Pembobotan TF-IDF pada Judul Penelitian Dosen Sebagai Dasar Klasifikasi Menggunakan Algoritma K-NN (Studi Kasus: Universitas Siliwangi)

## Agus Supriatman
Program Studi Pascasarjana Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung Koresponden email : agus28081991@gmail.com
Diterima: 1 Desember 2020
Disetujui: 23 Desember 2020

## Abstract
The rapid and inexpensive development of digital storage media technology has led to an increase in the number of electronic documents stored on storage systems such as those in universities. Various academic scientific works, such as articles , research reports, etc., are available in digitally .  In addition to teaching activities, lecturers  are also required to research to deepen their  knowledge. With so    much  research, of course,  the  resulting  research  will  be  very  diverse,    which  is  why  it  is  deemed  necessary  to  have groupings related to the title or topic of the research carried out so that it can support the management of Siliwangi University in achieving its goals.    Using  TF-IDF weighting  in  text mining on  a research title data set, it is known that the optimal number of k in this study is k = 4 with an accuracy rate of 90.7% and the resulting number of each group is 115 scientific  titles, 142  social titles, and 98 educational titles  for a total of 355 research titles.
Keywords: research, classification, K-NN, TF-IDF, text mining

## Abstrak
Perkembangan teknologi media penyimpanan digital yang pesat dan murah telah menyebabkan lonjakan jumlah  dokumen  elektronik  yang  disimpan  di  pada  sistem  penyimpanan  seperti  yang  ada  di  universitas. Berbagai karya ilmiah dari kalangan akademisi, seperti makalah, laporan penelitian, dan lain-lain tersedia dalam  bentuk  digital.  Selain  kegiatan  mengajar,  dosen  dituntut  juga  untuk  melakukan  penelitian  guna memperdalam  ilmunya.  Dengan  banyaknya  penelitian,  tentunya  penelitian  yang  dihasilkan  akan  sangat beragam,  oleh  karena  itu  dipandang  perlu  adanya  pengelompokan  terkait  dengan  judul  atau  topik penelitian  yang  dilakukan  sehingga  dapat  menunjang  pihak  pengelola  Universitas  Siliwangi  dalam mencapai  tujuannya.  Penggunaan  pembobotan  TF-IDF  pada text  mining pada  sekumpulan  data  judul penelitian maka diketahui jumlah k optimal pada penelitian ini adalah k=4 dengan tingkat akurasi 90,7% dan menghasilkan jumlah dari setiap kelompok sebesar 115 judul untuk science , 142 judul untuk social , dan 98 judul untuk education dari total keseluruhan 355 judul penelitian.
Kata Kunci: penelitian, klasifikasi, K-NN, TF-IDF, text mining

## 1. Pendahuluan
Pada setiap sudut kehidupan kita dapat menjumpai banyak sekali data yang bisa kita gali untuk bisa dijadikan  sebuah  informasi  yang  dibutuhkan,  mulai  dari  bidang  kesehatan,  pertanian,  ekonomi, pendidikan,  dan  masih  banyak  lagi  bidang  lain  yang  seluruhnya  dipastikan  memiliki  data  yang  dapat diolah. Pencarian sebuah informasi dari data  yang  ada bisa dilakukan  secara langsung jika data  tersebut masih dalam ukuran kecil sehingga informasi bisa didapatkan dengan mudah. Namun tidak demikian bila data  yang  akan  diolah  tersebut  mempunyai  ukuran  yang  besar,  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  sulit untuk  didapatkan  dengan  cara-cara  yang  sederhana.  Untuk  mempermudah  hal  tersebut  maka digunakanlah sebuah alat yang dinamakan data mining.
Menurut  [1],  data  mining  adalah  proses  mengekstraksi  informasi  dari  sekumpulan  data  yang berukuran  besar  data  tersebut  diolah  dengan  menggunakan  algoritma  dan  teknik  menggambar  statistik, machine  learning serta  sistem  pengelolaan  basis  data.  Sebagai  proses  pencarian  informasi  dari sekumpulan data yang  akan dijadikan  sebagai pengetahuan baru yang dapat dimanfaatkan maka dari  itu data  mining  juga  seringkali  dikenal  dengan  sebutan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  [2] Tahapan KDD terdiri dari seleksi, per-processing, transformasi, data mining, dan  interpretasi. [3] fungsi yang terdapat pada data mining adalah fungsi deskripsi, klasifikasi, peramalan, estimasi, pengelompokan, dan asosiasi.
Text  mining merupakan  salah  satu  metode  pencarian  informasi  dari  sekumpulan  data  teks  [4]. Tahapan  pada text  mining umumnya  adalah text  preprocessing dan feature  selection [5],  kata  yang terdapat pada data teks yang akan di mining akan dirubah bentuk akhirnya kedalam sebuah kata dasar [6]. Berdasarkan  penelitian  terkait,  terdapat  beberapa  algoritma stemming yang  bisa  digunakan  untuk stemming  pada  kata  yang  berbahasa  Indonesia  diantaranya  seperti  algoritma  Porter  stemmer  bahasa Indonesia, Confix-Stripping ,  algoritma  Arifin  dan  Sutiono,  dan  algorima  Idris.  Algoritma Confix- Stripping adalah suatu  algoritma atau metode yang akurat dalam proses stemming bahasa  Indonesia [7]. Pada  dasarnya,  proses text  mining menggunakan  banyak  penelitian  data  mining,  namun  perbedaannya adalah pola yang dipilih dalam text mining diekstrak dari kumpulan bahasa natural. Format bahasa natural ini tidak terstruktur, sedangkan dalam data mining, pola yang digunakan berasal dari database terstruktur [8].
K- Nearest  Neighbor adalah  metode  yang  umum  digunakan  dalam  klasifikasi  data.  Metode  ini digunakan  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data  pembelajaran.  Pada  metode  ini  klasifikasi dilakukan dengan cara melihat kedekatan jarak satu data dengan data yang lainnya [9]. Algoritma TF-IDF bisa  digunakan  pada  tahap  pembobotan  kata  pada  judul  terhadap query [10].  Dari  sisi  data  latih  yang jumlahnya besar, KNN memiliki keunggulan tersendiri. Karena metode ini merupakan salah satu metode klasifikasi  data  yang  paling  umum  digunakan,  khususnya  data  teks,  yang  akan  dibandingkan  untuk menentukan akurasi klasifikasi yang terbaik [11].
Untuk menentukan jarak pada algoritma K- Nearest Neighbor ini dapat mengikuti langkah sebagai berikut [12]:
1. Melakukan pemilihan parameter k (jumlah tetangga paling dekat)
2. Menentukan kuadrat jarak terhadap data training yang diberikan
3. Hasil diurutkan secara ascending atau naik
4. Memilih sesuai kategori y (klasifikasi Nearest Neighbor berdasarkan nilai k)
5. Dengan menggunakan kategori Nearest Neighbor yang paling banyak maka dapat diprediksikan kategori objek
Berikut beberapa formula yang digunakan dalam algoritma K-NN [13]:
1. Euclidean Distance
.............................................................. (1)
2. Chebychev Distance
............................................ (2)
3. Manhattan Distance
.............................................. (3)

## 4. Minkowski Distance

## 5. Cosinus Similarity Distance
...................................................... (5)
Kelebihan algoritma KNN adalah sebagai berikut [14] :
1. Pelatihan sangat cepat
2. Sederhana dan mudah dipelajari
3. Tahan terhadap data pelatihan yang memiliki derau
4. Efektif jika data pelatihan besar
Selain kelebihannya KNN juga mempunyai kekurangan seperti dibawah ini [15]:
1. Nilai k menjadi bias
2. Komputasi yang kompleks
3. Keterbatasan memori
4.

## Mudah tertipu dengan atribut yang tidak relevan

## 2. Metodologi Penelitian

## Alur Penelitian
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  tahapan-tahapan  yang  disusun  secara  sistematis  dan  baik sangat diperlukan untuk mendapatkan hasil dari penelitian  yang sesuai dan tepat dalam mencapai tujuan penelitian yang diharapkan. Maka dari itu alur penelitian tersebut dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Alur penelitian Sumber: Data penelitian, 2020
Data yang akan diolah pada penelitian ini bersumber langsung dari pengelola kegiatan penelitian di Universitas  Siliwangi  yaitu  Lembaga  Penelitian,  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  dan  Penjaminan  Mutu Pendidikan (LPPM-PMP). Dengan contoh data tersaji pada Tabel 1 .
Tabel 1. Jumlah penelitian tahun 2017 – tahun 2019 No Judul Kelompok 1. Analisis Dampak Paparan Kebisingan Terhadap Stress Kerja Dan Tekanan Darah Pengrajin Bordir SOSHUM 2. Implementasi Wireless Sensor Network (WSN) Sebagai Sistem Monitoring Energi SAINTEKS
Angin Secara Spasial
3. Analisa Pengaruh Mobile Banking Terhadap Kinerja Perusahaan Sektor Perbankan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia SOSHUM 4. Penerapan  Model Pembelajaran Transformasi Teks Cerita Rakyat Ke Dalam Bentuk Cerita Bergambar (Komik) Dalam Pembelajaran Membaca Apresiatif (Kajian Nilai- Nilai Dalam Cerita Rakyat Pada Siswa Sekolah Menengah Kejuruan Tasikmalaya Tahun 2015-2016) PENDIDIKAN 5. Implementasi Kompetensi Pedagogik Tutor PAUD Nonformal Dalam Mengevaluasi Pembelajaran Anak Usia Dini (Studi Pada Kelompok Bermain Nurul Anwar Kecamatan Tawang Kota Tasikmalaya) PENDIDIKAN

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data teks yang ada terlebih dahulu akan dilakukan case folding yang kemudian dilanjutkan dengan tahapan dibawah ini:

## Tokenizing
Pada  tahap  ini  data  yang  sebelumnya  sudah  diproses  dari  setiap  judul  penelitian  yang  ada  akan dilakukan  pemotongan  kalimat  menjadi  kata  per  kata  yang  disebut  dengan  istilah  token,  kemudian dilakukan  penghilangan  karakter  atau  tanda  baca  karena  dianggap  tidak  perlu  untuk  dilakukan pengolahan.
Gambar 2 . Proses Tokenizing Sumber: Data penelitian, 2020

## Filtering
Setelah  dilakukan  proses  tokenisasi  maka  akan  dilakukan  proses  pemilihan  atau  penyaring  kata yang dianggap tidak dibutuhkan karena dianggap tidak memiliki arti yang penting.

## Stemming
Pada  tahapan  ini  hasil  dari  filtering  akan  dilakukan  pencarian  kata  dasar  ( root  word )  dari  setiap kata yang telah dipisahkan.
Gambar 4. Proses Stemming Sumber: Data penelitian, 2020

## Pembobotan TF-IDF
Setelah  dilakukan  pre- processing maka  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pembobotan menggunakan  TF-IDF,  pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  bobot  dari  setiap  judul  penelitian  dosen ( Term Frequency ) dari setiap kata penyusun judul tersebut dikalikan dengan IDF. Berikut adalah langkah pembobotan yang dilakukan:
1. Menghitung Document Frequency
2. Menghitung Invers Document Frequency
3. Menghitung Bobot = Document Frequency x Invers Document Frequency
Kemudian setelah didapatkan bobot dari setiap term, maka langkah selanjutnya adalah memasukan bobot tersebut pada tahapan K-NN.
Secara  umum  tahapan  diatas  dapat  dilakukan  dengan  aplikasi  Rapidminer  dengan  menggunakan desain model  tahapan pada Rapidminer sebagai berikut :
Gambar 5. Desain model tahapan pada Rapidminer Sumber: Data penelitian, 2020
Dengan  menggunakan  nilai  k=4  maka  dihasilkan  nilai  performa  dari  1577lgoritme  K-NN  sebesar 90,70%,  artinya  90,70%  data  sebelumnya  yang  sudah  diklasifikasikan  secara  manual  hasilnya  sudah sesuai dengan perhitungan 1577lgoritme K-NN yang dilakukan dan sebesar 9.30% tidak sesuai, sehingga data klasifikasi  yang  tidak sesuai dapat dihitung dari 9,30% x 355 = 33,015 dibulatkan menjadi 33 data yang tidak sesuai. Berikut data yang tidak sesuai dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Performa hasil algoritma K-NN dengan k=4 Nilai k Hasil Pengujian k = 4 Performance Vector: Accuracy: 90.70% Confusion Matrix: True: Science Social Education Science: 107 4 2 Social: 6 131 12 Education:  2 7 84 Sumber: Data penelitian, 2020
Dari  proses  diatas  maka  akan  dihasilkan  data  berupa  prediksi  kelompok  baru  dan  performa algoritma K-NN dengan pembobotan nilai TF-IDF yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik perbandingan hasil prediksi dengan K-NN

## 4. Kesimpulan
Penggalian  informasi  dari  sebuah  data  teks  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  data mining yang disebut text mining . Langkah awal untuk tahapan text mining yang dilakukan adalah dengan terlebih  dahulu  melakukan case  folding pada  data  teks  yang  ada  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan tahapan  preprocessing  data  meliputi tokenizing , filtering , stemming ,  selanjutnya  dilakukan  dengan mencari nilai dari Term Frequency dan Invers Document Frequency. Setelah didapatkan bobot dari setiap term maka langkah setelah itu adalah dengan menggunakan bobot tersebut sebagai dasar dari penggunaan algoritma K-NN. Jumlah dari hasil penggunaan K-Nearest Neighbor pada data judul penelitian Dosen di Universitas  Siliwangi  dari  setiap  kelompok  klasifikasinya  adalah  115  judul  untuk  hasil  klasifikasi  Sains dan  Teknologi  ( Science ),  142  judul  untuk  hasil  klasifikasi  Sosial  dan  Humaniora  ( Social ),  dan  98  judul untuk hasil klasifikasi Pendidikan ( Education ) dari total keseluruhan 355 judul penelitian

## 5. Singkatan
KNN K-Nearest Neighbor TF Term Frequency IDF Invers Document Frequency

## 6. Referensi
[1] Aziz,  Fajar,  N.  R.  Fauzan,  J.  “Implementasi  Algoritma  K-Neans  untuk  Klasterisasi  Kinerja Akademik  Mahasiswa,” J.  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  2(6),  2243- 2251, 2018.
[2] Hamza,  Amir.  “Klasifikasi  Teks  Dengan  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)    Untuk  Pengelompokan Teks  Berita    Dan  Abstract  Akademis”  Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  &  Teknologi (SNAST) Periode  III, 2012.
[3] Susanto, Sani, Dedy S. Pengantar Data Mining , ANDI, Yogyakarta, 2010.
322 33 Hasil klasifikasi dengan K-NN Benar Salah
[4] Buana,  P.  W.,  &  Putra,  I.  K.G.D.  Combination  of  K-Nearest  Neighbor  and  K-Means  based  on Term Re-weighting for Classify Indonesian News. International Journal of Computer Applications 11(50).0975-8887, 2012.
[5] Rustiana,  Deden,  “Analisis  Sentimen  Pasar  Otomotif  Mobil:  Tweet  Twitter  Menggunakan  Naïve Bayes,” J. Simetris , 8(1), 113-120, 2017.
[6] A.  Rohman,  “Model  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa,” Neo Tek., vol. 1, no. 1, 2015.
[7] Prilianti,  K.  R.,  &  Wijaya,  H.  “Aplikasi  Text  Mining  untuk  Automasi  Penentuan  Tren  Topik Skripsi dengan Metode K-Means Clustering”. Jurnal Cybermatika, 2(1), 2014.
[8] S.  Zhang,  X.  Li,  M.  Zong,  X.  Zhu,  and  D.  Cheng,  “Learning  k  for  kNN  Classification,”  ACM Trans. Intell. Syst. Technol., vol. 8, no. 3, pp. 1–19, 2017.
[9] Larasati,  Kinanti  D.  2019,  Klasifikasi  dengan  KNN  (K- Nearest  Neighbor )  Menggunakan  Iris
Dataset pada R. Diakses Tanggal 7 Oktober 2020 di https://medium.com/@dhea.larasati326/klasifikasi-dengan-knn-k-nearest-neighbor-menggunakan- iris-dataset-pada-r-e9cc5ca23fd1
[10] Aini,  Bariroh  I.N.  “Identifikasi  Kemiripan  Judul  Tugas  Akhir  PSTI  Dan  PSMI  Di  Politeknik Negeri Malang,” J. Informatika Polinema , 1(4), 62-67, 2015.
[11] Asiyah,  Siti  N.  Klasifikasi  Berita  Online  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  dan  K- Nearest Neighbor,” J. Sains dan Seni ITS , 5(2), 317-322, 2016.
[12] Nafi, Nihru, “Penerapan Metode K–Nearest Neighbor (KNN) dan Metode Weighted Product (WP) Dalam  Penerimaan  Calon  Guru  Dan  Karyawan  Tata  Usaha  Baru  Berwawasan  Teknologi  (Studi Kasus  :  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Muhammadiyah  2  Kediri),” J.  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 1(5), 378-385, 2017.
[13] Lazwardi,  Riad,  T.  2018.  4  Cara  Menghitung  Jarak  Dan  Algoritma  KNN,  Diakses  tanggal  20 September 2020 di https://belajarkalkulus.com/clustering-part-iii/
[14] Bhatia  N,  Vandana,  “Survey  of  Nearest  Neighbor  Techniques.  International,” J.  of  Computer Science and Information Security , 8(2), 302-305, 2010.
[15] Sinuhaji,  Br.  Imelia,  R.  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Menentukan Mahasiswa  Berprestasi  Di  STMIK  Kristen  Neumann  Indonesia,” Publikasi  Ilmiah  Teknologi Informasi Neumann , 56-61, 2018.