## Temu Kembali Informasi Big Data Menggunakan K-means Clustering
Imam Marzuki

## Pengembangan Sistem Login Hotspot dengan Perantara
Sosial Media
Alfred Christian Supusepa, Hendry Setiawan, Antonius Duty Susilo

## Implementasi Teknologi Interoperabilitas Web Service Website Portal Informasi Kegiatan Ilmiah Universitas
Ma Chung
Antony Hilary, Paulus Lucky Tirma Irawan, Hendry Setiawan

## Strategi Pemasaran Menggunakan Metode Kombinasi SWOT Dan AHP (Studi Kasus : STMIK Pradnya Paramita)
Dwi Safiroh Utsalina, Weda Adistianaya Dewa

## Analisis Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Dan
Pengeluaran Kas Pada Lembaga Pendidikan Jauharul Maknunah

## Implementasi Augmented Reality Visualisasi Rumah
Berbasis Unity Hans Kristian, Hendry Setiawan, Oesman Hendra Kelana

## Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik pada
PAUD Omah Bocah Annaafi’ Ponco Warni, Soetam Rizky Wicaksono

## Implementasi Augmented Reality Untuk Visualisasi
Pakaian Wanita
Priska Mariana, Hendry Setiawan, Paulus Lucky Tirma Irawan
Sistem Monitoring Tugas Akhir Berbasis User Generated Content Pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Kanjuruhan Malang
Moh. Sulhan

## Optimasi Strategis Pemilihan Rumah Toko Dengan
Metode Naïve Bayesian Classification
Erwien Tjipta Wijaya

## Pengolahan Nilai Berbasis Database Di Mts Miftahul
Ulum Wonokoyo
Setyorini, Suastika Yulia Riska, Fadhli Almu’ini Ahda,
Rina Dewi Indah Sari

## Implementasi Augmented Reality Untuk Cerita Rakyat Malin Kundang Berbasis Perangkat Bergerak
Nicholas Febrian, Hendry Setiawan, Oesman Hendra Kelana

## Implementasi Teknik Kriptografi Stream Cipher Salsa20 Untuk Pengamanan Basis Data
Paulus Lucky Tirma Irawan
Model Dan Implementasi Teknik Query Realtime Database Untuk Mengolah Data Finansial Pada Aplikasi Server Pulsa Reload Berbasis .Net
Fitri Marisa

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 14 ( empat belas) naskah dalam  bidang  sistem  informasi,  jaringan,  pemrograman  web,  perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena telah  memberikan  kontribusi  penting  pada  pengembangan  ilmu  dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, M.Kom
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.

## Tata Usaha/Administrasi
Dimas Setiawan

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang SMATIKA Jurnal Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI
Temu Kembali Informasi Big Data Menggunakan
K-means Clustering  ............................................................................. 01 - 07 Imam Marzuki Pengembangan Sistem Login Hotspot dengan Perantara Sosial Media  ....................................................................................... 08 - 12 Alfred Christian Supusepa, Hendry Setiawan, Antonius Duty Susilo Implementasi Teknologi Interoperabilitas Web Service Website Portal Informasi Kegiatan Ilmiah Universitas Ma Chung  ................................ 13 - 17 Antony Hilary, Paulus Lucky Tirma Irawan, Hendry Setiawan
Strategi Pemasaran Menggunakan Metode Kombinasi SWOT Dan AHP
(Studi Kasus : STMIK Pradnya Paramita)  ............................................. 18 - 26 Dwi Safiroh Utsalina, Weda Adistianaya Dewa Analisis Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Dan Pengeluaran Kas Pada Lembaga Pendidikan  ............................................................ 27 - 39 Jauharul Maknunah Implementasi Augmented Reality Visualisasi Rumah Berbasis Unity ... 40 - 44 Hans Kristian, Hendry Setiawan, Oesman Hendra Kelana Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik pada PAUD Omah Bocah Annaafi’  ............................................................... 45 - 50
Ponco Warni, Soetam Rizky Wicaksono
Implementasi Augmented Reality Untuk Visualisasi Pakaian Wanita .. 51 - 57
Priska Mariana, Hendry Setiawan, Paulus Lucky Tirma Irawan
Sistem Monitoring Tugas Akhir Berbasis User Generated Content Pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Kanjuruhan Malang  .......................................................... 58 - 68 Moh. Sulhan
Optimasi Strategis Pemilihan Rumah Toko Dengan Metode Naïve Bayesian Classification  ................................................ 69 - 75 Erwien Tjipta Wijaya Pengolahan Nilai Berbasis Database Di Mts Miftahul Ulum Wonokoyo  .......................................................................................... 76 - 81 Setyorini, Suastika Yulia Riska, Fadhli Almu’ini Ahda, Rina Dewi Indah Sari Implementasi Augmented Reality Untuk Cerita Rakyat Malin Kundang Berbasis Perangkat Bergerak ...................................... 82 - 87 Nicholas Febrian, Hendry Setiawan, Oesman Hendra Kelana Implementasi Teknik Kriptografi Stream Cipher Salsa20 Untuk Pengamanan Basis Data  ........................................................... 88 - 92 Paulus Lucky Tirma Irawan Model Dan Implementasi Teknik Query Realtime  Database
Untuk Mengolah Data Finansial Pada Aplikasi Server Pulsa Reload
Berbasis .Net   ..................................................................................... 93 - 98
Fitri Marisa

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 06, Nomor 01 Tahun 2016

## Temu Kembali Informasi Big Data Menggunakan

## K-Means Clustering

## Imam Marzuki
Program Studi Teknik Elektro, Universitas Panca Marga
Jln. Yos Sudarso 107 Pabean Dringu Probolinggo 67271, Indonesia
Email: imammarzuki32@gmail.com

## ABSTRAK
Saat ini manusia hidup selalu berhubungan dengan data, dimana data dibuat dan dikirimkan tiap detiknya di seluruh dunia. Hal ini menyebabkan data di jaringan bertambah secara massive (besar- besaran). Oleh karena itu kebutuhan akan pengelolaan data tersebut semakin meningkat. Salah satu bagian yang penting dalam pengelolaan data adalah proses pencarian informasi yang diinginkan oleh pengguna atau biasa disebut dengan temu kembali informasi (information retrieval). Tujuan utama dari  temu  kembali  informasi  adalah  menemukan  kembali  dokumen  yang  berisi  informasi  yang relevan dengan query yang di inputkan oleh pengguna. Sudah banyak metode yang diusulkan untuk temu  kembali  informasi.  Namun  dari  sekian  teknik  masih  menyisakan  permasalahan  terkait kecepatan dan akurasi pencarian.  Pada tesis ini, penulis mengusulkan metode terbaik temu kembali informasi  pada  pencarian  big  data.    Permasalahan  muncul  ketika  melakukan  proses  pencarian informasi. Hal ini disebabkan big data didominasi oleh data tidak terstruktur. Data tidak terstruktur memiliki sifat sulit diorganisir. Oleh karena itu, diperlukan suatu teknik khusus untuk mengatasinya. Salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan menambahkan klasterisasi dalam  indexing  informasi.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  klasterisasi  menggunakan  k- means clustering. Berdasarkan hasil percobaan menggunakan k-means clustering didapatkan nilai rata-rata precision 0.8 nilai rata-rata recall 0.741, dan nilai rata-rata waktu komputasi 0.579 detik.
Kata kunci: big data, temu kembali informasi, k-means clustering
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi yang  semakin  pesat  telah  menyebabkan aktivitas  manusia  tidak  terlepas  dari  data. Setiap  individu  dapat  membuat  data  dan mengirimkannya  setiap  detiknya.  Hal  ini menyebabkan  data  di  jaringan  bertambah secara massive (besar-besaran).  Pertambahan data  yang massive tersebut  didominasi  oleh data tidak terstruktur seperti teks, citra, audio, video,  email,  slide  persentasi,  animasi,  dll. Data ini berasal dari berbagai macam sumber, misalnya  dari  jejaring  sosial  dan  situs-situs portal  berita.  Bahkan  penggunaan  perangkat genggam  untuk  berkomunikasi  sehari-hari membuat  trafik  data  semakin  membengkak. Tidak dapat dipungkiri lagi bahwa penyimpanan sebesar petabyte bahkan exabyte kerapkali  dijumpai.  Penggunaan  database relasional  sudah  terbukti  tidak  mampu menangani big  data (hariadi,  2013).  Hal  ini dikarenakan big  data didominasi  oleh  data tidak  terstruktur.  Data  tidak  terstruktur memiliki  karakteristik  sulit  diorganisir  dan tidak memiliki struktur hirarki relasional. Pada gambar  1  diperlihatkan  perkembangan  data
digital dalam rentang waktu 10 tahun terakhir.
Gambar 1. Perkembangan data digital dalam rentang waktu 10 tahun terakhir.
Perkembangan  trafik  data  tersebut  telah membawa  manusia  menuju  era big data . Dalam pengertian teknis, big data didefinisikan  sebagai  sebuah  problem  domain dimana teknologi tradisional seperti  database relasional  tidak  mampu  lagi  untuk  melayani. Big data mempunyai  tiga  karakteristik  yaitu volume,  velositas,  dan  variasi  datanya.
Peningkatan volume, velositas, dan variasi data banyak  diakibatkan  oleh  adopsi  internet dimana  setiap  individu  memproduksi  konten atau  paling  tidak  meninggalkan  sidik  jari digital  yang  berpotensi  digunakan  untuk  hal- hal baru.
Dalam Peningkatan data yang pesat ini telah  membuat  kebutuhan  akan  pengelolaan data  semakin  meningkat.  Salah  satu  bagian yang  penting  dalam  pengelolaan  data  adalah proses  pencarian  informasi  yang  diinginkan oleh pengguna atau biasa disebut dengan temu kembali  informasi  ( information  retrieval ). Tujuan  utama  dari  temu  kembali  informasi adalah  menemukan  kembali  dokumen  yang berisi  informasi  yang  relevan  dengan query yang di inputkan oleh pengguna.
Salah  satu  bagian  penting  dalam  optimasi mesin  pencari  ( search  engine  optimization ) adalah  mengoptimalkan  proses  temu  kembali informasi  yang  diinginkan  oleh  pengguna. Sudah  banyak  teknik  yang  diusulkan  untuk temu  kembali  informasi.  Namun  dari  sekian teknik  masih  menyisakan  persoalan  terkait penanganan big data . Hal ini dikarenakan big data memiliki  data  tidak  terstruktur  dengan volume yang besar dan outlier .
Salah  satu  solusi  untuk  menangani permasalahan tersebut adalah dengan menambahkan  klasterisasi  dalam indexing informasi . Penambahan klasterisasi ini sebagian  besar  mengunakan  metode  hirarki dalam pengelompokannya seperti pada [2] dan [3].  Pada  [2]  dan  [3]  melakukan  pencarian informasi  dengan  inputan  berupa  kata  kunci dan  penambahan  klasterisasi  menggunakan centroid linkage  hierarchical  method .  Kekurangan muncul  pada  kompleksitas  waktu  komputasi dari  metode  hierarki  ini  meningkat  ketika jumlah data semakin besar.
Baru-baru  ini,  [3]  memperkenalkan  sebuah teknik  pencarian  yang  dapat  meningkatkan peringkat  hasil  pencarian  informasi  dengan waktu  yang  cepat  menggunakan k-means clustering yang merupakan klasterisasi dengan metode  partisi.  Namun  belum  dilakukan penelitian mendalam mengenai teknik ini.
Dalam  penelitian  ini  sekumpulan big data berupa  dokumen  tidak  terstruktur  yang bersumber  dari  internet  yang  bervariasi jenisnya  akan  disesuaikan  dengan  kata  kunci yang  diinputkan  melalui  proses text  mining . Selanjutnya hasil proses ini akan diklasterisasi menggunakan k-means  clustering. Hasil akhirnya adalah sekumpulan dokumen tersebut akan  ditampilkan  lagi  ke  web  yang  diurutkan sesuai  dengan  tingkat  relevansinya  terhadap
kata kunci .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  bagian  ini  akan  dibahas mengenai  teori-teori  penting  yang  dapat menunjang dan menjadi acuan dalam perancangan penelitian. Bagian tersebut meliputi  teori  dasar  mengenai big  data ,  data tidak terstruktur, optimasi mesin pencari, temu kembali informasi ( information retrieval ), text mining , dan klasterisasi.

## A. Big Data
Dalam  pengertian  teknis,  big  data didefinisikan  sebagai  sebuah  problem  yang terjadi  ketika  teknologi  tradisional  seperti relasional  database  tidak  mampu  untuk memberikan layanan. Big data mempunyai tiga karakteristik  yaitu  volume,  velositas,  dan variasi datanya. Peningkatan volume, velositas, dan  variasi  data  diakibatkan  oleh  adopsi internet.  Selain  itu,  peningkatan  tersebut  juga diakibatkan oleh penggunaan perangkat genggam  untuk  berkomunikasi  sehari-hari. Setiap  individu  memproduksi  konten  atau paling  tidak  meninggalkan  sidik  jari  digital yang berpotensi digunakan untuk hal-hal baru. Beberapa  prinsip  dari  big  data  adalah  tidak membuang data apapun karena residu tersebut mungkin  akan  menjadi  penting  sejalannya waktu.  Sedangkan  untuk  menghadapi  variasi data yang tinggi, big data menciptakan struktur melalui  ekstraksi,  transformasi,  tanpa  harus membuang data mentah yang dimiliki.
Sejumlah data atau informasi dikatakan big  data apabila  memenuhi  tiga  karakteristik, antara lain :

## 1. Volume
Ciri  ini  menandakan  bahwa  ukuran dan kapasitas data tersebut besar dan memungkinkan selalu bertambah seiring  dengan  pertambahan  waktu. Dengan  data  yang  semakin  besar merupakan  tantangan  bagi  media penyimpanan.
2. Velocity
Pengolahan data maupun pemrosesan informasi memerlukan  kecepatan ( real time processing ).
3. Variety Data atau informasi bervariasi jenisnya baik data terstruktur maupun tidak  terstruktur.    Data  terstruktur adalah  data  yang  mudah  dianalisa menggunakan  database  relasional. Sedang  data  tidak  terstruktur  tidak
bisa  diolah  menggunakan  database relasional.  Big  data  didominasi  oleh data tidak terstruktur.
Gambar  2  berikut  ini  mengilustrasikan mengenai karakteristik dari big data.
Gambar 2. Karakteristik big data

## B.  Data Tidak Terstruktur
Salah satu tantangan dalam pengolahan big  data adalah  data  tidak  terstruktur  dimana tidak  memiliki  hirarki  relasional  dan  tidak cocok  dengan  database  tradisional  seperti Relational  Database  Management  System (RDBMS).
Beberapa  karakteristik  dari  data  tidak terstruktur, antara lain sebagai berikut :
1. Berisikan  obyek  atau  dokumen  baik ukuran maupun tipe datanya bebas.
2. Tidak terorganisir.
3. Organisasi dan informasi tidak konsisten.
4. Berisikan  teks,  image,  audio,  video, email dan persentasi powerpoint.
5. Data yang ditampilkan pada halaman web.
C.  Optimasi Mesin Pencari ( Search Engine
Optimization )
Sejalan  dengan  adanya  fenomena  big data  yang  didominasi  data  tidak  terstruktur, maka  diperlukan  sebuah  teknik  pencarian informasi (information retrieval) yang efisien. Teknik  tersebut  dinamakan  dengan  optimasi mesin  pencari  (search  engine  optimization). Optimasi  mesin  pencari  mengacu  pada peningkatan  kinerja  mesin  pencari  dalam  hal akurasi  dan  kecepatan.  Tujuan  dari  optimasi mesin  pencari  adalah  menempatkan  sebuah situs  web  pada  posisi  teratas,  atau  setidaknya halaman  pertama  hasil  pencarian  berdasarkan kata  kunci  tertentu  yang  ditargetkan.  Secara logis, situs web yang menempati posisi teratas pada  hasil  pencarian  memiliki  peluang  lebih besar untuk mendapatkan pengunjung.
Mesin  pencari  telah  menjadi  bagian yang  paling  dominan  dalam  hidup  pengguna internet.  Dengan  makin  berkembangnya
pemanfaatan  jaringan  internet  sebagai  media bisnis, kebutuhan akan optimasi mesin pencari ( search  engine  optimization )  juga  semakin meningkat.  Berada  pada  posisi  teratas  hasil pencarian akan meningkatkan peluang sebuah perusahaan  pemasaran  berbasis  web  untuk mendapatkan  pelanggan  baru.  Peluang  ini dimanfaatkan sejumlah pihak untuk menawarkan jasa optimasi mesin pencari bagi perusahaan-perusahaan  yang  memiliki  basis usaha di internet .
Mesin  pencari  telah  menjadi  bagian yang  paling  dominan  dalam  hidup  pengguna internet.  Dengan  makin  berkembangnya pemanfaatan  jaringan  internet  sebagai  media bisnis, kebutuhan akan optimasi mesin pencari ( search  engine  optimization )  juga  semakin meningkat.  Berada  pada  posisi  teratas  hasil pencarian akan meningkatkan peluang sebuah perusahaan  pemasaran  berbasis  web  untuk mendapatkan  pelanggan  baru.  Peluang  ini dimanfaatkan sejumlah pihak untuk menawarkan jasa optimasi mesin pencari bagi perusahaan-perusahaan  yang  memiliki  basis usaha di internet .
D.    Temu  Kembali  Informasi (Information Retrieval)
Temu  kembali  informasi  merupakan bagian dari computer science yang berhubungan  dengan  pengambilan  informasi dari dokumen-dokumen yang didasarkan pada isi  dan  konteks  dari  dokumen-dokumen  itu sendiri.  Berdasarkan  referensi  dijelaskan bahwa  temu  kembali  informasi  ( information retrieval ) merupakan suatu pencarian informasi    yang  didasarkan  pada  suatu  kata kunci  yang  diharapkan  dapat  memenuhi keinginan  user  dari  kumpulan  dokumen  yang ada.  Selain  itu  referensi  lain  menyebutkan bahwa  temu  kembali  informasi  merupakan studi  tentang  sistem  pengindeksan,  pencarian, dan  mengingat  data,  khususnya  teks  atau bentuk tidak terstruktur lainnya.
Informasi  atau  data  yang  dicari  dapat berupa  berupa  teks,  image,  audio,  video  dan lain-lain.  Koleksi  data  teks  yang  dapat dijadikan sumber pencarian juga dapat berupa pesan  teks,  seperti  e-mail,  fax,  dan  dokumen berita,  bahkan  dokumen  yang  beredar  di internet. Dengan jumlah dokumen koleksi yang besar  sebagai  sumber  pencarian,  maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu user menemukan dokumen yang relevan dalam waktu yang singkat dan tepat.
Gambar 3. Ilustrasi proses temu kembali informasi

## E.  Text Mining
Definisi  dari text  mining sudah  sering diberikan  oleh  banyak  ahli  riset  dan  praktisi. Seperti halnya data mining , text mining adalah proses  penemuan  akan  informasi  yang sebelumnya tidak terungkap dengan memproses  dan  menganalisa  data  dalam jumlah  besar.  Dalam  menganalisa  sebagian atau  keseluruhan  data  teks  tidak  terstruktur, text  mining mencoba  untuk  mengasosiasikan satu  bagian  teks  dengan  yang  lainnya berdasarkan aturan-aturan tertentu. Hasil yang diharapkan  adalah  informasi  baru  yang  tidak terungkap jelas sebelumnya.
Seperti halnya data mining , text mining juga  menghadapi  masalah yang  sama, termasuk jumlah data yang besar, dimensi yang tinggi,  data  dan  struktur  yang  terus  berubah. Berbeda  dengan data  mining yang  utamanya memproses  data  terstruktur,  data  yang digunakan text  mining pada  umumnya  dalam bentuk tidak terstruktur. Akibatnya, text mining mempunyai  tantangan  tambahan  yang  tidak ditemui  di data  mining ,  seperti  struktur  teks yang  kompleks  dan  tidak  lengkap,  arti  yang tidak jelas dan tidak standard, dan bahasa yang berbeda ditambah translasi yang tidak akurat. Dikarenakan  struktur  data  ditujukan  agar mudah  di  proses  komputer  secara  otomatis, pre-processing data di data mining jauh lebih mudah dilakukan daripada di text mining .
Teks diciptakan bukan untuk digunakan oleh  mesin,  tapi  untuk  dikonsumsi  manusia langsung. Text mining telah mengadopsi teknik yang  digunakan  di  bidang  natural  language processing  dan  computational  linguistics. Walaupun  teknik  di  computational  linguistics bisa  dibilang  maju  dan  cukup  akurat  untuk mengekstrak  informasi,  tujuan  text  mining bukan hanya mengekstrak informasi. Melainkan  untuk  menemukan  pola  dan informasi baru yang belum terungkap.
F.  Klasterisasi
Klaster  adalah  suatu  kumpulan  objek atau  data  yg  mimiliki  kesamaan  diantara
mereka  dan  data  yg  tidak  mmiliki  kesamaan dimasukkan  kedalam  klaster  lain.  Sedangkan klasterisasi  proses  pengelompokan  objek  atau data kedalam grup yang anggotanya memiliki kesamaan  tertentu.  Klasterisasi  merupakan metode  penganalisaan  data,  yang  sering dimasukkan  sebagai  salah  satu  metode data mining , yang tujuannya adalah untuk
mengelompokkan  data  dengan  karakteristik yang  sama  ke  suatu  wilayah  yang  sama  dan data  dengan  karakteristik  yang  berbeda  ke wilayah yang lain.
Gambar 3 adalah contoh klasterisasi:
Gambar 4. Klasterisasi berdasarkan

## kedekatan jarak
Gambar  4  diatas  adalah  gambar  klasterisasi data  dengan  menggunakan  kedekatan  jarak sebagai parameternya. Data-data yang jaraknya saling  berdekatan  akan  bergabung  sebagai anggota dari klaster.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini akan dibahas mengenai perancangan sistem dan implementasi. Yang di dalamnya  terdapat  blok  diagram  alur  sistem secara  keseluruhan  dan  penjelasan  proses- proses secara detail yang diilustrasikan dengan flowchart .

## A. Gambaran Umum
Penggunaan k-means clustering dalam penelitian ini untuk mengelompokkan big data berupa dokumen yang berisi informasi tertentu dari  kumpulan  dokumen  yang  ada  pada beberapa  alamat  web.  Kemudian  akan dilakukan pencocokan jumlah kata kunci hasil text  mining dalam  tiap-tiap  dokumen.  Dari masing-masing  jumlah  tersebut  kemudian dilakukan  pengklasteran  dengan k-means clustering terhadap  koordinat  titik  yang menunjukkan  jumlah  kata  kunci  dari  masing- masing  dokumen.  Kemudian  dihitung  nilai setiap  klaster.  Setiap  klaster  dihitung  nilainya menggunakan  perkalian  matrik.  Selanjutnya dibandingkan nilai antar setiap klaster. Klaster dokumen yang mempunyai jumlah nilai paling tinggi  merupakan  klaster  dokumen  yang terpilih  sebagai  hasil  pencarian.  Untuk
menampilkan  hasilnya  dalam  halaman  web yaitu  dengan  mencari  nilai  setiap  dokumen dengan  cara  mengalikan  setiap  matrik  jumlah kata kunci dari setiap dokumen dengan matrik transposnya. Kemudian menampilkan hasilnya dengan urutan dokumen yang mempunyai nilai yang paling besar sampai paling kecil.

## B. Desain Sistem
Dalam sub bagian ini akan digambarkan desain  sistem  dari  penelitian  ini.  Input  dari penelitian  ini  merupakan  kata  kunci  yang dimasukkan  oleh  pengguna  dan  data  yang diambil  dari  internet  pada  saat  itu  juga. Sedangkan  output  dari  penelitian  ini  adalah beberapa  dokumen  yang  diperingkat  menurut relevansinya.  Gambar  5  berikut  menjelaskan alur proses dari sistem.
Gambar 5. Diagram alur desain sistem
C. Evaluasi Hasil
Untuk  mengevaluasi  hasil  pencarian,
diperlukan suatu pengukuran. Pada Sub bab ini menjelaskan  cara  mengukur  hasil  pencarian. Pengukuran  mengacu  pada  optimasi  mesin pencari  yaitu  peningkatan  kinerja  mesin pencari  dalam  hal  akurasi  dan  kecepatan. Untuk  pengukuran  akurasi  ditinjau  dari  nilai precision dan recall dari sistem. Semakin tinggi nilai precision dan recall, maka semakin tinggi pula  tingkat  akurasi.  Sebaliknya  semakin rendah nilai precision dan recall, maka semakin rendah pula tingkat akurasi. Atau dengan kata lain akurasi berbanding lurus dengan precision dan recall. Sedangkan untuk kecepatan ditinjau dari  nilai  waktu  komputasi.  Semakin  tinggi nilai  waktu  komputasi,  maka  semakin  rendah tingkat kecepatan. Sebaliknya semakin rendah nilai  waktu  komputasi  maka  semakin  tinggi kecepatan.  Atau  dengan  kata  lain  kecepatan berbanding terbalik dengan waktu komputasi.
Dengan  demikian,  pengukuran  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu precision recall, dan waktu komputasi.
1. Precision Untuk Precision adalah tingkat ketepatan antara  informasi  yang  diminta  oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Precision merupakan perbandingan  jumlah  dokumen  relevan yang  didapatkan  sistem  dengan  jumlah seluruh  dokumen  yang  terambil  oleh sistem baik relevan maupun tidak relevan.
Menurut pengertian ini dapat dinyatakan dalam persamaan (1).
FP TP TP P   .............................   (1) Dimana : P (Precision) =  Tingkat precision pencarian TP (True Positive) =    Dokumen  relevan yang ditemukan FP  (False  Positive) =  Dokumen  tidak relevan yang ditemukan TN (True Negative) =   Dokumen relevan yang ditemukan FN  (False  Negative) =  Dokumen  tidak relevan yang tidak ditemukan 2. Recall Recall adalah tingkat keberhasilan sistem dalam  menemukan  kembali  sebuah informasi. Recall merupakan perbandingan  jumlah  dokumen  relevan yang  didapatkan  sistem  dengan  jumlah
seluruh dokumen relevan yang ada dalam koleksi  dokumen  (terambil  ataupun  tak terambil  sistem).  Menurut  pengertian  ini dapat dinyatakan dalam persamaan (2).
FN TP TP R   ...........................   (2) Dimana : R (Recall) = Tingkat recall
3. Waktu Komputasi Pengukuran  ini  dilakukan  dengan  cara mengetahui  waktu  tempuh  yang  terjadi ketika proses text mining berjalan hingga menampilkan hasil klasterisasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dipaparkan  hasil dari  uji  coba  sistem  dan  analisanya.  Pada pengujian akan diterapkan penambahan klasterisasi  menggunakan k-means  clustering yang  telah  dibahas  terhadap  80%  dokumen yang relevan dengan kata kunci "gol ronaldo" dan  20%  tidak  relevan  dengan  sejumlah dokumen yang berbeda.
Pada pengujian akan dilakukan evaluasi keberhasilan  sistem  dengan  penambahan klasterisasi  menggunakan k-means  clustering . Berdasarkan persamaan (1) dan persamaan (2) didapatkan  nilai  precision  dan  nilai  recall. Sedangkan waktu komputasi dihitung berdasarkan  waktu  proses  yang  diperlukan komputer antara mengetikkan kata kunci yang diminta sampai  menampilkan hasil pencarian. Pengujian  dilakukan  pada  sejumlah  dokumen yang  berbeda.  Dari  hasil  pengujian  tersebut dapat dituliskan dalam tabel berikut.
Dari  hasil  pengujian  tersebut  dapat  dituliskan dalam tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian menggunakan klasterisasi k-means Clustering
Jumlah Dokume
n
Precisio n Recal l Waktu Komputas i 50 0.8 0.673 0.563 detik 100 0.8 0.727 0.565 detik 200 0.8 0.754 0.527
detik 400 0.8 0.777 0.553 detik 800 0.8 0.776 0.685 detik Rata-rata 0.8 0.741 0.579 detik Tabel  1  didapatkan  melalui  perhitungan precision , recall dan  waktu  komputasi  pada sejumlah  dokumen  yang  berbeda.  Dari  tabel tersebut  didapatkan  nilai  rata-rata precision 0.8, nilai rata-rata recall 0.857, dan nilai rata- rata waktu komputasi 0.958 detik. Berdasarkan perhitungan  tersebut  juga  dapat  digambarkan dalam grafik gambar 6.
Gambar 6. Grafik pengujian menggunakan k- means Clustering
Gambar  6  adalah  grafik  hasil  perhitungan precision , recall ,  dan  waktu  komputasi penambahan  klasterisasi  dalam indexing informasi  menggunakan k-means  clustering . Dari sejumlah  dokumen yang berbeda terlihat bahwa  nilai precision menunjukkan  angka tetap. Namun nilai recall dan waktu komputasi bervariasi seiring dengan bertambahnya jumlah dokumen. Variasi nilai recall dan waktu komputasi  ini  disebabkan  oleh  penentuan centroid awal secara random.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  percobaan  dan  hasil analisa  yang  dilakukan,  maka  dapat  diambil kesimpulan :
 Salah  satu  solusi  untuk  menangani big data yang  terdiri  dari  data  tidak terstruktur yang besar dan outlier adalah dengan menambahkan klasterisasi dalam indexing informasi.  Berdasarkan hasil percobaan menggunakan k-means clustering didapatkan  nilai  rata-rata  precision  0.8
nilai rata-rata recall 0.741, dan nilai rata- rata waktu komputasi 0.579 detik.

## 6. REFERENSI
[1] A.R.  Barakbah,  K.  Arai,  "A  New Algorithm  For  Optimization  Of  K-Means Clustering  With  Determining  Maximum Distance  Between  Centroids", In.  IES 2006,  Politeknik  Elektronika  Negeri
Surabaya, ITS .
[2] A.S.N.Chakravarthy,
Deepthi.S,
K.Satyatej, Sk.Nizmi,
S.Sindhura, "Document Clustering in Web Search Engine", International Journal of Computer   Trends and Technology- volume 3 Issue 2- 2012.
[3] Damayanti, Nadia, "Temu Kembali Informasi  Teks  Berdasarkan  Lokasi  Pada Dokumen Yang Dikelompokkan Menggunakan  Metode  Centroid  Linkage Hierarchical  Method", Tugas  Akhir  D4,
Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya,
2011.
[4] E. Martiana, N. R. Mubtada, U. Agusetia,
"Mesin Pencari Dokumen Dengan Pengklasteran Secara Otomatis", Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya, Telkomnika Vol. 8, No. 1, April 2010 : 41 -
48.
[5] Hariadi,  Mochammad,  "Big  Data  From Infrastructured  To  Analytics", Telematics Lab, Multimedia Network Dept. ITS,2013.
[6] K.  Supreet,  K.  Usvir,  "An  Optimizing Technique for Weighted  Page  Rank With
K-Means Clustering", International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software
Engineering,  July 2013.
[7] K.K. Kattamuri, R. Chiramdasu,
“Search Engine With Parallel Processing And  Incremental  K-
Means For Fast Search And Retrieval”,
International  Journal  of  Advances  in
Engineering & Technology, Jan. 2013
[8] R. Vadivel , K. Baskaran, " Enrich the E- publishing  Community  Website  with
Search Engine Optimization Technique", IJCSI  International  Journal of Computer Science  Issues,  Vol.  8, Issue 5, No 2, September 2011 .
[9] Y.SureshBabu, K.Venkat Mutyalu, Y.A.Siva  Prasad,  "A  Relevant  Document Information Clustering Algorithm for Web Search  Engine", International  Journal  of Advanced Research in Computer Engineering  &  Technology  (IJARCET)
Volume 1, Issue 8, October 2012.

## Biografi Singkat Penulis
Imam Marzuki, S.ST, M.T lahir di Probolinggo Tahun  1987.  Tahun  2005  lulus  dari  SMAN  1 Gending. Tahun 2012 menyelesaikan studi D4 dari  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya dan  tahun  2014  menyelesaikan  studi  S2  dari Teknik  Elektro  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember  dalam  Bidang  Telematika.  Setelah memperoleh  gelar  Magister  aktif  sebagai  staf pengajar di Universitas Panca Marga Program Studi Teknik Elektro Konsentrasi Informatika dan Komputer. Selain itu juga aktif sebagai staf pengajar  di  Akademi  Manajemen  Informatika dan  Komputer  Taruna  Program  Studi  Teknik Komputer.