## Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) Clustering untuk Melihat Gambaran Umum Skripsi Mahasiswa
Herny Februariyanti 1 , Dwi Budi Santoso 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Email: 1 hernyfeb@gmail.com, 2 nayantaka@gmail.com

## Abstrak
Informatika  dan  Program  Studi  Sistem  Informasi  Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas Stikubank  Semarang.  Fakultas  Teknologi  Informasi  dipilih  karena  jumlah  data  penelitiannya  cukup banyak.  Setiap tahunnya Fakultas Teknologi Informasi  meluluskan  mahasiswa dengan  penelitian skripsi yang  beragam.  Setiap  tahunnya  jumlah  data  skripsi  selalu  bertambah.  Semakin  bertambahnya  penelitian skripsi  dengan  mata  kuliah  terbatas  menyebabkan  semakin  banyak  pula  mahasiswa  yang  mengambil penelitian yang mirip tema, objek, atau metode penelitian dengan penelitian sebelumnya. Pengelompokan data penelitian yang umumnya berbentuk teks dapat dilakukan dengan text mining.
Algoritma  yang  digunakan  adalah  Partitioning  Around  Medoids  (PAM)  Clustering  untuk  melihat gambaran  umum  kemampuan  akademik  mahasiswa.  Aplikasi  dapat  memberikan  layanan  pemilihan medoids sejumlah 3 dokumen sebagai objek  medoid. Untuk menghitung similaritas antar dokumen yang diuji dengan medoids yang telah ditentukan menggunakan algoritma Jaccard Coefficient.
Aplikasi  dapat  memlakukan  proses  menentukan  sejumlah  3  (tiga)  medoids  oleh  user  dari  dokumen abstrak  skripsi  mahasiswa..  Aplikasi  juga  dapat  melakukan  perhitungan  jarak  antara  dokumen  abstrak skripsi  yang  dipilih  sebagai  medoids  dengan dokumen diluar  medoid  dan  menampilkan  hasil klastering dokumen abstrak skripsi menggunakan algoritma PAM
Kata kunci : Algoritma Partitioing Around Meoids (PAM), Jaccard Coefficient

## PENDAHULUAN
Data penelitian dapat dikelompokkan berdasarkan  kemiripan  tema,  objek  maupun metode  penelitian.  Hasil  pengelompokkan  data penelitian dapat memperlihatkan bagaimana pola kemiripan penelitian dari waktu ke waktu.  Hasil pengelompokan  dapat  menunjukkan  kapan waktu  penelitian  mahasiswa  banyak  mengambil materi  yang  sama  dan  kapan  waktu  penelitian mahasiswa  beragam.  Hasil  pengelompokan  juga dapat  memperlihatkan  materi  yang  banyak diambil  mahasiswa  dan  yang  jarang  diambil mahasiswa  pada  waktu  tertentu.  Informasi tersebut  diharapkan  dapat  membantu  dosen dalam  mengevaluasi  metode  pembelajaran  yang telah  dilakukan  pada  materi  yang  banyak ataupun sedikit diambil sebagai bahan penelitian mahasiswa.  Penelitian  ini  mengelompokkan dokumen skripsi Program Studi Teknik Informatika dan Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank Semarang. Fakultas Teknologi Informasi dipilih karena jumlah data penelitiannya  cukup  banyak.  Setiap  tahunnya
Fakultas Teknologi Informasi meluluskan mahasiswa  dengan  penelitian  skripsi  yang beragam.  Setiap  tahunnya  jumlah  data  skripsi selalu bertambah. Semakin bertambahnya penelitian  skripsi  dengan  mata  kuliah  terbatas menyebabkan  semakin  banyak  pula  mahasiswa yang  mengambil  penelitian  yang  mirip  tema, objek,  atau  metode  penelitian  dengan  penelitian sebelumnya.  Pengelompokan  data  penelitian yang  umumnya  berbentuk  teks  dapat  dilakukan dengan  text  mining.  Tujuan  dari  text  mining adalah  untuk  mencari  kata-kata  yang  dapat mewakili  isi  dari  dokumen  sehingga  dapat dilakukan analisa keterhubungan antar dokumen (Han, J., Kamber, M, 2006).
Tujuan yang  ingin dicapai dalam penelitian ini adalah merancang dan melakukan implementasi  algoritma  Partitioning  Around Medoids  (PAM)  Clustering  untuk  Melihat Gambaran Umum Kemampuan Akademik Mahasiswa.
Adapun  manfaat  yang  diharapkan  dari penelitian  ini  adalah  dapat  mengetahui  trend judul  skripsi  dan  mencegah  plagiat  dalam

## pembuatan skripsi

## METODE PENELITIAN

## Teks Mining
Text  mining,  yang  juga  disebut  sebagai Teks  Data  Mining  (TDM)  atau Knowledge Discovery  in  Text (KDT),  secara  umum  engacu ada  proses  ekstraksi  informasi  dari  dokumen- dokumen  teks  tak  terstruktur  (unstructured). Text mining dapat didefinisikan sebagai penemuan  informasi  baru  dan  tidak  diketahui sebelumnya oleh komputer, yang secara otomatis  mengekstrak  informasi  dari  sumber  - sumber teks tak terstruktur  yang  berbeda.  Kunci dari proses ini adalah menggabungkan informasi yang  berhasil  diekstraksi  dari  berbagai  sumber (Tan, 1999).
Tujuan utama text mining adalah mendukung  proses knowledge  discovery pada koleksi  dokumen  yang  besar.  Pada  prinsipnya, text  mining  adalah  bidang  ilmu  multidisipliner, melibatkan  information  retrieval  (IR),  text analysis, information extraction (IE), clustering, categorization, visualization, database technology, natural language processing (NLP), machinelearning ,  dan  data  mining.  Dapat  pula dikatakan  bahwa  text  mining  merupakan  salah satu bentuk aplikasi kecerdasan buatan ( artificial intelligence / AI)
Text mining mencoba memecahkan masalah information  overload  dengan  menggunakan teknik-  teknik  dari  bidang  ilmu  yang  terkait. Text  mining  dapat  dipandang  sebagai  suatu perluasan  dari  data  mining  atau knowledge  - discovery  in  database (KDD),  yang  mencoba untuk  menemukan  pola-pola  menarik  dari  basis data  berskala  besar.  Namun  text  mining memiliki  potensi  komersil  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  data  mining,  karena kebanyakan  format  alami  dari  penyimpanan informasi  adalah  berupa  teks.  Text  mining menggunakan  informasi  teks  tak  terstruktur  dan mengujinya  dalam  upaya  mengungkap  struktur dan  arti  yang  tersembunyi  di  dalam  teks. Perbedaan mendasar antara text mining dan data mining  terletak  pada  sumber  data  yang digunakan. Pada data mining, pola-pola diekstrak  dari  basis  data  yang  terstruktur, sedangkan  di  text  mining,  pola  -pola  diekstrak
dari  data  tekstual  ( natural  language ).  Secara umum,  basis  data  didesain  untuk  program dengan  tujuan  melakukan  pemrosesan  secara otomatis,  sedangkan  teks  ditulis  untuk  dibaca langsung oleh manusia (Hearst, 2003).

## Term Weigthing
Pembobotan  kata  (term  weighting)  adalah proses  pembobotan  pada  kata.  Pembobotan dasar  dilakukan  dengan  menghitung  frekuensi kemunculan  term  dalam  dokumen.  Frekuensi kemunculan (term frequency) merupakan petunjuk  sejauh mana term tersebut mewakili isi dokumen. Semakin besar kemunculan suatu term dalam dokumen akan memberikan nilai kesesuian yang semakin besar.
Faktor  lain  yang  diperhatikan  dalam pemberian  bobot  adalah  kejarangmunculan  kata (term scarcity) dalam koleksi. Kata  yang muncul pada  sedikit  dokumen  harus  dipandang  sebagai kata  yang  lebih  penting  (uncommon  tems) daripada  kata  yang  muncul  pada  banyak dokumen.  Pembobotan  akan  memperhitungkan faktor  kebalikan  frekuensi  dokumen  yang mengandung  suatu  kata  (inverse  document frequency)  (Mandala  dan  Setiawan,  2002). Faktor  terakhirnya  adalah  faktor  normalisasi terhadap  panjang  dokumen.  Dokumen  dalam suatu  koleksi  memiliki  karakteristik  panjang yang beragam.
Metode  TF/IDF  merupakan  suatu  cara untuk  memberikan  bobot  hubungan  suatu  kata (term) terhadap dokumen. Metode ini menggabungkan  dua  konsep  untuk  perhitungan bobot  yaitu,  frekuensi  kemunculan  sebuah  kata di  dalam  sebuah  dokumen  tertentu  yang disebut  Term  Frequency  (TF)  dan  inverse frekuensi dokumen yang mengandung kata yang disebut  Inverse  Document  Frequency  (IDF). Frekuensi  kemunculan  kata  di  dalam  dokumen yang  diberikan  menunjukkan  seberapa  penting kata tersebut di dalam dokumen. Sehingga bobot hubungan  antara  sebuah  kata  dan  sebuah dokumen  akan  tinggi  apabila  frekuensi  kata tinggi  di  dalam  dokumen  dan  frekuensi keseluruhan  dokumen  yang  mengandung  kata tersebut  akan  rendah  pada  kumpulan  dokumen. Rumus umum untuk Tf -Idf :

## Wdt = TFdt * IDFd
Dimana: d = dokumen ke-d
t = kata ke-t dari kata kunci
W   = bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t tf    = banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen
IDF = Inverse Dokument Frequency D   = total dokumen df   = banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari

## Jaccard Coefficient
Untuk menentukan similaritas antar dokumen  yang  satu  dengan  yang  lain  dilakukan proses  hitung  jarak  antar  dokumen.  Pada penelitian  ini  akan  dihitung  jarak  antar dokumen  untuk  menentukan  similaritas  antar dokumen  sedangkan  metode  yang  digunakan adalah  metode Jaccard  Coefficient . Jaccard Coefficient merupakan  metode  yang  digunakan untuk  menghitug  tingkat  kesamaan  ( similarity ) antar  dua  buah  objek.  Untuk  tujuan  klastering dokumen,  fungsi  yang  baik  adalah  fungsi Jaccard Coefficient (Salton, 1989). Untuk notasi himpunan dapat digunakan rumus
dari  notasi  himpunan  di  atas  dapat  dibuat persamaan matematika sebagai berikut :
Untuk  merealisasi  konsep  ini,  setiap dokumen  harus  dikorelasikan  dengan  subyek dengan relasi many to many , artinya satu subyek bisa  memiliki  beberapa  dokumen,  sebaliknya satu  dokumen  bisa  juga  memiliki  beberapa subyek. Untuk dapat melakukan pengelompokan dokumen  terhadap  subyek  dapat  dilakukan dengan 2 cara, yaitu:
1. Memasukkan setiap dokumen secara langsung
kedalam subyek
2.  Memasukkan dokumen secara tidak langsung kedalam suatu subyek dengan menggunakan bantuan term.

## Klastering
Clustering (klastering) didefinisikan sebagai  upaya  mengelompokkan  data  ke  dalam klaster  sedemikian  sehingga  data-data  di  dalam klaster  yang  sama  memiliki  lebih  kesamaan dibandingkan  dengan  data-data  pada  klaster yang berbeda. Bisa juga diartikan sebagai proses untuk mendefinisikan pemetaan  / m apping f :  D C  dari  beberapa  data  D  =  {t  ,  t  meminimalkan kesalahan,  tapi  PAM  bekerja  dengan  Medoids, yang  merupakan  entitas  dari  dataset  yang mewakili kelompok di mana ia dimasukkan, dan K-  means  bekerja  dengan  Sentroid,  yang artifisial  diciptakan  entitas  yang  mewakili cluster.
Algoritma  PAM  sering  dikenal  dengan algoritma  k-Medoids  adalah  sebuah  algoritma yang  merepresentasikan  cluster  yang  dibentuk menggunakan  medoids.  Proses  pembentukan cluster dimulai dengan menentukan k objek dari dataset  secara  acak  sebagai  medoid,  selanjutnya hitung  cost  setiap  objek  non-medoid  dengan  k objek, cost t  } kedalam beberapa cluster C={ c1 2,  ……c  c  }  terkecil  setiap  objek  non-medoid terhadap  medoid  akan  masuk  dalam  cluster dimana medoid tersebut n 1,2,…., n berdasarkan kesamaan  antar  ti.  Sebuah  klaster  adalah berada.  Secara  iteratif  ditentukan  kembali  objek baru sekumpulan obyek  yang  digabung  bersama karena persamaan atau kedekatannya.
Klastering  biasa  digunakan  pada  banyak bidang, seperti : data mining , pattern recognition (pengenalan pola), image classification (pengklasifikasian  gambar),  ilmu biologi, pemasaran, perencanaan  kota, pencarian dokumen, dan lain sebagainya.
Tujuan  dari  klastering  adalah  untuk menentukan pengelompokan  dari  suatu  set  data. Akan  tetapi  tidak  ada  ”ukuran  terbaik”  untuk pengelompokan  data.  Untuk  pengelompokkan data  tergantung  tujuan  akhir  dari  klastering, maka  diperlukan  suatu  kriteria  sehingga  hasil
klastering seperti yang diinginkan.
Penelitian  tentang clustering  document (klastering  dokumen)  telah  banyak  dilakukan. Secara umum klastering dokumen adalah proses mengelompokkan dokumen berdasarkan kemiripan  antara  satu  dengan  yang  lain  dalam satu klaster (Gordon, 1991; Ellis, 1996).
Tujuan  klastering  dokumen  adalah  untuk memisahkan  dokumen  yang  relevan  dari dokumen  yang  tidak relevan (Zhang,  dkk., 2001).  Atau  dengan  kata  lain,  dokumen- dokumen  yang relevan dengan  suatu query cenderung  memiliki  kemiripan  satu  sama  lain dari pada dokumen yang tidak relevan, sehingga dapat dikelompokkan ke dalam suatu klaster.
Klastering dokumen dapat dilakukan sebelum  atau  sesudah  proses  temu  kembali (Zhang,  dkk.,  2001).  Pada  klastering  dokumen yang  dilakukan  sebelum  proses  temu  kembali informasi,  koleksi  dokumen  dikelompokkan  ke dalam klaster berdasarkan kemiripan ( similarity ) antar  dokumen.  Selanjutnya  dalam  proses  temu kembali  informasi,  apabila  suatu  dokumen ditemukan  maka  seluruh  dokumen  yang  berada dalam  klaster  yang  sama  dengan  dokumen tersebut juga dapat ditemukan.
Algoritma PAM (Partitioning
Around
Medoids)
Algoritma PAM dikembangkan oleh Leonard  Kaufman  dan  Peter  J.  Rousseeuw,  dan algoritma  ini  sangat  mirip  dengan  K-means, terutama  karena  keduanya  algoritma  partitional, dengan  kata  lain,  keduanya  memecah  dataset menjadi  kelompok-  kelompok,  dan  keduanya bekerja  berusaha  untuk  secara  acak,  lalu  proses perhitungan  cost  dilakukan  kembali.  Apabila total  cost  yang  dihasilkan  lebih  kecil  dari  cost setiap  objek  dengan  medoid  lama,  maka  objek baru tersebut dapat menjadi medoid baru. Iterasi berakhir  hingga  tidak  ada  perubahan  terhadap cost yang dihasilkan oleh medoid baru.
Algoritma PAM ( Partitioning  Around  Medoids ) menggunakan  metode  partisi clustering untuk mengelompokkan  sekumpulan n objek  menjadi sejumlah k  cluster. Algoritma  ini  menggunakan objek  pada  kumpulan  objek  untuk  mewakili sebuah cluster .  Objek  yang  terpilih  untuk
mewakili  sebuah cluster disebut medoid . Cluster dibangun dengan menghitung kedekatan  yang  dimiliki  antara medoid dengan objek non-medoid .
Menurut  Han  dan  Kamber  (2006,  hal  406) algoritma K-medoids adalah sebagai berikut.
1.  Secara  acak  pilih k objek  pada  sekumpulan n objek sebagai medoid .
2. Ulangi:
3.  Tempatkan  objek non-medoid ke  dalam cluster yang paling dekat dengan medoid .
4.  Secara  acak  pilih  oacak:  sebuah  objek non- medoid .
5.  Hitung total biaya, S ,  dari pertukaran  medoid oj dengan orandom.
6. Jika S < 0  maka tukar oj dengan oacak untuk membentuk  sekumpulan k objek  baru  sebagai medoid .
7. Hingga tidak ada perubahan.
Bagian ini menunjukkan K-medoids pengelompokkan  dengan  fungsi  pam  ()  dan pamk  ().  K-  medoids  sangat  mirip  dengan  K- means  dan  perbedaan  utama  diantara  mereka adalah  jika  cluster  diwakili  dengan  pusat  dari cluster  pada  K-means,  sedangkan  pada  K- medoids,  cluster  diwakili  oleh  objek  terdekat dari pusat cluster.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Arsitektur Sistem
Penelitian  ini  dibangun  sistem  klastering dokumen teks  skripsi  mahasiswa  Program Studi Sistem Informasi Universitas Stikubank. Dokumen skripsi diambil langsung secara online yang  ada  di  alamat  eprints.unisbank.ac.id. Dokumen skripsi tersimpan dalam database yang merupakan  hasil  penelitian  terdahulu  Ekstraksi Dokumen Skripsi Mahasiswa Fakultas Teknologi  Informasi  (Februariyanti  H,  Santoso D.W.,  2016).  Selanjutnya  dari  hasil  proses ekstraksi  dokumen  skripsi  telah  dihasilkan database  abstrak  skripsi  mahasiswa,  pada penelitian ini akan dibangun klastering dokumen  skripsi  mahasiswa  Program  Studi Sistem Informasi Universitas Stikubank

## Semarang dengan menggunakan algoritma PAM
(Partitioning  Arounds  Medoids).  Arsitektur  dari sistem  yang  akan  dikembangkan  dapat  dilihat pada gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Arsitektur Sistem

## Data Percobaan
Penelitian  ini  menggunakan  dokumen  text, yaitu  dokumen  skripsi  mahasiswa  Program Studi  Sistem  Informasi  Fakultas  Teknologi Informasi  Universitas  Semarang.  Dokumen skripsi tersebut ada di alamat eprints.unisbank.ac.id  sejumlah  50  dokumen. Dari  data  tersebut  akan  dilakukan  proses kalkulasi  untuk  menentukan  cluster  yang  akan menggambarkan  topik-  topik  skripsi  yang banyak  diambil  oleh  mahasiswa  Program  Studi Sistem  Informasi  dalam  mengambil  matakuliah Skripsi.  Dengan  demikian  kita  dapat  membuat analisis  dan  memetakan  matakuliah  yang  akan dirumuskan  dalam  Program  Studi  Sistem Informasi kedepannya dalam peninjauan Kurikulum.  Dokumen  abstrak  skripsi  yang digunakan dalam penelitian merupakan dokumen  hasil riset  sebelumnya  yang tersimpan dalam  database terdiri  dari  dua tabel yaitu tabel abstract  dan tabel indeks.  Rancangan tabel hasil ekstraksi  dokumen  skripsi  dapat  dilihat  pada tabel seperti terlihat pada gambar 2 di bawah ini:
Gambar 2 Database Abstrak Skripsi
Di  dalam  database  extract  terdapat  dua buah tabel  yang berfungi untuk  menyimpan dan
mengolah dokumen abstrak skripsi.
1. Tabel abstract
Tabel  ini  menyimpan  data  judul  dan  data deskripsi  abstrak  skripsi  mahasiswa  program studi  informasi.  Tabel  filtered  merupakan penanda  apakah  sebuah dokumen  abstrak  sudah diproses atau belum.

## 2. Tabel indeks
Tabel  menampung  data  abstrak  yang  sudah melalui  tahapan  pre-processing.  Di  dalam  tabel indeks  terdapat  id_abstract  dan  token  yang merupakan  kata  yang  sudah  mengalami  pre- processing.

## Klastering Dokumen Abstrak Skripsi
Algoritma  PAM  sering  dikenal  dengan algoritmak-Medoids  adalah  sebuah  algoritma yang  merepresentasikan    cluster    yang dibentuk menggunakan medoids. Proses pembentukan cluster dimulai dengan menentukan  k  objek  dari  dataset secara acak sebagai medoid,  selanjutnya hitung cost  setiap objek    non-medoid    dengan    k    objek,    cost terkecil    setiap    objek    non  -medoid    terhadap medoid  akan    masuk    dalam    cluster    dimana medoid    tersebut  berada.  Secara  iteratif ditentukan  kembali  objek  baru  secara  acak, lalu    proses    perhitungan    cost    dilakukan kembali.  Apabila  total  cost  yang  dihasilkan lebih  kecil    dari    cost    setiap    objek    dengan medoid    lama,  maka    objek    baru    tersebut dapat  menjadi  medoid baru.  Iterasi  berakhir hingga    tidak    ada    perubahan  terhadap    cost yang  dihasilkan  oleh  medoid  baru.
Pada  penelitian  ini  user  akan  menentukan 3  (tiga)  medoid  yang  dijadikan  objek  klaster. Interface  untuk  menentukan  medoid  dapat dilihat pada gambar 5.6 dibawah ini :

## Gambar 3 Interface Klastering PAM
Pada  gambar  3  diperlihatkan  tampilan interface  sistem  klastering  dokumen  skripsi menggunakan  algoritma  PAM.  Pada  tampilan diperlihatkan  title  kolom  terdiri  dari  no,  judul abstrak  dan  pilih  medoids.  No  merupakan id_indeks  dari  abstrak  skripsi,  judul  abstrak berisi  judul  dari  abstrak  sekripsi  mahasiswa dan  user  dapat  menentukan  medoids  untuk objek klaster dengan mencenthang 3 (tiga) point di kotak kecil.
Setelah  dipilih  3  (tiga)  medoids  sebagai objek  klaster,  maka  akan  dilanjutkan  dengan proses  menghitung  jarak  antar  dokumen  skripsi. Setelah proses menghitung jarak dilakukan maka sistem  akan  menampilkan  interface  perhitungan jarak antar dokumen seperti terlihat pada gambar 5.7  dibawah.  Kolom  tampilan  terdiri  dari  no, id_nm,  medoids  ke_1,  medoids  ke-2,  medoids ke_3,  term_nm,  m1->nm,  m2->  nm,  m3->  nm dan  klaster.  No  menunjukan  no  urut  proses perhitungan  jarak  antar  dokumen,  id_nm adalah  no  id dari abstrak  skripsi  yng  tersimpan dalam  database,  m2->  nm  adalah  perhitungan jarak  antar  dokumen  dari  dokumen  dengan no_id 1 dengan dokumen medoids 1, begitu juga m2 dan m3, sedangkan klaster akan berisi no_id dari klaster yang terpilih dari objek yang diuji.

## Menghitung Jarak Dokumen dengan Medoids
Pada  penelitian  ini  akan  dihitung  jarak antar  dokumen  untuk  menentukan  simmilaritas antar dokumen sedangkan metode yang digunakan  adalah  metode Jaccard  Coefficient . Jaccard  Coefficient merupakan  metode  yang digunakan  untuk  menghitug  tingkat  kesamaan ( similarity )  antar  dua  buah  objek.  Untuk  tujuan
klastering  dokumen,  fungsi  yang  baik  adalah fungsi Jaccard Coefficient (Salton, 1989). Untuk notasi himpunan dapat digunakan rumus
Penelitian  ini  akan  menghitung  jarak  antar dokumen  dengan  menghitung  jarak  dokumen abstrak skripsi yang akan diuji dengan dokumen abstrak  skripsi  yang  dipilih  sebagai  medoids. Seperti terlihat  pada  gambar  4  adalah  hasil  dari proses  perhitungan  jarak  antara  dokumen  yang akan diuji (pada kolom ID NM  sebagai variabel X  dan medoids ke-1,  medoid ke-2,  medoid ke-3 sebagai variabel Y.  Sehingga  untuk  perhitungan jarak  untuk  tiap  dokumen  akan  dilakukan sejumlah medoids yang kita tentukan.
Gambar 4 Interface Hasil Perhitugan Jarak
Setelah  perhitungan  jarak  antara  dokumen dengan  medoids  dihasilkan  pengelompokkan dokumen abstrak skripsi menggunakan algoritma Partitioning Around Medoids, dihasilkan  tampilan  program  seperti  terlihat pada gambar 5 di bawah ini :

## Gambar 5 Tampilan Hasil Klastering PAM Abstrak Skripsi

## SIMPULAN DAN PENELITIAN LANJUTAN

## Simpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dihasilkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi dapat memlakukan proses menentukan  sejumlah  3  (tiga)  medoids  oleh user dari dokumen abstrak skripsi mahasiswa.
2. Aplikasi  dapat  melakukan  perhitungan  jarak antara  dokumen  abstrak  skripsi  yang  dipilih sebagai  medoids  dengan  dokumen  diluar medoid.
3. Aplikasi  dapat menampilkan  hasil  klastering dokumen abstrak skripsi menggunakan algoritma PAM.

## Penelitian Lanjutan
Untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan penelitian:
1. Klastering  dengan  algoritma  yang  berbeda untuk  menganalisis  dokumen  abstrak  skripsi apakah  nantinya  hasilnya  sesuai  atau  tidak sebagai pengujian algoritma yang berbeda.
2. Penelitian Klasifikasi
3. Penelitian Pemaknaan dokumen

## DAFTAR PUSTAKA
Even-Zohar  Y,  2002.  Introduction  to  Text Mining, Supercomputing
hrisnanto,  Yulison  Herry  ,  2013,  Algor  itma Partitioning  Around Medoids (PAM)
Sebagai  Teknik  Clustering  Pada  Data
Mining, Majalah Ilmiah Aristoteles FMIPA Unjani, Volume 11 Nomor 2, Oktober 2013
Feldman,  R.,  and  J.  Sanger.  2006.  The Text Mining Handbook, Advances Approaches in Analyzing  Unstructured  Data.  Cambridge : Cambridge University Press
Han, J., Kamber, M., Data Mining Concept and
Technique, 2nd Ed, Elsevier, 2006
Hearst  M,  2003,  What  is  Text  Mining  ? http://www.sims.berkeley.edu/~hearst/  text- mining.html
Salton,  G.,  1989, Automatic  Text  Processing, The Transformation,
Analysis, and
Retrieval  of  Information  by  Computer ,
Addison – Wesly Publishing Company, Inc. All rights reserved.
Salton,  G.  and  Buckley,  1988, Term  Weigting
Approaches  in  Automatic  Text  Retrieval, Department  of  Computer  Science ,  Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA
Tala, F.Z. , 2003, A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia . Institute for Logic, Language and
Computation  Universiteit  van  Amsterdam
The Netherlands
Triawati  Candra,  2009, Metode  Pembobotan Statistical Concept Based Untuk Klastering dan  Kategorisasi  Dokumen  Berbahasa Indonesia , Institut Teknologi  Telkom
Bandung