http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

## Sistem Rekomendasi Referensi Jurnal Ilmiah dengan Metode Frequent Itemset
Dini Nurmalasari 1 *, Warnia Nengsih 2 ** * Teknik Komputer, Politeknik Caltex Riau ** Sistem Informasi, Politeknik Caltex Riau dini@pcr.ac.id 1 , warnia@pcr.ac.id 2 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-09-07 Revised 2021-11-08 Accepted 2021-12-04 Salah satu tahapan dalam penelitian yang harus dilakukan adalah mencari referensi jurnal  yang  relevan  dengan  penelitian  yang  akan  dikerjakan.  Dalam  melakukan pencarian  referensi,  biasanya  peneliti  memasukan  kata  kunci  atau  keyword  yang sesuai dengan tema yang akan diteliti. Kata kunci tersebut biasanya terdiri dari satu atau dua kata, sehingga hasil yang didapatkan kurang sesuai dengan pencarian yang diinginkan,  atau  diperlukan  studi  literatur  yang  cukup  banyak  untuk  mencukupi referensi  keseluruhan penelitian. Publikasi ilmiah tentunya memiliki  dimensi  kata yang besar, dimensi yang besar ini mempengaruhi kecepatan pencarian dan alokasi ruang penyimpanan yang harus disediakan. Salah satu cara untuk mengatasi dimensi kata  yang  besar  adalah  melakukan  proses  reduksi.  Dalam  perspektif  text  mining, reduksi  dimensi  merupakan  teknik  yang  diterapkan  untuk  memperoleh  informasi berdasarkan  masukan  dari  datasets.  Pencarian  frequent  itemset  dapat  mengatasi permasalahan reduksi dimensi. Maka pada penelitian ini akan dilakukan pencarian referensi  yang  relevan  dengan  menggunakan  masukan  berupa  dokumen  teks publikasi ilmiah atau  jurnal  ilmiah. Dokumen teks  yang  dijadikan  masukan, akan dilakukan ekstraksi kemudian akan dicari tingkat kemiripan dengan dokumen lain dalam  database.  Keluaran  dari  system  ini  berupa  daftar  dokumen  yang  relevan dengan  masukan  dokumen  teks  beserta  persentase  kemiripannya.  Melalui  system rekomendasi  referensi  karya  ilmiah  yang  dibuat  dengan  menerapkan  metode frequent itemset mining (FIM), akan dilakukan analisis keberhasilan reduksi dimensi yang  dapat  mempengaruhi  akurasi  hasil.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan diperoleh bahwa FIM berhasil mereduksi dimensi fitur kata dengan rata-rata sebesar 80,17%  menggunakan  minimum  support  0,1.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa metode FIM efektif dalam melakukan reduksi dimensi sehingga menjadi salah satu factor yang mempengaruhi akurasi hasil.
Keyword: Frequent Itemset Mining, Publikasi Ilmiah, Reduksi Dimensi. This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Proses  pencarian  referensi  karya  ilmiah  yang  relevan biasanya  diaplikasikan  dalam  bentuk search  engine yang meminta  pengguna  untuk  menginputkan keyword . Search engine pada umumnya belum mendukung pencarian referensi dengan  inputan  berupa  file  dokumen.  Pada  penelitian  ini, akan dibangun sistem yang menerima file dokumen sebagai input  dan  memberikan  output  berupa  data  referensi  karya ilmiah  yang  memiliki  keterkaitan  konteks  dengan  file
dokumen  yang  diinputkan.  File  dokumen  karya  ilmiah tentunya  memiliki  dimensi  kata  yang  besar,  yang  akan mempengaruhi  kecepatan  proses  pencarian  dan  kapasitas penyimpanan.
Salah satu cara mengatasi dimensi kata yang besar adalah melakukan  proses  reduksi.  Menurut  [1]  dan  [2]  dalam perspektif  text mining ,  reduksi  dimensi  merupakan pengurangan  dimensi  suatu  dataset  dengan  pertimbangan bahwa  informasi-informasi  penting  tetap  dipertahankan. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mereduksi
e-ISSN: 2548-6861
Analisis Proses Reduksi Dimensi dengan Metode Frequent Itemset Mining pada Sistem Rekomendasi Referensi Karya Ilmiah (Dini Nurmalasari, Warnia Nengsih)
177
dimensi adalah dengan menggunakan frequent itemset . Akan tetapi,  metode  pengurangan  dimensi  seperti preprocessing text yaitu stop  words,  stemming  words tetap  dilakukan terlebih  dahulu  sebelum  melakukan  pencarian frequent itemset . Menurut [2] kemampuan FIM lebih efisien dibanding algoritma  lainnya  karena  menggunakan  struktur  data  yang padat.

## II. S TUDI L ITERATUR
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3]  dengan  judul information retriefal document classification with K=Nearest Neighbor, yang  bertujuan  melakukan  klasifikasi  dokumen dengan  menggunakan cosine  similarity  dan  KNN. Dari  160 dokumen  yang  diklasifikasikan,  dengan  melakukan  20 dokumen  sebagai  data  testing,  berhasil  mengklasifikasikan dokumen  tersebut  pada  kelompok  yang  sesuai.  Sementara pada  tahun  2020,  pada  penelitian  [4]  mengenai Automatic Document Classification dengan menerpkan metode Support Vector  Machine .  Dalam  penelitian  tersebut  dihasilkan kesimpulan  bahwa feature  selection tidak  hanya  berhasil digunakan untuk mereduksi dimensi, namun juga mengurangi waktu dalam proses klasifikasi.
Sementara  [2]  dalam  jurnalnya Document  Classification with  frequent  itemset  mining, melakukan  penelitian  pada beberapa dokumen seperti email, dokumen gambar, dokumen teks dengan menggunakan algoritma clustering yaitu frequent itemset  dengan  pendekatan  ontology  untuk  menyelesaikan permasalahan semantic atau makna kata dari dokumen, tidak hanya  kata  dalam  bentuk  sintaktik.  Penelitian  lainnya  telah mengimplementasikan frequent itemset mining pada beberapa dokumen  yaitu diantaranya [4] pada laporan  keuangan OJK untuk  mempermudah  pembacaan  data  laporan,  [5] diimpmepemntasikan  padadata  set  dari Kaggle untuk mengelompokan food  review dari  pengguna,  serta  [6] melakukan  pengelompokan  dokumen  berdasarkan  abstak penelitian.
Semua  penelitian  yang sudah  disebutkan tersebut,  proses pengelompokan dokumen dilakukan berdasarkan fitur seleksi yang  diambil  dengan frequent  itemset  mining, untuk kemudian  dikelompokkan.  Sementara  pada  penelitian  ini metode Frequent  Itemset  Mining (FIM)  diimplementasikan untuk menemukan kumpulan kata  yang sering muncul pada publikasi  ilmiah,  untuk  kemudian  digunakan  sebagai  kata kunci utama dalam melakukan pencarian data yang relevan. Kemudian pencarian rverensi karya ilmiah yang relevan atau memiliki keterkaitan konteks dilanjutkan dengan melakukan perhitungan Cosine Similarity untuk  menghitung persentase tingkat  keterkaitan  konteks  antara  file  dokumen  yang diinputkan dengan sejumlah karya ilmiah yang terdapat pada system yang relevan untuk dijadikan sebagai referensi. FIM diaplikasikan  menggunakan  algoritma  Apriori.  Sehingga kontribusi penelitian ini adalah penggunaan kata kunci dalam melakukan  pencarian  berasal  dari  dokumen,  sehingga diharapkan dapat menghasilkan rekomendasi referensi jurnal yang lebih akurat.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Secara  umum  tahapan  dari  penelitian  ini  adalah  tahapan requirement untuk  menentukan  bisnis  proses  dari  system yang  akan  dibuat,  analysis  dan  perancangan  untuk menentukan  sumber  data  dan  komponen  yang  dibutuhkan, serta  melakukan  perancangan  proses  dan  perancangan  data, implementasi  yaitu  tahapan  membangun  system,  serta pengujian  yaitu  tahapan  pengujian  system.  Pada  tahapan  6 pengujian  system  akan  dilakukan  pengujian  kinerja  metode FIM, TF-IDF dan Cosine Simmilarity [7] [8]. Analisis pada metode  FIM  dilakukan  untuk  melihat  kinerja  dalam mereduksi  dimensi,  sedangkan  TF-IDF  akan  dilakukan analisis  dan  pengujian  untuk  melihat  kinerja  dalam menghasilkan item-set , dan Cosine Simmilarity untuk melihat akurasi keterkaitan karya ilmiah yang relevan.

## Gambar 1 Fishbone Metode Penelitian
Sedangkan  secara  khusus  proses  rekomendasi  referensi karya  ilmiah  diawali  dengan  proses  input  berupa  file dokumen  teks  ke  dalam  system  kemudian  dilakukan  proses penentuan itemset .  Lalu  dilanjutkan  dengan  proses text mining yang terdiri dari beberapa proses preprocessing yaitu tokenizing,  filtering,  dan  stemming . Text  mining digunakan agar  menghasilkan  kumpulan  kata  yang  dapat  digunakan untuk  proses  pencarian  kata  yang  sering  muncul  ( frequent ) pada dokumen karya ilmiah. Proses ini juga akan membentuk dimensi  yang  optimal  setelah  dilakukan  proses  reduksi
178
dimensi sesuai kebutuhan. Proses selanjutnya adalah mencari kata  yang  sering  muncul  ( frequent  itemset )  yang  akan digunakan sebagai fitur kata menggunakan FIM. Setelah fitur kata  ditemukan,  maka  dilakukan  perhitungan  menggunakan algoritma TF-IDF dan Cosine  Similarity untuk  pencarian persentase  rekomendasi  publikasi  ilmiah.  Gambar  2  berikut ini merupakan alur dari proses system rekomendasi referensi karya ilmiah.
Gambar 2 Langkah-Langkah Aplikasi

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  rekomendasi  publikasi  ilmiah  akan  dibangun menggunakan pendekatan beorientasi objek.
Gambar 3 Use Case Aplikasi
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  dalam  melakukan pencarian  rekomendasi referensi  yang  relevan pada tahapan Generate FIM [10] :
1. Mencari  bobot  kemunculan  kata  (term)  terhadap jurnal
2. Menghitung  kemiripan  vector  query  dalam  setiap jurnal yang ada
3. Menghitung panjang vector dengan mengkuadratkan bobot setiap term dalam setiap jurnal
4. Menerapkan rumus cosine similarity
5. Menghitung relevansi antar query
6. Mengurutkan hasil
Table  1  merupakan  rancangan  struktur  data  yang digunakan untuk penyimpanan data hasil dari proses ekstraksi dokumen karya ilmiah.
T ABLE I S TRUKTUR D ATA P ENYIMPANAN
Nama Field Tipe Keterangan Kode_PubIlmiah Int(10) Primary key Judul_ PubIlmiah Varchar(100) Penulis_ PubIlmiah Varchar(20) Tahun Int(5)
File_ PubIlmiah
Varchar(100) Persentase Double(22) A. Pembahasan Metode Frequent Itemset Mining
Metode Frequent  Itemset  Mining diimplementasikan dalam  menemukan  kata  yang frequent. Kata  yang frequent diperoleh dari hasil perhitungan minimum support [11] . User interface untuk  menemukan  kata  yang frequent adalah sebagai berikut:

## Gambar 4 User Interface Penemuan Kata Frequent
Gambar  4  merupakan user  interface penemuan  kata frequent.  User diminta  untuk  menyediakan file  input yang berisi publikasi ilmiah yang telah di preprocessing. Kemudian
Analisis Proses Reduksi Dimensi dengan Metode Frequent Itemset Mining pada Sistem Rekomendasi Referensi Karya Ilmiah (Dini Nurmalasari, Warnia Nengsih)
179 user juga  diminta  untuk  menyediakan file  output untuk menyimpan hasil kata frequent yang telah ditemukan. Lalu, user meng input kan nilai minimum support antara 0-1. Setelah user menekan  tombol Run  Algorithm, maka  akan  muncul hasil output berupa file .txt, output berupa informasi jumlah baris  yang merupakan jumlah itemset, dan jumlah fitur kata yang terpilih.

## B. Pembahasan Perhitungan TF-IDF dan Cosine Similarity
TF-IDF  dan Cosine  Similarity diimplementasikan  dalam perhitungan  persentase  rekomendasi  publikasi  ilmiah.  TF- IDF  digunakan  untuk  menghitung  bobot  setiap  kata  pada dokumen.  Pada  gambar  5  berikut  merupakan  potongan perhitungan TF-IDF dalam implementasi program.
1. public double tfCalculator(String[] totalterms, String termToCheck) { 2. double count = 0;
3. for (String s : totalterms)
{
4. if (s.equalsIgnoreCase(termToCheck)) {
5. count++  }}
6. System.out.print(count +"     ");
7. return count / totalterms.length;}
8. public double idfCalculator(List<String[]> allTerms, String termToCheck) {
9. double count = 0;
10. for (String[] ss : allTerms) { 11. for (String s : ss) { 12. if (s.equalsIgnoreCase(termToCheck)) { 13. count++; }}} 14. System.out.println(count+"     "+ (Math.log10(allTerms.size()/ count) )); 15. return Math.log10(allTerms.size() /
count); }

## C. Pembahasan Perhitungan Cosine Similarity
Cosine  Similarity digunakan  dalam  perhitungan  nilai cosinus sudut  antara  vektor query dengan  vektor  publikasi ilmiah  yang  ada  pada sistem . Perhitungan  nilai cosine similarity dan User Interface hasil perhitungan TF-IDF dan Cosine Similarity adalah sebagai berikut.
1. public double cosineSimilarity(double[] docVector1, double[] docVector2) {
2. double dotProduct = 0.0;
3. double magnitude1 = 0.0;
4. double magnitude2 = 0.0;
5. double cosineSimilarity = 0.0;
6. for (int i = 0; i < docVector1.length; i++) {
7. dotProduct += docVector1[i] * docVector2[i];  //a.b 8. magnitude1 += Math.pow(docVector1[i], 2);  //(a^2) 9. magnitude2 += Math.pow(docVector2[i], 2); //(b^2)} 10. magnitude1 = Math.sqrt(magnitude1);//sqrt(a^2) 11. magnitude2 = Math.sqrt(magnitude2);//sqrt(b^2)
12. if (magnitude1 != 0.0 | magnitude2 != 0.0) {
13. cosineSimilarity = dotProduct / (magnitude1 * magnitude2) * 100;
14. } else {
15. return 0.0; }
16. return cosineSimilarity ;}

## Gambar 5 User Interface TF-IDF dan Cosine Simmilarity
Gambar  5  merupakan  potongan  program  untuk perhitungan cosine similarity, dimana pada program tersebut dilakukan  inisialisasi  variable,  kemudian looping untuk perhitungan dotproduct yaitu oerkalian vector dokumen dan magnitude atau  Panjang  vector  dokumen . Setelah  itu dilakukan  perhitungan  akar  Panjang  vector  dokumen kemudian perhitungan cosine similarity.
Gambar 7 merupakan user interface hasil perhitungan TF- IDF dan Cosine Similarity. Terdapat tabel daftar nama jurnal beserta  persentase  rekomendasi.  Jurnal  dengan  persentase tertinggi  adalah  jurnal  yang  memiliki  tingkat  kemiripan paling  tinggi  diantara  jurnal  yang  ada  pada  sistem.  Nilai persentase  dihasilkan  dari  perhitungan  TF-IDF  dan Cosine Similarity antara  publikasi  ilmiah  yang  di input kan user dengan  publikasi  ilmiah  yang  tersimpan  pada  sistem.  Nilai persentase dibulatkan dua angka dibelakang koma.

## D. Pengujian Reduksi Publikasi Ilmiah
Pengujian  reduksi  publikasi  ilmiah  bertujuan  untuk mengetahui maksimal dimensi kata yang dapat direduksi oleh Frequent  Itemset  Mining. Nilai minimum  support sangat mempengaruhi reduksi. Semakin besar nilai minimum support maka  semakin  sedikit  fitur  kata  yang  terpilih.  Hal  tersebut menyebabkan reduksi dimensi kata semakin besar. Sebelum melakukan  pengujian  reduksi  publikasi  ilmiah,  akan dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui  maksimal  nilai minimum  support yang  dapat  digunakan  dalam  pemilihan fitur kata. Tujuannya agar mengetahui nilai minimum support terbesar  yang  dapat  mereduksi  dimensi  publikasi  ilmiah secara  maksimal.  Tabel  pengujian  maksimal  nilai minimum support terlampir pada Lampiran C, tabel C.1.
Tabel  2  merupakan  tabel  hasil  pengujian  maksimal minimum  support yang  dapat  digunakan  sebagai  nilai  yang
180
mempengaruhi  besarnya  reduksi  dimensi  publikasi  ilmiah. Pada tabel  terdapat  jumlah itemset yang  merupakan  jumlah kalimat pada publikasi ilmiah. Jumlah fitur kata yang terpilih adalah  banyak  kata  yang  terpilih  dan  memenuhi  jumlah minimum kata yang sama. Misalnya publikasi ilmiah P1, fitur kata yang terpilih dari jumlah itemset sebanyak 329 adalah 12 kata  dengan minimum  support 0,1.  Jika  menggunakan minimum support 0,2 maka tidak ada fitur kata yang terpilih untuk publikasi ilmiah P1.
Dari tabel 2 dapat diperoleh rata-rata maksimal minimum support adalah  sebesar  0,118.  Nilai  0,118  kemudian dibulatkan  menjadi  0,1  yang  akan  digunakan  sebagai  nilai minimum support untuk  pengujian reduksi publikasi ilmiah. Tabel hasil pengujian reduksi publikasi ilmiah terlampir pada table 2
Tabel 2 merupakan tabel hasil pengujian reduksi publikasi ilmiah  menggunakan  nilai minimum  support 0,1.  Terdapat jumlah seluruh kata yaitu jumlah keseluruhan kata yang telah melalui  proses preprocessing. Jumlah  kata frequent adalah banyak  kata  yang  terpilih  dan  memenuhi  jumlah minimum kata yang sama. Total kata frequent adalah total keseluruhan kata  yang frequent. Persentase  reduksi  adalah  persentase pengurangan  dimensi  publikasi  ilmiah,  diperoleh  dari persentase  total  kata  yang  tidak frequent terhadap  jumlah seluruh kata.
T ABLE II H ASIL P ENGUJIAN R EDUKSI P UBLIKASI I LMIAH No Publikasi Ilmiah Jumlah Seluruh Kata Jumlah Kata Frequent Total Kata Frequent Persentase Reduksi 1 P1 2694 12 544 79,81% 2 P2 6175 2 246 96,02% 3 P3 2220 9 342 84,59% 4 P4 3644 8 563 84,55% 5 P5 4141 6 424 89,76% 6 P6 9188 6 871 90,52% 7 P7 5703 6 637 88,83% 8 P8 4663 6 586 87,43% 9 P9 4141 6 424 89,76% 10 P10 4235 5 392 90,74% 11 P11 2166 8 379 82,50% 12 P12 3011 10 445 85,22% 13 P13 6764 4 641 90,52% 14 P14 2558 17 796 68,88% 15 P15 7467 8 1422 80,96% 16 P16 2462 6 249 89,89% 17 P17 7402 2 442 94,03% 18 P18 2725 6 377 86,17% 19 P19 4489 12 1150 74,38% 20 P20 1581 6 326 79,38% 21 P21 2951 13 974 66,99% 22 P22 2489 4 206 91,72% 23 P23 1482 7 408 72,47% 24 P24 4080 5 425 89,58% 25 P25 1817 4 234 87,12% 26 P26 7806 5 991 87,30% 27 P27 5827 3 539 90,75% 28 P28 1920 15 449 76,61% 29 P29 1717 10 299 82,59% 30 P30 1530 13 383 74,57% 31 P31 1213 8 168 86,15%

## E. Pengujian Pemilihan Fitur Kata
Pemilihan  fitur  kata  pada  sistem  menggunakan  metode Frequent  Itemset  Mining. Pengujian  pemilihan  fitur  kata bertujuan  untuk  menguji  kebenaran  fitur  kata  yang  terpilih. Pengujian  ini  membandingkan  hasil tools  Rapid  Miner dengan  hasil  sistem.  Pengujian  ini  menggunakan  beberapa publikasi  ilmiah  yang  dianggap  mampu  merepresentasikan hasil pemilihan fitur kata. Alasan tidak menguji keseluruhan publikasi  ilmiah  yang  berjumlah  100  disebabkan  proses pengujian  yang  cukup  panjang.  Publikasi  ilmiah  yang digunakan sebanyak 7 buah dianggap sudah mewakili proses pengujian karena menggunakan nilai minimum support yang bervariasi. Tabel pengujian pemilihan fitur kata dengan Rapid Miner dan sistem terlampir pada tabel 3.
Tabel  3  merupakan  tabel  pengujian  pemilihan  fitur  kata dengan Rapid Miner dan sistem. Pada tabel terdapat jumlah itemset merupakan  jumlah  data  transaksi  atau  jumlah  baris pada  publikasi  ilmiah.  Jumlah  minimal  kata  yang frequent adalah  jumlah  minimal  yang  harus  dipenuhi  oleh  fitur  kata yang  terpilih.  Kolom  kata  adalah  daftar  fitur  kata  yang terpilih. Kolom jumlah adalah jumlah setiap fitur kata pada dokumen.
T ABLE 1 H ASIL P ENGUJIAN P EMILIHAN F ITUR K ATA Publi kasi Ilmia h Mini mum Suppo rt Juml ah Item set
Jumla h Mini mal Kata yang
Frequ ent Fitur Kata dengan Rapid Miner Fitur Kata dengan Sistem Kata Juml ah Kata Juml ah
P34 0.07 115 9 82 docum 129 docum 129 measu r 103 measu r 103 similar 104 similar 104 data 107 data 107 cluster 85 cluster 85 featur 85 featur 85 P35 0.2 365 73 paper 121 paper 121 topic 117 topic 117 resear ch 92 resear ch 92 set 79 set 79 P36 0.1 309 31 catego rize 113 catego rize 113 compu t 72 compu t 72 paper 65 paper 65 docum 57 docum 57 scienc 45 scienc 45
agent 55 agent 55 acm 45 acm 45 us 33 us 33
base 31 base 31 P37 0.1 459 46 similar 138 similar 138
docum 113 docum 113
Analisis Proses Reduksi Dimensi dengan Metode Frequent Itemset Mining pada Sistem Rekomendasi Referensi Karya Ilmiah (Dini Nurmalasari, Warnia Nengsih)
181 seman t 76 seman t 76 word 52 word 52 vector 48 vector 48 cluster 51 cluster 51 P38 0.2 217 44 search 84 search 84 engin 65 engin 65 docum 55 docum 55 retriev 53 retriev 53
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  3  diperoleh  kesamaan  hasil perhitungan cosine  similarity secara  manual  dengan menggunakan perkakas rapid miner dan perhitungan dengan system  yang  dibangun.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa system  yang  dibangun  telah  menerapkan  algoritma  yang benar.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan Frequent  Itemset  Mining (FIM) berhasil melakukan pemilihan fitur kata pada publikasi ilmiah yang dapat mereduksi rata-rata 80,17% menggunakan minimum  support  0,1.  Rekomendasi  publikasi  ilmiah menggunakan FIM sebagai pemilihan fitur kata terbukti dapat menghemat  waktu  proses  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity sebesar  69,7  menit  menggunakan  100  publikasi  ilmiah  uji. Proses reduksi dimensi terbukti mempengaruhi akurasi hasil relevensi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  institusi Politeknik Caltex Riau yang telah mendanai penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   I. M. D. P. Asana, I. K. A. G. Wiguna, K. J. Atmaja, and I. P. A. Sanjaya, “FP-Growth Implementation in Frequent Itemset Mining  for  Consumer  Shopping  Pattern  Analysis Application,” J. Mantik, vol. 4, no. 3, pp. 2063–2070, 2020.
[2]   M.  Shahpoori  and  M.  Alimoradi, “Document  Classification with Frequent Itemset Minig”.
[3]   A. Sukma, B. Zaman, and E. Purwanti, “Information Retrieval Document  Classification  with  K-Nearest  Neighbor,”  Rec. Libr. J., vol. 1, no. 2, pp. 129–138, 2015.
[4]   C.  Goller,  J.  Löning,  T.  Will,  and  W.  Wolff,  “Automatic Document  Classification-A  thorough  Evaluation  of  various Methods.,” ISI, vol. 2000, no. 2, pp. 145–162, 2000.
[5]   D.  N.  R.  P.  S.  Audia  Nurul  Asyfa,  "Identifikasi  Kinerja Perusahaan  Berdasarkan  Laporan  Keuangan  Menggunakan Algoritma  K-NN," Jurnal  Aksara  Komputer  Terapan, p.  8, 2016.
[6]   A.  N.  Asyfa,  D.  Nurmalasari,  and  R.  P.  Sari,  “Identifikasi Kinerja  Perusahaan  Berdasarkan  Laporan  Keuangan Menggunakan Algoritma K-NN,” J. Aksara Komput. Terap., vol. 5, no. 1, 2016.
[7]   M.  Ainiyah,  D.  Nurmalasari,  and  W.  Nengsih,  “Visualisasi Data  Teks  Food  Reviews  Menggunakan  Frequent  Itemset Mining,” J. Aksara Komput. Terap., vol. 6, no. 2, 2017.
[8]   L.  Tanjaya,  A.  Wibowo,  and  D.  Nurmalasari,  “Sistem Pengelompokan E-Journal Berdasarkan Abstrak
Menggunakan  Text  Mining  dan  K-Means  Clustering,”  J. Aksara Komput. Terap., vol. 5, no. 1, 2016
[9]   J.  Han,  J.  Pei,  and  M.  Kamber,  Data  mining:  concepts  and techniques. Elsevier, 2011.
[10]  R.  Feldman  and  J.  Sanger,  The  text  mining  handbook: advanced  approaches  in  analyzing  unstructured  data. Cambridge university press, 2007.
[11]  E.  Muningsih,  H.  M.  Nur,  F.  F.  D.  Imaniawan,  V.  R. Handayani,  and  F.  Endiarto,  “Comparative  Analysis  on Dimension  Reduction  Algorithm  of  Principal  Component Analysis and Singular Value Decomposition for Clustering,” in Journal of Physics: Conference Series, 2020, vol. 1641, no. 1, p. 012101.