TRANSFORMTIKA , Vol.18, No.2, January 2021 , pp. 215 - 224 ISSN: 1693-3656, journals.usm.ac.id/index.php/transformatika
 page 215
Aplikasi Text Mining untuk Klasterisasi Aduan Masyarakat Kota Semarang Menggunakan Algoritma K-means
Dita Afida 1 , Erika Devi Udayanti 2 , Etika Kartikadharma 3
1 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Dian Nuswantoro Semarang, e-mail: ditaafida@gmail.com 2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang, e-mail: erikadevi@dsn.dinus.ac.id 3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang, e-mail: etika.kartikadarma@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 11 June 2020 Received in revised form 06 July 2020 Accepted 22 January 2021 Available online 31 January 2021

## ABSTRACT
Social  media  is a  service that is  very  supportive  for government  activities,  especially  in  providing openness  and  community-based  government.  One form  of  its  implementation  is  the  Semarang  City government  through  the Pusat  Pengolalaan Pengaduan  Masyarakat (P3M),  whose  task  is  to manage community complaints that enter one of the communication  channels  namely  social  media twitter.  The  number  of  public  complaints  that  enter every  day  is  very  varied.  This  is  certainly  quite difficult  for  managers  in  categorizing  complaints reports  according  to  the  relevant  government organizations. This paper focuses on the problem of how to conduct clustering of community complaints. The  data  source  comes  from  Twitter  using  the keyword  "Laporhendi".  Text  document  data  from community  complaint  tweets  was  analyzed  by  text mining  methods.  This  method  begins  with preprocessing  data such as  case  folding, tokenizing, stemming, stopword removal and tf-idf measurement. Clustering algorithm that will be used in  dividing  the  complaint  cluster  is  k-means algorithm.  The  evaluation  of  cluster  results  is  done by  using  purity  to  determine  the  accuracy  of  the clustering.
Keywords: community complaint, text mining, kmeans algorithm, purity

## 1. Pendahuluan
Masyarakat saat ini sangat akrab dengan keberadaan teknologi informasi dan komunikasi dalam  aktivitas  sehari-hari,  baik  aktivitas  berbelanja,  aktivitas  sosial  dan  termasuk  aktivitas  di lingkungan  pemerintahan.  Adaptasi  teknologi  di  lingkungan  pemerintah  dilakukan  untuk memenuhi  kebutuhan  transparansi  kerja  pemerintah  kepada  masyarakat  yang  tentunya  tujuan utamanya  adalah  dalam  upaya  peningkatan  layanan  publik  yang  dilakukan  melalui  penggunaan
teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Saat  ini  pemerintah  pusat  hingga  daerah  membuka  kanal komunikasi  elektronik  secara  luas  bagi  masyarakat  untuk  dapat  berbagi  informasi  maupun menghimpun berbagai saran maupun aduan terkait layanan pemerintah. Kanal komunikasi antara pemerintah  dan  masyarakat  ini  disediakan  dalam  berbagai  bentuk  mulai  dari  web  yang  dapat diakses  masyarakat  selama  24  jam,  aplikasi  berbasis mobile ,  layanan  berbasis short  message hingga  media  sosial  seperti  twitter,  facebook  hingga  instagram.  Masyarakat  menjadi  semakin mudah  memperoleh  informasi  dan  membagikan  informasi  kepada  masyarakat  lainnya  melalui internet. Salah satunya adalah yang berkaitan dengan aduan masyarakat berkaitan dengan layanan pemerintahan.
Dalam  penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  pada  Pusat  Pengolalaan  Pengaduan Masyarakat  (P3M)  khususnya  di  kota  Semarang.  Dimana  kantor  P3M  ini  bertugas  untuk melakukan  pengelolaan  aduan  masyarakat  yang  masuk.  Banyaknya  aduan  masyarakat  yang masuk  tiap  harinya  sangatlah  bervariatif.  Hal  ini  tentunya  cukup  menyulitkan  pengelola  dalam mengkategorikan  laporan  pengaduan  masayarakat.  Dalam  proses  pengkategorisasian  aduan, bidang  pelaporan  harus  membaca  satu  persatu  dan  tentu  memahami  isi  dari  aduan  masyarakat. Baru  kemudian  petugas  menentukan  aduan  tersebut  ditujukan  ke  unit  pemerintah  terkait  untuk tindak  lanjut.  Mempertimbangkan  jumlah  aduan  yang  masuk  setiap  harinya,  tentu  proses pengkategorisasian tersebut memakan banyak waktu. Hal ini membuat semakin lama pula aduan tersampaikan  dan  ditindak  lanjuti  oleh  Organisasi  Pemerintah  Daerah  (OPD)  yang  terkait.  Dari hasil  wawancara  yang  dilakukan  dengan  pihak  pengelola  aduan  masyarakat,  ada  sejumlah  11 Organisasi  Pemerintah  Daerah  yang  berkaitan  dengan  laporhendi,  diantaranya  yaitu  OPD  PLN, Dinas  Perhubungan  (Dishub),  Dinas  Perumahan  dan  Kawasan  Permukiman  (Disperkim), Pekerjaan Umum (PU), Dinas Kesehatan (Dinkes), OPD PDAM, OPD Penanggulangan Bencana Daerah  (BPBD),  OPD  Dinas  Kependudukan  Pencatatan  Sipil  (Dukcapil),  Rumah  Sakit  Umum Daerah  (RSUD),  Satuan  Polisi  Pamong  Praja  (Satpol  PP)  dan  terakhir  OPD  Dinas  Lingkungan Hidup.  Pengelola  harus  melakukan  pengkategorisasian  setiap  aduan  masyarakat  yang  masuk  ke sejumlah OPD tersebut.
Penelitian  ini  fokus  pada  permasalahan  bagaimana  melakukan  pengelompokkan ( clustering )    aduan  masyarakat  yang  disampaikan  melalui twitter. Clustering sendiri  merupakan salah  satu  metode  dalam  data  mining  yang  melakukan  pemetaan  terhadap  sejumlah  besar  data menjadi  klaster  atau  kelompok  yang  berbeda  dan  memasukkannya  ke  dalam  klaster  yang  sama satu  dengan  yang  lain  dan  yang  berbeda  dari  klaster  lain.  Sumber  data  berasal  dari  data  aduan masyarakat  yang  diambil  dari  media  sosial  twitter  yang    berupa  dokumen  text  dengan menggunakan kata kunci atau tagar #laporhendi. Dikarenakan data text  bersifat tidak terstruktur sehingga  memerlukan  suatu  analisis  text  untuk  pemrosesan  datanya. Text  mining merupakan teknik  analisis  teks  dalam  suatu  dokumen  melalui  kategorisasi  teks,  pengelompokan  teks, ekstraksi konsep, dan penghapusan teks [1]. Dalam melakukan pemetaan cluster akan digunakan algoritma  clustering  dalam  melakukan  pembagian  kelompok    aduan.  Algoritma  clustering  yang cukup  popular  dalam  melakukan  pengelompokan  objek  data  salah  satunya  adalah  algoritma  k- means  [2],[3],[4].  Pemetaan  klaster  didasarkan  pada  organisasi  pemerintah  daerah  yang  ada tersebut.  Evaluasi  hasil  cluster  dilakukan  dengan  menggunakan purity untuk  mengetahui ketepatan hasil pengelompokkan atau clustering dari data aduan.

## 2. Metodologi Penelitian
Pengumpulan  data  diperoleh  dengan  melakukan crawling  data aduan  masyarakat  dari twitter  dengan  menggunakan  kata  kunci  “ laporhendi ”.  Data  tersebut  dianalisis  dengan  text mining mengingat data tersebut merupakan data text. Analisis text ini diawali dengan melakukan preprocessing terhadap data mentah hasil crawling data. Tahapan cleansing data dilakukan untuk membersihkan  data  terhadap  duplikasi  ataupun  dokumen  yang  sama  sekali  tidak  bermakna, berikutnya  adalah  melakukan case  folding,  tokenizing,  stopword  removal, dan stemming .  Hasil preprocessing diperoleh dataset yang siap untuk proses pembobotan term dengan model TF IDF
Aplikasi Text Mining untuk Klasteisasi Aduan Masyarakat Kota Semarang Menggunakan Algoritma K-Means  (Dita Afida)
yang  dinotasikan  dengan  nilai  0  dan  1.  Barulah  kemudian  dilakukan  klasterisasi  data  dengan algoritma  k-means.  Hasil  klaster  yang  diperoleh  akan  dievaluasi  dengan  metode purity untuk mengetahui hasil cluster yang paling optimal.

## 2.1. Text Preprocessing
Pemrosesan awal untuk pengolahan data adalah untuk  melakukan pembersihan terhadap data mentah yaitu data text aduan, dengan tahapan sebagai berikut : 2.1.1. Case folding
Transformasi  terhadap  format  data  text  yang  ada  yaitu  dengan  mengubah  huruf  capital menjadi  huruf  kecil.  Selain  itu  juga  melakukan  penghapusan  terhadap  konten  dalam  text  yang bukan karakter. Berikut adalah contoh dokumen atau data tweet yang diproses.
Gambar 1. Contoh hasil proses case folding

## 2.1.2. Tokenizing
Berikutnya  adalah  membentuk  struktur  data  text  menjadi  suatu  kata  untuk  mewakili keseluruhan  objek  data  text.  Dimana  sebelumnya  data  dengan  struktur  kalimat  akan  dipecah dalam kata per kata.
Gambar 2. Contoh hasil proses tokenizing

## 2.1.3. Stopword Removal
Tahap stopword  removal ini  adalah  menghapus  kata  atau term yang  tidak  memberikan makna  seperti  kata  hubung,  misalnya  “dengan”,  “atau”,  dan  lain  sebagainya.  Untuk  proses penghapusan  kata-  kata  atau  term  adalah  dengan  mengikuti  daftar  kata  yang  ada  pada  daftar stopword . Untuk stopword yang digunakan, penelitian ini memanfaatkan library satrawi. 2.1.4. Stemming
Untuk mendapatkan term ahir, maka proses dilanjutkan dengan transformasi tiap kata ke dalam bentuk kata dasar, sehingga berbagai bentuk imbuhan akan dihilangkan.

## 2.2. Pembobotan Kata
Untuk pembentukan  vector  dari  data  text,  model  pembobotan Term  Frequency  –  Inverse Document  Frequency (TF-IDF)  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  persamaan  berikut [5].
laporhendi berhenti tiga di hari pinggir ini jalan depan kalau lawang ada sewu satpolppsm mobil dishubkotasmg pengunjung tertib laporhendi  tiga hari ini depan lawang sewu macet mobil pengunjung berhenti di pinggir jalan kalau ada satpolppsmg dishubkotasmg tertib
# LaporHendi  tiga hari ini depan Lawang Sewu macet mobil pengunjung berhenti di pinggir jalan. Kalau ada @satpolpp_smg
& @Dishubkotasmg   tertib
laporhendi  tiga hari ini depan lawang sewu macet mobil pengunjung berhenti di pinggir jalan kalau ada satpolppsmg dishubkotasmg tertib
.....................   (1)
yaitu dimana : Wdt = bobot dokumen ke –d terhadap kata ke –t tfdt = banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen Idft = inversed dokumen frequency ((
N = total dokumen df = banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari

## 2.3. Clustering
Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu  algoritma  clustering  tanpa  adanya  supervisi ( unsupervised ).  Suatu  metode  dalam  melakukan  pengelompokkan  dengan  menggunakan  sistem partisi. Prinsip yang digunakan dari algoritma K-Means ialah mengelompokkan data berdasarkan ke  beberapa  cluster  yang  telah  ditentukan.  Tahapan  dalam  penghitungan  algoritma  K-Means adalah sebagai berikut [6], [7], [8],[9]:
1. Tentukan banyak cluster yang akan dibentuk
2. Menentukan nilai pusat cluster awal atau titik centroid
3. Menghitung  jarak  tiap  data  yang  ada  ke  centroid  yang  akan  diklaster.  Perhitungan  jarak  ini menggunakan rumus Eucledian Distance . Berikut persamaan Eucledian Distance : ( √( ................... (2) Keterangan  : d ( : Jarak antara cluster x dengan pusat cluster pada kata ke i
: bobot data ke i pada cluster yang ingin dicari jaraknya.
: bobot kata ke i pada pusat cluster.
4. Mengelompokkan tiap data ke dalam cluster berdasarkan jarak terdekat dengan centroid
5. Menentukan nilai centroid yang baru
6. Mengulang langkah 2 hingga 3 sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah
7. Jika  anggota  cluster  tidak  berubah,  maka  nilai  rata-rata  centroid  pada  iterasi  terakhir digunakan sebagai parameter untuk klasterisasi data.

## 2.4 Evaluasi
Evaluasi  hasil  kluster  dilakukan  menggunakan  pengukuran purity .  Nilai  rasio  purity  ini merupakan  nilai  dari  dokumen  text  yang  di  kelompokkan  dengan  tepat  terhadap jumlah  seluruh kasus  [10].  Rentan  nilai  rasio  tersebut  adalah  0  hingga  1.  Jika  nilainya  mendekati  1    diartikan bahwa  sejumlah  dokumen  yang  dikelompokkan  benar.  Akan  tetapi  kondisi  sebaliknya  yaitu apabila  nilai  rasio  mendekati  0  artinya  justru  semakin  kecil  dokumen  yang  dikelompokkan dengan benar. U ntuk menghitung nilai purity menggunakan persamaan sebagai berikut [7] :
( ( .............................. (2.6)
Total nilai Purity dapat dihitung dengan rumus berikut :
∑ ( .............................. (2.7)
Aplikasi Text Mining untuk Klasteisasi Aduan Masyarakat Kota Semarang Menggunakan Algoritma K-Means  (Dita Afida)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  sample  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  disajikan  dalam  Tabel  1  berikut  ini. Disajikan  5  sample  data  atau  dokumen  yang  akan  dikelompokkan  ke  dalam  3  cluster  nantinya. Data berikut sudah melalui tahapan preprocessing data .
Tabel 1. Data Sample Aduan Masyarakat
D1 Case Folding @pln_123  listrik di wil.kel.sambiroto kec.tembalang  kota semarang sore ini padam. ada apa?? #laporhendi Cleansing listrik di wil kel sambiroto kec tembalang  kota semarang sore ini padam  ada apa Tokenizing listrik di wil kel sambiroto kec tembalang  kota semarang sore ini padam  ada apa Stopwords listrik  wil kel sambiroto kec tembalang  kota semarang sore padam Stemming listrik  wilayah kelurahan sambiroto kecamatan tembalang  kota semarang sore padam D2 Case Folding #laporhendi  3 hari ini depan lawang sewu macet mobil pengunjung berhenti di pinggir jalan. kalau ada @satpolpp_smg   & @Dishubkotasmg   tertib Cleansing hari ini depan lawang sewu macet mobil pengunjung berhenti di pinggir jalan kalau ada  tertib Tokenizing hari ini depan lawang sewu macet mobil pengunjung berhenti di pinggir jalan kalau ada  tertib Stopwords lawang sewu macet mobil pengunjung berhenti pinggir jalan tertib Stemming lawang sewu macet mobil kunjung henti pinggir jalan tertib D3 Case Folding @hendrarprihadi #laporhendi air pdam seminggu ini tak mengalir di perumnas sendang mulyo, gimana ini pak wali..? Cleansing air pdam seminggu ini tak mengalir di perumnas sendang mulyo gimana ini pak wali Tokenizing air pdam seminggu ini tak mengalir di perumnas sendang mulyo gimana ini pak wali Stopwords air pdam minggu mengalir perumnas sendang mulyo Stemming air pdam minggu alir perumnas sendang mulyo D4 Case Folding #laporhendi \pdam di wilayah manyaran kp hollywood, hari ini air mati seharian, ini knp ada giliran atau kerusakan?\ @pdamkotasmg @hendrarprihadi  @p3mkotasmg Cleansing pdam di wilayah manyaran kp hollywood hari ini air mati seharian ini knp ada giliran atau kerusakan Tokenizing pdam di wilayah manyaran kp hollywood hari ini air mati seharian ini knp ada giliran atau kerusakan Stopwords pdam wilayah manyaran kp hollywood air mati giliran kerusakan Stemming pdam wilayah manyaran kp hollywood air mati gilir rusak D5 Case Folding #laporhendi @hendrarprihadi @Dishubkotasmg jalanan memprihatinkan,,, jati ngaleh macet parah,,, mobil pada mogok. Cleansing jalanan memprihatinkan jati ngaleh macet parah mobil pada mogok Tokenizing jalanan memprihatinkan jati ngaleh macet parah mobil pada mogok Stopwords jalanan memprihatinkan jati ngaleh macet parah mobil mogok Stemming
jalan prihatin jati ngaleh macet parah mobil mogok

## 3.1. Pembobotan Kata
Dari  data  pada  Tabel  1,  dilakukan  pembobotan  kata  dengan  TF-IDF  dan  diperoleh  37 term dari 5 dokumen text aduan. Hasil perhitungan pembobotan TF-IDF disajikan dalam Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Pembobotan Term dari Data Sample
Term tf idf W = tf*idf D1  D2  D3  D4  D5  df  log(Dn/df) D1 D2 D3 D4 D5 Listrik 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 Wilayah 1 0 0 1 0 2 0,3979 0,3979 0 0 0,3979 0 Kelurahan 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 sambiroto 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 kecamatan 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 tembalang 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 Kota 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 Semarang 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 Sore 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 Padam 1 0 0 0 0 1 0,6990 0,6990 0 0 0 0 Lawang 0 1 0 0 0 1 0,6990 0 0,6990 0 0 0 Sewu 0 1 0 0 0 1 0,6990 0 0,6990 0 0 0 Macet 0 1 0 0 1 2 0,3979 0 0,3979 0 0 0,3979 Mobil 0 1 0 0 1 2 0,3979 0 0,3979 0 0 0,3979 Kunjung 0 1 0 0 0 1 0,6990 0 0,6990 0 0 0 Henti 0 1 0 0 0 1 0,6990 0 0,6990 0 0 0 Pinggir 0 1 0 0 0 1 0,6990 0 0,6990 0 0 0 Jalan 0 1 0 0 1 2 0,3979 0 0,3979 0 0 0,3979 Tertib 0 1 0 0 0 1 0,6990 0 0,6990 0 0 0 Air 0 0 1 1 0 2 0,3979 0 0 0,3979  0,3979 0 Pdam 0 0 1 1 0 2 0,3979 0 0 0,3979  0,3979 0 Minggu 0 0 1 0 0 1 0,6990 0 0 0,6990 0 0 Alir 0 0 1 0 0 1 0,6990 0 0 0,6990 0 0 Perumnas 0 0 1 0 0 1 0,6990 0 0 0,6990 0 0 Sendang 0 0 1 0 0 1 0,6990 0 0 0,6990 0 0 Mulyo 0 0 1 0 0 1 0,6990 0 0 0,6990 0 0 Manyaran 0 0 0 1 0 1 0,6990 0 0 0 0,6990 0 Kp 0 0 0 1 0 1 0,6990 0 0 0 0,6990 0 hollywood 0 0 0 1 0 1 0,6990 0 0 0 0,6990 0 Mati 0 0 0 1 0 1 0,6990 0 0 0 0,6990 0 Gilir 0 0 0 1 0 1 0,6990 0 0 0 0,6990 0 Rusak 0 0 0 1 0 1 0,6990 0 0 0 0,6990 0
Aplikasi Text Mining untuk Klasteisasi Aduan Masyarakat Kota Semarang Menggunakan Algoritma K-Means  (Dita Afida)
Prihatin 0 0 0 0 1 1 0,6990 0 0 0 0 0,6990 Jati 0 0 0 0 1 1 0,6990 0 0 0 0 0,6990 Ngaleh 0 0 0 0 1 1 0,6990 0 0 0 0 0,6990 Parah 0 0 0 0 1 1 0,6990 0 0 0 0 0,6990 Mogok 0 0 0 0 1 1 0,6990 0 0 0 0 0,6990

## 3.2. Clustering dengan Algoritma K-means
Sebagai  langkah  awal  dalam  clustering  yaitu  perlu  ditentukan  titik  pusat  awal  atau  titik centroid awal. Tabel 3 berikut menjadi centroid awal yang dipilih secara acak yang diambil dari dokumen term :
Tabel 3. Titik centroid
Nilai Titik Awal Cluster ( centroid) C1 = D5 C2 = D1 C3 = D3
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  jarak  tiap  data  dengan  titik  pusat  klaster  awal  yang sudah  ditentukan.  Dengan  menggunakan  fungsi eucledian  distance dihitung  jarak  ttiap  data ersebut ke masing-masing titik pusat dengan hasil disajikan pada Tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil perhitungan jarak eucledian distance iterasi 1
Centroid Jarak ke centroid D1 D2 D3 D4 D5 C1 2,7337 2,3182 2,3827 2,5148 0 C2 0 2,8217 2,7046 2,7650 2,7337 C3 2,7046 2,4831 0 2,3521 2,3827
Setelah  diperoleh  jarak  antar  centroid  dengan  data  maka  ditentukan  jarak  yang  paling dekat  dari  setiap  data  dengan  centroid.  Yang  nantinya  jarak  terdekat  merupakan  kelompok  data pada cluster tersebut. Berikut kelompok anggota cluster pada iterasi 1 :
Tabel 5. Pengelompokan anggota cluster iterasi 1
Pengelompokan anggota cluster Iterasi 1 D1 D2 D3 D4 D5 C1 2,7337 2,3182 2,3827 2,5148 0 C2 0 2,8217 2,7046 2,7650 2,7337 C3 2,7046 2,4831 0 2,3521 2,3827
Berikutnya  dilakukan  perhitungan  jarak  tiap  dokumen  ke  titik  centroid  baru  dan menghasilkan anggota cluster seperti pada Tabel 6 berikut.

## Tabel 6. Hasil jarak tiap data pada iterasi 2
Pengelompokan anggota cluster Iterasi 2 D1 D2 D3 D4 D5 C1 2,5247 1,1591 2,1397 2,2858 1,1591 C2 0 2,8217 2,7046 2,7650 2,7337 C3 2,4692 2,5297 1,1761 1,1761 2,1489
Pada iterasi kedua, didapati bahwa anggota klaster tidak mengalami perubahan sehingga proses perhitungan jarak berhenti dan diperoleh hasil ahir anggota klaster sebagai berikut.

## 3.3. Evaluasi Hasil Klaster
Sedangkan untuk menghitung nilai purity setiap cluster pada hasil perhitungan data diatas dengan jumlah 5 Data dan 3 Cluster sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil evalusi cluster dengan purity Cluster Jumlah PLN PDAM Dishub Purity C1 2 0 0 2 1 C2 1 1 0 0 1 C3 2 0 2 0 1 Total 5 Purity 1
Dari  evaluasi  hasil  cluster  tersebut  diperoleh  nilai  purity  untuk  3  cluster  dengan  5  data sample adalah sebesar 1. Sehingga hasil evaluasi pada data sample yang digunakan memiliki hasil yang baik karena bernilai 1, artinya setiap data masuk ke cluster yang sesuai dengan tepat. Untuk selanjutnya  model  cluster  akan  dibangun  dari  sejumlah  data  yang  sudah  diperoleh  dari proses crawling data pada twitter.

## 3.4 Dashboard Aplikasi Klastering Aduan Masyarakat
Model  dari  hasil  analisis  cluster  untuk  data  aduan menggunakan  algoritma k-means selanjutnya  diimplementasikan  ke  dalam  prototype  dari  aplikasi  analisis  text  aduan  masyarakat. Hasil  dari    clustering    data  yang  telah  diinputkan  yaitu  terbagi  menjadi  11  OPD  yang  ada  dan menjadi acuan banyaknya jumlah cluster yang dibentuk. Aplikasi akan menampilkan data aduan yang masuk kemudian mengkategorikan setiap aduan tersebut ke masing- masing unit atau dalam hal ini  OPD  yang  sesuai. Aplikasi  analisis text aduan  masyarakat  yang  dikembangkan  disajikan dalam  Gambar  3  berikut  ini.  Secara  keseluruhan,  data  yang  dikumpulkan  dan  dianalis  adalah sejumlah 1171 data aduan.
Pada  Gambar  3,  aplikasi  menampilkan  data  aduan  yang  masuk  dan  kemudian memberikan  keterangan  hasil  clusternya.  Sehingga  aplikasi  analisis  text  aduan  masyarakat  ini akan  secara  otomatis  mengelompokkan  cluster  setiap  aduan  yang  masuk.  Petugas  terkait  tidak lagi kesulitan dalam membaca maupun mengelompokkan aduan yang masuk karena sistem sudah secara  langsung  mengelompokkan.  Harapannya  dari  aplikasi  yang  dirancang  ini  maka  dapat membantu  petugas  mempercepat  proses  tindak lanjut aduan  ke  OPD  terkait.  Yang  pada  ahirnya tentu dapat meningkatkan layanan pemerintah kepada masyarakat.
Aplikasi Text Mining untuk Klasteisasi Aduan Masyarakat Kota Semarang Menggunakan Algoritma K-Means  (Dita Afida)
Gambar 3. Dashboard hasil klastering
Pada  Gambar  4  dibawah  ini  adalah  merupakan  tampilan  dashboard  untuk  keseluruhan data yang telah di kelompokkan ke dalam berbagai cluster atau OPD yang ada. Nampak bahwa aplikasi memberikan informasi total aduan masyarakat yang masuk untuk setiap cluster.
Gambar 4. Dashboard total aduan yang dikelompokkan ke setiap cluster

## 4. Kesimpulan
Dari hasil analisis text mining yang telah dilakukan pada data text aduan masyarakat yang bersumber  dari  twitter.  Dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  pengelompokkan  ( cluster )  data  dengan algoritma  k-means  mendapatkan  hasil  yang  bagus.  Hal  ini  didapat  dari  nilai  purity  yang  mana nilainya adalah 1 untuk tiap cluster yang ada. Oleh karena itu dalam melakukan klasterisasi text aduan  masyarakat  dapat  memanfaatkan  algoritma  k-means.  Dan  model  cluster  yang  diterapkan dalam  aplikasi  analisis  text  aduan  masyarakat  dapat  membantu  pihak  terkait  dalam  proses otomatisasi  pengelompokkan  aduan  masyarakat  ke  dinas  terkait.  Sehingga  proses  tindak  lanjut aduan menjadi lebik efektif.

## References
[1] M. Afzali and S. Kumar, “Text Document Clustering : Issues and Challenges,” 2019 Int. Conf. Mach. Learn. Big Data, Cloud Parallel Comput. , pp. 263–268, 2019.
[2] X.  et  al  Wu,  “Top  10  algorithms  in  data  mining,” Knowl.  Inf.  Syst. ,  vol.  14,  pp.  1–37, 2008.
[3] S.  Karyadi  and  H.  Yasin,  “Analisis  Kecenderungan  Informasi  Dengan  Menggunakan Metode Text Mining,” J. Gaussian , vol. 5, pp. 763–770, 2016.
[4] D. S. Indraloka, B. Santosa, D. Matematika, F. Matematka, P. Alam, I. Teknologi, and S. Nopember,  “Penerapan  Text  Mining  untuk  Melakukan  Clustering  Data  Tweet  Shopee Indonesia,” J. Sains dan Seni , vol. 6, no. 2, pp. 6–11, 2017.
[5] R.  Melita,  V.  Amrizal,  H.  B.  Suseno,  T.  Dirjam,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  F.  Sains, “Penerapan  Metode  Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency  (Tf-Idf)  Dan  Cosine Similarity  Pada  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Untuk  Mengetahui  Syarah  Hadits Berbasis Web ( Studi Kasus : Syarah Umdatil Ahkam ),” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  2, 2018.
[6] R.  K.  Dinata,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering  pada  Data Sepeda Motor,” Informatics J. , vol. 5, no. 1, 2020.
[7] J.  Teknik,  I.  Fik,  and  J.  N.  N.  Semarang-,  “Klasterisasi  Proses  Seleksi  Pemain Menggunakan Algoritma K-Means,” Universitas Dian Nuswantoro, 2015.
[8] S.  Defiyanti,  M.  Jajuli,  T.  Informatika,  F.  Ilmu,  K.  Universitas,  and  S.  Karawang, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam,” J.  Ilm.  Inf.  Terap. ,  vol.  I,  no.  2,  pp.  62–68, 2015.
[9] A.  K.  Wardhani,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit Pasien Pada Puskesmas Kajen Pekalongan,” J. Transform. , vol. 14, pp. 30–37, 2016.
[10] K.  R.  Prilianti  and  K.  Kunci,  “Aplikasi  Text  Mining  untuk  Automasi  Penentuan  Tren Topik Skripsi dengan Metode K-Means Clustering,” J. Cybermatika , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2014.