http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasterisasi Pahlawan Nasional Indonesia Berdasarkan Daerah Asal Menggunakan Algoritma Community Detection
Luh Putu Gayatri Widiastuti*, Nida Inayah Maghfirani, Nur Aini Rakhmawati Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jl. Teknik Kimia, Keputih, Kec. Sukolilo, Kota SBY, Jawa Timur 60111 *e-mail: gayatri.putri@gmail.com
( received: 15 September 2020, revised: 4 November  2020, accepted: 3 Januari 2021)

## Abstrak
Kisah  sejarah  sampai  kemerdekaan  Indonesia  tak  pernah  lepas  dari  kurikulum  pendidikan  wajib belajar 12 tahun. Namun seiring dengan perkembangan zaman, hipotesis-hipotesis sejarah Indonesia juga ikut berkembang. hipotesis-hipotesis juga membantu sejarawan untuk melihat sejarah Indonesia menjadi lebih utuh. Untuk mendukung perkembangan tersebut, penulis mencoba mengimplementasikan  algoritma  Community  Detection  untuk  mencari  keterkaitan  antar  pahlawan nasional.  Sumber  data  pahlawan  nasional  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  id.dbpedia. Namun akibat inkonsistensi dan sedikitnya data yang disimpan di id.dbpedia, maka pengumpulan data tidak  berhenti  di  id.dbpedia  saja.  Salah  satu  sumber  data  yang  jumlah  datanya  lebih  banyak  dari id.dbpedia  adalah  Wikipedia.  Data  yang  diperoleh  kemudian  dilakukan  standarisasi  secara  manual, dan dibuatkan graf di Jupyter. Algoritma Community Detection digunakan untuk menemukan klaster- klaster  komunitas  pahlawan  nasional  Indonesia  berdasarkan  data  daerah  dan  tahun.  Community Detection menunjukkan bahwa data yang diolah dengan menggunakan Algoritma Greedy Modularity memiliki 16 komunitas atau kelompok. Selain itu, sebuah pola ditemukan pada 6 komunitas yang ada berdasarkan  Algoritma  Girvan  Newman  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  Greedy Modularity menghasilkan lebih banyak klasifikasi komunitas.
Kata Kunci: algoritma, klasterisasi, deteksi komunitas, pahlawan nasional indonesia, daerah, tahun

## Abstract
The story of history Indonesia until Indonesia's independence has never been separated from the 12- year  compulsory  education  curriculum.    However,  along  with  the  times,  historical  hypotheses  in Indonesia  also  developed.  Hypotheses  also  help  historians  to  see  Indonesian  history  more  fully.  To support  this  development,  the  author  tries  to  implement  the  Community  Detection  algorithm  to  find linkages  between  national  heroes.  The  data  source  for  the  national  heroes  used  in  this  study  is id.dbpedia. However, due to inconsistencies and the lack of data stored on id.dbpedia, data collection does  not  stop  at  id.dbpedia  only.  One  of  the  data  sources  with  more  data  than  id.dbpedia  is Wikipedia.  After  the  data  was  obtained,  then  it  standardized  manually,  and  graphs  were  made  in Jupyter.  The  Community  Detection  algorithm  is  used  to  find  clusters  of  Indonesian  national  hero communities  based  on  regional  and  year  data Community  Detection  shows  that  the  data  processed using  the  Greedy  Modularity  Algorithm  generates  16 communities  or  groups.  In  addition,  a  pattern was found in 6 existing communities based on the Newman Girvan Algorithm. So it can be concluded that the Greedy Modularity Algorithm produces more community classifications.
Keywords: algorithm, clustering, community detection, indonesian national heroes, region, years

## 1 Pendahuluan
Indonesia  telah  menyimpan  banyak  sejarah  bahkan  sebelum  dapat  memerdekakan  negaranya. Dalam memperjuangkan kemerdekaan Indonesia, ada banyak pihak yang ikut turun tangan membantu perlawanan  penjajah  sampai  ketika  teks  proklamasi  dikumandangkan.  Pihak-pihak  itu  kini  disebut dengan  Pahlawan  Nasional  Indonesia,  yang  namanya  tercatat  dan  diceritakan  dari  satu  generasi  ke generasi  sebagai  apresiasi  dari  perjuangan  tumpah  darah  mereka.  Terlepas  dari  sejarah  dan  jumlah para  pahlawan  yang  diakui,  Indonesia  merupakan  negara  yang  luas  berbentuk  kepulauan.  Pahlawan
nasional juga seorang manusia yang pasti memiliki daerah dan tahun kelahiran, juga daerah dan tahun wafatnya. Selain itu, ada atribut lain unik yang hanya dimiliki oleh seseorang yang telah dinobatkan menjadi pahlawan nasional di Indonesia, yaitu tahun ditetapkannya beliau sebagai Pahlawan Nasional Indonesia  oleh  Pemerintah  Republik  Indonesia.  Untuk  mendukung  perkembangan  hipotesis  sejarah pahlawan  Indonesia,  implementasi  algoritma  Community  Detection  dapat  dilakukan  untuk  mencari keterkaitan  antar  pahlawan,  relasi  seperti  apa  yang  ada  di  antara  populasi  ini  dan  daerah  manakah yang cukup popular sebagai “daerah para pahlawan” dan mana yang tidak.
Algoritma Community Detection adalah sebuah bidang penelitian yang menarik dalam Complex Networks.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  cara  mengelompokkan nodes atau vectors menjadi kelompok-kelompok  komunitas  [1].  Algoritma  inilah  yang  dipilih  untuk  mengklasterisasi  data pahlawan  nasional  Indonesia.  Hal  ini  dikarenakan  kemampuan  algoritma  Community  Detection dikenal mampu mengelompokkan data. Sehingga data pahlawan nasional yang telah diperoleh dapat dikelompokkan menjadi komunitas-komunitas berdasarkan daerah dan tahun.
Algoritma  Community  Detection  telah  banyak  digunakan  untuk  mendeteksi  jaringan  sosial  [2]. Biasanya,  untuk  mendeteksi  jaringan  sosial,  peneliti  menggunakan  data  dari  Twitter  [3]  [4].  Dalam kasus  demikian,  umumnya  yang  dicari  adalah  kedekatan  antar  akun  pengguna.  Tolak  ukurnya,  bisa jadi dari relasi follow , reply , retweet , direct message , atau dari kesamaan akun yang diikuti. Kegunaan Community  Detection  tidak  hanya  diperuntukkan  jaringan  sosial  saja,  terbukti  pada  penelitian sebelumnya [5] yang memanfaatkan algoritma ini untuk merancang DMA ( District Metered Area ). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat data persebaran pahlawan di setiap daerah untuk melihat pembentukan grup berdasarkan daerah masing-masing pahlawan. Dengan metode clustering, data yang  diperoleh  akan  dikelompokkan  berdasarkan  interaksi/relasi  yang  sama  yaitu  kota  asal dan/atau kota wafat yang sama [6].

## 2 Tinjauan Literatur
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  terkait  teknologi  dan  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu SPARQL, Networkx, algoritma community detection, dan link prediction.

## 2.1 SPARQL
SPARQL  yang  merupakan  akronim  dari  Simple  Protocol  and  RDF  Query  Language, adalah  rangkaian  spesifikasi  yang  menyediakan  bahasa  dan  protokol  untuk  menanyakan  dan memanipulasi konten grafik RDF di web atau di RDF Store [7]. Melalui SPARQL, nama-nama pahlawan itu dikumpulkan menjadi sebuah dataset yang dapat terhubung antar satu sama lain di web .  Melalui  ini,  dataset  yang  berisi  nama  pahlawan  beserta  tempat  lahir  yang  menjadi  asal daerah pahlawan didapatkan dengan mudah.

## 2.2 NetworkX
Penelitian ini akan berfokus ke analisis jaringan sosial. Maka dari itu, dibutuhkan tools untuk  membantu  menganalisis.  NetworkX  adalah  sebuah tools analisis  jaringan  sosial  yang tersedia  gratis  dan  dapat  mengatasi  data  berukuran  besar.  NetworkX  adalah  sebuah  sebuah library yang  bekerja  dengan  bahasa  Python.  NetworkX  mampu  menampung  hingga  1  juta nodes dengan kecepatan komputasi yang cepat [8]
Untuk  mulai  menggunakan  NetworkX,  pertama-tama  kita  perlu  memiliki  Python Language System dan package NetworkX dari Python. Untuk melakukan impor adalah dengan baris kode perintah >>> import networkx as nx [9]
Dalam  penelitian  ini,  NetworkX  digunakan  untuk  membuat graph dan memvisualisasikan nodes yang  populer  dengan  warna  oranye.  Ini  dilakukan  dengan menggunakan  banyak  baris  kode  perintah,  termasuk  memanfaatkan library lain  yaitu  Pandas, Matplotlib, Seaborn.
Penggunaan library NetworkX  juga  untuk  menghitung network  density ,  yang  mana sangat penting dalam penelitian ini untuk mengklasterisasi data menjadi komunitas-komunitas. Network  density atau  yang  dapat  diartikan  sebagai  kepadatan  jaringan,  adalah  sebuah  ukuran yang  menyatakan  seberapa  padatnya  area  tertentu  oleh nodes/vertex pada  suatu  jaringan.
Perhitungan network density dianggap sebagai pengukuran agregat, yaitu mengukur suatu data melalui mean atau rata-rata dari atribut yang dimiliki oleh data [10]. Berikut adalah baris kode perintah yang digunakan untuk menghitung density , dengan g adalah graph >>> density = nx.density(g)

## 2.3 Algoritma Community
Algoritma  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  komunitas  berdasarkan  interaksi  yang sama.  Dalam  penelitian  ini,  klasterisasi  data  pahlawan  nasional  dengan  dua  algoritma Community  Detection,  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma  Girvan  Newman  dan  algoritma Greedy Modularity. Dua algoritma tersebut adalah algoritma yang digunakan untuk mendeteksi komunitas berdasarkan interaksi yang sama [11].

## 2.3.1 Algoritma Girvan Newman
Algoritma  Girvan  Newman  adalah  sebuah  algoritma  klasterisasi divisive  hierarchical yang  sudah  dikenal  dan  digunakan  luas  untuk  Community  Detection.  Algoritma  ini  bekerja dengan  konsep edge  betweenness [12].  Algoritma  Girvan  Newman  memiliki  keterbatasan dalam  menangani  jumlah  data  yang  besar.  Proses  uji  algoritma  ini  dimulai  dengan  langkah berikut [13]:
1. Hitung edge betweenness untuk setiap edge dalam grafik.
2. Hilangkan edge yang merupakan edge betweenness tertinggi
3. Hitung selisih edge yang tersisa
4. Ulangi langkah 2-4 sampai semua edge dihilangkan
Setelah  itu,  hasil  dari  uji  algoritma  ini  nantinya  akan  divisualisasikan  dengan library NetworkX.

## 2.3.2 Algoritma Greedy Modularity
Secara definisi, modularitas adalah  karakteristik numerik dari sebuah jaringan,  tingkat akurasi dari  dibuatnya  suatu  partisi  [14].  Algoritma  ini  diajukan  oleh  Newman  juga,  sebagai  metode lain klasterisasi hierarki aglomeratif [15].
Proses uji algoritma ini dimulai dengan langkah berikut [16]: 1. Hitung betweenness untuk semua edge dalam jaringan
2. Hilangkan ujungnya dengan jarak tertinggi
3. Hitung ulang antara semua tepi yang terkena dampak dan hilangkan
4. Ulangi langkah-langkah 2 dan 3 sampai tidak ada tepi yang tersisa dalam jaringan

## 2.4 Link Prediction
Kerangka kerja paling mudah dari algoritma Link Prediction didasarkan pada kesamaan algoritma.  Setiap  pasangan  simpul 𝑥 dan  simpul 𝑦 ,  yang  telah  ditetapkan  untuk  simpul  ini adalah fungsi similarity ( 𝑥 , 𝑦 ), fungsi ini didefinisikan sebagai fungsi similarity antara simpul 𝑥 dan 𝑦 .  Selanjutnya,  mengurutkan  pasangan node sesuai  dengan  nilai-nilai  fungsi  dari  yang terbesar ke yang terkecil, semakin besar nilai dari fungsi similarity , semakin besar probabilitas link di dalam node [17].
Link  Prediction  berdasarkan similarity  index salah  satunya  adalah jaccard  coeffient , dimana  [18] node-node yang  memiliki  kesamaan  akan  dihitung  1.  Kesamaan  ini  dapat  diatur yakni sebesar >90%.

## 3 Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  di  atas  adalah menggunakan metode pada Gambar 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Diagram Penelitian

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil kueri SPARQL id-dbpedia serta  Wikipedia.  Teknik  pengumpulan  data  adalah  dengan  mengumpulkan  data  profil  para pahlawan  ke  dalam  satu  tabel  berformat  CSV.  Proses  akuisisi  data  dimulai  dengan menggunakan  kueri  SPARQL.  Data  diambil  bernama  “Pahlawan  nasional  Indonesia”  dari dbpedia  [19]  dengan  kueri  yang  ditunjukkan  di  bawah  ini.  Setelah  kueri  berhasil,  data disimpan di dalam bentuk CSV. Beberapa potong data hasil dari kueri SPARQL dapat dilihat di Tabel 1.
SELECT distinct* WHERE { ?pahlawan <http://purl.org/dc/terms/subject> <http://id.dbpedia.org/resource/Kategori:Pahlawan_nasional_Indon esia> .
?pahlawan <http://xmlns.com/foaf/0.1/name> ?nama_pahlawan . ?pahlawan  <http://id.dbpedia.org/propertybirthPlace>  ?kota_lahir . ?pahlawan  <http://id.dbpedia.org/propertydeathPlace>  ?kota_wafat . }
Pada proses pengumpulan data dengan SPARQL, data yang berhasil diperoleh hanya sebanyak  58  data.  Akan  tetapi,  agar  dapat  menjadi  pembelajaran  untuk  penelitian  ke depannya, penulis akan menunjukkan langkah-langkah yang telah dilakukan.

## Tabel 1. Sampel Data Pahlawan Dari id.dbpedia.org
pahlawan nama kota_lahir Kota_wafat http://id.dbpedia.org/res ource/Ahmad_Dahlan "Kyai Haji Ahmad Dahlan"@id http://id.dbpedia.org/resource/ Kota_Yogyakarta "Yogyakarta"@id http://id.dbpedia.org/res ource/Ahmad_Yani "Ahmad Yani"@id "border|link=Hindia- Belanda|22pxPurworejo, Hindia Belanda"@id "Jakarta, Indonesia"@id http://id.dbpedia.org/res ource/Amir_Hamzah "Amir Hamzah"@id http://id.dbpedia.org/resource/ Kabupaten_Langkat http://id.dbpedia.org/reso urce/Kota_Binjai http://id.dbpedia.org/res ource/Amir_Hamzah "Amir Hamzah"@id http://id.dbpedia.org/resource/ Hindia_Belanda http://id.dbpedia.org/reso urce/Kota_Binjai http://id.dbpedia.org/res ource/Amir_Hamzah "Amir Hamzah"@id http://id.dbpedia.org/resource/ Sumatera_Timur http://id.dbpedia.org/reso urce/Kota_Binjai
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dalam  penelitian  ini,  data  diperoleh  dengan  pendekatan  manual. Scraping dari Wikipedia  sendiri  berhasil  memperoleh  186  data  pahlawan  yang  nantinya  akan  dicocokkan dengan  data  yang  diperoleh  melalui  SPARQL  untuk  dilakukan  pengubahan  manual.  Hasil pencocokan dapat dilihat pada Zenodo [20]. Data yang dikumpulkan adalah nama pahlawan, daerah (provinsi) kelahiran, tahun kelahiran, daerah (provinsi) wafat, tahun wafat, dan tahun ditetapkannya  sebagai  pahlawan  nasional. Scraping dilakukan  menggunakan  bantuan scraping tools seperti ParseHub, namun pengkoreksian dan standarisasi data tetap dilakukan secara manual. Berikut adalah hasil yang diperoleh dalam bentuk sample atau head data yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Head Data Pahlawan Dari id.wikipedia.org
Nama Daerah Lahir Tahun Lahir Daerah Wafat Tahun Wafat Tahun Penetapan Abdul Halim Sumatera Barat 1911 Jakarta 1988 2008 Abdul Halim Majalengka Jawa Barat 1887 Jawa Barat 1962 2008 Abdul Haris Nasution Sumatera Utara 1918 Jakarta 2000 2002 Abdul Kadir Kalimantan Barat 1771 Kalimantan Barat 1875 1999 Abdul Kahar Mudzakkir Yogyakarta 1907 Yogyakarta 1973 2019
Data  nama  pahlawan  yang  diperoleh  tidak  diubah,  dengan  maksud  menjaga orisinalitas  dari  sumber  yaitu  Wikipedia.  Sama  halnya  dengan  data  tahun  penetapan  status pahlawan  nasional  dan  tidak  ditemukan  kejanggalan  yang  dirasa  perlu  untuk  diubah. Sedangkan untuk data daerah kelahiran dan daerah wafat banyak dilakukan perubahan untuk menyesuaikan nama daerah yang dimaksud dengan nama daerah saat penelitian ini dilakukan. Terdapat berbagai penyebutan nama kota dari jaman penjajahan, nama kerajaan yang saat ini sudah  tidak  ada,  dan  semacamnya.  Untuk  tahun  kelahiran  dan  tahun  wafat,  kurang  dari sepuluh  data  dilakukan  perubahan  untuk  data  yang  tidak  seragam.  Standarisasi  data  daerah juga dilakukan dengan cara mencatat provinsinya saja. Namun ada pengecualian bagi daerah di  luar  wilayah  Indonesia,  hanya  nama  negaranya  saja  dicatat.  karena  melakukan pre- processing secara  manual,  inkonsistensi  tahun  kelahiran  dan  tahun  wafat  banyak  ditemukan sehingga tidak bisa dipastikan 100% benar. Beberapa di antaranya masih menjadi perdebatan para  ahli,  dan  beberapa  lainnya  tidak  memiliki  sumber  yang  bisa  menjelaskan  dengan  rinci tentang kelahiran dan kematian tokoh pahlawan yang dimaksud.
Berdasarkan  proses  yang  dilakukan,  tiga  kolom  utama  yang  didapatkan  dibuat menjadi dua buah node yaitu “Nama Pahlawan” dan “Asal Kota”.  dari tahap ini, ditemukan popularitas  suatu  kota  dilihat  dari  jumlah  atau  keberadaan  relasi  dengan  tokoh  pahlawan. Node pahlawan  dengan node kota  dihubungkan  melalui  sebuah  relasi  “lahir  di”  yang  mana akan  menunjukkan  kota  asal  pahlawan  tersebut.  Ilustrasi graph dari  proses  data di  tahap ini dapat dilihat pada Gambar 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2. Ilustrasi Node Dan Relasi Pada Graf

## 3.2 Metode Analisis Data
Teknik  analisa  data  menggunakan  analisa  statistik  deskriptif  berupa  graf,  yaitu melakukan  uji  melalui  perbandingan  hasil  klasifikasi  Girvan  Newman  dengan  Greedy Modularity  yang  keduanya  merupakan  Algoritma  Community.  Dengan  adanya  library NetworkX untuk mendeteksi dan mengelompokkan data ke dalam komunitas-komunitas agar visualisasi graf dapat terlihat. Dikarenakan pentingnya jumlah data pada tahap ini, maka tahap ini menggunakan data yang  diperoleh dari Wikipedia dan kemudian  disimpan dalam bentuk CSV.
Perhitungan selanjutnya adalah menentukan komunitas. Komunitas pada sekelompok simpul diukur dengan density setiap edge di antara mereka. Density inilah yang menentukan seberapa besar kepadatan membuat suatu komunitas. Bahkan jika menghasilkan grafik secara acak, beberapa kelompok simpul akan memiliki density yang lebih tinggi daripada yang lain, bisa  jadi  mereka  adalah  komunitas  [11].  Node-node  dalam  graf  dapat  diprediksi  dengan menggunakan  Jaccard  Coefficient  untuk  menghitung  kesamaan  node  yang  ada  dengan  node lain [17].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Berikut  adalah  hasil  plot  untuk  Daerah  Populer  dengan  ditandai  warna  jingga  seperti  pada Gambar 3.
Dari  Gambar  3,  didapatkan  daerah  popular  yaitu  Jakarta,  Sumatera  Barat,  Jawa  Barat,  Jawa Timur,  Sulawesi  Utara, Jawa  tengah,  Yogyakarta,  Sumatera  Utara, Malaysia (luar  Indonesia), Arab Saudi (luar Indonesia), Maluku, Sumatera Selatan, Maluku Utara, Sulawesi Selatan, Riau, Lampung, Kepulauan Riau, NTT, Bali, Aceh, Papua, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Banten, dan Sulawesi Tenggara. Hasil perhitungan density berdasarkan nama pahlawan, tempat lahir,  dan  tempat  wafat  adalah  sebesar  0.011865079365079365.  Hal  ini  berarti  tidak  semua node terhubung karena nilai density yang sangat rendah.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 3. Plot Daerah Populer
Tabel 2. Klasifikasi Komunitas Berdasarkan Algoritma Girvan Newman Komunitas [0] Wage Rudolf Supratman 0 [1] Mohammad Hatta 0 [2] Saharjo 0 [3] Hazairin 0 [4] Karel Satsuit Tubun 0 … … … [220] NTB 3 [221] Nani Wartabone 4 [222] Gorontalo 4 [223] Jambi 5 [224] Thaha Syaifuddin 5
Pada Tabel 2, algoritma Girvan Newman menghasilkan sejumlah 6 komunitas. “Wage Rudolf Supratman” berada di komunitas 0, “NTB” berada di komunitas 3, “Nani Wartabone” berada di komunitas  4,  dst.  Dari  data  ini  kemudian  dibuatkan  struktur  komunitas  yang  memperlihatkan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
node-node yang saling berhubungan dalam graf dengan ditujukan melalui 6 warna node utama yang memperlihatkan komunitasnya yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Struktur Komunitas Berdasarkan Algoritma Girvan Newman
Tabel 3. Klasifikasi komunitas berdasarkan algoritma Greedy Modularity
Komunitas [0] Mas Mansur 0 [1] Wage Rudolf Supratman 0 [2] Arab Saudi 0 [3] Harun Bin Said 0 [4] Fatmawati 0 … … … [220] NTB 14 [221] Nani Wartabone 15 [222] Gorontalo 15 [223] Jambi 16 [224] Thaha Syaifuddin 16
Algoritma  Greedy  Modularity  mengdapatkan    17  komunitas.  “Wage  Rudolf  Supratman” berada di komunitas 0, “NTB” berada di komunitas 14, “Nani Wartabone” berada di komunitas 15, dst. Dari data ini kemudian dibuatkan struktur komunitas yang memperlihatkan node-node yang  saling  berhubungan  dalam  graf  dengan  ditujukan  melalui  17  warna node utama  yang memperlihatkan komunitasnya yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Struktur Komunitas Berdasarkan Algoritma Greedy Modularity
Prediksi  kesamaan node menggunakan similarity  index bernama  Jaccard  Coefficient,  dimana jika ada dua node yang memiliki kesamaan lebih dari  90% akan bernilai 1. Hasil perhitungan Jaccard dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Jaccard Coefficient (sebagian) Sutoyo Siswomiharjo Ahmad Yani 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Alimin 1.0
Sutoyo Siswomiharjo Cipto Mangunkusumo 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Gatot Subroto 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Jatikusumo 1.0
Sutoyo Siswomiharjo Kasman Singodimedjo 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Ki Sarmidi Mangunsarkoro 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Saharjo 1.0
Sutoyo Siswomiharjo Siswondo Parman 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Siti Hartinah 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Supomo 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Suprapto 1.0 Sutoyo Siswomiharjo Tirto Adhi Suryo 1.0 Tirto Adhi Suryo Ahmad Yani 1.0 Tirto Adhi Suryo Alimin 1.0
Tirto Adhi Suryo Cipto Mangunkusumo 1.0 Tirto Adhi Suryo Gatot Subroto 1.0 Tirto Adhi Suryo Jatikusumo 1.0 Tirto Adhi Suryo Kasman Singodimedjo 1.0 Tirto Adhi Suryo Ki Sarmidi Mangunsarkoro 1.0 Tirto Adhi Suryo Saharjo 1.0 Tirto Adhi Suryo Siti Hartinah 1.0 Tirto Adhi Suryo Supomo 1.0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tirto Adhi Suryo Suprapto 1.0 … Siswondo Parman Ahmad Yani 1.0 Siswondo Parman Alimin 1.0 Siswondo Parman Cipto Mangunkusumo 1.0 Siswondo Parman Gatot Subroto 1.0 Siswondo Parman Jatikusumo 1.0 Siswondo Parman Kasman Singodimedjo 1.0 Siswondo Parman Ki Sarmidi Mangunsarkoro 1.0 Siswondo Parman Saharjo 1.0 Siswondo Parman Siti Hartinah 1.0 Siswondo Parman Supomo 1.0 Siswondo Parman Suprapto 1.0
Algoritma  Jaccard  menghasilkan  372  pasang node yang  memiliki  kesamaan,  seperti  misalnya Siswondo Parman dengan Ahmad Yani yang akhirnya membentuk sebuah relasi baru.
Gambar 6. Hasil Jaccard Coefficient

## 5 Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  klasifikasi  menggunakan  Algoritma  Community  dapat memperlihatkan node popular  yaitu  dengan  nama  “daerah  popular”  yang  ditunjukkan  dengan  warna berbeda,  yaitu  jingga.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  Algoritma  Greedy  Modularity  dinilai  lebih banyak  menghasilkan  komunitas  yakni  sebanyak  16  komunitas  yang  dapat  terbentuk,  sedangkan algoritma  Girvan  Newman hanya  menghasilkan  6  komunitas.  Untuk  memprediksi  berapa  banyak node yang memiliki kesamaan, dengan Jaccard Coefficient ditemukan hingga 372 node .

## Referensi
[1] M.  Tasgin,  A.  Herdagdelen,  and  H.  Bingol,  “Community  Detection  in  Complex  Networks Using  Genetic  Algorithms,”  Nov.  2007,  Accessed:  May  22,  2020.  [Online].  Available:
http://arxiv.org/abs/0711.0491.
[2] Nurmasyitah,  M.  T.  Imelda  Atastina,  S.  Si,  and  M.  T.  Anisa  Herdiani,  S.T.,  “Analisis  Dan Implementasi Community Detection Menggunakan Spectral Clustering Method Dalam Social Network  |  Nurmasyitah  |  eProceedings  of  Engineering,” e-Proceeding  of  Engineering ,  2018. https://libraryeproceeding.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/6738/663 8 (accessed May 22, 2020).
[3] Itsna  Alfin  Nur,  Moch.  Arif  Bijaksana,  and  E.  D.  S.  T.  .  M.  T.  Ir.  M.Tech.,  “Community Detection  Menggunakan  Genetic  Algorithm  Dalam  Social  Network  Twitter  |  Nur  | eProceedings  of  Engineering,”  2015,  Accessed:  May  22,  2020.  [Online].  Available: https://libraryeproceeding.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/1287/122 9.
[4] Lulu Alfi’a Rahma Ningsih, Imelda Atastina, and Anisa Herdiani, “Analisis Dan Implementasi Community Detection Menggunakan Algoritma Dbscan Pada Twitter | Ningsih | eProceedings of
Engineering,” 2018.
https://libraryeproceeding.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/6154/613 3 (accessed May 22, 2020).
[5] A.  N.  Annisa,  “Studi  Literatur  Perencanaan  dan  Algoritma  Pembentukan  DMA  (District Metered Area),” 2016.
[6] M. A. Javed, M. S. Younis, S. Latif, J. Qadir, and A. Baig, “Community detection in networks: A multidisciplinary review,” J. Netw. Comput. Appl. , 2018.
[7] “SPARQL 1.1
overview.,” World
Wide Web Consortium , 2013.
https://www.w3.org/TR/sparql11-query/ (accessed May 06, 2020).
[8] N.  Akhtar,  “Social  network  analysis  tools,”  in Proceedings  -  2014  4th  International Conference  on  Communication  Systems  and  Network  Technologies,  CSNT  2014 ,  2014,  pp. 388–392, doi: 10.1109/CSNT.2014.83.
[9] A. Hagberg, P. Swart, and D. S Chult, “Exploring network structure, dynamics, and function using  networkx  (Conference)  |  OSTI.GOV,”  2008,  Accessed:  May  22,  2020.  [Online]. Available: https://www.osti.gov/biblio/960616.
[10] P. V. Marsden, “The reliability of network density and composition measures,” Soc. Networks , vol. 15, no. 4, pp. 399–421, Dec. 1993, doi: 10.1016/0378-8733(93)90014-C.
[11] Vinh-Loc Dao, C. Bothorel, and P. Lenca, “Community structure: A comparative evaluation of community detection methods,” vol. hal-019765, 2019.
[12] S.  Moon,  J.  G.  Lee,  and  M.  Kang,  “Scalable  community  detection  from  networks  by computing edge betweenness on MapReduce,” in 2014 International Conference on Big Data and Smart Computing, BIGCOMP 2014 , 2014, pp. 145–148,
doi:
10.1109/BIGCOMP.2014.6741425.
[13] L.  Despalatovic,  T.  Vojkovic,  and  D.  Vukicevic,  “Community  structure  in  networks: improving  the  Girvan-Newman  algorithm,”  in Conference:  2014  37th  International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) , 2014, pp. 997–1002, doi: 10.1109/MIPRO.2014.6859714.
[14] S.  Lobanova  and  A.  Chepovskiy,  “Combined  method  to  detect  communities  in  graphs  of interacting  objects,” Bus.  Informatics ,  vol.  2017,  no.  4,  pp.  64–73,  Dec.  2017,  doi: 10.17323/1998-0663.2017.4.64.73.
[15] M.  Chen,  K.  Kuzmin,  and  B.  K.  Szymanski,  “Community  detection  via  maximization  of modularity and its variants,” IEEE  Trans.  Comput.  Soc.  Syst. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  46–65,  Mar. 2014, doi: 10.1109/TCSS.2014.2307458.
[16] A. F. Almukhtar and E. S. Al-Shamery, “Greedy Modularity Graph Clustering for Community Detection of Large Co-Authorship Network,” Int. J. Eng. Technol. , 2018.
[17] Liyan Dong, Yongli Li, Han Yin, Huang Le, and Mao Rui, “The Algorithm of Link Prediction on Social Network,” Math. Probl. Eng. , 2013, Accessed: May 22, 2020. [Online]. Available: https://www.hindawi.com/journals/mpe/2013/125123/.
[18] A.  F.  Al-Mukhtar  and  E.  S.  Al-Shamery,  “Greedy  Modularity  Graph  Clustering  for Community  Detection  of  Large  Co-Authorship  Network,” Int.  J.  Eng.  Technol. ,  vol.  7,  no. 4.19, p. 857, Nov. 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i4.19.28058.
[19] Dbpedia, “http://id.dbpedia.org/page/Kategori:Pahlawan_nasional_Indonesia.” .
[20] N.  I.  Maghfirani  and  L.  P.  G.  Widiastuti,  “Klasterisasi  Pahlawan  Nasional  Indonesia Berdasarkan  Daerah  Asal  menggunakan  Algoritma  Louvain,”  May  2020,  doi: 10.5281/ZENODO.3808974.