BERKALA SAINSTEK 2022 10(4): 210-226 doi: 10.19184/bst.v10i4.29524 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/29524

## RESEARCH   ARTICLE

## Implementation of K-Means Clustering Method for Trend Analysis of Thesis Topics (Case Study: Faculty of Computer Science, University of Jember)
(Implementasi Metode K-Means Clustering Untuk Analisis Trend Topik Skripsi (Studi Kasus: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember)
Maulana Rafael Irianto, Achmad Maududie * , Fajrin Nurman Arifin Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember,
Jln. Kalimantan 37, Jember 68121, Indonesia

## ABSTRACT
The development of information technology causes a large number of digital documents, especially thesis documents, so that it can create opportunities for students to take the same and not varied topics. Thesis documents can be grouped by topic by identifying the abstract section. The results of the grouping can be seen with the trend with data visualization so that it can be analyzed to find out the trend of each topic. Retrieval of data in the repository of the University of Jember through a web scraping process as many as 490 thesis documents for students of the Faculty of Computer Science, University of Jember. The preprocessing stage is carried out by text mining methods which include cleaning, filtering, stemming, and tokenizing. Then calculate the weight of each word with the Term Frequency - Inverse Document Frequency algorithm, followed by the dimension reduction process using the Principal Component Analysis algorithm, which is normalized by Z-Score first. The outliers removal process is carried out before classifying documents. Furthermore, document grouping uses the K-Means Clustering method with Cosine Similarity as the distance calculation and the Silhouette Coefficient algorithm as a test. The test results were carried out with various k values and the optimal value was obtained at k = 2 with a Silhouette value of 0.80. Then the topic detection uses the Latent Dirichlet Allocation algorithm for each cluster that has been formed. Each cluster is visualized with a line chart and Trend Linear algorithm and analyzed to find out the trend. From the results of the analysis, it can be concluded that the topic of Decision Support System Development is trending down, and the topic of IT Performance Measurement and Forecasting is trending up. It can be concluded that the topic of Decision Support System Development needs to be reduced so that other topics can emerge.
Perkembangan teknologi informasi menyebabkan banyaknya jumlah dokumen digital khususnya dokumen skripsi sehingga dapat memunculkan  peluang  mahasiswa  mengambil  topik  yang  sama  dan  tidak  variatif.  Dokumen  skripsi  dapat  dikelompokkan berdasarkan topiknya dengan mengidentifikasi bagian abstrak. Hasil pengelompokkan dapat diketahui trend -nya dengan visualisasi data sehingga dapat di analisis untuk mengetahui trend setiap topiknya. Pengambilan data pada repository Universitas Jember melalui proses web  scraping sebanyak  490  dokumen  skripsi  mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Jember.  Tahap preprocessing dilakukan dengan metode text mining yang meliputi cleaning, filtering, stemming , dan tokenizing . Lalu menghitung bobot setiap kata dengan algoritma Term Frequency - Inverse Document Frequency , dilanjutkan proses reduksi dimensi menggunakan algoritma Principal Component Analysis yang dilakukan normalisasi Z-Score terlebih dahulu. Proses outliers removal dilakukan sebelum mengelompokkan dokumen. Selanjutnya pengelompokkan dokumen menggunakan metode K-Means Clustering dengan Cosine Similarity sebagai perhitungan jarak dan algoritma Silhouette Coefficient sebagai pengujiannya. Hasil pengujian dilakukan dengan nilai k yang bervariasi dan didapatkan nilai optimal pada k = 2 dengan nilai Silhouette 0,80. Lalu pendeteksian topik menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation pada setiap cluster yang telah terbentuk. Setiap cluster dilakukan visualisasi dengan line chart dan algoritma Least Square serta di analisis untuk mengetahui trend yang terjadi. Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa topik Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan terjadi trend turun, dan topik Pengukuran Kinerja TI dan Peramalan terjadi trend naik. Maka dapat disimpulkan topik Pengembangan Sistem Penunjang Keputusan perlu dikurangi sehingga topik-topik lain dapat muncul.
Keywords: Trend analysis, Thesis, K-Means Clustering, Trend Linear .
*) Corresponding author: Achmad Maududie E-mail: maududie@unej.ac.id
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi semakin pesat dengan  adanya  internet  menyebabkan  banyaknya jumlah  dokumen  yang  terdapat  pada  suatu repository instansi  khususnya  universitas.  Berbagai  dokumen karya tulis ilmiah dari civitas akademik seperti artikel penelitian mahasiswa, disertasi, thesis /skripsi dan lain- lain  dapat  diakses  dalam  bentuk digital .  Jumlah pengetahuan  yang  dapat  disarikan  tidak  sebanding dengan banyaknya dokumen tersebut [1].
Tugas  akhir  atau  skripsi  mahasiswa  merupakan salah satu syarat kelulusan gelar sarjana. Penyusunan skripsi diperlukan mahasiswa dengan topik yang sesuai dengan jurusannya sehingga semakin lama, topik yang diambil semakin bervariasi dan mengikuti perkembangan  zaman.  Kumpulan  dokumen  skripsi dapat  dikelompokkan  untuk  mengetahui  topik-topik yang  telah  ada.  Pengelompokkan  dapat  dilakukan dengan  mengidentifikasi  abstrak  suatu  dokumen. Bagian  pada  karya  tulis  yang  dapat  mengidentifikasi isinya  tanpa  perlu  membaca  keseluruhan  bagiannya adalah  abstrak  [2].  Dengan  membaca  abstrak,  maka pembaca  dapat  mengetahui  isi  dari  karya  tulis  atau skripsi.
Penelitian  ini  melakukan  pengelompokkan dokumen  skripsi  dari  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Jember  karena  jumlah  dokumen  skripsi semakin  bertambah  setiap  tahunnya  dengan  topik yang beragam. Keberagaman topik ini perlu diketahui mahasiswa  agar  dapat  mempermudah  mahasiswa menentukan  topik  skripsinya.  Semakin  banyaknya dokumen  skripsi  memunculkan  peluang  mahasiswa yang akan mengambil skripsi dengan topik yang sama. Selama  ini  penelitian  skripsi  yang  diseleksi  oleh pembimbing  hanya  berdasarkan  dari  pengalaman mahasiswa  yang  telah  dibimbing  sebelumnya, sedangkan  kesamaan  dengan  topik  skripsi  pada pembimbing  lainnya  tidak  diketahui  sehingga diperlukan  pengelompokkan  dokumen  skripsi  agar dapat di analisis untuk mengetahui topik-topik skripsi yang sering muncul. Trend dapat memperlihatkan topik skripsi  yang  banyak  diminati  pada  waktu  tertentu sehingga  dapat  mempermudah  mahasiswa  dalam menentukan  topik  yang  berbeda  dari  penelitian sebelumnya. Dengan mengacu pada trend topik skripsi, juga dapat membantu pembimbing agar lebih variatif dalam  menyetujui  topik  skripsi  yang  akan  dilakukan mahasiswa.
Visualisasi data dibutuhkan untuk menyajikan data atau  informasi  berupa  trend.  Cara  efektif   untuk menyajikan  data  agar  lebih  mudah  dipahami  adalah dengan  mengubahnya  menjadi  data  visual  [3]. Visualisasi  data  merupakan  suatu  proses  mengubah data  agar  lebih  mudah  dipahami  dengan  cara mengubah bentuk menjadi grafik. Trend topik skripsi dapat dipahami dengan menerapkan visualisasi data.
Penelitian ini menggunakan data bertipe text , maka metode  yang  dapat  digunakan  dalam  melakukan preprocessing yaitu text  mining . Text  mining merupakan pengembangan  dari data mining . Text  mining dapat digunakan  untuk  mengenali  data  yang  bersifat  semi terstruktur  hingga  tidak  terstruktur  misalnya  abstrak suatu  dokumen  [4]. Clustering merupakan  salah  satu metode  dari text  mining yang  digunakan  untuk mengelompokkan  objek  atau  data  menjadi  beberapa kelompok  ( cluster ) sehingga  data  yang  mirip  akan berada  pada  satu  cluster  dan  membuat  jarak  antar cluster sejauh mungkin.
Clustering terbagi  menjadi  dua  jenis  yaitu cluster hirarki  dan cluster non-hirarki.  Perbedaan  keduanya terdapat  pada  jumlah  cluster  yang  terbentuk.  Pada cluster non -hirarki,  diawali  dengan  penentuan  jumlah cluster.  Jenis  cluster  ini  memiliki  beberapa  algoritma yang cukup terkenal yaitu K-Means Clustering dan Fuzzy C-Means ,  keduanya  akan  mengelompokkan  data menjadi beberapa cluster sehingga data yang mirip akan dikelompokkan  ke  dalam cluster yang  sama  dan  data yang tidak mirip akan dikelompokkan ke dalam cluster lain.  Perbedaan  keduanya  terdapat  pada  cara pengelompokkan, algoritma Fuzzy C-Means mengelompokkan data dengan memperbolehkan satu data  masuk  ke  dalam  beberapa cluster. Sedangkan dalam  algoritma K-Means  Clustering, satu  data  hanya dapat  masuk  ke  dalam  satu cluster.  K-Means  Clustering merupakan  algoritma  yang  biasa  digunakan  dalam permasalahan clustering karena kesederhanaannya dan memiliki tingkat ketelitian yang tinggi terhadap ukuran data  sehingga K-Means  Clustering lebih  efisien  dan terukur dalam pengolahan data berjumlah besar, selain itu urutan objek tidak mempengaruhi algoritma ini [5]. Data dokumen skripsi dapat dikelompokkan ke dalam kelompok-kelompok  tertentu  dengan  menggunakan algoritma K-Means  Clustering karena  satu  dokumen skripsi  hanya  dapat  menjadi  anggota  satu cluster atau satu topik skripsi.
Penelitian  terdahulu  telah  membahas  mengenai permasalahan  pengelompokkan  dokumen  dengan
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
clustering .  Misalnya  penelitian  pertama  dengan menggunakan  objek  dokumen  tugas  akhir,  serta metode text mining dan K-Means dalam mengelompokkan objek menghasilkan pengelompokkan dokumen tugas akhir dengan topik yang  sesuai,  seperti  ditulis  oleh  Astuti,  dkk  [6]. Kontribusi penelitian  pertama  tersebut  yaitu  metode K-Means  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan dokumen  tugas  akhir  berdasarkan  topiknya  dengan hasil  yang  baik,  sehingga  metode  tersebut  akan digunakan  oleh  peneliti.  Penelitian  kedua  dengan menerapkan text mining dalam preprocessing dan K-Means Clustering dalam  pengelompokkan  dokumen  skripsi serta algoritma silhouette coefficient dalam pengujiannya sehingga  menghasilkan  empat cluster data  dengan akurasi  48%,  seperti  ditulis  oleh  Hudin,  dkk  [7]. Kontribusi penelitian kedua tersebut yaitu Algoritma Sillhouette  Coefficient  cukup  baik  untuk  menguji pengelompokkan dokumen skripsi menggunakan K- Means Clustering dengan Cosine Similarity, sehingga algoritma  tersebut  akan  digunakan  oleh  peneliti. Penelitian ketiga dengan menggunakan metode Latent Dirichlet  Allocation dalam  pemodelan  topik  pada dokumen  skripsi  menghasilkan  topik  telah  sesuai dengan trend dan minat mahasiswa, seperti ditulis oleh Alfanzar, dkk [8]. Kontribusi penelitian ketiga tersebut yaitu  algoritma  Latent  Dirichlet  Allocation  dapat memodelkan  topik  dengan  baik,  sehingga  algoritma tersebut  akan  digunakan  oleh  peneliti.  Dengan mengacu  dari  beberapa  penelitian  tersebut  telah menjadi pertimbangan bahwa bagian dokumen skripsi yang digunakan berupa abstrak dan menggunakan text mining untuk preprocessing ,  serta  metode K-Means
Clustering dalam pengelompokkan dokumen skripsi. Solusi untuk mengatasi permasalahan keberagaman  topik  yang  tidak  diketahui  oleh mahasiswa maupun pembimbing yang memunculkan peluang  topik  skripsi  yang  diambil  menjadi  tidak beragam  yaitu  dengan  dilakukan  pengelompokkan dokumen skripsi berdasarkan topiknya sehingga akan membentuk  kelompok-kelompok  topik  skripsi. Setelah  dokumen  skripsi  dikelompokkan  akan
dilakukan visualisasi data berdasarkan periode waktu tahun  untuk  menganalisis trend topik  skripsi  yang berkembang sehingga dapat menjadi acuan mahasiswa dalam  memilih  topik  skripsi  yang  akan  diambil maupun  pembimbing  dalam  menyetujui  topik penelitian  skripsi  yang  baru.  Hal  ini  bertujuan  agar penelitian  skripsi  dapat  lebih  variatif   kedepannya sehingga  dapat  meningkatkan  kreatifitas  mahasiswa. Penelitian  ini  menggunakan  dokumen text sebagai objek  atau  data,  maka  dibutuhkan text  mining untuk melakukan preprocessing data.  Begitu  pula  karena K- Means  Clustering dikenal  sebagai  salah  satu  metode clustering yang  terukur  dan  efisien,  maka K-Means Clustering menjadi  metode  yang  digunakan  untuk pengelompokkan.  Dengan  menggunakan text  mining dan K-Means Clustering diharapkan penelitian ini dapat mengelompokkan  dokumen  skripsi  berdasarkan topiknya sehingga dapat dilakukan analisis trend untuk mengetahui trend topik skripsi. Oleh karena itu peneliti mengambil  judul  tentang  “Implementasi  Metode K- Means  Clustering untuk  Analisis Trend Topik  Skripsi (Studi  Kasus:  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Jember)”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian kuantitatif  karena akan mengolah data secara statistik seperti machine  learning dan  analisis trend .  Pengolahan data akan menggunakan bahasa pemrograman python karena terdapat library-library untuk statistika. Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yaitu data dokumen skripsi mahasiswa strata  satu  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Jember  tahun  2014-2020.  Data  berjumlah  500 dokumen yang terdiri dari tiga program studi berbeda yaitu  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi,  dan Informatika.  Sumber  data  diperoleh  dari  Repository Perpustakaan  Universitas  Jember  dengan  alamat https://repository.unej.ac.id/handle/123456789/175. Tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini digambarkan melalui Gambar 1 sebagai berikut.
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Web Scraping Tahap  pengumpulan  data  ( web  scraping )  dokumen skripsi  dari  sumber  data  yaitu repository universitas jember, Data yang diambil berupa judul, abstrak, dan tahun.
Preprocessing Preprocessing merupakan  tahap  awal  dalam pengolahan data. Karena data yang digunakan berupa dokumen  maka  tahap preprocessing sangat  dibutuhkan untuk  pengolahan  data  selanjutnya. Cleaning merupakan  tahap  menghapus  data  kosong  atau  data yang tidak dapat digunakan seperti isi data yang tidak sesuai.  Tahap  ini  juga  menghilangkan  tanda  baca, angka,  dan  seluruh  karakter  selain  alphabet  serta mengubah seluruh huruf  menjadi lowercase . Filtering atau  biasa  disebut stopword merupakan proses menyaring atau membuang kata-kata yang tidak dapat  merepresentasikan  isi  dari  dokumen  dengan berdasarkan pada kamus stopword . Kamus stopword yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  kamus Sastrawi. Stemming merupakan  proses  untuk mengambil  kata  dasar  dari  hasil filtering dengan dilakukan penghilangan kata imbuhan awalan (prefix ) dan akhiran ( surfix ) sehingga menghasilkan kata dasar dari setiap kata. Tokenizing bertujuan untuk memecah dokumen  berdasarkan  setiap  kata  sehingga  hasilnya berupa kumpulan kata pada setiap dokumen.
Algoritma  Term  Frequency-Inverse  Document Frequency (TF-IDF)
Term  weighting adalah  proses  pembobotan  kata sebelum  dilakukan clustering .  TF-IDF  merupakan algoritma  pada  text  mining  yang  biasa  digunakan untuk pembobotan kata [9]. Pembobotan kata dengan TF-IDF  terdiri  dari  beberapa  proses  yaitu  seperti berikut.
1. Term  frequency yaitu  menghitung  frekuensi kemunculan  sebuah  term  (kata/frasa)  dalam suatu  dokumen.  Semakin  banyak  suatu  term muncul pada dokumen, maka akan semakin besar bobot katanya.
2. Term weighting yaitu menghitung bobot dari setiap term  pada  term frequency .  Dalam  menghitung bobot  term frequency ,  dapat  menggunakan Persamaan (1) sebagai berikut.
𝑊 𝑡,𝑓 = { 1 + log 10 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ,          𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 > 0 0,                                  𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 ........ (1) 3. Inverse  Document  Frequency yaitu  suatu  dokumen yang mengandung term . Dalam menghitung IDF, dapat  menggunakan  Persamaan  (2)  sebagai berikut.
𝑖𝑑𝑓 𝑡 = log 10 𝑁/𝑑𝑓 𝑡 ………………………... (2) Keterangan :
𝑁 : Jumlah seluruh dokumen
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
𝑑𝑓 𝑡 : Frequency dokumen yang mengandung term
4. TF-IDF  yaitu  hasil  perkalian  dari  TF  dan  IDF. Dalam menghitung TF-IDF, dapat menggunakan Persamaan (3) sebagai berikut.
𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑊 𝑡,𝑓 ×   𝑖𝑑𝑓 𝑡 …………………………. (3)
Keterangan :
𝑁 : Jumlah seluruh dokumen 𝑊 𝑡,𝑓 : Bobot term pada dokumen 𝑑𝑓 𝑡 : Frequency dokumen yang memuat 𝑡 erm Algoritma Principal Component Analysis (PCA)
PCA  adalah  algoritma  untuk  mereduksi  dimensi suatu data mutivariat menjadi dimensi data yang lebih sedikit,  namun  tetap  mempertahankan  jumlah variannya.  Tujuan  PCA  untuk  menemukan  suatu kelompok dimensi data dengan variasi yang lebih baik. Hasil dari PCA berupa kombinasi linear dari atribut- atribut  yang  lebih  sedikit  dari  data  yang  berdimensi lebih banyak, dalam hal ini dimensi data dikurangi agar mendapat pengelompokkan yang optimal berdasarkan atribut dan relasi yang kuat. PCA dapat menjelaskan seluruh varian data menggunakan dimensi yang lebih sedikit.
Normalisasi  merupakan  proses  mengubah  nilai numerik suatu data agar memiliki nilai yang seragam. Normalisasi yaitu tabel yang menunjukkan entitas dan relasi dari pengelompokkan elemen data. Normalisasi Z-Score digunakan  apabila  nilai  maksimum  dan minimum  suatu  data  tidak  diketahui. Z-Score mengubah  seluruh  nilai  dari  suatu  data  dengan mempertahankan  variasinya.  Sebelum  melakukan dimension  reduction perlu  dilakukan  normalisasi  data menggunakan algoritma Z-Score . Hal ini bertujuan agar seluruh data memiliki nilai yang seragam. Normalisasi perlu  dilakukan  agar  meningkatkan  performa  dari dimension reduction agar hasilnya lebih maksimal. Rumus dari Z-Score menggunakan  Persamaan  (4)  sebagai berikut.
𝑣 ′ = (𝑣 − 𝐴̅)/𝜎 𝐴 ……………………………. (4) Keterangan : 𝑣 ′ : Nilai baru 𝑣 : Nilai lama 𝐴̅ : Rata-rata atribut 𝐴 𝜎 𝐴 : Standar deviasi atribut 𝐴 Selanjutnya  proses dimension  reduction dengan algoritma Principal Component Analysis (PCA). Tahapan
reduksi  dimensi  menggunakan  PCA  yaitu  sebagai berikut.
1. Menghitung matriks
𝐷 yang merupakan hasil dari total  matriks 𝑋 𝑖𝑗 dikurangi  rata-rata  matriks 𝑋 . Rumus  menghitung  matriks 𝐷 menggunakan Persamaan (5) sebagai berikut.
𝑚 ′ = 𝑋 𝑖𝑗 − 𝑋 𝑗 ̅ …………………………….... (5)
2. Menghitung  matriks 𝐶 𝑥 yang  merupakan  hasil perhitungan covariance matriks 𝐷 .  Rumus menghitung  matrix 𝐶 𝑥 menggunakan  Persamaan (6) sebagai berikut.
𝐶 𝑥 = 1 𝑀 𝑋 𝑇 𝑋 ..………………………………. (6)
3. Menghitung  eigenvalue  dan  eigenvector  matriks 𝐶 𝑥
4. Memilih nilai eigenvalue dan eigenvector terbesar
5. Membuat  dataset  baru  berdasarkan  penentuan panjang atribut.
Sebelum  dilakukan  clustering,  perlu  mencari  data outliers terlebih  dahulu  agar  hasil  clustering  lebih optimal.  Data outliers sangat  berpengaruh  buruk terhadap suatu clustering . Outliers adalah data atau objek yang  muncul  dengan  nilai  yang  ekstrim.  Ciri  dari sebuah  data  dikategorikan  sebagai outliers yaitu  data tersebut  memiliki  nilai  yang  jauh  berbeda  dengan sebagian  besar  nilai  pada  data  lainnya.  Data outliers dapat  mengakibatkan  proses  klasifikasi  atau clustering menjadi kurang baik. Cara mengatasi data outliers dapat dengan  menghapusnya.  Umumnya outliers dapat diketahui menggunakan metric IQR ( interquartile range ). Berikut langkah-langkah tahap outliers removal .
1. Menghitung nilai rata-rata setiap data.
2. Menentukan  nilai 𝑄3 (kuartil  3)  dan  nilai 𝑄1 (kuartil 1).
3. Menghitung  nilai 𝐼𝑄𝑅 (interquantile  range)  yaitu selisih 𝑄3 dan 𝑄1 . Rumus dari IQR menggunakan Persamaan (7) sebagai berikut.
𝐼𝑄𝑅 = 𝑄3 − 𝑄1 ……………………………. (7) Keterangan :
𝐼𝑄𝑅 : Nilai interquartile range
𝑄3 : Nilai kuartil 3
𝑄1 : Nilai kuartil 1
4. Menghapus  data  yang  memiliki  nilai  sesuai persyaratan tersebut.
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
Metode K-Means Clustering K-Means Clustering merupakan metode analisis data dengan  pemodelan unsupervised yang  melakukan pengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok ( cluster ).  Kelompok-kelompok  tersebut  membentuk karakteristik  sehingga  antar  kelompok  memiliki karakteristik berbeda. Tujuan K-Means Clustering adalah meminimalkan kesamaan karakteristik antar kelompok dan memaksimalkan kesamaan karakteristik pada satu kelompok. Menurut Han & Kamber (2006), K-Means Clustering mengelompokkan  data  menjadi k buah kelompok  yang  telah  ditentukan.  Metode  ini mengelompokkan  data  dengan  karakteristik  sama  ke dalam  satu  kelompok  dan  data  dengan  karakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok berbeda.
Langkah pertama yaitu menentukan k buah cluster (kelompok)  yang  akan  dibentuk.  Lalu  menentukan centroid  (pusat cluster )  secara random sebanyak k . Selanjutnya  menghitung  jarak  setiap  data  terhadap centroid dengan  algoritma Cosine  Similarity . Cosine similarity adalah  fungsi  untuk  menghitung  jarak  atau derajat  kemiripan  antara  dua  vektor  dengan  melihat sudut yang terbentuk. Cosine similarity dapat digunakan untuk  menghitung  derajat  kemiripan antar  dokumen dengan  bantuan centroid .  Dalam  menghitung cosine similarity dengan menghitung langsung menggunakan Persamaan (8) sebagai berikut.
𝐶𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞) = 𝑑𝑗 → . 𝑞 → | 𝑑𝑗 → |.| 𝑞 →| = ∑ (𝑊 𝑖𝑗 .𝑊 𝑖𝑞 ) 𝑖 𝑖=1 √∑ 𝑊 𝑖𝑗2 𝑡 𝑖=1 .∑ 𝑊 𝑖𝑞2 𝑡 𝑖=1 …. (8)
Keterangan : 𝑑 𝑗 , 𝑞 : Jarak data 𝑗 dengan data 𝑞 𝑊 𝑖𝑗 : Nilai data 𝑖𝑗 𝑊 𝑖𝑞 : Nilai data 𝑖𝑞
Lalu  mengelompokkan  setiap  data  yang  berjarak minimum  terhadap centroid. Ulangi  langkah perhitungan  jarak  hingga  data  tiap cluster tidak berubah.  Jika cluster tidak  berubah,  maka pengelompokkan selesai. Pengujian dilakukan dengan menerapkan clustering pada  nilai  k  yang  bervariasi sebanyak  jumlah  kemungkinan  topik  skripsi  yang terbentuk. Nilai k yang digunakan antara lain 2, 3, 4, 5, 6,  7,  8,  9,  dan  10.  Nilai k yang  optimal  akan  dipilih menjadi model yang digunakan pada tahap berikutnya.
Algoritma Silhouette Coefficient Silhoutte  coefficient adalah  algoritma  untuk  menguji kekuatan  dan  kualitas  dari cluster (kelompok)  dengan
menerapkan cohesion dan separation . Cohesion digunakan untuk menghitung jarak antar data dalam suatu cluster , sedangkan separation berfungsi untuk menghitung jarak antar cluster .  Berikut  tahapan  pengujian cluster menggunakan silhouette coefficient [10].
1. Menghitung rata-rata jarak data dengan semua data lain pada suatu cluster menggunakan Persamaan (9) sebagai berikut.
𝑎(𝑖) = 1 [𝐴]−1 ∑ 𝑗 ∈ 𝐴,𝑗≠𝑖 𝑑(𝑖, 𝑗) ………………. (9)
Keterangan :
𝑎(𝑖) : Nilai rata-rata jarak data dengan semua data lain pada suatu cluster
[𝐴] : Jumlah data pada suatu cluster
𝑑(𝑖, 𝑗) :  Jarak  data  dengan  semua  data  lain  pada suatu cluster
2. Menghitung  rata-rata  jarak  data  dengan  semua data lain pada cluster lain menggunakan Persamaan (10) sebagai berikut.
𝑏(𝑖) = 1 [𝐴] ∑ 𝑗 ∈ 𝐶 𝑑(𝑖, 𝑗) …………………..... (10)
Keterangan :
𝑏(𝑖) : Nilai rata-rata jarak data dengan semua data lain pada cluster lain
[𝐴] : Jumlah data pada suatu cluster 𝑑(𝑖, 𝑗) :  Jarak  data  dengan  semua  data  lain  pada cluster lain
3. Menghitung silhouette  coefficient menggunakan persamaan (11) sebagai berikut.
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)) .………………………. (11)
Keterangan : 𝑠(𝑖) : Nilai silhouette coefficient
𝑎(𝑖) : Nilai rata-rata jarak data dengan semua data lain suatu cluster
𝑏(𝑖) : Nilai rata-rata jarak data dengan semua data lain pada cluster lain
𝑚𝑎𝑥(𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)) :  Nilai  terbesar  antara 𝑎(𝑖) dan 𝑏(𝑖)
Silhouette coefficient mempunyai nilai bervariasi dari - 1 hingga 1. Nilai silhouette coefficient dikategorikan baik jika bernilai positif  saat nilai a(i) < b(i) dan nilai a(i) mendekati 0. Apabila nilai a(i) mendekati 0 maka akan mendapatkan nilai silhouette coefficient maksimum yaitu mendekati 1. Jika nilai s(i) = 1 maka data i berada di cluster yang benar, sedangkan jika nilai s(i) = 0 maka data  i  tidak  jelas  keberadaannya  diantara  dua cluster .
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
Apabila nilai s(i) = -1 maka data i berada di cluster yang salah  karena  strukturnya overlapping .  Nilai silhouette coefficient dapat dijadikan ukuran yang menggambarkan seberapa  ketat  pengelompokkan  data  pada  suatu cluster ,  ukuran  tersebut  dibagi  ke  beberapa  golongan sebagai berikut [11].
0,7 < 𝑠(𝑖) < 1 , Strong Structure
0,5 < 𝑠(𝑖) < 0,7 , Medium Structure 0,25 < 𝑠(𝑖) < 0,5 , Weak Structure 𝑠(𝑖) < 0,25 , No Structure Algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  adalah  model probabilistik pemodelan topik pada data teks. Model pada  LDA  digunakan  untuk  mengidentifikasi informasi  tersembunyi  pada  beberapa  dokumen. Model  ini  dapat  memodelkan  teks  berdasarkan probabilitas  kata.  Deteksi  topik  dilakukan  dengan menghitung probabilitas kemunculan setiap kata dari suatu  kumpulan  dokumen  pada  setiap cluster dan mengambil peringkat tertinggi dari kata-kata tersebut. Hasil  deteksi  topik  tersebut  dapat  digunakan  dalam menentukan topik yang sesuai untuk dijadikan sebagai label  dataset.  Model  ini  dapat  memodelkan  teks berdasarkan probabilitas kata. LDA merupakan salah satu algoritma pemodelan topik yang paling popular [12]. Tahapan  proses  pemodelan  topik  LDA  dimulai dengan mengubah bentuk dokumen menjadi bentuk dictionary ,  lalu  mengubahnya  ke  bentuk corpus dan membuat  model  topik  LDA.  Variabel  input  yang dibutukan untuk membuat model LDA yaitu jumlah iterasi, jumlah topik, dan jumlah kata pada setiap topik [13].
Algoritma Trend Linear Trend  linear merupakan trend data  dengan penurunan atau kenaikan secara linear dengan variabel bebas berupa waktu tahun, bulan, minggu, atau hari. Jenis waktu dapat disesuaikan kebutuhan suatu model. Rumus garis trend linear menggunakan Persamaan (12) sebagai berikut.
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 ………………………………. (12)
Keterangan 𝑌 : data berkala
𝑋 : waktu 𝑎, 𝑏 : bilangan konstan
Nilai bilangan konstan 𝑎 dan 𝑏 dari persamaan trend linear dihitung dengan Persamaan (16) dan Persamaan (17) sebagai berikut.
𝑎 = ∑ 𝑌 𝑖 𝑛 1=𝑖 𝑛 ………………………………… (13)
𝑏 = ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 𝑛 1=𝑖 ∑ 𝑋 𝑖 2 𝑛 1=𝑖 ..……………………………… (14)
Keterangan :
𝑌 : data berkala
𝑛 : jumlah periode waktu
𝑋 : waktu
Variabel  waktu  (X)  dibutuhkan  dalam  melakukan perhitungan. Nilai variabel waktu dibagi menjadi data ganjil  dan  genap.  Berikut  nilai  untuk  masing-masing variabel waktu.
a. Jumlah periode waktu ganjil, nilai 𝑋 : ...., -3, -2, -1, 0 + 1, 2, 3,...
b. Jumlah periode waktu genap, nilai 𝑋 : ...., -5, -3, -1,+ 1, 3, 5,...
Dalam  visualisasi  data trend, digunakan line  chart karena  dapat  menyajikan  kumpulan  data  selama periode  waktu  tertentu.  Visualisasi  dilakukan  pada setiap  topik  skripsi  dengan  periode  tahun  sebagai sumbu Y dan jumlah dokumen skripsi sebagai sumbu X . Perhitungan metode trend menggunakan trend linear atau biasa disebut juga metode least square karena untuk menentukan trend naik  atau  turun.  Berikut  langkah- langkah penggunaan metode least square .
1. Menyiapkan data yang akan digunakan.
2. Menentukan nilai 𝑋 yang diperlukan sebagai nilai variabel  waktu.  Jumlah  dari  nilai  variabel  waktu adalah  nol.  Terdapat  dua jenis  waktu  yang  dapat digunakan yaitu sebagai berikut.
a. Periode  waktu  ganjil.  Terdapat  beberapa kriteria sebagai berikut.
 Jarak  antara  dua  waktu  diberi  nilai  satu satuan.
 Diatas nilai 0 diberi tanda negatif (−) .
 Dibawah nilai 0 diberi tanda positif (+) .
b. Periode  waktu  genap.  Terdapat  beberapa kriteria sebagai berikut.
 Jarak  antara  dua  waktu  diberi  nilai  dua satuan.
 Diatas nilai 0 diberi tanda negatif (−) .
 Dibawah nilai 0 diberi tanda positif (+) .
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …

## 3. Menentukan nilai
𝑋𝑌 dengan cara mengalikan nilai variabel 𝑌 yaitu  jumlah  dokumen  skripsi  dengan nilai variabel 𝑋 .
4. Menentukan nilai
𝑋 2 dengan cara mengkuadratkan nilai 𝑋 . 5. Menentukan nilai 𝑌 2 dengan cara mengkuadratkan nilai 𝑌 . 6. Menentukan model trend Selanjutnya  melakukan  analisis trend berdasarkan visualisasi  data  yang  telah  terbentuk.  Analisis trend bertujuan  untuk  menentukan trend yang  terjadi. Analisis trend dilakukan  dengan  melihat  persamaan garis trend . Hasil dari analisis akan menunjukkan trend
topik  skripsi  tertentu  naik  atau  turun  serta  jumlah dokumen setiap topiknya

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang telah disusun memiliki beberapa fitur atau kolom seperti judul, tahun, abstract. Contoh hasil web scraping dapat dilihat pada Gambar 2. Tahap awal proses  preprocessing  dilakukan  pembersihan  dataset dengan menghapus data kosong, data duplicate, angka, whitespase,  dan  karakter  selain  alphabet  serta mengubahnya  seluruh  huruf   menjadi  lowercase. Contoh hasil cleaning dapat dilihat pada Tabel 1.

## Gambar 2. Contoh Hasil Web Scraping
Tahap  awal  proses  preprocessing  dilakukan pembersihan dataset dengan menghapus data kosong, data duplicate, angka, whitespase, dan karakter selain
alphabet  serta  mengubahnya  seluruh  huruf   menjadi lowercase.  Contoh  hasil  cleaning  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Hasil Cleaning Abstract Cleaning
Hasil  wawancara  yang  dilakukan  di  Pusat  Penelitian Tembakau PT. Perkebunan Nusantara X Jember diketahui bahwa kendala terbesar dalam budidaya tanaman tembakau yaitu  penanganan  hama  dan  penyakit,  untuk  mengatasi masalah  tersebut  dibangunlah  Sistem  Pakar  Identifikasi Hama dan Penyakit Tembakau Berbasis Web GIS…
hasil  wawancara  yang  dilakukan  di  pusat  penelitian  tembakau  pt perkebunan  nusantara  x  jember  diketahui  bahwa  kendala  terbesar dalam  budidaya  tanaman  tembakau  yaitu  penanganan  hama  dan penyakit  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dibangunlah  sistem pakar identifikasi hama dan penyakit tembakau berbasis web gis…
Perusahaan air minum dalam kemasan (AMDK) mengalami hal yang sama yaitu permasalahan dalam menentukan desain kemasan produk yang digunakan. Jumlah merek dan variasi produk  air  minum  dalam  kemasan  yang  banyak menimbulkan persaingan yang sangat ketat di pasaran….
perusahaan  air  minum  dalam  kemasan  amdk  mengalami  hal  yang sama yaitu permasalahan dalam menentukan desain kemasan produk yang digunakan jumlah merek dan variasi produk air minum dalam kemasan yang banyak menimbulkan persaingan yang sangat ketat di pasaran…
Selanjutnya  tahap  filtering  yaitu  menghapus  kata yang tidak bermakna agar dataset hanya terdapat kata- kata  bermakna.  Penghapusan  kata  yang  tidak
bermakna berdasarkan kamus stopword dari Sastrawi. Contoh hasil filtering dapat dilihat pada Tabel 2.
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …

## Tabel 2. Contoh Hasil Filtering
Cleaning
Filtering
hasil wawancara yang dilakukan di pusat penelitian tembakau pt perkebunan nusantara x jember diketahui bahwa kendala terbesar dalam budidaya tanaman tembakau yaitu penanganan hama  dan  penyakit  untuk  mengatasi  masalah  tersebut dibangunlah  sistem  pakar  identifikasi  hama  dan  penyakit tembakau berbasis web gis…
hasil wawancara pusat penelitian tembakau pt perkebunan nusantara jember  kendala  terbesar  budidaya  tanaman  tembakau  penanganan hama  penyakit  mengatasi  dibangunlah  sistem  pakar  identifikasi hama penyakit tembakau berbasis web gis…
perusahaan air minum dalam kemasan amdk mengalami hal yang  sama  yaitu  permasalahan  dalam  menentukan  desain kemasan  produk  yang  digunakan  jumlah  merek  dan  variasi produk air minum dalam kemasan yang banyak menimbulkan persaingan yang sangat ketat di pasaran…
perusahaan  air  minum  kemasan  amdk  mengalami  permasalahan menentukan  desain  kemasan  produk  merek  variasi  produk  air minum kemasan menimbulkan persaingan ketat pasaran…
Setelah  dilakukan  filtering,  dilanjutkan  tahap stemming.  Implementasi  tahap  stemming  dengan
mengubah kata imbuhan menjadi kata dasar. Contoh hasil stemming dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Hasil Stemming Filtering Stemming
hasil  wawancara  pusat  penelitian  tembakau  pt  perkebunan nusantara  jember  kendala  terbesar  budidaya  tanaman tembakau penanganan hama penyakit mengatasi dibangunlah sistem  pakar  identifikasi  hama  penyakit  tembakau  berbasis web gis…
hasil  wawancara  pusat  teliti  tembakau  pt  kebun  nusantara  jember kendala  besar  budidaya  tanam  tembakau  tangan  hama  sakit  atas bangun sistem pakar identifikasi hama sakit tembakau bas web gis…
perusahaan  air  minum  kemasan  amdk  mengalami permasalahan  menentukan  desain  kemasan  produk  merek variasi produk air minum kemasan menimbulkan persaingan ketat pasaran…
usaha  air  minum  kemas  amdk  alami  masalah  tentu  desain  kemas produk merek variasi produk air minum kemas timbul saing ketat pasar…
Tahap akhir proses preprocessing yaitu tokenizing. Implementasi  tahap  tokenizing  dengan  cara
mengubah  kalimat  menjadi  kumpulan  kata.  Contoh hasil tokenizing dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Hasil Tokenizing Stemming Tokenizing
hasil  wawancara  pusat  teliti  tembakau  pt  kebun  nusantara jember kendala besar budidaya tanam tembakau tangan hama sakit  atas  bangun  sistem  pakar  identifikasi  hama  sakit tembakau bas web gis… ['hasil',  'wawancara',  'pusat',  'teliti',  'tembakau',  'pt',  'kebun', 'nusantara',  'jember',  'kendala',  'besar',  'budidaya',  'tanam', 'tembakau', 'tangan', 'hama', 'sakit', 'atas', 'bangun', 'sistem', 'pakar', 'identifikasi', 'hama', 'sakit', 'tembakau', 'bas', 'web', 'gis',…] usaha  air  minum  kemas  amdk  alami  masalah  tentu  desain kemas produk merek variasi produk air minum kemas timbul saing ketat pasar… ['usaha',  'air',  'minum',  'kemas',  'amdk',  'alami',  'masalah',  'tentu', 'desain', 'kemas', 'produk', 'merek', 'variasi', 'produk', 'air', 'minum', 'kemas', 'timbul', 'saing', 'ketat', 'pasar',…]
Pembobotan  kata  menggunakan  algoritma  term frequency–inverse  document  frequency  (TF-IDF) diawali menghitung kemunculan setiap kata pada suatu
dokumen  atau  lebih  dikenal  term  frequency  (TF). Contoh hasil term frequency (TF) dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Contoh Hasil Term Frequency (TF) Tokenizing Term Frequency (TF) ['hasil',  'wawancara',  'pusat',  'teliti',  'tembakau',  'pt',  'kebun', 'nusantara',  'jember',  'kendala',  'besar',  'budidaya',  'tanam', 'tembakau',  'tangan',  'hama',  'sakit',  'atas',  'bangun',  'sistem', 'pakar',  'identifikasi',  'hama',  'sakit',  'tembakau',  'bas',  'web', 'gis',…] Kata Nilai TF hasil 6 wawancara 1 pusat 1 teliti 2 tembakau 5 pt 2
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
kebun 2 nusantara 2 jember 1 kendala 1 besar 1 budidaya 1 tanam 2 tembakau 5 tangan 1 hama 8 sakit 12 atas 1 bangun 1 sistem 3 pakar 2 identifikasi 2 bas 1 web 1 gis 1 ['usaha', 'air', 'minum', 'kemas', 'amdk', 'alami', 'masalah', 'tentu', 'desain', 'kemas', 'produk', 'merek', 'variasi', 'produk', 'air', 'minum', 'kemas', 'timbul', 'saing', 'ketat', 'pasar',…] Kata Nilai TF usaha 1 air 9 minum 9 kemas 15 amdk 1 alami 1 masalah 2 tentu 4 desain 8 kemas 15 produk 17 merek 1 variasi 1 timbul 1 saing 2 ketat 1 pasar 4
Setelah  mendapatkan  nilai  TF,  dilanjutkan menghitung nilai inverse document frequency (IDF). Contoh hasil inverse document frequency (IDF) dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Contoh Hasil Inverse Document Frequency (IDF) No Kata Nilai DF Nilai IDF 1 hasil 343 0,154902 wawancara 51 0,982625904 pusat 19 1,411442 teliti 288 0,230804 tembakau 12 1,611014834 pt 35 1,146128 kebun 12 1,611015 nusantara 8 1,787106093 jember 188 0,416038 kendala 29 1,2277981 besar 122 0,603836 budidaya 10 1,69019608 tanam 23 1,328468 tembakau 12 1,611014834 tangan 43 1,056728 hama 5 1,991226 sakit 33 1,171682 atas 85 0,760777 bangun 166 0,470088 sistem 368 0,124348 pakar 21 1,367977 identifikasi 31 1,198834386 bas 121 0,607411 web 66 0,870652 gis 1 2,690196 2 usaha 137 0,553476 air 15 1,514105 minum 11 1,648803 kemas 4 2,088136 amdk 2 2,389166 alami 80 0,787106 masalah 172 0,4546676
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
tentu 223 0,341891 desain 49 1 kemas 4 2,088136 produk 66 0,870652 merek 2 2,389166 variasi 6 1,912045 timbul 21 1,367977 saing 25 1,292256 ketat 15 1,514105 pasar 44 1,046743
Nilai  TF  dan  IDF  telah  diketahui,  selanjutnya menghitung nilai term frequency–inverse document frequency (TF-IDF).  Contoh  hasil term  frequency-inverse  document frequency (TF-IDF) dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Contoh Hasil Term Frequency - Inverse Document
Frequency (TF-IDF) No Kata Nilai TF-IDF 1 hasil 0,93 wawancara 0,983 pusat 1,411 teliti 0,462 tembakau 8,055 pt 2,292 kebun 3,222 nusantara 3,574 jember 0,416 kendala 1,228 besar 0,604 budidaya 1,69 tanam 2,656 tembakau 8,055 tangan 1,057 hama 15,928 sakit 14,064 atas 0,761 bangun 0,47 sistem 0,372 pakar 2,736 identifikasi 2,398 bas 0,607 web 0,871 gis 2,69 2 usaha 0,553 air 13,626 minum 14,841 kemas 31,32 amdk 2,389 alami 0,787 masalah 0,91 tentu 1,368 desain 8 kemas 31,32 produk 14,807
merek 2,389 variasi 1,912 timbul 1,368 saing 2,584 ketat 1,514 pasar 4,188
Dimension  reduction berfungsi  mengurangi  dimensi dari  data  dengan  menjaga  variasinya.  Hal  ini  dapat meningkatkan  performa  dari  suatu  pengelompokkan atau clustering .  Berikut  contoh  hasil dimension  reduction dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Contoh Hasil Dimention Reduction
No 0 1 1 -0,66985 -0,43262 2 -1,39528 -1,57984
Outliers removal merupakan penanganan data outliers dengan cara menghapus data tersebut. Langkah awal dimulai dengan melihat persebaran data outliers melalui grafik scatter .  Berikut  grafik  persebaran  data outliers dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3. Grafik Persebaran Data Outliers Langkah berikutnya melakukan outliers removal agar sebaran  data  menjadi  normal  menggunakan  metric IQR ( interquartile range ). Berdasarkan hasil dimensionality reduction pada dimension 0 diketahui nilai Q1 (kuartil 1) yaitu  -0,872192  dan  nilai  Q3  (kuartil  3)  yaitu  - 0,773815, sedangan pada dimension 1 diketahui nilai Q1 (kuartil 1) yaitu -0,491609 dan nilai Q3 (kuartil 3) yaitu -0,247648.  Berikut  perhitungan  IQR  setiap dimension dapat dilihat pada Persamaan (15) dan Persamaan (16) sebagai berikut.
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
𝐼𝑄𝑅 0 = 𝑄3 − 𝑄1 𝐼𝑄𝑅 0 = −0,773815 − (−0,872192)
𝐼𝑄𝑅 0 = 0,380583 ………………………………………………. (15) 𝐼𝑄𝑅 1 = 𝑄3 − 𝑄1 𝐼𝑄𝑅 1 = −0,247648 − (−0,491609)
𝐼𝑄𝑅 1 = 0,526167 ………………………………………………. (16)
Berdasarkan nilai IQR tersebut, dapat menentukan persyaratan data outlers . Apabila data memiliki kriteria sesuai  persyaratan  tersebut,  maka  data  tersebut termasuk  data outliers dan  perlu  dihilangkan.  Berikut persyaratan  data outliers pada  setiap dimension sesuai nilai IQR yang telah diketahui.
Syarat outliers 1 pada dimension 0 𝐷𝑎𝑡𝑎  < 𝑄1 − 1,5 ∗   𝐼𝑄𝑅 0 𝐷𝑎𝑡𝑎  < −0,872192 − 1,5 ∗  0,380583 𝐷𝑎𝑡𝑎  < −0,872192 − 0,5708745 𝐷𝑎𝑡𝑎  < −1,4430665
Syarat outliers 2 pada dimension 0 𝐷𝑎𝑡𝑎  > 𝑄3 + 1,5 ∗   𝐼𝑄𝑅 0 𝐷𝑎𝑡𝑎  > −0,773815 + 1,5 ∗  0,380583 𝐷𝑎𝑡𝑎  > −0,773815 + 0,5708745 𝐷𝑎𝑡𝑎  > −0,2029405
Syarat outliers 1 pada dimension 1 𝐷𝑎𝑡𝑎  < 𝑄1 − 1,5 ∗   𝐼𝑄𝑅 1 𝐷𝑎𝑡𝑎  < −0,491609 − 1,5 ∗  0,526167 𝐷𝑎𝑡𝑎  < −0,491609 − 0,7892505 𝐷𝑎𝑡𝑎  < −1,2808595
Syarat outliers 2 pada dimension 1 𝐷𝑎𝑡𝑎  > 𝑄3 + 1,5 ∗   𝐼𝑄𝑅 1 𝐷𝑎𝑡𝑎  > −0,247648 + 1,5 ∗  0,526167 𝐷𝑎𝑡𝑎  > −0,247648 + 0,7892505 𝐷𝑎𝑡𝑎  > 0,5416025
Berdasarkan persyaratan nilai outliers tersebut, maka syarat  nilai outliers untuk  data  pada dimension 0  yaitu −0,2029405 < 𝐷𝑎𝑡𝑎 < −1,4430665 , sedangkan untuk  data  pada dimension 1  yaitu −0,5416025 < 𝐷𝑎𝑡𝑎 < −1,2808595 . Selanjutnya melihat persebaran
data  setelah  dilakukan outliers  removal .  Berikut  grafik persebaran  data  normal  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 4 Grafik Persebaran Data Normal Clustering atau  pengelompokkan  dokumen  skripsi dengan  algoritma K-Means  Clustering menggunakan k sebagai jumlah cluster atau kelompok yang diinginkan. Nilai k yang digunakan adalah 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan 10. Berikut contoh centroid dari clustering dengan k = 2 dapat dilihat pada Tabel 9 sebagai berikut.
Tabel 9 Contoh Centroid dari Clustering ( k = 2)
Centroid 0 1 Cluster 1 -0,76208 -0,61024 Cluster 2 -0,37958 -0,13354
Kemudian  menghitung  jarak  setiap  centroid dengan  setiap  dokumen.  Perhitungan  jarak menggunakan  algoritma  Cosine  Similarity  Berikut contoh  perhitungan  jarak  Cosine  Similarity  dapat dilihat pada persamaan (17) sebagai berikut.
𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞) = ∑ (𝑊 𝑖𝑗 .𝑊 𝑖𝑞 ) 𝑖 𝑖=1 √∑ 𝑊 𝑖𝑗2 𝑡 𝑖=1 .∑ 𝑊 𝑖𝑞2 𝑡 𝑖=1 .
𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞) = ((−0,66985)∗(−0,76208))+((−0,43262)∗(−0,61024)) √((−0,66985) 2 +(−0,43262) 2 )∗((−0,76208) 2 +(−0,61024) 2 ) .
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞) = (0,51047)+(0,26400) √((0,44869)+(0,18716))∗((0,58076)+(0,37239)) .
𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞) = 0,77447 √0,63585∗0,95315 .
𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞) = 0,77447 √0,6060 .
𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞) = 0,77447 0,77846 .
𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 , 𝑞) = 0,9948 ………………………………………. (17)
Maka didapatkan jarak setiap centroid dengan setiap dokumen.  Berdasarkan  jarak  tersebut,  memilih  jarak dengan  nilai  terbesar  antara centroid 1  dan centroid 2 pada  setiap  dokumen.  Berikut  contoh  hasil perhitungan jarak pada clustering ( k = 2) dapat dilihat pada Tabel 10 sebagai berikut.
Tabel  10.  Contoh  Hasil  Perhitungan  Jarak Clustering ( k = 2) Iterasi 1 Dokumen Cluster 1 Cluster 2 Doc 1 0,99482804 0,97247428 Doc 2 0,98521775 0,87319483 Doc 3 0,89508287 0,99216543 Doc 4 0,96502551 0,99743314 Doc 5 0,97185817 0,99509171
Berikut contoh hasil clustering ( k = 2) dapat dilihat pada Tabel 11 sebagai berikut.
Tabel 11. Contoh Hasil Clustering (k = 2)
Iterasi 1 Cluster Dokumen Cluster 1 Doc 1 Doc 2 Cluster 2 Doc 3 Doc 4 Doc 5
Pengujian  dilakukan  pada  setiap  nilai  k menggunakan  algoritma  silhouette  coefficient  untuk menentukan  nilai  k  terbaik  dalam  mengelompokkan dokumen  skripsi.  Proses  clustering  menggunakan metode  K-Means  Clustering  dan  algoritma silhouette coefficient.  Berikut  tabel  pengujian silhouette coefficient dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 Tabel Pengujian Silhouette Coefficient Nilai k Silhouette Coefficient Rata-Rata Nilai Structure k = 2 0.81857570726257 0,8059 Strong Structure 0.7975547372053398 0.7975547372053398 0.81857570726257 0.7975547372053398 k = 3 0.7417767705410228 0,74154 Strong Structure 0.7417767705410228 0.7417767705410228 0.7417767705410228 0.7490075721349593 k = 4 0.6288436364946974 0,68486 Medium Structure 0.7588345358573692 0.7161725257697091 0.7588345358573692 0.5618699674130047 k = 5 0.6855081020380019 0,66942 Medium Structure 0.6807781929701706 0.6477082242527575 0.6855081020380019 0.6477082242527575
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
Nilai k Silhouette Coefficient Rata-Rata Nilai Structure k = 6 0.6703775561524259 0,66938 Medium Structure 0.6703775561524259 0.6671763544474465 0.668968128740469 0.6703775561524259 k = 7 0.6409041967592662 0,64318 Medium Structure 0.6409041967592662 0.6538689785575246 0.6409041967592662 0.639432912153537 k = 8 0.6452074454474165 0,63814 Medium Structure 0.6576988866830493 0.648827828214657 0.5903244823012801 0.648827828214657 k = 9 0.6851206444127916 0,65822 Medium Structure 0.6530670233198297 0.6524652567855804 0.6540997715695296 0.6464460923655951 k = 10 0.6836270567058575 0,65388 Medium Structure 0.6454320223005103 0.6412193218770409 0.6538753871420315 0.6454320223005103
Berdasarkan Tabel 12, dapat dilihat bahwa nilai k terbaik  ketika k bernilai  2.  Menurut  Kaufman  dan Rousseeuw,  nilai  struktur  dari k bernilai  2 menghasilkan strong  structure atau  struktur  yang  kuat, maka term dari  setiap  dokumen  dapat  sepenuhnya menjadi ciri dari dokumen tersebut. Lalu ketika nilai k bernilai  lebih  besar  dari  2,  maka  dokumen  yang seharusnya berada satu cluster akan terpecah ke cluster lain.  Pengelompokkan  terbaik  terdapat  pada  nilai silhouette coefficient tertinggi yaitu 0.80 dengan nilai k = 2. Berikut grafik persebaran clustering dapat dilihat pada Gambar 4.
Topic  detection berguna  untuk  menentukan  topik setiap cluster untuk  dijadikan  sebagai  label  dataset. Algoritma  LDA  digunakan  untuk  menghitung probabilitas  kemunculan  setiap  kata  dan  diurutkan
berdasarkan  nilai  probabilitas.  Berikut  hasil  topic detection pada setiap cluster
Gambar 5. Grafik Persebaran Clustering
a. Topic detection cluster 0
Gambar 6 Topic Detection Cluster 0
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …

## b. Topic detection cluster 1

## Gambar 7. Topic Detection Cluster 1
Berdasarkan  probabilitas  kata  yang  muncul  dari hasil topic detection cluster 0 pada Gambar 5. Maka topik cluster 0  yaitu Pengembangan  Sistem  Pendukung Keputusan.
Berdasarkan  probabilitas  kata  yang  muncul  dari hasil topic detection cluster 1 pada Gambar 6. Maka topik cluster 1  yaitu  Pengukuran  Kinerja  Layanan  TI  dan Peramalan.
Visualisasi  data  dilakukan  untuk  melihat  sebaran data  pada  setiap  topik  skripsi.  Algoritma trend  linear digunakan  untuk  mengetahui trend yang  terjadi. Berikut hasil visualisasi data trend topik skripsi.
a. Visualisasi  data  topik  Pengembangan  Sistem Pendukung Keputusan
Jumlah dokumen skripsi semakin meningkat setiap tahunnya, namun terjadi penurunan drastis pada tahun terakhir.  Total  dokumen  skripsi  dengan  topik Pengukuran  Kinerja  TI  sebanyak  374  dokumen dengan rincian tahun 2015 berjumlah 61, tahun 2016 berjumlah 53, tahun 2017 berjumlah 77, tahun 2018 berjumlah  55,  tahun  2019  berjumlah  86,  dan  tahun 2020  berjumlah  42.  Berikut  grafik trend topik Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 8. Grafik Trend Topik Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan
b. Visualisasi data topik Pengukuran Kinerja TI dan Peramalan
Jumlah  dokumen  skripsi  tidak  beraturan  setiap tahunnya.  Total  dokumen  skripsi  dengan  topik Pengembangan  Sistem  Informasi  sebanyak  73 dokumen  dengan  rincian,  tahun  2015  berjumlah  7, tahun  2016  berjumlah  9,  tahun  2017  berjumlah  11, tahun 2018 berjumlah 10, tahun 2019 berjumlah 27, dan tahun 2020 berjumlah 9. Berikut grafik trend topik Pengukuran  Kinerja  TI  dan  Peramalan  dapat  dilihat pada Gambar 8.
Gambar 9. Grafik Trend Topik Pengukuran Kinerja TI dan Peramalan
Analisis  data  diperlukan  untuk  menjabarkan  hasil dari  visualisasi  data.  Hasil  analisis  data  dapat digunakan dalam menentukan kebijakan pihak instansi agar lebih mengoptimalkan penelitian skripsi di masa depan. Berdasarkan hasil visualisasi data setiap topik skripsi, maka didapatkan hasil analisis sebagai berikut.
a. Topik Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Topik Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan  pada  hasil  visualisasi  data  menunjukkan bahwa  terjadi trend turun  yang  artinya  semakin berkurangnya  skripsi  dengan  topik  tersebut.  Hal  ini cukup  baik  karena  topik  ini  memiliki  jumlah  yang sangat  banyak,  namun  penurunannya  terjadi  tidak signifikan  sehingga  perlu  untuk  lebih  mengurangi topik ini agar penurunannya signifikan.
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
b. Topik Pengukuran Kinerja TI dan Peramalan Topik Pengukuran Kinerja TI dan Peramalan pada hasil visualisasi data menunjukkan bahwa terjadi trend naik  yang  artinya  semakin  meningkatnya  skripsi dengan topik tersebut. Hal ini cukup baik karena topik ini memiliki jumlah yang cukup sedikit.
Berdasarkan  hasil  analisis  data  pada  setiap cluster , menunjukkan  bahwa  topik-topik  pada  penelitian skripsi  yang  telah  dilakukan  mahasiswa  terdiri  dari Pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan, Pengukuran  Kinerja  TI,  dan  Peramalan.  Maka  dapat disimpulkan  topik  Pengembangan  Sistem  Penunjang Keputusan  perlu  dikurangi  sehingga  topik-topik  lain dapat  muncul  seperti  topik Artificial  Intelligence , E- Business , Sistem Monitoring , Graph , Keamanan , Jaringan, Requirement  Analysis , Software  Testing , Digital  Forensik , dan lain-lain.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengelompokkan  dapat  disimpulkan bahwa K-Means  Clustering dengan Cosine  Similarity cukup baik untuk pengelompokkan dokumen skripsi. Dokumen skripsi dikelompokkan dengan mengambil bagian  abstrak  sebagai  intisari  dokumen  skripsi. Namun dokumen skripsi melewati beberapa tahapan terlebih  dahulu,  seperti preprocessing , term  weighting , dimensionality  reduction ,  dan outliers removal .  Tahapan dimensionality reduction menggunakan Principal Component Analysis cukup  penting  karena K-Means Clustering sangat  sensitif   terhadap  data  berdimensi  besar sehingga perlu mengurangi jumlah dimensi data tanpa menghilangkan variasi data.
Pengujian menggunakan Silhouette Coefficient dengan nilai k yang bervariasi yaitu 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan 10. Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  terbaik pada k =  2  dengan  nilai Silhouette 0,80.  Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan nilai k yang semakin besar  akan  berpengaruh  buruk  terhadap cluster yang terbentuk.
Clustering menghasilkan  2 cluster yang  artinya terdapat  2  topik  dari  seluruh  dokumen  skripsi  yang dapat  dilakukan topic  detection menggunakan Latent Dirichlet Allocation untuk mendapatkan topik dari setiap cluster yang  dapat  digunakan  sebagai  topik  skripsi. Berdasarkan  hasil  visualisasi  data  dapat  disimpulkan bahwa Least Square dapat membuat garis trend dengan baik sehingga dapat mengetahui trend yang terjadi pada
setiap cluster .  Dari  hasil  analisis  data  seperti  yang dijelaskan  pada  bagian  hasil  dan  pembahasan, menunjukkan  bahwa  topik  Pengembangan  Sistem Pendukung  Keputusan  terjadi trend turun,  dan  topik Pengukuran  Kinerja  TI  dan  Peramalan  terjadi trend naik.  Maka  dapat  disimpulkan  topik  Pengembangan Sistem Penunjang Keputusan perlu dikurangi sehingga topik-topik lain dapat muncul.
Berdasarkan  hasil  analisis  keseluruhan  penelitian terdapat banyak penulisan typo (ejaan yang salah) pada dokumen  skripsi  khususnya  abstrak  sehingga menyebabkan  proses  pembobotan  menjadi  kurang optimal  dalam  menghitung  bobot  setiap  kata.  Maka disarankan  melakukan spell checker untuk  mendeteksi kata typo tersebut.  Secara  umum spell  checker dapat dilakukan pada tahap preprocessing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Gupta,  Text  Mining  for  Information  Retrieval. India:  Jaypee  Institute  of   Information  Technology University, 2011.
[2]  M. K. Nasution,  Abstrak - Suatu Karya Ilmiah. 13-16, 2017.
[3]  N.  A.  Syaripul,  and  A. M. Bachtiar,  “Visualisasi  data interaktif   data  terbuka  pemerintah  Provinsi  DKI Jakarta: Topik ekonomi dan keuangan daerah,” Jurnal Sistem Informasi (Journal of  Information Systems), vol. 12, pp. 82-89, 2016.
[4]  V. Gupta, and G. S. Lehal,  “A survey of  text mining techniques  and  application,” Journal  of   Emerging Technologies in Web Intelligence, vol. 1, pp. 60-75, 2019. [5]  B. Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran, Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Umum, 2005.
[6]  R. W. Astuti, Badieah, and B. Satrio, “Rancang bangun sistem klasterisasi dokumen menggunakan metode k- means  untuk  identifikasi  topik  dokumen  tugas  akhir Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Sultan Agung,” Konferensi Ilmiah Mahasiswa
UNISSULA (KIMU 2) , pp. 197-205, 2019 [7]  M.  S.  Hudin,  M.  A.  Fauzi,  and  S.  Adinugroho, “Implementasi  metode  text  mining  dan  k-means clustering  untuk  pengelompokkan  dokumen  skripsi (Studi  Kasus:  Universitas  Brawijaya),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 11, pp. 5518-5524, 2018.
[8]  A.  I.  Alfanzar,  Khalid,  and  I.  S.  Rozas,  “Topic modelling skripsi menggunakan metode latent diriclet allocation,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 7, no. 1, pp. 7- 13, 2020.
Irianto, Implementation of K-Means Clustering Method …
[9]  J.  Asian,  Effective  Techniques  for  Indonesian  Text Retrieval.  Royal  Melbourne  Institute  of   Technology
University , 2017.
[10] R.  Handoyo,  R.  M.  Rumani,  and  S.  N.  Michrandi, “Perbandingan clustering menggunakan metode single linkage  dan  k-means  pada  pengelompokkan dokumen,” JSM STMIIK Mikroskil, vol. 15, no. 2, 2015.
[11] L.  Kaufman,  and  P.  J.  Rousseuw,  Finding  Groups  in Data . New York: John Wiley & Sons, 1990.
[12] I. M. Putra, and R. P. Kusumawardani, “Analisis topik informasi  publik  media  sosial  di  surabaya menggunakan pemodelan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Jurnal Teknik ITS, vol. 6, no. 2, pp. A312, 2017.
[13] A. Syaifuddin, R. A. Harianto, and J. Santoso, “Analisis trending topik untuk percapakan media sosial dengan menggunakan  topic  modelling  berbasis  algoritme LDA,” Journal of  Intelligent Systems and Computation , pp. 12-19, 2019.