## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Penerapan Algoritma Multiclass Support Vector Machine dan TF-IDF

## Untuk Klasifikasi Topik Tugas Akhir
Alif Dewan Daru Wibiyanto 1 , Arief Wibowo 2*
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 alifdewandaru262@gmail.com, 2* arief.wibowo@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Dalam penyelesaian jenjang strata atau diploma, mahasiswa harus melewati tahap akhir yaitu penyelesaian tugas  akhir.  Dengan  banyaknya  mahasiswa  yang  mengajukan  tugas  akhir,  proses  pengarsipan  dokumen tugas  akhir  berdasarkan  topik  membutuhkan  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  Perpustakaan  Universitas. Klasifikasi  topik  tugas  akhir  secara  manual  dapat  menghambat  proses  lain  yang  harus  diselesaikan  oleh staff perpustakaan.  Oleh  karena itu, diperlukan adanya  klasifikasi dokumen  tugas akhir secara  otomatis, cepat dan akurat untuk klasifikasi topik tugas akhir. Penelitian ini memanfaatkan pembobotan TF-IDF serta pendekatan  algoritma Multiclass  Support  Vector  Machine .  Pembobotan  TF-IDF  ini  merupakan  formula yang merepresentasikan signifikansi suatu kata ( term ) dalam sebuah dokumen dan korpus. Pemobotan yang sudah dihitung dengan TF-IDF, kemudian menghitung hasil prediksi bobot menggunakan Support Vector Machine. Dikarenakan Support Vector Machine hanya bisa menentukan 2 kelas, diperlukannya metode one against rest dalam algoritma support vector machine untuk menentukan lebih dari 2 kelas. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem yang dapat mengelompokkan topik tugas akhir secara otomatis, cepat dan akurat untuk pengarsipan tugas akhir di Perpustakaan. Hasil dari perhitungan pengujian dengan data latih dan  data  uji  menggunakan  pembobotan  TF-IDF  dan  algoritma multiclass  support  vector  machine menghasilkan persentase sebesar 90.71%.
Kata Kunci: multiclass support vector machine, TF-IDF, topik tugas akhir

## Abstract
Students must pass the final stage, which is the completion of the final project, in order to  complete the strata  or  diploma  level.  Because  there  are  so  many  students  submitting  final  projects,  the  process  of archiving final project documents by topic necessitates classification by the University Library. Manually classifying final project topics can impede other processes that library staff must complete. As a result, a final  assignment  document  classification  that  is  automatic,  quick,  and  accurate  is  required  for  the classification of the final project topic. This study employs TF-IDF weighting and the Multiclass Support Vector Machine algorithm. The TF-IDF weighting formula represents the importance of a word (term) in a document and a corpus.The weights calculated with TF-IDF are then used to predict weight results with the Support Vector Machine. Because the Support Vector Machine algorithm can only define two classes, a one against rest method is required to determine more than two classes. The goal of this research is to develop  a  system  that  can  automatically,  quickly,  and  accurately  categorise  final  project  topics  for archiving final assignments in the library. The percentage produced by the test calculations with training and test data using TF-IDF weighting and multiclass support vector machine algorithms is 90.71%.
Keywords : multiclass support vector machine, TF-IDF, final project topic

## 1. P ENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komputer di Indonesia semakin meningkat seiring dengan  perkembangan  revolusi  industri  di  Indonesia.  Perkembangan  teknologi  informasi  dan komputer di Indonesia telah memberikan banyak manfaat pada banyak bidang dalam kehidupan. Dijelaskan bahwa teknologi informasi dan komputer memiliki banyak manfaat dan manfaat bagi semua lapisan masyarakat [1].
Manfaat  kemajuan  teknologi  dan  komputer  dalam  penyusunan  makalah  penelitian. Kegiatan yang dilakukan secara sistematis untuk mengumpulkan, mengolah, dan menyimpulkan data dengan menggunakan metode/teknik tertentu dalam rangka mencari solusi dari permasalahan

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
yang dihadapi[2] . Teknik ini bertujuan untuk mengungkap berbagai teori yang relevan dengan problematika yang sedang dipertimbangkan sebagai bahan referensi dalam pembahasan temuan penelitian yang sedang dipertimbangkan.
Menggunakan text mining dalam kategorisasi otomatis adalah salah satu solusi yang bisa digunakan. Text  mining menjadi  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan dokumen  atau  teks  yaitu Support  Vector  Machine (SVM).  Algoritma Support  Vector Machine (SVM) adalah metode regresi atau pengklasifikasian data berlandaskan data sebelumnya, dimana model supervised terlebih dahulu [3].
Sistem yang mendeteksi nilai dokumen diperlukan untuk membuatnya berdasarkan topik tertentu. Dokumen judul tugas akhir program penelitian sistem informasi Universitas Budi Luhur tahun 2021 yang dipublikasikan di perpustakaan dan dijadikan sebagai data primer penelitian ini menjadi objek penelitian dalam penelitian ini.
Optimalisasi Support  Vector  Machine (SVM)  terus  ditingkatkan  agar  SVM  dapat mengklasifikasikan data menjadi dua atau lebih kelas: model one-against-one dan one-against- rest . Kedua model tersebut dapat mendukung proses klasifikasi multikelas dalam penelitian ini dengan  lebih  dari  dua  kelas  klasifikasi  [4].  Pada  tahap  pembobotan  kata  ( term )  menggunakan metode Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk menilai seberapa penting sebuah kata pada suatu dokumen.
Pada  penelitian  sebelumnya  [5]  melakukan  klasifikasi  topik  tugas  akhir  dengan  hasil akurasi  sebesar  86,66%  menggunakan  metode cosine  similarity dan  pembobotan  TF-IDF. Penelitian yang lain [6] melakukan klasifikasi topik tugas akhir menggunakan metode naïve bayes dengan pendekatan design thinking menununjukan akurasi sebesar 87,5% pada data. Penelitian selanjutnya [7] yang menggunakan pendekatan TF-IDF menghasilkan akurasi sebesar 80,83%.
Tujuan  dari  penelitian  ini  diharapkan  sistem  klasifikasi  yang  dikembangkan  dengan menggunakan pendekatan multiclass support vector machine dan metode TF-IDF yang akan di implementasikan  berbasis web. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  Perpustakaan Universitas Budi Luhur dalam upaya pengarsipan dokumen tugas akhir dengan mengkategorikan secara otomatis, tepat dan akurat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Data latih  yang  digunakan dalam  penelitian ini  merupakan judul  tugas  akhir  mahasiswa Universitas Budi Luhur, judul ini seperti yang terdapat pada dokumen skripsi mahasiswa program studi  sistem  informasi  Fakultas  Teknologi  Informasi.  Data  yang  didapat  berjumlah  917  judul skripsi  dan  informasi  ini  didapat  dari  Perpustakaan  Universitas  Budi  Luhur.  Data  tersebut kemudian diolah melalui tahap preprocessing sebelum digunakan sebagai data latih.
2.2 Penerapan Metode
Ada beberapa tahapan yang menjadi desain utama saat membangun sistem klasifikasi untuk kategorisasi  topik  ini  menggunakan  pendekatan  pembobotan  TF-IDF  untuk  metode support vector machine one against rest ; perancangan ini merupakan gambaran proses dari awal hingga akhir sistem berjalan, seperti yang ada pada gambar berikut ini:
Gambar 1. Tahapan Metode
Pada  Gambar  1  proses  pengolahan  dokumen  judul  skripsi  mahasiswa  sistem  informasi Universitas Budi Luhur, pada tahapan ini dokumen judul skripsi digunakan sebagai data uji dan

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
data  latih.  Pada  proses  data  dokumen,  data  yang  di import akan  diproses  melalui  tahapan preprocessing . Dokumen yang digunakan sebagai data latih dan uji kemudian disimpan ke sistem sementara,  artinya  ketika  data  baru  diimpor,  data  sebelumnya  secara  otomatis  digantikan  oleh data baru. Dokumen yang digunakan adalah jenis file .xls dan .csv, dan isinya berupa teks. Pada tahap selanjutnya dokumen melawati tahapan preprocessing, akan dilakukan perhitungan dengan pembobotan TD-IDF,  setelah  hasil  perhitungan  pembobotan sudah  didapat,  proses  selanjutnya adalah  mencari  garis hyperplane dari  hasil  pembobotan  judul  menggunakan support  vector machine . support  vector  machine melakukan  proses  perhitungan  untuk  mencari  topik menggunakan  perhitungan one  against  rest .  Semua  proses  perhitungan  dapat  dilihat  oleh pengguna dari preprocessing , pembobotan TF-IDF, nilai support vector machine dan one against rest, sampai  klasifikasi  dokumen  judul  skripsi  mahasiswa  sistem  informasi  Universitas  Budi Luhur masuk kedalam kategori topik yang dituju.
2.3 Pengumpulan Data
Pada tahap ini sedang berlangsung proses pengumpulan data dokumen judul tugas akhir mahasiswa sistem informasi Universitas Budi Luhur yang akan digunakan baik sebagai data latih maupun data uji. Data pelatihan berasal dari dokumen judul skripsi mahasiswa yang diterbitkan di  Perpustakaan  Universitas  Budi  Luhur.  Data  uji  berasal  dari  dokumen  judul  tugas  akhir mahasiswa  program  studi  sistem  informasi  Universitas  Budi  Luhur  yang  akan  menjalankan skripsi maupun sudah sehingga pengguna bisa melakukan pengecekan mengenai kategori topik tugas akhir tersebut.
2.4 Preprocessing
Tahapan pertama dalam text mining adalah preprocessing data, yang merupakan tahapan menyiapkan  data  menjadi  lebih  terstruktur  dan  ideal  untuk  diproses.  Dokumen  biasanya mempunyai format yang tidak beraturan atau tidak terstruktur [8]. Diperlukan proses yang dapat melakukan penstrukturan ulang data yang sebelumnya tidak beraturan menjadi data terstruktur. Tahapan-tahapan preprocessing antara lain, case folding, stemming, stop word removal.

## 2.5 Pembagian Data
Dataset akan dibagi pada tahap proses berbagi data untuk mendapatkan data uji serta data latih.  Dalam  penelitian  ini,  akurasi  pelatihan  dibandingkan  dengan  akurasi  pengujian menggunakan persentase data latih 80% dan data uji 20% . Dalam penelitian ini, cara pembagian dataset menggunakan  metode hold  out .  Metode  ini  membagi  seluruh  dataset  (data)  menjadi beberapa bagian [5].
2.6 Pembobotan TF-IDF
Metode TF-IDF, ketika digunakan dalam proses pembobotan, dapat menghasilkan vektor dengan banyak istilah, memungkinkan setiap kata dihitung sebagai fitur untuk dikenali. [9]. Pada proses pembobotan TF-IDF adalah kalkulasi yang menggambarkan seberapa penting kata ( term ) dalam suatu corpus serta dokumen . Proses mengkalkulasi bobot dari setiap dokumen terhadap term dengan formula sebagai berikut:
𝑊𝑑𝑡 = 𝑡𝑓𝑑𝑡 × 𝐼𝑑𝑓𝑡 (1) 𝑊𝑑𝑡 : bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t 𝑡𝑓𝑑𝑡 : banyak kata yang dicari pada sebuah dokumen 𝑖𝑑𝑓𝑡 : inversed document frequency (𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑛 𝑑𝑓 ))
𝑁 : total dokumen 𝑑𝑓 : banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## 2.7 Multiclass Support Vector Machine
Support  vector  machine merupakan  algoritme  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi, yang  umumnya  digunakan  untuk  klasifikasi  data  adalah  dalam  bentuk  teks[10].  Algoritma pemodelan Support Vector Machine adalah algoritma klasifikasi yang bekerja dengan mencari titik ( hyperplanes ) untuk mengklasifikasikan dua set data. Hyperplane klasifikasi linear Support Vector Machine dinotasikan sebagai berikut:
𝑓(𝑥) = 𝑤, 𝑥 + 𝑏 = 0 (2)
Dari persamaan di atas di dapatkan pertidaksamaan kelas +1 dan pertidaksamaan kelas -1:
𝑤. 𝑥 + 𝑏 ≤ +1
𝑤. 𝑥 + 𝑏 ≥ −1 (3)
𝑤 : bobot 𝑏 : bias 𝑥 : jumlah data Setelah perhitungan linear telah didapat, support vector machine menggunakan pendekatan gradient decent untuk meminimalkan fungsi cost yang diaplikasikan sebagai berikut:
𝑤 2 = 𝑤 1 − 𝐿 ∗ 𝑑𝐽 𝑑𝑤 𝑏 2 = 𝑏 1 − 𝐿 ∗ 𝑑𝐽 𝑑𝑏 (5)
𝑤 : bobot 𝑏 : bias 𝐿 : kecepatan learning ( hyperparameter ) 𝑑𝐽 𝑑𝑤 : turunan parsial dari fungsi terhadap bobot 𝑑𝐽 𝑑𝑏 : turunan parsial dari fungsi terhadap bias
Pengaplikasian multiclass pada penelitian ini menggunakan pendekatan one against rest dengan perhitungan sebagai berikut:
(𝑤 𝑚 ) 𝑇 𝜙(𝑥 𝑚 )  +   𝑏 𝑚 ≥  1  −   𝜉 𝑖 𝑚 →   𝑦 𝑖 =  𝑚 (𝑤 𝑚 ) 𝑇 𝜙(𝑥 𝑚 )  +   𝑏 𝑚 ≤  1  −   𝜉 𝑖 𝑚 →   𝑦 𝑖 ≠  𝑚 𝜉 𝑖 𝑚 ≥ 0, 𝑖 = 1, … , 𝑙
(6)

## 2.8 Perhitungan Akurasi
Nilai presisi program tidak konstan karena berbagi data dengan Hold Out menyebabkan data diuji secara acak setiap kali dijalankan. Maka pengujian akurasi dihitung sebagai berikut[5]:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100% (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pembagian dataset yang telah dilakukan proses preprocessing sebanyak 917 data. Kemudian akan dilakukan proses pembagian data terhadap dataset menjadi data train dan data test dengan perbandingan 80% data train dan 20% data test , maka menghasilkan 734 data train dan 183 data test .

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## 3.1 Pengujian Metode
Pengujian  merupakan  salah  satu  proses  penting  dalam  pembuatan  sistem,  guna  untuk mengevaluasi  and  menganalisis  seberapa  besar  tingkat  akurasi  sistem  yang  telah  dibuat.  Pada penelitian  ini  menggunakan  pengujian  pada  akurasi.  Data  yang  digunakan  untuk  pengujian menyumbang 20% dari keseluruhan dataset (917 data). Pada tabel 1 merupakan hasil pengujian data dari sistem yang telah dibuat:
Tabel 1. Data Hasil Pengujian
No. Topik TA Klasifikasi Sebenarnya Klasifikasi Model 1 Aplikasi  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Guru Terbaik  Metode  Weighted  Product  Wp  Smk  Bina  Insan Mandiri Berbasis Web Sistem Penunjang Keputusan Sistem Penunjang Keputusan 2 Perancangan Model E Commerce Penjualan Barang Optik Menggunakan Content Management System CMS E - Commerce E - Commerce 3 Analisa Desain Sistem Informasi Penjualan Menggunakan Metodologi  Berorientasi  Obyek  PT  Zona  Inspirasi Indonesia Perancangan Sistem Perancangan Sistem 4 Analisa  Desain  Sistem  Penjualan  Biji  Kopi  Kopi  Manu Berbasis  Web  Menggunakan  Fitur Content  Management System CMS Perancangan Sistem Perancangan Sistem 5 Analisa Implementasi E Commerce Menggunakan Content Management  System  CMS  Meningkatkan  Penjualan Memperluas Kawasan Pemasaran Toko Indah Jaya Sport E - Commerce E - Commerce 6 Analisa Implementasi E Commerce Menggunakan Content Management  System  CMS  Wordpress  Toko  Cozette Candle E - Commerce E - Commerce … … … … 183 Startup marketplace rajin tangan Startup / Marketplace Startup / Marketplace
Dari hasil pengujian diatas dapat dihitung dengan rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑒𝑟𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 166 183 × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 90,71% (8)
Pengujian data menggunakan pembobotan TF-IDF dan algoritma multiclass support vector machine pada data judul skripsi mahasiswa sistem informasi Universitas Budi Luhur menunjukan bahwa data test sebesar 183 data menghasilkan akurasi sebesar 90,71% pada penelitian ini.
3.2 Dashboard Data Latih
Tampilan dashboard pada  Gambar  2  data  latih  adalah  tampilan  pertama  kali  yang dijalankan oleh sistem. Di menu utama pengguna harus memasukkan data latih berupa .xlsx atau .csv untuk memulai proses melatih model.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Gambar 2. Dashboard Data Latih
3.2.1 Upload data latih
Upload data  latih  berupa .xlsx dan .csv di  dalam  menu  latih  data  diperlukan  untuk memasukan data untuk dilatih dan diproses oleh model. Merujuk pada Gambar 3, pada saat button browse file di klik, pengguna akan memasukan data yang ingin dijadikan data latih.
Gambar 3. Upload Data Latih

## 3.2.2 Preprocessing data latih
Proses  fitur Preprocessing dapat  dilihat  dari  tabel  hasil  akhir  dari  keluaran  yang  telah diproses. Tabel ini berisi judul skripsi yang sudah diproses, dan labeling berupa angka biner agar dengan mudah dapat diproses oleh model seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses Preprocessing

## 3.2.3 Pembobotan TF-IDF data latih
Fitur  ini  memperlihatkan  bagaimana  perhitungan  pembobotan  TF-IDF  berlangsung. Pertama  akan  menggunakan  rumus  perhitungan  TF  pada  Gambar  5,  lalu term akan  dihitung menggunakan perhitungan DF yang merujuk pada Gambar 6. Term yang sudah dihitung dengan DF, akan dilakukannya kalkulasi IDF pada Gambar 7. Kalkulasi terakhir yang dilakukan adalah mengkalikan nilai TF dan IDF, dan divisualisasikan pada Gambar 8.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Gambar 5. Proses Perhitungan TF Gambar 6. Hasil Perhitungan DF
Gambar 7. Proses Perhitungan IDF
Gambar 8. Proses TF-IDF
3.2.4 Multiclass Support Vector Machine data latih
Pembobotan  TF-IDF  selesai  dan  dilanjutkan  dengan  perhitungan  bobot  dan  bias  untuk support  vector  machine .  Digunakan  bobot  dan  bias  yang  baru  dengan  cara  menghitung menggunakan rumus yang tersedia pada Gambar 9. bobot dan bias tersebut untuk memprediksi label. Kemudian, dilanjutkan dengan prediksi label menggunakan one against rest .

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Gambar 9. Proses Multiclass Support Vector Machine

## 3.2.5 Perhitungan Akurasi
Menggunakan  rumus  perhitungan  akurasi,  seperti  pada  Gambar  10.  Pada  saat  ini  juga model selesai dilatih dan akan digunakan sebagai model prediksi.

## Gambar 10. Proses kalkulasi akurasi
3.3 Dashboard Prediksi Data
Menu ini akan menampilkan proses prediksi terhadap data uji. Gambar 11 adalah gambaran tampilan menu yang akan tampil pada saat menu Prediksi Data pertama kali dibuka.
Gambar 11. Dashboard Prediksi Data

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
3.3.1 Pembobotan TF-IDF data uji
selanjutnya dilakukan proses perhitungan perkalian TF x IDF untuk mendapatkan hasil akhir pembobotan seperti pada Gambar 12:

## Gambar 12. Pembobotan TF-IDF
3.3.2 Multiclass Support Vector Machine data uji
Perhitungan  ini  hanya  melakukan  perhitungan  terakhir  karena  tidak  diperlukan  lagi menghitung bobot dan bias. Tampilan pada proses ini terdapat pada Gambar 13:
Gambar 13. Proses Multiclass Support Vector Machine
3.3.3 Visualisasi data uji
Berikut  Gambar  14  berupa  grafik  yang  menunjukan  label  data  uji  yang  terdeteksi  oleh Prediksi Data:
Gambar 14. Visualisasi data uji

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dari  klasifikasi  topik  tugas  akhir  menggunakan  algoritma multiclass support vector machine dan metode TF-IDF berbasis web’, maka dapat disimpulkan bahwa, berdasarkan judul skripsi, sistem ini dapat membaca topik suatu dokumen dengan sumber data  dokumen  skripsi  mahasiswa  sistem  informasi  Universitas  Budi  Luhur.  Dalam  proses pengujian terhadap 20% dari data keseluruhan dihasilkan nilai akurasi dari aplikasi ini sebesar

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
90.71%.  Adapun  saran  yang  dapat  peneliti  berikan  sebagai  pengembangan  lebih  lanjut  untuk sistem ini agar dapat berjalan dengan sempurna dengan fungsi yang lebih baik dengan dipadukan dengan  metode  lain  seperti  metode grid  search untuk hyperparameter metode support  vector machine , agar hasil yang diperoleh lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Surya,  S.  Al  Faraby,  dan  M.  Dwifebri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan  Film Menggunakan Word2Vec dan  SVM,” eProceedings  Eng. ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  4136–4144, 2021.
[2] M. Sari, “Penelitian Kepustakaan ( Library Research ) dalam Penelitian Pendidikan IPA,” NATURAL SCIENCE: Jurnal Penelitian Bidang IPA dan Pendidikan IPA , vol. 6, no. 1, pp. 41–53, 2020.
[3] N. Arifin, U. Enri, dan N. Sulistiyowati, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan TF-IDF N-Gram untuk Text Classification ,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 6, no. 2, pp. 129-136, 2021.
[4] A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, dan N. Satya Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” Jdmsi , vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021.
[5] N. Andriani dan A. Wibowo, “Implementasi Text Mining Klasifikasi Topik Tugas Akhir Mahasiswa  Teknik  Informatika  Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  Metode Cosine Similarity Berbasis Web ,” Prosiding Seminar  Nasional.  Mahasiswa  Ilmu  Komputer  dan Aplikasinya , vol. 2, no. 2, September 2021, pp. 130–137.
[6] M.  B.  Priyantono,  M.  Ahnan,  M.  A.  Widhianto,  dan  D.  D.  Prasetyo,  “Optimasi  Sistem Pelabelan Topik Skripsi menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Pendekatan Design Thinking ,” J. Edukasi Penelit. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 168–174, 2022.
[7] H. Sari, G. L. Ginting, dan T. Zebua, “Penerapan Algoritma Text Mining dan TF-IDF Untuk Pengelompokan  Topik  Skripsi  Pada  Aplikasi  Repository  STMIK  Budi  Darma,” Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 7, pp. 414–432, 2021.
[8] F.  S.  Jumeilah,  “Penerapan Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  Pengkategorian Penelitian,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017.
[9] D. Darwis, E. S. Pratiwi, dan A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020
[10] O.  Somantri,  S.  Wiyono,  dan  D.  Dairoh,  “Metode  K-Means  untuk  Optimasi  Klasifikasi Tema  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Menggunakan Support  Vector  Machine (SVM),” Sci.  J.
Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 34–45, 2016.