## Text Mining untuk Pengelompokan Skripsi di Prodi Pendidikan Informatika Universitas Trunojoyo Madura
Laili Cahyani 1 , Muchamad Arif 2
1 ,2 Prodi Pendidikan Informatika, Universitas Trunojoyo Madura, Indonesia email: 1 laili.cahyani@trunojoyo.ac.id, 2 arif@trunojoyo.ac.id

## Abstrak
Skripsi merupakan karya tulis ilmiah mahasiswa sebagai syarat kelulusan atau perolehan gelar sarjana. Meskipun demikian,  dosen  juga  berperan  aktif  dalam mengarahkan penentuan  topik  skripsi  sebagai  pembimbing.  Skripsi yang ideal mengacu pada topik – topik yang up to date. Hendaknya skripsi juga mendukung keberhasilan rencana induk  penelitian  (RIP)  Universitas  bahkan  rencana  induk  riset  nasional  (RIRN).  Selain  itu,  topik  skripsi  harus selaras dengan bidang minat sesuai kurikulum program studi. Untuk itu, perlu adanya penyelarasan antara kondisi universitas, kebutuhan masyarakat, dan tujuan nasional. Sehingga, analisis data skripsi diperlukan untuk tujuan tersebut. Selama ini data dokumen skripsi di Program Studi Pendidikan Informatika Universitas Trunojoyo Madura belum  terorganisir  dengan  baik  di  lingkup  Program  Studi.  Sedangkan,  jumlah  data  terus  meningkat.  Hal  itu menjadi tantangan dalam pencarian dan penentuan topik skripsi sebagai bahan referensi selanjutnya. Selain itu, hingga  saat  ini  belum  dilakukan  analisis  terkait  berkembangan  skripsi  yang  sudah  ada.  Belum  dilakukan  juga pemetaan  atau  pengelompokan  skripsi.  Sehingga,  dapat  memberikan  peluang  adanya  kemiripan  skripsi.  Oleh karena itu, dikembangkan sistem pengelompokan skripsi menggunakan text mining (studi kasus Program Studi Pendidikan  Informatika  Universitas  Trunojoyo  Madura).  Dengan  adanya  sistem  tersebut,  diharapkan  dapat membantu manajemen pengelolaan data skripsi bagi bidang skripsi di Program Studi. Sehingga dapat membantu dalam penentuan kebijakan dosen pembimbing dan meminimalisir peluang adanya kemiripan topik skripsi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode clustering menggunakan K-Means dapat melakukan pengelompokan topic skripsi secara optimal dengan nilai akurasi sebesar 0,972972973, nilai presisi sebesar 916666667, nilai recall sebesar 0,9849199722, dan F-Measure sebesar 0,949199722 dalam skala 0 – 1.
Kata Kunci:  Skripsi, Text Mining, Clustering, K-Means Clustering.

## Abstract
Thesis is a student's scientific writing as a requirement for graduation or obtaining a bachelor's degree. However, the lecturer also plays an active role in directing the determination of the thesis topic as a supervisor. The ideal thesis refers to topics that are up to date. The thesis should also support the success of the university's research master plan (RIP) and even the national research master plan (RIRN). In addition, the thesis topic must be in line with the field of interest according to the curriculum of the study program. For this reason, there needs to be an alignment  between  university  conditions,  community  needs,  and  national  goals.  Thus,  thesis  data  analysis  is needed for this purpose. So far, the thesis document data in the Informatics Education Study Program, Trunojoyo University, Madura has not been well organized in the scope of the Study Program. Meanwhile, the amount of data  continues  to  increase.  This  becomes  a  challenge  in  finding  and  determining  the  thesis  topic  as  the  next reference material. In addition, until now there has not been an analysis related to the development of an existing thesis. The mapping or grouping of theses has not yet been carried out. So, it can provide an opportunity for the existence of similar scripts. Therefore, a thesis grouping system was developed using text mining (a case study of the Informatics Education Study Program, Trunojoyo University, Madura). With this system, it is hoped that it can help the management of thesis data management for the thesis field in the Study Program. So that it can help in determining the policy of the supervisor and minimize the chances of a similar thesis topic. The results of this study indicate that the clustering method using K-Means can optimally group thesis topics with an accuracy value of 0.972972973, a precision value of 916666667, a recall value of 0.9849199722, and an F-Measure of 0.949199722 on a scale of 0 – 1.
Keywords:  thesis, clustering, K-means clustering, text mining.

## PENDAHULUAN
Skripsi  merupakan  karya  tulis  ilmiah  mahasiswa  sebagai  syarat  kelulusan  atau  perolehan  gelar sarjana.  Meskipun  demikian,  dosen  juga  berperan  aktif  dalam  mengarahkan  penentuan  topik  skripsi sebagai  pembimbing.  Skripsi  yang  ideal  mengacu  pada  topik  –  topik  yang up  to  date (Mustikasari, 2017).  Hendaknya  skripsi  juga  mendukung  keberhasilan  rencana  induk  penelitian  (RIP)  Universitas bahkan rencana induk riset nasional (RIRN). Selain itu, topik skripsi harus selaras dengan bidang minat sesuai  kurikulum  program  studi.  Untuk  itu,  perlu  adanya  penyelarasan  antara  kondisi  universitas, kebutuhan  masyarakat,  dan  tujuan  nasional.  Sehingga,  analisis  data  skripsi  diperlukan  untuk  tujuan tersebut.
Berdasarkan observasi, selama ini data dokumen skripsi di Program Studi Pendidikan Informatika Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Trunojoyo  Madura  belum  terorganisir  dengan  baik  di  lingkup Program  Studi.  Pengumpulan  dokumen  diserahkan  secara  manual  ke  program  studi  oleh  mahasiswa yang  telah  menempuh  skripsi.  Sedangkan,  lulusan  dari  tahun  ke  tahun  semakin  bertambah  dan  tentu berdampak  pada  semakin  besarnya  data  skripsi  yang  terkumpul.  Hal  itu  menjadi  tantangan  dalam pencarian dan penentuan topik skripsi sebagai bahan referensi selanjutnya. Selain itu,  hingga saat ini belum dilakukan analisis terkait perkembangan skripsi yang sudah ada. Belum dilakukan juga pemetaan atau pengelompokan skripsi secara spesifik berdasarkan topik, permasalahan, data, materi, atau solusi yang  diangkat.  Sehingga,  dapat  memberikan  peluang  adanya  kemiripan  topik,  permasalahan,  data, materi, bahkan solusi yang diangkat.
Text mining merupakan salah satu teknologi yang dapat mengolah data teks untuk menghasilkan informasi tertentu. Dengan adanya text mining , data semi terstruktur maupun data yang tidak terstruktur dapat dikenali dengan baik. Dengan bertambahnya dokumen yang terkumpul dalam periode waktu yang cukup lama, maka text mining dibutuhkan untuk membantu dalam pengelolahan dan ekstraksi informasi penting  yang  dapat  diperoleh  (Salloum,  Al-Emran,  Monem,  &  Shaalan,  2018). Text  mining dapat melakukan analisis, pengelompokan data, atau ekstraksi informasi dengan berbagai metode clustering (Allahyari et al., 2017).
Pada penelitian sebelumnya di tahun 2017, telah dilakukan pengelompokan skripsi menggunakan self  organizing  maps  clustering (studi  kasus:  Prodi  Teknik  Informatika  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri)  oleh  Ika  Zulaikah.  Penelitian  tersebut  melakukan  pengelompokan  menggunakan  text  mining dengan  metode  SOM.  Hasil  menunjukkan  bahwa  metode  SOM  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan skripsi dalam beberapa cluster (Zulaikah, 2017).
Penelitian lainnya pada tahun 2016, dilakukan oleh Lynda Rahmawati, dkk dengan judul Analisa Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means  dan Hierarchical  Clustering (Studi  Kasus:  Dokumen Skripsi  Jurusan  Kimia,  FMIPA  Universitas  Sebelas  Maret)  (Rahmawati,  Widya  Sihwi,  &  Suryani, 2016).  Penelitian  tersebut  melakukan  pengelompokan  menggunakan text  mining dengan  metode kombinasi antara Hierarchical Clustering dan K-Means Clustering . Hasil penelitian  mendapatkan 16 cluster  dokumen.  Kemudian  dianalisis  keterkaitan  antar  dokumen  di  tiap  cluster  serta  perkiraan temanya. Diperoleh juga keterkaitannya dengan dosen serta pengaruh dari keahlian dosen terhadap tema yang  ada.  Selain  itu,  jumlah  suatu tema  penelitian/skripsi  juga  terkait  dengan  minat  mahasiswa  serta adanya proyek dosen (Rahmawati et al., 2016).
Penelitian lain terkait pengelompokan skripsi mahasiswa dilakukan oleh Herny F dan Dwi Budi S pada tahun 2017 dengan judul Hierarchical Agglomerative Clustering untuk Pengelompokan Skripsi Mahasiswa (Februariyanti & Santoso, 2017). Penelitian tersebut juga melakukan pengelompokan skripsi melalui  data  judul  menggunakan text  mining dengan  metode Hierarchical  Agglomerative  Clustering . Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode tersebut dapat melakukan pengelompokan skripsi menjadi 5 buah cluster.
Berdasarkan uraian di atas, diperlukan sebuah analisis data terkait skripsi mahasiswa. Oleh karena itu, dikembangkan sistem pengelompokan skripsi menggunakan text mining (studi kasus Program Studi
Pendidikan  Informatika  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Trunojoyo  Madura).  Adapun  metode clustering yang  digunakan  adalah  K-Means  sebab  terbukti  baik  dan  handal  untuk  permasalahan clustering (Aditya  &  Fitrianah,  2021).  Dengan  adanya  sistem  ini,  diharapkan  dapat  membantu manajemen pengelolahan data skripsi bagi bidang skripsi di Program Studi. Selain itu, dengan adanya sistem  ini  dapat  membantu  terkait  penentuan  kebijakan  dosen  pembimbing  ataupun  Program  Studi dalam penentuan topik skripsi selanjutnya. Serta dapat meminimalisir peluang adanya kemiripan skripsi atau issue penelitian yang kurang up to date .

## METODE PENELITIAN

## Metode Text Mining
Text  mining merupakan  salah  satu  teknologi  yang  mengelola  data  teks  untuk  memperoleh informasi tertentu. Dengan text mining , informasi bisa didapatkan melalui hasil analisis pada data teks semi  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur.  Hal  ini  tentu  sangat  membantu  pekerjaan  manusia  seiring dengan semakin banyaknya data teks ataupun dokumen  yang ada pada web, aplikasi  digital,  maupun media  sosial.  Tentunya  data-data tersebut  memiliki  jumlah  besar  dengan  kurang  terstruktur  sehingga perlu waktu lama untuk menganalisis informasi di dalamnya.
Secara umum, data mining dan text mining dianggap serupa dengan persepsi bahwa teknik yang digunakan  dalam data  mining dapat  juga  digunakan  dalam text  mining .  Namun,  keduanya  berbeda. Sebab data mining melibatkan data terstruktur, sedangkan text mining memerlukan ekstraksi ciri tertentu yang dimiliki teks sehingga diperlukan pemrosesan awal (Salloum et al., 2018).
Text mining pada umumnya memiliki beberapa tahapan sebagai berikut: praproses, pembangkitan atribut, pemilihan atribut, penemuan pola, dan interpretasi (Februariyanti & Santoso, 2017).
Gambar 1. Proses Text Mining secara umum
Gambar 1 menunjukkan tahapan atau proses yang ada pada Text Mining. Diawali  dengan  data masukan  berupa  teks  ( text ),  baik  berupa  kumpulan  dokumen  ataupun  data  teks  dengan  karakteristik tertentu.  Diakhiri  dengan  perolehan  hasil  informasi  yang  diinginkan  sesuai  kebutuhan  ( final  result ). Adapun rincian tahapannya adalah:
a. Praproses ( Text Preprocessing )
Pada  tahap  pra  proses,  terdapat  langkah-langkah  berikut: case  folding,  tokenization , filtering dan stemming . Case  folding digunakan  untuk  menghilangkan  karakter  selain  huruf  a-z  dan mengubah  semua  huruf  ke  bentuk lower  case . Tokenization dilakukan  untuk  memisahkan
Text Preprocessing Text Transformation (Attribute Generation) Attribute Selection Data Mining (Pattern Discovery) Interpretation (Evaluation) Text Final Result
kalimat  menjadi  kata  tunggal  dan  menghapus  spasi,  enter,  tabulasi,  dan  tanda  baca. Filtering dilakukan  untuk  memperoleh  kata  penting  dalam  teks.  Kata  penting  diperoleh  dengan menghilangkan stopword (kata sambung, kata depan, dan lainnya). Stemming merupakan proses yang dilakukan untuk mengubah kata menjadi bentuk kata dasar.
b. Pembangkitan Atribut ( Attribute Generation )
Pada  tahap  pembangkitan  atribut,  dilakukan  pemilihan  fitur  yang  dapat  digunakan  sebagai atribut  untuk  merepresentasikan  sebuah  teks  dalam  memperoleh  informasi.  Ada  beberapa pendekatan  yang  digunakan  untuk  pembangkitan  atribut  ini,  yaitu  pembobotan  setiap  kata, penggunaan vector space document , dan stemming . Meskipun pada artikel lain stemming masuk ke dalam pra proses, namun hakikatnya proses tersebut dilakukan untuk pembangkitan fitur atau atribut penting.
c. Pemilihan Atribut ( Attribute Selection )
Pada  tahap  pemilihan  atribut,  dilakukan  proses  pengurangan  dimensi  fitur  atau  atribut  jika terlalu besar dan menghilangkan atribut yang tidak relevan dengan tujuan perolehan informasi.
d. Penemuan Pola ( Data Mining / Pattern Discovery )
Pada  tahap  penemuan  pola,  diperoleh database yang  sudah  terstruktur  untuk  diproses menggunakan  teknik  data  mining  seperti clustering ,  klasifikasi,  analisis  asosiasi,  dan  lainnya sesuai kebutuhan untuk mendapatkan informasi yang diharapkan.
e. Interpretasi ( Interpretation/Evaluation )
Pada tahap interpretasi atau evaluasi, dilakukan pengujian pada hasil yang diperoleh dari proses data mining/pattern discovery. Apakah proses dapat dihentikan ataukah perlu diulang kembali sebab hasil belum sesuai harapan.
Case Folding Dataset Tokenization Filtering K-Means Clustering TF-IDF (Term Weighting) Stemming Hasil Clustering Preprocessing
Gambar 2. Alur Pengelompokan Skripsi Menggunakan Clustering
Adapun  proses  pengelompokan  dokumen  skripsi  dilakukan  berdasarkan  alur  pada  Gambar  2 sebagai berikut. Secara garis besar ada 3 kelompok proses. Pertama adalah preprocessing yang terdiri dari tahapan case folding , tokenizing , filtering , dan stemming . Kedua adalah proses pembobotan dengan menggunakan  metode  TF-IDF.  Ketiga  adalah  proses  pengelompokan  atau clustering menggunakan metode K-Means.
Dataset  yang  digunakan  adalah  data  abstrak  dari  dokumen  skripsi  mahasiswa  program  studi Pendidikan  Informatika.  Pada  tahap  awal,  dilakukan preprocessing dengan  berbagai  tahapan,  antara lain: case folding, tokenizing, filtering, dan stemming . Tahap tersebut dilakukan untuk menyiapkan data agar bebas text yang tidak berarti. Pada case folding , proses yang dilakukan adalah  mengubah semua huruf  menjadi lower  case ,  menghapus  angka,  dan  menghapus  tanda  baca.  Pada  tahap tokenizing , dilakukan  proses  pemisahan  setiap  kata.  Pada  tahap filtering ,  dilakukan  proses  pemilihan  kata  yang dianggap  penting.  Sedangkan  pada  tahap stemming ,  dilakukan  proses  pengubahan  kata  menjadi  kata dasar.
Setelah  kata  dasar  didapatkan,  selanjutnya  dilakukan  pembobotan term untuk  setiap  kata  pada dokumen menggunakan TF-IDF. Kemudian dilakukan pengelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering sehingga diperoleh hasil clustering .

## Metode K-Means
Berikut  adalah  langkah-langkah  algoritma K-Means  Clustering (Shanie,  Suprijadi,  &  Zulhanif, 2017):
1. Tentukan jumlah cluster k minimum yang diinginkan.
2. Tentukan nilai ambang batas ( Threshold ).
3. Alokasikan setiap objek data ke dalam cluster terdekat untuk membentuk partisi baru.
4. Hitung centroid atau rata-rata dari data partisi baru.
5. Hitung  jarak  antara  setiap  objek  ke  setiap  centroid  menggunakan  jarak Euclidean dengan persamaan berikut.
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 (1)
𝑑(𝑥, 𝑦) merupakan  jarak  Euclidean  objek  ke  centroid. 𝑥 𝑘 merupakan  bobot  kata  ke-k  pada cluster yang akan dihitung jaraknya ke centroid. 𝑦 𝑘 merupakan bobot kata ke-k pada centroid.
6. Untuk setiap cluster dihitung nilai SSE ( sum square error within group ) dengan fungsi sebagai berikut:
𝑆𝑆 𝑤 = ∑ ∑ ‖𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 ‖ 𝑥 𝑖 ∈𝐶 𝑘 𝑘 𝑘=1 (2)
𝑆𝑆 𝑤 merupakan  nilai  SSE  masing-masing  cluster. 𝑥 𝑖 merupakan  bobot  kata  ke-i  pada  cluster yang akan dihitung SSE nya. 𝑐 𝑘 merupakan centroid pada cluster ke-k.
7. Bandingkan  nilai  SSE  masing-masing  klaster  mitra.  Jika  selisih  nilai  SSE  setiap  pasangan cluster  melebihi  nilai  threshold,  akan  menambah  jumlah  cluster,  dan  objek  yang  paling  jauh dalam cluster akan terpilih sebagai cluster baru.
8. Ulangi langkah 4-7.
9. Perhitungan  selesai  jika  selisih  antara  nilai  SSE  setiap  pasangan  cluster  lebih  kecil  dari  nilai threshold untuk seluruh pasangan cluster , dan merupakan jumlah cluster yang optimal.

## Metode Elbow
Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal dalam dataset. Metode ini  memilih  nilai  K  yang  tepat  dengan  menggunakan  pengukuran  WCSS  ( Within  Cluster  Sum  of Squares ). Untuk menentukan nilai K yang optimal, nilai K akan diperiksa satu per satu dan SSE ( Sum
Square  Error )  nilai  akan  dicatat.  SSE  (Jumlah  Kuadrat Error )  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk mengukur  perbedaan  antara  data  yang  diperoleh  dengan  model  ramalan  yang  telah  dilakukan sebelumnya(Aditya & Fitrianah, 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah dataset yang diperoleh adalah 387 dokumen dengan rincian yang dapat dilihat pada Tabel 1. pengambilan data dilakukan melalui repository tugas akhir dan skripsi mahasiswa pada perpustakaan Universitas Trunojoyo Madura melalui https://library.trunojoyo.ac.id/elib/ .
Tabel 1. Dataset yang digunakan Tahun Lulusan Jumlah 2017 60 2018 117 2019 112 2020 61 2021 37 Jumlah Data 387
Pada  tahap  desain  sistem,  dilakukan  pemahaman  bentuk  data  pada  dataset  yang  diperoleh. Kemudian,  dilakukan preprocessing dengan  berbagai  tahapan,  antara  lain:  case  folding,  tokenizing, filtering,  dan  stemming.  Tahap  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  software  jupyter  notebook  6.3.0. Tahap tersebut dilakukan untuk menyiapkan data agar bebas text yang tidak berarti. Berikut ini adalah hasil tahapan preprocessing, antara lain:

## Input
Matakuliah Pemrograman Berorientasi Objek (PBO) adalah salah satu matakuliah wajib yang harus ditempuh mahasiswa Prodi Pendidikan  Informatika.  Terdapat  beberapa  permasalahan  yang  terjadi  dalam  pelaksanaannya,  yaitu  kurangnya  media pembelajaran, kurangnya keaktifan mahasiswa, dan perlunya ilustrasi terhadap materi yang disampaikan. Hal ini menyebabkan kurang maksimalnya proses penyerapan materi oleh mahasiswa pada matakuliah PBO. Dengan memperhatikan karakteristik peserta didik dan kebutuhan pengguna, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan, menguji kelayakan, dan mengetahui respon  pengguna  pada  media  yang  akan  dikembangkan  yaitu  Pengembangan  Game  Edukasi  3D  Factory  Developer Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Dan  Pendekatan  Metafora  Pada  Pemrograman  Berorientasi  Objek.  Penelitian  ini merupakan penelitian pengembangan yang menggunakan model pengembangan Kemp dan Dayton yang terdiri dari sembilan tahapan yaitu (1) Tujuan umum, (2) Tujuan khusus, (3) Karakteristik peserta didik, (4) Isi materi, (5) Treatment, (6) Storybo ard, (7), Naskah, (8) Developing, editing, and mixing, dan (9) Testing and revising. Produk yang dihasilkan penelitian ini berupa game edukasi berbasis android untuk matakuliah PBO. Penilaian yang diperoleh dari uji ahli materi menunjukkan kelayakan sebesar 99% memiliki kualifikasi sangat layak, uji ahli media sebesar 93% memiliki kualifikasi sangat layak, uji coba perorangan sebesar 87%  memiliki  kualifikasi  sangat  layak,  uji  coba  kelompok  kecil  sebesar  85%  memiliki  kualifikasi  sangat  layak,  dan  uji  coba kelompok  besar  sebesar  85%  memiliki  kualifikasi  sangat  layak.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  game  edukasi  Factory Developer menggunakan metode Forward Chaining dan pendekatan Metafora layak digunakan sebagai media pembelajaran pada matakuliah Pemrograman Berorientasi Objek Program Studi Pendidikan Informatika.
case folding “Lower Case”

## case folding “Removing Punctuation”
Hasil Tokenizing
Perhitungan frekuensi kemunculan hasil token
Langkah  selanjutnya  yaitu  dilakukan  pembobotan  term  untuk  setiap  kata  pada  dokumen menggunakan TF-IDF. Python memiliki library khusus untuk melakukan perhitungan TF-IDF. Library yang digunakan yaitu TfidfVectorizer dari sklearn.feature_extraction.text. Berikut ini implementasi Tf- Idf untuk data uji. Adapun hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil perhitungan Tf-idf i abad absah abstrak acak acu 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 3 0  0,057909 0 0 0 4 0  0,044533 0 0 0 5 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0  0,080964 10 0 0 0 0 0 11 0 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 0 18 0 0 0 0 0 19 0  0,064901 0 0 0 20 0 0 0  0,076899 0 21 0 0 0 0 0 22 0 0 0 0 0 23 0 0 0 0 0 24 0 0 0 0 0 25 0 0 0 0 0 26 0 0 0 0 0 27 0,074361 0 0 0 0 28 0 0 0 0 0 29 0 0 0 0 0 30 0 0 0 0 0 31 0 0 0 0 0 32 0 0  0,080598 0 0 33 0 0 0 0 0 34 0 0 0 0 0 35 0 0 0 0 0 36 0 0 0 0 0
Untuk  penentuan  nilai  k  secara  manual  yang  digunakan  adalah  sesuai  pembagian  topik  skripsi yang ada di program studi pendidikan informatika, yaitu 3 cluster. Selain itu juga dilakukan penentuan k optimal menggunakan metode elbow. Dari hasil optimasi penentuan jumlah K menggunakan metode elbow, didapatkan bahwa jumlah K optimal adalah 3 dengan nilai WCSS sebesar 279,7108 yang dapat dilihat pada  Tabel  3.  Grafik  perhitungan  WCSS  untuk  350  data  latih  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Semakin kecil skor WCSS, semakin baik. Sumbu x adalah jumlah kluster, sumbu y adalah skor WCSS.
Bisa dilihat bahwa saat K=1, nilai WCSS sangat tinggi. Kemudian menurun terus sampai K=3 terlihat membentuk seperti sebuah siku.

## Tabel 3 Hasil perhitungan WCSS
Jumlah K WCSS 1 304,1357 2 290,0975 3 279,7108 4 273,7813 5 268,5261 6 265,0761 7 262,667 8 260,8525 9 257,3866 10 255,5285

## Gambar 3 Grafik WCSS metode Elbow
Setelah  diketahui  jumlah  K  yang  optimal,  langkah  berikutnya  adalah  pembentukan  model clustering K-Means dengan  menggunakan 350 data latih yang  menghasilkan 3 cluster yaitu cluster 0, cluster 1, dan cluster 2. Model tersebut kemudian  diujikan kepada 37 data uji. Hasil yang didapatkan dari proses clustering dengan model yang telah dibentuk terhadap 37 data uji adalah sebagai berikut.
Dari proses clustering yang dilakukan terhadap data uji, dapat dilakukan analisis hasilnya. Rincian jumlah term untuk setiap cluster atau kelompok adalah 3235 term pada cluster 0, 491 term pada cluster 1, dan 1806 term pada cluster 2. Sedangkan frekuensi tertinggi kemunculan term untuk tiap cluster dapat dilihat pada Gambar 4, 5, dan 6.
Gambar 4 Frekuensi kemunculan term untuk kelompok pertama (cluster 0)
Gambar 5 Frekuensi kemunculan term untuk kelompok kedua (cluster 1)
Gambar 6 Frekuensi kemunculan term untuk kelompok ketiga (cluster 2)

## Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  terhadap  hasil  performa  algoritma  yang  digunakan  untuk  pengelompokan skripsi.  Pada  pengujian  ini,  digunakan  acuan  data  berupa  sekumpulan  dokumen  skripsi  yang  telah dikelompokan secara manual. Pengujian ini menggunakan Confusion Matrix pada Tabel 4. Pengukuran
dengan metode ini dapat menggunakan persamaan akurasi, presisi, sensitivitas (recall), dan F-Measure terhadap data cluster hasil pengujian k-means clustering dan data cluster secara manual. Prosedur yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 5. adapun hasil evaluasinya adalah sebagai berikut (Husni, Negara, & Syarief, 2015)(Wahyuni, Arifiyanti, & Afandi, 2020):
Tabel 4. Confusion Matrix (Wahyuni, Arifiyanti, & Afandi, 2020) Confusion Matrix Prediksi Benar Salah Aktual Benar TP (True Positive) FP (False Positive) Salah FN (False Negative) TN (True Negative)
TP  = True  positive (cluster  prediksi  adalah  benar  namun  kelas  sebenarnya  adalah  benar).  TN= True negative (cluster  prediksi  adalah  salah  namun  kelas  sebenarnya  adalah  benar).  FP  = False positive (cluster  prediksi  adalah  benar  namun  kelas  sebenarnya  adalah  salah).  FN= False negative (cluster prediksi adalah salah namun kelas sebenarnya adalah benar). Sedangkan untuk metric pengukuran dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Metric pengukuran untuk evaluasi performa algoritma (Wahyuni, Arifiyanti, & Afandi, 2020)
Metric Rumus Akurasi 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 Recall / Presisi 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
Precision 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 F-Measure 𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
Tabel 6. Confusion Matrix pada Hasil Clustering Data Uji Confusion Matrix Prediksi Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Aktual Cluster 0 20 0 0 Cluster 1 1 3 0 Cluster 2 0 0 13
Nilai TP adalah 20 + 3 + 13 = 36. Sedangkan jumlah data uji adalah 37. Sehingga diperoleh nilai Akurasi = TP/Jumlah Data = 36/37 = 0,972972973. Sedangkan untuk perhitungan nilai Precision dapat dilakukan dengan tabel penolong pada Tabel 7. Nilai Precision diperoleh dari perhitungan (1+0,75+1)/3. Nilai 3 adalah jumlah cluster. Sehingga nilai Precision yang didapatkan adalah 0,916666667. Kemudian dilakukan  nilai  Recall  melalui  tabel  penolong  pada  Tabel  8.  Nilai  Recall  diperoleh  dari  perhitungan (0,952380952+1+1)/3.  Sehinggan  nilai Recall yang  didapatkan  adalah  0,9849199722.  Setelah  nilai Precision dan Recall didapatkan, kemudian dapat dilakukan perhitungan nilai F ( F-Measure/F-Score ). Nilai F-Measure yang didapatkan adalah 0,949199722.
Tabel 7. Tabel Penolong Perhitungan Nilai Presisi Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 TP 20 3 13 FP 0+0 1+0 0+0 Precision 20/(20+0)=1 3/(3+1) = 0,75 13/(13+0) = 1 Tabel 8. Tabel Penolong Perhitungan Nilai Recall Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 TP 20 3 13 FN 1+0 0+0 0+0 Precision 20/(20+1)= 0,952380952 3/(3+0) = 1 13/(13+0) = 1

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  telah  diimplementasikan  metode  K-means  untuk  pengelompokan  dokumen skripsi.  Adapun  nilai  K  Optimal  yang  didapatkan  yaitu  3  cluster.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  metode  clustering  menggunakan  K-Means  dapat  melakukan  pengelompokan  skripsi  secara optimal dengan nilai akurasi sebesar 0,972972973, nilai presisi sebesar 916666667, nilai recall sebesar 0,9849199722, dan F-Measure sebesar 0,949199722 dalam skala 0 – 1.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditya, D. L., & Fitrianah, D. (2021). Comparative Study of Fuzzy C-Means and K-Means Algorithm for Grouping Customer Potential in Brand Limback. Jurnal Riset Informatika , 3 (4), 327–334.
https://doi.org/10.34288/jri.v3i4.241
Allahyari, M., Pouriyeh, S., Assefi, M., Safaei, S., Trippe, E. D., Gutierrez, J. B., & Kochut, K. (2017).
A Brief Survey of Text Mining: Classification, Clustering and Extraction Techniques. ArXiv .
Februariyanti,  H.,  &  Santoso,  D.  B.  (2017).  Hierarchical  Agglomerative  Clustering  untuk Pengelompokan Skripsi Mahasiswa. Prosiding SINTAK , 33–40.
Husni, Negara, Y. D. P., & Syarief, M. (2015). Clusterisasi Dokumen Web ( Berita ) Bahasa Indonesia Menggunakan  Algoritma K-Means (Clustering Web Documents (News) Indonesian Language Using K-Means Algorithm). Jurnal Simantec , 4 (3), 159–166.
Mustikasari, D. (2017). Analisis Tema Skripsi Mahasiswa Menggunakan Document Clustering Dengan Algoritma Lingo. Kinetik , 2 (2), 131–140. https://doi.org/10.22219/kinetik.v2i2.180 Rahmawati, L., Widya Sihwi, S., & Suryani, E. (2016). Analisa Clustering Menggunakan Metode K- Means  Dan  Hierarchical  Clustering  (Studi  Kasus :  Dokumen  Skripsi  Jurusan  Kimia,  Fmipa,
Universitas  Sebelas  Maret). Jurnal  Teknologi  &  Informasi  ITSmart , 3 (2),  66. https://doi.org/10.20961/its.v3i2.654
Salloum, S. A., Al-Emran, M., Monem, A. A., & Shaalan, K. (2018). Using text mining techniques for extracting information from research articles. Studies in Computational Intelligence , 740 , 373– 397. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67056-0_18
Shanie, T., Suprijadi, J., & Zulhanif. (2017). Text grouping in patent analysis using adaptive K-means clustering algorithm. AIP Conference Proceedings , 1827 , 1–9.
https://doi.org/10.1063/1.4979457
Wahyuni, E. D., Arifiyanti, A. A., & Afandi, M. I. (2020). Klasifikasi Teks Dengan Python . Indomedia Pustaka.
Zulaikah,  I.  (2017). Pengelompokan  Skripsi  Menggunakan  Self  Organizing  Maps  Clustering  (Studi Kasus : Prodi Teksnik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri) . 13–14.