## Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering untuk Pengelompokkan Pengguna Media Sosial
Zulkifli Alamtaha 1* , Ismail Djakaria 2 , Nisky Imansyah Yahya 3
1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Gorontalo, Bone Bolango, 96554, Indonesia *Corresponding author, email: zulalamtaha27@gmail.com

## Abstract
Social  media  is  a  means  to  interact  with  other  people  through  sentences,  pictures  and  videos  online. Excessive use of social media has a negative impact on mental health. The grouping process in this study was carried out to see the level of social media use in Bone Bolango Regency. Before grouping, data pre- processing is carried out and the optimal number of clusters is determined using the Silhoutte index. The optimal  cluster  results  obtained  are  two  clusters  for  all  methods.  After  that,  grouping  is  done  using Hierarchical  Clustering  and  Non-Hierarchical  Clustering  Algorithms.  The  Hierarchical  Clustering algorithm consists  of  two methods, namely the single linkage method and the complete linkage method. The  Non-Hierarchical  Clustering  Algorithm  consists  of  two  methods,  namely  the  K-Means  and  K- Medoids methods. The next step is to determine the best method using the Davies-Bouldin Index (DBI). The smaller the DBI value, the better the method used. The smallest DBI value is obtained in the complete linkage method. The grouping results for cluster 1 consisted of 70 respondents and cluster 2 consisted of 80 respondents.
Keywords: Davies-Bouldin Index , Hierarchical Clustering , Non-Hierarchical Clustering , Silhoutte Index , Social Media

## Abstrak
Media sosial merupakan sarana untuk berinteraksi dengan orang lain melalui kalimat, gambar dan video secara online .  Penggunaan  media  sosial  yang  berlebihan  berdampak  negatif    pada  kesehatan  mental. Proses pengelompokkan pada penelitian ini dilakukan untuk melihat tingkat penggunaan media sosial di Kabupaten  Bone  Bolango.  Sebelum  melakukan  pengelompokkan,  terlebih  dahulu  dilakukan pre- processing data  dan  penentuan  jumlah cluster optimal  menggunakan  indeks silhoutte .  Hasil  cluster optimal yang  diperoleh  adalah  dua cluster untuk  semua metode.  Setelah  itu dilakukan  pengelompokkan menggunakan  Algoritma Hierarchical  Clustering dan Non-Hierarchical  Clustering .  Algoritma Hierarchical  Clustering terdiri  dari  dua  metode  yaitu  metode single  linkage dan complete  linkage . Algoritma Non-Hierarchical Clustering terdiri dari dua metode yaitu metode K-Means dan K-Medoids. Tahap berikutnya adalah penentuan metode terbaik menggunakan Davies-Bouldin Index ( DBI ). Semakin kecil  nilai DBI ,  maka  semakin  baik  metode  yang  digunakan.  Nilai DBI terkecil  diperoleh  pada  metode complete  linkage .  Hasil  pengelompokkan  untuk cluster 1  terdiri  dari  70  responden  dan cluster 2  terdiri dari 80 responden.
Kata Kunci : Davies-Bouldin Index , Hierarchical Clustering , Media Sosial, Non-Hierarchical Clustering , Silhoutte Index .
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...

## 1. Pendahuluan
Pembelajaran mesin ( machine learning ) adalah riset ilmu tentang kombinasi konsep dari  sejumlah  bidang  keilmuan,  seperti  kecerdasan  buatan,  statistika,  matematika  dan teori  informasi.  Tujuan  spesifik  dari  penelitian machine  learning yaitu  untuk pengembangan  algoritma  pembelajaran  yang  cepat  dan  akurat  dalam  menghasilkan deskripsi  dan  prediksi  tentang  data.  Dalam  hal  analisis  data, machine  learning adalah pendekatan  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  model  deskriptif  dan  prediktif  [1]. Salah satu jenis machine learning adalah unsupervised learning .
Algoritma unsupervised learning merupakan algoritma yang mempunyai kegunaan dalam  mengelompokkan  dan  mengklasifikasikan  data.  Pada  algoritma  ini  tidak dilakukan  proses training pada dataset ,  karena  algoritma  ini  besifat  deskriptif,  bukan prediktif, maka dari itu hanya membutuhkan pembelajaran dari data itu sendiri. Dalam algoritma unsupervised  learning tersedia  beberapa input sampel  namun  ada  juga beberapa output yang  tidak  diinginkan.  Karena  terdapat  beberapa output yang  tidak diinginkan,  klasifikasi  dilakukan  supaya  algoritma  dapat  membedakan  dengan  benar data yang tersedia. Tugas tersebut merupakan fungsi dalam penggambaran struktur yang ada pada data, terutama pada data yang tidak memiliki label [2]. Salah satu analisis yang sering digunakan dalam unsupervised learning adalah analisis cluster .
Analisis cluster adalah  model  multivariat  yang  dibuat  dengan  tujuan mengklasifikasikan  data  menurut  karakteristik  data  tersebut.  Ada  dua  metode  dalam analisis cluster , yaitu metode hierarki dan non-hierarki. Metode hierarki adalah metode yang dirancang untuk dekomposisi berhierarki (tingkatan) dari kumpulan data menurut karakteristik  pada  data  tersebut.  Sedangkan  metode  non-hierarki  adalah  metode  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data  dan  jumlah cluster yang  akan  dibuat  dapat ditetapkan  sebelumnya.  Ada  berbagai  jenis  analisis cluster yang  digunakan  dalam metode  hierarki,  yaitu single  linkage dan complete  linkage .  Sedangkan  jenis  analisis cluster yang  digunakan  dalam  metode  non-hierarki,  yaitu  metode  K-Means  dan  K- Medoids [3]. Studi kasus yang diangkat dalam penelitian ini adalah tentang penggunaan media sosial.
Media  sosial  sudah  menjadi  hal  yang  cukup  penting  di  era  sekarang.  Kebutuhan tentang  sebuah  informasi  yang  cepat  dan  tepat  untuk  kepentingan  maupun  kepuasan pribadi  yang  terkadang  melupakan  satu  hal  yaitu  durasi  yang  mereka  gunakan  untuk mengakses  media  sosial  tersebut.  Kehadiran  media  sosial  tentu  membawa  dampak positif  maupun  dampak  negatif.  Dampak  positif  yang  diperoleh  salah  satunya  adalah pertukaran  informasi  yang  cepat  dan  tepat.  Sedangkan  dampak  negatif  yang  diperoleh adalah tentang durasi penggunaan media sosial yang berlebihan. Dampak negatif yang dimaksud yaitu gangguan tidur, tingkat konsentrasi menurun, merusak mata, gangguan kecemasan dan kecanduan media sosial [4].
Seorang  psikoterapis  dari  California  School  of  Professional  Psychology,  Philip Cushman, menyampaikan hasil penelitiannya bahwa kita harus membatasi penggunaan
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...
Zulkifli Alamtaha1, Ismail Djakaria, Nisky Imansyah Yahya
media sosial dari setengah jam sampai satu jam atau tidak lebih dari dua jam per hari. Hal  ini  mirip  dengan  penelitian  yang  dilakukan  di  University  of  Pittsburgh.  Studi  ini memverifikasi  bahwa  Orang  yang  terlalu  aktif  di  media  sosial  setiap  hari  memiliki risiko  depresi  hingga  tiga  kali  lebih  besar  dibandingkan  mereka  yang  jarang menggunakan  media  sosial  saat  ini.  Berdasarkan  penelitian  ini,  terlalu  sering menggunakan media sosial dapat berdampak negatif pada kesehatan mental, dan orang yang terlalu aktif di media sosial setiap hari memiliki risiko depresi tiga kali lebih besar jika dibandingkan dengan orang yang jarang menggunakannya [5].
Penelitian ini dilakukan untuk melihat kelompok yang penggunaan media sosialnya masih  dalam  batas  wajar  dan  kelompok  yang  penggunaan  media  sosialnya  sudah berlebihan.  Dari  hal  tersebut,  penulis  dapat  mengetahui  karakteristik  dari  masing- masing  kelompok  yang  diperoleh.  Dari  hasil  pengelompokkan  yang  diperoleh  juga dapat  menjadi  cerminan  dan  peringatan  bagi  penulis  maupun  pembaca  agar  tidak berlebihan dalam menggunakan media sosial di era sekarang.

## 2. Material dan Metode

## 2.1 Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  primer  tentang  durasi penggunaan setiap pengguna media sosial. Sampel yang digunakan yaitu 150 pengguna media  sosial  di  Kabupaten  Bone  Bolango.  Variabel  yang  digunakan  sebanyak  8 Variabel. Variabel-variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Usia (X 1 )
2. Durasi Penggunaan WhatsApp (X 2 )
3. Durasi Penggunaan Telegram (X 3 )
4. Durasi Penggunaan YouTube (X 4 )
5. Durasi Penggunaan Facebook (X 5 )
6. Durasi Penggunaan Instagram (X 6 )
7. Durasi Penggunaan TikTok (X 7 )
8. Durasi Penggunaan Twitter (X 8 )
2.2 Pre-Processing Data
Pre-processing data adalah proses mengubah data ke dalam format yang sederhana, efektif  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  peneliti.  Indikator  yang  dapat  digunakan  sebagai referensi adalah kelengkapan data, hasil yang akurat dan waktu komputasi yang singkat [6].  Terdapat  beberapa  bentuk  transformasi  data  yang  dapat  digunakan  dalam  analisis cluster . Diantaranya adalah dengan mengubah bentuk data ke dalam skala nominal atau ordinal  menyesuaikan  dengan  data  yang  digunakan  serta  pembobotan  data  yang  jelas [7].
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...

## 2.3 Indeks Silhoutte
Indeks silhoutte adalah nilai yang digunakan untuk menentukan nilai k yang paling optimal.  Dengan cluster disebut  terbentuk  dengan  baik  jika  nilai  indeks  mendekati  1. Sedangkan cluster disebut terbentuk kurang baik jika nilai indeks mendekati -1 [8].
𝑠(𝑖) = 𝑎(𝑖) − 𝑏(𝑖) 𝑚𝑎𝑥(𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)) (1)

## 2.4 Uji Asumsi Multikolinearitas
Uji  asumsi  multikolinearitas  memiliki  tujuan  untuk  menguji  apakah  data mempunyai  korelasi  yang  tinggi  dari  variabel  yang  diikutsertakan  atau  tidak.  Variabel analisis cluster tersebut  disebut  baik  jika  antar  variabel  bebas  tidak  terjadi multikolinearitas.  Salah  satu  cara  dalam  menganalisis  terjadinya  multikolinearitas  bisa dianalisis dari nilai Variance Inflaction Factor ( VIF ) [9].
𝑉𝐼𝐹 = 1 𝑇𝑜𝑙𝑒𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 = 1 1 − 𝑅 𝑝 2 (2)

## 2.5 Euclidean Distance
Jarak  antar  objek  ke- i dan  objek  ke- k disimbolkan  dengan 𝑑 𝑖𝑘 pada  variabel  ke- p . Perhitungan  jarak euclid dari  dua  objek  sebanyak p variabel  menggunakan  persamaan sebagai berikut [9].
𝑑 𝑖𝑘 = √∑ |𝑥 𝑖𝑝 − 𝑥 𝑘𝑝 | 𝑐 𝑝=1 (3)

## 2.6 Hierarchical Clustering
Single linkage adalah jarak antara dua cluster yang diukur menurut jarak minimum objek dalam suatu cluster dan objek pada cluster lainnya [10]. 𝑑(𝑢𝑣)𝑤 = 𝑚𝑖𝑛⁡(𝑑 𝑢𝑤 𝑑 𝑣𝑤 ) (4)
Complete  linkage adalah  jarak  antara  dua cluster yang  diukur  menurut  jarak maksimum objek dalam suatu cluster dan objek pada cluster lainnya. 𝑑(𝑢𝑣)𝑤 = 𝑚𝑎𝑥⁡(𝑑 𝑢𝑤 𝑑 𝑣𝑤 ) (5)

## 2.7 Non-Hierarchical Clustering
K-Means adalah sebuah algoritma yang memiliki centroid terdekat di setiap cluster . Dalam  menentukan centroid awal  ditentukan  secara  acak  dan  juga  menentukan  partisi objek sejumlah k cluster , selanjutnya dihitung centroid ke- i variabel ke- p .
𝑣(𝑖𝑝) = ∑ 𝑥 𝑖𝑝 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑝𝑗 (6)
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...
K-Medoids  atau  nama  lainnya Partitioning  Around  Medoids ( PAM )  adalah  jenis lain  dari  metode  non-hierarki  selain  K-Means.  Perhitungan  metode  K-Medoids  tidak berpatokan  pada  nilai  rata-rata  (mean)  semua  data  dari  setiap cluster melainkan berpatokan pada titik data secara acak, dan mempunyai tujuan untuk mengurangi outlier atau  sensitivitas  dari cluster yang  dihasilkan  dalam  data.  Algoritma  K-Means  maupun K-Medoids  membuat cluster dari  jarak  minimal  antara  setiap  titik  data  berada  dalam satu cluster dan titik data pada pusat cluster . Dalam pemilihan titik data sebagai pusat (medoid)  pada  algoritma  K-Medoids  dilakukan  secara  acak  pada  titik  data  dalam masing-masing cluster , bukan berdasarkan nilai rata-rata ( mean ) seperti K-Means [11].
2.8 Davies-Bouldin Index
Davies-Bouldin  Index atau DBI memaksimalkan  jarak  inter cluster dan meminimalkan jarak intra cluster . Semakin kecil nilai DBI , maka semakin baik metode yang  digunakan.  Rumus  untuk  menghitung  nilai DBI terdapat  pada  persamaan  berikut [12].
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝐾 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖𝑗 ) 𝑘 𝑖=1 (7)

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Pre-Processing Data
Data  awal  memuat  data  untuk  X 1 yaitu  usia  dalam  satuan  tahun,  dan  data  X 2 -X 8 yaitu durasi penggunaan media sosial dalam satuan menit. Jumlah data yang digunakan dalam  penelitian  ini  sebanyak  150  data.  Berikut  ini  10  data  awal  dari  150  data  yang digunakan.
Tabel 1. Data Awal
No. Nama X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 1. Toni 47 49 17 181 193 8 3 0 2. Yati 39 26 25 93 99 26 78 0 3. Agus 32 69 53 79 30 80 186 40 4. Kiwi 42 75 18 73 62 27 74 0 5. Roni 44 64 14 148 176 15 87 0 6. Weti 41 62 19 183 139 20 81 21 7. Maman 38 189 29 44 34 86 186 0 8. Santi 37 97 6 28 33 41 195 0 9. Dedi 33 47 27 133 146 28 66 0 10.  Debi 27 155 75 88 56 90 199 10 Sumber: Data olah, 2022
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...
Zulkifli Alamtaha1, Ismail Djakaria, Nisky Imansyah Yahya
Tabel  1  merupakan  tabel  yang  memuat  data  awal  sebelum  ditransformasikan. Selanjutnya data pada Tabel 1 tersebut ditransformasikan menurut kriteria pembobotan. Untuk Variabel X 1 terbagi atas empat kategori sebagai berikut.
1. Usia 17-25 Tahun = 1 (Masa Remaja Akhir)
2. Usia 26-35 Tahun = 2 (Masa Dewasa Awal)
3. Usia 36-45 Tahun = 3 (Masa Dewasa Akhir)
4. Usia 46-55 Tahun = 4 (Masa Lansia Awal)
Untuk Variabel X 2 -X 8 terbagi atas empat kategori sebagai berikut.
1. Durasi < 1 Jam = 1 (Singkat)
2. Durasi 1-2 Jam = 2 (Sedang)
3. Durasi 3-4 Jam = 3 (Lama)
4. Durasi 5-6 Jam = 4 (Sangat Lama)
Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 150 data. Berikut ini 10 data transformasi dari 150 data yang digunakan.
Tabel 2. Data Transformasi
No. Nama X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 1. Toni 4 1 1 3 3 1 1 1 2. Yati 3 1 1 2 2 1 2 1 3. Agus 2 2 1 2 1 2 3 1 4. Kiwi 3 2 1 2 2 1 2 1 5. Roni 3 2 1 2 2 1 2 1 6. Weti 3 2 1 3 2 1 2 1 7. Maman 3 3 1 1 1 2 3 1 8. Santi 3 2 1 1 1 1 3 1 9. Dedi 2 1 1 2 2 1 2 1 10.  Debi 2 2 2 2 1 2 3 1
Sumber: Data olah, 2022
Tabel 2 merupakan tabel yang memuat data yang sudah ditransformasikan menurut kriteria  pembobotannya.  Setelah  dilakukan  transformasi  data,  tahap  selanjutnya  adalah penentuan jumlah k cluster optimal dan uji asumsi multikolinearitas.

## 3.2 Penentuan Jumlah K Cluster Optimal
Menentukan  jumlah k cluster optimal  pada  penelitian  ini  menggunakan  grafik indeks silhoutte . Berikut grafik indeks silhoutte untuk metode single linkage , complete linkage , K-Means dan K-Medoids.
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...
Gambar 1. Single Linkage Gambar 2. Complete Linkage Gambar 3. K-Means Gambar 4. K-Medoids
Gambar 1-4 merupakan gambar yang memuat grafik indeks silhoutte dari masing- masing  metode  yang  digunakan.  Dari  grafik  indeks silhoutte di  atas,  menunjukkan jumlah cluster optimal untuk empat metode yang digunakan sebanyak dua cluster .

## 3.3 Uji Asumsi Multikolinearitas
Uji  asumsi  multikolinearitas  digunakan  untuk  menguji  apakah  data  mempunyai korelasi yang tinggi dari variabel yang diikutsertakan atau tidak.
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...
Tabel 3. Nilai VIF Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 1 1
X 2 2,2589 1 X 3 1,1980  1,1323 1 X 4 1,0549  1,0305  1,0613 1 X 5 2,3262  1,5496  1,1359  1,1777 1 X 6 2,4497  2,3713  1,1625  1,0353  1,5495 1 X 7 4,0407  2,1219  1,2689  1,1402  2,7631  1,9521 1 X 8 1,2770  1,2374  1,0346  1,0014  1,0562  1,2760  1,1518 1
Sumber: Data olah, 2022
Dari  nilai VIF pada  tabel  di  atas  tidak  terdapat  nilai VIF >  10.  Maka  dapat disimpulkan, data yang digunakan tidak terjadi multikolinearitas.

## 3.4 Hasil Cluster
Setelah  dilakukan  proses  pembentukan cluster ,  diperoleh  hasil cluster untuk masing-masing metode sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Cluster Metode Cluster 1 Cluster 2 Single Linkage 132 Sampel 18 Sampel Complete Linkage 70 Sampel 80 Sampel K-Means 71 Sampel 79 Sampel K-Medoids 89 Sampel 61 Sampel Sumber: Data olah, 2022
Setelah  diperoleh  hasil cluster dari  masing-masing  metode,  langkah  selanjutnya adalah menentukan metode mana yang terbaik dari empat metode yang digunakan.

## 3.5 Penentuan Metode Terbaik
Menentukan  metode  terbaik  menggunakan  nilai Davies-Bouldin  Indeks ( DBI ). Semakin kecil nilai DBI , maka semakin baik metode yang digunakan.
Tabel 5. Nilai DBI Single Linkage Complete Linkage K-Means K-Medoids 0,75469 0,42595 0,43057 0,54621 Sumber: Data olah, 2022 Dari  nilai DBI pada  tabel  di  atas,  nilai DBI terkecil  ada  pada  metode complete linkage . Maka dapat disimpulkan metode complete linkage adalah metode terbaik.
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...

## 3.6 Interpretasi Cluster
Dari empat metode yang telah di uji, nilai DBI terkecil ada pada metode complete linkage ,  sehingga  metode complete  linkage dipilih  sebagai  metode terbaik  dalam penelitian ini. Hasil clustering dari metode complete linkage akan diambil sebagai dasar pengambilan kesimpulan terhadap hasil cluster yang terbentuk. Jumlah optimal cluster yang terbentuk adalah dua cluster . Sehingga dapat di interpretasikan sebagai berikut.
1. Berikut  ini  adalah  rata-rata  usia  untuk  X 1 (tahun)  dan  durasi  penggunaan  media sosial X 2 -X 8 (menit) untuk setiap cluster .
Tabel 6. Rata-rata Tiap Cluster Cluster X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 1 44,86 48,27 16,77  131,57  163,99  15,37 58,46 34,36 2 25,48  197,28  45,91 64,50 48,18 61,35  229,99  37,24
Sumber: Data olah, 2022
2. Pada metode complete linkage terbentuk dua metode, yaitu:
Cluster 1 ( Cluster Old ) terdiri dari 70 subjek adalah cluster yang durasi penggunaan media  sosialnya  masih  dalam  batas  wajar.  Media  sosial  yang  paling  sering digunakan oleh Cluster Old adalah Facebook dan Youtube. Cluster Old didominasi oleh kelompok umur dewasa.
Cluster 2  ( Cluster  Milenial )  terdiri  dari  80  subjek  adalah cluster yang  durasi penggunaan  media  sosialnya  sudah  berlebihan.  Media  sosial  yang  paling  sering digunakan  oleh Cluster  Milenial adalah  TikTok  dan  WhatsApp. Cluster  Milenial didominasi oleh kelompok umur remaja.
3. Pembagian  70  subjek  pada Cluster  Old dan  80  subjek  pada Cluster  Milenial berdasarkan persamaan dari beberapa subjek pengamatan yang terdiri dari Usia dan Durasi  Penggunaan  Media  Sosial  seperti  WhatsApp,  Telegram,  YouTube,
Facebook, Instagram, TikTok dan Twitter.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa:
1. Penentuan  jumlah cluster optimal  menggunakan  algoritma hierarchical  clustering dan non-hierarchical  clustering untuk  pengelompokkan  pengguna  media  sosial adalah  dua cluster .  Dari  empat  metode  yang  digunakan  yaitu  metode single linkage , complete  linkage ,  K-Means  dan  K-Medoids,  semuanya  menunjukkan jumlah cluster optimal  yang  didapatkan  adalah  dua cluster .  Penentuan  jumlah cluster optimal menggunakan grafik silhoutte index .
2. Penentuan metode terbaik yang akan digunakan untuk pengelompokkan pengguna media  sosial  menggunakan  uji  validasi cluster  Davies-Bouldin  Index (DBI).
Semakin  kecil  nilai  DBI  yang  diperoleh,  maka  semakin  baik  metode  yang digunakan. Dari  empat  metode yang digunakan, nilai  DBI  terkecil yang diperoleh
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...
Zulkifli Alamtaha1, Ismail Djakaria, Nisky Imansyah Yahya
adalah  nilai  DBI  metode complete  linkage yaitu  sebesar  0,42595  untuk cluster optimal sejumlah dua cluster .
3. Hasil  pengelompokkan  pengguna  media  sosial  menggusnakan  metode complete linkage terbentuk  jumlah cluster optimal  sejumlah  dua cluster .  Adapun  hasil pengelompokkan pada Cluster 1 ( Cluster Old ) terdiri dari 70 subjek adalah cluster yang  durasi  penggunaan  media  sosialnya  masih  dalam  batas  wajar.  Media  sosial yang  paling  sering  digunakan  oleh Cluster  Old adalah  Facebook  dan  Youtube. Cluster Old didominasi oleh kelompok umur dewasa. Sedangkan Cluster 2 ( Cluster Milenial )  terdiri  dari  80  subjek  adalah cluster yang  durasi  penggunaan  media sosialnya  sudah  berlebihan.  Media  sosial  yang  paling  sering  digunakan  oleh Cluster  Milenial adalah  TikTok  dan  WhatsApp. Cluster  Milenial didominasi  oleh kelompok umur remaja.

## Daftar Pustaka
[1]   Wiranda,  N., Purba,  H.  S., dan Sukmawati,  R. A. Survei penggunaan tensorflow pada  machine  learning  untuk  identifikasi  ikan  kawasan  lahan  basah. Indonesian
Journal of Electronics and Instrumentation Systems , 10:179. doi:10.22146/ijeis.58315. 10 2020.
[2]   Roihan,  A.,  Sunarya,  P.  A.,  dan  Rafika,  A.  S.  Pemanfaatan  machine  learning dalam  berbagai  bidang:  Review  paper. Indonesian  Journal  on  Computer  and Information Technology , 5:75–82. 2019.
[3]   Widyadhana,  D.,  Hastuti,  R.  B.,  Kharisudin,  I.,  dan  Fauzi,  F.  Perbandingan analisis  klaster  k-means  dan  average  linkage  untuk  pengklasteran  kemiskinan  di provinsi jawa tengah. Prosiding Seminar Nasional Matematika , 4:584–594. 2021.
[4]   Rahmawati, H. N., Iqom, M. K. B., dan Hermanto. Hubungan durasi penggunaan media sosial dengan motivasi belajar remaja. Jurnal Keperawatan Jiwa , 5:77–81. 2017.
[5]   Sosiady,  M.,  Djamil,  N.,  dan  Ermansyah,  E.  The  effects  of  internet  addiction disorder on students’ learning motivation. Al-Ishlah : Jurnal Pendidikan , 14:3449– 3460. doi:10.35445/alishlah.v14i3.1712. 7 2022.
[6]   Saifullah,  Zarlis,  M.,  dan  Sembiring,  R.  W.  Analisa  terhadap  perbandingan algoritma  decision tree  dengan  algoritma  random tree  untuk pre-processing data. Jurnal Sains Komputer dan Informatika ( J-SAKTI ). 2017.
[7]   Aziz,  A.  R.,  Warsito,  B.,  dan  Prahutama,  A.  Pengaruh  transformasi  data  pada metode  learning  vector  quantization  terhadap  akurasi  klasifikasi  diagnosis penyakit jantung. 10. 2021.
[8]   N.  N.  Halim  dan  E.  Widodo.  Clustering  dampak  gempa  bumi  di  Indonesia menggunakan  kohonen  self  organizing  maps. Seminar  Nasional  Integrasi Matematika dan Nilai-nilai Islami , 1:14-16. 2017.
Implementasi Algoritma Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering ...
Zulkifli Alamtaha1, Ismail Djakaria, Nisky Imansyah Yahya
[9]   Khoirunnisa,  H.,  Ruchjana,  B.  N.,  Irianingsih,  I.,  dan  Suhandi,  B.  Perbandingan penerapan metode agglomerative dengan metode kmeans pada data curah hujan di wilayah bogor. 2020.
[10]   C.  Suhaeni,  A.  Kurnia,  dan  R.  Ristiyanti.  Perbandingan  hasil  pengelompokkan menggunakan  analisis  cluster  berhirarki,  kmeans  cluster,  dan  cluster  ensemble (studi  kasus  data  indikator  pelayanan  kesehatan  ibu  hamil), Jurnal  Media Infotama . 14:1. 2018.
[11]   Supriyadi, A., Triayudi, A., dan Sholihati, I. D. Perbandingan algoritma k-means dengan  k-medoids  pada  pengelompokan  armada  kendaraan  truk  berdasarkan produktivitas. 6:229–240. 2021.
[12]   B.  J.  D.  Sitompul,  O.  S.  Sitompul,  dan  P.  Sihombing.  Enhancement  clustering evaluation  result  of  davies-bouldin  index  with  determining  initial  centroid  of  k- means algorithm. Journal of Physics . 1235:1. 2019.