## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Penerapan Algoritma Text Mining dan TF-IDF Untuk Pengelompokan Topik Skripsi Pada Aplikasi Repository STMIK Budi Darma

## Herlina Sari, Guidio Leonarde Ginting, Taronisokhi Zebua, Mesran
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: herlinasari0198@gmail.com
Abstrak− Skripsi  adalah  suatu  karya  ilmiah  yang  wajib  ditulis  oleh  mahasiswa  sebagai  syarat  untuk  tugas  akhir  pendidikan.  Bagi mahasiswa  yang ingin menyusun skripsi,contohnya mahasiswa pada kampus STMIK Budi Darma diharuskan terlebih dahulu mencari topik  untuk judul  yang  akan diajukan. Adapun  cara  untuk  mencari  referensi topik  skripsi  dapat  dilakukan dengan  cara  mengakses aplikasi  repository.  Judul  skripsi  memiliki  topik  yang  berbeda-beda,  maka  dibutuhkan  sebuah  pengelompokan  topik  skripsi. Pengklasifikasian  atau  pengelompokkan  judul  skripsi  pada  aplikasi  repository  sangat  penting  dilakukan,  karena  dengan  adanya pengelompokkan terhadap judul skripsi maka akan mempermudah dalam mencari informasi topik skripsi yang bisa dijadikan sebagai referensi pada penelitian selanjutnya.  Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi repository yang mampu mengelompokan skripsi.Penelitian ini menggunakan tiga metode yaitu Text Mining, TF-IDF, dan cosine similarity. Data abstrak skripsi akan diproses oleh Text Mining untuk menghasilkan kalimat yang mewakili skripsi, kemudian diberi bobot menggunakan TF-IDF dan cari tingkat kemiripan menggunakan cosine similarity.Berdasarkan penerlitian yang telah dilakukan, abstrak skripsi yang sesuai dengan kategori adalah 34 abstrak dari 50 abstrak skripsi yang diolah. Maka jika dipersentasekan hanya 73%.
Kata Kunci: Text Mining; TF-IDF; Cosine Similarity; Repository
Abstract− Thesis is a scientific work that must be written by students as a requirement for the final project of education. For students who want to write a thesis, for example, students on the STMIK Budi Darma campus are required to first find a topic for the title to be submitted.  The way to  find  thesis  topic  references  can  be  done  by  accessing the  repository  application.  The  title  of  the  thesis has different topics, so it takes a grouping of thesis topics. Classification or grouping of thesis titles in the repository application is very important, because with the grouping of thesis titles it will make it easier to find thesis topic information that can be used as a reference in further research. Therefore, this study aims to create a repository application that is able to group theses. This research uses three methods, namely Text Mining, TF-IDF, and cosine similarity. The thesis abstract data will be processed by Text Mining to produce sentences that represent the thesis, then weighted using TF-IDF and find the level of similarity using cosine similarity. processed. So if the percentage is only 73%.
Keywords : Text Mining; TF-IDF; Cosine Similarity; Repository

## 1. PENDAHULUAN
Skripsi adalah istilah yang digunakan didalam pendidikan untuk menggambarkan suatu karya ilmiah berupa tulisan hasil dari penelitian sarjana S1 yang membahas tentang suatu permasalahan dalam bidang ilmu tertentu. Skripsi adalah suatu karya ilmiah yang wajib ditulis oleh mahasiswa sebagai syarat untuk tugas akhir pendidikan. Bagi mahasiswa yang ingin menyusun skripsi, diharuskan terlebih dahulu mencari topik untuk judul yang akan diajukan. Penentuan topik tentunya memerlukan referensi penelitian terdahulu yang telah diterima. Tujuannya agar tidak ada penggunaan topik yang sama dan judul yang hampir sama.
Topik skripsi merupakan pokok atau inti pembicaraan yang juga dapat diartikan sebagai permasalahan yang akan dibahas atau diuraikan didalam suatu karya ilmiah. Adapun cara untuk mencari referensi topik skripsi dapat dilakukan dengan cara mengakses aplikasi repository . Aplikasi repository adalah sebuah aplikasi penyimpanan yang bisa digunakan untuk manajemen data dalam informasi, atau penggunaan kumpulan jurnal atau karya ilmiah dari civitas akademik dalam suatu kampus atau universitas, salah satu contohnya adalah kampus STMIK Budi Darma. Saat ini STMIK Budi Darma masih  belum  memiliki  sebuah  aplikasi repository yang  telah  memuat  fungsi  pengklasifikasian  terhadap  judul  skripsi, sehingga  pada  saat  dilakukan  penelusuran/pencarian  judul  skripsi,  maka  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk menemukan referensi topik skripsi yang ingin dicari. Pengklasifikasian atau pengelompokkan judul skripsi pada aplikasi repository sangat  penting  dilakukan,  karena  dengan  adanya  pengelompokkan  terhadap  judul  skripsi  maka  akan mempermudah dalam mencari informasi topik skripsi yang bisa dijadikan sebagai referensi pada penelitian selanjutnya.
Teknik klasifikasi memiliki beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk mengimplementasikannya. Salah satu algoritmanya  adalah  algoritma text  mining.  Text  mining merupakan  suatu  konsep  atau  langkah  yang  diterapkan  untuk melakukan suatu proses penyelidikan data tersembunyi dalam bentuk data teks. Adapun teknik yang dimiliki text mining adalah pengelompokan atau pengklasifikasi yang memiliki fungsi untuk membentuk beberapa kelompok yang memiliki kemiripan atau kesamaan dalam data setiap kelompoknya. Text mining pada umumnya adalah unstructured data, atau minimal semi  structured [1]. TF-IDF  merupakan metode  perhitungan  bobot  setiap  kata  yang  paling  umum  digunakan. Metode ini merupakan algoritma yang melakukan penggabungan dua metode yaitu konsep frekuensi kemunculan term dalam  sebuah  dokumen  dan inverse frekuensi  dokumen  yang  mengandung  kata  tersebut,  sehingga  proposisi  jumlah dokumen yang ditemukan kembali dan dianggap relevan dengan query akan meningkat[2]. Penulis  memilih  algoritma text  mining dan  algoritma  TF-IDF  untuk  mengelompokan  topik  skripsi berdasarkan penelitian  terdahulu  oleh  Rizki  Tri  Wahyuni,  Dhidik  Prastiyanto,  dan  Eko  Supraptono  dengan  judul  “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi” menyimpulkan bahwa hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa persentase tingkat ketetapan klasifikasi sistem adalah sebesar 98%[3]. Dan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
penelitian  yang  dilakukan  oleh  Moh.  Mahdi  Sya’bani  dan  Reni  Umilasari  dengan  judul  “Penerapan  Metode Cosine Similarity dan Pembobotan TF/IDF pada Sistem Klasifikasi Sinopsis Buku di Perpustakaan Kejaksaan Negeri Jember” menyimpulkan  bahwa  pengujian  aplikasi  terdapat  120  dokumen  sinopsis  dengan  10  kategori  dan  menghasilkan  nilai precision sebesar 90,91% pada threshold 0,1 dan nilai recall sebesar 100% pada threshold 0,1 dan 0,2. Ketepatan akurasi pada sistem aplikasi yang diuji adalah 80,83%[4].
Penelitian ini menguraikan tentang bagaimana mengklasifikasikan topik skripsi melalui isi abstrak dari masing- masing  skripsi  Teknik  Informatika  STMIK  Budi  Darma.  Kata-kata  dari  isi  abstrak  skripsi  akan  diseleksi  berdasarkan algoritma text  mining ,  sehingga  menghasilkan  suatu  kalimat  berupa  topik.  Proses  yang  dilakukan text  mining adalah tokenizing (menghilangkan  tanda  baca) ,  filtering (menghilangkan  kata  tidak  penting) dan  stemming (mengubah  kata turunan menjadi kata dasar). Proses penentuan bobot pada kalimat topik yaitu dengan menggunakan algoritma TF-IDF ( Term Frequency – Inverse Document Frequency ). Proses yang dilakukan TF-IDF adalah membandingkan setiap kalimat topik yang telah dihasilkan dari proses text mining dengan menghitung bobotnya berdasarkan algoritma TD-IDF. Nilai bobot  yang  didapatkan  akan  digunakan  untuk  menghitung  tingkat  kemiripan  isi  skripsi  berdasarkan  metode cosine similarity .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Text Mining
Ilmu text  mining digunakan  untuk  mengubah  kumpulan  teks  menjadi  numerik  sehingga  dapat  dikomputasikan. Text mining adalah salah satu bidang khusus dari datamining . Sesuai dengan buku The Text Mining Handbook , text mining dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  proses  menggali  informasi  dimana  seorang user berinteraksi  dengan  sekumpulan dokumen  menggunakan tools analisis  yang  merupakan  komponen-komponen  dalam datamining yang  salah  satunya adalah peringkatan dokumen. Fungsi  dari text  mining biasanya digunakan dalam klasifikasi  dokumen tekstual dimana dokumen-dokumen  tersebut  akan  diklasifikasikan  sesuai  dengan  topik  dokumen  tersebut.  Adanya  bantuan  dari text mining ,  maka  suatu  artikel  dapat  diketahui  jenis  kategorinya  melalui  kata-kata  yang  terdapat  pada  artikel  tersebut. Sehingga dengan adanya text mining dapat membantu melakukan pengelompokkan suatu dokumen dengan waktu yang singkat.

## 2.2 Algoritma TF-IDF
Pembobotan  TF/IDF  adalah  suatu  hubungan  kata  ( term )  yang  berada  pada  dokumen  yang  akan  diberikan  suatu  nilai bobot[4]. Metode ini menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot yaitu, frekuensi kemunculan sebuah kata di dalam sebuah dokumen tertentu yang disebut term frequency (TF) dan inverse frekuensi dokumen yang mengandung kata yang  disebut inverse  document  frequency (IDF).  Frekuensi  kemunculan  kata  di  dalam  dokumen  yang  diberikan menunjukkan seberapa penting kata tersebut di dalam dokumen. Sehingga bobot hubungan antara sebuah kata dan sebuah dokumen  akan  tinggi  apabila  frekuensi  kata  tinggi  di  dalam  dokumen  dan  frekuensi  keseluruhan  dokumen  yang mengandung kata tersebut akan rendah pada kumpulan dokumen[5].
Term  Frequency dan Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  merupakan  pembobotan  yang  sering  digunakan dalam penelusuran informasi dan text mining [6]. Cara kerja dalam mencari nilai term-frequency melalui beberapa persamaan yaitu :
Tf t,d = 1 + 10 Log tf ..................................................................................................................(1)
dimana setiap variabel dijelaskan sebagai berikut : tf : term frekuensi atau banyaknya kata pada dokumen Tft,d : term frekuensi atau banyaknya kata t pada dokumen d atau pembobotan local Mencari nilai inverse document-frequency melalui persamaan 2 :
Idf t = 10 log n /df t .......................................................................................................................(2)
Idf t : inverse document-frequency atau pembobotan global n : banyaknya dokumen df t : banyaknya dokumen yang memiliki kata t.
Berdasarkan  persamaan  1  dan  persamaan  2  baru  dapat  ditentukan  nilai  bobotnya  (Wt,d)  dengan  mengalikan kedua persamaan sehingga menjadi persamaan 3.
W t,d = tf t,d x idf t ........................................................................................................................(3)
dimana:
Tf t,d : term frekuensi atau banyaknya kata pada dokumen atau pembobotan local Idf t : inverse document frequency atau pembobotan global W t,d : nilai bobot akhir kata Kemudian lakukan normalisasi pada bobot yang telah didapatkan dengan menggunakan persamaan 4.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
𝑊 𝑡,𝑑 √∑ ((𝑊 𝑡,𝑑 ) 2 𝑛 𝑡=1 ...........................................................................................................................(4)
Dimana : n : banyaknya kata t : iterasi kata ke- W t,d : nilai bobot akhir kata Pembobotan tf-idf digunakan untuk mengukur seberapa penting suatu kata dalam suatu dokumen[6].

## 2.3 Algoritma Cosine Similarity
Cosine similarity adalah salah satu ukuran kemiripan paling populer yang diterapkan pada dokumen teks, seperti dalam berbagai aplikasi pengambilan dalam pembentukan dan pengelompokan[7]. Metode cosine similarity merupakan metode yang digunakan untuk menghitung similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah objek. Secara umum perhitungan metode ini didasarkan pada vector space similarity measure . Metode cosine similarity ini menghitung similarity antara dua buah objek  (misalkan  D1  dan  D2)  yang  dinyatakan  dalam  dua  buah  vektor  dengan  menggunakan  kata  kunci  dari  sebuah dokumen sebagai ukuran.
Rumus perhitungan cosine similarity :
Cos 𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑖 , 𝑞 𝑖 ) = 𝑞 𝑖 ,𝑑 𝑖 |𝑞 𝑖 ||𝑑 𝑖 | = ∑ 1(𝑞 𝑖𝑗 .𝑑 𝑖𝑗 ) 𝑡 𝑗 √∑ 1(𝑞 𝑖𝑗 ) 2 .∑ 1(𝑑 𝑖𝑗 ) 2 𝑡 𝑗 𝑡 𝑗 ................................................................ (5)
keterangan : q ij : term ke-iuntuk dokumen ke-jq d ij : term ke-i untuk query ke-j( keyword term ) t : jumlah istilah j pada q atau d
Model  ruang  vektor  dan  pembobotan  TF-IDF  digunakan  untuk  merepresentasikan  nilai  numerik  dokumen sehingga  kemudian  dapat  dihitung  kedekatan  antar  dokumen.  Kemiripan  antar  dokumen  dihitung  menggunakan  suatu fungsi ukuran kemiripan ( similarity measure ). Semakin besar hasil fungsi similarity , maka kedua objek yang dievaluasi semakin mirip, demikian pula sebaliknya. Ukuran ini memungkinkan perangkingan dokumen sesuai dengan kemiripan (relevansi)nya terhadap query . Kualitas hasil dari dokumen yang didapatkan sangat tergantung pada fungsi similarity yang digunakan[8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setiap mahasiswa tingkat akhir tentunya akan menyelesaikan satu mata kuliah yang menjadi akhir dari perkuliahan yaitu skripsi.  Skripsi  disusun  oleh  mahasiswa  secara  perorangan  dengan  tujuan  agar  mampu  menganalisis,  merangkum  dan menerapkan atau mengaplikasikan pengalaman yang didapatkan selama pendidikan yang di tuangkan kedalam sebuah karya ilmiah atau skripsi. Ketika ingin menyusun skripsi tentunya mahasiswa harus mencari topik lebih dulu agar dapat dijadikan sebuah judul skripsi. Namun, terkhusus mahasiswa STMIK Budi Darma masih memiliki kendala dalam mencari topik skripsi, hal itu terjadi karena tidak tersedia sebuah aplikasi yang mendukung mahasiswa dalam mencari topik skripsi. STMIK Budi Darma hanya menyediakan dalam bentuk dokumen kumpulan-kumpulan judul skripsi yang dapat diperoleh dari  portal  kampus  STMIK  Budi  Darma.  Sehingga  mahasiswa  sangat  membutuhkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat membantu dalam mencari topik skripsi, misalnya aplikasi perpustakan atau yang sering disebut dengan aplikasi repository yang  di  dalamnya  terdapat  berbagai  macam  judul  skripsi  dari  berbagai  bidang  keilmuan.  Oleh  sebab  itu,  mahasiswa membutuhkan  satu  sistem  yang  mampu  membantu  dalam  mencari  topik  skripsi  dengan  mudah  yaitu repository atau perpustakaan digital yang juga  STMIK Budi Darma.
Sebelum merangcang sebuah sistem perlu dilakukan analisis terhadap skripsi terlebih dahulu. Tujuan dibuatnya aplikasi repository adalah  untuk  memudahkan  mahasiswa  mencari  topik  skripsi  agar  mampu  membuat  sebuah  judul skripsi  tanpa  harus  mengunjungi  perpustakaan  kampus  atau  perpustakaan  daerah  terdekat. Repository menyediakan berbagai  skripsi  berdasarkan bidang-bidang keilmuan. Namun, masalah yang terjadi dalam pengelompokan skripsi  ini adalah kekeliruan dari pengelompokan skripsi, dimana hal tersebut terjadi karena keterbatasan pemahaman dari koleksi skripsi.
Untuk dapat menentukan kategori skripsi secara otomatis penulis menerapkan algoritma text mining dan algoritma Term Frequency – Inverst Document Frequency (TF-IDF). Penerapan algoritma tersebut terbagi menjadi dua yaitu untuk algoritma text mining digunakan sebagai pengolahan teks agar kata yang ditampilkan merupakan akar dari kalimat. Kedua penerapan algoritma Term Frequency – Inverst Document Frequency (TF-IDF) untuk mengolah kata hasil text mining dengan cara membandingkan terhadap data target, dalam hal ini penulis menentukan data target sebanyak 50 judul skripsi. Hasil dari algoritma Term Frequency – Inverst Document Frequency (TF-IDF) tersebut akan menentukan judul skripsi yang sudah diketahui kategori skripsi berdasarkan nilai dari bobot terbesar dari algoritma TF-IDF. Selanjutnya, dilakukan proses mengukur tingkat kemiripan dari masing-masing dokumen menggunakan algoritma Cosine Similarity . Hasil dari Cosine Similarity akan menentukan pengelompokan bidang.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Data resource digunakan sebagai keyword atau kata kunci dalam proses hitung kemiripan yang berupa kata dasar. Keyword atau kata kunci didapat dari perbandingan masing-masing abstrak sesuai kategori, nilai bobot yang paling tinggi akan dijadikan sebagai keyword atau kata kunci  untuk  dapat  mewakili  masing-masing  kategori  skripsi. Data resource dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Resource No Kategori skripsi Kata kunci / keyword 1 Kriptografi citra,  digital,  rentan,  sadap,  curi,  data,  tanggung,  jaga,  aman,  hasil,  usg,  manfaat,  teknik, kriptografi, sandi, enkripsi, bentuk, paham, algoritma, camellia, salah, andal, wujud, tingkat, proses,  rumit,  sulit,  kriptanalis,  akses,  peneliti,  bit,  deskripsi,  tahap,  chipper,  perlu,  ronde, dimana, masuk, fungsi, f, fl -1 , subkunci, kw, kkl, urai, dasar, erti, orang, upaya, minimalisir, tindak, salahguna
2 Kompresi butuh,  kapasitas,  simpan,  muncul,  teknik,  kompresi,  ukur,  data,  akibat,  boros,  memori, lambat,  proses,  pindah,  tujuan,  hemat,  peneliti,  analisis,  algoritma,  fibonacci,  code,  file, audio, ekstensi, mp, parameter, banding, ratio, compression, space, savings, bit, kirim, penuh, sistem, harap, ulang, masyarakat, milik, jenis, lossy, dekompresi
3 Pengolahan Citra
citra, mata, alat,  diagnostik,  luas,  kumpul,  informasi, pasien, retinopathy, dokter,  deteksi, erti, kenal, lesion,  pembuluh, kapiler, saraf,  optik, kamerafundus, milik, kontras, greylevel, jangkau,  dinamis,  dampak,  serius,    prosedur,   diagnosis,    hasil,  darah,   wilayah,  fov,  field, view,  spesialis,  tingkat,  kualitas,  tugas,    kembang,  metode,  contrast,  stretch,  image, enhancement,  proses,  mudah,  interpretasi,  manusia,  human,  visual,  system,  hvs,  salah, preprocess, manipulasi, domain, frekuensi, dynamic, range, digital, ubah, nilai, pixel, awal, dasar, target, gambar 4 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) lkp, karya, prima, salah, lembaga, kursus, latih, perusahaan, sedia, instruktur, kualitas, selesai, soal,  rancang,  aplikasi,  sistem,  dukung,  putus,  bantu,  manajemen,  seleksi,    prestasi,  spk, alternatif,  ambil,  proses,  kelas,  penuh,  kriteria,  multiple,  criteria,  decision,  make,  mcdm, topsis, terap, metode, mudah
5 Data Mining
tambang,  data,  upaya,  gali,  informasi,  harga,  database,  datamining,  knowledge,  discovery, singkat, kkd, salah, algoritma, populer, teknik, apriori, temu, pola, kombinasi, hubung, item, set,  association,  rules,    atur,  asosiasi,  implementasi,  bidang,  bisnis,  dagang,  didik, telekomunikasi,  hasil,  bantu,  bijak,  ambil,  putus,  prediksi,  sewa,  alat,  berat,  sistem, perusahaan, jenis, prioritas, utama, stok, antisipasi, kosong, barang,  minim, pengaruh, layan, konsumen, iring, cipta, lingkungan, inteligen, hadap, tingkat, saing,

## 3.1 Penerapan Algoritma TF-IDF
Algoritma text  mining digunakan pada aplikasi repository dimana text mining adalah salah satu cara untuk melakukan pengklasifikasian dengan cara menemukan pola yang berbeda di dalam data tekstual yang berjumlah besar.  Berikut ini adalah pengelompokkan topik skripsi berdasarkan perbandingan satu abstrak dengan 5 katagori yang telah disediakan. Contoh abstrak skripsi yang diambil yaitu atas nama Neti Rusri Yanti tahun 2018 dengan judul “Implementasi Algoritma Camellia Pada Penyandian Record Database” . Proses text mining dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 2. Contoh Teks Abstrak
Abstrak
Record database dalam bentuk  teks sangat  banyak digunakan, sehingga sangat  rentan terhadap pencurian data oleh pihak-pihak yang tidak berhak. Demi menjaga keamanan record database dapat dilakukan dengan pemanfaatan teknik kriptografi.Teknik  kriptografi  dapat  menyandikan record  database dengan  mengenkripsikannya  ke  dalam  bentuk sandi-sandi  yang  tidak  dipahami.  Algoritma  Camellia  adalah  salah  satu  algoritma  yang  dapat  diandalkan  dalam mewujudkan teknik kriptografi. Algoritma simetri ini akan menghasilkan tingkat keamanan yang lebih tinggi terhadap record  database karena  dapat  menyandikannya  ke  bentuk  sandi  dengan  proses  yang  cukup  rumit  sehingga  akan mempersulit kriptanalis untuk mengakses database tersebut. Penelitian ini akan menggunakan Algoritma Camellia 128 bit untuk proses enkripsi dan dekripsinya, sehingga dalam prosesnya perlu melalui beberapa tahap yang panjang agar dapat menghasilkan cipher akhirnya. Algoritma ini memerlukan 18 ronde dimana setiap enam ronde harus memasuki Fungsi F dan Fungsi FL -1 dan juga memerlukan sebanyak 26 subkunci yaitu kw, k dan kl. Penelitian ini menguraikan proses pengamanan record database dengan menyandikannya berdasarkan algoritma Camellia, sehingga  dihasilkan teks record  database dalam  bentuk  sandi  yang  sulit  dipahami  dan dimengerti oleh orang lain. Hal ini dilakukan sebagai upaya untuk meminimalisir tindakan-tindakan penyalahgunaan record database.
Terdapat beberapa langkah dalam penerapan text mining pada pengklasifikasian judul skripsi berdasarkan abstrak. Berikut langkah-langkah dari text mining :
1. Tokenizing Tokenizing merupakan langkah awal dalam penguraian deskripsi yang berupa suatu kalimat menjadi potongan kata. Berikut proses tokenizing pada kalimat-kalimat yang terdapat didalam abstrak.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 3. Hasil Tokenizing Abstrak Teks Input Hasil Tokenizing 1 record database dalam bentuk teks sangat banyak digunakan sehingga sangat rentan terhadap pencurian data oleh pihak pihak yang tidak berhak demi menjaga keamanan record  database  dapat  dilakukan  dengan  pemanfaatan  teknik  kriptografi  teknik kriptografi  dapat  menyandikan  record  database  dengan  mengenkripsikannya  ke dalam bentuk sandi sandi yang tidak dipahami algoritma camellia adalah salah satu algoritma  yang  dapat  diandalkan  dalam  mewujudkan  teknik  kriptografi  algoritma simetri ini akan menghasilkan tingkat keamanan yang lebih tinggi terhadap  record database karena dapat menyandikannya ke bentuk sandi dengan proses yang cukup rumit  sehingga  akan  mempersulit  kriptanalis  untuk  mengakses  database  tersebut penelitian ini akan menggunakan algoritma camellia bit untuk proses enkripsi dan dekripsinya sehingga dalam prosesnya perlu melalui beberapa tahap yang panjang agar dapat menghasilkan cipher akhirnya algoritma ini memerlukan  ronde dimana setiap  enam  ronde  harus  memasuki  fungsi  f  dan  fungsi  fl -1 dan  juga  memerlukan sebanyak subkunci yaitu kw k dan kl penelitian ini menguraikan proses pengamanan record database dengan menyandikannya berdasarkan algoritma camellia sehingga dihasilkan  teks  record  database  dalam  bentuk  sandi  yang  sulit  dipahami  dan dimengerti  oleh  orang  lain  hal  ini  dilakukan    sebagai  upaya  untuk  meminimalisir tindakan tindakan penyalahgunaan record database.
record database dalam bentuk teks sangat banyak digunakan Sehingga sangat rentan terhadap pencurian data oleh pihak pihak yang tidak berhak demi menjaga keamanan record database dapat dilakukan dengan pemanfaatan teknik kriptografi teknik kriptografi dapat menyandikan record database dengan mengenkripsikannya ke dalam bentuk sandi sandi yang tidak dipahami algoritma camellia adalah salah satu dengan proses yang cukup rumit sehingga akan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak Teks Input Hasil Tokenizing mempersulit kriptanalis untuk mengakses database tersebut penelitian ini akan menggunakan algoritma Yang dapat diandalkan dalam mewujudkan teknik kriptografi algoritma simetri ini akan menghasilkan tingkat keamanan yang lebih tinggi terhadap record database karena dapat menyandikannya ke bentuk sandi algoritma camellia bit untuk proses enkripsi dan dekripsinya sehingga dalam prosesnya perlu melalui beberapa tahap yang panjang agar dapat menghasilkan cipher akhirnya algoritma

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak Teks Input Hasil Tokenizing ini memerlukan ronde dimana setiap enam ronde harus memasuki fungsi f dan
fungsi fl -1
dan juga memerlukan sebanyak subkunci yaitu kw k dan kl penelitian ini menguraikan proses pengamanan record database dengan menyandikannya berdasarkan algoritma camellia sehingga dihasilkan teks record database dalam bentuk sandi yang sulit dipahami dan dimengerti oleh orang lain hal ini dilakukan sebagai upaya untuk meminimalisir tindakan tindakan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak Teks Input Hasil Tokenizing penyalahgunaan record database.
2. Filtering ( wordlist/stoplist ) Tahap filtering merupakan tahap menghilangkan kata yang tidak penting ( stoplist ) atau menyimpan kata yang penting ( wordlist ). Stoplist/stopword adalah  kata-kata  yang  tidak  deskriptif  yang  dapat  dibuang  dalam  pendekatan bag-of- words .  Contoh stopwords adalah “yang” , “dan” , “di” , “dari” dan  seterusnya.  Data stopword dapat  diambil  dari suatukamus kata-kata yang menyimpan kata-kata yang bisa dihilangkan atau dengan kata lain kata-kata yang tidak penting disebut dengan kamus tala.
Tabel 4. Hasil Filtering Abstrak Hasil Tokenizing Hasil Filtering 1 record database dalam bentuk teks sangat banyak digunakan sehingga record database bentuk teks rentan pencurian data berhak Menjaga sangat rentan terhadap pencurian data oleh pihak pihak yang tidak berhak demi menjaga keamanan record database dapat dilakukan dengan pemanfaatan teknik kriptografi teknik kriptografi dapat menyandikan record database dengan mengenkripsikannya ke dalam bentuk sandi sandi yang tidak dipahami algoritma keamanan record database pemanfaatan teknik kriptografi teknik kriptografi menyandikan record database mengenkripsikannya bentuk sandi sandi dipahami algoritma camellia salah algoritma diandalkan mewujudkan teknik kriptografi algoritma simetri menghasilkan tingkat keamanan record database menyandikannya bentuk sandi proses rumit mempersulit kriptanalis mengakses

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak Hasil Tokenizing Hasil Filtering camellia adalah salah satu database penelitian algoritma camellia algoritma yang dapat diandalkan dalam mewujudkan teknik kriptografi algoritma simetri ini akan menghasilkan tingkat keamanan yang lebih tinggi terhadap record database karena dapat menyandikannya ke bentuk beberapa tahap yang panjang agar dapat menghasilkan sandi dengan proses yang cukup rumit sehingga akan mempersulit kriptanalis bit proses enkripsi dekripsinya prosesnya tahap menghasilkan cipher algoritma memerlukan ronde dimana ronde memasuki fungsi
f
fungsi fl -1 memerlukan subkunci kw k kl penelitian menguraikan proses pengamanan record database menyandikannya berdasarkan algoritma camellia dihasilkan teks record Database bentuk sandi sulit dipahami dimengerti orang untuk mengakses database tersebut penelitian ini akan menggunakan algoritma camellia bit untuk proses enkripsi upaya meminimalisir tindakan tindakan
penyalahgunaan
record database

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak Hasil Tokenizing Hasil Filtering dan dekripsinya sehingga dalam prosesnya perlu melalui cipher akhirnya algoritma ini memerlukan ronde dimana setiap enam ronde harus memasuki fungsi f dan fungsi fl -1 dan juga memerlukan sebanyak subkunci yaitu kw k dan kl penelitian ini menguraikan proses pengamanan record database dengan menyandikannya berdasarkan algoritma camellia sehingga dihasilkan teks Record database dalam bentuk sandi yang sulit dipahami dan dimengerti oleh

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak Hasil Tokenizing Hasil Filtering orang lain hal ini dilakukan sebagai upaya untuk meminimalisir tindakan tindakan penyalahgunaan record . database
3. Stemming
Tahap stemming merupakan  tahap  mengubah  kata  imbuhan  menjadi  kata  dasar  atau  dengan  kata  lain  adalah mengembalikan kata ke dalam bentuk aslinya.
Tabel 5. Hasil Stemming Abstrak Hasil Filtering Hasil Stemming 1 record database bentuk teks rentan pencurian data berhak Menjaga keamanan record database pemanfaatan teknik kriptografi teknik kriptografi menyandikan record database mengenkripsikannya bentuk sandi sandi dipahami algoritma camellia salah algoritma diandalkan Mewujudkan Teknik record database bentuk teks rentan curi data hak jaga aman record database manfaaat teknik kriptografi teknik kriptografi sandi record database enkripsi bentuk sandi sandi pahami kriptografi algoritma simetri menghasilkan tingkat keamanan Record database algoritma camellia salah algoritma andal Wujud teknik kriptografi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak Hasil Filtering Hasil Stemming menyandikannya bentuk sandi proses rumit mempersulit kriptanalis mengakses database penelitian algoritma camellia bit proses enkripsi dekripsinya prosesnya tahap menghasilkan cipher algoritma memerlukan ronde dimana ronde memasuki fungsi algoritma simetri hasil tingkat aman record database sandi bentuk sandi proses rumit sulit kriptanalis akses database penelitian algoritma camellia bit proses enkripsi dekripsi proses tahap hasil cipher algoritma perlu ronde dimana ronde masuk fungsi f fungsi fl -1 memerlukan subkunci kw k Kl penelitian menguraikan proses pengamanan record database menyandikannya berdasarkan algoritma camellia dihasilkan teks record database bentuk sandi sulit dipahami f fungsi fl -1 perlu subkunci kw k Kl peneliti urai proses aman record database sandi dasar algoritma camellia hasil teks record database bentuk sandi sulit pahami

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak Hasil Filtering Hasil Stemming dimengerti orang upaya meminimalisir tindakan tindakan penyalahgunaan record database erti orang upaya minimalisir tindak tindak salahguna record database
4. Tagging
Tagging merupakan  tahap  untuk  mencari  bentuk  awal/root  dari  tiap  kata  lampau  atau  hasil  dari  proses stemming . Tagging berfungsi  untuk merubah kata dasar menjadi  kata lampau. Proses ini pada umumnya dilakukan pada  kata yang berbahasa inggris.
Tabel 6. Hasil Tagging Abstrak  Hasil Stemming  Hasil Tagging record database bentuk teks rentan curi data hak jaga aman record database manfaaat teknik kriptografi teknik kriptografi sandi record database enkripsi bentuk sandi sandi pahami algoritma camellia salah algoritma andal Wujud teknik kriptografi algoritma simetri hasil tingkat aman record database sandi record database bentuk teks rentan curi data hak jaga aman record database manfaaat teknik kriptografi teknik kriptografi sandi record database enkripsi bentuk sandi sandi pahami algoritma camellia salah algoritma andal Wujud teknik kriptografi algoritma simetri hasil tingkat aman record database sandi bentuk sandi proses bentuk sandi proses

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak  Hasil Stemming  Hasil Tagging
rumit sulit kriptanalis Akses database penelitian algoritma camellia bit proses enkripsi dekripsi proses tahap hasil cipher algoritma perlu ronde dimana ronde masuk fungsi f fungsi fl -1 perlu subkunci kw k Kl peneliti urai proses aman record database rumit sulit kriptanalis Akses database penelitian algoritma camellia bit proses enkripsi dekripsi proses tahap hasil cipher algoritma perlu ronde dimana ronde masuk fungsi f fungsi fl -1 perlu
subkunci
kw k Kl peneliti urai proses aman record database sandi dasar algoritma camellia sandi dasar algoritma camellia hasil teks record database bentuk sandi sulit paham erti orang upaya minimalisir tindak tindak salahguna hasil teks record database bentuk sandi sulit paham erti orang upaya minimalisir tindak tindak salahguna record
database

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Abstrak  Hasil Stemming  Hasil Tagging record database
Pembobotan TF/IDF adalah suatu hubungan kata ( term ) yang berada pada dokumen yang akan diberikan suatu nilai bobot. Metode ini menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot yaitu, frekuensi kemunculan sebuah kata di dalam sebuah dokumen hasil dari pemprosesan teks abstrak yang dibandingkan. Frekuensi kemunculan sebuah kata dalam sebuah  dokumen  disebut  dengan Term  Frequency (TF)  dan inverse frekuensi  dokumen  yang  mengandung  kata  yang disebut Inverse Document Frequency (IDF). Tujuan dari algoritma ini adalah untuk melihat seberapa penting kata ( term ) tersebut di dalam dokumen abstrak.
Setelah  dilakukannya  proses text  mining dan  menghasilkan  kalimat  yang  memiliki  peran  penting  didalam perhitungan,  selanjutnya  yaitu  perhitungan  TF-IDF.  Proses  menghitung  nilai  bobot,  terlebih  dahulu  hitung  jumlah kemunculan term pada  setiap  dokumen,  kemudian    menjumlahkan  setiap  kemungculan  kata  yang  sama  pada  semua dokumen letakkan pada kolom DF. Selanjutnya, mencari IDF yaitu hitung jumlah dokumen dibagi DF kemudian hasil pembagian di-log-kan. Langkah selanjutnya, mencari WDT yaitu nilai TF dikalikan nilai IDF sehingga memperoleh nilai bobot term . Perhitungan untuk mendapatkan nilai TF, IDF dan wdt adalah sebagai berikut : Langkah pertama yaitu mencari nilai TF Term : record D1 : 7 D1 bernilai 7 karena term record pada dokumen absrak terdapat 7 term yang sama. Df = jumlah setiap kemunculan kata yang sama pada semua dokumen Mencari nilai IDF : n = jumlah dokumen df = jumlah kemunculan term pada setiap dokumen abstrak IDF = Log (n/df) +1 = Log (50/1) +1 = 2,698970004 Mencari nilai wdt : Wdt = tf.idf D1 : Wdt = 7 x 2,698970004 = 18,89279003
Berdasarkan  diatas  juga  dilakukan  untuk  mencari term yang  lainnya,  berikut  hasil  keseluruhan  proses  dari perhitungan TF-IDF yang disajikan pada tabel 6.
Tabel 7. Hasil Pembobotan kata Term Tf  Df N Idf Wdt = Tf.Idf log(n/df) + 1 record 7 1 50  2,698970004  18,89279003 Database 8 4 50  2,096910013 16,7752801 bentuk 4 10  50  1,698970004  6,795880017 teks 2 6 50  1,920818754  3,841637508 rentan 1 2 50  2,397940009  2,397940009 Curi 1 4 50  2,096910013  2,096910013 data 1 26  50  1,283996656  1,283996656 Hak 1 3 50 2,22184875 2,22184875 Jaga 1 4 50  2,096910013  2,096910013 Teknik 3 13  50  1,585026652  4,755079956 kriptografi 3 3 50 2,22184875 6,665546249 Sandi 7 5 50 2 14 Record 7 1 50  2,698970004  18,89279003 database 8 4 50  2,096910013 16,7752801 Enkripsi 2 2 50  2,397940009  4,795880017 bentuk 4 10  50  1,698970004  6,795880017 sandi 7 5 50 2 14 sandi 7 5 50 2 14 Paham 2 4 50  2,096910013  4,193820026 algoritma 6 20  50  1,397940009  8,387640052 camellia 3 2 50  2,397940009  7,193820026 salah 1 23  50  1,337242168  1,337242168 Algoritma 6 20  50  1,397940009  8,387640052

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Term Tf  Df N Idf Wdt = Tf.Idf log(n/df) + 1 Andal 1 3 50 2,22184875 2,22184875 Wujud 1 2 50  2,397940009  2,397940009 teknik 3 13  50  1,585026652  4,755079956 kriptografi 3 3 50 2,22184875 6,665546249 algoritma 6 20  50  1,397940009  8,387640052 simetri 1 1 50  2,698970004  2,698970004 Hasil 3 24  50  1,318758763  3,956276288 dimana 1 10  50  1,698970004  1,698970004 ronde 2 2 50  2,397940009  4,795880017 masuk 1 6 50  1,920818754  1,920818754 fungsi 2 3 50 2,22184875 4,443697499 f 1 2 50  2,397940009  2,397940009 Fungsi 2 3 50 2,22184875 4,443697499 Fl 1 2 50  2,397940009  2,397940009 subkunci 1 2 50  2,397940009  2,397940009 Kw 1 2 50  2,397940009  2,397940009 k 1 2 50  2,397940009  2,397940009 urai 1 2 50  2,397940009  2,397940009 proses 4 29  50  1,236572006  4,946288026 Aman 3 6 50  1,920818754  5,762456262 record 7 1 50  2,698970004  18,89279003 database 8 4 50  2,096910013 16,7752801 Sandi 7 5 50 2 14 dasar 1 16  50  1,494850022  1,494850022 algoritma 6 20  50  1,397940009  8,387640052 camellia 3 2 50  2,397940009  7,193820026 Hasil 3 24  50  1,318758763  3,956276288 teks 2 6 50  1,920818754  3,841637508 record 7 1 50  2,698970004  18,89279003 Database 8 4 50  2,096910013 16,7752801 bentuk 4 10  50  1,698970004  6,795880017 sandi 7 5 50 2 14 Sulit 2 5 50 2 4 Paham 2 4 50  2,096910013  4,193820026 erti 1 5 50 2 2 orang 1 11  50  1,657577319  1,657577319 upaya 1 6 50  1,920818754  1,920818754 minimalisir   1 2 50  2,397940009  2,397940009 tindak 2 2 50  2,397940009  4,795880017 tindak 2 2 50  2,397940009  4,795880017 Salahguna 1 16  50  1,494850022  1,494850022 record 7 1 50  2,698970004  18,89279003 database 8 4 50  2,096910013 16,7752801 Tabel 8. Hasil Pengelompokan Kategori Skripsi Hasil Klasifikasi No  Term TF-IDF  Kompresi  Pengolahan Citra SPK Kriptografi  Data Mining 1 record 18,89 0 0 0 0 0 2 database 16,77 0 0 0 0 16,77528 5 rentan 2,397 0 0 0 2,39794 0 6 curi 2,096 0 0 0 2,09691 0 7 data 1,284 1,283997 0 0 1,2839967 1,283996 8 hak 2,221 0 0 0 0 0 9 jaga 2,096 0 0 0 2,09691 0 10 aman 5,762 0 0 0 5,7624563 0 11 manfaat 2,397 0 0 0 2,39794 0 12 teknik 4,755 4,75508 0 0 4,75508 4,7550799 13 kriptografi 6,665 0 0 0 6,6655462 0 14 sandi 14 0 0 0 14 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Hasil Klasifikasi No  Term TF-IDF  Kompresi  Pengolahan Citra SPK Kriptografi  Data Mining 15 enkripsi 4,795 0 0 0 4,79588 0 16 paham 4,193 0 0 0 4,19382 0 17 algoritma 8,3876 8,38764 0 0 8,3876401 8,38764005 18 camellia 7,1938 0 0 0 7,19382 0 19 salah 1,3372 0 1,337242168 1,337 1,3372422 1,33724217 20 andal 2,2218 0 0 0 2,2218487 0 21 wujud 2,3979 0 0 0 2,39794 0 22 simetri 2,699 0 0 0 0 0 23 hasil 3,9563 0 3,956276288 0 3,9562763 3,95627629 24 tingkat 1,4202 0 1,420216403 0 1,4202164 1,4202164 25 proses 4,9463 4,946288 4,946288026 0 4,946288 0 26 rumit 2,2218 0 0 0 2,2218487 0 27 sulit 4 0 0 0 4 0 28 kriptanalis 2,3979 0 0 0 2,39794 0 29 akses 2,2218 0 0 0 2,2218487 0 30 peneliti 3,1701 3,170053 0 0 3,1700533 0 31 bit 1,7959 1,79588 0 0 1,79588 0 32 dekripsi 2,3979 0 0 0 2,39794 0 33 tahap 2,2218 0 0 0 2,2218487 0 34 cipher 2,3979 0 0 0 2,39794 0 35 ronde 4,7959 0 0 0 4,79588 0 36 dimana 1,699 0 0 0 1,69897 0 37 masuk 1,9208 0 0 0 1,9208188 0 39 f 2,3979 0 0 0 2,39794 0 40 Fl 2,3979 0 0 0 2,39794 0 41 subkunci 2,3979 0 0 0 2,39794 0 42 Kw 2,3979 0 0 0 2,39794 0 43 k 2,3979 0 0 0 2,39794 0 44 Kl 2,3979 0 0 0 2,39794 0 45 urai 2,3979 0 0 0 2,39794 0 46 dasar 1,4949 0 1,494850022 0 1,49485 0 47 erti 2 0 2 0 2 0 48 orang 1,6576 0 0 0 1,6575773 0 49 upaya 1,9208 0 0 0 1,9208188 1,92081875 50 minimalisir   2,3979 0 0 0 2,39794 0 51 tindak 4,7959 0 0 0 4,79588 0 52 salahguna 1,4949 0 0 0 1,49485 0 Total 24,33894 15,15487291 1,337 157,33579 39,8365504
Dari hasil tabel 8. dapat dilihat bahwa pengklasifikasian kategori dari dokumen abstrak skripsi pada contoh kasus memiliki nilai tertinggi pada kategori  kriptografi, maka dokumen abstrak tersebut tergolong pada kategori  kriptografi. Berikut hasil pengelompokan dari keseluruhan dokumen abstrak skripsi kampus STMIK Budi Darma:
Tabel 9. Daftar Judul Skripsi dan kelompok No Judul Tahun Kelompok 1 Implementasi Algoritma Camellia Pada Penyandian Record Database 2018 Kriptografi 2 Implementasi Algoritma Camellia Pada Penyandian Citra Usg 2018 Kriptografi 3 Penerapan Algoritma Golom Coding Pada Aplikasi Kompresi Short Message Service (Sms) 2019 Kompresi 4 Implementasi Algoritma Prediction By Partial Matching Pada Kompresi File Teks Terenkripsi Elgamal 2017 Kompresi 5 Perancangan  Aplikasi  Kompresi  Adiktif  Citra  Usg  Menggunakan  Algoritma C-Mean 2019 Pengolahan Citra 6 Implementasi Algoritma Base64 Untuk Mengamankan File Secara Online 2019 Kompresi 7 Implementasi Algoritma Quadtree Pada Game Bubble Match 2019 Data Mining 8 Implementasi  Algoritma  Hybrid  Case  Based  Pemecahan  Masalah  PC  Mesin Potocopy Konika Minolta (Studi Kasus : CV.Perdana Mandiri) 2019 Pengolahan Citra 9 Data  Mining  Pengarsipan  Dokumen  Karyawan  Ybilaris  Dengan  Metode Alphabetic Filing System ( Studi Kasus : Pt. Perkebunan Nusantara Iv ( Ptpn Iv Kebun Adolina) 2019 Pengolahan Citra

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No Judul Tahun Kelompok 10 Penerapan  Algoritma  Rough  Set  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor  -  Faktor Resignnya Karyawan ( Study Kasus Pt. Sumber Alfaria Trijaya, Tbk ) 2019 Data mining 11 Perancangan Aplikasi Pengendalian Bahan Baku Pada Crystal Jade Restaurant Dengan Menggunakan Metode Material Requirement Planning (Mrp) 2019 SPK 12 Implementasi  Data  Mining  Algoritma  C  5.0  Dalam  Sppt-Sni  Air  Minum Dalam Kemasan (Studi Kasus : Baristand) 2019 Data Mining 13 Perancangan  Aplikasi  Optimalisasi  Jumlah  Persediaan  Bumbu  Penyedap Masakan  Dengan  Menggunakan  Metode  Simpleks  (Studi  Kasus  :  Pt. Ajinomoto Sales Indonesia) 2018 SPK 14 Implementasi  Data  Mining  Untung  Mendukung  Perkerasan  Jalan  Di  Kota Medan Dengan Metode Internasional Roughness Index 2018 Data Mining 15 Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pola  Penjualan  Produk  Makanan  Ringan Menggunakan Assosiation Rule Pada Swalayan Maju Bersama 2018 Data Mining 16 Implementasi Metode Internal Rate Of Return (Irr) Dalam Menentukan Nilai Investasi Emas 2019 Data Mining 17 Analisa Perbandingan Algoritma Fp-Growth Dan Algoritma Cut  Both  Ways Dalam Menentukan Pola Penjualan Handphone 2019 Kompresi 18 Optimalisasi  Biaya  Transportasi  Pengiriman  Barang  Dengan  Menggunakan Metode Potensial Pada Pt. Bintang Mutiara Cemerlang 2019 Data Mining 19 Penyelesaian  Sistem  Linear  Untuk  Menghitung  Keuntungan  Maksimum Menggunakan  Metode  Interpolasi  Polinomial  Newton  Pada  Pt.  Intra Cakrawala Teknindo 2017 Kriptografi 20 Penerapan  Data  Mining  Identifikasi  Tingkat  Trauma  Korban  Bencana  Alam Letusan Gunung Sinabung Menggunakan Algoritma Apriori 2017 Data Mining 21 Penerapan  Metode  Distribution  Requirement  Planning  (DRP)  Pada  Sistem Informasi Penmdistribusian Barang PT. Singer 2018 Kompresi 22 Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Memprediksi  Penyewaan  Alat  Berat Pada Pt. Karya Nusantara 2017 Data Mining 23 Penerapan  Algoritma  Aac  Adaptif  Arithmetic  Coding  Pada  Aplikasi  Kamus Teknologi Informasi Berbasis Android 2019 Kompresi 24 Penerapan  Algoritma  Fibonacci  Codes  Pada  Kompresi  Aplikasi  Audio  Mp3 Berbasis Dekstop 2019 Kompresi 25 Penerapan Metode Symmetric Codes Dalam Pengompresian File Docx 2018 Kompresi 26 Perancangan  Aplikasi  Konversi  File  Image  Hasil  Scan  Menjadi  File  Text Menggunakan Metode Feature Extraction 2018 Kompresi 27 Penerapan Er Mapper Pada Citra Digital Untuk Menentukan Kualitas Minyak Pada Biji Sawit 2019 Pengolahan Citra 28 Implementasi  Logarithmic  Image  Processing  Pada  Color  Constancy  Citra Mozaik 2019 Pengolahan Citra 29 Perbaikan  Citra  Rgb  Dengan  Menggunakan  Metode  Homomorphic  Filtering Mengunakan Butterworth Filter 2019 Pengolahan Citra 30 Implementasi  Perbaikan  Kualitas  Citra  Dengan  Metode  Geometric  Median Filter  Dan  Penyisipan  Teks  Pada  Gambar  Dengan  Metode  LSB  (Least Significant Bit) 2018 Pengolahan Citra 31 Perancangan  Aplikasi  Perbaikan  Citra  Mata  Dengan  Menggunakan  Metode Contrast Streching 2017 Pengolahan Citra 32 Implementasi Algoritma Clipping Cohen Sutherland Pada Pemotongan Objek Pada Citra 2018 Pengolahan Citra 33 Perancangan  Aplikasi  Penyembunyian  File  Teks  Pada  Citra  Gif  Dengan Menerapkan Algoritma Eztego 2017 Kriptografi 34 Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengujian  Dan  Sertifikasi  Mutu Barang Hasil Perkebunan Dengan Metode Fuzzy Mamdani 2019 Data Mining 35 Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mr.  Celebrity  Dan  Mrs  Celebrity Sumut  Dengan  Menerapkan  Metode  Waspas  (Studi  Kasus:  Rumah  Bakat Trend Management) 2019 SPK 36 Sistem  Pendukung  Keputusan  Murabahah  Emas  Islamic  Bank  (Ib)  Dengan Menerapkan Metode Ahp (Studi Kasus : Pt. Bank Bni Syariah Medan ) 2019 Kompresi 37 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Smp Negeri Terbaik Dalam Bidang  Akademis  Pada  Kantor  Dinas  Pendidikan  Kabupaten  Deli  Serdang Menerapkan Metode Multifactor Evaluation Process (Mfep) 2019 SPK

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 414-432 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No Judul Tahun Kelompok 38 Analisa  Efisiensi  Metode  Moora  Pada  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menerapkan Algoritma Big O Notation 2019 Kriptografi 39 Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Instruktur  Pada  Lkp  Prima Menggunakan Metode Topsis 2019 SPK 40 Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerina Dana Ppa Dengan Menerapkan Metode Electre (Studi Kasus : Stmik Royal Kisaran) 2019 SPK 41 Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Customer  Service  Pada  Pt.  Global Media Nusantara Menggunakan Metode Ahp (Analytical Hierarchy Process) 2017 SPK 42 Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik  Pada  Cv.  Multi  Engineering  Dengan  Menggunakan  Analytical Hierarchy Process 2017 Data Mining 43 Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Dokter Terbaik Menggunakan Metode Analyst Network Process (Anp) Berbasis Android (Studi Kasus : Rsu Bhakti Medan) 2017 Pengolahan Citra 44 Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik  Untuk Program  Student  Exchange  Menggunakan  Metode  Electre  (Studi  Kasus  : Universitas Hkbp Nommensen) 2018 SPK 45 Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Colour Guard 2018 SPK Pada Marching  Band GINADA Dengan Menggunakan Metode VIKOR Dan Borda N 46 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Workship Leader Di Gereja Dengan Menggunakan Metode Simple Multy Attribute Rating Technique (Studi Kasus : Gereja Pentakosta Indonesia Sidang Marindal Garu Viii Medan) 2017 SPK 47 Sistem Pakar Diagnosa Diseksi Aorta Menerapkan Metode Fuzzy Sugeno 2019 Data Mining 48 Prediksi  Tingkat  Peredaran  Kosmetik  Palsu  Menggunakan  Metode  Naive Bayes (Studi Kasus : Bpom Kota Medan) 2019 Data Mining 49 Sistem Pakar Diagnosa Iskemia Menerapkan Metode Fuzzy Sugeno 2019 Pengolahan Citra 50 Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Lupus Menggunakan Metode Constraint Satisfaction Problem (Csp) 2019 SPK
Berdasarkan tabel diatas memperlihatkan hasil pengelompokkan menggunakan penerapan text mining , tf-idf dan cosine similarity . Hasil dari ketiga proses tersebut tidak semua skripsi masuk kedalam kategori yang sesuai.

## 4. KESIMPULAN
Dari berbagai penjelasan yang telah diuraikan dalam laporan, maka dapat disimpulkan berbagai hal Algoritma text mining dan  term frequency – inverse document frequency (TF-IDF) mampu melakukan klasifikasi skripsi. Adanya proses cosine similarity dikarenakan dibutuhkan untuk  membandingkan antar abstrak.  Semakin banyak keyword yang terdapat  pada abstrak maka semakin baik untuk mengelompokkan

## REFERENCES
[1] M. Nurjannah and I. F. Astuti, “PENERAPAN ALGORITMA TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY ( TF-IDF ) UNTUK TEXT MINING,” vol. 8, no. 3, pp. 110–113, 2013.
[2] M. A. Ariyanti, A. P. Wibawa, and U. Pujianto, “Metode term frequency - invers document frequency pada mekanisme pencarian judul skripsi,” Tekno , vol. 28, no. 2, p. 177, 2019.
[3] R.  T.  Wahyuni,  D.  Prastiyanto,  and  E.  Supraptono,  “Penerapan  Algoritma  Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF  pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi,” vol. 9, no. 1, 2017.
[4] M.  Mahdi,  “Penerapan  Metode  Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF  /  IDF  pada  Sistem  Klasifikasi  Sinopsis  Buku  di Perpustakaan Kejaksaan Negeri Jember,” pp. 31–42.
[5] R. A. Sasmita, A. Z. Falani, F. I. Komputer, U. N. Surabaya, and T. Mining, “Pemanfaatan algoritma tf/idf pada sistem informasi ecomplaint handling,” vol. 27, no. 1, pp. 27–33, 2018.
[6] N. Agusvina and N. Santoso, “Pengelompokan Artikel Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Reduksi Fitur Information Gain Thresholding Dan K-Means,” vol. 2, no. 10, pp. 3822–3828, 2018.
[7] L. M. Bening Herwijayanti1, Dian Eka Ratnawati2,  “Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan Pembobotan TF-IDFdan Cosine Similarity,” p. 308, 2018.
[8] C.  S.  Sitti  Munifah,  Abdul  Syukur,  “PENGELOMPOKAN  ARSIP  UNIVERSITAS  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- MEANS DENGAN FEATURE SELECTION CHI SQUARE,” J. Teknol. Inf. , vol. 11, pp. 160–171, 2015.