
2. Filtering
Adalah tahapan seleksi tokens yang dianggap  tidak  penting  seperti Stopwords.  Stopwords adalah  kata- kata yang tidak mengandung makna penting  seperti  ‘dan’,  ‘di’,  ‘kamu’,
‘the’, ‘and’, dll.
3. Stemming
Adalah suatu proses yang bertujuan untuk  mengambil  kata  dasar  dari kata  yang  mngandung  imbuhan, baik  itu  imbuhan  awalan,  akhiran maupun awalan dan akhiran.

## HASIL PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan mengenai hasil analisa dari penelitian ini. Tweets dengan  kata  kunci  “miras oplosan”  yang  diperoleh  dari  tanggal  1 April  2018  hingga  23  April  2018  adalah sebanyak 9954 tweets. Sebelum dianalisis menggunakan  metode K-means klaster, tweets tersebut telah melewati serangkain prosedur  persiapan  data  teks  yaitu tokenizing, filtering dan stemming ,
sehingga tweets berbahasa  Indonesia
tersebut sudah berupa kata dasar dan siap untuk dianalisa.
Berikut adalah Tabel 1 yang menunjukan hasil validasi klaster menggunakan internal  validationdunn index untuk metode K-means.
Tabel 1. Validasi Klaster Menggunakan Internal
Validation Dunn Index Klaster Dunn Index 2 0.8171 3 0.8312 4 0.5064 5 0.513 6 0.4811 7 0.4811 8 0.5074 9 0.5074 10 0.5188 Terlihat pada Tabel 1, klaster sebanyak  tiga  buah  menghasilkan  nilai dunn  index yang  paling  tinggi  diantara klaster-klaster  lainnya  yaitu  sebesar 0.8312.  Sejalan  dengan  hal  tersebut, maka  banyaknya  klaster  yang  akan dibentuk  pada  penelitian  ini  adalah  tiga klaster  karena  nilai dunn  index tertinggi menunjukan  bahwa  klaster  tersebut optimum. Dari tiga klaster yang terbentuk menggunakan metode K-means diperoleh tweets sebanyak  8318  untuk klaster satu, 420 tweets untuk klaster dua, dan 1216 tweets untuk klaster tiga.
Selanjutnya  adalah  Gambar  1  yang menunjukan plot komponen  utama  dari tiga  klaster  menggunakan  metode K- means yang terbentuk.
Gambar 1. Plot Komponen Utama dari Tiga
Klaster Dari Gambar 1 tersebut, terlihat bahwa masih  terdapat  beberapa  bulatan  dengan warna  berbeda  yang  masuk  ke  suatu kumpulan bulatan dengan warna dominan.  Sehingga,  pada  tiga  klaster tersebut  masih  terdapat  beberapa tweets dan terms kata  yang  belum  terpisah secara  sempurna,walaupun  nilai dunn index untuk  tiga  klaster  menghasilkan nilai  yang  paling  tinggi.Pada  bagian selanjutnya,  akan  ditampilkan terms kata yang dominan dan wordcloud dari masing-masing klaster yang terbentuk.

## Klaster Satu
Tabel 2. Sepuluh Kata Dominan Pada Klaster
satu Kata Frekuensi bos 1410 tewas 1391 orang 1326 minum 1102 korban 1011 polisi 982 edar 639 simbolon 596 maut 573 big 570
Gambar 2. Wordcloud Pada Klaster Satu
Tabel  2  menunjukan  10  kata  yang paling sering muncul di klaster satu. Dari Tabel  2  tersebut,  terlihat  bahwa  kata “bos”  menjadi  kata  yang  paling  sering muncul  pada tweets yang  terdapat di klaster satu yaitu sebanyak 1410 kemunculan.Kemudian, Gambar 2 menunjukan visualisasi berupa
wordcloud yang  memperlihatkan  kata- kata  yang  sering  muncul  di  klaster  satu. Terlihat  pada  Gambar  2,  kata  dengan ukuran  yang  semakin  besar  menunjukan bahwa  kata  tersebut  adalah  kata  yang paling sering muncul di klaster satu.Pada bagian  selanjutnya,  akan  ditampilkan terms kata  yang dominan dan wordcloud dari klaster dua.

## Klaster Dua
Tabel 3. Sepuluh Kata Dominan Pada Klaster Dua
Kata Frekuensi bos 85 minum 80 orang 80 mati 74 tewas 71 korban 67 narkoba 60 main 59 nama 59 tik 59
Gambar 3. Wordcloud Pada Klaster Dua
Tabel  3  menunjukan  10  kata  yang paling sering muncul di klaster dua. Dari Tabel  3  tersebut,  terlihat  bahwa  kata “bos”  menjadi  kata  yang  paling  sering muncul  pada tweets yang  terdapat  di klaster dua yaitu sebanyak 85 kemunculan. Kemudian, Gambar 3 menunjukan visualisasi berupa wordcloud yang  memperlihatkan  kata- kata  yang  sering  muncul  di  klaster  dua. Terlihat  pada  Gambar  3,  kata  dengan ukuran  yang  semakin  besar  menunjukan bahwa  kata  tersebut  adalah  kata  yang paling  sering  muncul  di  klaster  dua.Pada bagian  selanjutnya,  akan  ditampilkan terms kata yang dominan dan wordcloud dari klaster tiga.

## Klaster Tiga
Tabel 4. Sepuluh Kata Dominan Pada Klaster
Tiga Kata Frekuensi tewas 284 Bos 263 orang 260 korban 188 Big 160 minum 151 polisi 151 simbolon 151 syamsudin 146 edar 135
Gambar 4. Wordcloud Pada Klaster Tiga
Tabel  4  menunjukan  10  kata  yang paling sering muncul di klaster tiga. Dari Tabel  4  tersebut,  terlihat  bahwa  kata “tewas”  menjadi  kata  yang  paling  sering muncul  pada tweets yang  terdapat  di klaster tigayaitu sebanyak 284 kemunculan. Kemudian, Gambar 4 menunjukan visualisasi berupa wordcloud yang  memperlihatkan  kata- kata  yang  sering  muncul  di  klaster  tiga. Terlihat  pada  Gambar  4,  kata  dengan ukuran  yang  semakin  besar  menunjukan bahwa  kata  tersebut  adalah  kata  yang paling sering muncul di klaster tiga.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  bahwa  dapat  disimpulkan  data teks  berupa tweets mengenai  miras oplosan  yang  diambil  pada  tanggal  1 April  2018  hingga  23  April  2018 sebanyak 9954 tweets , dengan menggunakan  metode K-means dapat dibagi  menjadi  tiga  klaster  dengan  nilai dunn index sebesar 0.8312. Plot
komponen  utama  dari  ketiga  klaster tersebut  menunjukan  adanya  beberapa tweets yang tidak terpisah secara sempurna. Hal tersebut dapat terlihat juga
pada kata-kata yang paling sering muncul di  setiap  klaster,  yaitu  adanya  kata-kata yang  sama  muncul  di  masing-masing klaster.  Pada  data  teks  tersebut,  masih ditemukan kata-kata yang tidak mengandung arti penting, hal ini dikarenakan  kata-kata  tersebut  bukanlah bahasa  Indonesia  yang  baku  atau  istilah- istilah  terbarukan  yang  tidak  tersaring oleh kamus corpus yang digunakan pada penelitian  ini.  Dari  ketiga  klaster  yang terbentuk, opini pengguna layanan jejaring  sosial Twitter terhadap  miras oplosan dari tanggal 1 April 2019 hingga 23  April  2018,  dapat  diasumsikan  masih terpusat  pada  sosok  pengedar  miras oplosan, pihak berwenang, dan korban.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  membandingkan  hasil K-means klaster pada data teks berbahasa Indonesia  dengan  metode  lainnya  seperti K-medoids atau Hierarchical. Tahapan persiapan  data  seperti cleaning menjadi bagian  yang  sangat  penting  untuk menghindari kemunculan kata yang tidak mengandung arti penting, oleh karenanya diperlukan  pengembangan  lebih  lanjut dalam  kamus corpus yang  digunakan pada  penelitian  ini  seiring  dengan berkembangnya  istilah-istilah  terbarukan atau  bahasa  “gaul”  dan  singkatan- singkatan dalam bahasa Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ansari,  Z. et  al .  2011. Quantitative
Evaluation of Perfomance and
Validity  Indices  for  Clustering  the Web Navigational Sessions . World of Computer  Science  and  Information Technology Journal. 5. 217-226.
[2] Feldman,  R.,  &  Sanger,  J.  2007. The text  mining  handbook:  advanced approaches in analyzing unstructured data . Cambridge University Press.
[3] J.  Han,  M.  Kamber.  2006. Data Mining  Concepts  and  Techniques , Morgan Kaufmann. America.
[4] Johnson, R A., Wichern, D W. 2002.
Applied Multivariate Statistical
Analysis,  the  fifth  edition .  Prentice Hall Inc. New Jersey.
[5] McDonald,  Dr  Diane.    2012. The Value  and  Benefits  of  Text  Mining.
JISC United Kindgom
[6] Timm,  Neil  H.  2002. Applied Multivariat Analysis : Springer.