## Text Mining Repository Untuk Tren Tema Skripsi 2017-2020
Putry Wahyu Setyaningsih 1* , Arita Witanti 2
1 Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana, Yogyakarta 55823, Indonesia
2 Informatika, Universitas Mercu Buana, Yogyakarta 55823, Indonesia *putryws@mercubuana-yogya.ac.id, arita@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Skripsi  merupakan  salah  satu  tolak  ukur  dari  ketercapaian  pembelajaran  atau  CPL  dan  sebuah kewajiban bagi mahasiswa di Perguruan Tinggi untuk menyelesaikan studi di tingkat strata 1. Apakah skripsi telah sesuai atau belum dengan target skema penelitian universitas atau target capaian lulusan setiap prodi dapat akan terlihat dari hasil publikasi dokumen. Publikasi dokumen skripsi yang lengkap dapat  ditemui  di  halaman  repository  universitas.  Gambaran  ringkasnya  terkhusus  pada  dokumen  ab- strak  dari  skripsi.  Dari  dokumen  abstrak  skripsi  ini,  peneliti  dapat  memotret  tren  tema  skripsi  di  re- pository universitas yang nantinya hasilnya akan bermanfaat untuk manajemen. Tujuan dari penelitian ini  adalah  menemukan  tren  tema  skripsi  di  repository  dari  2017  sampai  dengan  2020  awal.  Tren  ini dapat menjadi potret sebenarnya apakah jurusan tersebut update atau tidak untuk tema skripsinya serta untuk mengukur apakah sudah tercapai capaian pembelajaran lewat tema skripsi. Sejak repository mu- lai  ada  tahun  2017,  setidaknya  terdapat  800  dokumen  repository  skripsi  dari  13  program  studi.  Se- makin lama dokumen semakin bertambah seiring bertambahnya lulusan. Agar data dokumen ini bisa dimanfaakan  maka  kita  memerlukan  teknik  tertentu  untuk  mengambilnya  dianatarnya  text  mining. Text mining adalah salah satu teknik dalam data mining untuk mengambil „intisari‟ dari sebuah text. Teknik clustering akan dipakai untuk mendapatkan intisari dari semua abtrak pada repository.
Kata kunci: Clustering, Text Mining, Repository

## Abstract
Thesis is one of the benchmarks for learning achievement or CPL and an obligation for students in tertiary insti- tutions to complete studies at the strata 1 level. Whether or not the thesis is in accordance with the target of the university research scheme or the achievement target of graduates of each study program can be seen from the publication results. document. The publication of complete thesis documents can be found on the university re- pository page. The brief description is especially in the abstract document from the thesis. From the abstract of this thesis, the researcher can capture the trend of thesis themes in the university repository, the results of which will be useful for management. The purpose of this study is to find trends in thesis themes in the repository from 2017 to early 2020. This trend can be a true portrait of whether the department is updating or not for the thesis theme and to measure whether learning outcomes have been achieved through the thesis theme. Since the reposi- tory started in 2017, there are at least 800 thesis repository documents from 13 study programs. The longer the document, the more the number of graduates increases. In order for this document data to be used, we need cer- tain techniques to retrieve it, including text mining. Text mining is one of the techniques in data mining to extract the 'gist' of a text. Clustering technique will be used to get the gist of all abstracts in the repository.
Keywords: Clustering, Text Mining, Repository

## 1. PENDAHULUAN
Skripsi  atau  Tugas  Akhir  merupakan  salah  satu mata  kuliah  wajib  yang  harus  diselesaikan  oleh setiap  mahasiswa.  Skripsi  merupakan  persyara- tan yang harus ditempuh untuk mendapatkan sta- tus  sarjana  (S1)  di  setiap  Perguruan  Tinggi Negeri (PTN) maupun Perguruan Tinggi Swasta (PTS)  yang  ada  di  Indonesia  (Nurdin  & Munthoha,  2017).  Skripsi  menghasilkan  doku- men  skripsi  salah  satunya  adalah  abstrak  yang
disimpan  di  repository  universitas.  Semakin  la- ma  semakin  banyak  dokumen  repository  di unggah  semakin  kaya  sumber  repository  inter- nal. Kekayaannya bisa diambil dan disarikan un- tuk  tujuan  rekomendasi  pengelola  universitas. Program  studi  memiliki  capaian  pembelajaran dan kompetensi lulusan dalam  mewujudkan visi dan misi program studi yang selalu diperbaharui setiap 5 tahun sekali. Tema skripsi yang diambil mahasiswa  harusnya  masih  relevan  dengan  ca- paian  pembelajaran  program  studi  untuk  itu  di-
perlukan  cara  menggali  informasi  tren  tema skripsi  berdasarkan  dokumen  dokumen  skripsi yang sudah ada, agar nantinya bila tren tema tid- ak  sesuai  dengan  CPL  bisa  direkomendasikan tindakan  peningkatan  tema  penelitian  skripsi kepada  pengelola  prodi.  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 (Sulartopo, 2015).
Beberapa  publikasi  ilmiah  yang  berkaitan dengan topik penelitian ini, salah satunya adalah “Aplikasi  Text  Mining  Untuk  Automasi  Penen- tuan  Tren  Skripsi  Dengan  Metode  K-Means Clustering  (Studi  Kasus:  Prodi  Sistem  Komput- er)”. Penelitian ini memanfaatkan teknologi text mining dan algoritma K-Means Clustering untuk mengetahui  tren  topik  skripsi  mahasiswa (Riyadhi, 2019).
Artikel dengan judul “Implementasi Text Mining Pengelompokan Dokumen Skripsi Menggunakan Metode K-Means  Clustering ”.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  pengelompokkan  2  cluster, cluster pertama didominasi dengan metode klas- ifikasi,  sedangkan  cluster  kedua  didominasi dengan  metode  analisis  pengendalian  mutu  dan matematika asuransi (Adhe et al., 2020).
Artikel dengan judul “Automasi Penentuan Tren Topik  Skripsi  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering”.  Penelitian  ini  menghasilkan aplikasi  yang  dirancang  dapat  berjalan  dengan baik dengan tingkat akurasi sebesar 84% dari 70 data uji (Fuadi et al., 2022).
Salah  satu  cara  untuk  menggali  informasi  pent- ing dari dokumen adalah menggunakan text min- ing , yaitu proses mensarikan dokumen dari pen- golahan text. Text yang akan diolah berasal dari dokumen abstrak skripsi mahasiswa di reposito- ry yang sudah mencapai ratusan . Studi kasus di- ambil  dari  repository  perpustakaan  UMBY. Teknik  yang  akan  dipakai  untuk  penelitian  ini adalah  clustering  ,  yaitu  penentuan  cluster  tren tema skripsi berdasarkan peminatan di setiap ju- rusan atau ranking rekomendasi tren tertinggi.

## 2. METODE
Alur penelitian dimulai dari studi literature yang berupa  pemahaman  akan  masalah  dengan dukungan  pencarian  referensi  dan  metodologi yang  sesuai  dengan  penelitian  terkait.  Dengan mempelajari  studi  literatur  dapat  menemukan ide-ide  penelitian  dan  mencari  metode  yang
sesuai dengan penelitian terkait bahkan dapat ju- ga memodifikasi penelitian sebelumnya.
Kemudian dilanjutkan proses kedua, yaitu mem- persiapkan  data  yang  sesuai  untuk  inputan metodologi.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data-data  dokumen  abstrak skripsi  Fakultas  Ilmu  Komunikasi  dan  Fakultas Teknologi  Informasi  dari  tahun  2017  hingga awal  tahun  2020.  Data  yang  dikumpulkan  dari dua  fakultas  tersebut  mendapatkan  sampel sebanyak 5747 data abstrak skripsi.
Tahap  selanjutnya  adalah  menginput  data  5747 dokumen abstrak skripsi ke aplikasi Orange , lalu diproses  dengan text  mining .  Setelah  menginput data  5747  dokumen  abstrak  dan  diproses text mining maka  akan  keluar  hasil  kata-kata  yang sering  digunakan  dalam  dokumen  abstrak  terse- but.  Alur  metode  penelitian  ditunjukkan  seperti Gambar 1.
\
Gambar 1. Metodologi penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data primer sebanyak  800  dokumen  abstrak  skripsi.  Periode transaksi data dari Januari 2017 sampai Februari 2020  yaitu  sejak  UMBY  menerapkan  online  re- pository.
Data  tersebut  adalah  data  abstrak  skripsi  dari semua  program  studi  di  UMBY  yang  telah mengikuti  proses  yudisium.  Selain  data  primer terdapat  juga  data  sekunder  yang  mendukung yaitu dokumen kurikum UMBY tahun 2017.
Analisis yang dilakukan adalah mendapatkan ka- ta  paling  banyak  dari  total  skripsi  setiap  prodi berdarkan tahun upload abstrak skripsi. Kemudi-
Analisa  Hasil Penelitian
Method Requirement Input (abstrak repository)
Process (text mining) Data Preparation Studi Literature
an  melakukan  proses  clustering  terhadap  hasil text  mining abstrak  tersebut.  Hasilnya  nantinya akan  dipakai  untuk  rekomendasi  ketercapaian CPL  dan  kompetensi  lulusan  berbasis  pemintan program  studi.  Langkah-langkah  dalam  proses pengelompokkan  data  diperoleh  sebagai  berikut pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahap data diperoleh
Penelitian  ini  telah  sampai  kepada  tahap pengumpulan data dimana diperoleh data mentah berupa data text abstrack dari repository UMBY data  tersebut  terbagi  menjadi  8  file  XLS.  Gam- bar 3 adalah contoh salah satu data dari reposito- ry.

## Gambar 3. Gambaran data mentah
Ada  beberapa  tahap  penyelesaian  dalam  men- golah  data  abstrak  skripsi dengan  studi  kasus di repository  UMBY.  Tahap  pertama  adalah pre- processing data,  tahap  kedua  pengolahan text mining , tahap ketiga analisis system.
Tahap  pertama  melakukan preprocessing data yaitu  mengolah  dokumen  yang  didapat  agar lebih  mudah  untuk  dilakukan  proses clustering . Tahap preprocessing ini  berfungsi  untuk menghilangkan noise data,  meningkatkan  citra dan juga bisa menentukan bagian citra yang akan digunakan  dalam  tahap  selanjutnya  (Sutramiani et al., 2015).
Pada  tahap preprocessing ada  3  tahapan Trans- formation , Tokenization dan Filtering yang  ada pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tahap preprocessing
Tahap  yang  pertama  adalah Transformation , tahap  ini  adalah  membentuk  proses  yang  di- harapkan  dengan  cara  mengubah  kata-kata kedalam  bentuk  dasar  dan  pengurangan  kata- kata yang tidak digunakan, semisal menghilangkan tanda titik koma dan huruf besar dalam sebuah kata. Tahap kedua adalah Tokeni- zation , yaitu tahap pemotongan string input ber- dasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya.  Tahap terakhir adalah Filtering , yaitu tahap mengambil kata-kata yang penting dari tokenization menggunakan  stopworddina.txt  yang  ada  pada aplikasi Orange.
Hasil dari preprocessing data seperti Gambar 5.
Gambar 5. Preprocessing data
Tahapan  yang  kedua  adalah  pengolahan text mining . Text mining merupakan salah satu teknik yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifi- kasi dimana teks mining adalah variasi dari data mining yang mencoba menemukan pola menarik dari kumpulan data tekstual.
Pengolahan text  mining meliputi  proses loading corpus , preprocessing  text dan  mencari word cloud untuk  menemukan  kata  kata  terbanyak. Disini  dipakai  dokumen eprint sebanyak  5747 dokumen  abstrak  dalam  skripsi  mahasiswa  Uni-
Transformation Tokenization Filtering
versitas Mercu Buana Yogyakarta, seperti Gam- bar 6.

## Gambar 6. Proses text mining
Tahap terakhir adalah analisis system. Tahap an- alisis ini mengecek kesesuaian cluster hasil data abstrak dengan cluster kamus tema skripsi di se- tiap  program  studi.  Serta  melakukan  analisis kesesuaiannya.  Tabel  kurikulum  2017  pada Fakultas  Psikologi  dan  Fakultas  Teknologi  In- formasi ada pada Gambar  7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Hasil banyaknya word cloud kuriku- lum 2017
Gambar 8. Hasil word cloud kurikulum 2017
Hasil yang dicapai adalah word cloud untuk data skripsi  di  Universitas  Mercu  Buana  Yogyakarta sebanyak  5747  sample  data  seperti  Gambar  9 dan Gambar 10.
Gambar 9. Hasil banyaknya jumlah per word cloud
Gambar 10. Hasil word cloud
Dari  hasil  kesesuaian  kurikulum  2017  pada Fakultas  Psikologi  dan  Fakultas  Teknologi  In- formasi didapatkan beberapa kesesuaian kata da- lam Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Kesesuaian hasil abstrak
Kurikulum 2017 Skripsi Tingkat Tingkat Menghasilkan Hasil Kerjasama Kerja

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  dengan  sampel  data 5747  menghasilkan word  cloud tren  skripsi  dari mahasiswa Universitas Mercu Buana Yogyakar- ta  telah  memenuhi  tema.  Dari  5747  abstrak skripsi,  paling  banyak  mahasiswa  menggunakan kata  “data”  dengan jumlah  kata  3872  kata.  Per- ingkat kedua, kata yang sering digunakan adalah “hasil” dengan jumlah 3772 kata. Peringkat keti- ga, kata yang sering digunakan adalah “analisis” dengan jumlah kata 2761.
Gambar 11. Grafik perolehan 10 kata teratas

## DAFTAR PUSTAKA
Adhe,  D.,  Rachman,  C.,  Goejantoro,  R.,  & Tisna,  D.  (2020).  Implementasi  Text Mining  Pengelompokkan  Dokumen Skripsi  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering. Jurnal EKSPONENSIAL , 11 (2), 167–174.
Agham,  V.,  &  Shandilya,  V.  K.  (2021).  A Survey  Paper  on  Extractive  and Abstractive  Techniques  in  Automatic Text Summarization. International
Journal  of  Research  Publication  and Reviews , 2 (4), 619–625. www.ijrpr.com
Alami, N., Meknassi, M., & Rais, N. (2015).
Automatic Texts Summarization: Current  State  of  the  Art. Journal  of Asian  Scientific  Research , 5 (1),  1–15. https://doi.org/10.18488/journal.2/2015. 5.1/2.1.1.15
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 .
http://arxiv.org/abs/1707.02919
Aristoteles.  (2013).  Penerapan  Algoritma
Genetika pada Peringkasan Teks Dokumen  Bahasa  Indonesia. Semirata FMIPA  Universitas  Lampung ,  29–33. http://jurnal.fmipa.unila.ac.id/index.php /semirata/article/download/703/523
Aulia, T. M. P., Jamaludin, A., & ... (2021).
Extractive  Text  Summerization  Pada Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. J-SAKTI (Jurnal Sains
… , 5 (September), 727–735. http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.p hp/jsakti/article/view/371
Burhan Ul Haq, H., Asif, M., & Bin Ahmad, M.  (2021). Video Summarization Techniques:  A  Review  Article  in. International  Journal  of  Scientific  & Technology  Research , 9 (11),  146–153. www.ijstr.org
Cartwright, R. (2010). Book Reviews: Book Reviews. Perspectives in Public Health , 130 (5), 239–239. https://doi.org/10.1177/1757913910379
198
Fauzan, I. (2020). Artificial Intelligence (AI)
Pada Proses Pengawasan dan Pengendalian  Kepegawaian  -  Sebuah Eksplorasi Konsep Setelah Masa Pandemi Berakhir. Jurnal Civil Service , 14 (1), 31–42.
Fuadi,  W.,  Razi,  A.,  &  Fariadi,  D.  (2022). Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi
Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering . VII (2), 3072–3077.
Goralski,  M.  A.,  &  Tan,  T.  K.  (2020). Artificial  intelligence  and  sustainable development. International  Journal  of Management Education , 18 (1). https://doi.org/10.1016/j.ijme.2019.100 330
Hai-Jew,  S.  (2019). Applying  Qualitative
Matrix Coding Queries and Qualitative Crosstab  Matrices  for  Explorations  of Online Survey Data . 181–204. https://doi.org/10.4018/978-1-5225- 8563-3.ch008
Mahdiyah,  E.,  &  Andriyani,  Y.  (2013).
Analisa Algoritma Pemahaman Kalimat Pada ALICE ChatBot Dengan
Menggunakan  Artificial  Intelligence Markup  Language  (AIML). Prosiding SEMIRATA 2013 , 1 (1), 193–201.
Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5. Edik
Informatika , 2 (2), 213–219. https://doi.org/10.22202/ei.2016.v2i2.1
465
Moratanch,  N.,  &  Chitrakala,  S.  (2017).  A survey on extractive text summarization. International Conference on Computer, Communication, and Signal Processing:  Special  Focus  on  IoT, ICCCSP 2017 . https://doi.org/10.1109/ICCCSP.2017.7
944061
Muttaqin,  F.  A.,  &  Bachtiar,  A.  M.  (2016).
Implementasi Teks Mining Pada Aplikasi Pengawasan Penggunaan Internet  Anak  “Dodo  Kids  Browser.” Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika , 1–8.
Nurdin,  N., & Munthoha, A. (2017).  Sistem
Pendeteksian  Kemiripan  Judul  Skripsi Menggunakan  Algoritma  Winnowing.
InfoTekJar(Jurnal
Nasional Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan) ,
2 (1), 90–97.
Pradnyana,  G.  A.,  &  Mogi,  I.  K.  A.  (2014).
Implementasi Automated Text Summarization Untuk Dokumen Tunggal  Berbahasa  Indonesia  Dengan Menggunakan  Graph-Based. Jurnal
Ilmiah NERO , 1 (2), 33–46.
Riyadhi, M. F. (2019). Aplikasi Text Mining Untuk  Automasi  Penentuan  Tren  Topik
Skripsi Dengan Metode  K-Means
Clustering  (Studi  Kasus:  Prodi  Sistem Komputer) . 2 (1), 1–6.
Romadhony,  A.,  Z.R,  F.,  Yusliani,  N.,  &
Abednego, L. (2017). Text Summarization  untuk  Dokumen  Berita Berbahasa Indonesia. Konferensi
Nasional  ICT-M  Politeknik  Telkom , 408–414.
//journals.telkomuniversity.ac.id/knip/a rticle/view/586
Sah, S., Kulhare, S., Gray, A., Venugopalan, S.,  Prud‟hommeaux,  E.,  &  Ptucha,  R. (2017). Semantic text summarization of long  videos. Proceedings  -  2017  IEEE Winter  Conference  on  Applications  of Computer  Vision,  WACV  2017 , June 2020 , 989–997. https://doi.org/10.1109/WACV.2017.11 5 Setiawan, A., Kurniawan, E., & Handiwidjojo, W. (2013). Implementasi Stop Word Removal Untuk Pembangunan Aplikasi Alkitab Berbasis  Windows  8. Jurnal  EKSIS ,
6 (2), 1–11.
Sulartopo,  S.  (2015).  Pengkategorian  Topik Skripsi Dengan Metode NBC. E-Bisnis ,
8 (1), 49–53.
Suputra,  I.  P.  G.  H.  (2018).  Peringkasan Teks Otomatis Untuk Dokumen Bahasa
Bali  Berbasis  Metode  Ektraktif. Jurnal Ilmu Komputer , 10 (1), 33–38.
Sutramiani,  N.  P.,  Darmaputra,  Ik.  G.,  & Sudarma,  M.  (2015).  Local  Adaptive Thresholding  Pada  Preprocessing  Citra Lontar  Aksara  Bali. Majalah  Ilmiah
Teknologi Elektro , 14 (1), 27–30.
https://doi.org/10.24843/mite.2015.v14i
01p06
Wijayanto,  I.  R.,  Cholissodin,  I.,  &  Sari,  Y. A.  (2021). Pengaruh  Metode  Word
Embedding  dalam  Vector  Space  Model
pada  Pemerolehan  Informasi  Materi IPA Siswa SMP . 5 (3), 950–959.
Yuliska,  Y.,  &  Syaliman,  K.  U.  (2020). Literatur  Review  Terhadap  Metode, Aplikasi  dan  Dataset  Peringkasan Dokumen  Teks  Otomatis  untuk  Teks Berbahasa Indonesia. IT Journal
Research  and  Development , 5 (1),  19–
31.
https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5 (1).4688