p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Wahyu Fuadi 1* , Ar Razi 2 , Dedi Fariadi 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh, Aceh Utara
3 Jurusan Teknik Elektro Universitas Malikussaleh, Aceh Utara *Koresponden email : wahyu.fuadi@unimal.ac.id
Diterima: 4 Maret 2022 Disetujui: 4 April 2022

## Abstrak
Thesis is a compulsory subject that must be  completed by students to obtain undergraduate status  (S1). Students' need for thesis information is increasing, so labeling topic trends is expected to help students find out which topics are trending in the previous year without having to read the entire thesis in the library. In this study, thesis data collection was based on data from the previous 5 years, namely 2015  - 2020 at the Department of Informatics,  Universitas Malikussaleh (Unimal). Thesis topic trends are  classified into 5 categories, namely Data Mining, Artificial Intelligence, Image Processing, DSS, and GIS. Classification of thesis topics based on title and abstract. The programming language used is PHP and MySQL database. The methods used in the automation of thesis topic trend determination are text mining and the K-Means Clustering algorithm. The priority of this research is to produce an application that can overcome student obstacles in determining thesis topics. This application is expected to make it easier for students to find out trends in thesis topics in the previous year. In this study, the percentage accuracy of the thesis topic trend using the K-means clustering algorithm is 84% of the 70 test data..
Keywords: K -means clustering, thesis, text mining, topic trends, Informatics Engineering Unimal

## Abstrak
Skripsi  merupakan  salah  satu  mata  kuliah  wajib  yang  harus  diselesaikan  oleh  setiap  mahasiswa  untuk mendapatkan status sarjana (S1). Kebutuhan mahasiswa terhadap informasi dalam bentuk skripsi semakin meningkat, sehingga pemberian label tren topik diharapkan dapat membantu mahasiswa dalam mengetahui topik apa yang sedang tren ditahun sebelumnya tanpa harus membaca secara keseluruhan skripsi yang ada di perpustakaan. Pada penelitian ini, pengambilan data skripsi berdasarkan data 5 tahun sebelumnya yaitu tahun 2015 -  2020 pada Jurusan Teknik Informatika Universitas Malikussaleh (Unimal). Tren topik skripsi digolongkan  ke  dalam  5  kategori,  yaitu  Data  Mining,  Kecerdasan  Buatan,  Pengolahan  Citra,  SPK,  dan GIS. Klasifikasi topik skripsi berdasarkan judul dan abstrak. Bahasa pemrograman yang digunakan yaitu PHP dan database MySQL. Adapun metode yang digunakan dalam automasi penentuan tren topik skripsi adalah text mining dan algoritma K- Means clustering . Adapun keutamaan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sebuah aplikasi yang dapat mengatasi kendala mahasiswa yaitu kesulitan dalam menentukan topik judul skripsi sehingga lama dalam proses pembuatan proposal skripsi. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat mengatasi kendala tersebut, sehingga mempermudah mahasiswa dalam mengetahui tren topik skripsi di tahun sebelumnya dan memudahkan dalam menentukan topik judul proposal skripsi. Pada penelitian ini persentase keakurasian tren topik skripsi dengan menggunakan algoritma K-means clustering adalah 84 % dari 70 data uji.
Kata kunci :K-means clustering, skripsi, text mining, tren topik, Teknik Informatika Unimal

## 1. Pendahuluan
Skripsi  atau Tugas  Akhir  merupakan  salah  satu  mata  kuliah  wajib  yang harus  diselesaikan oleh  setiap  mahasiswa. Skripsi  merupakan  persyaratan yang harus ditempuh untuk mendapatkan status sarjana (S1) di setiap Perguruan Tinggi Negeri  (PTN)  maupun  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  yang ada  di  Indonesia [1]. Setiap tahunnya jumlah skripsi yang ada di jurusan Teknik Informatika Universitas Malikussaleh semakin bertambah. Banyaknya skripsi yang ada di perpustakaan membuat para mahasiswa kesulitan dalam mencari referensi mengenai skripsi, salah satunya yaitu bagaimana cara mudah dan praktis dalam mengetahui tren topik skripsi di tahun sebelumnya tanpa harus melihat satu persatu skripsi yang ada di  perpustakaan.  Kebutuhan  mahasiswa  terhadap  informasi  dalam  bentuk  skripsi  semakin  meningkat, sehingga  pengelompokan  atau  pengkategorian  skripsi  dibutuhkan  untuk  mempermudah  pencarian informasi. Informasi penting dari skripsi berupa tren topik yang menggambarkan pokok pembahasan secara
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
umum. Pemberian label tren topik diharapkan dapat  membantu mahasiswa dalam mengetahui topik apa yang  sedang  tren  di  tahun  sebelumnya  tanpa  harus  membaca  secara keseluruhan skripsi yang ada [2].
Beberapa publikasi ilmiah yang berkaitan dengan topik penelitian ini, diantaranya: penelitian dengan judul  “Analisa Clustering Menggunakan  Metode K-means dan Hierarchical  Clustering (Studi  Kasus: Dokumen Skripsi  Jurusan Kimia,  FMIPA,  Universitas  Sebelas  Maret”).  Penelitian  ini  mengelompokkan dokumen skripsi Jurusan Kimia. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah kombinasi antara metode hierarchical clusterin g dan K -means clustering . Bagian dari dokumen yang diolah adalah bagian abstrak.  Hasil cluster dianalisa  keterkaitan  antar  dokumennya  dan diperkirakan  tema  dari  tiap cluster . Hasil cluster dilihat pula keterkaitannya dengan dosen yang mengajar di Jurusan Kimia [3]. Artikel  dengan  judul  “Implementasi  Metode Text  Mining  dan  K-Means  Clustering untuk Mengelompokkan Dokumen Skripsi (Studi Kasus: Universitas Brawijaya)”. Pada penelitian ini dokumen skripsi dikelompokkan dengan mengambil bagian-bagian terpenting seperti, abstrak, kata kunci, dan daftar isi sebagai intisari dokumen. Dari hasil analisis dengan memasukkan nilai cluster yang bervariasi telah di dapatkan  nilai  optimal  dengan  memasukkan  jumlah  k=4  dengan    nilai silhouette yang  dihasilkan 0,483695522 [4].
Artikel dengan judul “Implementasi Text Mining Pengelompokan Dokumen Skripsi Menggunakan Metode K-Means  Clusterin g”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  jumlah  optimal kelompok  yang  terbentuk  dari  dokumen  tesis  dan  tentukan  hasil  kelompok-kelompok  yang  terbentuk. Penelitian ini menggunakan euclidean distance untuk menghitung jarak dokumen, dan silhouette coefficient untuk  menguji  validitas cluster .  Tesis  yang  digunakan  sebanyak  119  dokumen  dari  tahun  2016-2018. Berdasarkan  hasil  analisis,  jumlah  optimal  grup  yang  terbentuk  adalah  dua cluster.  Cluster pertama didominasi  oleh  studi  dengan  data  mining  khususnya  klasifikasi,  waktu  analisis  seri,  analisis  regresi, analisis kelangsungan hidup, analisis spasial dan penelitian operasional, dan klaster kedua didominasi oleh studi dengan analisis multivariat, kontrol kualitas, dan asuransi matematika [5].
Penelitian  dengan  judul“Algoritma K-Means untuk  Pengelompokan  Topik  Skripsi  Mahasiswa”. Metode  pengelompokan  mahasiswa  yang  digunakan  yaitu  metode clustering dan  algoritma  K -means , dengan membagi mahasiswa ke dalam cluster berdasarkan nilai yang diperoleh dari semester 1 - 7. Hasil dari penelitian ini adalah pengelompokan mahasiswa sesuai dengan keahliannya, yang didapat berdasarkan cluster yang memiliki nilai yang paling tinggi dan didominasi pada mata kuliah yang paling banyak sesuai dengan mata kuliah yang sudah dikelompokkan masing-masing keahlian. Sehingga hasil cluster ini yang menjadi acuan sebagai rekomendasi mahasiswa dalam mengambil topik judul skripsi [6][7].
Berdasarkan  literatur review diatas,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  suatu  prototipe aplikasi automasi penentuan tren topik skripsi dengan menggunakan text mining dan algoritma   dan K- means  clustering ,  yang diharapkan dapat mengatasi kendala mahasiswa dalam tugas akhir, salah satunya yaitu sulit dalam menentukan topik judul skripsi sehingga lama dalam proses pembuatan proposal skripsi.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan terdiri  atas beberapa tahap, yaitu mengumpulkan data judul dan abstrak  skripsi  mahasiswa  Teknik  Informatika  Unimal.  Pada  penelitian  ini  tren  topik  skripsi  ditentukan berdasarkan dari data judul dan abstrak skripsi selama lima tahun dari tahun yaitu 2015 - 2020. Selanjutnya dilakukan  pengelompokan  tema  skripsi  berdasarkan  lima  tema,  yaitu  data  mining,  kecerdasan  buatan, pengolahan citra, sistem pendukung keputusan (SPK), dan sistem informasi geografis (GIS) [8] .
Input  dari  aplikasi  yang  dibangun yaitu  berupa  judul  dan  abstrak  skripsi,  lalu  input  tersebut  akan diproses mengunakan text mining dan selanjutnya dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma k- means  clustering .  Data  training  digunakan  untuk  melatih  algoritma.  Data  training  yang  digunakan merupakan  data  judul  dan  abstrak  yang  sudah  melalui  proses text  preprocessing .  Jumlah  data  yang digunakan  dalam  pelatihan  algoritma K-means  clustering yaitu  sebanyak  100  data  judul  dan  100  data abstrak. Dari proses klasifikasi tersebut maka akan menghasilkan output persentase tren topik skripsi serta grafik.
Proses pembuatan model menggunakan algortima K-mean clustering [9][10] melalui beberapa tahap, yaitu preprocessing, term weighting, clustering , dan validasi hasil. Proses pengolahan data dimulai dengan preprocessing . Input pada tahap preprocessing adalah bagian judul dan abstrak pada skripsi yang berupa paragraf.  Pada  tahap preprocessing terdapat  empat    proses  yaitu: lexical  analysis/  tokenisasi yaitu memisahkan  kata  pada  setiap  judul  dan  abstrak  dengan  menghilangkan  angka,  tanda  baca  dan  karakter. Selanjutnya dilakukan proses case folding . Proses stop word removal/filtering , yaitu pemilihan kata-kata penting dari hasil token dengan pendekatan bag-of-word . Proses stemming yaitu proses pengubahan bentuk kata menjadi kata dasar atau tahap mencari root kata dari tiap kata hasil filtering .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Proses dilanjutkan dengan menghitung nilai bobot setiap kata  dengan TF-IDF [11]. Hasil dari proses ini adalah term-weight-matrix atau matriks yang berisi bobot-bobot kata pada dokumen. Tahap clustering , K-mean mengolah term-weight-matrix dengan mengelompokkan data berupa dokumen judul dan abstrak skripsi ke dalam cluster tren topik skripsi. Hasil dari K-means clustering adalah daftar cluster dari data- data  yang  diolah.  Tahap  analisa  dan  validasi  melakukan  analisa  serta  validasi  hasil clustering dengan mengamati  hasil dari cluster-cluster yang terbentuk[12]. Hasil clustering dibandingkan  terhadap  variabel  data  dan  dibandingkan    dengan  jumlah dokumen pada tiap cluster . Setiap dokumen dilihat keterkaitannya dengan dokumen lain dalam satu cluster [13][14] dan  tema  pada  tiap cluster ditentukan  termasuk  salah  satu  dari  lima  tema  skripsi  yang  ada,  untuk menghasilkan tren topik skripsi.
Adapun  alur  penelitian  automasi  penentuan  tren  topik  skripsi  menggunakan  algoritma K-means clustering adalah sebagai berikut:
Gambar 1 . Diagram alir penelitian Sumber: Data peneliti (2021)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini proses testing dilakukan dengan menginput judul skripsi. Kemudian sistem akan melakukan proses text preprocessing , TF-IDF dan perhitungan K-means [15]. Berikut merupakan contoh kasus dari permasalahan diatas. Diketahui 9 data (d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, d8, dan d9) yang digunakan sebagai  data  training.  Data  (d10)  digunakan  sebagai  data  testing  yaitu  judul  skripsi  “Perbandingan euclidean distance dengan manhattan  distance pada  metode  k-nn  untuk  klasifikasi  transportasi Lhokseumawe-Medan berdasarkan kebutuhan penumpang”.
Langkah pertama proses text preprocessing, yaitu preprocessing terhadap semua data yang terlibat, yaitu d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, d8, d9, dan d10. Selanjutnya dilakukan proses tokenizing, stemming, dan stopword. Langkah ke dua adalah proses perhitungan TF-IDF. Menghitung bobot setiap kata dari 10 data tersebut. Langkah ke tiga: menghitung TF-IDF kata pada kesepuluh data (d1 sampai d10), yaitu mengitung term  frequency(tf) atau  frekuensi  kemunculan  kata  di  setiap  data.  Selanjutnya  menghitung documen frekuency (df) atau jumlah data yang mengandung kata yang dimaksud dan menghitung IDF. Kemudian mencari  nilai  TF-IDF  data  tersebut.  Langkah  dua  diulangi  untuk  mendapatkan  nilai  TF-IDF  setiap  kata. Hasil pembobotan dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2 .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 1 . Nilai TF-ID TF IDF Term D1  D2  D3  D4  D5  D6  D7  D8  D9  D10 df n/df Log(n/df) Euclidean 0 5 0 0 0 0 0 0 0 1 2 5 0,698970004 Distance 0 9 0 0 0 0 0 0 0 2 2 5 0,698970004 Manhattan 0 5 0 0 0 0 0 0 0 1 2 5 0,698970004 Metode 1 5 1 3 1 0 1 0 1 1 8 1,25 0,096910013 Knn 0 4 0 0 0 0 0 0 0 1 2 5 0,698970004 Klasifikasi 2 3 0 0 0 0 0 0 0 1 3 3,33333333 0,522878745 Sumber: Hasil pengolahan data (2021) Tabel 2 . Nilai bobot documen frekuency(Wtd) Wtd =tf*idf D1 D2 D3 D4 D5 D6        D7 D8 D9 D10 0,69897  3,49485 0 0 0 0 0 0 0 0 1,39794  6,29073 0 0 0 0 0 0 0 0 0,69897  3,49485 0 0 0 0 0 0 0 0 0,09691  0,48455  0,09691001 3 0,29073  0,09691  0 0,09691 0 0,09691  0,09691 0,69897  2,79588 0 0 0 0 0 0 0 0 0,52287 9 1,56863 6 0 0 0 0 0 0 0 1,04575 7 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Langkah  ke-4  menghitung K-means iterasi  1,  untuk  menentukan  klaster  (iterasi  1).  Setelah dilakukan perhitungan ke seluruh data maka akan  mendapatkan jarak terdekat dan kelompok klasternya pada tiap data, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3 . Jarak terdekat dan kelompok klaster pada tiap data Data C1 C2 C3 C4 C5 Kedekatan Cluster 1. 0 11,1773331 11,848675 16,892894 121,3781 0 1 2. 101,7048299 132,449489 133,12083 138,16505 238,1464 101,70483 1 3. 11,8486753 7,26209347 0 12,977654 118,4605 0 3 4. 81,19568676 79,9738631 62,507185 81,464239 186,9014 62,507185 3 5. 16,89289403 12,1250741 12,977654 0 123,3235 0 4 6. 202,5086981 197,423301 198,64145 186,64146 306,168 186,64146 4 7. 13,12053248 8,35271253 7,6813703 13,751561 119,5512 7,6813703 3 8. 195,9559523 192,346489 185,13016 191,26799 294,9385 185,13016 3 9. 11,17733311 0 7,2620935 12,125074 94,35445 0 2 10. 119,378144 92,3544517 118,46053 123,32352 0 0 5 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Langkah selanjutnya memperbaharui nilai centroid dengan menjumlahkan semua nilai data pada setiap klaster yang sama dan membagikannya dengan jumlah data yang ada pada klaster tersebut. Dari nilai centroid diatas pengujian berhenti pada iterasi 4, karena centroid baru pada iterasi 3 dan iterasi 4 sama. Hasil dari iterasi terakhir akan menjadi parameter pengklasteran. Berikut ini adalah jarak terdekat dan kelompok klaster pada iterasi terakhir yang menjadi acuan untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Jarak terdekat dan kelompok klaster iterasi terakhir Data C1 C2 C3 C4 C5 Kedekatan Cluster 1. 101,7048299 6,12306224 71,532372 202,7821 126,2132 6,1230622 2 2 . 0 123,263031 190,58283 323,94815 242,9814 0 1 3. 133,120831 3,46913396 62,126492 198,91485 123,2956 3,469134 2 4. 202,1363395 70,4089955 61,69218 259,98453 191,7364 61,69218 3
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Data C1 C2 C3 C4 C5 Kedekatan Cluster 5. 138,1650497 6,66461195 74,673933 186,91486 128,1586 6,6646119 2 6. 327,6747481 196,059171 260,16679 2,1818872 304,5455 2,1818872 4 7. 133,2990795 4,09641052 64,922372 199,86999 124,3862 4,0964105 2 8. 302,4136879 180,954473 61,69218 376,28021 299,7735 61,69218 3 9. 132,4494888 3,2986179 69,116728 197,6967 99,18951 3,2986179 2 10. 236,1463698 108,928735 177,22774 304,44143 6,835055 6,8350546 5 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Berdasarkan Tabel 4 , data yang diuji berada pada cluster 5 yaitu data mining. Hal ini menunjukkan bahwa  proses  klasifikasi  yang  dilakukan  terlah  tepat.  Pengujian  akurasi  dilakukan  dengan  melakukan beberapa  pengujian  dengan  menggunakan  data  uji  dengan  jumlah  yang  berbeda.  Perhitungan  akurasi dilakukan  dengan  cara  membagi  total  hasil true dengan  total  data  uji  dan  dikali  dengan  100%.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Pengujian akurasi Pengujian Data Training Data Uji Jumlah  Sentimen Persentase (%) Judul dan Abstrak Judul dan Abstrak True False 1. 100 15 14 1 93 2. 100 35 32 3 91 3. 100 55 49 6 89 4. 100 70 59 11 84 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Berdasarkan  hasil  pengujian yang  telah  dilakukan pada Tabel  5 , didapat  persentase  keakurasian sebesar 84% dari 70 data uji.
Gambar 1 . Diagram Tren Kategori Sumber: hasil pengolahan data (2021)
Dari data pada Gambar 1 dapat dilihat bahwasanya tren topik yang paling banyak adalah data mining sebanyak  48  kategori  skripsi,  kemudian  pengolahan  citra  dengan  jumlah  43  kategori.  SPK menempati urutan ketiga dengan jumlah 32 kategori. Kecerdasan buatan dan GIS berada pada urutan ke empat dan lima dengan jumlah 20 dan 14 kategori. Jadi dapat disimpulkan bahwa tren kategori skripsi yang paling banyak diambil oleh mahasiswa Prodi Teknik Informatika Unimal adalah data mining .

## 4. K esimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  diperolah  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut  aplikasi  yang dirancang dapat berjalan dengan baik dengan tingkat akurasi sebesar 84% dari 70 data uji. Metode K- Means clustering terbukti efektif digunakan dalam mengklasifikasikan tren topik skripsi. Aplikasi yang dirancang  diharapkan  dapat  mempermudah mahasiswa dalam mengetahui  tren topik skripsi di tahun
6. Daftar Pustaka
sebelumnya  dan  memudahkan  dalam  menentukan  topik  judul  proposal  skripsi.  Pada  penelitian  ini, kategori  skripsi  yang  paling  banyak  yaitu data  mining ,  yang  menjadi  tren  topik  di  Prodi  Teknik Informatika Unimal pada tahun 2021.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  Universitas  Malikussaleh yang  telah  mendanai  penelitian  ini  melalui  Sumber  Dana  PNBP  Tahun  Anggaran  2021,  dengan Berdasarkan Surat Keputusan Nomor 530/UN45/KPT/2021 tanggal 12 Juli 2021  dan Perjanjian/Kontrak Nomor 23/PPK-2/SPK-JL/2021.
[1] N.  Nurdin  and  A.  Munthoha,  “Sistem  Pendeteksian  Kemiripan  Judul  Skripsi  Menggunakan Algoritma Winnowing,” InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 90–97, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v2i1.165.
[2] S. Sulartopo, “Pengkategorian Topik Skripsi Dengan Metode NBC,” E-Bisnis , vol. 8, no. 1, pp. 49– 53, 2015.
[3] L. Rahmawati, S. W. Sihwi, and E. Suryani, “Analisa Clustering Menggunakan Metode  K-Means dan  Hierarchical  Clustering  (Studi  Kasus:  Dokumen  Skripsi  Jurusan  Kimia,  Fmipa,  Universitas Sebelas Maret),” ITSMART: J. Teknologi dan Informasi , vol. 3, no. 2, 2014.
[4] M. S. Hudin, M. A. Fauzi, and S. Adinugroho, “Implementasi Metode Text Mining dan K-Means Clustering  untuk  Pengelompokan  Dokumen  Skripsi  (Studi  Kasus:  Universitas  Brawijaya),” J. Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 11, 2018.
[5] D.  A.  C.  Rachman,  R.  Goejantoro,  and  F.  D.  T.  Amijaya,  “Implementasi  Text  Mining Pengelompokkan Dokumen Skripsi Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Eksponensial , vol. 11, no. 2, pp. 167–174, 2021.
[6] M.  R.  Muttaqin  and  M.  Defriani,  “Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokan  Topik  Skripsi Mahasiswa,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  121–129,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.
[7] E.  Yulian,  “Text  Mining  dengan  K-Means  Clustering  pada  Tema  LGBT  dalam  Arsip  Tweet Masyarakat  Kota  Bandung,” J.  Matematika  “MANTIK,” vol.  4,  no.  1,  pp.  53–58,  2018,  doi: 10.15642/mantik.2018.4.1.53-58.
[8]     Sholehhudin, M., Fauzi Ali, M., & Adinugroho, “Implementasi Metode Text Mining dan   K-Means Clustering untuk Pengelompokan Dokumen Skripsi (Studi Kasus : Universitas Brawijaya),” 2(11), 5518–5524. 2018.
[9] Abdullah, A., & Sucipto,"Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Topik Skripsi Dengan
Metode Fuzzy AHP," Jurnal Transformatika , 18 (2), 231. (2021). https://doi.org/10.26623/transformatika.v18i2.2708
[10] Kalra,  M.,  Lal,  N.,  &  Qamar,  S,"K-Mean  Clustering  Algorithm  Approach  for  Data  Mining  of Heterogeneous  Data," Lecture  Notes  in  Networks  and  Systems , 10 ,  61–70.  2018. https://doi.org/10.1007/978-981-10-3920-1_7
[11] Sadli,  M.,  Fajriana,  F.,  Fuadi,  W.,  Ermatita,  E.,  &  Pahendra,  I,"Penerapan  Model  K-Nearest Neighbors  Dalam  Klasifikasi  Kebutuhan  Daya  Listrik  Untuk  Masing-Masing  Daerah  Di  Kota Lhokseumawe," Jurnal ECOTIPE , 5 (2), 11–18. 2018. https://doi.org/10.33019/ecotipe.v5i2.646
[12] M. Sadli, W. Fuadi, F. Abdurrahman, N. Islami, and M. Ihsan, “Fuzzy clustering means algorithm analysis for power demand prediction at PT PLN Lhokseumawe,” TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) , vol. 19, no. 4, p. 1145, 2021, doi: 10.12928/telkomnika.v19i4.14941.
[13] Sadli, M., Fajriana, Fuadi, W., Ermatita, & Pahendra,”Machine Learning Approach for  Electrical Load  Forecasting  Using  Support  Vector  Regression,” Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1361 (1). 2019. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1361/1/012065
[14] Sadli, M., Fajriana, Fuadi, W., Ermatita, & Pahendra,” Electrical peak load forecasting using long short  term  memory  and  support  vector  machine,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 725 (1). 2020. https://doi.org/10.1088/1757-899X/725/1/012060
[15] Abualigah, L. M., Khader, A. T., Al-Betar, M. A., & Alomari, O. A,”Text feature selection with a robust  weight  scheme  and  dynamic  dimension  reduction  to  text  document  clustering,” Expert Systems with Applications , 84 , 24-36. 2017.