E-ISSN : 2686-3359 Submit July 10, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 21, 2024 Hal. 514-520 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024

## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MELAKUKAN KLASTERISASI PADA PERINGKASAN TEKS
Ely Kurniawan 1* , Nirwana Hendrastuty 2 1,2 Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia email : elykurnia68@gmail.com 1*
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasterisasi menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan klasterisasi pada peringkasan teks, dengan memberikan kontribusi positif untuk mengoptimalkan hasil dari peringkasan teks. Metodologi  penelitian  mencangkup  studi  pustaka,  pengolahan  data,  klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means  dan evaluasi  hasil  klasterisasi.  Hasil  klasterisasi  diperoleh  menggunakan  aplikasi  RapidMiner,  dengan  langkah-langkah  yang meliputi  import  data,  pembentukan  diagram  proses,  eksekusi  diagram  proses,  dan  analisis  statistic  data  serta  performance vector  K-Means.  Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  kelompok  klaster  peringkasan  teks    berhasil  diidentifikasi  melalui proses  klasterisasi.  Dari  hasil  pengujian  ini  mendapat  nilai  Indeks  Davies  Boldin  sebesar  -0,614  yang  menandakan  kualitas klaster  yang  baik.  Klasterisasi  ini  dapat  memberikan  informasi  penting  kepada  pihak  terkait  dalam  melakukan  peringkasan teks.  Penerapan  algoritma  K-Means  Clustering  memberikan  hasil  yang  baik,  hal  ini  menegaskan  efektivitasnya  dalam mengelompokan peringkasan teks berdasarkan karakteristiknya..
Kata Kunci : Algoritma K-Means, Klasterisasi, Peringkasan Teks
Abstract:  This  research  aims  to  build  a  clustering  model  using  the  K-Means  algorithm  to  cluster  text  summarization,  by making a positive contribution to optimizing the results of text summarization. The research methodology includes literature study,  data  processing,  clustering  using  the  K-Means  algorithm  and  evaluation  of clustering  results.  The  clustering  results were  obtained  using  the  RapidMiner  application,  with  steps  that  include  data  import,  process  diagram  formation,  process diagram  execution,  and  statistical  analysis  of  data  and  K-Means  performance  vector.  The  test  results  showed  that  the  text summarization  cluster  group  was  successfully  identified  through  the  clustering  process.  From  the  results  of  this  test,  the Davies  Boldin  index  value  was  -0.614,  which  indicates  good  cluster  quality.  This  clustering  can  provide  important information to related parties in summarizing texts. The application of the K-Means Clustering agorithm gives goog results, which confirms its effectiveness in grouping text summaries based on their characteristics.

## Keywords : K-Means algorithm, Clustering, Text Summarization

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat membuat volume informasi yang dapat diakses oleh manusia  melalui  internet  menjadi  tidak  terbendung.  Hal  ini  menyebabkan  pembaca  harus  dapat  memilih informasi  yang  penting  maupun  merangkum  informasi  yang  sangat  masif.  Pembaca  perlu  merangkum  atau meringkas  banyaknya  informasi  menjadi  informasi  utama  yang  layak  untuk  di  telaah.  Proses  merangkum informasi  yang  banyak  dari  berbagai  sumber  merupakan  permasalahan  yang  tidak  mudah.  Pembaca membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  dapat  menyusuri  setiap  informasi  dan  mengambil  informasi  utama. Peringkasan teks dapat di lakukan secara otomatis oleh komputer menggunakan teknologi kecerdasan buatan [1].
Peringkasan  teks  (text  summarization)  merupakan  suatu  teknik  peringkasan  teks  menggunakan  bantuan aplikasi  computer,  untuk  mengekstrak  intisari  informasi  yang  penting  dari  dokumen  sumber  yang  ada  [2]. Peringkasan teks adalah kecerdasan buatan (AI) dimana computer dapat meringkas teks dalam kalimat menjadi bentuk yang lebih singkat untuk memudahkan orang menarik kesimpulan dari suatu artikel panjang tanpa harus membaca teks keseluruhannya [3].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Melakukan  Klasterisasi Pada  Varietas  Padi  memperoleh  hasil  yang  baik  dengan  nilai  -0.485  [4].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  luth fimawahib  Penerapan  K-Means  Clustering pada  Penentuan Jenis Pembelajaran di  Universitas Pasir Pengaraian diperoleh nilai DBI yang didapatkan sebesar -1,163  kurang baik [5].
Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  klasterisasi  text  adalah  text  mining. Text  mining sendiri digunakan  untuk  menggali  informasi  dimana  seorang  user  berinteraksi  dengan  sekumpulan  tools  analisis  yang merupakan  komponen-komponen  dalan  data  mining  yang  salah  satunya  yaitu  kategorisasi  [6].  Text  mining sendiri  dapat  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  berkualitas  tinggi  dari  teks,  informasi  berkualitas  tinggi bidapatkan karena memperhatikan pola dan tren dengna cara mempelajari pola statistic [7].
Penelitian  ini  memiliki  bertujuan  untuk  membangun  model  menggunakan  metode  k-means  untuk melakukan klasterisasi pada peringkasan teks.
E-ISSN : 2686-3359 Submit July 10, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 21, 2024 Hal. 514-520 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024

## TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Melakukan  Klasterisasi  Pada Varietas  Padi,  hasil  pengujian  terdapat  nilai  Davies  Bouldin  Index(DBI)  sebesar  -0.48,  yang  menandakan kualitas klaster yang baik. Klasterisasi ini dapat memberikan informasi penting kepada pihak dinas pertanian dan petani  mengenai  jenis-jenis  padi  yang  ada,  serta  membantu  dalam  pemilihan  varietas  padi  yang  sesuai  dengan kondisi  lingkungan  tumbuhnya.  Penerapan  metode  K-Means  clustering  memberikan  hasil  yang  baik, menegaskan efektivitasnya dalam mengelompokkan varietas padi berdasarkan karakteristiknya [4].
Clustering  Peringkasan  Teks  Otomatis  Dokumen  Berita  menggunakan  Metode  K-Means  penelitian  ini mengusulkan peringkasan teks otomatis menggunakan metode K-Means. Word2Vec digunakan untuk kalkulasi word embeddings dari kalimat-kalimat yang terdapat dalam setiap dokumen. Hasil  ringkasan diperoleh dengan mengambil  1  kalimat  yang  memiliki  jarak  terdekat  anatara  sentence  embeddings-nya  dengan  centroid,  dari masing-masing klaster. Evaluasi hasil ringkasan pada data testing dibandingkan dengan ringkasan manual buatan manusia  menggunakan  ROUGE,  dengan  F1-score  sebagai  metric  pengukuran  utama.  Metode  ini  cukup  baik untuk tingkat kompresi yag kecil yaitu F1-score rata-rata 51.96% untuk tingkat kompresi 30%. Sedangkan untuk tingkat kompresi 50% F1-score yang dicapai masih rendah [8].
Pada penelitian ini dilakukan peringkasan multi-dokumen berbasis  clustering  pada sistem  temu kembali berita online menggunakan metode K-Means. Proses sistem pencarian menggunakan metode Cosine Similarity dan  pada  peringkasan  menggunakan  metodeipembobotan  Term  Frequency-Inverse  Sentence  Frequency  (TF- ISF). Hasil menunjukan bahwa hasil yang optimal pada sistem pencarian sebesar Recall 71%, Presicion 65.82%, F-Measure 66.35% dan pada sistem peringkasan sebesar Recall 37.3%, Presicion 18%, F-Measure 19.2% [9].
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  peringkasan  teks  berbasis  clustering  dengan  K-means  clustering. Metode  yang  diusulkan  telah  diuji  dengan  Rouge  score  menggunakan  dataset  benchmark.  Berdasarkan  hasil pengujian,  sistem  peringkasan  teks  yang  dibangun  cukup  baik,  yaitu  memiliki  nilai  F1  score  dari  Rouge-1  = 49,37%, Rouge-2 = 38,18% dan Rouge-L = 46,87%. Hasil yang diperoleh adalah bahwa metode ini lebih baik dari 3 metode unsupervised yang telah digunakan sebelumnya yaitu SumBasic, LSA dan LexRank [1].

## METODE
Tahapan  penelitian  ini  mencakup  studi  pustaka  untuk  mengumpulkan  informasi  pengolahan  data  untuk persiapan analisis. Berikut ini tahapan penelitian yang dilakukan, yaitu :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  terapan  yang  diarahkan  untuk  mendapat  informasi  guna  memecahkan permasalahan yang ada.
a. Studi Pustaka
Tahap awal dalam penelitian ini yaitu melakukan studi pustaka yang berfokus pada penelitian-penelitian sebelumnya  [10]  terkait  penggunaan  algoritma  K-Means,  serta  untuk  mengonfirmasi  landasan  teoritis  yang digunakan.  Pengumpulan  data  dan  informasi  terkait  dilakukan  melalui  berbagai  sumber  seperti  jurnal,  media online,  buku,  dan  penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan  topik  penelitian  ini.  Studi  pustaka  ini  menjadi landasan  untuk  memperkuat  penelitian  dan  memperoleh  pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai  masalah yang diteliti.
b. Pengumpulan Data
Setelah  melalui  studi  pustaka,  tahap  berikutnya  yaitu  analisis  data  dan  atribut  untuk  mendapatkan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  penelitian  ini.  Pada  penelitian  ini,  meggunakan  data  dari  penelitian terdahulu, data yang digunakan hanya hasil dari peringkasan teks [11] c. Preprocessing
Tahap  Preprocessing  dilakukan  untuk  mengelola  data  hasil  dari  peringkasan  teks  terdahulu  agar mendapatkan data yang lebih bersih dari noise untuk memudahkan proses selanjutnya.
Pengumpulan Data Preprocessing TF-IDF Algoritma K-Means Selesai
E-ISSN : 2686-3359 Submit July 10, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 21, 2024 Hal. 514-520 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024

## d. Klasterisasi
Klasterisasi  merupakam  proses  pengelompokan  data  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki karakteristik  atau  atribut  yang  serupa  di  dalamnya  [12].  Dalam  konteks  penelitian  ini,  klasterisasi  dilakukan menggunakan metode K-Means Clustering . Metode ini membagi data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kesamaan  antara  objek-objek  data,  di  mana  setiap  objek  data  akan  diatributkan  ke  kelompok  tertentu  yang memiliki  pusat  klaster  atau  centroid  yang  terdekat  dengannya.  Tujuan  utama  dari  klasterisasi  yaitu  untuk mengidentifikasi  pola  atau  struktur  yang  tersembunyi  dalam  data,  sehingga  memudahkan  pemahaman  dan pengambilan keputusan berdasarkan karakteristik dari masing-masing kelompok data yang terbentuk [13].
e. K-Means Clustering
Metode K-Means  Clustering merupakan  teknik  pengelompokkan  data  ke  dalam cluster-cluster yang memiliki  titik  pusat  yang  berbeda-beda  untuk  setiap cluster [14].  Tujuan  dari  K-Means,  yaitu  untuk meminimalkan  dari  fungsi  objektif  yang  diatur  dalam  proses  pengelompokan,  pada  umumnya  akan  berusaha meminimalkan  variasi  dalam  suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar  kelompok  [15].  Dalam penelitian ini, peneliti telah menetapkan penggunaan 5 cluster. Proses K-Means Clustering terdiri dari 3 tahapan, pertama  adalah  mengumpulkan  data,  kedua  yaitu preprocessing ,  dan  yang  ketiga  yaitu  permodelan menggunakan  algoritma  k-means  yang  terdiri  dari  permodelan  algoritma  k-means  di  aplikasi  rapidminer, membuat diagram proses dan eksekusi diagram proses [16]. f. TF-IDF
Metode  TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)  merupakan  sebuah  metode  yang digunakan  dalam  pengolahan  teks  atau  dokumen  untuk  mengevaluasi  seberapa  penting  sebuah  kata  dalam sebuah dokumen terhadap kumpulan dokumen yang lain [17]. Term Frequency (TF) mengukur seberapa sering sebuah  kata  muncul  dalam  sebuah  dokumen.  Ini  dihitung  dengan  cara  menghitung  jumlah  kemunculan  kata tersebut  dalam  dokumen  tersebut,  kemudian  dibagi  dengan  total  jumlah  kata  dalam  dokumen  tersebut. Inverse Document Frequency (IDF) mengukur seberapa unik sebuah kata tersebut di dalam kumpulan dokumen. Kata- kata yang muncul di banyak dokumen akan memiliki IDF yang rendah, sedangkan kata-kata yang jarang muncul akan  memiliki  IDF  yang  tinggi.  IDF  dihitung  dengan  cara  membagi  jumlah  total  dokumen  dengan  jumlah dokumen  yang  mengandung  kata  tersebut,  kemudian  mengambil  logaritma  dari  hasil  tersebut.  Dengan menggabungkan TF dan IDF, kita mendapatkan nilai TF-IDF yang menggambarkan seberapa penting suatu kata dalam sebuah dokumen terhadap kumpulan dokumen secara keseluruhan. Semakin tinggi nilai TF-IDF, semakin penting kata tersebut dalam dokumen tersebut [18].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pengumpulan Data
Dataset  yang  diperoleh  dari  penelitian  terdahulu  Hendrastuty  &  SN,  2021,  terdiri  dari  2  atribut  yaitu system  summary  dan  human  summary.  Data  ini  merupakan  hasil  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  dan penelitian lebih lanjut terkait karakteristik data.
2. Preprocessing
Preprocessing  data  adalah  teknik  awal  data  mining  untuk  mengubah  data  mentah  yang  didapat  menjadi informasi  yang  lebih  bersih  dan  bisa  digunakan  untuk  pengolahan  selanjutnya.  Proses  ini  bisa  disebut  langkah awal  untuk  mengambil  semua  informasi  yang  tersedia  dengan  membersihkan,  memfilter,  dan  menggabungkan data-data tersebut. Ada 3 masalah umum yang diselesaikan dalam tahap preprocessing  yaitu menangani missing value, data noise, dan data yang tidak konsisten. Missing value adalah data yang tidak akurat karena informasi yang  hilang  menyebabkan  informasi  seperti  keselahan  dalam  entry  data  atau  masalah  dalam  penggunaan biometric. Data noise yaitu berisi  data yang salah yang dapat  ditemukan  dikumpulan data. Beberapa penyebab data noise yaitu karena manusia berupa keselahan pemberian label dan masalah lain selama pengumpulan data.
3. Pemodelan Menggunakan Algoritma K- Means
a. Pemodelan Algoritma K-Means di Aplikasi RapidMiner:
Pemodelan  metode  K-Means  di  aplikasi  RapidMiner  dilakukan  dengan  langkah-langkah  berikut, yang mencakup pembentukan desain proses dan hasil atau output eksekusi. Pembentukan Diagram Proses,  langkah  pertama  yaitu  membentuk  diagram  proses,  yang  dimulai  dengan  import  data  dan dilanjutkan  dengan  tahap-tahap  analisis  menggunakan  algoritma  K-  Means.  Kemudian  dilakukan import data dengan mengklik tombol "Import Data" di Repository View, kemudian memilih lokasi file pada My Computer, dan menentukan kolom yang akan diinput dengan menentukan rentang sel. Setelah  itu,  format  kolom  ditentukan  dengan  menetapkan  tipe  data  atau  aturan  atribut.  Akhirnya, data  disimpan  di  local  repository  data.  Tampilan  import  data  ke  aplikasi  rapidminer  ditunjukkan pada gambar 2.
E-ISSN : 2686-3359 Submit July 10, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 21, 2024 Hal. 514-520 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024

## Gambar 2. Tampilan Import Data
b. Membuat Diagram
Membuat diagram proses dilakukan dengan menambahkan operator dan menghubungkan operator di area proses view RapidMiner. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut [19]:
(a). Menambahkan Operator
Operator-operator  yang  diperlukan  untuk  analisis  menggunakan  algoritma  K-Means  ditambahkan  ke dalam proses view RapidMiner. Ini melibatkan pemilihan operator yang sesuai dari panel operator dan menariknya ke dalam area proses view.
(b). Menghubungkan Operator:
Setelah  operator-operator  telah  ditambahkan  ke  dalam  proses  view,  langkah  selanjutnya  adalah menghubungkan operator tersebut. Ini dilakukan dengan menarik koneksi dari operator satu ke operator lainnya, sesuai dengan alur logika dan proses analisis yang diinginkan.
Dengan membuat diagram proses ini, kita dapat mengatur urutan operasi dan menggambarkan alur kerja dari awal hingga akhir analisis menggunakan algoritma K-Means pada data varietas padi. Operator yang digunakan untuk membentuk design proses metode K-Means ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Operator Proses Klasterisasi K-Means
No Operator Dan Fungsi Parameter 1 Import  Data  atau  Read  XLS  Berfungsi  untuk  memasukkan  atau menggunakan  dataset  yang  berada  di  file  Ms  Excel  agar  dapat digunakan sebagai data proses Lokasi file 2 Set Role  berfungsi untuk mengidentifikasi atribut target atau label Set role 3 Text  vectorization  berfungsi  ekstrasi  firut  dari  komom  teks vektorisasi TFIDF Store training documents 4 K-Means berfungsi menghasilkan klasterisasi K  =  5  atau  mengikuti  parameter di optimize parameter 5 Performance  berfungsi  untuk  penilaian  performance  pada  suatu model
Main criterion = accuracy
Hasil dari pembentukan diagram proses dapat dilihat dari gambar 3.
Gambar 3. Tampilan hasil pembentukan diagram proses
E-ISSN : 2686-3359 Submit July 10, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 21, 2024 Hal. 514-520 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024

## c. Eksekusi Diagram Proses
Setelah pembuatan diagram proses selesai, langkah selanjutnya adalah eksekusi diagram tersebut. Proses eksekusi  ini  melibatkan  menjalankan  diagram  proses  yang  telah  dirancang  untuk  melakukan  analisis menggunakan  algoritma  K-Means.  Hasil  atau  output  dari  proses  eksekusi  diagram  proses  model  K-Means mencakup berbagai informasi yang penting untuk evaluasi dan interpretasi hasil klasterisasi.
Output  yang diperoleh dari proses eksekusi meliputi data hasil  klasterisasi, yang memberikan informasi tentang pengelompokkan varietas padi ke dalam cluster-cluster yang dihasilkan oleh algoritma K-Means. Selain itu, hasil statistik data juga disajikan, termasuk nilai rata-rata, standar deviasi, dan statistik lainnya yang relevan terkait dengan hasil klasterisasi [20]. Selain itu, hasil optimasi parameter seperti jumlah cluster yang optimal dan titik-titik  pusat  klaster  juga  dapat  diperoleh,  bersamaan  dengan  nilai  performa  dari  model  klasterisasi  yang dihasilkan. Yang diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan data untuk algoritma k-means di rapidminer
Setelah  proses  klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means,  langkah  berikutnya  adalah  menganalisis statistik data yang dihasilkan [21]. Tampilan statistik data dari algoritma K-Means memberikan informasi yang penting  untuk  pemahaman  lebih  lanjut  tentang  karakteristik  dari  masing-masing  klaster  yang  terbentuk  pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan statistic data algoritma K-Means
Setelah  melihat  tampilan  statistik  data  dari  algoritma  K-Means,  langkah  selanjutnya  adalah  melihat performance  vector  K-Means  [22].  Tampilan  ini  memberikan  informasi  tentang  evaluasi  performa  dari  model klasterisasi yang dihasilkan. Dapat dilihat pada gambar 6.
E-ISSN : 2686-3359 Submit July 10, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 21, 2024 Hal. 514-520 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024

## Gambar 7. Tampilan Hasil dari Davies Bouldin
Hasil evaluasi Davies Bouldin dari data pengaduan masyarakat dinyatakan sebagai -0.614. indeks Davies Bouldin yaitu algoritma evaluasi yang mengukur kualitas klaster dengan memperhatikan jarak intra-cluster yang rendah(tingkat  kesamaan  dalam  klaster)  dan  jarak  antara-cluster  yang  tinggi(tingkat  perbedaan  antara  klaster). Semakin  rendah  indeks  Davies  Bouldin  semakin  baik  kualitas  klaster  yang  dihasilkan,  karena  menandakan adanya  kesamaan  yang  tinggi  dalam  klaster  dan  perbedaan  yang  signifikan  antara  klaster.  Dengan  nilai  -0.614 sebagaimana gambar 7 diatas, dapat disimpulkan bahwa klaster yang dihasilkan memiliki tingkat kesamaan yang tinggi dalam klaster (jarak intra-cluster rendah) dan perbedaan yang signifikan antara klaster(jarak antara-cluster tinggi), sehingga menunjukan kualitas klaster yang baik dalam analisis pengaduan masyarakat, karena nilai yang dihasilkan masih mendekati angka nol[4].

## Gambar 8. Hasil Tampilan Centroid Table
Pada  gambar  8,  merupakan  tebel  centroid  yang  menampilkan  nilai  centroid  dari  masing-masing  cluster dalam  bentuk  tabel.  Table  centroid  ini  memberikan  gambaran  tentang  lokasi  titik  pusat cluster yang  terbentuk selama proses klasterisasi menggunakan algoritma K-Means [23]. Informasi ini sangat berguna untuk memahami karakteristik dari masing-masing klaster dan membantu interprestasi hasil klasterisasi secara mendalam. Dengan mengetahui  nilai  centroid  dari  setiap  klaster,  pengguna  dapat  melihat  bagaimana  data  dalam  klaster  tersebut dipusatkan  disekitar  titik-titik  ini,  serta  memahami  perbedaan  karakteristik  antara  klaster  satu  dengan  yang lainnya. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dalam analisis data dan mengidentifikasi pola-pola yang muncul didalam setiap klaster.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian  algoritma  K-Means  untuk  melakukan  klasterisasi  pada peringkasan teks, beberapa kesimpulan dapat diambil. Pertama, dari proses klasterisasi diperoleh lima kelompok cluster dengan  karakteristik  masing-masing.  Kedua,  hasil  klasterisasi  ini  dapat  digunakan  untuk  memberikan informasi  kepada  pihak  terkait,  sehingga  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  aduan. Ketiga, penerapan metode K-Means Clustering dalam penelitian ini menunjukkan hasil yang baik,  hasil  evaluasi  dari  Davies  Bouldin  mendapatkan  nilai  indeks  sebesar  -0.614,  hal  ini  menegaskan  bahwa metode  ini  efektif  dalam  mengelompokkan  peringkasan  teks  berdasarkan  karakteristiknya.  Kesimpulan  ini memberikan kontribusi positif dalam peringkasan teks agar lebih baik.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat  mengembangkan  model  klasterisasi  menggunakan  algoritma lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  P.  Ismi  and  F.  Ardianto,  “Peringkasan  Ekstraktif  Teks  Bahasa  Indonesia  dengan  Pendekatan  Unsupervised Menggunakan Metode Clustering,” Cybernetics , vol. 3, no. 02, p. 90, 2020, doi: 10.29406/cbn.v3i02.2290.
[2] I. W. A. Setyadi, D. C. Khrisne, and I. M. A. Suyadnya, “<title/>,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 17, no. 1, p. 122, May 2018, doi: 10.24843/MITE.2018.v17i01.P17.
[3] K.  Ivanedra  and  M.  Mustikasari,  “Implementasi  Metode  Recurrent  Neural  Network  Pada  Text  Summarization
E-ISSN : 2686-3359 Submit July 10, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 21, 2024 Hal. 514-520 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024
Dengan  Teknik  Abstraktif  The  Implementation  Of  Text  Summarization  With  Abstractive  Techniques  Using Recurrent  Neural  Network  Method,” J.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  377–382,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.201961067.
[4] B. Putra Aryadi and N. Hendrastuty, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Melakukan Klasterisasi Pada Varietas Padi,” J.  Inform.  Rekayasa  Elektron. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  124–129,  2024,  [Online].  Available:  http://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jireISSN.2620-6900
[5] L.  Fimawahib  and  E.  Rouza,  “Penerapan  K-Means  Clustering  pada  Penentuan  Jenis  Pembelajaran  di  Universitas Pasir Pengaraian,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 6, no. 2, p. 234, 2021, doi: 10.35314/isi.v6i2.2096.
[6] E. Susanto, V. C. Mawardi, and M. D. Lauro, “Aplikasi Clustering Berita Dengan Metode K Means Dan Peringkas Berita Dengan Metode Maximum Marginal Relevance,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  62,  2021, doi: 10.24912/jiksi.v9i1.11560.
[7] D.  Ariyanti  and  K.  Iswardani,  “Teks  Mining  untuk  Klasifikasi  Keluhan  Masyarakat  Pada  Pemkot  Probolinggo Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 125–132, 2020.
[8] F.  Noprianto,  S.  Agustian, and  M.  Irsyad,  “Clustering Peringkasan  Teks  Otomatis  Dokumen  Berita  menggunakan Metode K-Means Clustering Automatic Text Summarization of News Documents using the K-Means Method,” pp. 139–147.
[9] A.  K.  Akaresti,  M.  A.  Fauzi,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Peringkasan  Multi-Dokumen  Berbasis  Clustering  pada  Sistem Temu Kembali Berita Online Menggunakan Metode K-Means,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 325–331, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[10] A. Deolika, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[11] N. Hendrastuty and A. SN, “Text Summarization in Multi Document Using Genetic Algorithm,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 15, no. 4, p. 327, Oct. 2021, doi: 10.22146/ijccs.66026.
[12] H. Snyder, “Literature review as a research methodology: An overview and guidelines,” J. Bus. Res. , vol. 104, no. July, pp. 333–339, 2019, doi: 10.1016/j.jbusres.2019.07.039.
[13] V.  Y.  Kiselev,  T.  S.  Andrews,  and  M.  Hemberg,  “Challenges  in  unsupervised  clustering  of  single-cell  RNA-seq data,” Nat. Rev. Genet. , vol. 20, no. 5, pp. 273–282, 2019, doi: 10.1038/s41576-018-0088-9.
[14] C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,” J , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[15] Abdussalam  Amrullah,  Intam  Purnamasari,  Betha  Nurina  Sari,  Garno,  and  Apriade  Voutama,  “Analisis  Cluster Faktor Penunjang Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kabupaten Karawang),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 5, no. 2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
[16] K. Ademariana, A. Aristoteles, F. R. Lumbanraja, and R. Andrian, “Clustering K-Means Jenis Kata Pada Laporan Kegiatan Kuliah Kerja Nyata (Kkn) Universitas Lampung Menggunakan Word2Vec,” J. Pepadun , vol. 2, no. 2, pp. 221–228, 2021, doi: 10.23960/pepadun.v2i2.64.
[17] M.  Ahmed,  R.  Seraj,  and  S.  M.  S.  Islam,  “The  k-means  algorithm:  A  comprehensive  survey  and  performance evaluation,” Electron. , vol. 9, no. 8, pp. 1–12, 2020, doi: 10.3390/electronics9081295.
[18] S.  Qaiser  and  R.  Ali,  “Text  Mining:  Use  of  TF-IDF  to  Examine  the  Relevance  of  Words  to  Documents,” Int.  J. Comput. Appl. , vol. 181, no. 1, pp. 25–29, 2018, doi: 10.5120/ijca2018917395.
[19] T.  Dogan  and  A.  K.  Uysal,  “On  Term  Frequency  Factor  in  Supervised  Term  Weighting  Schemes  for  Text Classification,” Arab. J. Sci. Eng. , vol. 44, no. 11, pp. 9545–9560, 2019, doi: 10.1007/s13369-019-03920-9.
[20] Sumarjono  and  M.  A.  Saputra,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Ujuk  Kerja  Operasional  Penambangan Batubara,” Tpt Perhapi , pp. 245–258, 2022, [Online]. Available: https://www.prosiding.perhapi.or.id/index.php/prosiding/article/view/293%0Ahttps://www.prosiding.perhapi.or.id/i ndex.php/prosiding/article/view/293/369
[21] V.  Virtusena,  A.  Johar,  and  A.  Wijanarko,  “Pengelompokan  Potensi  Kelulusan  Mahasiswa  Fakultas  Teknik  Unib Menggunakan Algoritme K-Means (Studi Kasus: Fakultas Teknik Universitas Bengkulu),” Rekursif J. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 206–225, 2021, doi: 10.33369/rekursif.v9i2.17073.
[22] I. R.A, “K-Means Clustering Data Covid-19.”
[23] A.  Primandana,  S.  Adinugroho,  and  C.  Dewi,  “Optimasi  Penentuan  Centroid  pada  Algoritme  K-Means Menggunakan Algoritme Pillar (Studi Kasus: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial di Provinsi …,” … Teknol. Inf.  dan  Ilmu  … ,  vol.  3,  no.  11,  pp.  10678–10683,  2020,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/6748/3264