ISSN (e): 2598-8069

## Klasifikasi Fasilitas Umum di Jawa Tengah pada Twitter dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan Naive Bayes Classifier
NISA’UL HAFIDHOH 1 , ALDILAN NOORMAN SISSANDHY 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Email: nisa@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Provinsi Jawa Tengah memiliki wilayah yang luas dengan penduduk yang tersebar di  berbagai  kabupaten  dan  kota.  Pemerintah  pun  senantiasa  meningkatkan pembangunan  daerah  di  berbagai  wilayah  tersebut.  Beberapa  keluhan  serta masukan terkait fasilitas umum banyak disampaikan masyarakat untuk pemerintah Jawa  Tengah,  salah  satunya  melalui  media  sosial  Twitter.  Pada  penelitian  ini informasi terkait fasilitas umum yang ada pada sosial media Twitter diklasifikasikan ke dalam lima kelas, yaitu infrastruktur, layanan, transportasi, fasilitas dan lainnya. Klasifikasi  dilakukan  melalui  dua  tahap  yaitu  tahap clustering  dengan  algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan tahap klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes  Classification.  Terapat  450  data  yang  diklasifikasi  dengan  akurasi  global sebesar 78%.
Kata  kunci :  Twitter,  Fasilitas  umum,  Jawa  Tengah,  Klasifikasi,  Agglomerative Hierarchical Clustering , Naïve Bayes Classifier.

## ABSTRACT
Central Java has a large area with a population spread across various districts and cities. The government also continues to increase regional development in these areas. Many complaints and suggestions related to public facilities were conveyed by the public to the Central Java government, one of which was through the social media Twitter. In this study, information related to public facilities on Twitter social media is classified into five classes, namely infrastructure, services, transportation, facilities  and  others.  Classification  is  carried  out  in  two  stages,  namely  the clustering stage with the Agglomerative Hierarchical Clustering algorithm and the classification stage with the Naïve Bayes Classification algorithm. There are 450 data classified with a global accuracy of 78%.
Keywords :  Twitter,  Public  facility,  Central  java,  Classification,  Agglomerative Hierarchical Clustering, Naïve Bayes Classifier.
Klasifikasi Fasilitas Umum di Jawa Tengah pada Twitter dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan Naive Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi Jawa Tengah memiliki luas wilayah 32.800 km 2 atau sekitar 25,04% dari pulau Jawa. Provinsi Jawa Tengah memiliki 29 kabupaten serta 6 kota dengan kepadatan penduduk pada tahun 2019 mencapai 987,26 jiwa/km 2 yang tersebar di berbagai kabupaten serta kota  (BPS, 2020).  Dengan  jumlah  tersebut,  pengaduan  dari  masalah  yang  dihadapi  penduduk  Jawa Tengah  terhadap  pembangunan  yang  dilakukan  pemerintah  Jawa  Tengah  cukup  beragam. Salah satu hal yang sering diadukan masyarakat adalah keberadaan dan kondisi fasilitas umum yang  banyak  digunakan  masyarakat.  Fasilitas  umum  tersebut  dapat  berupa  infrastruktur, transportasi umum, layanan umum dari pemerintah maupun fasilitas lainnya. Hal tersebut juga dapat menjadi tolak ukur pembangunan daerah dari suatu pemerintah.
Pemerintah  Jawa  Tengah  telah  melakukan  upaya  dengan  menyediakan  website  layanan dimana  masyarakat  dapat  menyampaikan  keluhan  atas  kinerja  pembangunan  yang  ada  di sekitarnya.  Akan  tetapi  masyarakat  lebih  suka  mengutarakan  pendapatnya  melalui  media sosial  karena  penggunaan  yang  mudah.  Seiring  banyaknya  pengguna  media  sosial  di Indonesia, menarik pemerintah untuk memanfaatkan media sosial sebagai media komunikasi dengan  masyarakat  (Carley,  Malik,  Kowalchuk,  Pfeffer,  &  Landwehr,  2015).  Instansi pemerintah serta para public figure pun juga banyak yang menggunakan media sosial karena lebih dekat dengan masyarakat yang banyak menjadi penggna media sosial seperti Facebook, Twitter,  Instagram  dan  lainnya.  Pemerintah  Jawa  Tengah  serta  pemangku  jabatan  pun memiliki beberapa akun resmi pada berbagai media sosial yang dikelola oleh pemerintah Jawa tengah atau individu, salah satu media sosial yang digunakan adalah Twitter.
Twitter  telah  berkembang  sebagai  sumber  akan  beragam  informasi,  pengguna  aktif  harian Twitter di Indonesia pada awal tahun 2020 mencapai 166 juta pengguna, meningkat 24% dari tahun 2019  (Jati, 2020). Para pengguna twitter dapat menuliskan dan mengakses opini secara real-time tentang berbagai macam topik dan informasi, membahas isu-isu yang ada, hingga memberikan  reaksi  tentang  suatu  informasi  yang  mereka  dapatkan  sehari-hari    (Bharti, Pradhan,  Babu,  &  Jena,  2016).  Hal  ini  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  serta  masukan  bagi pemerintah terkait opini dari masyarakat terhadap pemerintah. Pemerintah dapat mengetahui pendapat,  saran  serta  keluhan  masyarakat  terkait  informasi  penyelenggaraan  kegiatan, fasilitas  umum,  kondisi  masyarakat  serta  informasi  lainnya  untuk  membantu menyelenggarakan pembangunan daerah yang lebih baik. Dari banyaknya tweet yang ada, dapat dilihat berbagai macam opini atau tanggapan pengguna twitter akan suatu informasi, sehingga  dapat  dikelompokkan  sesuai  kategori  opini  pengguna  twitter.  Pemerintah  pun memerlukan cara untuk memilah informasi yang ada agar dapat dimanfaatkan dengan tepat.
Pengelempokkan data berdasarkan ciri-ciri objek dapat dilakukan dengan metode klasifikasi (Wibawa, Purnama, Akbar, & Dwiyanto, 2018). Klasifikasi dapat dilakukan dengan cara manual maupun bantuan teknologi. Klasifikasi berbagai tweet tentang suatu topik yang sesuai adalah hal  yang  sulit  jika  dilakukan  secara  manual.  Untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  bantuan teknologi dapat menggunakan beberapa algoritma yang sudah ada, seperti K-means, Naïve Bayes  Classifier  (NBC),  Support  Vector  Machine  (SVM),  Maximum  Entropy  (ME)  untuk Supervised  learning    (Wibawa,  Purnama,  Akbar,  &  Dwiyanto,  2018).    Sedangkan  untuk Unsupervised learning dapat menggunakan clustering atau klasifikasi untuk data yang belum ditentukan atau berlabel (Unnisa, Ameen, & Raziuddin, 2016). Salah satu metode yang dapat digunakan dalam proses pengelompokan opini atau clustering data tersetruktur maupun tidak tersetruktur adalah Agglomerative hierarchical clustering (AHC). AHC dapat mengurangi biaya komputasi dengan membangun hirarki dari centroid dibanding data mentah sehingga cocok untuk clustering data dunia nyata yang belum berlabel (Bouguettaya, Yu, Liu, Zhou, & Song,
2015) . Oleh karena itu, dalam penelitian ini dipilih AHC untuk melakukan clustering data set yang random seperti pada Twitter.
Setelah tweet  dikelompokkan  berdasar  hasil  clustering,  selanjutnya  perlu  dilakukan  proses klasifikasi  agar  hasil  pengelompokkan  tersebut  dapat  sesuai  dengan  kategorinya.  Pada penelitian ini akan digunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk proses klasifikasi. Metode  ini  dipilih  karena  memiliki  waktu  pemrosesan  yang  singkat  serta  metode  ini  cocok untuk melakukan klasifikasi data teks yang berasal dari sosial media Twitter juga sosial media yang lain  (Ibrahim & Yusoff, 2015). Dari hasil klasifikasi tersebut dapat dilihat kinerja dan keluhan  terhadap  fasilitas  umum  di  Jawa  Tengah  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu mengevaluasi kinerja pemerintah Jawa tengah dan mengetahui keluhan warga Jawa tengah yang ada pada sosial media twitter.

## 2. METODE

## 2.1. Metode Pengambilan Data
Pada penelitian ini data yang digunakan terdiri dari tiga jenis data yaitu :
a. Data Tweet
Data tweet  didapatkan  dari  proses  crawling  menggunakan  bahasa  pemrograman python  dengan  bantuan  library  Tweepy  untuk  mengakses  Twitter  API.  Total  data tweet yang digunakan sebesar 450 data. Data diambil dari akun resmi gubernur Jawa Tengah  @ganjarpranowo  dengan  kata  kunci  seperti  infrastruktur,  fasilitas  umum, pelayanan, dll.
b. Data Stopword Data stopword yang digunakan berjumlah 753 kata data dari tweet-tweet yang telah digunakan dalam penelitian sebelumnya.
c. Data Kata Dasar
Data kata dasar diperoleh melalui kamus bahasa Indonesia online. Dengan data yang berjumlah 30.342 kata dasar.
Pengumpulan data tweet  menggunakan proses crawling untuk mengambil data dari media sosial Twitter seperti pada Gambar 1. Pengambilan data menggunakan script program dengan bahasa pemrograman Python dan tambahan library Tweepy untuk menghubungkan ke Twitter API. Pengambilan data dari server Twitter sesuai dengan hashtag @ganjarpranowo dengan kata  kunci  seperti  infrastruktur,  fasilitas  umum,  pelayanan  dan  lainnya.  Data  mentah  yang berupa  kumpulan tweets  dalam  bentuk  .csv  yang  selanjutnya  disimpan  dalam  Database Tweets.
Gambar 1 Proses Crawling Data
Klasifikasi Fasilitas Umum di Jawa Tengah pada Twitter dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan Naive Bayes Classifier

## 2.2.  Metode Klasifikasi Opini
Pada  penelitian  ini  untuk  metode  klasifikasi  opini  melalui  proses clustering  menggunakan algoritma Agglomerative  Hierarchical  Clustering  (AHC)  dan  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classification (NBC) seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2 Metode Klasifikasi Opini
Penjelasan metode klasifikasi opini pada Gambar 2 yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Tahap awal dimulai dengan pre-processing data tweets yang didapat Dari hasil crawling  data.  Dalam  text  pre-processing  terdiri  dari  tahapan tokenisasi, stopword removal, dan stemming.
b. Hasil  dari  proses pre-processing  kemudian  dilakukan  perhitungan  proses pembobotan dengan menghitung tf-idf dari hasil proses stemming.
c. Setelah  mendapatkan  hasil  proses  pembobotan  setiap  kata  dengan tf-idf dilakukan  perhitungan  algoritma  AHC metode  average  linkage  dengan Eucledian distance. Proses ini dilakukan berulang-ulang hingga membentuk sebuah  dendogram.  Dendogram tersebut  tersusun  dari  berbagai  cluster yang  dimulai  dari cluster-cluster  yang  memiliki  poin  individu  level  yang paling  bawah.  Selanjutnya  pengulangan  akan  menghasilkan  sebuah penggabungan antara cluster satu dengan cluster lain yang memiliki tingkat atau sifat kesamaan yang paling tinggi.
d. Setelah mendapat hasil perhitungan algoritma AHC yang sudah berbentuk dendogram  dari  beberapa  cluster,  dilakukan  pelabelan  sesuai  dengan  isi tweets, yang dibagi menjadi 5 kelas sesuai dengan topik pembahasan.
e. Setelah  mendapatkan  data  training  yang  sudah  memiliki  label  atau  kelas maka  akan  dilakukan  proses  klasifikasi  dengan  algoritma Naive  Bayes Classifier dengan masukan data uji yang label atau kelas dari data tersebut dihiraukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Data Pada penelitian ini digunakan data sebanyak 450 tweets yang didapat melalui crawling  dari  akun  sosial  media  Twitter  resmi  milik  gubernur  Jawa  Tengah @ganjarpranowo.  Data  mentah  tersebut  masih  acak  dan  belum  sesuai  dengan kategori, oleh karena itu diproses pada tahap awal yaitu text pre-processing. Contoh hasil tweet  yang telah dilakukan pre-processing dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh hasil pre-processing tweets
Tweet Hasil pre-processing @ganjarpranowo jam kerja jg bos, pegawe kelurahan kok jam 9 kdg ijek sepi ganjarpranowo jam kerja bos pegawe kelurahan kok jam kdg ijek sepi @ganjarpranowo  Di  Jepara  sekarang banyak  pabrik  asing  tapi  jalan  belum  di perlebaran jadi macetnya kaya Jakarta pak ganjar Pranowo,, ganjarpranowo jepara sekarang banyak  pabrik  asing  jalan  perlebaran jadi  macetnya  kaya  pak  ganjar pranowo @ganjarpranowo  Layanan  transportasi antara  kota  dlm  provinsi  pak.  Saya  akui jalannya  sdh  bagus,  tp  kualitas  angkutan umumnya jelek sekali ganjarpranowo  layanan  kota  provinsi pak  akui  jalannya  bagus  kualitas angkutan umumnya jelek sekali @ganjarpranowo Jalannya sragen memprihatinkan  nggih  bopo...??  Tolong dibikin  seperti  jalan  jalan  didaerah purwokert… https://t.co/eAwaWwzwL0 ganjarpranowo jalannya sragen memprihatinkan  nggih  bopo  dibikin jalan jalan didaerah @ganjarpranowo  Pak  Ganjar  Praniwo, sepertinya  jalan  utama  Demak  perlu  dpt perhatian  lebih,  nacet  krn  perbaikan tentunya bisa di atur ganjarpranowo  pak  ganjar  praniwo jalan  utama  demak  perlu  perhatian lebih nacet perbaikan tentunya atur
Selanjutnya  dilakukan  proses  perhitungan  tf-idf  terhadap  term-term  dari  hasil pre-processing  tersebut  yang  bertujuan  untuk  menentukan  bobot  setiap  dokumen tweets. Setelah melalui perhitungan dan mendapatkan nilai tf-idf proses selanjutnya adalah clustering  setiap  dokumen-dokumen  yang  ada  sehingga  dapat  dibagi  ke beberapa kelas dengan algoritma AHC menggunakan rumus jarak Eucledian dengan average  linkage.  Hasil  dari  perhitngan  AHC  akan  membentuk  sebuah  dendogram seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3 Potongan hasil dendogram
Dari perhitungan tersebut mendapatkan hasil 72 cluster dengan batas 5 kategori yaitu  infrastruktur,  pelayan,  transportasi,  fasilitas,  dan  topik  lainnya.  Setiap cluster memiliki anggota dengan kemiripan bobot tweet yang terdekat, sehingga didapat hasil data dan label tiap cluster seperti pada Tabel 2. 450 data yang sudah memiliki label dibagi  menjadi  400  data training  dan  50  data  testting  untuk  melakukan  klasifikasi dengan  algoritma Naive  Bayes  Classifier  (NBC). Untuk  setiap term dari  data  testing dilakukan  perhitungan  probabilitas  dengan  menggunakan  algoritma  NBC  terhadap setiap kategori kelas yang ada.
Tabel 2. Jumlah Data yang Masuk Cluster
Klasifikasi Fasilitas Umum di Jawa Tengah pada Twitter dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan Naive Bayes Classifier
Label Jumlah data C1 (infrastruktur) 124 C2 (Pelayanan) 52 C3 (Transportasi) 69 C4 (Fasilitas) 13 C5 (Lainnya) 192 Total 450
Berikutnya dengan mencari nilai probabilitas terbesar di antara semua hasil yang telah  dihitung,  maka  sudah  dapat  dilihat  data testing tersebut  masuk  ke  dalam  kelas yang mana. Contoh klasifikasi data dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Hasil Klasifikasi Kategori Probabilitas tiap Kategori Infrastruktur 9.84074547912623 Pelayanan 3.112222773250325 Transportasi 8.468124925284326 Fasilitas 7.658335823640726 Lainnya 7.395849657518828
Classifying  =>@ganjarpranowo Jalannya sragen  memprihatinkan nggih  bopo...?? Tolong dibikin seperti jalan jalan didaerah purwokerto https://t.co/eAwaWwzwL0'
HASIL = Infrastruktur

## 3.2 Implementasi Program
Dalam penelitian ini program yang dihasilkan adalah dalam bentuk website yang digunakan sebagai media untuk melakukan proses perhitungan dan pengolahan data, mulai  dari  proses preprocessing,  TF-IDF,  clustering  Agglomerative  Hierarchical clustering  hingga  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Semua proses tersebut dilakukan secara otomatis dengan tampilan yang user friendly. Data yang  sudah  masuk cluster  sesuai  topik  digunakan  untuk  memudahkan  dalam mendaptkan infomasi keluhan tentang fasilitas umum yang ada di Jawa Tengah.
a. Halaman menu
Pada  halaman  menu  terdapat  menu-menu  topik  yang  sudah terkategori sesuai dengan masing-masing topik pembahasan .
Gambar 4 Halaman menu utama
b. Halaman details
Halaman ini memiliki menu side-bar yang berisi semua sistem yang ada  pada  website  dari  menginputkan  data tweet,  melakuakn  perhtungan AHC, menambahkan data training, data testing, dan melakukan uji akurasi.
Gambar 5 Halaman details
c. Halaman akurasi
Pada menu halaman klasifikasi NBC berisi hasil perhitungan metode Naïve Bayes Classifier dengan perhitungan akurasi menggunakan conffusion matrix.
Gambar 6 Halaman akurasi
Klasifikasi Fasilitas Umum di Jawa Tengah pada Twitter dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan Naive Bayes Classifier
Pengujian  hasil  klasifikasi menggunakan confusion  matrix untuk mencari nilai akurasi, precission, dan  recall.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dihasilkan  nilai akurasi global sebesar 78% dengan rincian sesuai Tabel 4 dan Gambar 7.
Tabel 4. Hasil akurasi
Jumlah Kesamaan Tiap kelas Kelas Nilai Infrastruktur 60% Pelayanan 78% Transportasi 68% Fasilitas 86% Lainnya 76% Nilai Precission Tiap Kelas Kelas Nilai Infrastruktur 70% Pelayan 100% Transportasi 88.89% Fasilitas 100% Lainnya 66.67% Nilai Recall Tiap Kelas Kelas Nilai Infrastruktur 100% Pelayan 54.55% Transportasi 80% Fasilitas 42.86% Lainnya 100%
Gambar 7 Diagram akurasi
Precission 120% 100%
Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  implementasi  algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan Naive Bayes Classifier untuk klasifikasi tweet tentang fasilitas umum di Jawa Tengah dapat ditarik sebuah kesimpulan :
1. Hasil crawling  data  dari  Twitter  akun  resmi  gubernur  Jawa  Tengah @ganjarpranowo  dengan  kata  kunci  seperti  infrastruktur,  fasilitas  umum, pelayanan, dll telah berhasil dilakukan clustering menggunakan Agglomerative Hierarchical  Clustering  dikelompokkan  data  dengan  kelas  infrastruktur, pelayanan, transportasi, fasilitas, dan topik lainnya.
2. Dari jumlah 450 tweet yang sudah dibagi menjadi 400 data training dengan  dan 50 data tersting, selanjutnya berhasil dilakukan proses klasifikasi dengan Naive Bayes Classifier.
3. Telah dilakukan perhitungan akurasi dengan conffusion matrix terhadap metode klasifikasi  menggunakan  algoritma Agglomerative  hierarchical  clustering  dan Naive bayes classifier dan mendapatkan hasil akurasi global sebesar 78%. Hal ini  menunjukkan  bahwa  implementasi  algoritma  Agglomerative  Hierarchical Clustering dan Naïve Bayes Classifier cukup akurat unutk melakukan klasifikasi pada tweets seputar fasilitas umum di Jawa Tengah.

## DAFTAR RUJUKAN
Bharti, S. K., Pradhan, R., Babu, K. S., & Jena, S. K. (2016). Sarcastic sentiment detection in tweets  streamed  in  real  time:  a  big  data  approach. Digital  Communications  and Networks Volume 2, Issue 3, 108-121.
Bouguettaya,  A.,  Yu,  Q.,  Liu,  X.,  Zhou,  X.,  &  Song,  A.  (2015).  Efficient  Agglomerative Hierarchical Clustering. Expert Systems with Applications, 2785-2797. BPS. (2020). Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka 2020. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah.
Carley, K. M., Malik, M., Kowalchuk, M., Pfeffer, J., & Landwehr, P. (2015). Twitter Usage in Indonesia.  Pittsburgh:  Center  for  the  Computational  Analysis  of  Social  and Organizational Systems.
Ibrahim, M. N., & Yusoff, M. Z. (2015). Twitter Sentiment Classification Using Naive Bayes Based on Trainer Perception. IEEE Conference on e-Learning, e-Management and e- Services (IC3e) (hal. 187-189). Melaka: IEEE. Jati,  A.  S.  (2020,  Mei  04). Jumlah  Pengguna  Twitter  Meningkat,  Tapi...  Retrieved  from detikInet: https://inet.detik.com/cyberlife/d-5001786/jumlah-pengguna-twitter- meningkat-tapi
Unnisa,  M.,  Ameen,  A.,  &  Raziuddin,  S.  (2016).  Opinion  Mining  on  Twitter  Data  using Unsupervised Learning Technique. International Journal of Computer Applications, 12- 19.
Wibawa,  A.  P.,  Purnama,  M.  G.,  Akbar,  M.  F.,  &  Dwiyanto,  F.  A.  (2018).  Metode-metode Klasifikasi. Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (pp. 134-138).