## Temu Kembali Informasi Big Data Menggunakan K-Means Clustering

## Imam Marzuki
Universitas Panca Marga Program Studi Teknik Elektro
Jln. Yos Sudarso 107 Pabean Dringu Probolinggo 67271, Indonesia
E-mail: 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

## Abstract
This  day,  human  life  is  always  associated  with  the  data,  where  the  data  is  created  and  sent  each  second worldwide. This causes the data in the network increases massive (massive). Hence the need for data management is increasing. One important part of data management is the process of finding information desired by a user or commonly referred to as information retrieval (information retrieval). The main purpose of information retrieval is to rediscover documents containing information relevant to the query that is fed by the user. There have been many proposed  methods  for  information  retrieval.  But  of  the  technique  still  has  problems  related  to  the  speed  and accuracy of searches. In this thesis, the authors propose the best methods of information retrieval in search of big data. Problems arise when the process of seeking information. This is due to big data is dominated by unstructured data. Unstructured data have properties difficult to organize. Therefore, we need a special technique to overcome. One solution to overcome these problems is to add clustering in indexing information. This study used a clustering method  using  k-means  clustering.  Based  on  the  experimental  results  using  k-means  clustering  obtained  average value of 0.8 precision recall the average value of 0.741, and the average value of 0579 seconds of computing time.
Keywords: big data, information retrieval, 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
Article History Received 14 August 2015 Accepted 15 September 2015
vol. 7, no. 2, 2015, 97-103 ISSN: 2085-3858 (print version)
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 Dokumen Precision Recall Waktu Komputasi 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 :
1. Salah  satu  solusi  untuk  menangani big data yang terdiri dari data tidak terstruktur yang  besar  dan outlier adalah  dengan menambahkan  klasterisasi  dalam indexing informasi.
2. 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
Referensi
[1] Hariadi, Mochammad, "Big Data From Infrastructured  To  Analytics", Telematics  Lab, Multimedia Network Dept. ITS,2013
[2] 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
[3] 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 .
[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] 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
[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] 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
[8] 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 .
[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