JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 1, Tahun 2022, Halaman 86 - 98 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN FUZZY POSSIBILISTICS

## C-MEANS UNTUK KLASTERISASI DATA TWEETS PADA AKUN TWITTER TOKOPEDIA
Ghina Nabila Saputro Putri 1 , Dwi Ispriyanti 2* , Tatik Widiharih 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *email: dwiispriyanti@yahoo.com

## ABSTRACT
Social media has become the most popular media, which can be accessed by young to old age. Twitter became one of the effective media and the familiar one used by the public, thus making the company make Twitter one of  the  promotional  tools,  one  of  which  is  Tokopedia.  The  research  aims  to  group  tweets  uploaded  by @tokopedia  Twitter  accounts  based  on  the  type  of  tweets  content  that  gets  a  lot  of  retweets  and  likes  by followers of @tokopedia. Application of text mining to cluster tweets on the @tokopedia Twitter account using Fuzzy  C-Means  and  Fuzzy  Possibilistic  C-Means  algorithms  that  viewed  the  accuracy  comparison  of  both methods used the Modified Partition Coefficient (MPC) cluster validity. The clustering process was carried out five times by the number of clusters ranging from 3 to 7 clusters. The results of the study showed the Fuzzy C- Means  method  is  a  better  method  compared  to  the  Fuzzy  Possibilistic  C-Means  method  in  clustering  data tweets,  with  the  number  of  clusters  formed  is  4.  The  content  type  formed  is  related  to  promo,  discount, cashback,  prize  quizzes,  and  event  promotions  organized  by  Tokopedia.  Content  with  the  highest  average number of retweets and likes is about automotive deals, sports tools, and merchandise offerings. So, that PT Tokopedia can use this content type as a tool for advertising on Twitter because it gets more likes by followers of @tokopedia.
Keywords :  Data Tweets , Clustering , Fuzzy  C-Means , Fuzzy  Possibilistics  C-Means , Modified Partition Coefficient .

## 1. PENDAHULUAN
Pada era globalisasi dan perkembangan teknologi kearah serba digital saat ini semakin pesat.  Media  sosial online sudah menjadi  media  yang  paling  populer,  yang  dapat diakses oleh  berbagai  kalangan  dari  usia  muda  sampai  usia  tua.  Direktur  Pelayanan  Informasi Internasional  Ditjen  Informasi  dan  Komunikasi  Publik  (IKP)  mengatakan,  situs  jejaring sosial yang paling banyak diakses adalah Facebook dan Twitter. Twitter merupakan salah satu media yang efektif dan juga merupakan salah satu media sosial yang akrab digunakan oleh  masyarakat  Indonesia.  Berangkat  dari  hal  tersebut  banyak  perusahaan  melihat  itu sebagai salah satu peluang, yang akhirnya menggunakan Twitter sebagai alat pemasaran dan media  untuk  menyebarkan  informasi.  Salah  satu  perusahaan  yang  menggunakan  Twitter sebagai  alat  promosi  adalah  PT  Tokopedia  dengan  nama  akun  Twitter  @tokopedia. Perusahaan  tersebut  dapat  melihat  konten  yang  disukai  oleh  para followers -nya  dengan melihat  jumlah retweet dan like pada  setiap tweets yang  diunggah  pada  akun  Twitter tersebut.
Clustering merupakan proses pembagian data ke dalam kelas atau cluster berdasarkan tingkat  kesamaannya.  Data-data  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik  akan  berkumpul dalam  kelompok  atau cluster yang  sama.  Sementara  data-data  yang  memiliki  perbedaan karakteristik, akan berkumpul dalam kelompok atau cluster yang berbeda (Siyamto, 2017). Pada  analisis cluster mengukur  kemiripan  karakteristik  antar  objek  yang  diteliti  dapat menggunakan ukuran jarak. Semakin kecil jarak yang diperoleh, maka semakin dekat letak objek dengan pusat cluster . Hal lain yang perlu diperhatikan pada proses clustering adalah
penentuan banyaknya cluster . Penentuan ini dapat berpengaruh pada tingkat validitas hasil clustering . Validitas tersebut dilakukan agar memperoleh jumlah cluster yang sesuai dengan data yang sedang digunakan.
Pada penelitian ini akan mengkaji perbandingan hasil clustering dengan metode Fuzzy C-Means dan Fuzzy  Possibilistics  C-Means .  Metode Fuzzy  C-Means adalah  suatu  teknik clustering data dimana keberadaan tiap tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat  keanggotaan  (Kusumadewi  &  Purnomo,  2013),  sedangkan Fuzzy  Possibilistic  C- Means (FPCM)  juga  menghasilkan  nilai  derajat  keanggotaan  dan  nilai  kekhasan  untuk menentukan  setiap  titik  data  yang  termasuk  pada cluster tertentu.  Penelitian  ini  akan mengelompokkan tweets dari akun Twitter @tokopedia serta melihat jumlah retweet dan like dari masing-masing cluster untuk mengetahui tweets yang paling disukai oleh para pengikut akun  @tokopedia.  Keakuratan  metode  ini  akan  dibandingkan  dengan  indeks  validitas Modified Partition Coefficient (MPC) sehingga akan didapatkan metode yang tepat dalam pengelompokkan data tweets .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. PT Tokopedia
Tokopedia adalah perusahaan teknologi Indonesia dengan misi untuk demokratisasi perdagangan  melalui  teknologi  dan  mendorong  jutaan  pedagang  dan  konsumen  untuk berpartisipasi  dalam  masa  depan  perdagangan.  Tokopedia  mempunyai  visi  yaitu membangun ekosistem di mana semua orang dapat memulai dan menemukan apapun dengan mudah (Tokopedia, 2021).

## 2.2. Pemasaran Melalui Media Sosial
Bagi setiap individu, motivasi menggunakan media sosial adalah mencari informasi, berbagi informasi, hiburan, relaksasi, dan interaksi sosial (Whiting & Williams, 2013). Bagi organisasi atau perusahaan, media sosial banyak digunakan sebagai media atau alat untuk melakukan  komunikasi  pemasaran.  Saat  ini  sudah  banyak  media  sosial  yang  dapat digunakan  untuk  pemasaran  atau  promosi  produk  atau  jasa.  Media  sosial  yang  sering digunakan untuk pemasaran atau promosi di antaranya  Facebook, Instagram, dan Twitter. Melalui media macam ini, perusahaan atau brand dapat melakukan promosi yang terstruktur dan tepat sasaran.

## 2.3. Twitter
Twitter  adalah  layanan  jejaring  sosial  online  dan  layanan microblogging yang memungkinkan  penggunanya  untuk  mengikuti  aktivitas  pengguna  lain,  membaca,  dan memposting tweet (Twitter  Inc.,  2021).  Twitter  memberikan  akses  kepada  penggunanya untuk  mengirimkan  sebuah  pesan  singkat  yang  terdiri  dari  maksimal  280  karakter  yang dikenal dengan sebutan tweet . Tweet sendiri bisa terdiri dari pesan teks dan foto.

## 2.4. Twitter Crawling
Menurut  Liu  (2011)  dalam  (Hanifah  &  Nurhasanah,  2018) Crawling adalah  proses menjelajahi  web  dan  mengunduh  halaman  web  secara  otomatis  untuk  mengumpulkan informasi. Pengumpulan data yang diunduh dari server Twitter berupa user dan tweet beserta atribut-atributnya. API Twitter atau Application Programming Interface (API) adalah suatu program  atau  aplikasi  yang  disediakan  oleh  Twitter  untuk  mempermudah  developer  lain dalam  mengakses  informasi  yang  ada  di  website  Twitter.  Pengembang  dapat  mengakses
tweet  dengan  mencari  kata  kunci  tertentu,  atau  meminta  sampel  tweet  dari  akun  tertentu (Twitter, 2020).

## 2.5. Text Preprocessing
Text Preprocessing adalah tahap awal dari sistem text mining yang meliputi berbagai jenis  teknik  yang  diadaptasi  dari  pengambilan  informasi  dan  ekstraksi  informasi  yang mengubah  format  mentah,  tidak  terstruktur,  dan  memiliki  format  asli  menjadi  terstruktur (Feldman  &  Sanger,  2007).  Tahapan  dalam  pre-processing  yaitu  sebagai  berikut: case folding , remove url, unescape HTML, remove mention, remove number, remove punctuation, remove emoticon, strip white space, dan normalisasi kata.

## 2.6. Feature Selection
Feature  Selection merupakan  tahapan  untuk  mengurangi  dimensi  dari  sebuah  data tekstual dengan menghapus kata-kata yang tidak relevan sehingga proses pengelompokan lebih efektif dan akurat (Feldman & Sanger, 2007). Tahapan dalam feature selection yaitu, stopwords  removal,  stemming,  dan  tokenizing.  Tahap  stopwors  removal  ialah menghilangkan kata-kata umum yang tidak berhubungan dengan subyek utama, seperti kata depan dan konjungsi. Tahap stemming ialah mengubah berbagai kata imbuhan menjadi kta dasarnya  (Tala,  2003).  Sedangkan,  tahap  Tokenizing  adalah  pemecahan  kalimat  menjadi potongan kata-kata.

## 2.7. Text Representation
Text  representation merupakan  tahapan  merubah  data  tekstual  menjadi  representasi yang lebih mudah untuk diproses. Data tekstual yang tidak terstruktur akan direpresentasikan secara numerik untuk membuatnya dapat dihitung secara matematis (Yan, 2009). Salah satu pendekatan untuk text representation ini adalah dengan menggunakan matriks dokumen atau yang  biasa  disebut Document  Term  Matrix . Document  Term  Matrix ialah  menunjukkan hubungan  antara terms dan  dokumen,  dimana  setiap  baris  mewakilkan  dokumen  yang digunakan,  sedangkan  kolom  pada matriks  berisi  kata-kata,  frase  atau  unit  hasil indexing lainnya  dalam  suatu  dokumen  yang  digunakan  untuk  mengetahui  konteks  dari  dokumen tersebut ( terms ).
Hal  yang  paling  utama  dalam text  mining ialah  bagaimana  mengukur  tentang  apa dokumen itu, maka perlu dilakukan pembobotan untuk setiap kata yang digunakan. Metode TF-IDF  merupakan  suatu  cara  untuk  memberikan  bobot  hubungan  suatu term terhadap dokumen. Metode ini menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot, yaitu frekuensi kemunculan sebuah kata di dalam dokumen tertentu dan inverse frekuensi dokumen yang mengandung kata tersebut (Nurjannah, et al., 2013). TF-IDF dihitung menggunakan rumus seperti berikut:
𝑊 𝑗,𝑖 = 𝑛 𝑗,𝑖 ∑ 𝑛 𝑗,𝑖 𝑝 𝑗=1 . log 2 𝐷 ⅆ 𝑗 (1)
𝑊 𝑗,𝑖 adalah TF-IDF, 𝑛 𝑗,𝑖 adalah jumlah kemunculan term j dalam dokumen ke i, ∑ 𝑛 𝑘,𝑖 𝑘 adalah jumlah kemunculan seluruh term pada dokumen ke i, 𝐷 adalah Banyaknya dokumen yang digunakan, dan ⅆ 𝑗 adalah banyaknya dokumen yang mengandung term j.
2.8. Word Cloud
Word cloud adalah presentasi grafis dari suatu dokumen, biasanya dihasilkan dengan memetakan kata-kata paling umum dari suatu dokumen dalam dua dimensi ruang, dengan frekuensi kata yang ditunjukkan oleh ukuran hurufnya (Castella dan Sutton, 2014). Menurut McNaught  &  Lam  (2010)  visualisasi word  cloud dapat  memudahkan  pengamat memiliki gambaran  umum  tentang  topik  utama  dan  tema  utama  dalam  sebuah  teks,  dan  dapat menggambarkan  sudut  pandang  utama  yang  dimiliki  oleh  penulis  teks  sehingga  dapat menjadi alat bantu dalam melakukan analisis terhadap sebuah wacana tertulis.

## 2.9. Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means adalah suatu teknik clustering data dimana keberadaan tiap-tiap titik data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan  (Kusumadewi  &  Purnomo, 2013).  Konsep  dasar  FCM,  pertama  kali  adalah  menentukan  pusat cluster ,  yang  akan menandai lokasi rata-rata untuk tiap-tiap cluster . Pada kondisi awal, pusat cluster ini masih belum  akurat.  Tiap-tiap  titik  data  memiliki  derajat  keanggotaan  untuk  tiap-tiap cluster . Dengan cara memperbaiki pusat cluster dan derajat keanggotaan tiap-tiap titik data secara berulang, maka akan dapat dilihat bahwa pusat cluster akan bergerak menuju lokasi  yang tepat. Perulangan ini didasarkan pada minimisasi fungsi objektif yang menggambarkan jarak dari titik data yang akan diberikan ke pusat cluster yang terbobot oleh derajat keanggotaan titik data tersebut.
Adapun algoritma Fuzzy C-Means (FCM) adalah sebagai berikut:
1. Memasukkan data  ( 𝑋 𝑖𝑗 ) yang akan di cluster ke dalam sebuah matriks, dimana matriks berukuran 𝑠 × 𝑝 ,  dengan s adalah  banyaknya  data  yang  akan  di cluster dan p adalah banyaknya atribut atau variabel.
2. Menentukan  jumlah cluster (c),  pangkat  (w),  maksimum  iterasi, error terkecil  yang diharapkan (ξ), fungsi objektif awal ( 𝑃 0 ), dan iterasi awal ( t ).
3. Membangkitkan bilangan random 𝑎 𝑖𝑘 , antara 0-1 sebagai elemen matriks keanggotaan awal U.
U (0) = [ 𝑎 11 ⋯ 𝑎 1𝑐 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑎 𝑠1 ⋯ 𝑎 𝑠𝑐 ]
Hitung jumlah setiap baris:
𝑄 𝑖 = ∑ 𝑎 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 dengan i = 1,2,…,s.
Hitung:
𝜇 𝑖𝑘 (0) = 𝑎 𝑖𝑘 𝑄 𝑖 (2)
4. Menghitung pusat cluster ke- k . Pusat cluster dilambangkan dengan 𝑉 𝑘𝑗 .
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑠 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑠 𝑖=1 (3)
5. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke- t
𝑃 𝑡 =   ∑ ∑ ([∑ ⅆ 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=𝑖 𝑠 𝑖=1 (4) 6. Menghitung perubahan matriks keanggotaan:
𝜇 𝑖𝑘 (𝑡) = [∑ ⅆ 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) 𝑝 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ ⅆ 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) 𝑝 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (5)
7. Mengecek kondisi berhenti:
Jika |𝑃 𝑡 −   𝑃 𝑡−1 | < 𝜉 atau 𝑡 > 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 maka berhenti; Jika tidak: 𝑡 + 1 , ulangi langkah ke-4
8. Menentukan anggota pada setiap cluster Objek  data  dikatakan  masuk  dalam  suatu cluster jika  nilai  kenaggotaan  mendekati  1 atau yang paling besar.
2.10. Fuzzy Possibilistics C-Means
Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM) diperkenalkan pertama kali oleh Pal dkk (1997) yaitu menggunakan kelebihan dari pemodelan fuzzy dan possibilistic , yang dengan demikian dapat mengurangi kelemahan dari keduanya. Untuk memperbaiki sub sturuktur data, metode ini mengadopsi dua jenis keanggotaan yaitu kekhasan relatif ( fuzzy ) dan kekhasan absolut ( possibilistic ).  Adapun  matriks  keanggotaan  absolut  ini  dapat  mengurangi  dampak  dari outlier (Chaudhuri, 2015).
Adapun algoritma dalam Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM) adalah:
1. Memasukkan data  ( 𝑋 𝑖𝑗 ) yang akan di cluster ke dalam sebuah matriks, dimana matriks berukuran 𝑠 × 𝑝 ,  dengan s adalah  banyaknya  data  yang  akan  di cluster dan p adalah banyaknya atribut atau variabel.
2. Menentukan  jumlah cluster (c),  pangkat  (w),  maksimum  iterasi,  error  terkecil  yang diharapkan (ξ), fungsi objektif awal ( 𝑃 0 ), dan iterasi awal ( t ).
3. Memanggil  hasil  akhir  yang  berupa  matriks  keangotaan  dan  pusat cluster ( 𝑉 𝑘𝑗 ) pada algoritma FCM, untuk menghitung matriks kekhasan absolut, T, sebagai berikut:
T = [ 𝑡 11 ⋯ 𝑡 1𝑐 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑡 𝑠1 ⋯ 𝑡 𝑠𝑐 ]
4. Memperbaiki pusat cluster (𝑉 𝑘𝑗 ) dengan perhitungan sebagai berikut:
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ (𝜇 𝑖𝑘 𝑤 + 𝑡 𝑖𝑘 𝜂 ) 𝑋 𝑖𝑗 𝑠 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 𝑤 + 𝑡 𝑖𝑘 𝜂 ) 𝑠 𝑖=1 (6)
5. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke- l
𝑃 𝑙 =   ∑ ∑ ([∑ ⅆ 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 𝑤 + 𝑡 𝑖𝑘 𝜂 )) 𝑐 𝑘=𝑖 𝑠 𝑖=1 (7)
6. Menghitung perubahan matriks keanggotaan pada Persamaan (9) dengan perhitungan sebagai berikut:
𝜇 𝑖𝑘 (𝑙) = [∑ ⅆ 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 ] −1 𝑤−1
∑ [∑ ⅆ 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (8)
7. Menghitung  perubahan  matriks  kekhasan  absolut  pada  Persamaan  (11)  dengan perhitungan sebagai berikut:
𝑡 𝑖𝑘 (𝑙) = [∑ ⅆ 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 ] −1 𝜂−1 ∑ [∑ ⅆ 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 ] −1 𝜂−1 𝑐 𝑘=1 (9)
8. Mengecek kondisi berhenti:
Jika |𝑃 𝑙 −   𝑃 𝑙−1 | < 𝜉 atau 𝑙 > 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 maka berhenti; Jika tidak: 𝑙 + 1 , ulangi langkah ke-4
9. Menentukan anggota pada setiap cluster :
Objek  data  dikatakan  masuk  dalam  suatu cluster jika  nilai  kenaggotaan  mendekati  1 atau yang paling besar.

## 2.11. Validitas Cluster
Indeks validasi yang hanya dengan menghitung jarak antara derajat keanggotaan dan pusat cluster ialah  indeks Modified  Partition  Coefficient (MPC).  MPC  merupakan modifikasi dari indeks Partition Coefficient (PC) yang mampu mengurangi perubahan yang monoton  pada  PC.  Sehingga  dengan  diketahuinya  indeks  MPC  maka  dapat  memvalidasi jumlah cluster yang tepat (Suleman, 2015). Metode Modified Partition Coefficient (MPC) didefinisikan dengan persamaan:
𝑀𝑃𝐶 (𝑐) = 1 − 𝑐 𝑐 − 1 (1 − 𝑃𝐶(𝑐)) (10)
Adapun persamaan nilai indeks PC ini adalah:
𝑃𝐶 (𝑐) = 1 𝑠 ∑ ∑ 𝜇 𝑖𝑘 2 𝑠 𝑖=1 𝑐 𝑘=1 (11)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  merupakan  data kualitatif, yaitu data hasil Twitter Crawling berupa data tweets , jumlah retweet , dan jumlah like pada akun Twitter @Tokopedia. Twitter Crawling dilakukan pada tanggal 22 Februari 2021 dengan tweets yang berhasil ter- crawling sejumlah 1164 tweets .

## 3.2. Variabel Peneltian
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah tweets yang diunggah oleh akun Twitter @tokopedia yang di- crawling pada tanggal 22 Februari 2021.

## 3.3. Tahapan Pengolahan Data
Langkah-langkah analisis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Twitter Crawling
2. Data Pre-Processing ( case folding , remove URL, unescaped HTML, remove mention , remove  number , remove  punctuation , remove  emoticon , strip  white  space ,  dan normalisasi kata)
3. Feature selection ( Stopwords removal , Stemming , dan Tokenizing )
4. Pembobotan kata dengan TF-IDF
5. Tahap Clustering
a. Algoritma Fuzzy C-Means
1. Menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk, pangkat, maksimum iterasi, error , fungsi objektif awal, dan iterasi awal.
2. Membangkitkan bilangan random pada matriks keanggotaan awal U
3. Menghitung pusat cluster (𝑉 𝑘𝑗 )
4. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke-t (𝑃 𝑡 )
5. Menghitung perubahan matriks keanggotaan
6. Mengecek kondisi berhenti: Jika |𝑃 𝑡 −   𝑃 𝑡−1 | < 𝜉 atau 𝑡 > 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 maka berhenti;
Jika tidak: 𝑡 + 1 , ulangi menghitung pusat cluster
7. Menentukan anggota pada setiap cluster
b. Algoritma Fuzzy Possibilistics C-Means
1. Memanggil hasil akhir matriks keanggotaan (𝜇 𝑖𝑘 ) dan pusat cluster (𝑉 𝑘𝑗 ) pada algoritma FCM untuk menghitung matriks kekhasan absolut (𝑡 𝑖𝑘 ) 2. Memperbaiki pusat cluster (𝑉 𝑘𝑗 )
3. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke- 𝑙 (𝑃 𝑙 )
4. Menghitung perubahan matriks keanggotaan
5. Menghitung perubahan matriks kekhasan absolut
6. Mengecek kondisi berhenti
Jika |𝑃 𝑙 −   𝑃 𝑙−1 | < 𝜉 atau 𝑙 > 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 maka berhenti;
Jika tidak: 𝑙 + 1 , ulangi menghitung pusat cluster
7. Menentukan anggota pada setiap cluster
6. Perbandingan metode Fuzzy C-Means dan Fuzzy Possibilistics C-Means .
7. Menentukan cluster optimum dengan metode Modified Partition Coefficient dengan memilih nilai MPC yang paling besar.
8. Membuat profiling dari setiap cluster menggunakan word cloud
9. Intepretasi hasil profiling dari setiap cluster

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Twitter Crawling
Pengambilan data dilakukan secara real time dari Twitter dengan ketentuan tweet yang diambil adalah tweets dari beranda akun @tokopedia. Tweet yang diambil secara otomatis akan tersimpan dalam bentuk list. Tweet yang berhasil terambil berjumlah 1164 tweets dan disimpan dalam bentuk csv ( Comma Separated Values ).
4.2. Text Preprocessing Tahapan text pre-processing yang dilakukan diantaranya sebagai berikut:
1. Case folding : penyeragaman bentuk huruf besar menjadi huruf kecil
2. Remove URL: link internet yang ada pada tweet akan dihapus.
3. Unescape HTML:  menghapus  file  HTML  dengan  kata  yang  mengandung  “<x>  str </x>”
4. Remove mention : menghilangkan kata yang terdapat symbol “@”.
5. Remove number : menghapus angka yang ada pada dokumen teks
6. Remove punctuation : semua tanda baca yang terdapat pada tweet akan dihapus
7. Strip white space : spasi yang berjumlah lebih dari satu pada tweet akan dihapuskan
8. Normalisasi Kata: mengubah kata tidak baku menjadi kata yang ada pada KBBI.

## 4.3. Feature Selection
Pada  tahap stopwords  removal digunakan  kamus stopwords sebanyak  758  kata  dan ditambah kamus stopwords manual sebanyak 2.187 kata. Tahap stemming menghilangkan imbuhan kata yang ada  dengan menggunakan package katadasaR. Sedangkan pada tahap tokenizing membagi  kalimat  menjadi  potongan  kata  yang  tidak  saling  berpengaruh  yang dipisahkan menggunakan white space atau space .
4.4. Text Representation
Setelah melalui tahap text preprocessing dan feature selection , jumlah data tweets yang awalnya  berjumlah  1164  berubah  menjadi  931  data tweets .  Pada  proses  ini,  data tweets diubah menjadi matriks yang berisi frekuensi kemunculan kata (TF) pada sebuah dokumen, serta  dilakukan  pembobotan  menggunakan  pembobotan  TF-IDF.  Berikut  hasil  nilai pembobotan kata menggunakan TF-IDF yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembobotan Kata dengan TF-IDF No Tweet aksesori cashback dapat  diskon ⋯ gadget  promo
8 aksesori gadget gadget dapat diskon cashback 1,306 0,577 0,601 0,513 ⋯ 1,730 0 31 buku harga ribu promo serba ribu serbaserbi 0 0 0 0 ⋯ 0 0,434 119 dapat diskon cashback diskon elektronik belanja 0 0,577 0,601 1,027 ⋯ 0 0 258 promo gajianseru voucher 0 0 0 0 ⋯ 0 1,013 592 buku dapat buku favorit harga spesial 0 0 0,601 0 ⋯ 0 0
4.5. Pengaplikasian Algoritma Fuzzy C-Means dan Fuzzy Possibilistics C-Means 4.5.1. Fuzzy C-Means
Proses clustering menggunakan algoritma Fuzzy C-Means di uji coba dari cluster 3 sampai 7.
Tabel 2. Hasil Proses Clustering dengan algoritma FCM Cluster Waktu Komputasi Iterasi Fungsi Objektif Modified Partition Coefficient 3 0,81 9 4567,600 4.884981  × 10 −15 4 1,0 8 3425,700 9.547918  × 10 −15 5 1,4 9 2740,560 1.332268  × 10 −15 6 1,67 9 2283,800 1.221245 × 10 −15 7 2,09 10 1957,543 1.110223 × 10 −15
4.5.2. Fuzzy Possibilistics C-Means
Proses clustering menggunakan  algoritma Fuzzy  Possibilistics  C-Means di  uji  coba dari cluster 3 sampai 7.
Tabel 3. Hasil Proses Clustering dengan algoritma FPCM Cluster Waktu Komputasi Iterasi Fungsi Objektif Modified Partition Coefficient 3 0,21 2 4567,624 -0.4999849 4 0,27 2 3425,731 -0.3333155 5 0,34 2 2740,599 -0.2499791 6 0,45 2 2283,846 -0.1999759 7 0,52 2 1957,597 -0.1666393
Berdasarkan  Tabel  2  dan  3  dapat  dilihat bahwa  dari  kedua  metode  yang  memenuhi kriteria waktu komputasi dan jumlah iterasi adalah Fuzzy Possibilistics C-Means , sedangkan untuk  metode  yang  memenuhi  kriteria  fungsi  objektif  minimum  dan  indeks Modified Partition  Coefficient adalah Fuzzy  C-Means .  Sehingga  rekomendasi  metode clustering terbaik dalam kasus ini adalah Fuzzy C-Means .
Menurut  hasil  percobaan  yang  dilakukan,  ada  beberapa  hal  yang  dapat  dianalisis. Untuk  menentukan cluster mana  yang  memiliki  nilai  validitas  terbaik,  digunakan  indeks Modified Partition Coefficient (MPC) untuk setiap cluster yang diuji pada algoritma Fuzzy C-Means .
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jumlah Cluster Optimum Cluster Modified Partition Coefficient 3 4.884981  × 10 −15 4 9.547918  × 10 −15 5 1.332268  × 10 −15 6 1.221245 × 10 −15 7 1.110223 × 10 −15
Berdasarkan Tabel 4 dapat terlihat bahwa jumlah cluster yang optimal adalah 4 cluster karena  memiliki  nilai  indeks Modified  Partition  Coefficient (MPC)  terbesar  sebesar 9.547918  × 10 −15 . Oleh karena itu, jumlah cluster yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah 4 cluster . Hasil clustering dengan jumlah 4 cluster adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Clustering dengan Algoritma Fuzzy C-Means Cluster Nomor Anggota Tweet Jumlah Anggota 1 1, 2, 3, 4, 6, 7, 12, 13, 14, 16, 17, 18, 20, 23, 24, 25, 27, 28, 30, 33, 34, 44, 46, 47, 49, 50, 51,53, …, 898 274 2 5, 8, 10, 21, 31, 39, 40, 42, 43, 45, 48, 52, 54, 57, 60, 65, 66, 70, 71, 74, 74, 85, 87, 90, 96, 100, …, 910 236 3 9, 15, 22, 32, 35, 36, 55, 56, 63, 64, 73, 82, 91, 95, 102, 106, 112, 115, 122, 133, 134, 136, …, 913 185 4 11, 19, 29, 37, 38, 41, 58, 59, 61, 62, 72, 75, 76, 86, 89, 93, 97, 108, 110, 117, 143, 151, 163, …, 903 218
Dalam menentukan jenis konten dari setiap cluster tweet , harus dicari terlebih dahulu kata yang paling sering muncul pada setiap cluster . Proses pencarian kata ini dapat dilakukan dengan melihat wordcloud yang telah dibentuk dari masing-masing cluster tweets .
Gambar 1. Wordcloud untuk Cluster 1 Dari wordcloud pada Gambar 1 terlihat bahwa pada cluster 1 kata dengan frekuensi muncul paling tinggi adalah “promo”, “wib”, dan “play”. Setelah ditinjau kembali dengan mencari tweet yang berisi kata-kata berwarna hijau dan ungu dapat disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam cluster 1 adalah tweet yang berisi berbagai penawaran menarik barang- barang  yang  bisa  didapatkan  secara  khusus  pada streaming  platform yang  dimiliki  oleh Tokopedia  yang  bernama  Tokopedia  Play.  Seperti  barang  otomotif,  alat  olahraga,  dan merchandise artis ternama.
Gambar 2. Wordcloud untuk Cluster 2
Dari wordcloud pada  Gambar  2  terlihat  bahwa cluster 2  yang  memiliki  frekuensi kemunculan  paling  tinggi  adalah  “ cashback ”,  “diskon”,  dan  “belanja”.  Setelah  ditinjau kembali  dengan  mencari tweet dengan  kata-kata  yang  sering  muncul  dapat  disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam cluster 2 adalah tweet yang berisi penawaran mengenai diskon, cashback , dan belanja yang bisa dipakai saat berbelanja di Tokopedia. Seperti diskon tiket pesawat, alat elektronik, dan gadget . Kata diskon di dalam cluster 2 muncul dalam 81 tweets , sedangkan untuk kata cashback muncul dalam 73 tweets dari 236 tweets .
promo wib play belanja bts diskon g if t p ro d u k blackpink spesial card to k o p e d ia w ib ce ri ta kendara m o b il cashback buku harga summit h e m a t favorit investasi selamat eodditokopediawib serba iphone gadget artis merchandise interview festival sale w o rk s h o p e le k tr o n ik hadiah tips tas tokopediaxbts gratis beasiswa otomotif alat koleksi proteksi voucher ka d o dana reksa ro se giftcard w ib ja n u a ri tiket flash ongkos n o s ta lg ia denim jennie artspot jin k a ri r pet lis a dunia karier kupon cicil untung ho tel ahli f ashion s ep ed a tira i bed kanv as pln pu ls a klein gede
Gambar 3. Wordcloud untuk Cluster 3 Dari wordcloud pada Gambar 3 terlihat bahwa pada cluster 3 kata yang paling banyak muncul adalah “blackpink”, “menang”, “bts”, dan “album”. Setelah ditinjau kembali dengan mencari tweet dengan kata-kata yang sering muncul dapat disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam cluster 3 adalah tweet yang berisi ucapan selamat kepada para pemenang kuis berhadiah album Blackpink dan merchandise BTS. Kata “blackpink” di dalam cluster 3 muncul dalam 76 tweets , sedangkan kata “menang” di dalam cluster 3 muncul dalam 67 tweets dari 185 tweets .
Gambar 4. Wordcloud untuk Cluster 4
Dari wordcloud pada  Gambar  4  terlihat  bahwa  pada cluster 4,  kata  yang  memiliki frekuensi  kemunculan  paling  tinggi  adalah  “favorit”.  Setelah  ditinjau  kembali  dengan mencari tweet yang berisi kata berwarna ungu dapat disimpulkan bahwa tweet yang berada di dalam cluster 4 adalah tweet yang berisi tentang penawaran barang  yang paling sering dibeli ataupun dicari di Tokopedia. Kata “favorit” di dalam cluster 4 muncul dalam 33 tweets dari 218 tweets . Sedangkan untuk kata yang berwarna jingga adalah hashtag yang dipakai untuk mempromosikan acara yang diselenggarakan oleh Tokopedia di stasiun televisi atas terpilihnya Brand Ambassador Tokopedia yang terbaru.
4.6. Penentuan Konten yang Disukai Followers @tokopedia Dengan  menghitung  rata-rata  jumlah  retweet  dan likes untuk  setiap cluster ,  dapat diketahui  konten  yang  disukai  oleh followers akun  Twitter  @tokopedia.  Hal  tersebut
dikarenakan  jika  pengguna  Twitter  menyukai tweet tersebut,  pengguna  dapat  menekan tombol retweet atau like .
Tabel 6. Hasil Perhitungan Rata-rata Jumlah Like dan Retweet Cluster Jumlah Tweet Jumlah Like Jumlah Retweet Rata-rata Like Rata-rata Retweet 1 274 1176750 324138 4294,708 1182,985 2 236 229175 44451 971,081 188,352 3 185 742404 182331 4012,995 985,573 4 218 777170 159152 3565 730,055 Pada Tabel 6 terlihat bahwa cluster dengan rata-rata like dan retweet tertinggi adalah cluster 1,  yaitu  tentang tweet mengenai  promo  barang  otomotif,  alat  olahraga,  dan merchandise artis  ternama.  Lalu,  jenis  konten  dengan  rata-rata like dan retweet terendah adalah cluster 2, yaitu tweet mengenai penawaran tiket pesawat, alat elektronik, dan gadget . Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  terlihat  bahwa  konsumen  perusahaan e-commerce PT Tokopedia  lebih  tertarik  penawaran  mengenai  barang-barang  otomotif,  alat  olahraga,  dan merchandise artis ternama yang disajikan dalam streaming platform dalam fitur Tokopedia Play dibandingkan dengan penawaran mengenai tiket pesawat, alat elektronik, dan gadget . Oleh karena itu, PT Tokopedia diharapkan dapat meningkatkan konten penawaran mengenai barang-barang otomotif, alat olahraga, dan merchandise artis ternama yang bisa didapatkan di Tokopedia ataupun melalui fitur Tokopedia Play sebagai sarana advertising semaksimal mungkin.

## 5. KESIMPULAN
Hasil perbandingan metode Fuzzy C-Means (FCM) dan Fuzzy Possibilistics C-Means (FPCM) pada studi kasus data tweets akun Twitter @tokopedia dengan menggunakan indeks validitas cluster Modified  Partition  Coefficient (MPC)  ialah  metode Fuzzy  C-Means merupakan  metode  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode Fuzzy  Possibilistics  C- Means .  Penerapan  algoritma Fuzzy  C-Means untuk clustering  tweets pada  akun  Twitter @tokopedia  menghasilkan  4 cluster  tweets dengan  konten  mengenai  penawaran  barang promo  dan  diskon, cashback ,  kuis  berhadiah  serta  mengenai  promosi  acara  yang diselenggarakan oleh Tokopedia. Didapatkan jenis konten dengan rata-rata jumlah like dan retweet tertinggi  yaitu  mengenai  promo  barang  otomotif,  alat  olahraga,  dan  penawaran merchandise artis  ternama,  dan  untuk  rata-rata  terendah  yaitu  mengenai  penawaran  tiket pesawat,  alat  elektronik,  dan gadget .  PT  Tokopedia  dapat  mengetahui  konten tweet yang banyak disukai dan yang dapat menarik perhatian oleh para followers @tokopedia, sehingga informasi ini dapat digunakan sebagai sarana advertising pada platform media sosial Twitter.

## DAFTAR PUSTAKA
Castella,  Q.  &  Sutton,  C.,  2014. Word  Storms:  Multiples  of  Word  Clouds  for  Visual Comparison of Documents. Seoul, s.n.
Chaudhuri,  A.,  2015.  Intuitionistic  Fuzzy  Possibilistic  C  Means  Clustering  Algorithms. Advances in Fuzzy Systems, pp. 1-17. Feldman,  R.  &  Sanger,  J.,  2007. The  Text  Mining  Handbook:  Advances  Approaches  in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press. Hanifah, R. & Nurhasanah, I. S., 2018. Implementasi Web Crawling untuk Mengumpulkan Informasi Wisata Kuliner di Bandar Lampung. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Oktober, Volume 5, No. 5, pp. 531-536. Kusumadewi,  S.  &  Purnomo,  H.,  2013. Aplikasi  Logika  Fuzzy:  Untuk  Pendukung Keputusan. 2 ed. Yogyakarta: Graha Ilmu.
McNaught,  C.  &  Lam,  P.,  2010.  Using  Wordle  as  a  Supplementary  Research  Tool. The Qualitative Report, May, Volume 15 Number 3 , pp. 630-643.
Nurjannah,  M.,  H.  &  Astuti,  I.  F.,  2013.  Penerapan  Algoritma  Term  Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk Text Mining. Jurnal Informatika Mulawarman, Volume 8, No. 3, pp. 110-113.
Siyamto, Y., 2017. Pemanfaatan Data Mining dengan Metode Clustering. Media Informatika Budidarma, Volume 1 No 2, pp. 28-31.
Suleman, A., 2015. A new perspective of modified partition coefficient. Pattern Recognition Letters, Volume 56, pp. 1-6.
Whiting, A. & Williams, D., 2013. Why people use social media: a uses and gratifications approach. Qualitative Market Research: An International Journal, Volume 16 No. 4, pp. 362-369.
Yan, J., 2009. Text Representation. Encyclopedia of Database System .