## Komparasi Algoritma Hierarchical, K-Means, dan DBSCAN pada Analisis Data Penjualan Melalui Facebook
Farah Dwi Wahyuningtyas, Abdillah Arafat, Agus Stiawan, Dwi Rolliawati Prodi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Surabaya, Indonesia h76219021@student.uinsby.ac.id, h06219001@student.uinsby.ac.id, h96219038@student.uinsby.ac.id, dwi_roll@uinsby.ac.id
Abstract- The use of the internet in Indonesia to access social media has increased from the previous four years, where 36.36% of users still use social media Facebook. The average social media users are teenagers with smartphones. Facebook has features that are favored by its users for buying and selling activities, so that it can increase user engagement and sales data. To analyze the increase in sales data, this study uses data mining with clustering methods. By using secondary data from the UCI Repository, a comparative analysis of three different algorithms was carried out to find out which is the best among the Hierarchical, K-Means, and DBSCAN algorithms. The results showed that the Hierarchical algorithm obtained the highest silhouette score, namely 0.884, a fairly thin difference with the silhouette score obtained by K-Means, which was 0.872. Furthermore, the results of comparisons made using performance indicators show that K-Means is the best algorithm with an average execution time of 0.402 seconds, a considerable difference from the other two algorithms. Based on the two indicators that have been used, it can be seen that the best algorithm for analyzing sales data via Facebook is the K-Means algorithm. Finally, the appearance of the number of clusters 2 from the K-Means algorithm can group sales data via Facebook into two categories, namely "Busy Posts" and "Lone Posts".

## Keywords: Facebook, Clustering, Hierarchical, K-Means, DBSCAN
Abstrak- Penggunaan internet di Indonesia untuk akses media sosial meningkat dari empat tahun sebelumnya, di mana 36,36% pengguna masih menggunakan media sosial Facebook. Rata-rata pengguna media sosial ini berasal dari kalangan remaja dengan smartphone. Facebook memiliki fitur-fitur yang digemari oleh penggunanya untuk melakukan aktivitas jual beli, sehingga dapat meningkatkan user engagement dan data penjualan. Untuk menganalisis peningkatan data penjualan, penelitian ini menggunakan data mining dengan metode klasterisasi. Dengan menggunakan data sekunder dari UCI Repository, dilakukan analisis terhadap komparasi tiga algoritma berbeda untuk mengetahui mana yang terbaik di antara algoritma Hierarchical, K-Means, dan DBSCAN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Hierarchical dengan  memperoleh skor silhouette tertinggi yaitu 0.884, selisih yang cukup tipis dengan perolehan silhouette score yang diperoleh K-Means sebesar 0.872. Selanjutnya, hasil komparasi yang dilakukan dengan  menggunakan  indikator  performa  menunjukkan  bahwa  K-Means  merupakan  algoritma  terbaik  dengan  rata-rata  waktu eksekusi selama 0.402 detik, selisih yang cukup jauh dari dua algoritma yang lain. Berdasarkan dua indikator yang telah digunakan tersebut, dapat diketahui bahwa algoritma terbaik untuk menganalisis data penjualan melalui Facebook adalah algoritma K-Means. Terakhir, munculnya jumlah cluster 2 dari algoritma K-Means dapat mengelompokkan data penjualan melalui Facebook menjadi dua kategori, yaitu “Postingan Ramai” dan “Postingan Kurang Ramai”.
Kata Kunci: Facebook, Klasterisasi, Hierarchical, K-Means, DBSCAN

## 1. Pendahuluan
Survei  yang  dilakukan  oleh  Asosiasi  Penyelenggara Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  menghasilkan  fakta bahwa  pengguna  internet  baru  di  Indonesia  telah mengalami  kenaikan  sebesar  25,5  Juta,  setara  dengan 8,9%  jika  dibandingkan  dengan  2018  silam  yang  total jumlah  penggunanya  mencapai  63  juta  orang  [1].  Dari angka  tersebut,  diketahui  95%  pengguna  internet mengakses media sosial. Semakin banyaknya media sosial yang  tersedia  di  zaman  modern  ini,  36,36%  pengguna internet  masih  menggunakan  Facebook  untuk  saling
berinteraksi  dengan  pengguna  lain  [2].  Jumlah  tersebut telah mengantarkan  Indonesia  ke posisi  nomor 4 dunia dengan  pengguna  Facebook  terbanyak  setelah  USA, Brazil,  dan  India  [3].  Penggunaan  Facebook  di  zaman sekarang tidak lagi hanya terbatas pada konsep just  fun, tetapi sangat bisa juga digunakan sebagai salah satu media penjualan secara online yang lebih lumrah dikenal dengan sebutan  e-commerce,  yaitu  sarana  pemasaran  secara elektronik [4]. Tidak hanya menjadi sosial media sekaligus marketplace yang hanya dapat menampilkan produk saja,

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
tetapi para penjual di Facebook juga bisa memanfaatkan fitur live streaming untuk mempertunjukkan produk yang mereka  miliki  secara  interaktif,  mempromosikan produk/perusahaan  mereka,  dan  melakukan  tutorial pemakaian  dari  produk-produk  tertentu  [5].  Setyawan, dkk  membuktikan  bahwa  rata-rata  pelajar  yang mempunyai smartphone mengakses lebih dari 6 jam per hari  untuk  aplikasi  yang  dilengkapi  dengan  fitur  live streaming. Tidak heran jika para pengguna media sosial dengan  fitur  live  streaming  telah  mendapatkan peningkatan  dalam  user  engagement  yang  disebabkan oleh adanya interaksi secara langsung dan komunikasi dua arah  dalam  kegiatan  live  streaming  tersebut  [6]. Berdasarkan  peningkatan  data  penjualan  melalui Facebook tersebut, akan dilakukan analisis menggunakan salah satu peran dari data mining, yaitu clustering. Dalam metode clustering itu sendiri, ada beberapa algoritma yang bisa  diterapkan,  di  antaranya  adalah  Hierarchical,  K- Means,  dan  DBSCAN.  Dari  beberapa  algoritma  yang
telah  disebutkan,  penting  dilakukan  analisis  guna mengetahui algoritma terbaik yang bisa diterapkan untuk analisis  data  penjualan  melalui  Facebook.  Terdapat beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  melakukan perbandingan untuk algoritma K-Means dan DBSCAN. Hasil  penelitian  Sisca  dkk  (2016)  menunjukkan  bahwa metode K-Means lebih baik dari metode DBSCAN dalam mengelompokkan data rumah kost [7]. Hal ini berbanding terbalik  dengan  penelitian  terbaru  yang  dilakukan  oleh Mustika  dkk  (2021)  untuk  pengelompokan  status  desa dan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rimelda  dkk  (2021) untuk pengelompokan kasus Covid-19 [8][9]. Hasil dari kedua  penelitian  tersebut  justru  menunjukkan  bahwa metode  DBSCAN  lebih  baik  dari  metode  K-Means. Ketiga  penelitian  terdahulu  ini  hanya  melakukan perbandingan  terhadap  algoritma  DBSCAN  dan  K- Means,  oleh  karena  itu  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan kontribusi keterbaruan dengan  melakukan komparasi terhadap algoritma Hierarchical.

## 2. Metodologi
Metodologi  yang  digunakan  untuk  melakukan penelitian  ini  adalah  dimulai  dengan  melakukan  studi pustaka  dan  pencarian  data  sekunder  melalui  UCI Repository.  Kemudian,  data  tersebut  perlu  dilakukan preprocessing terlebih dahulu sebelum dilakukan analisis menggunakan  algoritma  Hierarchical,  K-Means,  dan DBSCAN.  Setelah  itu,  dilakukan  perbandingan  untuk hasil  analisis  dari  masing-masing  algoritma  tersebut.
Terakhir, dapat ditarik kesimpulan terkait algoritma mana yang  terbaik  untuk  diterapkan  dalam  analisis  data penjualan melalui live Facebook.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  tersebut  akan dijelaskan lebih lanjut  pada subbab maupun bab terkait pada  bagian  berikutnya.  Adapun  gambar  terkait metodologi di atas adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Bagan Alir Metodologi

## A. Studi Pustaka
Sebelum  melakukan  penelitian,  perlu  dilakukan sebuah  studi  pustaka.  Penelitian  ini  menggunakan  teori dasar  dan  memanfaatkan  teknik  penggalian  data  yang
disebut  data  mining.  Data  mining  merupakan  proses identifikasi  pola  pada  data  dengan  tujuan  mendapatkan informasi  berguna  dari  data  yang  tersebar  dan  bersifat
besar. Data mining digunakan untuk menentukan tujuan hingga  penilaian  [10].  Adapun  teknik  dalam  melakukan penggalian  data  yaitu  klasterisasi  atau  clustering. Clustering merupakan pengelompokan data serupa atau mirip  dengan  mengelompokkan  data  menjadi  beberapa kelompok (cluster) [11]. Clustering melalui proses partisi data  menjadi  himpunan-himpunan  sesuai  objek  dataset.
Klasterisasi dinilai membantu untuk menganalisis dengan identifikasi objek, hal ini disebut segmentasi data. Setelah dilakukan pengelompokkan data dan mendapatkan hasil dari  tiap  setiap  algoritma,  dilakukan  studi  komparasi untuk membandingkan dua hingga lebih objek penelitian. Hal  ini  dilakukan  untuk  menemukan  persamaan  dan perbedaan dari objek-objek tersebut [12].

## B. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder.  Menurut  Edi  Riadi  (2016),  data  sekunder adalah jenis data yang didapatkan secara tidak langsung dari objek penelitian [13]. Adapun data yang digunakan adalah dataset live sellers in Thailand atau data pengguna untuk  melakukan  kegiatan  jual  beli  secara  online  yang
diperoleh  dari  sumber  data  terbuka  UCI  Repository [14].Dalam  data  berjumlah  7050  tersebut,  terdapat  12 fitur  atau  parameter  yang  ada  di  dalamnya.  Adapun penjelasan  terkait  parameter  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1 Parameter Dataset No  Parameter Deskripsi 1 status_id Nomor urutan data
2 status_type
Jenis postingan yang dibuat oleh seller, photo atau video
3 status_published  Tanggal postingan dibuat
4 num_reactions  Jumlah akun yang memberikan reaction
5 num_comments  Jumlah akun yang memberikan komentar
6 num_shares Jumlah akun yang membagikan postingan 7 num_likes Jumlah akun yang menyukai postingan 8 num_loves
Jumlah akun yang memberikan simbol love 9 num_wows Jumlah akun yang memberikan simbol wow 10 num_hahas Jumlah akun yang memberikan simbol haha 11 num_sads
Jumlah akun yang memberikan simbol sad 12 num_angrys
Jumlah akun yang memberikan simbol angry

## C. Preprocessing Data
Preprocessing  data  merupakan  salah  satu  tahap  dari serangkaian  data  mining  yang  meliputi  persiapan  dan transformasi  data  menjadi  bentuk  yang  sesuai  dengan prosedur  data  mining.  Preprocessing  data  bertujuan untuk memperkecil ukuran data, menemukan relasi antar data,  menormalkan  data,  menghapus  outlier,  dan mengekstrak  fitur  untuk  data.  Preprocessing  data mencakup  beberapa  teknik  seperti  pembersihan  data, integrasi,  transformasi,  dan  pengurangan  [15].  Adapun tahapan preprocessing data dalam proses clustering dapat dilihat  pada  gambar  di  bawah  ini.  Proses  preprocessing data  sangat  penting  untuk  dilakukan  guna  mengubah sumber  data  menjadi  format  yang  sesuai  dan  mudah untuk  dilakukan  proses  pengklasteran  sehingga  proses clustering tersebut dapat lebih optimal [16].
Perlakuan  preprocessing  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah filter dan normalization. Filter yang dimaksud di sini bukan untuk memilih value tertentu dari sebuah kolom, melainkan untuk memilih beberapa atribut data  yang  akan  diproses.  Adapun  data  yang  digunakan adalah semua data yang tercantum dalam Tabel 1 selain
status_id,  status_type,  dan  status_published.  Data tersebut  tidak  dapat  digunakan  dalam  proses  clustering karena termasuk ke dalam data kategorikal. Preprocessing data  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah  normalization. Normalisasi  data  diperlukan  ketika  berurusan  dengan atribut  pada  skala  yang  berbeda.  Jika  tidak  dilakukan normalisasi,  maka  dapat  menyebabkan  dilusi  efektivitas atribut  penting  yang  sama  pentingnya  (pada  skala  yang lebih rendah) karena atribut lain memiliki nilai pada skala yang  lebih  besar.  Dengan  kata  lain,  ketika  ada  banyak atribut  dengan  skala  yang  berbeda,  ini  dapat menyebabkan model data yang buruk ketika proses data mining.  Jadi,  diperlukan  normalisasi  data  untuk  semua atribut pada skala yang sama. Normalisasi adalah teknik penskalaan  atau  teknik  pemetaan  atau  tahap  pra pemrosesan, di mana dapat ditemukannya rentang baru dari rentang yang sudah ada [17].
Adapun rumus untuk masing-masing perlakuan pada preprocessing data yaitu Standardization, Normalization, dan Min-max scaler adalah sebagai berikut [18]:
Standardization:
𝑧  = 𝑥 − 𝜇 𝜎 (1)
with mean:
𝜇  = 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖= 1 (𝑥 𝑖 ) (2)
And standard deviation:
𝜎  =   √ 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖= 1 (𝑥 𝑖 −  𝜇) 2 (3)
Normalization
L1: 𝑧  =   ||𝑥|| 1 =   ∑ 𝑛 𝑖= 1 |𝑥 𝑖 | (4)
L2: 𝑧  =   ||𝑥|| 2 =   √∑ 𝑛 𝑖= 1 𝑥 𝑖 2 (5)
Max: 𝑧  =   ||𝑥|| ∞ =  𝑚𝑎𝑥 |𝑥 𝑖 | (6)
Min max scaler
𝑥 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 = 𝑥 − 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑥𝑚𝑖𝑛 (7)

## D. Algoritma
Algoritma merupakan sebuah sistem kerja komputer yang  mencakup  software,  hardware,  dan  brainware. Tanpa adanya salah satu dari ketiga komponen tersebut, komputer tidak akan dapat memberikan manfaat apapun. Kita hanya akan terpaku pada software yang kita gunakan. Sedangkan software terbangun atas susunan program dan syntax  (cara  penulisan/pembuatan  program).  Dalam menyusun  program  atau  syntax  itulah,  diperlukan langkah-langkah  yang  sistematis  dan  logis  agar  dapat memecahkan  suatu  masalah  atau  tujuan  tertentu  dalam proses  rancang  bangun  sebuah  software.  Algoritma mempunyai peran yang sangat penting dalam penyusunan program atau syntax tersebut.  Pengertian dari algoritma
itu  sendiri  adalah  sebuah  susunan  logis  dan  sistematis yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah tertentu atau untuk mencapai sebuah maksud dan tujuan. Dalam dunia komputer, algoritma mempunyai peran yang sangat  penting  pada  rancang  bangun  sebuah  software. Dalam  kehidupan  sehari-hari,  tidak  dapat  kita  pungkiri bahwa algoritma telah masuk dalam semua lini kehidupan kita [19].
Beberapa algoritma yang dilakukan dalam penelitian ini adalah Hierarchical, K-Means dan DBSCAN. Adapun penjelasan dari masing-masing algoritma tersebut adalah sebagai berikut.

## 1. Hierarchical
Hierarchical merupakan salah satu algoritma dalam metode clustering yang  bisa  digunakan  untuk  mengelompokkan dokumen (document clustering) . Dengan algoritma ini, bisa diperoleh  sebuah  kumpulan  partisi  yang  berurutan, dimulai  dari  beberapa cluster yang  berada  di  tingkatan paling bawah hingga single cluster yang berada di tingkatan paling atas. Cluster-cluster yang berada di tingkatan paling bawah  adalah  kumpulan cluster yang  mempunyai  unsur- unsur  individu,  sedangkan single  cluster yang  berada  di tingkatan  paling  atas  adalah  sebuah cluster yang  di dalamnya  mengandung  unsur  yang  dimiliki  oleh keseluruhan cluster [20] . Beberapa metode dalam algoritma Hierarchical yang sering digunakan adalah Single Linkage, Complete Linkage, Average
Linkage,  Average  Group  Linkage, dan  masih  banyak  lagi. Layaknya partition-based clustering, jarak bisa dipakai untuk menghitung  tingkat  kemiripan  yang  dimiliki  oleh  antar data [21].
Algoritma Hierarchical bisa  direpresentasikan  dalam bentuk  visual  melalui  dendogram.  Dendogram  disusun dengan  membuat similarity  matrix yang  dapat mengelompokkan  tingkatan  dari  kemiripan  antar  data. Tingkat  kemiripan  ini  dapat  dihitung  menggunakan beberapa  cara,  seperti Euclidean  Distance  Space dan Manhattan  Distance .  Adapun  formula  dari  kedua  cara tersebut adalah sebagai berikut.

## Manhattan Distance
𝐷 𝑚𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦)   =   ∑ 𝑑 𝑗= 1 |𝑥 𝑗 −   𝑦 𝑗 | (8)
Euclidean Distance
𝐷 (𝑥 2 ,𝑥 1 ) = √∑ 𝑑 𝑗= 1 |𝑥 2 𝑗 − 𝑥 1 𝑗 | 2 (9)

## 2. K-Means
Algoritma  ini  paling  banyak  digunakan  dan  sering dijumpai pada kasus klasterisasi. K-Means membagi titik M ke  dalam  dimensi N menjadi K ,  untuk  meminimalkan kuadrat  pada  klaster  [22]. K-Means termasuk  ke  dalam unsupervised learning , yaitu pengelompokkan pola-pola data tanpa terpengaruh jumlah cluster . Dataset yang digunakan memiliki  fungsi  X  =  { 𝑥 1 ,  .  .  .  , 𝑥 𝑛 }[23].  Kemudian K- Means meminimalkan  fungsi  objek ∑ 𝑛 𝑖 = 1 ∑ 𝑐 𝑘 = 1𝑧 𝑖𝑘 ||𝑥 𝑖 − 𝑎 𝑘 || 2 (10)
Berikut  merupakan  tahapan  untuk clustering dengan  K- Means.
1) Menentukan nilai k (jumlah klaster)
2) Menentukan k center dari dataset
3) Menggunakan  rumus  jarak Euclidean dari  tiap centroid, yang mana x dan y sebagai koordinat objek, s dan t sebagai koordinat centroid : 𝐷𝑒  =   √(𝑥 𝑖 −   𝑠 𝑖 ) 2 (𝑦 𝑖 −   𝑡 𝑖 ) 2 (11)
4) Menentukan jarak terdekat berdasarkan letak centroid 5) Menentukan rata-rata nilai centroid yang baru dengan rumus: 𝑣 𝑖𝑗 = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑁𝑖 𝑘=0 𝑋 𝑘𝑗 (12) di mana rata-rata dari cluster i untuk variabel j, 𝑁 𝑖 jumlah  data, i dan k menjadi  indeks  klaster, j merupakan indeks variabel, 𝑋 𝑘𝑗 nilai data k untuk variabel j .
6) Kelima  tahapan  tersebut  dilakukan  hingga  klaster tidak berubah.
3. DBSCAN
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) merupakan  salah  satu  algoritma  yang  menjadi pelopor  dalam  perkembangan  metode clustering dengan berdasarkan  pada  kepadatan  atau  yang  lumrah  dikenal dengan istilah density based clustering dalam dunia data mining [24].
Metode  yang  digunakan  dalam  algoritma  DBSCAN adalah  dengan  cara  membatasi  wilayah  tertentu berdasarkan kepadatan yang saling terhubung satu sama lain (density-connected) .  Setiap objek dari sebuah cakupan wilayah (cluster) harus  terdapat  setidaknya  sejumlah minimum  data.  Semua  objek  yang  bukan  merupakan bagian dari cluster tertentu dianggap sebagai sebuah noise . Adapun  langkah-langkah  perhitungan  dalam  algoritma DBSCAN ini adalah sebagai berikut.
a. Inisialisasi parameter mintps, eps
b. Menentukan titik awal atau p dengan cara acak c. Mengulangi langkah 1-3 untuk semua titik
d. Menghitung eps atau  semua  jarak  antar  titik  yang kepadatannya  dapat  dijangkau (density  reachable) terhadap p menggunakan rumus:
𝐸(𝑥, 𝑦)   =   √∑ 𝑛 𝑖=0 (𝑋 𝑖 −   𝑌 𝑖 ) 2 (13)
e. Jika titik yang memenuhi eps ternyata lebih besar dari mintps , maka titik p dijadikan sebagai core point dari cluster yang telah terbentuk
f. Namun jika p ternyata adalah border point dan tidak ada  titik  yang density  reachable terhadap p, maka proses  dilanjutkan  dengan  cara  melakukan perhitungan terhadap titik yang lain.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses analisis komparasi algoritma dilakukan dengan menggunakan software KNIME dan bahasa pemrograman Python. KNIME (Konstanz Information Miner) merupakan sebuah platform yang dapat digunakan untuk  mengintegrasikan,  memproses,  dan  menganalisis data  dari  berbagai  sumber.  KNIME  menawarkan berbagai  alat  visual  yang  memungkinkan  pengguna membangun alur kerja analisis data langsung tanpa harus menuliskan  baris  kode.  Python  adalah  bahasa pemrograman  interpreted  tingkat  tinggi  yang  memiliki tujuan  seperti  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi  pada umumnya.  Filosofi  bahasa  pemrograman  Python desainnya  menekankan  keterbacaan  kode  dengan penggunaan indentasi yang signifikan. Konstruksi bahasa serta  pendekatan  berorientasi  objek  dari  Python  itu sendiri  memiliki  tujuan  untuk  membantu  programmer menulis kode yang jelas dan logis untuk proyek berskala
kecil  dan  besar  [25].  Proses  analisis  dilakukan  dengan memodelkan setiap metode clustering untuk memberikan gambaran  alur  yang  nantinya  akan  dieksekusi menggunakan bahasa pemrograman Python.
Gambar  2  merupakan  tampilan  dari  workflow  pada KNIME  yang  diawali  dengan  membaca  data menggunakan  node  CSV  Reader.  Sebelum  mulai diproses,  perlu  dilakukan  tahap  preprocessing  data terlebih dahulu menggunakan node Column Filter untuk memfilter  parameter  yang  akan  digunakan  dan dilanjutkan  dengan  normalisasi  menggunakan  node Normalizer. Untuk algoritma DBSCAN sendiri, ada satu node  tambahan  yang  diperlukan  sebelum  memproses data,  yaitu  Numeric  Distances  untuk  menentukan  jarak Euclidean  dari  data  numerik  yang  ada.  Selanjutnya, dilakukan analisis menggunakan tiga node berbeda sesuai dengan algoritma terkait. Dari  masing-masing algoritma
tersebut,  diperlukan  validasi  menggunakan  node Silhouette Coefficient.
Penjelasan dari masing-masing node yang digunakan pada workflow  KNIME  pada  penelitian  ini  disajikan  pada Tabel 2.
Setelah dilakukan visualisasi menggunakan KNIME, dilakukan  analisis  pada  Python  untuk  mengetahui silhouette score yang dihasilkan dari setiap perlakuan yang diberikan  pada  masing-masing  algoritma.  Adapun  hasil analisis yang dimaksud tertuang pada beberapa tabel 3.
Gambar 2. Model KNIME
Tabel 3. Silhouette Score Hierarchical
Preprocessing Cluster 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tanpa Scaler 0.8844 0.7729  0.7924 0.7937 0.7515 0.7512 0.6596 0.6697 0.640 1 Standard Scaler 0.7961 0.7486  0.7533 0.7563 0.7571 0.7583 0.6588 0.6623 0.663 7 Normalization 0.7749 0.6811  0.7052 0.6537 0.6476 0.6516 0.6618 0.4689 0.463 6 Min Max Scaler 0.8042 0.8081  0.7495 0.6184 0.5732 0.5754 0.5807 0.5815 0.583 2
Tabel  3  menunjukkan  silhouette  score  untuk  metode Hierarchical  dari  beberapa  cluster,  mulai  dari  cluster  2 hingga  cluster  10.  Adapun  perolehan  silhouette  score tertinggi  dari  masing-masing  perlakuan  pre-processing data  pada  metode  Hierarchical  berturut-turut  adalah 0.8844  untuk  preprocessing  tanpa  scaler,  0.7961  untuk
Standard scaler, 0.7749 untuk Normalization, dan 0.8042 untuk  Min  Max  Scaler.  Semua  perolehan  skor  tertinggi terjadi pada cluster 2. Dari keseluruhan skor pada masing- masing  preprocessing  tersebut,  skor  tertinggi  yang diperoleh pada metode Hierarchical adalah 0.8844 pada perlakuan tanpa scaler.
Tabel 4 Silhouette Score K-Means Preprocessing Cluster 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tanpa Scaler 0.8722 0.8121  0.8176  0.7852 0.7600 0.7614 0.7614 0.6575 0.681 9 Standard Scaler 0.8158  0.7500  0.7577  0.7605 0.7151 0.7118 0.7137 0.7108 0.691 0
Normalization 0.7998  0.8156  0.7479  0.7095 0.6220 0.6202 0.5595 0.5700 0.548 8 Min Max Scaler 0.8125  0.8170  0.6443  0.6962 0.6196 0.6329 0.6359 0.6365 0.631 9 Tabel 2 Node pada KNIME Node Nama Fungsi CSV Reader Untuk membaca file CSV Column Filter Untuk memfilter kolom tertentu dari inputan data Normalizer Untuk menormalkan semua nilai kolom numerik Numeric Distances Untuk menentukan jarak Euclidean pada kolom numerik Hierarchical Clustering Untuk mengelompokkan data inputan berdasarkan hirarki yang terbentuk k-Means Untuk menentukan pusat klaster berdasarkan jumlah klaster yang telah ditentukan sebelumnya DBSCAN Untuk menemukan klaster dalam database spasial besar dengan noise Silhouette Coefficient Untuk menghitung koefisien silhouette berdasarkan jumlah klaster yang telah ditemukan
Tabel 4 menunjukkan silhouette score untuk metode K- Means dari beberapa cluster, mulai dari cluster 2 hingga cluster  10.  Adapun  perolehan  silhouette  score  tertinggi dari  masing-masing  perlakuan  preprocessing  data  pada metode  K-Means  berturut-turut  adalah  0.8722  untuk preprocessing tanpa scaler, 0.8158 untuk Standard scaler, 0.8156 untuk Normalization, dan 0.8170 untuk Min Max Scaler.  Perolehan  skor  tertinggi  terjadi  pada  cluster  2 untuk  perlakuan  tanpa  scaler  dan  standard  scaler, sedangkan  perolehan  skor  tertinggi  pada Normalization dan  Min  Max  Scaler  terjadi  pada  cluster  3.  Dari keseluruhan  skor  pada  masing-masing  preprocessing tersebut,  skor  tertinggi  yang  diperoleh  pada  metode  K- Means  adalah  0.8844  pada  perlakuan  tanpa  scaler. Terakhir,  sebelum  dilakukan  proses  clustering
menggunakan  metode  DBSCAN,  dibutuhkan  dua parameter  input,  yaitu  Epsilon  dan  Minimum  Points. Epsilon adalah jarak maksimal antara dua data dalam satu cluster yang memungkinkan, sedangkan minimum points adalah banyaknya data minimal dalam jarak epsilon agar terbentuk  sebuah  cluster.  Adapun  metode  jarak  yang digunakan  dalam  DBSCAN  pada  penelitian  ini  adalah jarak  Euclidean.  Angka-angka  Epsilon  yang  digunakan pada penelitian ini dimulai dari 1.00 hingga 4.00 dengan menggunakan  kelipatan  0.25.  Sedangkan  empat  angka Minimum Points yang digunakan adalah 10, 15, 20, dan 25. Penggunaan angka-angka ini adalah dikarenakan dara yang  dimiliki  memiliki  lebih  dari  2  dimensi,  sehingga MinPts = 2*dim, di mana redup = dimensi dari kumpulan data yang digunakan [26].
Tabel 6 Silhouette Score DBSCAN dengan Standard Scaler
Epsilon Minimum Points 10 15 20 25 Output Cluster Silhouette Score Output Cluster Silhouette Score Output Cluster Silhouette Score Output Cluster Silhouette Score 1.00 41 -0.2502 33 -0.2638 29 -0.2760 28 -0.2834 1.25 41 -0.2502 33 -0.2638 29 -0.2760 28 -0.2834 1.50 2 -0.4002 5 -0.4436 3 -0.1991 1 0 1.75 7 -0.3685 5 -0.4513 3 -0.1427 4 -0.1701 2.00 3 -0.0493 2 -0.0641 2 -0.1146 2 -0.1219 2.25 4 -0.2721 2 -0.0606 2 -0.1063 2 -0.1200 2.50 6 -0.0813 2 -0.0427 2 -0.0554 2 -0.3507 2.75 4 -0.1305 2 -0.0155 2 -0.0474 1 0 3.00 4 0.0255 2 0.0077 4 -0.1889 2 -0.0361 3.25 3 0.0723 2 0.0197 2 0.0010 2 -0.0304 3.50 5 0.0614 3 0.0351 1 0 3 -0.0093 3.75 5 -0.3142 3 0.0367 1 0 1 0 4.00 5 -0.3709 3 0.0888 1 0 1 0
Tabel 5 menunjukkan hasil silhouette score pada metode DBSCAN  dengan  perlakuan  preprocessing  Standard Scaler. Dapat diketahui bahwa perolehan silhouette score tertinggi  pada  nilai  minimum  points  10  adalah  0.6990, pada nilai minimum points 15 adalah 0.5156, pada nilai minimum  points  20  adalah  0.5154,  dan  pada  nilai minimum points 25 adalah 0.5145. Dari beberapa score tersebut, 0.6990 merupakan silhouette score tertinggi dari minimum  points  10  dan  epsilon  2.00  dengan  jumlah cluster yang muncul sebanyak 2. Perlakuan preprocessing
selanjutnya  yang  dilakukan  pada  metode  DBSCAN adalah  Normalizer  dan  Min  Max  Scaler.  Dengan menggunakan  beberapa  epsilon  dan  minimum  points yang sama dengan dua perlakuan sebelumnya, diketahui bahwa  semua  silhouette  score  yang  muncul  adalah  0. Terakhir,  dari  beberapa  perlakuan  preprocessing  untuk metode  DBSCAN,  dilakukan  komparasi  untuk menentukan  perolehan  silhouette  score  tertinggi  dari semua perlakuan yang telah diberikan. Adapun komparasi yang dimaksud pada gambar tabel 7.

## Tabel 7 Silhouette Score DBSCAN
No Perlakuan Cluster  Silhouette Score 1 Tanpa Scaler 3 0.0887 2 Standard Scaler 2 0.6989 3 Normalizer 1 0 4 Min Max Scaler 1 0
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  hasil  metode  DBSCAN dengan  Standard  Scaler  dan  dengan  menggunakan  2 cluster pada studi kasus ini memiliki nilai Silhouette Score paling tinggi. Jenis scaler Normalizer dan Min Max Scaler tidak  memiliki  nilai  Silhouette  karena  scaler  tersebut hanya menghasilkan 1 cluster,  sedangkan syarat validasi
Silhouette  Score  adalah  setidaknya  memiliki  2  cluster. Selanjutnya, dilakukan kompresi dari semua metode yang telah  dilakukan,  yaitu  Hierarchical,  K-Means,  dan DBSCAN  berdasarkan  silhouette  score  pada  masing- masing  metode  tersebut.  Adapun  hasil  komparasi tersebut pada tabel 8.
Tabel 8 Komparasi Hasil Silhouette Score Metode Perlakuan Cluster  Silhouette Score
Hierarchical  Tanpa Scaler 2 0.8843 K-Means Tanpa Scaler 2 0.8721 DBSCAN Standard Scaler 2 0.6989
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  metode  K-Means  dan Hierarchical tanpa  scaler  dan  dengan  menggunakan  2 cluster  memiliki  nilai Silhouette  Score cukup  tinggi  dan memiliki selisih yang tidak terlalu jauh. Selain berdasarkan
silhouette  score ,  perlu  juga  dilakukan  komparasi  untuk masing-masing  metode  dengan  menggunakan  indikator performa  algoritma.  Adapun  hasil  komparasi  yang dimaksud pada tabel 9.

## Tabel 9
Performa Algoritma Hierarchical K-Means DBSCAN Rata-rata waktu eksekusi (detik) 1.6069 0.4016 0.8349
Performa  algoritma  pada  Tabel  9  menunjukkan  bahwa metode  K-Means  memiliki  waktu  eksekusi  yang  paling cepat.  Metode  DBSCAN  memiliki  waktu  dua  kali  lipat
lebih  lama  dan  metode  Hierarchical  memiliki  waktu empat kali lebih lama daripada eksekusi metode K-Means.

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma Hierarchical  dengan  perlakuan  tanpa  scaler  dan  jumlah cluster yang muncul sebanyak  2 memperoleh  silhouette score  tertinggi,  yaitu  0.884.  Perolehan  silhouette  score tertinggi ini disusul oleh angka 0.872 pada algoritma K- Means dengan perlakuan tanpa scaler dan jumlah cluster yang muncul sebanyak 2. Di posisi terakhir, ada algoritma DBSCAN  yang  memperoleh  silhouette  score  0.699 dengan  jumlah  cluster  sebanyak  2  tetapi  dengan  jenis perlakuan yang berbeda dengan dua algoritma yang lain, yaitu Standard Scaler. Selanjutnya, hasil komparasi yang dilakukan  dengan  menggunakan  indikator  performa menunjukkan  bahwa  K-Means  merupakan  algoritma terbaik  dengan  rata-rata  waktu  eksekusi  selama  0.402 detik. Di posisi kedua, ada DBSCAN yang memiliki rata- rata waktu eksekusi 0.835 detik, sekitar dua kali lipat dari performa  K-Means.  Angka  ini  kemudian  disusul  oleh performa dari algoritma Hierarchical yang rata-rata waktu eksekusinya adalah selama 1.607 detik. Berdasarkan dua
indikator yang telah digunakan tersebut, dapat diketahui bahwa  algoritma  terbaik  untuk  menganalisis  data penjualan  melalui  Facebook  adalah  algoritma  K-Means. Hal  ini  dikarenakan  jumlah  silhouette  score  yang diperoleh  oleh  K-Means  selisih  cukup  tipis  dengan perolehan  silhouette  score  tertinggi  pada  algoritma Hierarchical.  Selain  itu,  performa  yang  dimiliki  oleh  K- Means  jauh  lebih  baik  dari  kedua  algoritma  yang  lain. Terakhir, munculnya jumlah cluster 2 dari algoritma K- Means  dapat  mengelompokkan  data  penjualan  melalui Facebook menjadi dua kategori, yaitu “Postingan Ramai” dan “Postingan Kurang Ramai”.
Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  adalah  dapat melakukan  komparasi  terhadap  ketiga  algoritma  yang sama dengan dataset berbeda untuk membuktikan apakah K-Means  memang  merupakan  algoritma  andal  untuk semua  jenis  dataset,  atau  hanya  terbatas  pada  dataset tertentu saja.

## 5. Acknowledgements
Penulisan  artikel  ini  tidak  akan  dapat  selesai  jika  tidak adanya  dukungan  dari  berbagai  pihak.  Oleh  karena  itu, disampaikan  terima  kasih  dan  apresiasi  yang  sebesar- besarnya kepada:
a. Nassim Dehouche, Mahidol University International College,  yang  telah  membagikan  datasetnya  di  UCI Repository  sehingga  dapat  digunakan  dalam penelitian ini.
b. Ibu  Dwi  Rolliawati,  MT  yang  telah  menjadi pembimbing  dari  suksesnya  penelitian  ini  dari  awal hingga  akhir,  baik  dari  segi  pelaksanaan  maupun penulisan laporan.
c. Farah Dwi Wahyuningtyas, Abdillah Arafat, dan Agus Stiawan yang telah melakukan effort dan kerja sama dengan semaksimal mungkin.
6. Daftar Pustaka
[1] Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia,
“Buletin APJII,” 2020, vol. 74.
[2] A.  Saputra,  “Survei  Penggunaan  Media  Sosial  di Kalangan Mahasiswa Kota Padang Menggunakan
Teori Uses and Gratifica tions,” J. Dok. DAN Inf. , vol.  40,  no.  2,  p.  207,  May  2019,  doi: 10.14203/j.baca.v40i2.476.
[3] A.  P.  Mirsah,  “Efektivitas  Pemanfaatan  Jejaring Sosial  (Facebook)  Sebagai  Media  Bisnis  Online Dalam  Meningkatkan  Volume  Penjualan  (Studi Kasus Makassar Dagang),” p. 107, 2020.
[4] S.  Simatupang,  E.  Efendi,  and  D.  E.  Putri, “Facebook  Marketplace  Serta  Pengaruhnya Terhadap Minat Beli,” J. EKBIS , vol. 22, no. 1, p. 28, Mar. 2021, doi: 10.30736/je.v22i1.695.
[5] Charlie, “Membangu n Kepercayaan dan
Keterlibatan  Konsumen  Melalui  Live  Streaming Social Commerce di Facebook,” p. 108, 2020.
[6] D.  E.  R.  Amin  and  K.  Fikriyah,  “Pengaruh  Live Streaming dan Online Customer Review Terhadap Keputusan  Pembelian  Produk  Fashion  Muslim (Studi  Kasus  Pelanggan  TikTok  Shop  di Surabaya),” vol. 07, no. 01, 2023.
[7] A.  Kristianto,  “Analisa  Performa  K -Means  dan DBSCAN  dalam  Clustering  Minat  Penggunaan Transportasi  Umum,” Elkom  J.  Elektron.  Dan Komput. , vol. 14, no. 2, pp. 368 – 372, Dec. 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.551.
[8] R.  Adha,  N.  Nurhaliza,  and  U.  Soleha, “Perbandingan Algoritma DBSCAN dan K -Means Clustering untuk Pengelompokan Kasus Covid-19 di Dunia,” vol. 18, no. 2, 2021.
[9] M. Putri, C. Dewi, E. P. Siam, G. A. Wijayanti, N. Aulia,  and  R.  Nooraeni,  “Comparison  of DBSCAN and K-Means Clustering for  Grouping the Village Status in Central Java 2020,” J. Mat. Stat. Dan  Komputasi ,  vol.  17,  no.  3,  May  2021,  doi: 10.20956/j.v17i3.11704.
[10] A. S. Osman, “Data Mining Techniques: Review,” Int. J. Data Sci. Res. , vol. 2,  no. 1, Art. no. 1, Jul. 2019.
[11]  Edy Ira wan, “Clustering,” School of Computer Science . https://socs.binus.ac.id/2017/03/09/clustering/ (accessed Nov. 25, 2022).
[12]  R.  R.  Aryanto,  A.  R.  Pratama,  and  Lizda  Iswari, “Studi  Komparasi  Model  Klasifikasi  Berbasis Pembelajaran  Mesin  untuk  Sistem  Rekomendasi Program  Studi,” J.  RESTI  Rekayasa  Sist.  Dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 5, pp. 853 – 862, Oct. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3392.
[13] S.  A.  H.  Bukhari,  “What  is  Comparative  Study.” Rochester, NY, Nov. 20, 2011. doi: 10.2139/ssrn.1962328.
[14] “UCI  Machine  Learning  Repository:  Faceboo k Live Sellers
in Thailand Data Set.” https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Faceboo k+Live+Sellers+in+Thailand  (accessed  Dec.  10, 2022).
[15] P.  S.  Bravin,  “A  review  on  Data  Preprocessing Techniques in Data Mining,” vol. 4, no. 5, 2022.
[16] P. W. Setyaningsih and A. Witanti, “Text Mining Repository Untuk Tren Tema Skripsi 2017- 2020,” J.  INTEK ,  vol.  5,  no.  2,  Feb.  2022,  doi: 10.37729/intek.v5i2.2144.
[17]  G. J. Kamani, R. S. Parmar, and Y. R. Ghodasara, “Data Normalization  in  Data  Mining  Using
Graphical User Interface,” vol. 30, no. 2, 2019. [18] “6.3.
Preprocessing data,” scikit-learn . https://scikit- learn/stable/modules/preprocessing.html (accessed Feb. 01, 2023).
[19]  A.  M.  Retta,  A.  Isroqmi,  and  T.  D.  Nopriyanti, “Pengaruh  Penerapan  Algiritm a  Terhadap Pembelajaran Pemrograman Komputer,” Indiktika J.  Inov.  Pendidik.  Mat. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  126,  May 2020, doi: 10.31851/indiktika.v2i2.4125.
[20]  H. Februariyanti, J. S. Wibowo, D. B. Santoso, and M.  Sukur,  “Analisis Kecenderungan  Informasi
Menggunakan Algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering,” INFORMATIKA , vol. 13, no. 1, p. 9, Jun. 2021, doi: 10.36723/juri.v13i1.247.
[21]  W.  Widyawati,  W.  L.  Y.  Saptomo,  and  Y.  R.  W. Utami,  “Penera pan  Agglomerative  Hierarchical Clustering  Untuk  Segmentasi  Pelanggan,” J.  Ilm. SINUS ,  vol.  18,  no.  1,  p.  75,  Jan.  2020,  doi: 10.30646/sinus.v18i1.448.
[22] K.  S.  Dorman  and  R.  Maitra,  “An  Efficient  K - Modes  Algorithm  for  Clustering  Categorical Datasets,” Wiley ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  83 – 97,  Sep.
2021, doi: 10.1002/sam.11546.
[23]  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.
[24]  K. Laskhmaiah, S. M. Krishna, and B. E. Reddy, “An  Optimized  K -means  with  Density  and
Distance-Based Clustering Algorithm for Multidimensional  Spatial  Databases,” Int.  J. Comput. Netw. Inf. Secur. , vol. 13, no. 6, pp. 70 – 82, Dec. 2021, doi: 10.5815/ijcnis.2021.06.06.
[25] A.  K.  Fauziyyah,  “A nalisis  Sentimen  Pandemi COVID19  Pada  Streaming  Twitter  Dengan  Text Mining Python,” J. Ilm. SINUS , vol. 18, no. 2, p. 31, Jul. 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[26]  R. J. G. B. Campello, P. Kröger, J. Sander, and A. Zimek,  “Density ‐ based  clustering,” WIREs  Data Min. Knowl. Discov. , vol. 10, no. 2, Mar. 2020, doi: 10.1002/widm.1343.