## Klasterisasi Topik Skripsi Informatika Dengan Metode DBSCAN
Zicola Vladimir 1 , Derry Alamsyah 2 , Wijang Widhiarso 3
1,2,3 Universitas Multi Data Palembang; Jalan Rajawali No. 14 Palembang, 0711-376400
1,2,3 Prodi Informatika, FIKR, Universitas Multi Data Palembang e-mail: * 1 zicolavladimir@mhs.mdp.ac.id , 2 derry@mdp.ac.id, 3 wijang@mdp.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  menganalisis  176  skripsi  mahasiswa  universitas  swasta  di  Palembang tahun 2020. Data dianalisis dengan melakukan text processing dan ekstraksi menggunakan TF- IDF  dengan  2  skenario,  yakni  fitur  yang  direduksi  dan  tidak  direduksi  dengan  metode  SVD. Tiap  skenario  digunakan  3  metric  yakni cosine , euclidean ,  dan manhattan, sehingga  total skenario  menjadi  6.  Hasil  yang  ditemukan  bahwa  kualitas  klaster  terbaik  yang  diukur  dengan silhouette coefficient berasal dari metric cosine dan fitur yang direduksi oleh SVD dengan nilai silhouette  coefficient 0.88382763,  nilai intracluster sebesar  0.08688583,  dan  nilai intercluster sebesar  0.74671096.  Di  sisi  lain,  kualitas  klaster  untuk  fitur  yang  direduksi  lebih  baik dibandingkan dengan fitur yang tidak direduksi. Selain itu, penggunaan DBSCAN menunjukan korelasi  yang  positif  antara epsilon dan intracluster dengan  nilai  0.97669,  dan  menunjukan korelasi yang negatif antara epsilon dan silhouette dengan nilai 0.9789.
Kata kunci — DBSCAN, Intracluster, korelasi, Silhouette Coefficient, TF-IDF

## Abstract
This research analyzed 176 Palembang public universities’ students’ theses which were published  in  2020.  The  data  was  analyzed  by  conducting text  processing and  extraction  with TF-IDF feature by using two scenarios, the reduced feature value and the unreduced one, with SVD  method.  In  each  scenario,  three metrics , cosine,  euclidean, and, manhattan were  used, which  generated  six  scenarios  in  total.  The  result  found  that  the  best  quality  of  cluster  which was measured by silhouette coefficient comes from metric cosine and reducted by SVD with the silhouette  coefficient value  of  0.88382763, intracluster value  of  0.08688583,  and intercluster value  of  0.74671096.  Therefore,  the  cluster  quality  value  of  the  reducted  feature  is  the  best among  all metrics .  In  addition,  the  use  of  DBSCAN  method  showed  a  positive  correlation between  epsilon  and intracluster with  the  value  of  0.97669,  and  also  showed  a  negative correlation between epsilon and silhouette with the value of  0.9789.
Keywords — DBSCAN, correlation, Intracluster, Silhouette Coefficient , TF-IDF

## 1. PENDAHULUAN
ahasiswa  yang  ingin  mendapatkan  gelar  sarjana  harus  melakukan  penelitian  bernama skripsi.  Semua  universitas  mewajibkan  mahasiswa  membuat  skripsi  untuk  lulus.  Tujuan dari  skripsi  adalah  membuat  mahasiswa  mengaplikasikan  pengetahuan  yang  mereka dapatkan  selama  4  tahun  di  kampus  dan  dituangkan  dalam  bentuk  karya  ilmiah,  skripsi  juga bertujuan untuk mendapatkan kesimpulan dari suatu permasalahan [1].
Dalam  dunia  informatika  terdapat  suatu  istilah  penambangan  data,  penambangan  data digunakan  untuk  menganalisa  data.  Data  yang  memiliki  pola  dapat  ditarik  kesimpulan menggunakan  teknik  penambangan  data  [2].  Terdapat  banyak  sekali  implementasi  dari M
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 82-90
penambangan data, salah satunya text mining. Text mining dapat mengubah data dari yang tidak terstruktur  menjadi    terstruktur.  Salah  satu  contoh  pengaplikasian text  mining adalah clustering[3].
Klasterisasi  dokumen  adalah  suatu  teknik  mengelompokan  dokumen  dengan  jumlah yang besar menjadi kelompok yang lebih kecil berdasarkan kesamaan dokumen dan dilakukan secara  tidak  terawas.  Klasterisasi  dokumen  yang  baik  akan  memberikan  klaster  sepadat mungkin  atau  nilai intracluster sekecil  mungkin  dan  jarak  antar  klaster  sejauh  mungkin  atau nilai intercluster sebesar  mungkin.  Ada  banyak  sekali  algoritma  klasterisasi  salah  satunya  K- Means, Hierachical  Clustering , Self  Organizing  Map ,  DBSCAN  dan  lainnya.  Tapi,  pada dasarnya metode yang telah disebutkan hanya bisa memproses input dalam bentuk angka bukan teks,  sehingga  dibutuhkan  metode  untuk  melakukan  ekstraksi  yang  bertujuan  mengekstraksi teks menjadi angka yang kemudian akan menjadi fitur vektor untuk metode tersebut.
Salah  satu  metode  fitur  ekstraksi  untuk  teks  adalah  TF-IDF,  TF-IDF  terdiri  dari  2  kata yakni TF dan IDF, TF atau term frequency digunakan untuk menghitung kemunculan suatu kata dalam suatu dokumen, dan IDF adalah persamaan matematis untuk memberi bobot kepada kata tentang  seberapa  penting  kata  tersebut.  Kata  yang  memiliki  kemunculan  yang  tinggi  akan memiliki  bobot  yang  kecil dan  sebaliknya.  Dari  penjelasan  diatas,  semakin  tinggi  kemunculan suatu kata pada dokumen semakin tinggi TF tetapi semakin kecil nilai IDF [5]. Banyak sekali cara  menghitung  TF,  yang  pertama  adalah  TF  biner,  TF  biner  menghitung term  frequency berdasarkan  ada  atau  tidaknya  kata  tersebut  dalam  suatu  dokumen,  jika  suatu  kata  ada  dalam dokumen  maka  nilainya  1  dan  jika  tidak  ada  maka  nilainya  0.  Kedua  adalah  tf  biasa,  tf  biasa menghitung  TF  berdasarkan  kemunculan  suatu  kata.  Ketiga  adalah  TF  log,  TF  jenis  ini mengskalakan  secara  logaritmik  untuk  menghilangkan  dominasi  suatu  kata  pada  dokumen. Terakhir, adalah TF yang dinormalisasi, TF jenis ini menjaga nilai tetap diantara 0 sampai 1[7].
DBSCAN  diperkenalkan  pertama  kali  pada  1996  dan  digunakan  untuk  klasterisasi  data dalam bentuk sembarangan dan memiliki noise . DBSCAN menggunakan kepadatannya sendiri untuk  menentukan  klaster.  Dalam  metode  DBSCAN  terdapat  konsep  yakni  titik  utama,  titik border  dan  titik noise . Titik  utama  dibentuk  jika  kardinalitas  dari  poin  paling  tidak  sebanyak poin  minimum  yang  ditentukan,  titik  border  dibentuk  jika  kardinalitas  dari  poin  kurang  dari poin  minumum  yang  ditentuukan  tetapi  ada  titik  utama  sebagai  anggota  titik  tersebut,  dan terakhir adalah titik noise yakni titik selain titik utama dan titik border [8].
Penelitian  terdahulu,  penerapan  metode  DBSCAN  menghasilkan silhouette  coefficient tertinggi dengan beberapa noise dibandingkan metode OPTICS dan K-means dalam klasterisasi Al-Quran [9].  Di  penelitian  lain,  penerapan  DBSCAN  lebih  baik  dibandingkan  k-means  yang dibuktikan  dengan  nilai silhouette  coefficient dari  DBSCAN  sebesar  0.75  sedangkan  K-means hanya 0.047 dalam klasterisasi teks [10]. Pada penelitian yang berjudul Menentukan Popularitas Calon  Presiden  dan  Tren  pada  Pilpres  2019,  metode  DBSCAN  menghasilkan  silhouette coefficient  yang  cukup  tinggi  yakni  0.8094,  serta  menyimpulkan  bahwa  sentimen  negatif  dan positif  didominasi  oleh  pak  Joko  Widodo  sedangkan  sentimen  netral  didominasi  oleh  pak Prabowo [11].
Berdasarkan  uraian  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  TF  IDF  dapat  digunakan  untuk mengekstraksi fitur dari teks ke dalam bentuk numerik yang selanjutnya akan digunakan sebagai fitur  vektor  untuk  metode  DBSCAN,  selain  itu  DBSCAN  juga  dapat  dengan  baik mengklasterisasi  data  teks  dibandingkan  algoritma  klasterisasi  lain  seperti  K-Means.  Oleh karena  itu  dilakukan  penelitian  dengan  metode  DBSCAN  untuk  klasterisasi  topik  skripsi informatika  untuk  mengetahui  kualitas  klaster  yang  dihasilkan  DBSCAN  dalam mengklasterisasi topik skripsi informatika.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  mengenai  klasterisasi  topik  skripsi informatika dengan metode DBSCAN dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1   Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  masalah  penelitian  mengenai  tren  skripsi mahasiswa  informatika  yang  ada  di  Palembang  menggunakan  metode  DBSCAN  dimana  hasil yang akan didapatkan berupa tren topik skripsi jurusan informatika di Palembang.

## 2.2   Studi Literatur
Tahapan  ini  dilakukan  pencarian  studi  literatur  atau  jurnal  serta  buku  yang  berkaitan dengan  ekstraksi  fitur  pada  teks  dan  metode  klasterisasi  berupa  DBSCAN  serta  perbandingan antara metode DBSCAN dan algoritma klasterisasi lain dalam mengklasterirasi teks.

## 2. 3   Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  berupa  data  judul  dan  abstrak  mahasasiwa  informatika  yang diambil di Universitas di Palembang. Adapun data yang diambil berasal dari Universitas Multi
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 82-90
Data  Palembang,  Universitas  Katolik  Musi  Charitas,  Universitas  Indo  Global  Mandiri, Universitas Bina Darma, STMIK Palcomtech.

## 2.4   Perancangan Sistem
Mula-mula melakukan tahap text preprocessing dimana teks akan dibersihkan dilakukan case folding, tokenizing, stopword, dan stemming. Teks yang telah dilakukan text preprocessing akan  dilanjutkan  pada  ekstraksi  fitur  berupa  TF-IDF  dan  TF-IDF  yang  direduksi  SVD,  lalu dilanjutkan  pada  proses  klasterisasi  menggunakan  algoritma  DBSCAN  sehingga  didapatkan hasil  klasterisasi  topik  skripsi.  Skema  perancangan  sistem  diatas  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 berikut.

## Gambar 2. Perancangan Sistem

## 2.5   Skenario Pengujian
Skenario Pengujian yang dipakai menggunakan 2 ekstraksi fitur yakni tf-idf  dan tf-idf yang direduksi dengan SVD serta menggunakan 3 metric yakni Manhattan Distance ,  Euclidean Distance  dan  Cosine  Distance,  sehingga  total  skenario  menjadi  6  yakni  tf-idf  yang  tidak direduksi SVD dengan metric manhattan, tf-idf yang direduksi dengan metric manhattan, tf-idf yang  tidak  direduksi  dengan  metric  euclidean,  tf-idf  yang  direduksi  SVD  dengan  metric euclidean,  tf-idf  yang  tidak  direduksi  dengan  metric  cosinem,  tf-idf  yang  direduksi  dengan metric cosine, Untuk lebih jelas mengenai skenario pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Skenario Pengujian

## 2.6   Evaluasi
Hasil  klasterisasi  dengan  skenario  pengujian  akan  dilanjutkan  pada  evaluasi.  Evaluasi pada  proses  klasterisasi  menggunakan  metode  Silhouette  Coefficient.  Evaluasi  juga menggunakan nilai  intracluster dan intercluster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Silhouette Coefficient digunakan untuk mengevaluasi kualitas dari klaster pada penelitian ini.  Semakin  dekat  nilai  tersebut  ke  1  semakin  baik  juga  kualitas  klaster. Intracluster dan intercluster juga  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  klaster  dimana  semakin  dekat  nilai intracluster ke 0 semakin baik dan semakin besar nilai intercluster semakin baik. Tabel 2 menunjukan nilai intracluster , intercluster , silhouette coefficient dan juga outlier pada  setiap  skenario,  dan  gambar  3  menunjukan  grafik  batang  dari  nilai silhouette  coefficient untuk semua skenario.
Tabel 2. Nilai Evaluasi Metric Intercluster  Intracluster  Silhouette  Outlier Cosine 0.8318 0.1062 0.8677 152 Euclidean 1.2865 0.4393 0.6550 152 Manhattan 2.811 0.8245 0.7039 161 Cosine-SVD 0.7467 0.0868 0.8838 161 Euclidean-SVD 1.1926 0.3953 0.6685 161 Manhattan-SVD 3.7164 1.0172 0.7262 163
Gambar 3. Nilai Silhouette Coefficient Untuk Semua Skenario
Pada  tabel  2  dan  gambar  3,  terlihat  bahwa metric  cosine memberikan  kualitas  klaster yang lebih baik dibandingkan metric lain dibuktikan dengan nilai intracluster yang mendekati 0 dan  nilai intercluster yang  mendekati  1  sedangkan  untuk metric lain  nilai  intraclusternya  di antara 0 dan 1 yakni 0.5 untuk metric euclidean dengan fitur yang tidak direduksi, bahkan lebih dari  1  untuk metric manhattan dengan  fitur  yang  direduksi,  hal  ini  mengakibatkan  nilai silhouette coefficient yang semakin kecil yang artinya kualitas klaster kurang baik.
Metric | Ekstraksi TF-IDF TF-IDF direduksi SVD Manhattan TF-IDF, Manhattan TF-IDF direduksi, Manhattan Euclidean TF-IDF, Euclidean TF-IDF direduksi, Euclidean Cosine TF-IDF, Cosine TF-IDF direduksi, Cosine
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 82-90
Tabel 3 menunjukan perubahan nilai intracluster sebelum dan sesudah dilakukan reduski dimensi  dengan  metode  SVD,  tabel  4  menunjukan  perubahan  nilai intercluster sebelum  dan sesudah  dilakukan  reduksi  dimensi  dengan  metode  SVD,  dan  tabel  5  menunjukan  perubahan nilai silhouette coefficient sebelum dan sesudah direduksi oleh metode SVD, sedangkan gambar 4 menunjukan perubahan rata-rata nilai evaluasi.
Tabel 3. Perubahan Nilai Intracluster Metrics Intracluster Before After Changes Cosine 0.1062511  0.0868858 -22% Euclidean 0.4393315  0.3953731 -11% Manhattan 0.8245581  1.0172034 19% Tabel 4. Perubahan Nilai Intercluster Metrics Intercluster Before After Changes Cosine 0.8318478  0.7467109 -11% Euclidean 1.2865027  1.1926123 -8% Manhattan 2.8111613  3.7164185 24% Tabel 5. Perubahan Nilai Silhouette Coefficient Metrics Silhouette Coefficient Before After Changes Cosine 0.8677307  0.8838276 2% Euclidean 0.6550640  0.6685356 2% Manhattan 0.7039823  0.7262323 3%
Gambar 4. Rata-rata Perubahan Nilai Evaluasi
Pada tabel 3, tabel 4, dan tabel 5 serta gambar 4, dapat dilihat jika nilai intracluster turun, nilai intercluster juga cenderung turun, yang membedakan adalah berapa besar penurunan yang terjadi,  dan  terlihat  bahwa  untuk metric  cosine dan  e uclidean penurunan intercluster tidak
sebesar  penurunan intracluster ,  hal  ini  membuat  nilai silhouette  coefficient akhir  naik,  dan sebuah klaster akan dikatakan lebih baik jika nilai lebih cenderung mendekati 1. Skenario lain dengan metric manhattan juga mengalami penaikan tetapi berkebalikan dengan skenario dengan metric cosine dan  e uclidean, di  skenario  ini  nilai silhouette nya  naik  tetapi  bukan  dari penurunan  tetapi  dari  peningkatan  nilai intercluster dan intracluster dimana  nilai intercluster mengalami  peningkatan  yang  lebih  tinggi  dari  nilai intracluster sehingga  nilai silhouette nya juga mengalami peningkatan. Pada tabel 5 juga terlihat bahwa nilai silhouette untuk fitur yang direduksi  memiliki  kualitas  klaster  yang  lebih  baik  dibandingkan  yang  tidak  direduksi  untuk semua metric.
Penelitian  ini  menunjukan  bahwa metric  euclidean dan cosine baik  untuk  fitur  yang direduksi maupun tidak direduksi dengan metode SVD memberikan jumlah klaster yang sama, anggota  klaster  yang  sama  tetapi  memiliki  kualitas  yang  berbeda, metric  cosine memberikan kualitas  yang  lebih  baik  dibandingkan metric  euclidean pada  setiap  skenario.  Sehingga  dapat dikatakan  bahwa  metode  kualitas  klaster  yang  dihasilkan  DBSCAN  sangat  sensitif  terhadap perubahan metric , tetapi tidak sensitif terhadap kuantitas. Tabel 6 menunjukan contoh perbandingan silhouette coefficient antara metric cosine dan euclidean untuk fitur yang tidak direduksi untuk setiap titik data. Sedangkan tabel 7 merupakan contoh  perbandingan sillhouete  coefficient untuk  fitur  yang  direduksi  untuk  setiap  titik  data. Tabel  8  menunjukan  korelasi  antara  epsilon  dengan intracluster , intercluster ,  dan silhouette coefficient .
Tabel 6. Perbandingan Nilai Evaluasi Untuk Fitur yang Tidak Direduksi No Cosine Euclidean 1 0.87317 0.64594 2 0.95789 0.81314 3 0.95877 0.8068 4 0.94963 0.79404 5 0.93759 0.77234 6 0.89688 0.6838 7 0.89693 0.69241 8 0.80215 0.56092 Tabel 7. Perbandingan Nilai Evaluasi Untuk Fitur yang Direduksi No Cosine Euclidean 1 0.9043794  0.6964083 2 0.8474621  0.6102678 3 0.8909038  0.6827728 4 0.8528772  0.6197264 5 0.8945806  0.6912191 6 0.8674763  0.6415268 7 0.8718725  0.648974 8 0.9116798  0.7064172
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 82-90
Tabel 8. Korelasi Antara Epsilon Dengan Nilai Evaluasi
Metric Intracluster  Intercluster  Silhouette Cosine 0.97214 0.29546 -0.9737 Euclidean 0.96747 0.12471 -0.9764 Manhattan 0.98338 0.73544 -0.9554 Cosine-SVD 0.98695 0.36929 -0.9890 Euclidean-SVD 0.97613 0.20801 -0.9911 ManhattanSVD 0.97407 0.17775 -0.9878 Average 0.97669 0.31844 -0.9789
Pada Tabel 8 terlihat bahwa nilai korelasi antara intracluster semua pengujian mendekat kearah  1,  yang  bearti  bahwa  peningkatan  nilai  epsilon  menyebabkan  peningkatan  nilai intracluster naik  secara linear .  Disisi  lain  peningkatan  nilai  epsilon  berkorelasi  lemah  dengan nilai intercluster ditunjukan dengan nilai rata-rata korelasi antara epsilon dan intercluster untuk semua pengujian hanya 0.31844, serta peningkatan nilai epsilon membuat nilai silhouette turun secara linear dimana nilai rata-rata korelasi untuk semua pengujian menuju ke -1.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukan bahwa penggunaan metric cosine dengan fitur yang direduksi merupakan  skenario  terbaik  diantara  yang  lain  dengan  nilai silhouette  coefficient sebesar 0.88382763,  nilai intracluster sebesar  0.08688583  dan  nilai intercluster sebesar  0.74671096. Penelitian  ini  juga  menunjukan  bahwa  rata-rata outlier sebesar  89.96%.  Dari  penggunaan DBSCAN,  dapat  dilihat  bahwa  kualitas  klaster  sangat  sensitif  terhadap  metric  tetapi  tidak sensitif  terhadap  kuantitas  klaster  dimana  perubahan metric tidak  menyebabkan  perubahan klaster yang berarti. Di sisi lain, penggunaan DBSCAN memberikan korelasi ang positif antara epsilon  dan intracluster dengan  nilai  sebesar  0.97669  dan  juga  menunjukan  korelasi  yang negatif  antara  epsilon  dan silhouette dengan  nilai  0.9789.  Selain  itu,  fitur  yang  direduksi memiliki kualitas klaster yang lebih baik dibandingan yang tidak direduksi untuk semua metric .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mansyur,  U,  “ Kiat  dan  Teknik  Penulisan  Skripsi  Bagi  Mahasiswa . October” . https://doi.org/10.31227/osf.io/juds7
[2]   Khan,  K.,  Rehman,  S.  U., Aziz,  K.,  Fong,  S.,  Sarasvady,  S.,  &  Vishwa,  A. “DBSCAN: Past,  Present  and  Future”. 5th  International  Conference  on  the  Applications  of  Digital Information and Web Technologies, ICADIWT 2014 , August ,232–238 https://doi.org/10.1109/ICADIWT.2014.6814687
[3]   Muttaqin,  F.  A.,  &  Bachtiar,  A.  M. “Implementasi  Teks  Mining  pada  Aplikasi Pengawasan Penggunaan Internet Anak “Dodo Kids Browser.” Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika , 1–8
[4]   Suyanto Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut . Informatika Bandung
[5]   Qaiser, S., & Ali, R. “Text Mining: Use of TF-IDF to Examine The Relevance of Words to  Documents”. International  Journal  of  Computer  Applications , 181 (1),  25–29. https://doi.org/10.5120/ijca2018917395
[6]   Zaki, M. J., & Meira, W. J. “Data Mining and Machine Learning Fundamental Concepts and Algorithms” . In Journal of Chemical Information and Modeling (Vol.53, Issue 9)
[7]   Sulehu, M., Juhar, Rimalia, W., & Iskandar, A., “Implementasi Metode Term Frequency - Inverse  Document  Frequency  -  Class  Frequency  untuk  Peringkasan  Berita  Online”. Celebes Engineering Journal (CEJ) , 1 (April), 54–61.
[8]   Safitri,  D.,  Wuryandari,  T.,  &  Rahmawati,  R .,  “Metode  Dbscan  Untuk  Pengelompokan Kabupaten / Kota Di Provinsi Jawa Tengah”. Statistika , 5 (1), 8–13.
[9]   Ahmed, M. A., Baharin, H., & Nohuddin, P. N. E. “Analysis of K-means, DBSCAN and OPTICS  Cluster  Algorithms  On  Al-Quran  Verses” International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications , 11 (8), 248–254.
https://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0110832
[10]   Putri,  D.,  Statistika,  D.,  Matematika,  F.,  &  Data,  S.  “ Text  Clustering  pada  Akun TWITTER  Layanan  Ekspedisi  JNE  ,  J  &  T,  dan  Pos  Indonesia  Menggunakan  Metode Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ( DBSCAN )” . 8 (2), 2–9.
[11]   Saputra, R., Mustakim, M., Okfalisa, O., & Ridwan, M. “Menentukan Popularitas Calon Presiden  dan  Tren  pada  Pilpres  2019  Menggunakan  Algoritma  DBSCAN” Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri , 0 (0), 123–130.