Judul: Text Clustering Online Learning Opinion in Indonesia during COVID-19 Pandemic using Twitter Data
Abstrak: Dalam Surat Edaran Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 36962/MPK.A/HK/2020 pada tanggal 17 Maret 2020, dihimbau bahwa kegiatan pembelajaran dilakukan secara dalam jaringan (daring) serta bekerja dari rumah dalam rangka mencegah penyebaran corona virus disease (COVID-19). Pembatasan sosial diberlakukan termasuk pada kegiatan belajar mengajar di sekolah yang menuai pro dan kontra di tengah masyarakat. Opini terkait pembelajaran daring banyak tersebar terutama pada media sosial twitter melalui tulisan pada tweet yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi terkait topik yang dibicarakan tentang pembelajaran daring selama pandemi di Indonesia. Kumpulan tweet tersebut dapat dimanfaatkan dengan metode Text clustering yang merupakan bagian dari text mining di mana metode ini menerapkan algoritma Unsupervised Machine Learning untuk mengelompokkan data tekstual (tweet) ke dalam gerombol-gerombol yang memiliki karakteristik yang sama. K-Means banyak digunakan serta memiliki performa yang baik pada area text clustering. Namun, permasalahan sering terjadi pada proses Text Clustering di mana jumlah data tekstual yang tersedia biasanya sangat besar (big data) serta memiliki peubah (fitur) berdimensi tinggi yang mengakibatkan komputasi yang sulit dan lama. Hasil gerombol yang diperoleh akan tidak efisien dan rumit untuk diinterpretasikan sehingga pengaplikasian konsep percontohan digunakan untuk mereduksi dimensi pada data. Percontohan tersebut bertujuan untuk menjawab permasalahan dari pereduksian data secara objek maupun peubah tanpa mengurangi tingkat semantik dalam kumpulan tweet yang diperoleh, sehingga manfaat dari penyederhanaan tersebut dapat menghasilkan penggerombolan yang lebih bermakna dan memiliki akurasi yang sama tanpa harus menggunakan keseluruhan data. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi metode percontohan dalam pembuatan gerombol dibandingkan dengan menggunakan keseluruhan data teks dengan metode penggerombolan K-Means. Penelitian ini berfokus untuk mengeksplorasi bagaimana permasalahan data berdimensi tinggi dari kumpulan tweet dapat diselesaikan menggunakan metode percontohan yang dapat menggambarkan sebaran opini dari masyarakat Indonesia terhadap fenomena pembelajaran daring selama pandemi COVID-19. Pengambilan contoh dari 28300 tweet dilakukan pada enam ukuran contoh yaitu 250, 500, 2500, 10000, 15000 dan 20000 yang selanjutnya dilakukan prapemrosesan yang terdiri dari pembersihan tweet, tokenization, case-folding, nonstandard word handling dan stopword removal. Hasil pra-pemrosesan diubah menjadi bentuk document-term-matrix yang memuat bobot TF.IDF dari setiap kata per tweet dan menjadi input untuk algoritma penggerombolan. Optimasi pada jumlah k gerombol dilakukan pada nilai k = 2 hingga k = 10 masing-masing sebanyak 10 kali dengan melihat nilai sillhouette yang menghasilkan standar deviasi paling minimum. Gerombol optimum kemudian divisualisasikan dengan wordcloud untuk mengidentifikasi topik yang terbentuk. Proses tersebut dilakukan pada setiap ukuran contoh yang diulang sebanyak 10 kali. Persentase kemunculan topik di atas 50% dari total 10 ulangan dipertimbangkan sebagai gerombol yang representatif. Dari 10 ulangan, ukuran contoh 250 dan 500 hanya mampu menangkap 1 dari 10 topik, ukuran contoh 2500 dan 10000 menghasilkan 4 dari 10 topik, ukuran contoh 15000 menghasilkan 8 dari 10 topik dan ukuran contoh 20000 menghasilkan 7 dari 10 topik. Ukuran contoh yang diambil kurang dari 50% dari keseluruhan data cenderung memiliki persentase kemunculan topik yang lebih rendah yaitu sekitar 26%-39%. Persentase kemunculan topik tidak memiliki perubahan pada ukuran contoh yang terambil mulai dari 50% ke atas sehingga penggunaan ukuran contoh yang lebih kecil lebih efisien untuk digunakan. Secara waktu eksekusi, ukuran contoh 15000 lebih cepat dibandingkan dengan ukuran contoh 20000
Keyword: K-Means, Online Learning, Sampling, Text Clustering, Twitter