## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Penyedia Pemandu Wisata dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Android ............................................................... 01-16 Rizky Fitriyanto, Eva Handriyantini, Johan Ericka W.P.

## Rancangan Bangun Pelayanan Tambal Ban Online Menggunakan Algoritma
Djikstra ........................................................................................................... 17-34 Muhammad Henry Setiawan, Subari
Sistem Pendukung Keputusan Rumah Tangga Miskin (RTM) untuk Program Rastra Di Desa Lolo Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Web ........ 35-43 Fitri Dayanti, Sugeng Widodo Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Hewan Ternak Sapi Menggunakan Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Android .................................................... 44-57 Rachmania Indah Permata Sari, Diah Arifah Prastiningtyas, Subari Game Multiplayer “Mini Car Circuit” Berbasis Android ............................. 58-66

## Syaifuddin Yudha Saputra, Subari
Sistem Penunjang Keputusan Simulasi Penentuan Akreditasi Sekolah Dasar Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP) Berbasis Web (Studi Kasus Korwil Dinas Pendidikan Kecamatan Pakisaji) ........................................................................ 67-71 Ahmad Syaifullah, Laila Isyriyah, Bagus Kristomoyo Kristanto Penerapan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Menentukan Rekomendasi Solusi Terhadap Layanan Kantor Teknologi Informasi STIKI Malang ...................
72-79
Yosua Kristanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Meivi Kartikasari
Klasifikasi E-book Berbahasa Inggris Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Perpustakaan STIKI Malang .................................... 80-85 Willyanto Sutikno, Jozua Ferjanus Palandi, Chaulina Alfianti Oktavia Aplikasi Presensi Mahasiswa Berbasis Wifi Direct Peer to Peer pada Perangkat
Android (Studi Kasus : STIKI Malang)..........................................................
86-89 Khoirun Nafisah, Koko Wahyu Prasetyo
Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function Untuk Identifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Pola Daun ........................................................... 90-96
Rhesal Mahadyanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Febry Eka Purwiantono

## Pelindung

## Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara

## Penasehat
Ketua STIKI

## Pembina
Kepala Program Studi

## Editor In Chief
Subari, S.Kom, M.Kom
Section Editor
Siti Aminah, S.Si, M.Pd
Layout Editor
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Tata Usaha/Administrasi
Muh. Bima Indra Kusuma
Klasifikasi E-book Berbahasa Inggris Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Perpustakaan STIKI

## Malang
Willyanto Sutikno 1 , Jozua Ferjanus Palandi 2 , Chaulina Alfianto Oktavia 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
1 141111077@mhs.stiki.ac.id, 2 jozuafp@stiki.ac.id, 3 chaulina@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Text  Mining  merupakan  proses  penambangan  data  yang  berupa  text  dengan  menggunakan  sumber  yang berasal dari text, dengan tujuan mencari kata-kata yang dapat mewakili isi dari sebuah dokumen sehingga dapat dilakukan analisa terkait dengan keterhubungan antara dokumen yang ada. Untuk mendukung Klasifikasi E-book berbahasa Inggris Menggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Perpustakaan STIKI Malang. Dengan menggunakan metode K-Means Clustering membantu sistem dalam pengelompokan data atau entitas yang sama serta mengelompokan data atau entitas yang tidak sama. K-Means Clustering bekerja dengan menggunakan nilai dari  Text  Mining  yang  ada  dan  akan  dihitung  jarak  terdekat  dengan  menggunakan  Ecluidience  Distance berdasarkan Centroid yang sudah diatur, yang menjadi acuan pada Cluster atau kelas manakah data akan masuk. Dalam  pengujian  algoritma  K-Means  Clustering  untuk  mengelompokan  data  E-book,  dilakukan  sampling terhadap data E-book yang terdapat pada Perpustakaan STIKI Malang. Dari sistem yang ada menunjukan bahwa diterapkannya sistem ini akurasi dari Cluster 1 (Informasi Sistem) 10% , Cluster 2 (Teknik Komputer) 15%, dan Cluster 3 (Teknik Informatika) 65%.
Kata Kunci: Text Mining, K-Means Clustering, E-Book

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan  merupakan  tempat  dimana terdapat  koleksi  buku  dan  majalah,  hingga  kini perpustakaan  menjadi  tempat  tujuan  bagi  banyak orang  untuk  mencari  buku-buku  dan  informasi.  Di Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia (STIKI) Malang,
perpustakaan merupakan  sarana  penunjang  yang  dibutuhkan mahasiswa  dan  dosen  untuk  mencari  informasi berupa  buku-buku, e-book dan  informasi  yang diperlukan.
Perpustakaan STIKI Malang memiliki banyak koleksi e-book berbahasa Inggris khususnya e-book di  bidang  informatika  sebagai  alat  bantu  bagi mahasiswa  dan  dosen  dalam  kegiatan  belajar mengajar.  Namun e-book tersebut  masih  belum terorganisir dengan baik, dan belum ada sistem atau aplikasi yang menunjang pengelolaan dan pengelompokan khususnya buku digital atau e -book . Akibat  dari  masalah  yang  ada  membuat pengguna  perpustakaan  tidak  dapat  mengakses e- book secara  efektif.  Dalam  mencari e-book yang sesuai dengan kebutuhan pengguna harus dilakukan secara  manual.  Diperlukan  suatu  sistem  dengan menggunakan metode pengelompokan untuk mengindentifikasi e-book sesuai  dengan  kategori. Dengan  menggunakan K-Means  Clusterin g  dapat mengklasterisasi  dokumen  berdasarkan  frekuensi kata yang sering muncul pada dokumen tersebut [1].
Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  akan dibangun  aplikasi  menggunakan  metode K-Means Clustering yang  dapat  mengelompokan e-book
informatika agar memudahkan mahasiswa dan dosen mencari e-book yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan membantu  staff  perpustakaan  STIKI  Malang  untuk dapat mengelola e-book dengan efektif.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN
Bab ini akan dijelaskan tentang sistem analisa dan  perancangan  pada  sistem  Klasifikasi e-book berbahasa  Inggris  menggunakan  metode K-Means Clustering studi kasus perpustakaan STIKI Malang.

## Text Minning dan Klasifikasi
Perhitungan K-Means Clustering dapat dilakukan  setelah  melalui  3  proses  yaitu text processing , text  transformation dan  perhitungan bobot kata menggunakan TF/IDF.

## Text Processing
Text  processing dibagi  menjadi  2  tahap case folding dan tokenizing .  Pertama  file  yang  berisi abstract dari e-book akan  dilakukan case  folding yang  digunakan  untuk  membuat  semua  abjad  a-z menjadi huruf kecil atau biasa kita sebut lowercase .
this  concise  book  shows  you  how  to  create  php command  line  interface  (cli)  scripts,  including user  interaction  and  scripts  to  automate  and assist your workflow.
Gambar 1. Case Folding Data Abstract
Selanjutnya  akan  dilakukan  proses tokenizing untuk  memecah string dan  untuk  menghilangkan
tanda  baca  yang  terdapat  pada  sebuah abstract  e- book untuk mempermudah proses selanjutnya dalam text transformation.
Tabel 1. Tokenizing Data Abstract

## Text

## Transformation
Dalam text  transformation juga  akan  dibagi beberapa  tahap,  terdiri  dari stopword yang digunakan  untuk  menghilangkan  kata  yang  tidak relevan.  Dikarenakan  abstrak  yang  digunakan berbahasa  Inggris  maka  contoh  dari stopword berbahasa Inggris seperti “ of, the, and , …“.
Tabel 2. Stopword Data Abstract
Selanjutnya  akan  digunakan  metode Stemming Porter ,  yang  berguna  untuk  mengembalikan  kata yang ada menjadi root wood nya. Dikarenakan dalam bahasa  Inggris  terdapat  banyak  sekali  imbuhan seperti,  “ Works ”,  dan  saat  digunakan  metode Stemming Porter output  dari  kata-kata  yang disebutkan  akan  menjadi root  wood dari  kata-kata tersebut yaitu “ Work ”.
Tabel 3. Stemming Data Abstract
TF-IDF  (Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency)
Dari sinilah hasil yang paling utama dalam text mining yaitu  untuk  menentukan  bobot  nilai  yang telah  diproses  menggunakan  TF/IDF.  IDF  dapat memperbaiki nilai precision , karena IDF mengkhususkan  untuk  fokus    pada    sebuah term dalam    keseluruhan    dokumen.  IDF  dapat memperbaiki nilai precision , karena IDF mengkhususkan  untuk  fokus    pada    sebuah term dalam  keseluruhan  dokumen. kombinasi  antara  TF dan    IDF    untuk  menghitung    bobot term menunjukkan    bahwa    gabungan    keduanya
menghasilkan  performansi    yang    lebih    baik. Kombinasi  bobot  dari  sebuah term t  pada  teks  d didefinisikan sebagai berikut :
Pertama menentukan berapa TF yang terdapat pada dokumen dengan menggunakan Rumus (1).
𝑊(𝑑, 𝑡) = 𝑇𝐹(𝑑, 𝑡)
(1)

## Gambar 2. Terms Frequency Data Abstract
Nilai  TF  sudah  diketahui  maka  akan  di lanjutkan dengan mencari nilai IDF dalam dokumen tersebut dengan menggunakan Rumus (2).
𝐼𝐷𝐹(𝑡) = 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑛 𝑑𝑓 (𝑡) ) (2)

## Gambar 3. Inverse Document Frequency Data Abstract
Hasil  perhitungan  TF  dan  IDF  yang  ada  akan dimasukan ke dalam Rumus (3).
TFIDF(d,t) = TF(d,t) ∙ IDF(t) (3)
Gambar 4 . Terms Frequency Inverse Document Frequency Data Abstract E-book
Lalu  akan  dieksekusi  dengan  menggunakan metode K-Means  Clustering berikut  langkah- langkah dari perhitungan K-Means Clustering :
 K-Means  Clustering merupakan        algoritma pengelompokan iterative yang  melakukan partisi set data  ke  dalam  sejumlah K cluster
this concise Book shows you how to create php command line interface cli scripts including user interaction and scripts to automate and assist your workflow Consise book shows create php command line interface cli scripts including
user
interaction scripts
automate
assist workflow concis book show creat php command line interfac cli script includ
user
interac script autom assist workflow
yang    sudah  diterapkan.  Tentukan  jumlah  dari cluster k .
 Inisialisasi  k  sebagai  pusat cluster (diberikan nilai-nilai  random).  Atau  dapat  menggunakan rumus pencarian centroid dengan rumus (4).
𝐶 𝑖 = 1 𝑀 ∑
𝑋 𝑗 𝑀 𝑗=1 (4)
Tabel 4. Nilai Cluster Random Cluster C1 C2 C3 1 1 1.569 1.569 2 1 1 1 3 1.569 1.398 1 4 1 1.398 1 5 1 1.569 1.398 6 1 1 1.398
7 1
1 1
8 1 1 1 9 1 1
1
 Alokasikan  setiap  data  atau  obyek  ke cluster terdekat.  Kedekatan  dua  obyek  ditentukan berdasarkan  jarak  antar  kedua  obyek  tersebut. Jarak paling dekat antara satu data dengan satu cluster tertentu  akan  menentukan  suatu  data masuk  ke  dalam cluster yang  terdekat  dengan menggunakan rumus (5).
𝑑 𝑖𝑗 =   √∑ (𝑥 𝑖𝑘 − 𝑐 𝑖𝑘 𝑝 𝑖=1 ) 2 (5)
Data set 1 dihitung dengan C1:
= √ (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1,569 − 1,569) 2 +(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 +(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= √0 = 0 Data set 1 dihitung dengan C2  =
√ (1 − 1, 569) 2 + (1 − 1) 2 + (1,56 − 1,398) +(1 − 1,398) + (1 − 1,569)
+(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) + (1 − 1) 2
= √0,83 = 0,91
Data set 1 dihitung dengan C3  =
√ (1 − 1,569) 2 + (1 − 1) 2 + (1,569 − 1) 2 +(1 − 1) 2 + (1 − 1,398) 2 +(1 − 1,398) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= √0,96 = 0,98
Tabel 5. Hasil perhitungan dengan menggunakan
Eclaudians Distance Data Abstract E-book Word C1 C2 C3 D1 0 0.91 0.98 D2 1.07 1.01 1.07 D3 1.61 1.5 1.21 D4 1.02 1.27 0.92 D5 0.91 0 0.71 D6 0.88 0.92 1.19 D7 0.89 0.99 0.90 D8 0.98 1.26 0.99 D9 1.26 1.39 0.91 D10 0.98 0.71 0
 Hitung  kembali  pusat cluster dengan  anggota cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata- rata  semua  data  atau  obyek  dalam cluster menggunakan Rumus (6).
√(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑎𝑣𝑔 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑎𝑣𝑔 ) 2 + (𝑧 𝑖 − 𝑧 𝑎𝑣𝑔 ) 2 . (6)
Tabel 6. Anggota Cluster Iterasi Pertama Data Abstract E-book Anggota Cluster 1 Anggota Cluster 2 Anggota Cluster 3 D1 D2 D3 D6 D5 D4 D7 D9 D8 D10  Tugaskan  kembali  setiap  obyek  memakai centroid yang  baru.  Jika centroid sudah  tidak berubah  kembali,  maka  proses cluster telah selesai.
Update Centroid 1 :
Perhitungan   = (1+1+1+1) 4
= 1
= (1+1+1+1.398) 4 = 1.1
= …
Perhitungan dilakukan hingga semua data yang pada  terhitung  hingga  menghasilkan  C1  baru seperti pada gambar :
Gambar 5. Update Centroid 1
Update Centroid 2 :
Gambar 6. Update Centroid 2
Update Centroid 3 :
Gambar 7. Update Centroid 3
 Kembali  ke  langkah  3  sampai  pusat cluster tidak berubah lagi. Setelah pusat cluster tidak berubah  lagi,  yang  berarti  data  abstract  sudah masuk kedalam cluster-cluster yang telah ada. Dapat diidentifikasi bahwa contoh data abstrak masuk  kedalam Cluster 1, Cluster 2  dan Cluster 3,  dengan  1  data  tidak  menghasilkan akurasi yang baik.

## 3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Program
Halaman Login Halaman yang pertama dibuka dalam menjalankan sistem ini adalah halaman login . Setiap user diharuskan melakukan login dengan menggunakan username dan password yang  sudah didaftarkan.
Gambar 8. Halaman Login

## Halaman Dashboard
Setelah user melakukan login , cek  login akan melakukan  identifikasi  terhadap username dan password yang  telah  dimasukan  apakah user termasuk level admin,  dosen  atau  mahasiswa. Dikarenakan setiap level akan memuat user interface yang berbeda.
Gambar 9. Dashboard Login User Admin
Halaman List E-book Admin Dalam halaman e-book data admin, user admin mempunyai otoritas untuk input data e-book, melihat detail data e-book , edit data e-book , dan delete data e-book .  Serta user admin  dapat  melihat  hasil  dari kategori  e-book  yang  sebelumnya  sudah  dihitung dengan metode K-Means Clustering .
Gambar 10. List E-book User Admin

## Halaman DetaileE-book Admin
Data Detail  e-book diambil  berdasarkan  data yang diunggah oleh admin pada form Input E-book .
Gambar 11. Detail E-book Admin
Halaman Edit E-book Admin
Edit data e -book dilakukan dengan menggunakan primary  key dari id_doc yang dipunyai  setiap  dokumen E-book ,  lalu  data  akan diperbarui  dengan  data  yang  baru  diunggah  oleh admin.
Gambar 12. Edit E-book Admin
Halaman Input E-book Admin Dari data yang didapat dari form Input E-book akan  di post kedalam  proses input E-book  yang terhubung dengan database .
Gambar 13. Input E-book Admin

## Halaman Terms Data E-book
Dalam halaman terms data terdapat proses text minning yang  terdiri  dari text  processing dan text transformation ,  proses  perhitungan  TF-IDF  dan proses stemming menggunakan stemming porter .
Gambar 14. Terms Data E-book

## Halaman K-Means Clustering
Pada  Halaman K-Means terdapat  proses perhitungan dengan menggunakan metode K-Means Clustering dengan  menggunakan  data  yang  telah dihitung  terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  TF- IDF
Gambar 15. K-Means Clustering

## Halaman Kategori Data E-book
Halaman kategori data e-book merupakan hasil dari  perhitungan K-Means  Clustering dan  datae - book yang ada akan dikategorikan berdasarkan hasil dari perhitungan K-Means Clustering.
Gambar 16. Kategori Data E-book

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah dilakukan analisa, perancangan, implementasi,  dan  pengujian  algoritma K-Means Clustering untuk  klasifikasi  data e-book dengan menggunakan  data  dari  tempat  studi  kasus  yaitu Perpustakaan  STIKI  Malang  dapat  disimpulkan sebagai berikut :
 Sistem  ini  berjalan  dengan  baik,  dengan menggunakan 100 data e-book .  Sistem ini dirancang untuk mengelompokan e- book berbahasa  Inggris  dan  berjalan  dengan baik.  Sistem  ini  dirancang  dengan  menggunakan metode K-Means Clustering , dengan menggunakan  3 Cluster atau  kelompok  dan berjalan dengan baik.
 Sistem ini mengelompokan berdasarkan Abstrak E-book berbasa  Inggris  dan  berjalan dengan baik.
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa Sistem  yang  dapat  mengklasifikasi  jenis  E-book berbahasa  Inggris  menggunakan  metode K-Means Clustering pada  perpustakaan  STIKI  Malang  yang dibuat  dapat  berjalan  dengan  baik,  dengan menggunakan  data E-book berbhasa  Inggris  yang berasal dari Perpustakaan STIKI Malang.
Saran  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk mengembangkan  Sistem  ini  agar  lebih  maksimal adalah sebagai berikut :
 Disarankan untuk melakukan penelitian terlebih dahulu  apakah  ada  algoritma  selain K-Means Clustering yang dapat mengelompokan dengan baik dan menghasilkan akurasi yang maksimal.

## 5. REFERENSI
[1] Gosno,  E.  B.  (2013).  Implementasi  KD-Tree
K-Means Clustering untuk Klasterisasi Dokumen. Institut Teknologi Seputuh Nopember .
[2] Handoyo,  R.  (2013).  Perbandingan  Metode Clustering  Menggunakan  Metode  Single
Linkage  dan  K-Means  pada  Pengelompokan Dokumen.  Proposal  Tugas  Akhir  Institut
Teknologi Telkom. Bandung.
[3] Hearst,  M.  (1999).  Untangling  text  mining.
Proc  Annual  Meeting  of  the  Association  for Computional Linguistics .