Abstrak — Pelaku  bisnis  dapat  memanfaatkan followers akun Twitter  mereka  sebagai  sarana  untuk  melakukan advertising . Sebanyak  37,5%  pengguna  Twitter,  menemukan  pelaku  bisnis baru  dikarenakan  membaca retweet dari tweet yang  dibuat  oleh pelaku  bisnis  tersebut.  Dengan  mengetahui  jenis  konten tweet yang  banyak  dilakukan retweet oleh followers -nya,  pelaku  bisnis dapat  menggunakan  jenis  konten tweet tersebut  sebagai  sarana untuk  melakukan advertising kepada  pengguna  Twitter.  Dalam penelitian  ini,  dilakukan  penerapan Text  Mining untuk melakukan clustering dengan  metode K-means pada  data tweet Shopee  Indonesia  untuk  mengetahui  jenis  konten tweet yang banyak  dilakukan retweet oleh followers Shopee Indonesia. Hasil yang  didapat  adalah  jenis  konten  pada  klaster  yang  memiliki jumlah retweet yang  tinggi  diantaranya  tentang  kuis  berhadiah (klaster  4,  klaster  20,  dan  klaster  28),  ulang  tahun  Shopee Indonesia  (klaster  11),  dan  hobi,  kuis,  dan lifestyle (klaster  7), sehingga  Shopee  Indonesia  dapat  menggunakan  jenis  konten tweet tersebut  sebagai  sarana  untuk  melakukan advertising kepada pengguna Twitter.
Kata  Kunci — Advertising , Clustering,  K-means,  Text  Mining, Twitter.

## I. PENDAHULUAN
DVERTISING  telah  berkembang  menjadi  sistem komunikasi yang sangat penting antara pelaku bisnis dan konsumen.  Pelaku  bisnis  sangat  mengandalkan advertising untuk  membantu  memasarkan  produk  atau  layanan  yang mereka  miliki  agar  dapat  dikenal  oleh  konsumen.  Kelebihan tersebut  menjadikan advertising memiliki  peranan  utama dalam  program  pemasaran  [1].  Sebagian  besar  pelaku  bisnis saat  ini,  menggunakan  media  sosial  sebagai  sarana  untuk melakukan advertising [2].
Twitter merupakan salah satu media sosial paling populer di Indonesia  [3].  Berdasarkan  data  statistik  dari  Statista  Inc., jumlah  pengguna  aktif  Twitter  di  Indonesia  pada  tahun  2016 sebanyak  24,34  juta  orang.  Pengguna  Twitter  dapat  membuat sebuah  pesan  pendek  yang  disebut  dengan tweet ,  dimana melalui tweet tersebut,  pengguna  Twitter  dapat  saling berhubungan,  berbagi  pendapat,  dan  menemukan  kabar  dari berbagai penjuru dunia. Sebagian besar pengguna Twitter juga memanfaatkan  media  sosial  ini  untuk  menemukan  pelaku bisnis, dimana mereka akan menjadi pengikut ( followers ) dan berinteraksi dengan pelaku bisnis tersebut [4].
Pelaku  bisnis  dapat  memanfaatkan followers akun  Twitter mereka  sebagai  sarana  untuk  melakukan advertising .  Dengan menggunakan  perintah retweet pada  Twitter ,  followers dapat menyebarkan tweet yang  dibuat  oleh  pelaku  bisnis.  Sebanyak 37,5%  pengguna  Twitter,  menemukan  pelaku  bisnis  baru
dikarenakan  membaca retweet dari tweet yang  dibuat  oleh pelaku  bisnis  tersebut.  Pelaku  bisnis  tentunya  dituntut  untuk mampu  memahami  jenis  konten  dalam  sebuah tweet yang mendapatkan respon positif dari followers, karena setiap kata, foto, dan video yang dicantumkan didalam sebuah tweet akan memberikan dampak kepada followers [5],[6], dan [7].
Pengumpulan  data tweet dari  Twitter  dapat  dilakukan dengan  mengintegrasikan  Twitter  API  dan  R Studio .  Untuk mempermudah  mengetahui  jenis  konten  dari  sejumlah  data tweet , maka perlu dilakukan proses Text Mining terhadap data tweet tersebut dengan menerapkan teknik clustering [8]. Pada
Text Mining , teknik clustering digunakan untuk mengelompokkan  data  tekstual  berdasarkan  kesamaan  konten yang  dimiliki  ke  dalam  beberapa  klaster,  sehingga  didalam setiap klaster akan berisi data tekstual dengan konten semirip mungkin [9].
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan clustering adalah  metode K-means .  Keuntungan  dari menggunakan  metode K-means untuk  melakukan clustering adalah  tidak  memerlukan  jumlah  iterasi  yang  banyak  untuk mendapatkan hasil clustering yang baik, dimana hal ini sangat tepat  untuk  diterapkan  dalam  melakukan clustering dengan jumlah data yang besar [10]. Penentuan jumlah klaster terbaik dilakukan dengan menggunakan metode Silhouette coefficient . Shopee  Indonesia  merupakan  salah  satu  pelaku  bisnis  di Indonesia  yang  bergerak  di  bidang e-commerce dan menggunakan  media  sosial  Twitter  sebagai  sarana  untuk melakukan advertising .  Terhitung  pada  tanggal  1  April  2017, Shopee Indonesia memiliki jumlah followers Twitter sebanyak 17,5  ribu  dan  jumlah tweet sebanyak  13,2  ribu.  Jumlah tersebut  masih  sedikit  apabila  dibandingkan  dengan  pelaku bisnis  pesaing  dari  Shopee  Indonesia,  diantaranya  OLX Indonesia  yang  memiliki  jumlah followers Twitter  sebanyak 202  ribu  dan  jumlah tweet sebanyak  20,7  ribu,  Tokopedia yang  memiliki  jumlah followers Twitter  sebanyak  121  ribu dan  jumlah tweet sebanyak  26,2  ribu,  dan  Bukalapak  yang memiliki  jumlah followers Twitter  sebanyak  113  ribu  dan jumlah tweet sebanyak  47,4  ribu.  Dengan  menemukan  jenis konten tweet yang  banyak  dilakukan retweet oleh followers dari Shopee Indonesia, diharapkan semakin banyak pengguna Twitter yang menjadi konsumen dari Shopee Indonesia.

## II. DESKRIPSI PERMASALAHAN
Pengolahan  dan  pengambilan  informasi  dari  sebuah  data tekstual merupakan permasalahan yang tidak dapat diselesaikan  dengan  menggunakan  teknik Data  Mining .

## Penerapan Text Mining
untuk Melakukan

## Clustering Data Tweet Shopee Indonesia
Dwi Smaradahana Indraloka, dan Budi Santosa
Departemen Matematika, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : budi_s@ie.its.ac.id
A
Diperlukan  beberapa  tahapan  proses  tambahan  agar  data tekstual  yang  memiliki  format  tidak  teratur  dapat  dilakukan pengolahan  dan  pengambilan  informasi,  tahapan  proses tersebut  dikenal  dengan  istilah Text  Mining .  Penjelasan tahapan  proses Text  Mining menurut  Feldman  dan  Sanger (2007) adalah sebagai berikut:

## A. Text preprocessing
Merupakan  tahapan  awal  dari Text  Mining ,  tahap  ini meliputi proses untuk mempersiapkan data tekstual yang akan digunakan  agar  dapat  diproses  pada  tahapan  berikutnya. Proses yang dilakukan pada tahapan ini antara lain:
1. Case folding yaitu merubah semua karakter huruf pada sebuah kalimat menjadi huruf kecil dan menghilangkan karakter yang dianggap tidak valid seperti angka, tanda baca, dan Uniform Resources Locator (URL). 2. Tokenizing yaitu memotong sebuah kalimat berdasarkan tiap kata yang menyusunnya.
3. Stemming yaitu  merubah  berbagai  kata  berimbuhan menjadi  kata  dasarnya,  tahap  ini  pada  umumnya dilakukan  untuk  teks  dengan  bahasa  Inggris,  karena teks  dengan  bahasa  Inggris  memiliki  struktur  imbuhan yang tetap.
4. Tagging yaitu  merubah  berbagai  kata  dalam  bentuk lampau menjadi kata awalnya, tahap ini pada umumnya dilakukan  untuk  teks  dengan  bahasa  Inggris  atau bahasa lainnya yang memiliki bentuk lampau.

## B. Feature selection
Merupakan tahapan untuk mengurangi dimensi dari sebuah data tekstual sehingga  hasil dari proses Text Mining memiliki kualitas  yang lebih baik. Proses  yang dilakukan pada tahapan ini  adalah stopword  removal yaitu  menghilangkan  kata-kata yang  dianggap  tidak  penting  atau  tidak  menggambarkan  isi dari sebuah kalimat.

## C. Text Representation
Merupakan  tahapan  merubah  data  tekstual  menjadi representasi  yang  lebih  mudah  untuk  diproses.  Pada  tahapan ini,  sebuah  kalimat  direpresentasikan  sebagai  objek  dan  kata- kata  yang  menyusunnya  direpresentasikan  sebagai  fitur . Data tekstual  akan  membentuk  sebuah  ruang  dengan  jumlah  objek sebanyak jumlah  kalimat  yang ada dan jumlah  fitur sebanyak jumlah kata yang berbeda.

## D. Application of Text Mining Techniques
Merupakan  tahapan  utama  pada  proses Text  Mining .  Pada tahapan ini dilakukan penerapan teknik yang digunakan untuk pengambilan  informasi  dari  data  tekstual  yang  telah  diproses sebelumnya.  Terdapat  beberapa  teknik  yang  dapat  digunakan diantaranya classification , clustering , information  extraction , trend  analysis , distribution  analysis ,  dan association  rules . Pemilihan  teknik  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  jenis informasi yang ingin diambil dari data tekstual yang tersedia.

## III. METODE PENYELESAIAN
Algoritma  proses Text  Mining dirancang  untuk  melakukan clustering data tweet Shopee  Inddonesia.  Berikut  adalah tahapan proses Text Mining yang telah dirancang:

## A. Authentication
Pada  saat  bergabung  dengan  Twitter  API,  didapatkan beberapa kode berupa consumer key , consumer secret , access token , dan access key .
Tabel 1. Kode yang didapat pada saat bergabung dengan Twitter API
Consumer key eqInJRxlWmUCcHFBxWGLT5JUS Consumer secret PVlJTrxuIxjAAXlIXYkiEies2vucy1NuUuRnArIDW6c o vb0rYe Access token 828496585558351872- FPUfdSsBB8dSHLiYoSZqtZXK60v1Q82 Access key iIj6C8mYemRtCUsb6boUBViFBkPFvW0FJtv7q0n9Y

## g6Rq
Kode  di  atas  digunakan  untuk  proses  integrasi  antara Twitter  API  dengan software R Studio ,  dimana  proses integrasi dilakukan dengan
menggunakan
fungsi ‘ setup_twitter_oauth (consumer_key, consumer_secret, access_token, access_key) ’ .

## B. Pengambilan Data dari Twitter
Pegambilan  data  dilakukan  secara real  time dari  Twitter dengan  menggunakan  fungsi ‘ tweets  =  userTimeline ("ShopeeID", n = 2000, excludeReplies = TRUE) ’ . Tabel 2. Contoh data tweet yang didapatkan dari timeline Twitter Shopee Indonesia
Nomer Tweet Teks Tweet Tanggal Tweet Jumlah Retweet 1 Hey Shopeeholics! Mau tahu siapa saja 3 besar jawara video #ParodiIklanShopee? Cek di IG kami >> instagram.com/shopee_id 01/04/20 17 11:40 0 2 Ayo ikutan Kuis kali ini di IG/FB Shopee ya. 2 Orang yg beruntung akan mendapatkan Brush Set dari Shopee loh! 31/03/20 17 7:37 3

## C. Case Folding
Pada  proses case  folding ,  semua  huruf  pada  tiap tweet dirubah  menjadi  huruf  kecil  dengan  menggunakan  fungsi ‘ myCorpus  =  tm_map  (myCorpus,  tolower) ’ ,  karakter  yang dianggap tidak valid seperti angka dan tanda baca dihilangkan dengan menggunakan fungsi ‘ myCorpus = tm_map (myCorpus,  content_transformer(removeNumPunct)) ’ ,  dan Uniform  Resources  Locator (URL)  dihilangkan  dengan menggunakan  fungsi ‘ myCorpus  =  tm_map  (myCorpus, content_transformer(removeURL)) ’ .
Tabel 3. Contoh hasil proses case folding
Nomer Tweet Teks Tweet Hasil Case Folding
1 hey shopeeholics mau tahu siapa saja besar jawara video parodiiklanshopee cek di ig kami
2 ayo ikutan kuis kali ini di igfb shopee ya orang yg beruntung akan mendapatkan brush set dari shopee loh

## D. Tokenizing
Pada  proses tokenizing ,  pemotongan  kalimat  pada tweet berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya  dilakukan  dengan menggunakan fungsi ‘ tdm = DocumentTermMatrix (myCorpus) ’ .
Tabel 4. Contoh hasil proses tokezining Nomer Tweet Hasil Tokenizing Nomer Tweet Hasil Tokenizing
1
hey shopeeholics mau tahu siapa saja besar jawara video parodiiklanshopee cek di ig kami 2 ayo ikutan kuis kali ini di igfb shopee
ya orang yg beruntung akan mendapatkan brush set dari shopee loh

## E. Stopword Removal
Pada  proses stopword  removal ,  penghilangan  kata-kata yang  dianggap  tidak  penting  atau  tidak  menggambarkan  isi dari  sebuah tweet dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi ‘ myCorpus = tm_map (myCorpus, removeWords, custom_stopwords) ’ .
Tabel 5. Contoh hasil proses stopword removal
Nomer Tweet Hasil Stopword Removal Nomer Tweet Hasil Stopword Removal
1 hey shopeeholics tahu besar jawara video parodiiklanshopee cek
ig
2 ayo ikutan kuis kali igfb shopee ya orang yg beruntung mendapatkan brush set shopee loh

## F. Text Representation
Pada  proses text  representation ,  perubahan  data tweet menjadi sebuah matriks dengan baris berupa nomor dari tweet dan kolom berupa seluruh kata penyusun data tweet dilakukan dengan menggunakan fungsi ‘ matriks_kata = as.matrix(tdm) ’ . Berdasarkan  hasil text  representation ,  banyaknya  seluruh kata  yang  menyusun  498 tweet dari  Shopee  Indonesia  adalah sebanyak  1335  kata.  Seluruh  kata  tersebut  menjadi  variabel dari tiap tweet , dengan  komponen dari matriks berupa jumlah dari suatu kata yang ada pada tiap tweet . Tabel 6.
Contoh hasil proses text representation Nomer Tweet ayo besar beruntung ... video ya yg 1 0 1 0 ... 1 0 0 2 1 0 1 ... 0 1 1

## G. Penentuan Jumah Klaster Terbaik
Penentuan  jumlah  klaster  terbaik  dilakukan  berdasarkan hasil  perhitungan  nilai Silhouette  Coefficient dengan menggunakan  fungsi ‘ fviz_nbclust  (matriks_kata,  kmeans, method  =  "silhouette",  k.max=50) ’ .  Perhitungan  nilai Silhouette  Coefficient dilakukan  untuk  k  =  1  sampai  k  =  50 dan  didapat  k  terbaik  adalah  k  =  28.  Hasil  perhitungan  k terbaik digunakan untuk proses clustering dengan K-means .
Gambar  1.  Nilai Silhouette  Coefficient pada  Jumlah  Klaster  Sebanyak  1 sampai 50.

## H. Clustering dengan K-means
Proses clustering dengan K-means dilakukan  dengan menggunakan  fungsi ‘ kmeans_i  =  kmeans  (matriks_kata,  28, 100) ’ dengan  jumlah  klaster  sebanyak  28  klaster  dan  jumlah iterasi sebanyak 100 iterasi.
Tabel 7. Hasil clustering dengan k-means Nomor Klaster Nomor Tweet Jumlah Tweet 1 56, 67, 68, 69, 74, 80, 82, 84, 86, 89, 90, 93,98, 103, 106 15 2 2, 9, 34, 39, 43, 46, 52 7 3 331, 392, 396, 403, 405, 407, 412,413 8
. .
.
. . .
. . . 26 11, 61, 232, 279, 322, 365, 375, 385, 453 9 27 127, 206, 218, 251, 288, 293, 309, 310, 323, 357, 359, 366, 388, 442, 474, 476, 484, 489 18 28 32, 197, 431, 444, 454, 463, 471, 481, 493 9

## I. Penentuan Jenis Konten Tweet tiap Klaster
Proses  pencarian  kata  yang  paling  sering  muncul  pada masing-masing klaster dilakukan dengan menggunakan fungsi ‘ cat(names(sort_kata)[1:10] ’ , dimana diambil sebanyak sepuluh kata yang paling sering muncul.
Tabel 8. Kata paling sering muncul dan jenis konten tweet pada tiap klaster
Nomor
Klaster Kata Paling Sering Muncul
Jenis Konten Tweet
1 gunakan, kode, voucher, dapatkan, potongan, untuk, kategori, berlaku, hari, ini
Kode voucher untuk potongan harga 2 ayo, ikutan, kuis, di, fbig, shopee, ya, orang, yang, beruntung
Kuis berhadiah
3 tunjukin, foto, kamu, gaya, belanja, terbaik, hari, ini, dapatkan, iphone Kontes foto saat berbelanja . . . . . . . .
. 26 ini, dia, pemenang, seller, of, the, month, bulan, vote, terbanyak Pengumuman pemenang Seller of The Month 27 selamat, untuk, para, pemenang, cepat, kirimkan, data, kamu, kami, tunggu Pengumuman pemenang kuis 28 tahu, produk, apa, ini, jawab, di, fbig, shopee, dapatkan, paket Kuis berhadiah

## J. Perhitungan Rata-Rata Jumlah Retweet tiap Klaster
Proses  perhitungan  rata-rata  jumlah retweet tiap  klaster dilakukan terhadap hasil dari clustering dengan K-means .
Tabel 9. Perhitungan rata-rata jumlah retweet tiap klaster Nomor Klaster Jumlah Tweet Total Retweet Rata-Rata Retweet 1 15 11 0,733 2 7 45 6,249 3 8 13 1,625 .
. .
. . . . . .
. . . 26 9 1 0,111 27 18 32 1,778 28 9 139 15,444
Berikut adalah grafik rata-rata jumlah retweet tiap klaster:
Gambar 2. Grafik rata-rata jumlah retweet tiap klaster.
Berdasarkan  hasil  di  atas  didapatkan  bahwa  klaster  yang memiliki  jumlah  rata-rata retweet tinggi  diantaranya  klaster 28,  klaster  4,  klaster  11,  klaster  7,  dan  klaster  20,  sedangkan klaster  yang  memiliki  jumlah  rata-rata retweet rendah diantaranya  klaster  26,  klaster  9,  klaster  21,  klaster  1,  dan klaster  6.  Jenis  konten  pada  klaster  yang  memiliki  jumlah retweet yang tinggi diantaranya tentang kuis berhadiah (klaster 4,  klaster  20,  dan  klaster  28),  ulang  tahun  Shopee  Indonesia (klaster 11), dan hobi, kuis, dan lifestyle (klaster 7), sedangkan jenis  konten  pada  klaster  yang  memiliki  jumlah retweet yang rendah  diantaranya  tentang  kode  voucher  untuk  potongan
harga  (klaster  1),  pengumuman  kuis  pemenang  (klaster  6), Mobile  Shopping  Day (klaster  9),  kontes  foto Valentine (klaster 21), dan pengumuman pemenang Seller of The Month (klaster 26).

## IV. ANALISIS

## A. Analisis Hasil Clustering dengan Metode K-means
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menguji  kualitas klaster yang dihasilkan dari proses clustering adalah Silhouette Coefficient .
Tabel 10.
Perhitungan silhouette coefficient pada tiap klaster tweet Nomor Klaster Jumlah Tweet Nilai Silhouette Coefficient 1 15 0,22 2 7 0,35 3 8 0,1 . . . . . .
. . . 26 9 0,13 27 18 -0,01 28 9 0,15
Berikut  adalah  grafik  nilai Silhouette  Coefficient pada  tiap klaster tweet :
Gambar 3. Grafik nilai silhouette coefficient pada tiap klaster tweet.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai Silhouette  Coefficient di atas,  diketahui  sebanyak  21  klaster  memiliki  nilai  positif,  3 klaster  memiliki  nilai  0,  dan  4  klaster  memiliki  nilai  negatif. Nilai positif menunjukkan bahwa sebagian besar anggota pada klaster  berada  pada  klaster  yang  tepat,  nilai  0  menunjukkan bahwa sebagian besar anggota pada klaster berada di antara 2 klaster,  dan  nilai  negatif  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar anggota  pada  klaster  berada  pada  klaster  yang  tidak  tepat. Adanya  nilai  0  dan  nilai  negatif  menunjukkan  bahwa  hasil clustering dengan  metode k-means pada  data tweet masih belum optimal.
Terdapat  beberapa  faktor  yang  membuat  hasil clustering dengan metode k-means pada data tweet masih belum optimal, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Batas  maksimal  karakter  yang  ada  pada  sebuah tweet adalah  140  karakter,  sehingga  sebagian  besar tweet
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 R at a -R at a R e twe e t Klaster Rata-Rata Jumlah Retweet tiap Klaster
mengandung kata-kata yang berupa singkatan. Contoh: kata “ untuk ” menjadi “ utk ” , kata “ yang ” menjadi “ yg ” , kata “ dengan ” menjadi “ dgn ” dan  lain  sebagainya. Penggunaan  kata  singkatan  berpengaruh  terhadap proses stopword removal , dimana kata yang seharusnya dihilangkan  menjadi  tidak  terdeteksi  sehingga  akan tetap ada pada kalimat tweet . 2. Tidak  dilakukannya  proses stemming dan tagging berakibat  pada tweet yang  sebenarnya  memiliki maksud yang sama akan dianggap  memiliki perbedaan karena  penggunaan  kalimat  aktif  dan  pasif.  Contoh: kalimat “ kamu  bisa  mendapatkan  hadiah  ini ” dan “ hadiah  ini  bisa  kamu  dapatkan ” akan  memiliki perbedaan  jarak  dikarenakan  terdapat  kata  yang berbeda yaitu “ mendapatkan ” dan “ dapatkan".
Kedua faktor di atas sangat berpengaruh terhadap hasil dari proses clustering ,  dikarenakan  setiap  kata  penyusun  dari sebuah tweet akan  menjadi  variable-variable  yang  digunakan pada proses perhitungan jarak antar tiap tweet , sehingga  hasil clustering dapat  menempatkan tweet pada  klaster  yang  tidak tepat.

## B. Analisis Hasil Penentuan Jenis Konten Tweet tiap Klaster
Didapatkan  hasil  sejumlah  7  klaster  memiliki  jenis  konten tweet yang  sama  yaitu  tentang  kuis  berhadiah.  Terdapat beberapa  hal  yang  membuat tweet dengan  jenis  konten  yang sama dapat berada pada klaster yang berbeda diantaranya:
1. Perbedaan  penggunaan  bentuk  kalimat  aktif  dan  pasif didalam menyampaikan isi dari tweet tersebut.
2. Adanya kata-kata penting yang menjadi pembeda antar tiap  klaster  seperti  nama  kuis  dan  hadiah  yang didapatkan.
Meskipun  terdapat  beberapa  klaster  dengan  jenis  konten tweet tentang  kuis  berhadiah,  tetapi  masing-masing  klaster memiliki  jumlah retweet yang  tinggi,  sehingga  tidak diperlukan  analisis  lebih  lanjut  mengenai  kuis  berhadiah seperti apa yang memiliki jumlah retweet tinggi.

## C. Analisis Pemilihan Jenis Konten Tweet untuk Sarana Advertising
Berdasarkan hasil perhitungan rata-rata jumlah retweet pada tiap klaster, didapatkan bahwa jenis konten pada klaster  yang memiliki jumlah retweet yang tinggi diantaranya tentang kuis berhadiah, ulang tahun Shopee Indonesia, dan hobi, kuis, dan lifestyle ,  sedangkan  jenis  konten  pada  klaster  yang  memiliki jumlah retweet yang rendah diantaranya tentang kode voucher untuk  potongan  harga,  pengumuman  kuis  pemenang, Mobile Shopping  Day ,  kontes  foto Valentine ,  dan  pengumuman pemenang Seller of The Month .
Hasil  yang didapatkan  menunjukkan bahwa  konsumen dari pelaku  bisnis  Shopee  Indonesia  lebih  tertarik  terhadap program  kuis  berhadiah  dibandingkan  dengan  promo  atau acara  yang  memberikan  potongan  harga.  Sehingga  pelaku bisnis Shopee Indonesia diharapkan untuk memanfaatkan jenis konten tweet berupa  kuis  berhadiah  sebagai  sarana  untuk melakukan advertising dibandingkan  promo  atau  acara  yang memberikan  potongan  harga.  Selain  itu,  undian  atau  kuis
berhadiah  dapat  memberikan  dorongan  kepada  konsumen untuk  melakukan pembelian dalam jumlah  yang lebih banyak dan  meminimumkan  perilaku  ganti-ganti  merek  [11]. Sedangkan  potongan  harga  dapat  mempengaruhi  jumlah penjualan  dengan  adanya  percepatan  pembelian,  tetapi memiliki dampak negatif terhadap ekuitas merek [12].

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Penerapan  algoritma  proses Text  Mining untuk melakukan clustering dengan  metode K-means pada data tweet Shopee Indonesia menghasilkan sejumlah 28 klaster tweet .
2. Berdasarkan  hasil  proses  penentuan  jenis  konten  dan perhitungan  rata-rata  jumlah retweet pada  tiap  klaster, didapatkan  bahwa  jenis  konten  pada  klaster  yang memiliki  jumlah retweet yang  tinggi  diantaranya tentang kuis berhadiah (klaster 4, klaster 20, dan klaster 28),  ulang  tahun  Shopee  Indonesia  (klaster  11),  dan hobi, kuis, dan lifestyle (klaster 7).
3. Pelaku bisnis Shopee Indonesia dapat mengetahui jenis konten tweet yang  banyak  dilakukan retweet oleh followers -nya  sehingga  dapat  menggunakan  jenis konten tweet tersebut  sebagai  sarana  untuk  melakukan advertising kepada pengguna Twitter.

## LAMPIRAN
Berikut adalah jenis konten tweet pada tiap klaster:
Tabel 11. Kata paling sering muncul dan jenis konten tweet pada tiap klaster
Nomor Klaster Kata Paling Sering Muncul Jenis Konten Tweet 1 gunakan, kode, voucher, dapatkan, potongan, untuk, kategori, berlaku, hari, ini Kode voucher untuk potongan harga 2 ayo, ikutan, kuis, di, fbig, shopee, ya, orang, yang, beruntung Kuis berhadiah 3 tunjukin, foto, kamu, gaya, belanja, terbaik, hari, ini, dapatkan, iphone Kontes foto saat berbelanja 4 mau, yuk, ikutan, kuisnyashebi, shopee, keren, kamu, klik, acara, beli Kuis berhadiah 5 terima, kasih, media, acara, hari, ceo, shopee, indonesia, chris, feng Press conference CEO Shopee Indonesia 6 selamat, kepada, pemenang, kuis, kali, ini, untuk, konfirmasi, silahkan, kirim Pengumuman pemenang kuis 7 shebi, kamu, nonton, film, shopeeid, ayo, satu, bikin, cari, hobby Hobi, kuis, dan lifestyle 8 shopeeholics, seller, yang, kota, ayo, ikutan, kampus, shopee, roadshow Kampus Shopee Roadshow 9 di, shopee, mobile, shopping,
day, prep, yuk, tips, contest,
lihat Mobile Shopping Day 10
yakin, udah, tahu, shopee,
jawab, pertanyaan, ini, di, igfb, dapatkan Kuis berhadiah
11 conference, shopee, birthday, shopeebirthday, cek, live, facebook, yuk, beli, fbig Ulang tahun Shopee Indonesia 12 gunakan, kode, voucher, dptkn, diskon, utk, belanja, untuk, kategori, pria Kode voucher untuk dapatkan diskon 13 hari, utk, bulan, cinta, diskon, shopee, voucher, grosir, mulai, februari Bulan Cinta Diskon 14 crazy, gadget, flash, sale, cuma, jam ,aja, besok, bakal, acc Crazy Gadget Flash Sale 15 hari, ada, samsung, galaxy, diskon, harga, pukul, wib, stock, terbatas Diskon produk dengan stock terbatas 16 ayo, ikutan, kuis, di, fbig, shopee, ya, orang, yang, beruntung Kuis berhadiah 17 happy, weekend, shopeeholics, selamat, hari, untuk, merayakan, quoteoftheday, have, day Ucapan selamat happy weekend dan hari spesial 18 mobile, accessories, flash, sale, hari, ini, dimulai, jam, cek, koleksinya Mobile Accessories Flash Sale 19 dapatkan, berbagai, shopee, klik, beli, untuk, hari, ini, aja, loh Promosi beberapa produk 20 ayo, ikutan, kuis, di, fbig, shopee, ya, orang, yang, beruntung Kuis berhadiah 21 valentine, sang, buah, hati, ayo, upload, foto, caption, paling, kreatif Kontes foto Valentine 22 ayo, cobain, bikin, nih, shebi, kasih, lihat, resepnya, untuk, kamu Resep masakan dari Shebi 23 ayo, belanja, koleksi, termurah, shopee, diskon, loh, yuk, cek, koleksinya Promo diskon beberapa produk 24 mau, merchandise, film, yuk, cek, fbig, shopee, untuk, info, Kuis berhadiah
lengkapnya
25
ada, unboxing, google, pixel,
di, facebook, shopee, live, jam, wib Unboxing Google Pixel 26 ini, dia, pemenang, seller, of, the, month, bulan, vote, terbanyak Pengumuman pemenang Seller of The Month

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  B.  George  and  A.  B.  Michael, Advertising  and  Promotion:  An Marketing  Communications  Perpective .  New  York:  The  McGraw-Hill Companies, 2003.
[2]  S.  Neti, “ Social  Media  and  its  Role  in  Marketing, ” J.  Enterp.  Comput. Bus. Syst. , vol. 4, 2011.
[3]  Kementrian  Perdagangan, “ Panduan  Optimalisasi  Media  Sosial  Untuk Kementrian Perdagangan RI, ” Jakarta, 2014.
[4]  M.  Rani  and  J.  Arora, “ Twitter  Data  Predicting  Geolocation  Using  Data Mining Techniques, ” Int. J. Innov. Res. Comput. Commun. Eng. , 2016. [5]  Twitter,
“ Analitika Twitter, ” 2016. [Online]. Available: https://business.twitter.com/id/analytics.html. [6]  Twitter, “ Company, ” 2016. [Online]. Available:
https://about.twitter.com/id/company.
[7]  Twitter, “ Getting  Started  With  Twitter, ” 2016.  [Online].  Available: https://help.twitter.com/forms.
[8]  Y.  Zhao, R  and  Data  Mining:  Examples  and  Case  Studies .  Amsterdam: Elsevier, 2013.
[9]  R.  Feldman  and  J.  Sanger, The  Text  Mining  Handbook:  Advance Approaches  in  Analyzing  Unstructured  Data .  New  York:  Cambridge University Press, 2007.
[10] C. C. Aggarwal and C. Zhai, Mining Text Data . New York: Springer US, 2012.
[11] F.  Tjiptono, Brand  Management  &  Strategy .  Yogyakarta:  Andi  Offset, 2005.
[12] J. Manel, J., M.C. and S. Zacharias, “ Sales Promotion Good or Bad?, ” in International Marketing Conference on Marketing & Society , 2007.