## Pemetaan Topik Pembicaraan Pada Komentar Live Youtube Menggunakan K-Means Clustering sebagai Identifikasi awal Kejahatan Verbal Cyberbullying
Alfirna Rizqi Lahitani 1* , Adlia Nur Zhafarina 2 , Nanda Saputri Windi Oktavia 3 , Nita Jariyah 4 1,3,4 Teknologi Informasi,Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta
2 Hukum, Fakultas Ekonomi dan Sosial Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta Jln. Siliwangi Ringroad Barat, Yogyakarta 55293 INDONESIA Email: 1* alfirnarizqi@gmail.com, 2 adliazhafarina@gmail.com, 3 sapnanda9@gmail.com, 4 neethajhary@gmail.com
Abstract—  The  APJII  2022  survey  noted  that  98.02%  of  the internet is used by generation Z young people to access social media. The existence of social media certainly has a social impact, one of its as a place of bullying. Problems arise in the process of identifying victims and perpetrators of cyberbullying, besides difficulties in the meaning  of  words  that  contain  elements  of  bullying  can  cause multiple  interpretations  that  affect  the  investigation  process.  To overcome these problems, an initial identification effort is needed by grouping topics of conversation using the text mining method. This method  can  be  started  by  preprocessing  techniques,  because  the conversation data is in the text form. Next, topic grouping is carried out using the K-means clustering algorithm. Based on the results of the  calculation,  comment  groups  containing  bullying  are  then mapped with Rapidminer tool. The contribution of this research is as the first step in the implementation of cybersecurity at the stage of identifying digital evidence for investigation purposes. This research resulted  in  mapping  in  the  form  of  clusters.  The  results  of  the analysis  on  2  clusters  showed  a  grouping  pattern  in  certain  terms that were consistently grouped and contained the same term, namely the  term  "Nanyi",  so  that  it  can  be  concluded  early  that  the  topic being discussed in the Video is about singing activities or elements of conversation in the context of singing. While in other clusters, the terms in groups are more diverse because of the uniqueness of each term.
Intisari—  Survey  APJII  2022  mencatat  98,02%  internet digunakan oleh kalangan anak muda generasi Z untuk mengakses media  sosial.  Keberadaan  media  sosial  tentu  saja  memiliki dampak  sosial,  salah  satunya  sebagai  tempat  perundungan  atau bullying. Permasalahan muncul dalam proses identifikasi korban dan  pelaku  cyberbullying,  selain  itu  kesulitan  dalam  makna  dan maksud  kata  yang  mengandung  unsur  bullying  dapat menimbulkan  multitafsir  yang  mempengaruhi  dalam  proses investigasi.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  diperlukan sebuah  upaya  identifikasi  awal  dengan  mengelompokkan  topik pembicaraan  menggunakan  metode  text  mining.  Cara  ini  dapat dimulai  dengan  melakukan  teknik  preprocessing,  dikarenakan data  percakapan  berbentuk  teks.  Selanjutnya  dilakukan pengelompokkan  topik menggunakan  algoritma K-means clustering.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  kelompok  komentar yang  mengandung  perundungan  kemudian  dipetakan  dengan bantuan  tools  Rapidminer.  Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah sebagai  langkah  awal  implementasi  keamanan  siber  pada  tahap identifikasi  bukti  digital  untuk  keperluan  investigasi  dan persidangan. Penelitian ini menghasilkan pemetaan dalam bentuk klaster. Hasil analisis pada 2 klaster terlihat pola pengelompokkan pada term tertentu yang secara konsisten terkelompok dan berisi term  yang  sama  yaitu  term  “Nanyi”,  sehingga  dapat  ditarik
kesimpulan awal bahwa topik yang sedang menjadi pembahasan dalam  Video  adalah  seputar  kegiatan  bernyanyi  atau  unsur perbincangan dalam konteks bernyanyi. Sedangkan pada  klaster lain  term  yang  berkelompok  lebih  beragam  karena  keunikan masing-masing term.
Kata  Kunci—  Cyberbullying,  Clustering,  K-Means,  Topic Modelling, Youtube

## I. P ENDAHULUAN
Internet  menjadi  insfrastrktur  utama  menuju  dunia  siber. Survey APJII 2022 mencatat 98,02% internet digunakan untuk mengakses  media  sosial  dan  penggunanya  didominasi  oleh kalangan  generasi  Z,  dimana  media  yang  paling  sering dikunjungi  adalah  Youtube  sebesar  63,02%[1].  Media  sosial adalah  bentuk  kemajuan  teknologi  yang  mempengaruhi masyarakat  dalam  aspek  gaya  hidup,  cara  pandang  dan budaya[2].  Di  kalangan  anak  muda  generasi  Z  media  sosial yang popular seperti Tiktok, Instagram, YouTube.
Media  sosial  yang  paling  banyak  dikunjungi  salah  satunya adalah YouTube[1]. Layanan yang diberikan YouTube sangat beragam  dengan  interaksi  komentar  dan emoticon sehingga pengguna  dapat  mengekspresikan  dirinya  secara  interaktif. Fitur komentar dapat ditemukan di video, YouTube Live, dan YouTube Shorts. Keberadaan media sosial tentu saja memiliki dampak positif dan negatif, sebagai salah satu dampak negatif dari  keberadaan  media  sosial  yaitu  menggunakannya  sebagai tempat perundungan atau bullying .
Bullying merupakan  perilaku  psikologis  yang  menjadi kejahatan  verbal  dan  lebih  menyakitkan  dibandingkan kekerasan  fisik  seperti  melecehkan,  menghina,  mengancam, merendahkan,  atau  menyakiti  dan  berujung  pada  penghinaan terhadap  orang  lain[3].  Perundungan  yang  dilakukan  dalam aktivitas  siber seperti komentar negatif pada postingan, pesan personal  yang  tak  baik,  serta  mengolok-olok  yang  aktivitas tersebut terjadi di dunia siber disebut sebagai cyberbullying . Merujuk pada undang-undang nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi  dan  Transaksi  Elektronik  (UU  ITE).  Tindakan menunjukan  penghinaan  terhadap  orang  lain  tercermin  pada pasal 27 ayat (3) UU ITE yang berbunyi: “Setiap orang dengan sengaja dan tanpa hak mendistribusikan dan/atau mentransmisikan dan/atau membuat dapat diaksesnya informasi  elektronik  dan/atau  dokumen  elektronik  yang memiliki muatan penghinaan dan/atau pencemaran nama baik”.
Permasalahan  muncul  dalam  proses  identifikasi  korban  dan pelaku cyberbullying ,  selain  itu  kesulitan  dalam  makna  dan maksud  kata  yang  mengandung  unsur bullying dapat menimbulkan  multitafsir  yang  mempengaruhi  dalam  proses investigasi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dibutuhkan  keahlian  di  bidang  forensika  digital,  tujuannya untuk  mendukung  langkah  investigasi  dan  pencarian  barang bukti pada kejahatan cyberbullying.
Sejumlah penelitian yang berkaitan dengan media soaial dan cybersecurity , dilakukan pada data Twitter[4] dan Youtube[5]. Maraknya  kasus  kejahatan  melalui platform media  sosial ditindaklanjuti  secara  khusus  menginvestigasi  kelompok  kata sebagai alat bukti tindak kejahatan verbal[6]. Tindak kejahatan verbal bullying dapat  mengancam  pelakunya  sebagai pertanggungjawaban  pidana[7].  Sebagian  besar  analisis  kata yang  mengandung cyberbullying dalam bentuk teks, sehingga diolah  menggunakan textmining ,  seperti  penelitian[8]  yang mengaplikasikan  algoritma K-means  clustering menggunakan tools Rapidminer.  Penelitian  dengan textmining untuk menganalisis  pengaruh  sebuah  hastag  di  media  sosial[9]. Textminig juga  digunakan  untuk  pengelompokkan  topik menggunakan algoritma clustering [10], pengelompokkan data dapat  menjadi  kontribusi  dalam  mengetahui  topik[11]. Algoritma clustering dapat  dikombinasikan  dengan cosine similarity [12], maupun TF-IDF[13].
K-means merupakan  metode  yang  bekerja  dengan  cara membagi  himpunan  data  ke  dalam  kelompok,    penentuan kelompok dilihat dari jarak terdekat antara data dengan centroid . Penelitian  dengan  algotirma  K-Means clustering sebagai  cara identifikasi  awal cyberbullying [14],[3],[15],[16],[17].  Untuk mengukur  kualitas  dan  optimalisasi cluster digunakan  Elbow method[18],[19],[20],[21]  .  Berdasarkan  sejumlah  studi literatur yang telah dibahas, media sosial merupakan objek yang populer  untuk  diekplorasi,  khususnya  komentar  di  Youtube. Selain  memiliki  fitur  komentar  secara asyncrhronous , YouTube  juga  dilengkapi  dengan  fitur  komentar  secara langsung  (live).  Tidak  jarang  pada  komentar  ditemukan percakapan  yang  tidak  sesuai  bahkan  menggunakan  kata-kata yang kurang pantas.
Pada  penelitian  ini,  agar  dapat  mendeteksi  kejahatan cyberbullying dalam sebuah percakapan pada komentar di live YouTube,  diperlukan  sebuah  upaya  identifikasi  awal  dengan mengelompokkan  topik  pembicaraan  menggunakan  metode text mining . Dikarenakan data percakapan berbentuk teks, cara ini  dapat  dimulai  dengan  melakukan  teknik preprocessing . Selanjutnya dilakukan pengelompokkan topik berdasarkan kata yang  sudah  teridentfikasi  menggunakan  algoritma  K-means clustering . Berdasarkan hasil perhitungan kelompok komentar yang  mengandung  perundungan  kemudian  dipetakan  atau dimodelkan dengan bantuan tools Rapidminer. Kontribusi dari penelitian  ini  adalah  sebagai  langkah  awal  implementasi keamanan  siber  pada  tahap  identifikasi  bukti  digital  untuk keperluan investigasi dan persidangan.

## II. METODE
Penelitian ini menggunakan data berbasis teks yang dihimpun berasal dari komentar live pada sebuah kanal Youtube. Adapun tahap  dalam  penelitian  ini  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar. 1 Tahap Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  tahapan  dalam  penelitian  ini meliputi 4 tahap sebagai berikut:

## A. Tahap Persiapan
Pada  tahap  ini  telah  dilakukan  studi  literatur  untuk  kajian awal penelitian. Selanjutnya akan dilakukan penentuan sumber data  berupa  channel  Youtube  untuk  dilakukan  tahap pengumpulan  Data.  Data  yang  dihimpun  merupakan  data komentar berbasis teks. Proses menghimpun data menggunakan teknik crawling , yaitu proses pemindaian sebuah konten  pada website .  Data  yang  telah  dapatkan  akan  filter terlebih  dahulu  dari noise untuk  siap  menjadi  dataset  dalam penelitian.

## B. Tahap Pengolahan Data (Preprocessing)
Data  dalam  bentuk  teks  yang  telah  dihimpun  akan  melalui beberapa proses, tujuan proses ini adalah ekstraksi data dengan preprocessing yang  meliputi Tokenizing,  Filtering,  Stemming dan Indexing .  Hasil  akhir preprocessing berupa  data  bersih yang siap diolah[22].

## C. Tahap Analisis Data (Clustering)
Data  yang  telah  diekstraksi  kemudian  dianalisis  dengan metode clustering menggunakan algoritma K-means clustering sebagai formula dalam menghitung kelompok kata. Clustering merupakan  teknik data  mining yang  mengelompokkan  data berdasarkan  pada  objek/karakteristik  yang  sama  kemudian dikumpulkan  dalam  satu  kluster  dan  klaster  tersebut  berbeda dengan klaster lainnya. K-Means digunakan untuk mengelompokkan  karakter  berdasarkan  karakter  yang  telah didefinisikan.  Persamaan K-Means seperti  yang  ditunjukkan pada persamaan 1:[9]
𝑑(𝑋 𝑗 , 𝐶 𝑗 ) =   √∑ (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (1)
Keterangan: d = distance n = number of objects
j = start from 1 to n
Xj = feature object to j with respect to x
Cj = centroid feature to j
D. Tahap Pemetaan Hasil (Mapping)
Hasil  kluterisasi  akan  dipetakan  dengan  bantuan tools Rapidminer  dalam  bentuk  visual scatter diagram  maupun wordcloud .
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini berupa pemetaan kelompok kata sebagai identifikasi  awal cyberbullying .  Adapun  hasil  dari  masing- masing tahapan sebagai berikut:

## A. Tahap Persiapan
Pada  penelitian  ini,  pengumpulan  data  berasal  dari komentar pada sebuah YouTube yang merupakan data berbasis teks. Pengumpulan data dilakukan dengan teknik crawling yang bertujuan  mengambil  data  tertentu,  adapun  data  komentar berasalh dari
channel
berikut:
https://www.youtube.com/shorts/RABxiBvgxpU.
Hasil crawling diperoleh  100  data  yang  berisi  komentar  yang  akan menjadi sumber data untuk diolah dalam ranah text mining .
B. Tahap Pengolahan Data (Preprocessing)
Hasil crawling disimpan  dalam  bentuk  .csv  untuk selanutnya dioleh dengan teknik preprocessing yang terdiri dari: case  folding,  tokenizing,  stopword  removal,  stemming dan indexing .  Proses preprocessing menggunakan  bahasa  Phyton. Berikut tampilan preprocessing yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar. 2 Tahap Preprocessing

## C. Tahap Analisis Data (Clustering)
Data yang telah di preprocessing kemudian disimpan dalam format .csv. Diklaster menggunakan tools Rapidminer dengan pengujian 2 kluster, 3 kluster, 5 kluster, 7 kluster dan 10 kluster. Berikut adalah cuplikan masing-masing perhitugan pada Tabel 1:
Tabel. 1 Hasil Klaster
No  Kluster  Total Item
Keterangan 1 2 488 Cluster 0: 468 items
Cluster 1: 20 items
No  Kluster  Total Item Keterangan 2 3 488 Cluster 0: 467 items Cluster 1: 20 items Cluster 2: 1 items 3 5 488 Cluster 0: 464 items Cluster 1: 20 items Cluster 2: 1 items Cluster 3: 1 items Cluster 4: 2 items 4 7 488 Cluster 0: 456 items Cluster 1: 20 items
Cluster 2: 3 items Cluster 3: 1 items Cluster 4: 6 items
Cluster 5: 1 items Cluster 6: 1 items 5 10 488 Cluster 0: 422 items Cluster 1: 15 items Cluster 2: 16 items
Cluster 3: 20 items Cluster 4: 6 items Cluster 5: 1 items Cluster 6: 2 items Cluster 7: 5 items Cluster 8: 4 items Cluster 9: 2 items
Cluster 10: 1 items

## D. Tahap Pemetaan Hasil (Mapping)
Hasil klastering yang dilakukan bertujuan untuk menemukan  kelompok  kata  yang  memiliki  kesamaan  makna atau konteks dikelompokkan  dalam klaster  yang sama. Setiap kelompok  kata  yang  terbentuk  oleh  algoritma  akan  diwakili oleh pusat klaster ( centroid ) dan berisi sejumlah kata. kata-kata yang  paling  dekat  dengan  pusat  klaster  adalah  yang  paling mendefinisikan  klaster  tersebut.  Menemukan  pola  dan hubungan antara  kata-kata dalam teks. Kesamaan  makna  kata dianalisis dari term yang paling sering muncul bersama dalam teks, sehingga apabila term tersebut memiliki makna yang sama, maka  akan  terkelompok  dalam  kluster  yang  sama.  Dalam konteks  ini  dapat  diidentifikasi  tema  atau  topik  tertentu  dan mengidentifikasi pola sentimen.
Berikut  adalah  hasil  pemetaan term yang  divisualisasikan dalam bentuk diagram scatter menggunakan Rapidminer yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar. 3 Visualisasi Klaster dengan Scatter
Hasil  klaster  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3 menerangkan bahwa pada klaster 0 terdapat lebih dari 400 items yang terkelompok menjadi satu grup. Pada klaster 1 terdapat lebih sedikit item yang terkelompok yang memiliki kemiripan.  Sedangkan  pada  klaster  2  hanya  terdapat  satu item.  Adapun  data  term  pada  masing-masing  kelompok seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar. 4 Data item pada percobaan 3 klaster
Berdasarkan klasterisasi percobaan 3 klaster, ingin diketahui kelompok  kata  yang  terkandung  dalam  komentar  video, divisualisasikan  menjadi wordcloud seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar. 5 Visualisasi Wordcloud.
Berdasarkan hasil visualisasi pada Gambar 4 dan Gambar 5, pengelompokkan term dibagi  menjadi 3 klaster dan diperoleh Cluster 0: 467 items, Cluster 1: 20 items, Cluster 2: 1 item. Pada klaster  1  dan  2  terlihat  pengelompokkan  pada term tertentu seperti  pada  klater  1  yang  berisi  kumpulan term yang  sama yaitu term “Nanyi”, sehingga dapat disimpulkan bahwa topik
yang sedang menjadi pembahasan dalam Video adalah seputar kegiatan  bernyanyi  atau  unsur-unsur  yang  lekat  dengan perbincangan  dalam  konteks  bernyanyi.  Sedangkan  pada klaster  0, term yang  berkelompok  lebih  beragam  dikarenakan setiap term unik sehingga pada seluruh term dengan keunikan masing-masing dikelompokkan menjadi klaster 0. Makna dari kata-kata yang terkandung dalam klaster 0 bervariasi mulai dari term  yang  mengandung  unsur  sentimen  negatif  namun  juga terdapat  unsur  sentimen  yang  positif,  sehingga  untuk  hal  ini perlu dilakukan pengamatan lebih lanjut.

## IV. K ESIMPULAN
Analisis  Pada  klaster  terlihat  pola  pengelompokkan  pada term tertentu  yang  secara  konsisten  terkelompok  dan  muncul berisi kumpulan term yang sama yaitu term “Nanyi”, sehingga dapat  ditarik  kesimpulan  awal  bahwa  topik  yang  sedang menjadi  pembahasan  dalam  Video  adalah  seputar  kegiatan bernyanyi  atau  unsur-unsur  yang  lekat  dengan  perbincangan dalam  konteks  bernyanyi.  Sedangkan  pada  kalaster  lainnya, term yang  berkelompok  lebih  beragam.  Makna  dari  kata-kata yang terkandung dalam klaster yang memiliki term yang lebih bervariasi  mengandung  unsur  negatif  namun  juga  terdapat unsur yang positif, dengan demikian pada klaster inilah dapat dijadikan  sebagai  dasar  dilakukan  pengamatan  lebih  lanjut untuk inversigasi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih ini ditujukan kepada Direktorat Riset, Teknologi,  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (DRTPM) Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi (Kemdikbudristek) Republik Indonesia yang telah memberikan kesempatan  kepada  tim  peneliti  untuk  melakukan  penelitian pada tahun 2023 dengan skema PDP.

## R EFERENSI
[1] APJII, “Profil Internet Indonesia 2022,” Apji.or.Od , no. June, p. 10, 2022, [Online]. Available: apji.or.id.
[2] L.  Fazry  and  N.  C.  Apsari,  “Pengaruh  Media  Sosial  Terhadap Perilaku  Cyberbullying  Di  Kalangan  Remaja,” J.  Penelit.  dan Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  272,  2021,  doi: 10.24198/jppm.v2i2.34679.
[3] A.  Muhariya,  “Pengelompokkan  Komentar  Pada  Media  Sosial Instagram  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Identifikasi Awal Cyberbullying,” pp. 1–71, 2022.
[4] L.  Siagian,  A.  Budiarto,  P.  Strategi,  P.  Udara,  and  U.  Pertahanan, “PERAN KEAMANAN SIBER DALAM MENGATASI KONTEN NEGATIF  GUNA  MEWUJUDKAN  KETAHANAN  INFORMASI
NASIONAL,” pp. 1–18, 2017.
[5] A. R. Lahitani, U. S. Aesyi, N. Wulandari, and B. D. Santosa, “Cosine Similarity untuk Mengukur Tingkat Kesadaran pada Topik Software Security Berbasis Teks Komentar di Media Sosial Youtube,” vol. 8, no. November, pp. 107–115, 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i2.535.
[6] E. Nurdiyanto and G. A. Resticka, “Kata Makian Sebagai Alat Bukti Investigasi  Tindak  Kejahatan  Verbal  (Kajian  Linguistik  Forensik Berbasis  Semantik  dan  Pragmatik),” Gramatika  STKIP  PGRI Sumatera Barat , vol. 7, no. 1, pp. 43–56, 2021.
[7] A.  Linda  Mustika,  M.  Santoso,  N.  Sabrina,  and  K.  Penulis, “Pertanggungjawaban Pidana Atas Tindak Pidana Pelecehan Verbal Melalui Media Sosial,” Bhirawa Law J. , vol. 2, no. 1, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/blj/.
[8] B. Rahmat et al. , “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap.  2017 ,  no.  April,  pp.  58–60,  2017,  [Online].  Available: https://ojs.innov-
center.org/index.php/snrkt2017/article/download/10/9.
[9] M. Habibi and P. W. Cahyo, “Clustering User Characteristics Based on  the  influence  of  Hashtags  on  the  Instagram  Platform,” IJCCS (Indonesian  J. Comput.  Cybern. Syst. ,  vol.  13, no. 4, p. 399,  2019, doi: 10.22146/ijccs.50574.
[10] H.  Irsyad  and  M.  R.  Pribadi,  “Implementasi  Text  Mining  Dalam Pengelompokan Data Tweet Pertanian Indonesia Dengan K-Means,” Kurawal - J. Teknol. Inf. dan Ind. , vol. 3, no. 2, pp. 164–172, 2020, doi: 10.33479/kurawal.v3i2.347.
[11] F. Kolini and L. Janczewski, “Clustering and topic modelling: A new approach for analysis of national  cybersecurity strategies,” Proc. ot
21st  Pacific  Asia  Conf.  Inf.  Syst.  “‘Societal  Transform.  Through IS/IT’”, PACIS 2017 , 2017.
[12] N. W. Utami and I. G. J. Eka Putra, “Text Minig Clustering Untuk Pengelompokan Topik Dokumen
Penelitian Menggunakan Algoritma  K-Means  Dengan  Cosine  Similarity,” J.  Inform.  Teknol. dan  Sains , vol. 4,  no. 3,  pp.  255–259,  2022,  doi: 10.51401/jinteks.v4i3.1907.
[13] R.  Khan,  Y.  Qian,  and  S.  Naeem,  “Extractive  based  Text Summarization  Using  KMeans  and  TF-IDF,” Int.  J.  Inf.  Eng. Electron.  Bus. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  33–44,  2019,  doi: 10.5815/ijieeb.2019.03.05.
[14] K.  P.  Sinaga  and  M.  S.  Yang,  “Unsupervised  K-means  clustering algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  80716–80727,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[15] Aderibigbe,  “Pemodelan  Deteksi  Cyber  Bullying  Pada  Jejaring Sosial  Twitter,” Energies ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–8,  2018,  [Online]. Available: http://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1120700020921110%0Aht tps://doi.org/10.1016/j.reuma.2018.06.001%0Ahttps://doi.org/10.10 16/j.arth.2018.03.044%0Ahttps://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S 1063458420300078?token=C039B8B13922A2079230DC9AF11A3 33E295FCD8.
[16] M. Ahmed, R. Seraj, and S. M. S. Islam, “The k-means algorithm: A comprehensive survey and performance evaluation,” Electron. , vol. 9, no. 8, pp. 1–12, 2020, doi: 10.3390/electronics9081295.
[17] N. F. Hasan, “Deteksi Cyberbullying pada Facebook Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Smart Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 35– 44, 2021, doi: 10.36728/jss.v1i1.1605.
[18] H. Humaira and R. Rasyidah, “Determining The Appropiate Cluster Number Using Elbow Method for K-Means Algorithm,” 2020, doi: 10.4108/eai.24-1-2018.2292388.
[19] M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and B. D. Satoto, “Integration  K-Means  Clustering  Method  and  Elbow  Method  for Identification of1. Syakur MA, Khotimah BK, Rochman EMS, Satoto BD. Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method for Identification  of  the  Best  Customer  Profile  Cluster.  IOP  Conf  Ser Mat,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  336,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1757-899X/336/1/012017.
[20] M.  Cui,  “on  the  Elbow  Method,”  pp.  5–8,  2020,  doi: 10.23977/accaf.2020.010102.
[21] J.  D’Silva  and  U.  Sharma,  “Unsupervised  Automatic  Text Summarization  of  Konkani  Texts  using  K-means  with  Elbow Method,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 13, no. 9, pp. 2380–2384, 2020, doi: 10.37624/ijert/13.9.2020.2380-2384.
[22] A.  R.  Lahitani,  “Automated  Essay  Scoring  menggunakan  Cosine Similarity pada Penilaian Esai Multi Soal,” J. Kaji. Ilm. , vol. 22, no. 2, pp. 107–118, 2022, doi: 10.31599/jki.v22i2.1121.