JURNAL ILMIAH ELEKTRONIKA DAN KOMPUTER , Vol.15, No.2, Desember 2022, pp.444 - 464 p-ISSN : 1907-0012 (print) e-ISSN : 2714-5417 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom
■ page 444
Received September 30, 2022; Revised Oktober 4, 2022; Accepted Oktober 22, 2022

## ANALISIS PERFORMA DAN KECEPATAN KOMPUTASI ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS PADA TEXT CLUSTERING
Karno Nur Cahyo 1 , Agus Subekti 2 , Muhammad Haris 3
Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Raya Jatiwaringin No.2, Cipinang Melayu, Kec. Makassar, Jakarta Timur, DKI Jakarta 13620 14002459@nusamandiri.ac.id 1 ,agus@nusamandiri.ac.id 2 , muhammad.uhs@nusamandiri.ac.id 3

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received September 2022 Received in revised form  Oktober 2022 Accepted Nov 2022 Available online  Desember 2022

## ABSTRACT
The  large  number  of  theses  will  certainly  make  it difficult to find categories on thesis topics that have been written by students at a university. One of the uses  of  the  Text  Mining  method  is  being  able  to group  thesis  objects  into  the  number  of  clusters formed by the clustering algorithm. This study aims to  compare  2  clustering  algorithms,  namely  the  K- Means  and  K-Medoids  algorithms  to  obtain  an accurate  evaluation  of  the  performance  and computational  time  in  the  case  of  thesis  clustering, so  that  relevant  topics  can  be  grouped  and  have better  clustering  accuracy.  The  evaluation parameter  used  is  the  Davies  Bouldin  Index  (DBI) which is one of the testing techniques on clustering results,  with  the  distribution  of  training  data  and testing data using cross validation using a repetition parameter of 10 folds iteration. From the results of the study with the Term Weighting condition used is Term  Occurrences  and  using  the  N-Grams  value  is 2,  it  can  be  concluded  that  the  K-Means  algorithm has  a  better  DBI  value  of  -0.426.  Meanwhile,  the range  of  DBI  values  owned by  K-Medoids  with  the same  conditions  has  a  DBI  value  of  -1,631. However, from the visualization results using t-SNE with  the  same  supporting  parameters,  there  are options  that  can  be  used,  namely  the  number  of clusters is 6, and the DBI value is -1.110. For testing the  computational  time  in  the  clustering  process  of 50 thesis documents, the K-Means algorithm has an average  time  of  2.5  seconds  while  the  K-Medoids algorithm has an average time of 261.5 seconds. The computer  specifications  used  are  Asus  ZenBook UX425EA.312  with  the  processor  used  is  11th  Gen Intel® Core™ i5-1135G7 @ 2.40GHz @ 2.40GHz, the  graphics  card  is  Intel®  Iris®  Xe  Graphics,  the RAM used is 8GB, with storage of 512GB SSD.
Keywords : clustering, text mining, thesis grouping, k-means, k-medoids, Davies Bouldin Index, t-SNE visualization, cluster determination performance, cluster determination computation time

## Abstrak
Banyaknya jumlah skripsi tentunya akan menyulitkan dalam mencari  kategori pada topik skripsi yang sudah ditulis oleh mahasiswa di suatu universitas. Salah satu pemanfaatan metode Text Mining adalah mampu  mengelompokkan  obyek  skripsi  ke  dalam  jumlah  kluster  yang  dibentuk  dengan  algoritma clustering.  Penelitian  ini bertujuan untuk  melakukan  perbandingan 2  algoritma clustering  yaitu algoritma K-Means dan K-Medoids untuk mendapatkan evaluasi yang tepat dari sisi performa dan waktu komputasi pada  kasus  pengelompokan  skripsi,  sehingga  topik  yang  relevan  dapat  dikelompokkan  dan  memiliki keakuratan  jumlah  kluster  yang  lebih  baik.  Parameter  evaluasi  yang  digunakan  adalah  Davies  Bouldin Index  (DBI)  yang  merupakan  salah  satu  teknik  pengujian  pada  hasil  clustering,  dengan  pembagian  data training dan data testing menggunakan cross validation dengan parameter pengulangan 10 folds iteration. Dari  hasil  penelitian  dengan  kondisi  Term  Weighting  yang  digunakan  adalah  Term  Occurrences  dan menggunakan  nilai  N-Grams  adalah  2  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means  memiliki  nilai  DBI yang lebih baik yaitu -0,426. Sementara rentang nilai DBI yang dimiliki oleh K-Medoids dengan kondisi yang  sama  memiliki  nilai  DBI  yaitu  -1,631.  Namun  dari  hasil  visualisasi  menggunakan  t-SNE  dengan parameter pendukung yang sama, terdapat opsi yang bisa digunakan yaitu dengan jumlah kluster adalah 6, dengan nilai  DBI adalah  -1,110. Untuk pengujian  waktu  komputasi  dalam proses clustering 50 dokumen skripsi,  algoritma  K-Means  memiliki  waktu  rata-rata  sebesar  2,5  detik  sementara  pada  algoritma  K- Medoids memiliki waktu rata-rata sebesar 261,5 detik. Spesifikasi komputer yang digunakan adalah Asus ZenBook  UX425EA.312 dengan prosesor  yang digunakan adalah  11th Gen Intel® Core™ i5-1135G7 @ 2.40GHz @ 2.40GHz, kartu  grafis adalah  Intel® Iris® Xe Graphics,  RAM  yang digunakan adalah 8GB, dengan penyimpanan sebesar 512GB SSD.
Kata kunci: clustering, text mining, pengelompokan skripsi, k-means, k-medoids, Davies Bouldin Index, visualisasi t-SNE, performa penentuan cluster, waktu komputasi penentuan cluster

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  karya  ilmiah  di  bidang  pendidikan  tercipta  di  setiap  tahun,  seperti  Tugas  Akhir,  Skripsi, Thesis, Disertasi.  Umumnya  skripsi adalah salah  satu  karya ilmiah  yang disusun oleh  mahasiswa tingkat sarjana. Pengertian lain, Skripsi ditulis oleh peneliti sebagai kajian akhir dalam penelitian formal, dilakukan berdasarkan  hasil  penelitian  yang  ditemukan  di  lapangan  dan  dilakukan  tahapan  referensi  dan  studi kepustakaan. Hal itu tentunya sesuai bidang topik berdasarkan program studi atau jurusan masing-masing. Skripsi  menunjukkan  kompetensi  sebagai  mahasiswa  dalam  bidang  studi  Strata  1  dalam  penelitian  yang berkaitan  dengan  bidang  keahliannya/program  studinya.  Selain  itu,  skripsi  memiliki  arti  lain  dimana mahasiswa  mempresentasikan  karya  ilmiah  pada  topik  atau  bidang  tertentu  berdasarkan  hasil  tinjauan pustaka  yang ditulis oleh seorang ahli, temuan penelitian  atau  perkembangan di bidang tersebut  (melalui pengalaman peneliti).
Banyaknya  jumlah  skripsi  yang  dibuat  di  setiap  semesternya  tentunya  akan  menyulitkan  dalam mencari  kategori  skripsi/karya  ilmiah  yang  sudah  disusun.  Melihat  dari  topik  atau  judul  yang  diangkat memiliki  tingkat  kemiripan  yang  berbeda-beda,  maka  hal  itu  juga  dapat  menjadi  kendala  dalam mengklasifikasikan judul atau topik yang sesuai antara skripsi satu dengan skripsi lainnya[1].
Penerapan text mining pada skripsi dapat mempermudah dalam melakukan pengelompokan kategori topik  dari  skripsi  tersebut.  Di  dalam  text  mining,  terdapat  metode  yang  dapat  digunakan  yaitu  metode clustering[2]. Terdapat beberapa metode clustering yang biasa digunakan dalam penelitian, baik di dalam data teks maupun di luar data teks. Adapun beberapa metode clustering yang biasanya digunakan adalah K- means,  K-Medoids,  Fuzzy  K-Means,  K-medians  dan  lainnya.  Namun  dalam  penelitian  ini,  skripsi dikelompokkan/dilakukan  clustering  menggunakan  2  Algoritma  yaitu  K-Means  dan  K-Medoids, selanjutnya akan dibandingkan jumlah  kluster terbaik pada 2 algoritma tersebut dalam penerapanya pada alur proses text mining.
Berbagai  penelitian  terkait  mengenai  pengelompokan  dokumen  skripsi  telah  banyak  dilakukan sebelumnya. Penelitian yang membandingkan 2 algoritma clustering ini salah satunya dilakukan oleh Elly Muningsih  yang  diterapkan  dalam  data  mining,  disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids dapat dilakukan perbandingan dengan kesimpulan K-Means memperoleh nilai Silhouette Coefficient yaitu sekitar 0,627 sedangkan K-Medoids sekitar 0,536. Dilihat dari nilai pengujian Silhouette Coefficient yang dilakukan pada penelitian terkait, maka dapat disimpulkan bahwa keakuratan cluster yang dihasilkan oleh K-Means  lebih  akurat  dan  berkualitas  daripada  K-Medoids[5].  Terdapat  penelitian  terkait  lainnya  yang
dilakukan oleh Muhammad Sholeh Hudin dkk dalam penerapan metode cluster dengan teks mining, dapat disimpulkan bahwa dari hasil analisis dengan memasukkan jumlah K cluster yang berbeda telah didapatkan nilai optimal dari beberapa percobaan Jumlah K serta implementasi metode clustering dengan text mining dapat dilakukan.
Selain  itu,  pada  penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Rima  Dias  dkk,  dapat  disimpulkan  bahwa dengan  menggunakan  dataset  berukuran  berskala  kecil  hingga  berskala  medium  memberikan  kesimpulan bahwa  algoritma  K-Means  memiliki  performa  yang  relatif  cepat  dalam  pengelompokan  data,  sedangkan algoritma  K-Medoids  memiliki  waktu  komputasi  yang  cukup  lama  dalam  pengelompokan  data  dalam parameter K cluster[2].
Berbeda dengan penelitian sebelumnya, maka pada penelitian ini membahas perbandingan algoritma K-Means dan algoritma K-Medoids pada text mining untuk mengklasifikasikan skripsi mahasiswa Fakultas Ekonomi  Sosial  dalam  beberapa  kelompok  yang  diujikan.  Data  training  dan  data  testing  diuji  divalidasi menggunakan  cross  validation  dengan  parameter  pengulangan  10  folds  iteration.  Selanjutnya  dilakukan pengujian  antara  2  algoritma  tersebut  dengan  menggunakan  pengujian  menghitung  nilai  DBI  (Davies Bouldin Index) dan juga dengan melihat hasil visualisasi pengelompokan kluster dengan metode t-SNE.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Jenis Penelitian
Peneliti  melakukan  eksperimen  terhadap  data  50  skripsi  yang  merupakan  data  publik,  yang  diambil dari  website  repository  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Fakultas  Ekonomi  dan Sosial dengan Program Studi Administrasi negara. Data tersebut digunakan untuk menganalisis klaster dengan performa dan waktu komputasi terbaik berdasarkan perbandingan 2 algoritma yaitu K-Means dan K-Medoids.

## 2.2. Metode Pengolahan Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  tahapan  yang  harus dilakukan  dalam  metode  ini,  yaitu:  Pemahaman  tentang  domain  tujuan  pengolahan  data  (Domain Understanding),  proses  pemilihan  data  (Selection  &  Addition  Data),  Pra  pemprosesan  data  untuk membersihkan data (Data Preprocessing &  Data Cleaning), mentransformasi data (Transformation), Proses Data Mining, dan proses evaluasi serta interpretasi  dari hasil  yang diinginkan (Evaluation  & Interpretation), yang dirincikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian KDD

## A. Domain Understanding
Pada langkah ini, tujuan  melakukan data  mining ditentukan,  tujuan penelitian  ini adalah untuk menganalisis  performa  dan  waktu  komputasi  terbaik  dari  proses text  clustering data  skripsi mahasiswa  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Fakultas  Ekonomi  dan  Sosial Program Studi Administrasi negara Tahun 2022, dengan tujuan menentukan sebaran kluster yang paling baik untuk data 50 skripsi tersebut.

## B. Selection & Addition
Pada tahap ini, data diambil dan dipilih dari 50 skripsi terbaru dari mahasiswa Universitas Islam Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Fakultas  Ekonomi  dan  Sosial  dengan  Program  Studi Administrasi  negara,  yang  diambil  dari web  repository Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif Kasim  Riau  Fakultas  Ekonomi  dan  Sosial  dengan  Program  Studi  Administrasi  negara  dengan alamat URL https://repository.uin-suska.ac.id/view/divisions/ek=5Fan/2022.html.
C. Data Preprocessing
Pada tahap ini, menggunakan 6 tahapan data preprocessing yang terdapat di RapidMiner, antara lain  dengan  penentuan  n-Grams,  penggunaan  operator transform  case, penggunaan stopwords removal, penggunaan filter  tokens  (by  Length), penggunaan Stemming ,  dan  juga  penggunaan Term  Weighting .  Penentuan  n-Grams  digunakan  untuk  memberikan  probabilitas  kemungkinan pada  kata  berikutnya  yang  mungkin  dapat  digunakan  untuk  melakukan  kemungkinan penggabungan  pada  keseluruhan  kalimat.  Operator transform  case adalah  proses data preprocessing yang mengubah isi data menjadi seragam, bisa menjadi kapital semua, atau bisa menjadi  huruf  kecil  semua,  agar  proses  dan  isi  dari  data  menjadi  seragam.  Lalu stopwords removal adalah metode data preprocessing yang sering digunakan pada mekanisme Text Mining untuk menghilangkan kata-kata penghubung/kata-kata yang tidak dibutuhkan seperti di, ke, dari, yang,  dan  sebagainya.  Kemudian  mekanisme filter  token ( by  length ),  yaitu  proses data preprocessing untuk  menghapus  kata-kata  yang  terlalu  panjang.  Kemudian Stemming adalah suatu proses  yang  mentransformasi  kata-kata  yang terdapat dalam  suatu dokumen  ke  kata-kata akarnya  atau  ke  kata-kata  dasarnya  ( root  word ). Terakhir  adalah  penggunaan  vektorisasi Term Weighting merupakan proses penghitungan bobot tiap term di dalam dokumen.
D. Transformasi Data
Pada  tahap  ini,  data  diubah  menjadi  bentuk  yang  lain,  perubahan  yang  dilakukan  adalah perubahan  bentuk  data  dari  data  tidak  terstruktur  yang  berisi  uraian  latar  belakang  50  skripsi menjadi  data  terstruktur,  untuk  dilakukan  proses  pengolahan  data  mining  dengan  algoritma clustering. Prosses transformasi data menggunakan mekanisme tokenisasi.

## E. Data Mining
Penelitian ini menggunakan algoritma data mining untuk dilakukan proses analisis performa dan kecepatan komputasi dari proses data mining, dengan menggunakan 2 algoritma clustering yaitu K-Means dan K-Medoids.
F. Interpretasi atau Evaluasi
Data yang dihasilkan dari algoritma menjadi informasi yang diharapkan dapat membantu melihat kluster  pengelompokan  skripsi  mahasiswa  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau Fakultas  Ekonomi  dan  Sosial  dengan  Program  Studi  Administrasi  negara.  Selain  itu  untuk melakukan  pengukuran  analisis  kemampuan  algoritma  clustering,  dilakukan  pengukuran performa  menggunakan Cluster  Distance  Performance yang  diukur  menggunakan Davies Bouldin  Index (DBI).  Selain  menggunakan  DBI,  parameter  yang  dianalisis  adalah  kecepatan waktu komputasi dari proses pengolahan data. Evaluasi data training dan data testing dilakukan dengan bantuan operator cross validation dengan parameter 10 folds iteration. Kemudian untuk interpretasi visualisasi hasil penyebaran cluster menggunakan bantuan operator t-SNE.
2.3. Deskripsi Atribut Dataset
Dataset yang digunakan terdiri dari kumpulan dataset uraian latar belakang dari Bab 1 pada dokumen skripsi, 50 skripsi terbaru Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Fakultas Ekonomi dan Sosial dengan Program Studi Administrasi Negara di tahun 2022 dengan 1 atribut yaitu Uraian Latar Belakang, kemudian dilakukan tokenisasi, memunculkan 6.302 atribut.
Tabel 2. Dataset Uraian Skripsi Mahasiswa Atribut Description Type Uraian Latar Belakang Daftar uraian latar belakang dari 50 skripsi terbaru di tahun 2022, dari Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Fakultas Ekonomi dan Sosial dengan Program Studi Administrasi Negara text
2.4. Tahapan Preprocessing
A. Tahap ujicoba sistem adalah tahap pengujian sistem yang sudah diintegrasikan antara rancangan perangkat lunak dan perangkat keras. Melakukan sinkronisasi keduanya, apakah sistem sudah berjalan sesuai dengan yang diinginkan. N-Grams N-gram  adalah  proses  yang    dipakai  untuk  melakukan text  mining atau  pemrosesan  uraian  text, untuk memperoleh   hingga n karakter  dari sebuah string. Segmentasi   kata   melakukan proses ini dengan  memisahkan  hingga  n-kata  dari  rangkaian  kata  (paragraf,  kalimat,  bacaan)  yang  dibaca secara  berurutan dari  awal hingga akhir dokumen. Ukuran 1 n-Gram disebut unigram, ukuran 2 n-Gram disebut bigram, dan ukuran 3 n-Gram disebut trigram [16].

## B. Transform Case
Operator  Transform  Case adalah  operator  yang  digunakan  untuk  menyeragamkan  jenis  dari value /data, penyeragaman ini bisa bersifat Lower Case atau Upper Case , Lower Case apabila ingin value /data bertuliskan seluruhnya huruf kecil, apabila Upper Case jika ingin value/data seluruhnya huruf  kapital.  Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  value  sebelum  diberikan  operator transform case berawalan huruf kapital, namun setelah diberikan operator transform case dengan jenis lower case, seluruh value berubah menjadi huruf kecil.
Gambar 2. Contoh Hasil Penerapan Operator Transform Case

## C. Stopwords
Operator  Stopword adalah  operator  yang  digunakan  untuk  menghilangkan  kata-kata penghubung/kata-kata  yang  tidak  dibutuhkan  atau  kata-kata  yang  tidak  memiliki  makna  begitu penting seperti di, ke, dari, yang, supaya dan sebagainya. Penggunaan Stopword dibantu oleh file kamus  sesuai  dengan  sumber  bahasa  dari  kata  yang  ingin  kita  hilangkan,  termasuk  file  kamus stopwords  Bahasa  Indonesia.  Pada  gambar  3  adalah  contoh  penerapan  operator Stopword di sebuah kumpulan data.
Gambar 3. Contoh Hasil Penerapan Operator Stopwords

## D. Filter Tokens (By Length)
Operator Filter Tokens (By Length) adalah operator yang digunakan untuk menghilangkan kata- kata yang panjang karakternya tidak sesuai standar atau terlalu panjang. Parameter yang digunakan adalah parameter minimal jumlah karakter dan juga maksimal jumlah karakter sebagai pembatas value  karakter  yang  digunakan.  Pada  Gambar  4  adalah  contoh  hasil  penggunaan  operator Filter Tokens ( By  Length )  dengan  penggunaan  parameter  minimal  jumlah  karakter  adalah  4  dan maksimal jumlah karakter adalah 10.
Gambar 4. Contoh Hasil Penerapan Operator Filter Token (By Length)

## E. Stemming
Stemming adalah  suatu  proses  yang  mentransformasi  kata-kata  yang  terdapat  dalam  suatu dokumen ke kata-kata akarnya atau ke kata-kata dasarnya ( root word ). Stemming menyediakan pemetaan variasi kata morfologis yang berbeda ke dalam kata dasar/umum mereka [17].
Gambar 5. Contoh Hasil Penerapan Stemming
Sebelum
Sesudah
Analisis Analisis Penyelenggaraan selenggara Pelayanan Layan Publik Publik Kota Kota Pelayanan Publik Layan Publik

## F. Term Weighting
Term Weighting adalah proses penghitungan bobot tiap term yang dicari pada setiap dokumen sehingga dapat diketahui ketersediaan dan kemiripan suatu term di dalam dokumen. Skema term weighting  memainkan  peran  penting  dalam  klasifikasi  teks.  Dibutuhkan  suatu  metode  term weighting  yang  dapat  menghasilkan  lebih  banyak  term  yang  kaya  informasi  dan  menetapkan nilai bobot term yang sesuai untuk persyaratan klasifikasi teks [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis performa dan waktu komputasi terbaik dari proses text clustering  uraian  latar  belakang  dari  50  skripsi  mahasiswa  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif Kasim  Riau  Fakultas  Ekonomi  dan  Sosial  dengan  Program  Studi  Administrasi  Negara  tahun  2022. Selain  itu  untuk  menentukan  jumlah  kluster  yang  paling  baik  dari  pengelompokan  skripsi  tersebut. Setelah  jumlah  kluster  yang  paling  baik  dimunculkan,  hasil  penelitian  selanjutnya  adalah  dapat memunculkan hasil visualisasi dari jumlah kluster yang sudah dibentuk.

## 3.2. Text Processing
Dari  data  eksperimen  akan  dilakukan  pembersihan  data  terlebih  dahulu  menggunakan  beberapa operator di tools RapidMiner . Gambar penerapan model yang dibuat di tools RapidMiner ditampilkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Model RapidMiner Klasterisasi
Setelah data 50 skripsi didapatkan dari web repository Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau  Fakultas  Ekonomi  dan  Sosial  dengan  Program  Studi  Administrasi  Negara,  50  skripsi  tersebut akan  diambil  bagian  latar  belakang  dari  Bab  I  untuk  menjadi  dataset  yang  berisi  50  uraian  latar belakang  dari  skripsi  yang  sudah  didapatkan  dari  web  repository  Universitas  Islam  Negeri  Sultan Syarif Kasim  Riau. Kemudian dataset tersebut akan diproses  menggunakan  metode text processing, melakukan  pengubahan  data  dari  tidak  terstruktur  menjadi  data  terstruktur  dengan  penggunaan tokenisasi. Setiap kata pada uraian latar belakang yang terdapat di Bab I akan ditokenisasi, dan akan menjadi  atribut-atribut  data  terstruktur.    Proses text  processing berada  di  dalam  sub  proses  Process Domain  di  model  RapidMiner  klasterisasi  data  laporan  bhabinkamtibmas.  Gambar Sub  process di operator Process Documents terdapat pada Gambar 7.
Gambar 7. Model Penerapan Text Processing
Pada Gambar di atas ditampilkan proses pertama adalah melakukan tokenisasi, kemudian melakukan pengubahan  jenis  huruf  dari  atribut,  yang  awalnya  tidak  beraturan  jenis  huruf  kapital  dan  non kapitalnya,  semuanya  diubah  menjadi  huruf  kecil  semua,  dengan  menggunakan  operator Transform Case. Kemudian dilakukan kembali pembersihan data menggunakan operator filter stopword removal , fitur ini menghilangkan kata-kata hubung seperti dan, ke, dari, dan sebagainya, agar tidak masuk ke dalam proses text mining, termasuk kata-kata yang tidak dibutuhkan. Kemudian melakukan filterisasi kembali  dengan  menggunakan filter  tokens ( by  length), yaitu  fitur  untuk  menghapus  atribut  yang terlalu  panjang.  Setelah  menggunakan filter  tokens ( by  length )  selanjutnya  adalah  menggunakan operator  Stem  untuk  mentransformasi  kata-kata  yang  terdapat  dalam  suatu  dokumen  ke  kata-kata akarnya atau ke kata-kata dasarnya ( root word ). Pada Gambar 8 ditampilkan hasil dari sesudah proses Data Preprocessing.
Gambar 8. Hasil Sesudah Data Preprocessing
Evaluasi  pembagian  data testing dan  data training menggunakan  operator  10  fold  cross  validation yang  terdapat  di  tools  RapidMiner,  pada  data training menggunakan  algoritma  cluster  K-Medoids dengan  jumlah  folds  10.  Ditambahkan  operator Cross  Validation untuk  menampilkan  performa dengan kondisi pembagian data training dan data testing , sekaligus dengan ExampleSet datanya yang ditampilkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Model Baru dengan ditambahkan 10 Fold Cross Validation
Di  dalam  operator  Cross  Validation  ditambahkan  evaluasi  pengujian  data  training  dan  data  testing, dengan penjabaran yang dapat  dilihat pada Gambar 10.  dengan  menggunakan algoritma K-Medoids ataupun K-Means.
Gambar 10. Penerapan 10 Folds Cross Validation
3.2.1 Cluster Distance Performance Cluster Distance Performance digunakan untuk mengukur performa dari hasil klasterisasi yang dilakukan.  Mekanisme  pengukurannya  menggunakan  kriteria  utama  Davies  Bouldin  Index (DBI).  Model  RapidMiner  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran  performa  terdapat pada Gambar 11.
Gambar 11. Model Pengukuran Performa Clustering Menggunakan DBI
Dari  model  di  atas,  dilakukan  216  kali  pengujian  performa,  dengan  menguji  parameter  K berjumlah 2 sampai dengan 10, menguji 2 algoritma  yaitu  K-Means dan K-Medoids, dengan menguji 4 jenis term weighting yaitu TF-IDF, Term Frequency, Term Occurrences, dan Binary Term Occurrences, dengan pengujian masing-masing 1-3 n-Grams. Nilai DBI bersifat absolut, sehingga  nilai  negatif  tidak  diperhatikan,  jumlah  klaster  yang  paling  baik  adalah  yang  nilai DBInya  mendekati  angka  0.  Hasil  pengujian  performa  klaster  untuk  parameter  Term- Weighting menggunakan TF-IDF dengan N-Grams adalah 1 ditampilkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Pengujian Nilai DBI TFIDF n-Grams 1
Dari gambar di atas ditemukan bahwa klaster yang paling bagus adalah klaster berjumlah 10 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu:  absolut  1.443,  yang  paling  kecil  di  antara  DBI  klaster  yang  lain.  Dari  hasil  pengujian menggunakan  DBI  ditemukan  bahwa  klaster  berjumlah  10  adalah  klaster  yang  paling  baik dengan  Term  Weighting  adalah  TF-IDF,  N-Grams  adalah  1  untuk  mengelompokkan  skripsi Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Fakultas  Ekonomi  dan  Sosial  dengan Program Studi Administrasi Negara. 10 klaster yang dihasilkan adalah klaster 0 sampai dengan klaster 9, Dengan kondisi jumlah pengelompokan skripsi menggunakan algoritma K-Medoids dapat dilihat pada Gambar 13.
Jumlah K K-Means K-Medoids 2 -3,708 -1,905 3 -3,752 -1,748 4 -3,526 -1,705 5 -3.378 -1,616 6 -3.098 -1,646 7 -2.885 -1,587 8 -2.742 -1,561 9 -2.464
-1,484
10 -2.320
-1,443 Pengujian Nilai DBI
Gambar 13. Gambar Hasil Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Medoids
Dari distribusi data tersebut dapat dibuatkan beberapa sample data dari hasil distribusi di atas, yang dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Gambar Sample data pemetaan klaster menggunakan Algoritma K-Means Pengujian  selanjutnya  adalah  hasil  pengujian  performa  klaster  untuk  parameter  Term- Weighting menggunakan TF-IDF dengan N-Grams adalah 2 ditampilkan pada Gambar 15.
12 13 2 5 1 2 6 2 2 5 0 10 20 30 40 50 Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 Cluster 7 Cluster 8 Cluster 9

## Jumlah Anggota Per Kluster
Judul Skripsi Klaster 1.  ANALISIS PENGEMBANGAN KAPASITAS BIDANG PENGELOLAAN SAMPAH DINAS LINGKUNGAN HIDUP DAN KEBERSIHAN KOTA PEKANBARU cluster_0 7. IMPLEMENTASI PENGARUSUTAMAAN GENDER (PUG) DALAM MEWUJUDKAN TUJUAN PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN (SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALSSDGS) DI KOTA PEKANBARU cluster_0 2. ANALISIS PELAKSANAAN FUNGSI BADAN PERMUSYAWARATAN DESA (BPD) DALAM PENYELENGGARAAN PEMERINTAH DESA DI DESA SEI KUNING KECAMATAN TANDUN KABUPATEN ROKAN HULU cluster_1 3. ANALISIS PERANAN KEPALA DESA DALAM PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR “DESA PAKNING ASAL” KABUPATEN BENGKALIS cluster_1 19. KOORDINASI BADAN PENANGGULANGAN BENCANA DAERAH (BPBD) DAN MASYARAKAT DALAM PENANGGULANGAN ABRASI DI KECAMATAN TEBING TINGGI BARAT KABUPATEN KEPULAUAN MERANTI cluster_2 40. ANALISIS PERAN BADAN PENANGGULANGAN BENCANA DAERAH (BPBD) DALAM MENANGGULANGI KABUT ASAP DI KOTA PEKANBARU cluster_2 4. PENERAPAN PROGRAM KAMPUNG HIJAU DI KABUPATEN SIAK cluster_3 17. KUALITAS PELAYANAN PEMBAYARAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR DI KANTOR BERSAMA SAMSAT UPT KOTA PINANG KABUPATEN LABUHANBATU SELATAN cluster_3 41. PERAN BADAN NARKOTIKA NASIONAL KOTA PEKANBARU DALAM PENCEGAHAN, PEMBERANTASAN, PENYALAHGUNAAN DAN PEREDARAN GELAP NARKOTIKA DAN PREKURSOR NARKOTIKA DI KOTA PEKANBARU cluster_4 14. INOVASI PELAYANAN NASI UDUK (SEDERHANA SEKALI URUS ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN) DI KABUPATEN INDRAGIRI HILIR cluster_5 18. ANALISIS PROGRAM RIAU BERTANI OLEH DINAS PANGAN, TANAMAN PANGAN DAN HORTIKULTURA PROVINSI RIAU (STUDI KASUS DI KABUPATEN KAMPAR) cluster_5 6. STRATEGI DINAS PANGAN TANAMAN PANGAN DAN HORTIKULTURA PROVINSI RIAU DALAM MENJAGA KETAHANAN PANGAN PADA ERA PANDEMI COVID-19 cluster_6 9. ETIKA PELAYANAN PUBLIK DI DINAS PENANAMAN MODAL DAN PELAYANAN TERPADU SATU PINTU (DPMPTSP) PROVINSI RIAU cluster_6 25. ANALISIS PENGELOLAAN ARSIP DINAMIS BERDASARKAN PERATURAN PEMERINTAH NOMOR 28 TAHUN 2012 TENTANG KEARSIPAN DI DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DESA KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL cluster_7 43. ANALISIS PENGELOLAAN PENGARSIPAN DI DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KOTA PEKANBARU cluster_7 26. PENGELOLAAN ASET DAERAH TAMAN HUTAN KOTA DAN TAMAN SATWA OLEH PEMERINTAH KABUPATEN PASAMAN BARAT cluster_8 33. PERAN DINAS PEMUDA OLAHRAGA DAN PARIWISATA DALAM PENGEMBANGAN TAMAN WISATA ALAM RIMBO PANTI KABUPATEN PASAMAN PROVINSI SUMATERA BARAT cluster_8 13. ANALISIS KINERJA BADAN USAHA MILIK DESA (BUMDES) ARTHA MITRA KESUMA DALAM MENYEDIAKAN PELAYANAN KEPADA MASYARAKAT DESA BENCAH KESUMA KECAMATAN KABUN KABUPATEN ROKAN HULU cluster_9 18. ANALISIS PROGRAM RIAU BERTANI OLEH DINAS PANGAN, TANAMAN PANGAN DAN HORTIKULTURA PROVINSI RIAU (STUDI KASUS DI KABUPATEN KAMPAR) cluster_9
Gambar 15. Hasil Pengujian Nilai DBI TFIDF n-Grams 2
Dari gambar di atas ditemukan bahwa klaster yang paling bagus adalah klaster berjumlah 10 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu: absolut 1.473, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah  hasil  pengujian  performa  klaster  untuk  parameter  Term-Weighting  menggunakan  TF- IDF dengan N-Grams adalah 3 ditampilkan pada Gambar 16.
Gambar 16. Hasil Pengujian Nilai DBI TFIDF n-Grams 3
Dari gambar di atas ditemukan bahwa klaster yang paling bagus adalah klaster berjumlah 10 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu: absolut 1.526, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah hasil pengujian performa klaster untuk parameter Term-Weighting menggunakan Term Frequency dengan N-Grams adalah 1 ditampilkan pada Gambar 17.
Gambar 17. Hasil Pengujian Nilai DBI Term Frequency n-Grams 1
Dari gambar di atas ditemukan bahwa klaster yang paling bagus adalah klaster berjumlah 10 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu: absolut 1.446, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah hasil pengujian performa klaster untuk parameter Term-Weighting menggunakan Term Frequency dengan N-Grams adalah 2 ditampilkan pada Gambar 18.
Jumlah K K-Means K-Medoids 2 -4,021 -1,906 3 -4,065 -1,807 4 -3,687 -1,792 5 -3,53 -1,768 6 -3.182 -1,678 7 -2,878 -1,632 8 -2,877 -1,618 9 -2,673 -1,594 10 -2,438 -1.476 Pengujian Nilai DBI
Jumlah K K-Means K-Medoids 2 -4,044 -1,905 3 -4,079 -1,816 4 -3,681 -1,801 5 -3,54 -1,776 6 -3,188 -1,729 7 -2,881 -1,659 8 -2,84 -1,631 9 -2,515 -1,561 10 -2,442 -1,526 Pengujian Nilai DBI Jumlah K K-Means K-Medoids
2 -2,063 -1,794 3 -2,461 -1,63 4 -2,788 -1,741 5 -2,217 -1,622 6 -2,482 -1,632 7 -2,39 -1,546 8 -2,202 -1,53 9 -2,149 -1,49 10 -1,843 -1,446
Pengujian Nilai DBI
Gambar 18. Hasil Pengujian Nilai DBI Term Frequency n-Grams 2
Dari gambar di atas ditemukan bahwa klaster yang paling bagus adalah klaster berjumlah 10 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu: absolut 1.469, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah hasil pengujian performa klaster untuk parameter Term-Weighting menggunakan Term Frequency dengan N-Grams adalah 3 ditampilkan pada Gambar 19.
Gambar 19. Hasil Pengujian Nilai DBI Term Frequency n-Grams 3
Dari gambar di atas ditemukan bahwa klaster yang paling bagus adalah klaster berjumlah 10 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu: absolut 1.499, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah hasil pengujian performa klaster untuk parameter Term-Weighting menggunakan Term Occurrences dengan N-Grams adalah 1 ditampilkan pada Gambar 20.
Gambar 20. Hasil Pengujian Nilai DBI Term Occurrences n-Grams 1
Dari  gambar  di  atas  ditemukan  bahwa  klaster  yang  paling  bagus  adalah  klaster  berjumlah  6 dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  nilai  DBI  yang  paling  mendekati  angka  0, yaitu: absolut 1.007, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah hasil pengujian performa klaster untuk parameter Term-Weighting menggunakan Term Occurrences dengan N-Grams adalah 2 ditampilkan pada Gambar 21.
Jumlah K K-Means K-Medoids 2 -2,289 -1,97 3 -3,215 -1,684 4 -2,99 -1,67 5 -2,932 -1,701 6 -2,84 -1,599 7 -2,548 -1,564 8 -2,223 -1,537 9 -2,1 -1,519 10 -2,08 -1,469 Pengujian Nilai DBI
Jumlah K K-Means K-Medoids 2 -2.447 -1.957 3 -3.069 -1.680 4 -3.048 -1.674 5 -2.831 -1.707 6 -2.904 -1.612 7 -2.623 -1.555 8 -2.278 -1.567 9 -2.164 -1.540 10 -2.163 -1.499 Pengujian Nilai DBI Jumlah K K-Means K-Medoids
2 -1.593 -1.547
3 -1.164 -1.166 4 -1.134 -1.337 5 -1.077 -1.139 6 -1.007 -1.338 7 -1.339 -1.051 8 -1.324 -1.373 9 -1.395 -1.281
10 -1.435 -1,263 Pengujian Nilai DBI
Gambar 21. Hasil Pengujian Nilai DBI Term Occurrences n-Grams 2
Dari  gambar  di  atas  ditemukan  bahwa  kluster  yang  paling  bagus  adalah  klaster  berjumlah  2 dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  nilai  DBI  yang  paling  mendekati  angka  0, yaitu: absolut 0,426, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah hasil pengujian performa klaster untuk parameter Term-Weighting menggunakan Term Occurrences dengan N-Grams adalah 3 ditampilkan pada Gambar 22.
Gambar 22. Hasil Pengujian Nilai DBI Term Occurrences n-Grams 3
Dari  gambar  di  atas  ditemukan  bahwa  klaster  yang  paling  bagus  adalah  klaster  berjumlah  2 dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  nilai  DBI  yang  paling  mendekati  angka  0, yaitu: absolut 0,437, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah  hasil  pengujian  performa  klaster  untuk  parameter  Term-Weighting  menggunakan Binary Term Occurrences dengan N-Grams adalah 1 ditampilkan pada Gambar 23.
Gambar 23. Hasil Pengujian Nilai DBI Binary Term Occurrences n-Grams 1 Dari  gambar  di  atas  ditemukan  bahwa  klaster  yang  paling  bagus  adalah  klaster  berjumlah  6 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu: absolut 0,896, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah  hasil  pengujian  performa  klaster  untuk  parameter  Term-Weighting  menggunakan Binary Term Occurrences dengan N-Grams adalah 2 ditampilkan pada Gambar 24.
Jumlah K K-Means K-Medoids 2 -0,426 -1.631 3 -1,267 -1.236 4 -1,247 -1.449 5 -1,254 -1.150 6 -1,18 -1.110 7 -1,685 -1.122 8 -1,362 -1.200 9 -1,525 -1.334 10 -1,372 -1.284 Pengujian Nilai DBI
Jumlah K K-Means K-Medoids 2 -0,437 -1.653 3 -1,358 -1.257 4 -1,468 -1.267 5 -1,332 -1.177 6 -1,123 -1.133 7 -1,57 -1.310 8 -1,48 -1.101 9 -1,362 -1.264 10 -1,17 -1.220 Pengujian Nilai DBI Jumlah K K-Means
K-Medoids
2
-3,832 -1,73 3 -3,319 -1,247 4 -3,504 -0,914 5 -1,321 -1,094 6 -1,977 -0,896 7 -2,839 -1,2 8 -2,706 -1,143 9 -2,295 -1,115 10
-2,259 -1,143 Pengujian Nilai DBI
Gambar 24. Hasil Pengujian Nilai DBI Binary Term Occurrences n-Grams 2
Dari  gambar  di  atas  ditemukan  bahwa  klaster  yang  paling  bagus  adalah  klaster  berjumlah  2 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu: absolut 0,827, yang paling kecil di antara DBI klaster yang lain. Pengujian selanjutnya adalah  hasil  pengujian  performa  klaster  untuk  parameter  Term-Weighting  menggunakan Binary Term Occurrences dengan N-Grams adalah 3 ditampilkan pada Gambar 25.
Gambar 25. Hasil Pengujian Nilai DBI Binary Term Occurrences n-Grams 3
Dari  gambar  di  atas  ditemukan  bahwa  klaster  yang  paling  bagus  adalah  klaster  berjumlah  5 dengan menggunakan algoritma K-Medoids dengan nilai DBI yang paling mendekati angka 0, yaitu:  absolut  0,717,  yang  paling  kecil  di  antara  DBI  klaster  yang  lain.  Setelah  seluruh percobaan  sudah  dilakukan,  dilakukan  perekapan  seluruh  percobaan,  yang  ditampilkan  pada Gambar 26.

## Gambar 26. Hasil Rekapitulasi Pengujian DBI
Dari  gambar  di  atas  ditemukan  bahwa  klaster  yang  paling  bagus  adalah  klaster  berjumlah  2 dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  parameter  Term  Weighting  menggunakan Term  Occurrences  serta  penggunaan  N-Grams  2  dengan  nilai  DBI  yang  paling  baik  yaitu  - 0,426,  yang  paling  baik  di  antara  DBI  klaster  yang  lain.  Dengan  waktu  komputasi menggunakan  algoritma  K-Means  pada  percobaan  pertama  adalah  3  detik,  waktu  komputasi pada percobaan kedua adalah 2 detik, dengan total rata-rata adalah 2,5 detik waktu komputasi. Dengan  kondisi  yang  sama  menggunakan  Term  Weighting  yaitu  Term  Occurrences  serta penggunaan N-Grams yang berjumlah 2 namun menggunakan algoritma K-Medoids nilai DBI yang muncul adalah -1,631 dengan waktu komputasi pada percobaan pertama adalah 274 detik, dan  waktu  komputasi  pada  percobaan  kedua  adalah  249  detik,  dengan  total  rata-rata  adalah 261,5 detik.
Jumlah K K-Means K-Medoids 2 -5,551 -0,827 3 -1,596 -0,938 4 -3,573 -0,924 5 -3,524 -0,908 6 -3,103 -0,909 7 -2,211 -0,898 8 -1,515 -0,93 9 -1,674 -0,887 10 -2,151 -0,889
Pengujian Nilai DBI
Jumlah K K-Means K-Medoids
2 -0,717 -0,818 3 -1,656 -0,938 4 -2,359 -0,915 5 -0,802 -0,917 6 -2,659 -0,909 7 -0,865 -0,904 8 -0,912 -0,896 9 -2,149 -0,91 10 -1,614 -0,91 Pengujian Nilai DBI
Term Weighting N-Grams Jumlah K Algoritma Nilai DBI
TF-IDF 1 10 K-Medoids -1,443 TF-IDF 2 10 K-Medoids -1,476 TF-IDF 3 10 K-Medoids -1,526 Term Frequency 1 10 K-Medoids -1,446 Term Frequency 2 10 K-Medoids -1,469 Term Frequency 3 10 K-Medoids -1,499 Term Occurrences 1 6 K-Means -1,338 Term Occurrences 2 2 K-Means -0,426 Term Occurrences 3 2 K-Means -0,437 Binary Term Occurrences 1 6 K-Medoids -0,896 Binary Term Occurrences 2 2 K-Medoids -0,827 Binary Term Occurrences 3 2 K-Means -0,802
Rekapitulasi Pengujian DBI

## 3.2.2 Informasi Klaster
Dari hasil pengujian  menggunakan  DBI ditemukan bahwa klaster berjumlah  2 adalah  klaster yang paling baik dengan Term Weighting adalah Term Occurrences, N-Grams adalah 2 untuk mengelompokkan  skripsi  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Fakultas Ekonomi  dan  Sosial  dengan  Program  Studi  Administrasi  Negara.  2  klaster  yang  dihasilkan adalah klaster 0 dan klaster 1, Dengan kondisi pengelompokan jumlah pengelompokan skripsi menggunakan algoritma K-Means dapat dilihat pada Gambar 27.
Gambar 27. Gambar Hasil Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means
Pada  gambar  di  atas  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  jumlah  klaster  0  adalah  49 items  skripsi,  sedangkan  klaster  1  adalah  1  items  skripsi.  Dari  distribusi  data  tersebut  dapat dibuatkan  beberapa sample data dari  hasil  distribusi di atas,  yang dapat dilihat pada Gambar 4.28
Gambar 28. Gambar Sample data pemetaan klaster menggunakan Algoritma K-Means Pada Gambar di atas dapat dilihat bahwa sample data dari cluster_0 adalah judul skripsi nomor 8, 11, 12, dan 20 seperti Judul Skripsi ANALISIS PENERIMAAN RETRIBUSI PARKIR DI KECAMATAN  BANGKINANG  KOTA  KABUPATEN  KAMPAR  atau  PERAN  KEPALA DESA  DALAM  PEMBANGUNAN  DI  DESA  PULO  LIMAN  KECAMATAN  DOLOK SIGOMPULON  KABUPATEN  PADANG  LAWAS  UTARA.  Untuk  sample  data  dari cluster_1  adalah  judul  skripsi  nomor  30  yaitu  ANALISIS  POTENSI  PAJAK  SARANG BURUNG  WALET  DIKECAMATAN  TEMBILAHAN  KABUPATEN  INDRAGIRI  HILIR. Selain itu dilakukan ujicoba dengan menggunakan Term Weighting adalah Term Occurrences, N-Grams  adalah  2  namun  menggunakan  algoritma  K-Medoids,  dengan  kondisi  jumlah pengelompokan skripsi yang dapat dilihat pada Gambar 29.
Judul Skripsi Klaster 8. ANALISIS PELAKSANAAN PENGGANTIAN PEJABAT STRUKTURAL DI LINGKUNGAN PEMERINTAH DAERAH PROVINSI RIAU JELANG PILKADA TAHUN 2018 cluster_0 11. PERANAN CAMAT DALAM MENCEGAH PERILAKU MALADMINISTRASI BIROKRASI DI KANTOR CAMAT MINAS KABUPATEN SIAK cluster_0 12. ANALISIS PELAKSANAAN PEMANFAATAN DANA DESA UNTUK PEMBANGUNAN DESA TANJUNG BERULAK KECAMATAN KAMPAR KABUPATEN KAMPAR cluster_0 20. ANALISIS PENERIMAAN RETRIBUSI PARKIR DI KECAMATAN BANGKINANG KOTA KABUPATEN KAMPAR cluster_0 38. PERAN KEPALA DESA DALAM PEMBANGUNAN DI DESA PULO LIMAN KECAMATAN DOLOK SIGOMPULON KABUPATEN PADANG LAWAS UTARA cluster_0 30. ANALISIS POTENSI PAJAK SARANG BURUNG WALET DIKECAMATAN TEMBILAHAN KABUPATEN INDRAGIRI HILIR cluster_1
Gambar 29. Gambar Hasil Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means
Pada  gambar  di  atas  dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids  jumlah  klaster  0  adalah  43 items  skripsi,  sedangkan  klaster  1  adalah  7  items  skripsi.  Dari  distribusi  data  tersebut  dapat dibuatkan  beberapa sample data dari  hasil  distribusi di atas,  yang dapat dilihat pada Gambar 30.
Gambar 30. Gambar Sample data pemetaan klaster menggunakan Algoritma K-Medoids
Pada Gambar di atas dapat dilihat bahwa sample data dari cluster_0 adalah judul skripsi nomor 1, 3, 8, 11, 20, 22, dan 30 seperti Judul Skripsi ANALISIS PENGEMBANGAN KAPASITAS BIDANG  PENGELOLAAN  SAMPAH  DINAS  LINGKUNGAN  HIDUP  DAN KEBERSIHAN  KOTA  PEKANBARU  atau  ANALISIS  PERANAN  KEPALA  DESA DALAM PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR “DESA PAKNING ASAL” KABUPATEN BENGKALIS.  Untuk sample data dari cluster_1 adalah judul skripsi dengan  nomor 2, 5, 12, 13,  38,  46,  dan  47  yaitu  dengan  contoh  seperti  judul  skripsi  ANALISIS  PELAKSANAAN FUNGSI BADAN PERMUSYAWARATAN DESA (BPD) DALAM PENYELENGGARAAN PEMERINTAH  DESA  DI  DESA  SEI  KUNING  KECAMATAN  TANDUN  KABUPATEN ROKAN  HULU  atau  ANALISIS  PELAKSANAAN  PROGRAM  PEMBANGUNAN  DESA DI  DESA  KELESA  KECAMATAN  SEBERIDA  KABUPATEN  INDRAGIRI  HULU,  atau ANALISIS PELAKSANAAN PEMANFAATAN DANA DESA UNTUK PEMBANGUNAN DESA TANJUNG BERULAK KECAMATAN KAMPAR KABUPATEN KAMPAR. Kondisi  parameter  yang  digunakan  adalah  dengan  parameter  Term  Weighting:  Term Occurrences,  kemudian  dengan  N-Grams:  2.  Dengan  parameter  tersebut  terdapat  opsi  DBI dengan jumlah klaster yang secara visualisasi lebih baik, yaitu dengan jumlah klaster 6 dengan nilai  DBI  -1,110,  menggunakan  algoritma  K-Medoids,  hasil  visualisasi  dibuat  dengan menggunakan t-SNE, dan dapat dilihat pada Gambar 31
Judul Skripsi
Klaster
1.  ANALISIS PENGEMBANGAN KAPASITAS BIDANG PENGELOLAAN SAMPAH DINAS LINGKUNGAN HIDUP DAN KEBERSIHAN KOTA PEKANBARU cluster_0 3. ANALISIS PERANAN KEPALA DESA DALAM PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR “DESA PAKNING ASAL” KABUPATEN BENGKALIS cluster_0 8. ANALISIS PELAKSANAAN PENGGANTIAN PEJABAT STRUKTURAL DI LINGKUNGAN PEMERINTAH DAERAH PROVINSI RIAU JELANG PILKADA TAHUN 2018 cluster_0 11. PERANAN CAMAT DALAM MENCEGAH PERILAKU MALADMINISTRASI BIROKRASI DI KANTOR CAMAT MINAS KABUPATEN SIAK cluster_0 20. ANALISIS PENERIMAAN RETRIBUSI PARKIR DI KECAMATAN BANGKINANG KOTA KABUPATEN KAMPAR cluster_0 22. Implementasi Retribusi Pelayanan Persampahan dan Kebersihan di Kabupaten kampar cluster_0 30. ANALISIS POTENSI PAJAK SARANG BURUNG WALET DIKECAMATAN TEMBILAHAN KABUPATEN INDRAGIRI HILIR cluster_0 2. ANALISIS PELAKSANAAN FUNGSI BADAN PERMUSYAWARATAN DESA (BPD) DALAM PENYELENGGARAAN PEMERINTAH DESA DI DESA SEI KUNING KECAMATAN TANDUN KABUPATEN ROKAN HULU cluster_1 5. ANALISIS PELAKSANAAN PROGRAM PEMBANGUNAN DESA DI DESA KELESA KECAMATAN SEBERIDA KABUPATEN INDRAGIRI HULU cluster_1 12. ANALISIS PELAKSANAAN PEMANFAATAN DANA DESA UNTUK PEMBANGUNAN DESA TANJUNG BERULAK KECAMATAN KAMPAR KABUPATEN KAMPAR cluster_1 13. ANALISIS KINERJA BADAN USAHA MILIK DESA (BUMDES) ARTHA MITRA KESUMA DALAM MENYEDIAKAN PELAYANAN KEPADA MASYARAKAT DESA BENCAH KESUMA KECAMATAN KABUN KABUPATEN ROKAN HULU cluster_1 38. PERAN KEPALA DESA DALAM PEMBANGUNAN DI DESA PULO LIMAN KECAMATAN DOLOK SIGOMPULON KABUPATEN PADANG LAWAS UTARA cluster_1 46. ANALISIS PENGELOLAAN DESA BERDASARKAN UNDANG–UNDANG NOMOR 6 TAHUN 2014 ( STUDI KASUS DESA LIMAU MANIS KECAMATAN KAMPAR KABUPATEN KAMPAR ) cluster_1 47. ANALISISI PERAN BADAN USAHA MILIK DESA (BUMDes) MAJU BERSAMA DALAM PENGEMBANGAN EKONOMI MASYARAKAT DI DESA PEBAUN HILIR KECAMATAN KUANTAN MUDIK KABUPATEN KUANTAN SINGINGI
cluster_1
Gambar 31. Visualisasi Penyebaran Cluster dengan t-SNE
Pada tampilan visualisasi penyebaran cluster yang terdapat pada Gambar 31, dapat ditampilkan distribusi jumlah skripsi per klaster yang dapat dilihat pada Gambar 32
Gambar 32. Distribusi Jumlah Anggota Per Klaster
Pada tampilan visualisasi penyebaran cluster yang terdapat pada Gambar 31, dapat ditampilkan contoh  data  skripsi  yang  merupakan  hasil  dari  distribusi  per  kluster,  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 33
Judul Skripsi Klaster Penjelasan Klaster 19. KOORDINASI BADAN PENANGGULANGAN BENCANA DAERAH (BPBD) DAN MASYARAKAT DALAM PENANGGULANGAN ABRASI DI KECAMATAN TEBING TINGGI BARAT KABUPATEN KEPULAUAN MERANTI cluster_0 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait penanggulangan bencana 2. ANALISIS PELAKSANAAN FUNGSI BADAN PERMUSYAWARATAN DESA (BPD) DALAM PENYELENGGARAAN PEMERINTAH DESA DI DESA SEI KUNING KECAMATAN TANDUN KABUPATEN ROKAN HULU cluster_1 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait pembangunan desa 3. ANALISIS PERANAN KEPALA DESA DALAM PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR “DESA PAKNING ASAL” KABUPATEN BENGKALIS cluster_1 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait pembangunan desa 5. ANALISIS PELAKSANAAN PROGRAM PEMBANGUNAN DESA DI DESA KELESA KECAMATAN SEBERIDA KABUPATEN INDRAGIRI HULU cluster_1 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait pembangunan desa 1.  ANALISIS PENGEMBANGAN KAPASITAS BIDANG PENGELOLAAN SAMPAH DINAS LINGKUNGAN HIDUP DAN KEBERSIHAN KOTA PEKANBARU cluster_2 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait penanganan sampah dan program hijau 4. PENERAPAN PROGRAM KAMPUNG HIJAU DI KABUPATEN SIAK cluster_2 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait penanganan sampah dan program hijau 6. STRATEGI DINAS PANGAN TANAMAN PANGAN DAN HORTIKULTURA PROVINSI RIAU DALAM MENJAGA KETAHANAN PANGAN PADA ERA PANDEMI COVID-19 cluster_2 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait penanganan sampah dan program hijau 49. PENGARUH ANALISIS JABATAN TERHADAP KINERJA PEGAWAI PADA DINAS KEPEMUDAAN DAN OLAHRAGA KOTA PEKANBARU cluster_3 Skrispi dengan topik administrasi negara terkait kinerja pegawai 13. ANALISIS KINERJA BADAN USAHA MILIK DESA (BUMDES) ARTHA MITRA KESUMA DALAM MENYEDIAKAN PELAYANAN KEPADA MASYARAKAT DESA BENCAH KESUMA KECAMATAN KABUN KABUPATEN ROKAN HULU cluster_4 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait Bumdes
47. ANALISISI PERAN BADAN USAHA MILIK DESA (BUMDes) MAJU BERSAMA DALAM
PENGEMBANGAN EKONOMI MASYARAKAT DI DESA PEBAUN HILIR KECAMATAN KUANTAN MUDIK KABUPATEN KUANTAN SINGINGI cluster_4 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait Bumdes 30. ANALISIS POTENSI PAJAK SARANG BURUNG WALET DIKECAMATAN TEMBILAHAN KABUPATEN INDRAGIRI HILIR cluster_5 Skripsi dengan topik administrasi negara terkait isu khusus seperti
pajak sarang burung walet
Gambar 33. Data Hasil Distribusi Pada  hasil  di  Gambar  4.27  dapat  diberikan  nama  per  masing-masing  klaster  sesuai  dengan topik penelitian yang digunakan dengan penamaan sebagai berikut:
 Cluster_0 = Topik administrasi negara terkait penanggulangan bencana
 Cluster_1 = Topik administrasi negara terkait pembangunan desa
 Cluster_2 = Topik  administrasi negara terkait dengan penanganan sampah  dan program hijau
 Cluster_3 = Topik administrasi negara terkait perbaikan kinerja pegawai
 Cluster_4 = Topik administrasi negara terkait Badan Usaha Milik Desa (Bumdes)
 Cluster_5  =  Topik  administrasi  negara  terkait  dengan  isu  khusus  seperti  pajak  sarang burung walet
3.2. Implikasi Penelitian
Dari  hasil  penelitian,  implikasi  kebijakan  yang  akan  digunakan  oleh  Universitas  Islam  Negeri Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Fakultas  Ekonomi  dan  Sosial  adalah  dapat  mengelompokkan  50  skripsi terbaru  di  tahun  2022  untuk  Program  Studi  Administrasi  Negara  menjadi  2  klaster  dengan  jumlah klaster pertama adalah 43 skripsi, dan jumlah klaster kedua adalah 7 skripsi atau dapat opsi yang lain dengan klaster pertama berjumlah 49 skripsi, dan jumlah klaster kedua adalah 1 skripsi.
Selain itu secara visualisasi bisa menerapkan 6 klaster dengan parameter yang sama, bisa dibagi menjadi topik terkait penanggulangan bencana, topik terkait pembangunan desa, topik terkait dengan penanganan sampah dan program hijau, topik terkait perbaikan kinerja pegawai, topik terkait Badan Usaha Milik Desa (Bumdes), dan topik khusus semisal terkait dengan pajak sarang burung walet.
Untuk  implikasi  teoritis  yang  dirujuk  kepada  pengembangan  teoritis  dalam  menghasilkan  pola prediksi yang lebih baik, dapat menggunakan pengecekan algoritma yang lain yang sering digunakan di  proses  clustering  seperti  X-Means  dan  DBSCAN,  selain  itu  parameter  pengukuran  bisa menggunakan parameter lain yaitu silhouette coefficient sebagai opsi lain selain Davies Bouldin Index (DBI).

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang didapat setelah penelitian pada kasus pengelompokan dokumen skripsi selesai dilakukan,  terdapat  2  poin  yang  dapat  menjadi  acuan  perbandingan  yaitu  pengujian  nilai  Davies Bouldin  Index  (DBI)  serta  pengujian  yang  dilihat  dari  waktu  komputasi  rata-rata  yang  dibutuhkan untuk  mengelompokkan  dokumen  pada  kedua  algoritma.  Adapun  kesimpulan  yang  didapat  yaitu dalam  pengujian  yang  dilakukan  pada  perhitungan  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI),  dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Means memiliki nilai DBI yang lebih mendekati 0 yaitu -0,426, yang diuji  dengan  kondisi  Term  Weighting  menggunakan  Term  Occurrences  dan  juga  menggunakan  N- Grams  adalah  2.  Sementara  rentang  nilai  DBI  yang  dimiliki  oleh  K-Medoids  dengan  kondisi  yang sama memiliki rentang yang cukup jauh dari angka 0 yaitu -1,631.
Melihat kedua algoritma pada pengujian DBI, maka dapat disimpulkan bahwa dalam pengujian pada  penelitian  ini,  K-Means  memiliki  keunggulan  dalam  pengelompokan  dokumen.  Serta  dalam pengujian waktu komputasi yang dibutuhkan, untuk mengelompokkan 50 dokumen skripsi, algoritma K-Means memiliki waktu rata-rata sebesar 2,5 detik sementara pada algoritma K-Medoids  memiliki waktu rata-rata sebesar 261,5 detik. Melihat kedua algoritma pada pengujian waktu komputasi yang dibutuhkan, maka dapat dikatakan bahwa dalam penelitian ini, K-Means memiliki keunggulan dalam waktu komputasi dalam mengelompokkan 50 dokumen skripsi. Dari hasil visualisasi pengelompokan kluster,  terdapat  opsi  untuk  menggunakan  jumlah  kluster  6  dengan  menggunakan  parameter  yang sama,  dengan  hasil  DBI  adalah  -1,110  namun  hasil  visualisasi  penyebaran  klusternya  lebih  baik, dengan pembagian 6 kluster yaitu topik terkait penanggulangan bencana, pembangunan desa, dengan penanganan  sampah  dan  program  hijau,  perbaikan  kinerja  pegawai,  Badan  Usaha  Milik  Desa (Bumdes), dan terkait topik khusus semisal terkait dengan pajak sarang burung walet.
4.2. Saran
Proses penelitian ini melakukan analisis 2 algoritma yang sering digunakan di proses clustering yaitu  K-Means  dan  K-Medoids,  analisis  pengukuran  yang  dilakukan  adalah  menggunakan pengamatan  performa  dengan  parameter  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  dan  juga  pengamatan  waktu
komputasi  prosesnya,  ada  beberapa  hal  yang  dapat  dianalisis  lebih  lanjut  untuk  meningkatkan kegunaan dari insight/pengetahuan klaster yang dihasilkan, yaitu:
1. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan  algoritma  klasterisasi  ke proses analisis yaitu algoritma X-Means dan juga DBSCAN untuk dapat menentukan performa dan juga waktu komputasi yang lebih baik lagi.
2. Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  pengujian  model  penelitian  dengan  menggunakan parameter performa yang lain selain Davies Bouldin Index (DBI) yaitu silhouette coefficient.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Lialiyah  and  R.  Andrea,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Dalam  Pembentukan  Zona Cluster Vaksin Boster,” vol. 4, no. 1, pp. 124–129, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1617.
[2] S. Ramadhani, D.  Azzahra,  U. I. Negeri, and S. S.  Kasim, “Comparison of  K-Means and K-Medoids Algorithms  in  Text  Mining  based  on  Davies  Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of  Student  ’s Thesis,” vol. x, no. x, pp. 24–33, 2022.
[3] F.  Nur,  M.  Zarlis,  and  B.  B.  Nasution,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada  Siswa  Baru Sekolahmenengah  Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) , vol. 1, no. 2, pp. 100–105, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v1i2.70.
[4] M.  Arifandi,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Untuk  Clustering Wilayah Terinfeksi Kasus Covid19 Di Dki Jakarta,” JTT  (Jurnal Teknol. Ter. , vol. 7, no. September, pp. 120–128, 2021.
[5] B.  Wira,  A.  E.  Budianto,  and  A.  S.  Wiguna,  “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk Mengetahui  Pola  Pemilihan  Program  Studi  Mahasiwa  Baru  Tahun  2018  Di  Universitas  Kanjuruhan Malang,” RAINSTEK    J.  Terap.  Sains  Teknol. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  53–68,  2019,  doi: 10.21067/jtst.v1i3.3046.
[6] Y. Elda, S. Defit, Y. Yunus, and R. Syaljumairi, “Klasterisasi Penempatan Siswa yang Optimal untuk Meningkatkan Nilai Rata-Rata Kelas Menggunakan K-Means,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 103–108, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.130.
[7] C.  Purnama,  W.  Witanti,  and  P.  Nurul  Sabrina,  “Klasterisasi  Penjualan  Pakaian  untuk  Meningkatkan Strategi Penjualan Barang Menggunakan K-Means,” J. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 35–38, 2022, doi: 10.47292/joint.v4i1.79.
[8] N. Nurahman, A. Purwanto, and S. Mulyanto, “Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan  Fasilitas,  Pendidik,  dan  Tenaga  Pendidik,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 2, pp. 337–350, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1411.
[9] S.  U.  Tarigan,  M.  Yetri,  and  Saniman,  “Klasterisasi  Data  Penanganan  Dan  Pelayanan  Kesehatan Masyarakat,” Jurnam Sist. Inf. TGD , vol. 1, p. 14, 2022.
[10]  Noviyanto  and  P.  Ekasari,  “Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Jabatan  Fungsional  Dosen  Pada Perguruan  Tinggi  Swasta  Di  Lingkungan  LLDikti  Wilayah  III,” Paradigma ,  vol.  24,  no.  1,  pp.  103– 107, 2022.
[11]  A.  Wahyu  and  Rushendra,  “Klasterisasi  Dampak  Bencana  Gempa  Bumi  Menggunakan  Algoritma  K- Means di Pulau Jawa,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 175–179, 2022.
[12]  H. N. Putra, A. Wisandra, and Fransiska, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Obat Pasien  Rawat  Jalan  Berdasarkan  3  Penyakit  Terbanyak  Di  Rumah  Sakit  M.  Natsir  Solok,” Ensikolediaku J. , vol. 4, no. 3, pp. 304–312, 2022.
[13]  M. R. Nugroho, I. E. Hendrawan, and Purwantoro, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” J. Nuansa Inform. , vol. 16, pp. 125–133, 2022.
[14]  S.  A.  Rahmah  and  J.  Antares,  “Klasterisasi  Seleksi  Mahasiswa  Calon  Penerima  Beasiswa  Yayasan Menggunakan  K-Means  Clustering,” I  N  F  O  R  M  a  T  I  K  a ,  vol.  13,  no.  2,  p.  25,  2022,  doi: 10.36723/juri.v13i2.282.
[15]  M.  A.  Hairudin,  Y.  Wabula,  and  Hazriani,  “Rekomendasi  Strategi  Sosialisasi  Program  Studi  Melalui Jalur Undangan Menggunakan  Algoritma ID3  dan  K-Means,” J. Inf. Technol. Comput. Eng. , vol. 01, pp. 14–18, 2022.
[16]  R.  Chairunnisa  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Karyawan  Dirumahkan  pada  Media Sosial Twitter menggunakan Fitur N-Gram dan Pembobotan Augmented TF – IDF Probability dengan
K-Nearest Neighbour,” vol. 6, no. 4, pp. 1960–1965, 2022.
[17]  A. T. Ni’mah and A. Z. Arifin, “Perbandingan Metode Term Weighting terhadap Hasil Klasifikasi Teks pada  Dataset  Terjemahan  Kitab  Hadis,” Rekayasa ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  172–180,  2020,  doi: 10.21107/rekayasa.v13i2.6412.