## PENCARIAN KEMIRIPAN JUDUL TUGAS AKHIR MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE LINKAGE HIERARCHICAL
Rizal Tjut Adek1, Miftahul Jannah2 1,2)Teknik Informatika Universitas Malikussaleh Jl. Batam No. 8, Kampus Bukit Indah, Lhokseumawe Email: rizal@unimal.ac.id

## ABSTRACT
The search for similarity in the final project title based on the theme of the informatics engineering department using the single linkage hierarchical method is a method to determine the  similarity  or  closeness  of  the  abstract  and  the  title  of  the  final  project  between  the  input entered by the admin and the abstract and the title of the final project that has been done or is already in the department of informatics engineering Malikusssaleh University with clustering techniques.  In  the  abstract  data  of  the  final  project  that  has  been  done  or  already  done,  the clustering process is carried out by using Single Linkage Hierarchical Method (SLHM) until six clusters are formed according to the fields in the informatics engineering department. Then the existing  input  passes  the  text  mining  process  with  six  clusters  formed.  Then  the  matching process  is  carried  out  between  test  data  or  new  data  with  existing  data  with  members  of  the cluster. The data used to form data clustering are abstract data of informatics engineering final assignments  at  Malikussaleh  University  in  2010  -  2015,  while  the  abstracts  inputted  are  new abstracts  to  find  out  which  assets  are  included  in  which  categories  are  based  on  clustering already  in the  database.  The  results  of the  experiment  60  test  data  abstract  the  percentage  of match  success  in  the  multimedia  category  by  100%,  the  programming  category  by  100%,  the image processing category by 87.5%, the pattern recognition category by 11.11%, while in the network  and data  mining  categories  not  found funny. And  on  the  user  page, the results  in the form of the final assignment title in the database are based on the theme of the final assignment that is entered by the user.
Keyword  :  text  mining,  single  linkage  hierarchical,  clustering,  abstrak  dan  judul  tugas  akhir mahasiswa.

## PENDAHULUAN
Dalam  bidang  kajian  pencarian informasi (Information Retrieval) sering dimanfaatkan untuk pencarian dokumen dengan  tingkat  kemiripan  sangat  tinggi, yang juga bisa diterapkan dalam bidang akademis(Aggarwal  &  Rendy,  2013; Hachaj  &  Ogiela,  2017),  misalnya  bagi mahasiswa  dalam  pencarian  kemiripan judul  Tugas  Akhir.  Tugas  akhir  tentu
hal  yang  sudah  biasa  didengar  oleh mahasiswa  terutama  mahasiswa  tingkat akhir. Karena, untuk memenuhi persyaratan kelulusan program pendidikan  jenjang  S-1  mahasiswa biasanya  diharuskan  membuat  sebuah laporan  tugas  akhir  berbentuk  karya tulis ilmiah.
Sejauh  ini  pencarian  informasi khususnya  dalam  pencarian  kemiripan
judul  tugas  akhir  masih  dilakukan secara  manual  dimana  mahasiswa  yang ingin  mengetahui  judul-judul  terdahulu harus  mengunjungi  perpustakaan  untuk melihat dan membaca satu persatu judul skripsi  yang  sudah  ada  sehingga  masih kurang terarah dan kurang efektif.
Oleh  karena  itu,  pencarian informasi  berdasarkan  keyword/inputan ini  sangat  berguna  untuk  pencarian terarah  dan  berguna  ketika  user  ingin mengetahui informasi yang berhubungan  dengan keyword yang dicari(Adek, 2013).  Begitu  juga dengan pencarian  informasi  saat  mahasiswa ingin  mengetahui  judul-judul  tugas akhir  yang  mendekati  yang  akan diajukan.  Karena  setiap  mahasiswa diharuskan  untuk  mengajukan  judul tugas akhir, dimana judul tersebut harus merupakan  judul  yang  baru  dan  belum pernah  ada  sebelumnya.  Untuk  itu dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat memberikan informasi kepada mahasiswa yang ingin melakukan pencarian  informasi  untuk  mengetahui informasi  judul-judul  tugas  akhir  yang mendekati  ketika  diajukan  sehingga diharapkan  dapat  memperoleh  hasil akhir informasi yang benar-benar relevan atau sesuai dengan inputan yang dicari.
Dalam penelitian ini akan dibahas  tentang  bagaimana  cara  untuk mengetahui tema judul tugas akhir yang akan diajukan  yang memiliki kemiripan dan mendekati dengan judul tugas akhir yang  sudah  ada.  Tugas  akhir  tersebut berdasarkan dari judul dan abstrak yang sudah  ada  kemudian  dilakukan  proses clustering. Selain  judul,  abstrak  juga digunakan  dalam  proses clustering dikarenakan  abstrak  biasanya  memberi gambaran  secara  ringkas  dan  jelas tentang isi suatu karya
ilmiah(Puspitarani, 2013). Abstrak merupakan  uraian  singkat  dan  lengkap yang  memuat  judul  permasalahan, pendekatan  terhadap  masalah,  landasan teoritik  yang  digunakan,  hasil  temuan, dan rekomendasi. Metode yang digunakan  pada  proses  pengklasteran dalam  penelitian  ini  adalah  metode Single  Linkage  Hierarchical (SLH). Single Linkage adalah proses pengklasteran  yang  didasarkan  pada jarak terdekat antar obyeknya (minimum distance) (Devika,  Sunitha,  &  Ganesh, 2016) . Metode SLH sangat bagus untuk melakukan  analisa  pada  tiap  tahap pembentukan cluster(Handoyo,
Mangkudjaja,  &  Nasution,  2014).  Input untuk  algoritma single  linkage bisa berwujud  jarak  atau similarities antara
pasanganpasangan  dari  objek-objek.
Kelompok-kelompok dibentuk dari
entities individu dengan menggabungkan  jarak  paling  pendek
atau similarities (kemiripan) yang paling  besar(Nuseir,  Al-Ayyoub,  Al- Kabi,  Kanaan,  &  Al-Shalabi,  2017). Hasilnya  akan  ditampilkan  judul-judul tugas  akhir  yang  paling  berhubungan dan  memiliki  kemiripan  berdasarkan tema.

## METODE
Teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan pada tahap ini adalah dengan mengambil  judul  tugas  akhir  beserta abstrak  pada  tugas  akhir  mahasiswa pada jurusan Teknik Informatika Universitas  Malikussaleh  tahun  2010  - 2015.Tahap metode analisis ini merupakan  tahap  menganalisa  sistem yang  akan  dibangun.  Setelah  analisa didapatkan  maka  langkah  selanjutnya adalah  membuat  sebuah  hasil  analisa. Hasil  analisa  tersebut  akan  menjadi acuan  dari  perancangan  sistem  yang akan  dibangun.  Sistem  yang  akan dibangun  dapat  digambarkan  pada ganbar berikut:

## Gambar 1 Skema sistem
Sistem  yang  akan  dirancang adalah  sebuah  sistem  pencarian  yang mengambil  objek  tentang  tugas  akhir yang  dikhususkan  pada  abstrak  dan judul  tugas  akhir  yang  sudah  ada. Bentuk aplikasi dirancang dalam bentuk menampilkan  judul-judul  tugas  akhir mahasiswa  yang  memliki  kemiripan tema  dengan keyword yang  diinputkan oleh user. Judul  yang  ditampilkan  pada proses  pencarian  merupakan  judul- judul yang sudah dikelompokkan berdasarkan kategori pada proses clustering  abstrak  yang  disusaikan dengan judul dari abstrak tersebut.
Adapun  bahasan  tentang  objek yang  dipaparkan  dalam sistem adalah judul  dari  tugas  akhir  yang  sudah  ada,
dimana  judul-judul  tersebut  sudah disimpan didalam database. Begitu juga dengan  abstrak,  akan  tetapi  abstrak tidak  ditampilkan  pada output  user melainkan hanya judul saja.
Perancangan system yang
dibangun mengunakan pendekatan
berorientasi objek. Berdasarkan kebutuhan  yang  akan  diterapkan  pada sistem ini, terdapat dua jenis kebutuhan yaitu  kebutuhan  sebagai admin dan
user.
1. Kebutuhan admin
• Login sebagai admin
• Menambahkan data pada admin, user, judul  dan  abstrak  kedalam
database
• Mengubah  data  pada admin, user, judul  dan  abstrak  yang terdapat didalam database
• Mengubah  data  pada admin, user, judul  dan  abstrak  yang terdapat didalam database
• Melihat  data admin,  user, judul dan abstrak
2. Kebutuhan user
• Login sebagai user
• Menginput  tema  judul  tugas akhir  untuk  dilakukan  proses pencarian
• Lihat hasil

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pelatihan  dalam  system yang dibangun dapat di gambarkan pada sequence diagram berikut:

## Gambar 2 Sequence diagram pelatihan
Pada  proses  ini  terdapat field- field yang  harus  dimasukkan  dalam pengisian untuk menambah data abstrak,  yaitu  nama,  Nim,  judul  Tugas Akhir, abstrak Judul , melakukan proses clustering kemudian  memilih  kategori, kemudian data tersebut disimpan kedalam database yang  kemudian ditampilkan pada form data abstrak.
Dalam menyimpan data pelatihan, digunakan sebuah table untuk menyimpan informasi mengenai abstrak dari  tugas  akhir,  dimana  struktur  dari table tersebut seperti pada table berikut:
Tabel 1  Tabel abstrak Field name Type ket Idabs Int ID dari judul Nama Varchar Nama mahasiswa Nim Varchar Nim mahasiswa Judul_ta Text Judul tugas akhir Abstrak_judul  Text Abstrak dari tugas akhir Kdkat Varchar Kategori dari abstrak judul
Selain  dari  abstrak,  keyword  dari  tugas akhir  juga  disimpan  kedalam  database dan  disimpan  dalam  table  keyword berikut:
Tabel 2  Tabel keyword Field name Type Ket Id Int ID dari judul Idabs Int ID dari abstrak judul Kata Varchar Kata-kata dari abstrak Frekuensi Int Banyaknya  jymlah kata yang sama muncul Bobot Decimal  Perangkingan  dari frekuensi Single Linkage merupakan
salah satu contoh dari bentuk pengelompokan  data (clustering) dan biasa  digunakan  untuk  menghitung tingkat  kemiripan  (Bhargava,  Sharma, &  Sharma,  2016;  Hasdina  &  Rizal, 2016).  Metode  pengelompokan  ini menggunakan  objek  yang  paling  dekat atau  paling  sama  antar  objek  satu dengan yang lain untuk dikelompokkan. Metode  ini  menggunakan  prinsip  jarak minimum  yang diawali  dengan mencari
dua  obyek  terdekat  dan  keduanya membentuk cluster yang pertama (Devika  et  al.,  2016).  Pada  langkah selanjutnya  terdapat  dua  kemungkinan, diantaranya  adalah  obyek  ketiga  akan bergabung  dengan  cluster  yang  telah terbentuk,  atau  dua  obyek  lainnya  akan membentuk cluster baru. Proses ini akan berlanjut  sampai  akhirnya  terbentuk cluster  tunggal.  Pada  metode  ini  jarak antar  cluster didefinisikan sebagai  jarak terdekat antar anggotanya.
Implementasi Single  Linkage dilakukan  dengan  menghitung  tingkat kemiripan  antar  cluster  untuk  jarak terdekat  pada  setiap  cluster.  Dari  hasil penentuan  tingkat  kemiripan  antar cluster tersebut dilakukan penggabungan  antar  cluster  hingga terbentuk  sebuah  cluster  tunggal.  Pada penelitan ini, dalam pencarian kemiripan  judul  tugas  akhir  mahasiwa dilakukan dengan
melakukan pengelompokan atau clustering berdasarkan  kategori  pada  abstrak  yang sudah  ada  didalam database terlebih dahulu  untuk  mendapatkan cluster baru untuk menentukan kategorinya berdasarkan  abstrak.  Kemudian  setiap kata-kata  yang  terdapat  pada  abstrak  di cari  frekuensinya  agar  didapatkan  nilai untuk sebuah matriks sehingga
perhitungan  berdasarkan  jarak  terdekat dapat dilakukan.
Berikut  adalah  daftar  kategori pada cluster yang  terdapat  pada  system untuk  menentukan  kategori  data  baru berdasarkan abstrak menggunakan metode Single Linkage.
Tabel 3 Tabel kategori tugas akhir kdkat (Kode Kategori) nmkat (Nama Kategori) K001 Jaringan K002 Multimedia K003 Pemograman K004 Pengenalan Pola K005 Pengolahan Citra K006 Data Mining Dalam  sistem  yang  dibangun akan  diterapkan  metode Single  Linkage sebagai formula pengelompokan kategori  data  berdasarkan  abstrak  yang diinputkan.  Mengacu  pada  metode tersebut,  maka  proses  pengelompokan kategori  data  berdasarkan  abstrak  yang diinputkan menggunakan matriks
pencarian jarak terkecil. Proses pengelompokan
kategori data
berdasarkan  abstrak  yang  diinputkan dimulai  dengan  menginputkan  abstrak baru sebagai data uji, kemudian dapat di klik button/tombol ‘Proses Clustering ’ maka  system  akan  memproses  secara otomatis  dengan  menggunakan  metode
Single  Linkage dan  mencari  kategori apakah data abstrak uji yang diimputkan dengan mengacu pada data training/latih yang terdapat pada database.
Dari data abstrak pada salah satu contoh data  uji ketika  dilakukan  proses clustering dengan persentase  kerword sebanyak  50%,  didapatlah  hasil  abstrak termasuk kedalam kategori “Pemograman”.  Hasil  asbtrak  uji didapat  dengan  beberapa  proses  yang akan diuraikan sebagai  berikut.  Abstrak uji diatas telah melalui proses tokenizing didapatkan kata dengan frekuensi sebagai berikut:

## Tabel 4 Tabel tbToken_uji
ID Idabs Kata Frek 9290 1 Hadist 7 9291 1 Aplikasi 4 9489 1 Sistem 3 9490 1 Perkembangan 3 9491 1 Perangkat 2 9493 1 Diagram 2 9495 1 Mempermudah 2 9496 1 Metode 2
Setelah  melalui  proses  tokenizing,  pada system  berdasarkan  jumlah  presentase keyword sebannyak 50%, maka didapatkan keyword uji sebagai berikut:

## Tabel 5 tabel TbKeyword_Uji
Id Idabs Kata Frek Bobot 6130 1 Hadist 7 36.88 6131 1 Aplikasi 4 21.07 6132 1 System 3 15.80 6133 1 Perkembangan  3 15.80 6134 1 Perangkat 2 10.54
Dimana  perhitungan  bobot  didapatkan
berdasarkan: (1) Dimana W : bobot terhadap kata,
Tf : term frekuensi (banyaknya kata dalan dokumen) n : total dokumen N : banyaknya dokumen yang mengandung kata yang dicari.
Kemudian,  berdasarkan  abstrak  uji diatas  setelah  melalui  proses tokenizing dan  hasil keyworduji tersebut  nilai matriks  dan  proses  metode single linkage sebagai berikut:
• Iterasi pertama
1 2 3 4 5 1 0.00 2 3.00  0.00
3 2.00  5.00  0.00
4 1.00 4.00  1.00  0.00
5 1.00  4.00  1.00  0.00  0.00
Nilai  jarak terkecil pada iterasi  pertama adalah 1.00 yang terdapat pada baris ke 4  dan  kolom  ke  1,  maka  baris  4  dan kolom 1 bergabung, sehingga
membentuk  matriks  baru  pada  iterasi kedua.
• Iterasi kedua 14 2 3 5 14 0.00 2 3.00 0.00 3 2.00 5.00  0.00 5 1.00 4.00  1.00  0.00
Nilai jarak terkecil pada iterasi 2 adalah  =  1,00  yang  terdapat  pada  baris ke 5 dan kolom 14, maka baris ke 5 dan kolom  ke  14  bergabung  sehingga membentuk matriks baru pada iterasi 3:
• Iterasi ketiga
145 2 3 145 0.00 2 3.00 0.00 3 2.00 5.00 0.00
Nilai jarak terkecil pada iterasi 3 adalah =  2,00  yang  terdapat  pada  baris3  dan kolom 145, maka baris 3 dan kolom 145 bergabung sehingga membentuk matriks baru pada iterasi 4:
• Iterasi keempat
1345 2 1345 0.00 2 3.00 0
Nilai  jarak  terkecil  pada  iterasi  terakhir adalah 3.00.
Setelah mendapatkan nilai iterasi terakhir  pada  proses  perbandingan frekuensi  dengan  mengunakan  proses metode single linkage, kemudian,
dilakukan  proses  pencarian  kemiripan kata-kata  yang  bersesuaian  antara  tabel keyword  uji dan  tabel keyword yang
merupakan data training untuk
mengetahui frekuensi berdasarkan abstrak_keyword yang bertujuan mendapatkan  nilai  total  frekuensi  pada kategori.  Dengan  demikian  didapatkan hasil  total  frekuensi  pada  masing- masing kategori adalah sebagai berikut:
Tabel 6 Total frekuensi kategori No Kode Kategori Frekuensi Total Frekuensi 1 K003 Pemograman 53 2 K002 Multimedia 32 3 K006 Data Mining 10 4 K001 Jaringan 6 5 K004 Pengenalan Pola 5 6 K005 Pengolahan Citra 2 Sebelumnya, didapatkan nilai
jarakterkecil  pada  iterasi  terakhir  yaitu 3,00.Kemudian hasil cluster dari iterasiterakhir dibandingkan dengan hasilcluster datatraining abstrak berdasarkantotal frekuensi setiap kategori  untukmengetahui  jarak  cluster pada tiap-tiapkategori. Dalam penelitian inimenghitung  nilai  jarakcluster  dengan Euclidean distance:

## (2)
Dimana
D merupakan jumlah atribut
D jk dan  C jk merupakan  data  yang akan dihitung jaraknya.
Hasil  nilai  diatas  membantu  kita mengetahui  jarak  cluster  pada  setiap kategori  dengan  data  training  yang diinputkan,  dimana  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 7 Jarak cluster No  Kode Kategori Kategori Frekuensi  Jarak Cluster 1  K003 Pemograman 53 50 2  K002 Multimedia 21 18 3  K005  Pengolahan Citra 10 7 4  K004  Pengenalan Pola 6 3 5  K006 Data Mining 5 2 6  K001 Jaringan 2 1
Dengan  demikian,  disimpulkan  hasil berdasarkan  nilai  tertinggi  dari  total frekuensi  adalah  kategori  Pemograman (K003)  dengan  jarak  claster  50,  oleh karena itu abstrak uji tersebut digolongkan
kepada kategori
Pemograman.

## Interface Sistem
Untuk mengimplementasikan sistem, aplikasi ini dibuat menggunakan bahasa pemograman PHP dengan bantuan XAMPP  yaitu  MySQL sebagai tempat  penampungan data pada system.
Pada  system  ini  terdapat  2  aktor  yaitu admin dan user dengan  tampilan  dan fungsi yang berbeda-beda.
Gambar 3  Menu utama aktor admin
Setelah admin berhasil melakukan login maka system akan  mempilkan  menu
Home pada  halaman admin . Home merupakan  menu  utama  pada  halaman admin ,  di  sebelah  kiri dashboard menu Home tersedia  empat  buah button yang gunanya  untuk  mengakses  menu-menu yang  ada  pada  halaman admin . Button “Input Admin ” berguna untuk menampilkan  dan  menambah  data  baru admin, button “Input User ”  berguna untuk menampilkan dan menambah data baru user, button “Input Judul” berguna untuk menampilkan dan menambah data baru  judul, button “Input  Abstrak”
berguna untuk menampilkan dan menambah data baru abstrak.
Gambar 4  Menu data judul
Gambar  diatas  menunjukkan  tampilan data  judul-judul  tugas  akhir  mahasiswa teknik informatika Universitas
Malikussaleh  dari  tahun  2010  sampai dengan tahun 2015 pada halaman judul.

## Gambar 5  Menu data abstrak
Gambar  5  menunjukkan  tampilan  data abstrak  berdasarkan  judul-judul  tugas akhir  mahasiswa  dari  tahun  2010 sampai  dengan  tahun  2015  pada halaman abstrak.

## Gambar 6  Form input data abstrak
Gambar  diatas  menunjukkan  tampilan input  abstrak  untuk  menambah  data asbtrak  yang  akan  ditampilkan  pada menu  abstrak  dan  menentukan  kategori pada halaman abstrak.
Gambar 7 Tampilan untuk user pengguna
Setelah user berhasil  melakukan login maka system akan  mempilkan  menu Home pada  halaman user . Home merupakan  menu  utama  pada  halaman user , pada 73 tampilan dashboard menu Home dapat  dilihat  hanya  ada  form untuk  meng input tema  judul  Tugas Akhir  bagi user ,  kemudian  setelah user menginput  tema  judul  tugas  akhir  yang ingin  dicari  kemiripannya  dengan  judul yang  sudah  ada  dengan  judul  yang di input kan oleh user tersebut.
Kemudian user dapat menenekan tombol  “cari”  untuk  mendapatkan  hasil pencarian kemiripan judul sesuai dengan tema yang user input kan. Disini user hanya  diberi  hak  akses  untuk mencari  kemiripan  tema  judul  tugas akhir dan mendapatkan hasilnya.
Gambar 8 Hasil pencarian judul
Pada  menu user terdapat  kotak  tempat menginputkan  tema  judul  untuk  dicari kemiripannya  oleh user berdasarkan keyword dan  bobot  pada  abstrak  untuk perankingan, bobot terbesar akan muncul pada baris teratas. Pada tampilan  hasil  terdapat  keterangan kategori,  output  judul  tugas  akhir  yang memiliki  hubungan  dengan  inputan, bobot, Nim, dan nama mahasiswa.
Pada sistem pencarian kemiripan judul tugas akhir mahasiswa menggunakan  metode Single  Linkage Hierarchical ,  metode Single  Linkage Hierarchical digunakan  pada  halaman admin ketika dilakukan proses pengkategorian data. Data yang diinputkan  dicari  kecocokan  dengan dengan  abstrak  training  yang  terdapat dalam  database,  kemudian  system memberikan output berupa  kategotri yang  memiliki  kecocokan  dengan  yang data  uji  yang  di input kan  sesuai  dengan keyword .
Pada  saat  pengujian  dengan  60 abstrak  sebagai  data  uji,  tingkat keberhasilan  pada  kategori  Multimedia, Pemograman  dan  Pengolahan  Citra mencapai  96,77%.  Sedangkan  pada kategori  Jaringan,  Pengenalan  Pola  dan Data Mining persentase keberhasilannya sebesar  82.2%.  Dimana  persentase
keberhasilan  kecocokan  pada  kategori multimedia  sebesar  100%,  kategori pemograman  sebesar  100%,  kategori pengolahan citra sebesar 87,5%, kategori pengenalan pola sebesar 11,11%.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  optimal,  pada  pengembangan system ini selanjutnya dapat menggunakan  metode clustering yang lainnya,  karena  penggunaan  metode Single Linkage Hierarchical pada sistem  pencarian  kemiripan  judul  tugas akhir
mahasiswa saat proses
pencocokan kategori antara data uji dan data  training  masih  terjadi  kekeliruan hasil  dan  pembentukan  clusternya kurang optimal, dikarenakan metode ini hanya mengenali jarak tanpa
memperhatikan makna yang terkandung pada tiap-tiap atribut.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## 1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut :
a. Hasil  dari  percobaan  60  data  uji abstrak persentase keberhasilan kecocokan pada kategori multimedia sebesar 100%
b. Pengujian  Kategori  pemograman sebesar 100%.
c. Pengujian  kategori  pengolahan  citra sebesar 87,5%.
d. Pengujian  kategori  pengenalan  pola sebesar 11,11%.
e. Pengujian  pada  kategori  jaringan dan  data  mining  tidak  ditemukan kecocakan. Dan pada halaman user, hasil  berupa  judul  tugas  akhir  yang ada  pada database berdasarkan dengan  tema  judul  tugas  akhir  yang di- input -kan oleh user .

## 2. Saran
Saran  yang  dapat  diambil  untuk pengembangan  lebih  lanjut  adalah sebagai berikut :
a. Dapat menggunakan metode kemiripan yang lain dalam pengujian kasus tugas akhir mahasiswa.
b. Metode Single Linkage Hierarchical dalam  kasus  yang  lain  dalam penentuan kemiripan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adek,  R.  T.  2013.  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Calon Penerima Beasiswa
Pada Universitas Malikussaleh. TECHSI , 5 (1),  113– 124.
Https://Doi.Org/Https://Doi.Org/10
.29103/Techsi.V5i1.144
Aggarwal,  C.  C.,  Rendy,  C.  K.  2013.
Data  Clustering  Algorithms  And Applications . Minneapolis, Minnesota: Taylor &Francis Group. Bhargava,  R.,  Sharma,  Y.,  Sharma,  G. (2016).  ATSSI:  Abstractive  Text Summarization  Using  Sentiment Infusion. Procedia Computer Science , 89 , 404–411. Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.20 16.06.088
Devika, M.  D.,  Sunitha,  C.,  Ganesh,  A. (2016).  Sentiment  Analysis:  A Comparative  Study  On  Different
Approaches. Procedia  Computer Science , 87 , 44–49.
Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.20 16.05.124
Hachaj,  T.,  Ogiela,  M.  R.  2017.
Clustering  Of  Trending  Topics  In Microblogging  Posts:  A  Graph- Based Approach. Future Generation Computer  Systems , 67 , 297–304. Https://Doi.Org/10.1016/J.Future.2
016.04.009
Handoyo,
R., Mangkudjaja, R., Nasution, S. M. 2014. Perbandingan  Metode  Clustering Menggunakan Metode Single Linkage Dan K-Means Pada
Pengelompokan  Dokumen. JSM STMIK Mikroskil , 15 (2), 73–82.
Hasdina, N., Rizal,
R. 2016. IMPLEMENTASI METODE CUSUM (CUMMULATIVE SUMMARY) UNTUK MENENTUKAN DAERAH RAWAN KECELAKAAN BERBASIS  WEB  DI  KOTA LHOKSEUMAWE. TECHSI-
Jurnal Teknik Informatika , 8 (1).
Nuseir,  A.,  Al-Ayyoub,  M.,  Al-Kabi, M.,  Kanaan,  G.,  &  Al-Shalabi,  R.
(2017). Improved hierarchical classifiers  for  multi-way  sentiment analysis. International Arab Journal of Information Technology , 14 (4A  Special  Issue),
654–661.
Puspitarani,  Y.  2013.  Pemanfaatan Clustering dalam Pencarian Kemiripan Dokumen Paper Conference (pp. 21–26).