## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 40-47 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Rizky Dea Mustika, Copyright © 2022, JUMIN , Page 40 Submitted: 1 5/11/2022 ; Accepted: 25 /11/2022 ; Published: 15 /12/2022

## Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clustering Judul Skripsi Universitas Harapan Medan
Rizky Dea Mustika 1 , Ahmad Zakir 2 , Alkhowarizmi 3 1,2,3 Sistem Informasi, Universitas Harapan, Medan, Indonesia Email: 1* rizkydeamustika11@gmail.com
Abstrak− Clustering merupakan proses analisa informasi yang mana kerap digunakan sebagai salah satu proses untuk Data Mining yang bertujuan untuk mengumpulkan informasi yang memiliki karakter yang sama pada satu kawasan yang sama dan informasi yang memiliki karakter yang berbeda ke kawasan lain. Pada  penelitian  yang  dilakukan  hal  yang  akan  menjadi  tujuan  atau  sasaran  dalam  penlitian  ini  adalah mengetahui  proses  clusterisasi  judul  skripsi  di  Universitas  Harapan  Medan  mengetahui  cara  kerja algoritma K-Means dalam melakukan Clusterisasi judul skripsi, menerapkan algoritma K-Means. Adapun rumusan  masalah  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  bagaimana  proses  pengelompokkan  judul  skripsi yang ada di perpustakaan universitas harapan medan dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering sehingga  akan  dapat  memudahkan  proses  pengelompokkan.  Aplikasi  yang  dibangun  menggunakan Bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  segabai  databasenya.  Metode  K-Means  merupakan  sebuah metode yang melakukan proses clustrering untuk satiap judul skripsi yang ada. Penelitian yang dilakukan menciptakan  informasi  baru  yaitu  dengan  adanya  Clustering  data  dari  judul  skripsi  berdasrakan  bidang dari  judul  itu  sendiri  dimana  setiap  hasilnya  dapat  dilihat  di  masing-masing  cluster  datanya.  Dari  hasil penelitian yang dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Means merupakan algoritma yang mampu  mengelompokan  beberapa  data  dengan  cepat  dan  tepat  sehingga  data  data  yang  memuat  judul skripi tersebut dapat dilihat sesuai dengan kelompoknya datanya masing-masing.
Kata kunci: K-means , Clustering , Judul Skripsi, Tema, Data Mining.
Abstract− The clustering process is an analysis of information which is often used as a process for Data Mining which aims to collect information that has the same character in the same area and information that has a different character from other regions. In the research conducted, what will be the goal or target in this research is knowing the thesis title clustering process at Harapan University, Medan, knowing how the K-Means algorithm works in carrying out thesis title clustering, applying the K-Means algorithm. The formulation of the problem built in this study is how the process of grouping thesis titles in the Harapan Medan  University  library  with  the  application  of  the  K-Means  Clustering  algorithm  so  that  it  will facilitate the grouping process. Applications built using the programming language PHP and MySQL as the database. The K-Means method is a method that performs a clustering process for each existing thesis title.  The  research  carried  out  creates  new  information,  namely  by  clustering  data  from  the  thesis  title based on the field of the title itself where each result can be seen in each data cluster. From the results of the  research  conducted,  it  can  be  interpreted  that  the  K-Means  algorithm  is  an  algorithm  that  classifies some data quickly and precisely so that the data containing the title of the thesis can be seen according to the groups that are capable of their respective data.
Keywords: K-Means, Clustering, Thesis Title, Themes, Data Mining.

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya kemajuan akan dunia teknologi dan informasi serta digital sekarang ini, banyak dipengaruhi dengan  berkembangnya  ketersediaan  dokumen  digital  melalui  berbagai  macam  sumber  informasi [1][2][3]. Perkembangan tersebut merupakan salah satu dampak yang menyebabkan berkembangnya text mining . Sebuah proses analisis untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan dalam jumlah besar akan tetapi  informasi  dan  pengetahuan  tersebut  belum  terstruktur  merupakan  pengertian  dari text  mining [4][5][6].  Agar  informasi  dan  pengetahuan  tersebut dapat  terstruktur,  salah  satu  proses  yang  dibutuhkan adalah document clustering . Clustering merupakan proses analisa informasi yang mana kerap digunakan sebagai  salah  satu  proses  untuk  Data  Mining  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  yang memiliki karakter yang sama pada satu kawasan yang sama dan informasi yang memiliki karakter yang berbeda ke kawasan lain [7][8][9]. Text Clustering adalah salah satu metode yang bertujuan untuk meng-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 40-47 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Rizky Dea Mustika, Copyright © 2022, JUMIN , Page 41 Submitted: 1 5/11/2022 ; Accepted: 25 /11/2022 ; Published: 15 /12/2022
cluster data yang berupa dokumen text mejadi lebih terstuktur. Untuk melakukan proses text Clustering , ada  banyak  macam  algoritma  yang  tersedia  untuk  dapat  dipakai  diantaranya  adalah Support  Vector Machine (SVM), Naive Bayes, k-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree, dan K-Means [10][11][12]. Di penelitian saya ini, saya akan menggunakan algoritma K-Means .
Sampai  sekarang  ini,  sudah  ada  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti-peneliti sebelumnya  mengenai  text Clustering menggunakan  metode  yang  sama.  Adapun  penelitian  yang dilakukan  oleh  [13]  mendapatkan  sebuah  kesimpulan  bahwa  Penerapan  algoritma K-Means dalam Clustering nilai ujian nasional dapat diterapkan[14]. Penerapan algoritma K-Means dengan metode KDD yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu  data  cleaning,  data  integration,  data  selection,  transformation, data  mining,  evaluation.  Kemudian  dilakukan  validasi  cluster  untuk  mengetahui  hasil  evaluasi  cluster. Hasil  cluster  dengan  algoritma K-Means didapatkan  untuk  cluster  1  terdapat  14  provinsi,  cluster  2 terdapat  5  provinsi,  dan  cluster  3  terdapat  15  provinsi  dengan  tingkatan  cluster  1  adalah  cluster  dengan nilai  ujian  nasional  Tinggi,  cluster  2  adalah  cluster  dengan  nilai  ujian  nasional  Rendah  dan  cluster  3 adalah  cluster  dengan  nilai  ujian  nasional[15].    Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  [16]  dengan  judul Using  KMeans  Clustering  to  Cluster  Province  in  Indonesia ,  dengan  tujuan  untuk  mengelompokkan Provinsi  yang  ada  di  Indonesia  berdasarkan  banyaknya  penduduk,  tingkat  partisipati  sekolah,  sumber daya  manusia,  dan  tingkat  pengangguran  dengan K-Means Clustering .  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  tersebut  adalah  menampakkan  5  cluter  bersar  di  setiap  masing-masing  pusat  yang  berada  di Sumatera Selatan, Lampung, DKI Jakarta, Jawa Tengah, dan Kalimantan Barat. Tujuan dari penelitian ini Agar  dapat  mengetahui  bagaimana  proses clustering pada  proses  pengelompokkan  judul  skripsi Universitas Harapan Medan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  Penelitian  dalam  pembuatan  aplikasi  clutering  judul  skripsi  menggunakan metode kmeans programming berbasis website, pada penelitian ini penulis hanya membahas menu menu yang dapat menunjang sistem clutering judul skripsi menggunakan metode waterfall berbasis website.

## 2.1 Kerangka penelitian
Pada  rancangan penelitian  sistem  terdapat  rancangan  penelitian  yang  berfungsi  sebagai  tahapan-tahapan dalam  membangun  sistem  sistem  klutering  judul  skripsi  menggunakan  metode  kmeans  programming berbasis website. Berikut ini rancangan penelitian yang penulis buat:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 40-47 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Rizky Dea Mustika, Copyright © 2022, JUMIN , Page 42 Submitted: 1 5/11/2022 ; Accepted: 25 /11/2022 ; Published: 15 /12/2022
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Keterangan  gambar  3.1  menjelaskan  bahwa  dalam  kerangka  kerja  penelitian  terdapat  tahapan  seperti berikut ini:
1. Identifikasi  Masalah  yang  merupakan  tahapan  dalam menganlisa  masalah  apa  yang  terdapat  pada penelitian ini
2. Merancang  konsep  merupakan  tahapan  dalam  membangun  sistem  cluterisasi  yaitu  dengan merancang konsep aplikasi yang dihasilkan dapat berjalan efektif
3. Studi pustaka merupakan langkah awal dalam metode pengumpulan data. Studi pustaka merupakan metode pengumpulan data yang diarahkan kepada pencarian data dan informasi melalui dokumen- dokumen,  baik  dokumen  tertulis,  foto-foto,  gambar,  maupun  dokumen  elektronik  yang  dapat mendukung dalam proses penulisan.”
4. Pengumpulan  bahan  merupakan  tahapan  dalam  mengumpulkan  data  data  judul  skripsi  universitas harapan medan
5. Desain merupakan tahapan dalam merancang antar muka, flowchart dan alur diagram UML
6. Pembuatan sistem merupakan tahapan dalam membuat sistem kluterisasi judul skripsi Universitas Harapan Medan yang merupakan bagian penelitian mahasiswa

## 2.2 Rancangan system
Pada tahapan perancangan sistem ini akan di jelaskan proses–proses pembuatan sistem K-Means pada judul skrispi berbasis website. Dalam perancangan sistem terdapat diagram UML yang akan diterapkan seperti Use case, Activty diagram, Sequence Diagram dan Class Diagram:
1. Use Case Diagram
Use  case  diagram menggambarkan  fungsionalitas  yang  di  harapkan  dari  sebuah  pembuatan  sistem kluterisasi judul skripsi berbasis website yang mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan proses yang akan di buat, berikut ini perancangan use case sistem yaitu:
Mulai

## Identifikasi Masalah
Merancangan Konsep Mengumpulkan Bahan Pengumpulan Data judul Skripsi Desain Perancangan Antar Muka Perancangan Flowchart Perancangan Database Perancangan UML Pembuatan Sistem Development Rancangan Pengujian Y Implementasi Selesai T

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 40-47 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Rizky Dea Mustika, Copyright © 2022, JUMIN , Page 43 Submitted: 1 5/11/2022 ; Accepted: 25 /11/2022 ; Published: 15 /12/2022
Gambar 2. Usecase Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Point  ini  akan  membahas  mengenai  hasil  dari  implementasi  sistem.  Implementasi  dilakukan  setelah perancangan selesai dilakukan dan selanjutnya akan di implementasikan pada bahasa pemrograman yang akan digunakan. Tujuan Implementasi adalah untuk mengkonfirmasikan modul program perancangan dan melakukan  implementasi  sistem  klutering  berbasis  web. Pada  sistem  akan  menggunakan  Bahasa pemrograman php dan database mysql. Dalam system terdiri dari banyak menu yang dapat mendukung dalam melakukan promosi
Tampilan sistem merupakan tampilan yang merupakan hasil dari implementasi klutering dengan Bahasa pemrograman php. Adapun tampilan pada website yang dibangun adalah sebagai berikut:
1. Login
Form login merupakan gerbang utama untuk dapat masuk ke dalam aplikasi. Pengguna memasukkan username dan password. Username dan password tersebut telah tersimpan dalam user dapat login dengan meng- input kan username dan password yang sudah terdaftar. Gambar 4.2 merupakan form Login
Halaman Utama Login Dashboard
dataset
logout clutering

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 40-47 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Rizky Dea Mustika, Copyright © 2022, JUMIN , Page 44 Submitted: 1 5/11/2022 ; Accepted: 25 /11/2022 ; Published: 15 /12/2022
2. Halaman Utama
Gambar 4. Halaman Utama

## 3. Halaman Input Data
Gambar 5. Halaman Input Data
Gambar 6. Halaman Tambah Data
4. Halaman Clutering
Data kluster merupakan data yang telah di filter dan di klusterisasikan sesaui dengan kelompok dan bidang yang sudah ditentukan. Berikut ini hasil clutering dapat dilihat pada gambar 7

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 40-47 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Rizky Dea Mustika, Copyright © 2022, JUMIN , Page 45 Submitted: 1 5/11/2022 ; Accepted: 25 /11/2022 ; Published: 15 /12/2022
Gambar 7. Proses Clustering
Gambar 8. Hasil Clustering Iterasi 1
Gambar 9. Hasil Clustering Iterasi 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 40-47 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Rizky Dea Mustika, Copyright © 2022, JUMIN , Page 46 Submitted: 1 5/11/2022 ; Accepted: 25 /11/2022 ; Published: 15 /12/2022
Gambar 10. Hasil Clustering Iterasi 3
Keterangan pada Gambar 10 in merupakan gambar dari hasil iterasi ketiga untuk perhitungan proses Clustering
Gambar 11. Laporan Hasil Clustering Iterasi
Keterangan pada gambar 11 data kita lihat bahwa ganabr tersebut merupkana hasil tapi Clustering judul skripsi  yang  dimana  setiap Clustering judul  skripsi  dapat  di  kelompokan  berdasarakan  topik  atau  judul skripsi itu sendiri.

## 4.KESIMPULAN
Aplikasi  yang  dibangun  menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  segabai database nya. Metode K-Means merupakan sebuah metode yang melakukan proses clustrering untuk satiap judul skripsi yang  ada.  Penelitian  yang  dilakukan  menciptakan  informasi  baru  yaitu  dengan  adanya Clustering data dari judul skripsi berdasrakan bidang dari judul itu sendiri dimana setiap hasilnya dapat dilihat di masing- masing cluster datanya. Dari hasil penelitian yang dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa algoritma K- Means merupakan  algoritma  yang  mampu  mengelompokan  beberapa  data  dengan  cepat  dan  tepat sehingga data data yang memuat judul skripi tersebut dapat dilihat sesuai dengan kelompoknya datanya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 40-47 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Rizky Dea Mustika, Copyright © 2022, JUMIN , Page 47 Submitted: 1 5/11/2022 ; Accepted: 25 /11/2022 ; Published: 15 /12/2022
masing-masing..  Proses Clustering dengan  menggunakan  algoritma k-means dapat  diterapakan  dalam pengelompokan  judul  skripsi  pada  univeritas  harapan  medan  dan  Dapat  membantu  pihak  Universitas Harapan Medan khususnya Program Studi Sistem Informasi dalam memilah dan mengelompokkan setiap judul  skripsi  yang  di  ajukan  oleh  mahasiswa.  Hasil  diperoleh  dengan  menerapkan  metode K-Means Clustering dapat  dilihat  jelas  berdasarkan  hasil  cluster,  sehingga  dapat  dikeluhui  setiap  bidang  dalam judul skripsi yang diajukan.

## REFERENCES
[1] O.  Nugroho,  “Implementation  of  Marker  Based  Tracking  Method  in  the  Interactive  Media  of Traditional Clothes Knowledge-Based on Augmented Reality 360,” J. Comput. Sci. Inf. Technol. Telecommun. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 37–43, 2020.
[2] A. R. Lubis, S. Prayudani, M. Lubis, and O. Nugroho, “Sentiment Analysis on Online Learning During the Covid-19 Pandemic Based on Opinions on Twitter using KNN Method,” in 2022 1st International  Conference  on  Information  System  &  Information  Technology  (ICISIT) ,  2022,  pp. 106–111.
[3] M. Lubis, R. Fauzi, A. R. Lubis, and R. Fauzi, “Analysis of project integration on smart parking system  in  Telkom  University,”  in 2018  6th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service Management (CITSM) , 2018, pp. 1–6.
[4] R. A. Putri, “Klasifikasi Laporan Kriminalitas Pada Situs Lapor! Dengan Naïve Bayes Classifier (Nbc)  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman,”  p.  196,  2016,  [Online].  Available: http://repository.its.ac.id/63233/1/5212100072-Undergradute Thesis.pdf
[5] A. R. Lubis, M. Lubis, and C. D. Azhar, “The effect of social media to the sustainability of short message service (SMS) and phone call,” Procedia Comput. Sci. , vol. 161, pp. 687–695, 2019.
[6] O.  Nugroho  and  G.  A.  Hutagalung,  “Design  and  Implementation  of  Android-Based  Public Transport  Trayek  using  Cloud  Computing  Infrastructure,” Al’adzkiya  Int.  Comput.  Sci.  Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 1, 2020.
[7] A. R. Lubis, M. K. M. Nasution, O. S. Sitompul, and E. M. Zamzami, “The effect of the TF-IDF algorithm in times series in forecasting word on social media,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 22, no. 2, p. 976, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v22.i2.pp976-984.
[8] A. R. Lubis, M. K. M. Nasution, O. S. Sitompul, and E. M. Zamzami, “The feature extraction for classifying words on social media with the Naïve Bayes algorithm,” IAES Int. J. Artif. Intell. , vol. 11, no. 3, pp. 1041–1048, 2022, doi: 10.11591/ijai.v11.i3.pp1041-1048.
[9] Parveen and A. Singh, “Detection of brain tumor in MRI images, using combination of fuzzy c- means and SVM,” 2nd Int. Conf. Signal Process. Integr. Networks, SPIN 2015 , pp. 98–102, 2015, doi: 10.1109/SPIN.2015.7095308.
[10] A. R. Lubis, M. Lubis, Al-Khowarizmi, and D. Listriani, “Big Data Forecasting Applied Nearest Neighbor  Method,” ICSECC  2019  -  Int.  Conf.  Sustain.  Eng.  Creat.  Comput.  New  Idea,  New Innov. Proc. , pp. 116–120, 2019, doi: 10.1109/ICSECC.2019.8907010.
[11] A. Winursito, R. Hidayat, and A. Bejo, “Improvement of MFCC feature extraction accuracy using PCA in Indonesian speech recognition,” 2018 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2018 , vol. 2018-Janua, pp. 379–383, 2018, doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350748.
[12] I.  P.  Sari,  I.  H.  Batubara,  and  A.-K.  Al-khowarizmi,  “Sensitivity  Of  Obtaining  Errors  In  The Combination  Of  Fuzzy  And  Neural  Networks  For  Conducting  Student  Assessment  On  E- Learning,” Int. J. Econ. Technol. Soc. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 331–338, 2021.
[13] S. Suryono, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Klasifikasi Sentimen Pada Twitter Dengan Naive Bayes Classifier,” Angkasa J. Ilm. Bid. Teknol , vol. 10, no. 1, p. 89, 2019.
[14] A. R. Lubis, M. K. M. Nasution, O. S. Sitompul, and E. M. Zamzami, “A Framework of Utilizing Big Data of Social Media to Find Out the Habits of Users Using Keyword,” 2020, pp. 140–144.
[15] G.  L.  Yovellia  Londo,  D.  H.  Kartawijaya,  H.  T.  Ivariyani,  P.  W.  P.  Yohanes  Sigit,  A.  P. Muhammad Rafi, and D. Ariyandi, “A Study of Text Classification for Indonesian News Article,” Proceeding  -  2019  Int.  Conf.  Artif.  Intell.  Inf.  Technol.  ICAIIT  2019 ,  pp.  205–208,  2019,  doi: 10.1109/ICAIIT.2019.8834611.
[16] F.  Nur,  M.  Zarlis,  and  B.  B.  Nasution,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada  Siswa  Baru Sekolahmenengah  Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan Teknol. Jaringan) , vol. 1, no. 2, pp. 100–105, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v1i2.70.