EVALUASI BERBASIS NORMALIZE MUTUAL INFORMATION UNTUK PENGELOMPOKAN PENELITIAN DENGAN K-MEANS CLUSTERING
Rahmat, Mustikasari*, Nur Afif
Jurusan Teknik Informatika
Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar Jl. Sultan Alauddin No. 63, Gowa, Sulawesi Selatan, Indonesia. 92113 *E-mail: mustikasari@uin-alauddin.ac.id
Abstrak: Secara  manual,  aglomerasi  dokumen  dapat  diklasifikasikan berdasarkan  judul  dokumen.  Untuk  jumlah  dokumen  yang  tidak  terlalu banyak, cara ini masih mungkin dilakukan, namun jika jumlah dokumen yang akan  dikelompokkan  bertambah,  maka  akan  memakan  waktu  yang  cukup lama.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bekerja  dengan mengklasifikasikan dokumen penelitian untuk memberikan informasi tentang hubungan antara isi penelitian yang satu dengan penelitian yang lain sehingga dapat dijadikan acuan bagi peneliti dengan fokus area yang berbeda, dalam memetakan  skema  kerjasama  penelitian  yang  akan  datang.  Proses pengelompokan judul penelitian dilakukan dengan menggunakan metode k- Means Clustering pada sekumpulan judul penelitian dengan mengambil judul penelitian dan abstrak sebagai informasi yang dapat mewakili isi dokumen. Dokumen  akan  melalui  proses preprocessing menggunakan  metode text mining . Selanjutnya, judul dapat dikelompokkan menggunakan metode yang diterapkan.  Hasilnya  adalah  membuat  aplikasi  yang  secara  otomatis  dapat mengklasifikasikan  judul  penelitian  untuk  nilai  k.  Untuk  mencapai keseimbangan  dalam  pemilihan  jumlah cluster dan  kualitas  hasil pengelompokan,  maka  teknik  pengujian  kualitas cluster yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Normalized  Mutual  Information (NMI). Percobaan  dilakukan  dengan  memasukkan  jumlah  cluster  yang  bervariasi untuk mendapatkan hasil pengelompokan terbaik dengan nilai NMI.
Kata Kunci: clustering ; dokumen; mutual information ; text mining
Abstract: Manually,  document  agglomerations  can  be  classified  based  on  the document title. For the number of documents that are not excessively enough, this method is still possible to do, however, if the number of documents to be grouped increases,  then  it  will  take  considerable  time.  The  method  used  in  this  research works to classify research documents to provide information about the relationship between the contents of one research and another so that it can be used as a reference for researchers with different focus areas, in mapping future research collaboration schemes. The process of grouping research titles is carried out using the k-Means Clustering method on a set of research titles by taking research titles and abstracts as information that can represent the contents of the document. The document will go through a preprocessing process using the text mining method. Furthermore, the titles can be grouped using the applied method. The result is to create an application that  can  automatically  classify  research  titles  for  k  values.  In  order  to  achieve  a balance in the selection of the number of clusters and the quality of the grouping
results, the cluster quality testing technique used in this study is Normalized Mutual Information (NMI). The experiment was carried out by entering a varying number of clusters to get the best grouping results with the NMI value.
Keywords : clustering; documents; mutual information; text mining

## PENDAHULUAN
etiap tahun pemerintah menggenjot peningkatan kualitas pendidikan serta kegiatan penelitian  dan  publikasi.  Berbagai  dukungan  diberikan,  baik  berupa  insentif maupun  penghargaan  kepada  para  peneliti.  Hal  ini  berhasil  mendorong bertambahnya  aktivitas  penelitian  setiap  tahunnya.  Bagaimanapun  juga,  kegiatan penelitian  ini  dipacu,  selain  untuk  menumbuhkan  semangat  menulis  dan  berkarya, diharapkan  ke  depannya,  bahwa  karya  hasil  penelitian  tersebut  dapat  bermanfaat  di berbagai  sektor  kehidupan  serta  berdampak  pada  masyarakat  luas.  Untuk  melakukan kegiatan penelitian lintas sektor, tentu dibutuhkan analisis dan wawasan yang luas dan sistematis. Mengkaji hanya dengan mencari secara manual riset-riset terkait yang relevan akan  seperti  upaya  pencarian  jarum  dalam  jerami.  Karenanya  upaya  pengelompokan judul penelitian untuk mencari sebuah fenomena baru atau kerja penelitian yang belum tuntas dalam karya penelitian terdahulu, bukan merupakan pekerjaan yang sepele. Di lain pihak,  hal  tersebut  merupakan  salah  satu  solusi  yang  dibutuhkan  untuk  memperoleh kemudahan pagi para peneliti, dalam mengakses kajian pada berbagai  bidang terutama untuk aspek kajian yang berbeda.
Adanya  berbagai  macam  teknologi  saat  ini  telah  membantu  manusia  untuk menemukan  solusi  yang  tepat  pada  suatu  permasalahan.  Perkembangan  teknologi informasi  yang  maju  begitu  pesat  mulai  dimanfaatkan  di  segala  bidang  kehidupan. Perkembangan teknologi ini juga telah mendorong individu maupun kelompok peneliti untuk lebih kreatif dan inovatif dalam menyelesaikan masalah yang dihadapi. Salah satu cara  atau  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  penelusuran  dan pengelompokan dokumen adalah dengan metode clustering atau teknik cluster . Sebuah cluster  adalah  sekumpulan  objek  yang  digabung  bersama  karena  persamaan  atau kedekatannya.  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  dokumen  penelitian dengan  mengelompokkan  secara  otomatis  penelitian  yang  memiliki  kesamaan  atau kemiripan.  Walau  demikian,  kekhasan  tipe  data  dari  setiap  masalah  dapat  menjadi tantangan  tersendiri  dalam  menemukan  solusi  yang  efektif  dalam  pencarian  sebuah solusi.  Salah  satunya  adalah  pemisahan  dan  pengelompokan  objek  berdasarkan karakteristik  yang  dimiliki  masing-masing  objek  secara  otomatis,  yang  menggunakan data text dalam pemrosesannya. Meskipun kerja pengelompokan data sudah sejak lama diperkenalkan,  namun  pemrosesan  data text memiliki  tantangan  tersendiri.  Struktur kalimat, tanda baca dan konteks kalimat yang ambigu merupakan beberapa aspek yang tidak dapat disepelekan dalam pemrosesan data jenis ini. Beberapa penelitian terdahulu yang  dilakukan  Indraloka  &  Santosa  (2017)  dan  Deolika  et  al.  (2019)  tentang pengelompokan  data,  mengadopsi  sebuah  teknik  pemrosesan text yang  bernama text mining . Metode Clustering bersama  dengan text  mining dalam  penelitian  ini,  diharapkan dapat  membantu  dalam  mengelompokkan  dokumen  penelitian  yang  nantinya  dapat berguna untuk memberikan informasi tentang penelitian satu dengan yang lainnya yang memiliki  keterkaitan  satu  sama  lain  serta  dapat  menjadi  acuan  bagi  peneliti  dalam

## S
menganalisis atau menyeleksi penelitian, untuk dijadikan acuan dalam memetakan skema kolaborasi penelitian prioritas yang dapat dilakukan di masa depan.

## METODE PENELITIAN
Beberapa  kerja  terkait  pengelompokan  penelitian  telah  dilakukan.  Pertama, Penelitian dilakukan oleh Herny Februarianty yang berjudul “ Hirarchical Agglomerative Clustering untuk  Pengelompokan  Penelitian  Mahasiswa”.  Penelitian  Februariyanti  & Santoso (2017) ini juga bertujuan untuk mengelompokkan data penelitian menggunakan algoritma agglomeratif. Tidak diperolehnya teknik validasi pada metode tersebut adalah suatu yang perlu digali lebih jauh pada penelitian ini. Berbeda metode dengan penelitian tersebut, penelitian yang diusulkan ini menggunakan K-means clustering sebagai metode pengelompokan. Hal ini dipilih berhubung data penelitian ini akan terus bertambah dari waktu ke waktu, dibandingkan dengan Hirarchical agglomerative clustering , algoritma K-means lebih mampu dalam menghandel data besar dan kompetitif dalam komputasi. Penelitian  juga  telah  dilakukan  oleh  Widodo  dan  Dina  Wahyudi  yang  berjudul “Implementasi  Algoritma K-Means  Clustering Untuk  Mengetahui  Bidang  Penelitian Mahasiswa Multimedia Pendidikan Teknik Informatika dan komputer Universitas Negeri Jakarta”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bidang  penelitian  mahasiswa peminatan multimedia PTIK UNJ angkatan tertentu yang digunakan sebagai saran bagi mahasiswa  yang  belum mengajukan  penelitian.  Sedangkan  bagi mahasiswa  yang telah mengajukan penelitian dapat dijadikan sebagai perbandingan antara hasil program bantu dengan bidang penelitian yang diteliti (Widodo & Wahyuni, 2017). Meskipun sama-sama menggunakan metode K-means Clustering , namun pada penelitian Widodo tesebut tidak menggunakan text mining melainkan menggunakan nilai mata kuliah sebagai data yang nantinya akan diuji atau sebagai objek penelitian, sedangkan pada penelitian ini penulis menggunakan dokumen teks yaitu judul dan abstrak penelitian sebagai data input.
Penelitian  lain  juga  telah  dilakukan  oleh  Nyoman  Gede  Yudiarta  yang  berjudul “Penerapan  Metode Clustering  Text  Mining untuk  Pengelompokan  Berita  Pada Unstructured Text ”. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu aplikasi yang dapat mengelompokkan jenis berita menggunakan metode text mining dan algoritma K-Means Clustering (Yudiarta  et  al.,  2018).  Persaman  antara  penelitian  tersebut  dengan  yang diusulkan dalam tulisan ini adalah sama-sama bertujuan membangun suatu aplikasi yang dapat  mengelompokkan  data  dengan  menggunakan K-means  clustering .  Letak perbedaannya  adalah  penelitian  sebelumnya  adalah  sebuah  penerapan  teknik  validasi untuk  pengukuran  keakuratan  pengelompokkan  data.  Teknik  validasi  yang  digunakan adalah recall , precision dan purity , sedangkan ketepatan pengelompokkan pada metode yang diusulkan ini, adalah menggunakan Normalize Mutual Information (NMI). Sebuah standar  pengukuran  kualitas  informasi  dalam  mengestimasi  kualitas cluster / pengelompokan data judul penelitian.
1. Text Preprocessing
Text preprocessing dilakukan untuk mengubah data tekstual yang tidak terstruktur ke dalam data yang terstruktur dan disimpan dalam basis data. Tujuan dari preprocessing yakni menghasilkan sebuah set term index yang bisa mewakili dokumen. Preprocessing yang berbeda dapat memengaruhi kesimpulan (Denny & Spirling, 2018). Komponen dari text prepocessing dibagi menjadi beberapa bagian, yaitu:
a. Case Folding
Case  folding merupakan  proses  mengkonversi  keseluruhan  teks  dalam  dokumen menjadi satu bentuk standar (biasanya huruf kecil atau lowercase ). Sebagai contoh, user
ingin  mendapatkan  informasi  “KOMPUTER”  dan  mengetik  “KOMPOTER”, “KomPUter”,  atau  “komputer”,  tetap  diberikan  hasil retrieval yang  sama  yakni “komputer”. Case folding adalah mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil. Hanya huruf ‘a’ sampai dengan ‘z’ yang diterima. Karakter selain huruf dihilangkan dan dianggap delimiter.
b. Tokenizing Tokenizing adalah  proses  pemotongan string input  berdasarkan  tiap  kata penyusunannya.  Pada  prinsipnya  proses  ini  adalah  memisahkan  setiap  kata  yang menyusun  suatu  dokumen.  Pada  proses  ini  juga  dilakukan  penghilangan  angka,  tanda baca  dan  karakter  lain  huruf  alfabet.  Hal  ini  dikarenakan  karakter-karakter  tersebut dianggap  sebagai  pemisah  kata  (delimiter)  dan  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap pemrosesan teks.
c. Filtering Filtering adalah tahap pemilihan kata-kata penting dari hasil token, yaitu kata-kata yang bisa digunakan untuk mewakili isi dari sebuah dokumen. Proses filtering juga biasa disebut  sebagai stopword  removal .  Pada  proses  ini,  terdapat  dua  teknik  yang  bisa dilakukan,  yaitu stop  list dan word list . Stop  list yaitu  membuang  kata  yang  tidak deskriptif atau tidak penting. Sedangkan word list yaitu menyimpan kata yang dianggap penting.
d. Stemming Steamming adalah  proses  pengubahan  bentuk  kata menjadi  kata  dasar  atau  tahap mencari root kata  dari  setiap  kata  hasil filtering .  Proses stemming secara  luas  sudah digunakan  di  dalam information  retival (pencarian  informasi)  untuk  meningkatkan kualitas  informasi  yang  akan  didapatkan.  Dengan  dilakukannya  proses stimming ini, setiap kata yang berimbuhan akan berubah menjadi kata dasar. Dengan demikian dapat lebih  megoptimalkan  proses text  mining . Stemming sering  digunakan  sebagai  teknik pengurangan kosakata karena menggabungkan berbagai bentuk kata. Namun, stemming terkadang dapat menggabungkan kata-kata dengan arti yang berbeda secara kontekstual ("taman merdeka", dan "merdeka belajar"), yang mungkin menyesatkan.

## 2. Pembobotan kata atau Term Weighting (TF-IDF)
a. TF ( Term Frequency )
TF  ( Term  Frequency )  adalah  frekuensi  dari  kemunculan  sebuah term dalam dokumen yang bersangkutan. Semakin besar jumlah kemunculan suatu term (TF tinggi) dalam dokumen, semakin besar pula bobotnya atau akan diberikan nilai kesesuaian yang semakin besar.
Ada beberapa formula yang dapat digunakan:
i) TF  biner  (binary  TF),  hanya  memperhatikan  apakan  suatu  kata  atau term ada  atau tidak dalam dokumen, jika ada diberi nilai satu (1), jika tidak diberi nilai nol (0).
ii) TF murni (raw TF) nilai TF diberikan berdasarkan jumlah kemunculan suatu term di dokumnen. Contohnya, jika muncul lima (5) kali maka kata tersebut akan bernilai lima (5).
iii) TF  logaritmatik,  hal  ini  untuk  menghindari  dominasi  dokumen  yang  mengandug sedikit term dalam query, namun mempunyai frequensi yang tinggi.
𝑇𝐹 = { 1 + 𝐿𝑂𝐺 10 (𝐹 𝑡,𝑑 ),        𝑓 𝑡,𝑑 > 0 0,       𝑓 𝑡,𝑑 = 0 (1)
42_ Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi, Volume 16, Nomor 1, Januari-April 2022, hlm. 38-48
Dimana nilai ft,d adalah frequensi term (t) pada dokumen (d). jadi jika suatu kata atau term terdapat  dalam  suatu  dokumen  sebanyak  5  kali maka  diperoleh  bobot =  1  + log(5)  =  1.699  jika term tidak  terdapat  dalam  dokumen tersebut,  bobotnya  adalah  nol. Berikut ini contoh langkah-langkap penyiapan data hingga konversi TF-IDF nya.
Tabel 1. Contoh daftar judul penelitian
No Judul Penelitian 1 Aplikasi Media Pembelajaran Matematika Tingkat SMU berbasis Android
2 Media Aplikasi E-Marketplace Jasa Desain Grafis berbasis Android
3 Perancangan Alat Pendeteksi Hewan Pengganggu Tanaman Kebun Menggunakan Sensor Gerak PIR ( Passive Infra Red ) berbasis Mikrokontroler
4 Sistem Hafalan Al-Quran Santri Online Pondok Pesantren Tahfizh Buton berbasis Web
5 Media Pembelajaran Pengembangan Nilai Agama dan Moral Pada PAUD berbasis Desktop

## Kemudian menentukan kata kunci yang akan dihitung frekuensinya
Tabel 2. Contoh daftar kata kunci
No Kata Kunci/Dasar 1 Aplikasi 2 Android 3 Web 4 Sistem 5 Rancang 6 Mikrokontroler 7 Desktop
Dan  yang  ketiga  adalah  tahap  perhitungan Term  Frequency (TF)  yang  dapat dituliskan vektor dari TF nya sebagai berikut:
- Judul 1 (1, 1, 0, 0, 0, 0, 0)
- Judul 2 (1, 1, 0, 0, 0, 0, 0)
- Judul 3 (0, 0, 0, 0, 1, 1, 0)
- Judul 4 (0, 0, 1, 1, 0, 0, 0)
- Judul 5 (0, 0, 0, 0, 0, 0, 1)
b. Inverse Dokument Frequency (IDF)
Inverse Dokument Frequency adalah sebuah perhitungan dari term didistribusikan secara  luas  pada  koleksi  dokumen  yang  bersangkutan.  IDF  menunjukkan  hubungan ketersediaan  sebuah term dalam  seluruh  dokumen.  Semakin  sedikit  jumlah  dokumen yang mengandung term yang dimaksud, maka nilai IDF semakin besar.
Rumus inverse document frequency sebagaimana ditulis pada rumus (2) berikut ini: 𝑖𝑑𝑓 𝑡 = 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝑑𝑓 𝑡 (2)
N merupakan banyaknya dokumen pada sebuah corpus, sedangkan fdt merupakan total dokumen yang memuat kata t . 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 =   𝑡𝑓 𝑡,𝑑 x 𝑖𝑑𝑓 𝑡 (3)
Setelah  mengenal  idf,  kita  dapat  mengkombinasikan  idf  dengan term  frequency (TF).  Kombinasi  pembobotan  ini  kita  notasikan  dengan tf-idf t,d atau term-frequency inverse  document  frequency pada  kata t di  dokumen d .  Rumus  pembobotannya  dapat dilihat  pada  rumus  (3).  Berdasarkan  Tabel  1  maka  cara  memperoleh  hasil Invers Document Frequency (IDF) adalah sebagai berikut:
IDFaplikasi = 𝑙𝑜𝑔 10 (5/2)= 0, 39794 IDFandroid = 𝑙𝑜𝑔 10 (5/2)= 0, 39794 IDFweb = 𝑙𝑜𝑔 10 (5/2)=0,698970004 IDFsistem = 𝑙𝑜𝑔 10 (5/2)=0,698970004 IDFrancang = 𝑙𝑜𝑔 10 (5/2) = 0,698970004 IDFmikrokontroler = 𝑙𝑜𝑔 10 (5/2) =0,698970004 IDFdeskop = 𝑙𝑜𝑔 10 (5/2) =0,698970004
Fungsi dari text mining ini sendiri untuk memfilter setiap kata yang yang ada pada judul penelitian kemudian semua kata penting/kata kunci yang didapat selanjutnya akan dikonversi  menjadi  angka  dengan  metode  pembobotan  kata  atau  yang  disebut Term Frequency  dan  Invers  Document  Frequency (TF-IDF).  Proses  perhitungan  hingga mendapatkan nilai TD-IDF dari tabel V.1 dapat dilihat sebagai berikut:
1) Judul 1 TF-IDF = tf-idf (aplikasi) = 1 x 0, 39794 = 0,397940009 = tf-idf (android) = 1 x 0, 39794 = 0,397940009
= tf-idf (web) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (sitem) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (rancang) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (mikrokontroler) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (desktop) = 0 x 0,698970004 = 0 2) Judul 2 TF-IDF = tf-idf (aplikasi) = 1 x 0, 39794 = 0,397940009 = tf-idf (android) = 1 x 0, 39794 = 0,397940009 = tf-idf (web) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (sitem) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (rancang) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (mikrokontroler) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (desktop) = 0 x 0,698970004 = 0 3) Judul 1 TF-IDF = tf-idf (aplikasi) = 0 x 0, 39794 = 0 = tf-idf (android) = 0 x 0, 39794 =
= tf-idf (sitem) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (web) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (sitem) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (rancang) = 1 x 0,698970004= 0,698970004 = tf-idf (mikrokontroler) = 1 x 0,698970004= 0,698970004 = tf-idf (desktop) = 0 x 0,698970004 = 0 4) Judul 2 TF-IDF = tf-idf (aplikasi) = 0 x 0, 39794 = 0 = tf-idf (android) = 0 x 0, 39794 = 0 = tf-idf (web) = 1 x 0,698970004= 0,698970004 = tf-idf (sitem) = 1 x 0,698970004= 0,698970004
= tf-idf (rancang) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (mikrokontroler) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (desktop) = 0 x 0,698970004 = 0 5) Judul 2 TF-IDF = tf-idf (aplikasi) = 0 x 0, 39794 = 0 = tf-idf (android) = 0 x 0, 39794 = 0 = tf-idf (web) = 1 x 0,698970004= 0 = tf-idf (sitem) = 1 x 0,698970004= 0 = tf-idf (rancang) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (mikrokontroler) = 0 x 0,698970004= 0 = tf-idf (desktop) = 1 x 0,698970004 = 0,698970004
c. K-Means Clustering
Algoritma  pengelompokan  berbasis K-Means pertama  untuk  menghitung  bobot fitur dirancang lebih dari 30 tahun yang lalu. Dengan sejarah lebih dari 50 tahun, K-Means bisa dibilang algoritma pengelompokan partisional paling populer yang pernah ada (de Amorim, 2016).
Clustering adalah  tugas  mensegmentasi  kumpulan  dokumen  menjadi  beberapa partisi di mana dokumen dalam kelompok yang sama lebih mirip satu sama lain daripada yang  ada  di  kelompok/ cluster lain  (Allahyari  et  al.,  2017). Dalam  statistik  dan pembelajaran  mesin, k-means  clustering adalah metode  analisis  cluster  yang  bertujuan untuk  mempartisi  observasi  'n'  ke  dalam  cluster  'k'  dimana  setiap  observasi  termasuk dalam cluster dengan mean terdekat.
Tahap-tahap algoritma dasar K-Means seperti berikut:
1) Tentukan jumlah k sebagai cluster yang ingin dibentuk.
2) Menentukan pusat setiap data terhadap sebanyak k.
3) Menentukan jaraks setiap data terhadap pusat cluster ( centroid ).
4) Mengelompokkan  setiap  data  yang  bersangkutan  bersadarkan  kedekatannya  dengan centroid (jarak terkecil).
5) Menentukan  pusat  cluster  baru.  Memperbaharui  nilai centroid dari  rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan persamaan (4):
y i (t + 1) = 1 N sj ∑ j ∈ sj x j (4)
Algoritma  biasanya  sangat  cepat,  biasanya  dijalankan  beberapa  kali  dengan  kondisi awal yang berbeda.
6) Ulangi langkah 3 hingga 5 sampai anggota yang ada pada setiap cluster tidak berubah.
7) Jika langkah 6 sudah tepenuhi, maka nilai pusat klaster pada perulangan terakhir akan digunakan sebagai parameter untuk kelompok dokumen penelitian.
d. Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari dokumen penelitian yang diperoleh dari repositori Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar. Jumlah data penelitian yang digunakan sebanyak 237 judul penelitian. Bagian penelitian yang diolah adalah judul dan abstrak dari penelitian.
e. NMI dan langkah-langkah pengujian
Penelitian ini menggunakan NMI untuk mengukur kualitas hasil klasterisasi judul penelitian. Pengujian NMI akan dilakukan setelah proses klasterisasi. Jumlah klaster atau
kelompok yang diuji adalah 3, 5 dan 10 klaster. Adapun langkah-langkah pengujiannya sebagai berikut:
1) Menghitung entropy dari class /kelompok. Persamaannya ditunjukkan pada persamaan (5) berikut:
∑ −𝑃(𝑌 = 1) 𝑙𝑜𝑔 𝑦∈𝑌 𝑃(𝑌 = 1)        (5)
2) Menghitung Entropy dari label Klaster. Adapun persamaan Entropy dari label klaster ditunjukkan oleh persamaan (6) berikut ini:
∑ −𝑃(𝐶 = 1) log 𝑃(𝐶 = 1) 𝑦∈𝑌 (6)
3) Menghitung Conditional  entropy dari class  label untuk  klasterisasi.  Persamaan Conditional entropy dari class label sebagai berikut:
H(Y|C = 1) =   −P(= 1) ∑ P(Y = y|C = 1) y∈{1,2,3} ∗  log(P(Y = y|C = 1)       (7)
4) Menghitung Mutual  Information I(Y;C).  Persamaan  dari Mutual  informatio- nya sebagai berikut:
I(Y;C) = H(Y) - H(Y│C)        (8)
Dan  melanjutkan  dengan  mengitung  hasil Normalize  Mutual  Information .  Adapun persamaannya sebagai berikut:
NMI (Y, C) =    (2 ∗  I (Y; C))/([H(Y) + H(C)])         (9) Dimana:
Y= Class labels ; C= Klaster labels ; H(.)= Entropy; dan I(Y;C)= Mutual information

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan 237 data judul dan abstrak penelitian di jurusan Teknik Informatika UIN Alauddin Makassar, yang kemudian hasil dari klasterisasi tersebut diuji menggunakan metode Normalize Mutual Information (NMI). Pada kelompok yang diuji adalah  untuk  3,  5  dan  10  klaster,  dimana  nilai  NMI  terbaik  diraih  pengelompokkan dengan  5  klaster.  Sebagai  langkah  awal, preprocessing diterapkan  sebagai  metode pembobotan kata.
Pada  pengujian  ini  ditampilkan output perhitungan  dengan  perolehan  NMI tertinggi,  yaitu  dari  pengelompokan  5  klaster , untuk  langkah  pengujian  dan  hasil  dari eksperimen bisa dilihat sebagai berikut:
a) Menghitung entropy dari class /kelompok Tabel 3. Hasil perhitungan Entropy dari label Class
1. Menghitung H(Y) = ENTROPY OF CLASS LABEL
Nama class Jumlah class/jumlah data Hasil bagi (:) P(Y=1) = 58/237 = 0,244725738 P(Y=2) = 73/237 = 0,308016878 P(Y=3) = 81/237 = 0,341772152 P(Y=4) = 25/237 = 0,105485232
b. Menghitung Entropy dari Cluster. Tabel hasil perhitungan Entropy dari label Cluster ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan Entropy dari label Cluster
2. Menghitung H(C) = ENTROPY OF CLUSTER LABEL Cluster jum. Data dalam cluster jum. Data judul Hasil bagi (:) H(C) C1 = 15 237 0,063291139 0,484592994 C2 = 28 237 0,11814346 C3 = 10 237 0,042194093 C4 = 152 237 0,641350211 C5 = 32 237 0,135021097 Jumlah 237
Pada beberapa kelompok data yang diuji, pengujian 237 data judul pengelompokan menjadi  5  klaster  menghasilkan  rata-rata  presentase  nilai entropy klaster  sebesar 0,569528181, untuk entropi class nya sebesar 0,466520823.
1) Menghitung Conditional entropy dari label clasS. Adapun hasil Conditional entropy dari label class sebagaimana yang tersaji pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perhitungan Conditional entropy of class label
Menghitung H(Y|C): CONDITIONAL ENTROPY OF CLASS LABEL
Consider cluster 1 Jumlah Data C 85 Hasil = 0,031565239 Consider cluster 2 Jumlah Data C 6 Hasil = 0,027800461 Consider cluster 3 Jumlah Data C 10 Hasil = 0,02592981 Consider cluster 4 Jumlah Data C 152 Hasil = 0,034066175 Consider cluster 5 Jumlah Data C 32 Hasil = 0,00642623 2) Menghitung Mutual Information I(Y;C). Hasil dari perhitungannya ditunjukkan pada Tabel 6:
Tabel 6. Hasil perhitungan Mutual Information
I (Y;C) Mutual Information
0,443740266
3) Menghitung hasil Normalize Mutual Information . Hasil perhitungan ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil perhitungan Mutual Information Normalize Mutual Information NMI
0,8419151
H(Y) ENTROPY OF CLASS LABEL = 0,569528181
Gambar 1. Antarmuka output hasil klasterisasi sesuai kluster 3
Gambar 2. Antarmuka output hasil klasterisasi sesuai kluster 1, 2 dan 3
Sedangkan  untuk  nilai  akhir  NMI  sebesar  0,  8419151,  dimana  angka  tersebut mengindikasikan  bahwa  pengelompokkan  yang  dihasilkan  cukup  baik  atau  mendekati nilai  korelasi  informasi  penuh  yaitu  1,  sementara  NMI  terendah  diperoleh  pada  hasil pengelompokan  3 cluster dan  10 cluster ,  yaitu  memperoleh  nilai  NMI  0.5  dan  0.6 berturut-turut.  Walau  demikan,  bila  dilihat  dari  hasil  pengelompokkan  masih  ada sebagian  kecil  data  yang  tidak  relevan,  hal  ini  sebagaiman  diduga  sebelumnya,  dapat dikarenakan  oleh  titik  awal  atau centroidnya dipilih  secara  acak,  hal  inilah  yang  juga mempunyai pengaruh terhadap hasil akhir klasterisasi.
Dari  hasil  analisis  selama  periode  eksperimen  juga  diperoleh  bahwa  metode text mining dengan  menggunakan  pembobotan  kata  atau term  frequence sebagai  fitur akan menghasilkan  dimensi  vektor  yang  cukup  besar  sehingga  terkadang  membuat pengelompokkan menjadi kurang akurat. Jika cluster pilihan yang buruk dibuat di awal, banyak perubahan akan terjadi pada periode pengelompokan, dan dalam kasus ini untuk setiap kali hasil pengelompokan yang berbeda dapat diperoleh dengan jumlah klasterisasi yang  sama.  Pada  saat  yang  sama,  jika  dimensi  kelompok  data  berbeda,  kepadatan kelompok  data  akan  berbeda  atau  jika  ada  perbedaan  data,  algoritma  mungkin  tidak
48_ Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi, Volume 16, Nomor 1, Januari-April 2022, hlm. 38-48
mendapatkan  hasil  yang  baik,  dan  penentuan cluster akhirnya  diputuskan  berdasarkan pada  nilai  NMI  terbaik.  Oleh  karena  itu,  pemilihan centroid awal  juga  perlu  menjadi pertimbangan untuk penelitian pada masa mendatang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil eksperimen yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa clustering dokumen  menggunakan k-means clustering dapat  dilakukan  pada  judul penelitian.  Sistem  dapat  mengelompokkan  judul  dengan  menggunakan  algoritma k- means clustering dan text mining . Judul penelitian dikelompokkan dengan bantuan text mining dan  metode  pembobotan  kata  pada  awal  pemrosesan.  Dengan  demikian  dapat dikatakan  bahwa  Algoritma K-means clustering  mampu  mengelompokkan  dokumen dalam jumlah yang banyak dengan kualitas informasi yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Allahyari, M., Pouriyeh, S., Assefi, M., Safaei, S., Trippe, E. D., Gutierrez, J. B., & Kochut, K. (2017). A Brief  Survey  of  Text  Mining:  Classification,  Clustering  and  Extraction  Techniques. https://arxiv.org/abs/1707.02919.
de  Amorim,  R.  C.  (2016).  A  survey  on  feature  weighting  based  k-means  algorithms. Journal  of Classification , 33(2), 210–242. https://doi.org/10.1007/s00357-016-9208-4. Denny, M. J., & Spirling, A. (2018). Text preprocessing for unsupervised learning: why it matters, when it misleads, and what to do about it. Political Analysis , 26(2), 168–189.
https://doi.org/10.1017/pan.2017.44.
Deolika, A., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2019). Analisis pembobotan kata pada klasifikasi text mining . Jurnal Teknologi Informasi , 3(2), 179-194. https://doi.org/10.36294/jurti.v3i2.1077.
Februariyanti, H., & Santoso, D. B. (2017). Hierarchical agglomerative clustering untuk pengelompokan skripsi mahasiswa. Pattern Recognition , 11(5–6), 365–381.
Indraloka,  D.  S.,  &  Santosa,  B.  (2017).  Penerapan text  mining untuk  melakukan clustering  data  tweet Shopee Indonesia. Jurnal Sains dan Seni ITS , 6(2), A51–A56.
https://doi.org/10.12962/j23373520.v6i2.24419. Widodo, W., & Wahyuni, D. (2017). Implementasi algoritma k-means clustering untuk mengetahui bidang skripsi  mahasiswa  multimedia  pendidikan  teknik  informatika  dan  komputer  Universitas  Negeri Jakarta. PINTER:  Jurnal  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan  Komputer ,  1(2),  157–166. https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10.
Yudiarta, N. G., Sudarma, M., & Ariastina, W. G. (2018). Penerapan metode clustering text mining untuk pengelompokan  berita  pada unstructured  textual data. Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro ,  17(3), 339-344. https://doi.org/10.24843/mite.2018.v17i03.p06.