Penerapan Algoritma Fuzzy Gustafson-Kessel untuk Clustering Tweets Mention Akun Go-Jek dan Grab Indonesia
Implementation of Fuzzy Gustafson-Kessel Algorithm for Clustering Tweets Mention Accounts Go-Jek and Grab Indonesia
Kepopuleran Twitter yang tinggi bisa digunakan untuk berbagai keperluan dalam banyak aspek, seperti untuk kampanye politik, alat pembelajaran, maupun sebagai media komunikasi darurat. Selain itu, tidak sedikit perusahaan yang memanfaatkan Twitter sebagai alat adversiting, menyebarkan informasi dan promosi. Salah satunya adalah Go-Jek dan Grab Indonesia. Sebagai pelaku bisnis yang memiliki banyak pengikut (followers), dituntut untuk memahami jenis konten yang mendapat respon positif dari followers agar dapat menentukan strategi pemasaran yang tepat. Selain itu perlu memahami keluhan yang sering dibicarakan para pengikut (followers) dalam sebuah tweet, sehingga dapat memperbaiki sistem menjadi lebih baik lagi. Clustering data tweet mention akun @gojekindonesia dan @GrabID menggunakan algoritma Fuzzy Gustafson-Kessel dan indeks validitas Xie-Beni menghasilkan masing-masing 2 cluster optimum. Wordcloud cluster data tweets mention akun @gojekindonesia berisikan keluhan pengguna Go-Jek, sedangkan wordcloud cluster data tweets mention akun @GrabID berisikan ajakan belanja dan promo. Hasil pengujian metode Fuzzy Gustafson-Kessel pada data tweets @gojekindonesia menghasilkan accuracy sebesar 89%, precision sebesar 87%, recall sebesar 92%, dan F-Measure sebesar 89%. Kemudian pada data tweets @GrabID menghasilkan accuracy sebesar 73%, precision sebesar 65%, recall sebesar 76%, dan F-Measure sebesar 70%.
Kata Kunci— Fuzzy Gustafson Kessel, Index Xie Beni, Clustering, Twitter, Gojek, Grab.
Twitter's high popularity can be used for various purposes in many aspects, such as for political campaigns, learning tools, and as an emergency communication medium. In addition, many companies use Twitter as an adversiting tool, disseminating information and promotions. One of them is Go-Jek and Grab Indonesia. As a business actor who has a lot of followers, they are required to understand the types of content that get a positive response from their followers in order to determine the right marketing strategy. In addition, it is necessary to understand the complaints that followers often talk about in a tweet, so that it can improve the system even better. Clustering tweet data mentioning @gojekindonesia and @GrabID accounts using the Fuzzy Gustafson-Kessel algorithm and the Xie-Beni validity index yielded 2 optimum clusters each. The wordcloud cluster data tweets mentioning the @gojekindonesia account contains Go-Jek users' complaints, while the wordcloud cluster data tweets mentions the @GrabID account contains shopping invitations and promos. The results of testing the Fuzzy Gustafson-Kessel method on the @gojekindonesia tweets data yield an accuracy of 89%, a precision of 87%, a recall of 92%, and an F-Measure of 89%. Then in the tweets @GrabID data yields an accuracy of 73%, a precision of 65%, a recall of 76%, and an F-Measure of 70%.
Keywords : Fuzzy Gustafson-Kessel, Index Xie-Beni, Clustering, Twitter, Gojek, Grab.