ANALISIS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN JUDUL SKRIPSI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE TF-IDF DAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS : STT WASTUKANCANA)

  • Imam Ma'ruf Nugroho STT Wastukancana
  • Teguh Iman Hermanto STT Wastukancana

Abstract

Pada STT. Wastukancana mahasiswa yang telah lulus pasti telah mendaftarkan judul skripsinya ke dalam sistem yang bernama e-research, pada sistem tersebut judul skripsi di kelompokkan menurut tahun ajaran judul tersebut diajukan oleh mahasiswa. Hal itu membuat mahasiswa yang akan mengajukan judul skripsi kesulitan dalam menentukan judul baru yang sebelumnya belum pernah diajukan. Masalah ini dapat diatasi dengan menerapkan metode pengelompokkan clustering terhadap judul skripsi yang ada.Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan analisis clusteringjudul skripsi mahasiswa dengan membandingkan kemiripan kata yang terdapat dalam judul skripsi tersebut menggunakan metode TF-IDF dan algoritma K-Means.Metode analisis yang digunakan yaitu pengumpulan data, text preprocessing, feature Selection, TF-IDF, dan text mining.Algoritma clustering yang digunakan yaitu algoritma K-Means  dimana clustering ini bertujuan untuk mengelompokkan judul skripsi ke dalam cluster berdasarkan kemiripan kata yang terdapat pada judul skripsi tersebut.Hasil dari  penelitian ini adalah pengelompokkan judul skripsi mahasiswa yang didapat berdasarkan cluster yang terbentuk. Hasil dari cluster ini dapat menjadi acuan sebagai rekomendasi dalam penyimpanan skripsi yang sudah dibuat dan penentuan judul skripsi yang akan datang.

References

H. Yu, L. Y. Chen, J. T. Yao, and X. N. Wang, “A three-way clustering method based on an improved DBSCAN algorithm,” Phys. A Stat. Mech. its Appl., vol. 535, p. 122289, 2019, doi: 10.1016/j.physa.2019.122289.

M. R. L. Iin Parlina, Agus Perdana Windarto, Anjar Wanto, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” Memanfaatkan Algoritm. K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Cent. Untuk Clust. Progr. Sdp, vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.

R. R. A. Siregar, F. A. Sinaga, and R. Arianto, “Aplikasi Penentuan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode TF-IDF dan Vector Space Model,” Comput. J. Comput. Sci. Inf. Syst., vol. 1, no. 2, p. 171, 2017, doi: 10.24912/computatio.v1i2.1014.

N. Alamsyah, “Perbandingan Algoritma Winnowing Dengan Algoritma Rabin Karp Untuk Mendeteksi Plagiarisme Pada Kemiripan Teks Judul Skripsi,” Technol. J. Ilm., vol. 8, no. 3, p. 124, 2017, doi: 10.31602/tji.v8i3.1116.

V. Amrizal, “Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine Similarity Pada Sistem Temu Kembali Informasi Untuk Mengetahui Syarah Hadits Berbasis Web (Studi Kasus: Hadits Shahih Bukhari-Muslim),” J. Tek. Inform., vol. 11, no. 2, pp. 149–164, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8623.

P. H. Saputro, M. Aristin, and Dy. L. Tyas, “Berdasarkan Lirik Menggunakan Metode Tf-,” J. Teknoloi Inform. dan Terap., vol. 4, no. 1, pp. 45–50, 2017.

F. S. Sholihuda, B. Yuwono, and H. C. Rustamadji, “Pemanfaatan Text Mining Pada Sistem Pengolahan Skripsi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dan Simple Additive Weighting,” Telematika, vol. 17, no. 2, p. 120, 2020, doi: 10.31315/telematika.v1i1.3379.

R. T. Wahyuni, D. Prastiyanto, and E. Supraptono, “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi,” J. Tek. Elektro, vol. 9, no. 1, pp. 18–23, 2017, doi: 10.15294/jte.v9i1.10955.

C. S. Journal, “Implementasi Text Mining Pada Twitter Dengan Algoritma K-Means Clustering Sebagai Dasar,” vol. 9, no. 2, pp. 138–147, 2020.

A. Priyanto and M. R. Ma’arif, “Implementasi Web Scrapping dan Text Mining untuk Akuisisi dan Kategorisasi Informasi dari Internet (Studi Kasus: Tutorial Hidroponik),” Indones. J. Inf. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 25–33, 2018, doi: 10.24002/ijis.v1i1.1664.

S. Budi, “Text Mining Untuk Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Algoritma K-Means,” Techno.Com, vol. 16, no. 1, pp. 1–8, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i1.1263.

Published
2021-01-08
How to Cite
Nugroho, I., & Hermanto, T. (2021). ANALISIS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN JUDUL SKRIPSI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE TF-IDF DAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS : STT WASTUKANCANA). Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab, 6(1), 55-67. https://doi.org/10.36341/rabit.v6i1.1617
Section
Articles