## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688

## Klasterisasi Jawaban Uraian Mahasiswa Menggunakan TF-IDF dan K-Means untuk Membantu Koreksi Ujian
Irsyad Arif Mashudi * , Sofyan Noor Arief, Deasy Sandhya E.I., Triana Fatmawati, Mamluatul Hani’ah, Irfan Thalib Alfarid
Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Malang, Indonesia Email: 1,* irsyad.arif@polinema.ac.id, 2 sofyan@polinema.ac.id, 3 deasysandhya@polinema.ac.id, 4 triana.f@gmail.com,
5 mamluatulhaniah@polinema.ac.id, 6 thalibirfan29@gmail.com Email Penulis Korespondensi: irsyad.arif@polinema.ac.id
Abstrak− Salah satu cara  untuk memastikan  mahasiswa memahami betul suatu pengetahuan adalah dengan  cara diberi soal uraian.  Soal  uraian  memberikan  evaluasi  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  jenis  soal  lainnya.  Namun  hal  ini memunculkan masalah baru dimana dosen seringkali masih belum menemukan cara yang efektif dalam menilai jawaban soal uraian. Banyaknya jumlah mahasiswa menjadikan proses penilaian memakan waktu lama. Padahal, dalam kenyataanya, banyak kemiripan  jawaban  antar  mahasiswa.  Jawaban  yang  mirip-mirip  ini  dapat  dikelompokkan  dan  diberi  nilai  yang  sama. Sayangnya, jika dilakukan secara manual, pengelompokan ini memakan waktu yang sangat lama. Klasterisasi merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengetahui variasi jawaban siswa secara keseluruhan. TF-IDF dan K-Means merupakan algoritma  Klasterisasi  yang  dinilai  paling  kuat  dan  paling  populer.  Dengan  menggunakan  TF-IDF  dan  K-Means  dalam membantu  dosen  mengelompokkan jawaban  uraian  mahasiswa ternyata  cukup  efektif karena  dengan persentase kesesuaian hasil  pengelompokkan  sebesar  65%  dosen  dapat  mengelompokkan  jawaban  uraian  dengan  waktu  jauh  lebih  cepat  dari mengelompokkan jawaban uraian secara manual.
Kata Kunci: Jawaban Soal Uraian; Klasterisasi; TF-IDF; K-Means; NLP; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− One way to ensure students understand a topic is by giving them essay questions. Essay questions provide a more accurate evaluation compared to other types of questions. However, this raises new problems where lecturers often have not found an effective way to assess answers to essay questions. The large number of students makes the assessment process take a long time. However, in reality, there are many similarities in the answers between students. These similar answers can be grouped and given the same grade. Unfortunately, if done manually, this grouping takes a very long time. Clustering is one way that can be used to determine variations in student answers as a whole. TF-IDF and K-Means are the clustering algorithms that are considered the strongest and most popular. By using TF-IDF and K-Means to help lecturers group students' descriptive answers, it turns out to be quite effective because with a percentage of conformity to the grouping results of 65%, lecturers can group descriptive answers in a much faster time than manually grouping descriptive answers.
Keywords : Essay Correction System; Clustering; TF-IDF; K-Means; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini teknologi sudah menjadi kebutuhan primer manusia yang digunakan di semua segi kehidupan manusia. Hal  ini  tentu  berpengaruh  pada  berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  bidang  pendidikan.  Pada  bidang  ini penemuan  pengetahuan,  metode,  dan  perspektif  baru  ini  tentu  tidak  bisa  ditelan  mentah  begitu  saja,  namun diperlukan latihan dan pengarahan yang baik khususnya kepada mahasiswa tujuannya agar pengetahuan tersebut dapat dipahami mahasiswa dengan baik sehingga tidak disalahgunakan.
Salah  satu  cara  untuk  memastikan  mahasiswa  memahami  betul  suatu  pengetahuan  adalah  dengan  cara diberi  soal  uraian,  karena  soal  uraian  memberikan  evaluasi  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  jenis  soal lainnya. Oleh karena itu, disarankan agar mahasiswa dievaluasi menggunakan soal uraian. Soal uraian dianggap sebagai cara yang efektif karena melibatkan kemampuan siswa dalam  pemecahan masalah dan penalaran. Akan tetapi, dengan banyaknya jawaban dari soal uraian, sulit bagi guru untuk mengetahui kemampuan dan dan variasi jawaban siswa secara keseluruhan[1].
Namun hal ini tentu memunculkan masalah baru dimana dosen seringkali masih belum menemukan cara yang  efektif  dalam  menilai  jawaban  soal  uraian.  Adapun  tantangan  tersendiri  bagi  dosen  saat  menilai  jawaban mahasiswa, seperti memberikan umpan balik untuk setiap jawaban, menentukan standar dari jawaban uraian untuk suatu  pertanyaan,  transparansi  dalam  melakukan  penilaian,  dan  masalah  efisiensi  waktu  dalam  melakukan penilaian[2]. Banyaknya jumlah mahasiswa menjadikan proses penilaian memakan waktu lama. Padahal, dalam kenyataanya, banyak kemiripan  jawaban antar mahasiswa. Jawaban  yang  mirip-mirip  ini dapat dikelompokkan dan diberi nilai yang sama. Sayangnya, jika dilakukan secara manual, pengelompokan ini memakan waktu yang sangat lama.
Survey awal  berupa  wawancara kepada salah satu dosen Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang telah dilakukan dan mendapat hasil berupa pada tahun ajaran 2023, dosen tersebut mengajar 2 mata kuliah dengan jumlah kelas yang diajar sebanyak 5 kelas, dimana pada setiap kelas terdapat 20 sampai 30 mahasiswa. Jika  dihitung  rata-rata  maka  dosen  tersebut  mengajar  sebanyak  125  mahasiswa.  Hasil  ini  menunjukkan  rasio jumlah  mahasiswa  terhadap  dosen  di  Jurusan  Teknologi  Informasi  Politeknik  Negeri  Malang  memiliki perbandingan yang sangat tinggi, dan tentu jika satu dosen dapat mengajar 125 mahasiswa lalu pada satu semester dilakukan  4  kali  evaluasi  maka  dosen  tersebut  harus  menilai  jawaban  mahasiswa  sebanyak  500  kali,  sehingga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688
proses  akademik  yang  dilakukan  seperti  menilai  jawaban  uraian  akan  sangat  melelahkan  dan  menghabiskan banyak waktu.
Klasterisasi  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  variasi  jawaban  siswa secara keseluruhan. Dengan mengetahui variasi jawaban siswa, guru dapat mengetahui kemampuan siswa secara keseluruhan  dan  mengetahui  kesalahan  konsep  yang  mungkin  terjadi  sehingga  dapat  dilakukan  evaluasi  pada proses  pembelajaran[3].  Klasterisasi  sendiri  digunakan  untuk  mengelompokkan  dokumen  ke  dalam  kelompok berdasarkan  kesamaan  dokumen  tersebut  dengan  dokumen  lainnya[4].  Proses  ini  cocok  untuk  mengolah  data jawaban karena  bukan hanya dapat mendeteksi topik,  Klasterisasi  juga dapat mendeteksi pola tersembunyi dan kesalahan atau anomali yang memisahkan sebuah dokumen dengan dokumen lainnya.
K-Means  merupakan  algoritma  Klasterisasi  yang  dinilai  paling  kuat  dan  paling  populer.  Hal  ini  terjadi karena K-Means sangat simpel dan sangat mudah digunakan [5]. Selain itu K-Means juga dapat diandalkan jika dibandingkan dengan metode lainnya, seperti K-Nearest Neighbors pada penelitian yang berkesimpulan metode yang diajukan  yaitu  K-Means  menghasilkan tingkat akurasi  lebih tinggi daripada  metode K-Nearest Neighbors dalam  mengolah  informasi  [6].  Hierarchical  Clusering  pada  penelitian  yang  berkesimpulan  pada  dataset  yang digunakan  K-Means  lebih  cocok  digunakan  dibandingkan  Hierarchical  Clusering  [7].  Average  Linkage  yang berkesimpulan berdasarkan nilai centroidnya, metode K-Means lebih cocok dibandingkan metode average linkage [8]. Dengan  Klasterisasi  ini  setiap kata pada jawaban  mahasiswa akan dibobot berdasarkan seberapa seringnya kata  tersebut  muncul  di  setiap  jawaban  yang  ada  dan  jawaban  mahasiswa  yang  sudah  dibobot  tersebut  akan dikelompokkan sesuai dengan kemiripan inti satu jawaban dengan jawaban lainnya dimana kelompok-kelompok inilah yang akan menjadi acuan dosen dalam memberikan nilai.
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk menerapkan teknik klasterisasi dengan menggunakan algoritma k-means pada berbagai jenis dokumen dan bahasa. Misalnya, [9]melakukan analisis klastering pada judul skripsi mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  tf-idf  dan  algoritma  k-means.  [3]  mengembangkan  sistem  grading otomatis jawaban pendek berbahasa Indonesia dengan menggunakan metode k-means dan analisis semantik laten. [10] melakukan analisis klastering pada artikel berita berbahasa Bengali menggunakan metode tf-idf dan algoritma mini-batch k-means dan k-means. Sedangkan [11] melakukan klasifikasi dokumen dengan menggunakan metode term frequency-inverse document frequency (tf-idf) dan algoritma k-means. Berbeda pada penelitian sebelumnya, pada penelitian ini akan dicoba dengan input jawaban uraian berbahasa indonesia dengan panjang jawaban yang bervariasi. Selain itu, pada penelitian ini juga diuji keefektifitasannya dalam mempercepat koreksi jawaban jika dibanding dengan koreksi manual.
Selain itu, beberapa penelitian juga mengembangkan teknik klasterisasi dengan k-means untuk tujuan lain, seperti klasterisasi dokumen[12]–[14], kategorisasi  jawaban pendek berbahasa  Jepang  [15], ekstraksi  informasi dari rekam medis pengobatan tradisional Cina  [16], dan klasifikasi sentimen[17]. K-Means juga bisa digunakan untuk segmentasi gambar[18].
Dari  berbagai  penelitian  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  teknik  klasterisasi  dengan  menggunakan algoritma k-means telah banyak digunakan pada berbagai jenis dokumen dan bahasa dengan tujuan yang berbeda. Oleh karena itu, penelitian klasterisasi jawaban uraian mahasiswa dengan menggunakan algoritma k-means dapat menjadi alternatif metode dalam mengelompokkan jawaban mahasiswa berdasarkan kesamaan jawaban.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mempercepat  proses  koreksi  jawaban  uraian  mahasiswa  dengan mengelompokkan jawaban-jawaban yang mirip dengan TF-IDF dan K-Means. Dengan proses koreksi yang lebih cepat,  waktu  dosen  tidak  akan  banyak  terbuang  untuk  koreksi  jawaban  mahasiswa.  Selain  itu,  dengan mengelompokkan  jawaban  yang  mirip,  dosen  juga  dapat  terbantu  untuk  mendeteksi  kecurangan  dalam  ujian uraian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  sebagai  berikut.  Pertama  adalah  pengumpulan  data.  Selanjutnya  adalah pengolahan  data  yang  telah  dikumpulkan.  Setelah  data  diolah,  dibuat  model.  Selanjutnya  ditrapkan  algoritma terhadap model. Lalu akan ditarik kesimpulan sesuai analisis pada tahap peneerapan. Gambaran metode penelitian secara umum bisa dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688
Untuk  mengkonversi  data text  untuk  dimasukkan  dalam  model,  digunakan  TF-IDF.  TF-IDF  merupakan teknik statistikal yang sering digunakan untuk penilaian. Selain itu TF-IDF sering digunakan untuk mengubah data menjadi data vektor. Hal ini disebut vectorizing dengan TF-IDF sebagai vectorizer. Mekanisme penilaian TF-IDF dideskripsikan melalui seberapa pentingnya kata yang muncul pada suatu dokumen. Term Frequency (TF) adalah satuan untuk seberapa sering suatu kata muncul dalam sebuah dokumen. Seperti dalam rumus persamaan (1).
TF(t, d) = jumlah t dalam d jumlah kata dalam d
(1)
Invers  Document  Frequency  (IDF)  berguna  untuk  menghitung  frekuensi  dari  kemunculan  suatu  kata  di semua dokumen seperti dalam rumus persamaan (2).
IDF(t) = log jumlah keseluruhan dokumen jumlah dokumen yang memuat t
(2)
Lalu adapun penilaian TF IDF. Hal ini dilakukan dengan cara mengalikan persamaan TF dengan persamaan IDF seperti yang dicontohkan pada rumus persamaan (3).
TF IDF = TF(t, d) × IDF(t) (3)
Setelah data text diproses melalui TF-IDF, hasilnya kemudian dijadikan input untuk algoritma  K-Means. K-Means  merupakan  metode  clustering  paling  populer  karena  sangat  mudah  di  gunakan.  Teknik  K-Means menggunakan  iteratif  clustering  untuk  mengelompokkan  sekumpulan  objek  dalam  K  klaster  berdasarkan atributnya. Dalam kasus  ini dokumen dikelompokkan dan kemudian  centroid dari setiap klaster ditentukan dari rata-rata objek  pada  klaster,  lalu  centroid  dimasukkan  ke  setiap  klaster  berdasarkan  kemiripan  fungsi  obyek  di dalam klaster yang dihitung menggunakan euclidean distance. K-Means yang digunkakan peneliti merupakan K- Means  dari  library  scikit-learn,  dimana  algoritma  K-Means  pada  scikit-learn  menentukan  centroid  berdasarkan jumlah cluster karena centroid akan mewakilkan sebuah cluster. Berikut langkah menerapkan algoritma K-Means Clustering:
1. Pusat klaster atau centroid ditentukan berdasarkan nilai, dimana euclidean distance digunakan untuk mengatur dokumen d agar dimasukkan ke centroid terdekat seperti yang dicontohkan pada rumus persamaan (4).
W(C)   =   ∑ ∑ dϵCi‖d − mi‖ 2 n i=1 (4)
2. Centroid dari setiap klaster k diperkirakan sama dengan rata-rata data training dokumen d yang dialokasikan pada klaster tersebut seperti pada rumus persamaan (5).
m i i+1 = 1 |Ci | ∑ d dϵCi (5)
3. Jika perbedaan antara centroid baru dengan centroid lama cukup besar maka ulangi langkah penentuan centroid baru sampai terjadi konvergen atau centroid lama hasilnya sama dengan centroid baru.

## 2.1. Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan adalah metode Penelitian lapangan. Metode ini dilakukan dengan cara melakukan  permintaan  kepada  pihak  yang  bersangkutan  agar  memperoleh  data  yang  valid.  Pihak  yang bersangkutan  adalah  dosen  di  Jurusan  Teknologi  Informasi  di  Politeknik  Negeri  Malang  yang  bersedia memberikan datanya. Contoh data bisa dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Contoh Data Soal dan Jawaban
Soal Jawaban Sebutkan definisi komputer. Komputer adalah perangkat elektronik yang digunakan untuk mengolah data! Komputer merupakan alat bantu yang memproses informasi dengan cepat. Komputer dapat menjalankan program sesuai dengan instruksi yang diberikan.
Komputer memiliki kemampuan untuk menyimpan dan mengambil data. Komputer terdiri dari beberapa komponen seperti CPU, RAM, dan hard disk!

## 2.2. Pengolahan Data
Pada tahap ini peneliti menerapkan metode preprocessing terhadap data jawaban yang dipilih oleh user. Metode preprocessing  yang  digunakan  menggunakan  bantuan  library  yang  bernama  Sastrawi[19]. Tahapan  ini  berguna untuk mengubah data kotor menjadi data bersih.  Preprocessing dilakukan untuk mengurangi kata tidak penting yang  dapat  mempengaruhi  output  sistem[20].  Tahapan  ini  terdiri  dari  case  folding,  tokenization,  filtering  & stemming, dan stopword removal. Tahapannya bisa dilihat pada Gambar 2 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688
Gambar 2. Alur Proses Pengolahan Data

## 2.3. Penerapan Algoritma
Pada  penerapan  algoritma  ini  peneliti  akan  memaparkan  apa  saja  proses  dan  algoritma  yang  digunakan  untuk memproses data yang sudah diolah. Setidaknya ada tiga tahap dan empat algoritma yang akan digunakan peneliti yaitu TF-IDF sebagai vectorizer, K-Means untuk tahap Klasterisasi, dan silhouette coefficient untuk tahap testing atau pengujian klaster.
Data yang sudah di preprocessing akan masuk ke tahap pembobotan menggunakan metode TF-IDF. Proses ini  bertujuan  untuk  mengubah  data teks  menjadi  data  vektor  karena  untuk  melakukan  proses  selanjutnya  yaitu Klasterisasi dibutuhkan data vektor. Setelah mendapatkan data vektor maka proses selanjutnya adalah Klasterisasi menggunakan algoritma  K-Means. Proses ini bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan ciri atau hasil pembobotan pada proses sebelumnya.
Hasil dari  Klasterisasi  ini  selanjutnya akan  masuk ke proses  testing  menggunakan  silhouette coefficient. Hasil  testing  ini dilakukan untuk  mencari tau  jumlah klaster terbaik  yang akan direkomendasikan sistem untuk ditampilkan  pada  user  sehingga  user  tidak  perlu  menentukan  jumlah  klaster.  Cara  ini  terbukti  efektif  untuk mengevaluasi efektifitas pembentukan klaster[21].
Case Folding merupakan metode yang digunakan untuk mengubah atau menghilangkan semua huruf kapital yang  ada  pada  sebuah  dokumen  menjadi  huruf  kecil.  Tokenization  merupakan  tahapan  penguraian  string  teks menjadi term atau kata. Tujuan dari Tokenization adalah memisahkan kata-kata dalam sebuah paragraf, kalimat, atau halaman ke dalam kata tunggal. Filtering dilakukan untuk menghilangkan data string seperti hyperlink, dan simbol.  Sedangkan  stemming  merupakan  tahapan  pengubahan  suatu  kata  menjadi  kata  dasarnya.  Stopword removal, merupakan tahapan penghapusan kata-kata yang tidak relevan dalam penentuan topik sebuah dokumen dan kata yang sering muncul pada dokumen, misalnya “dan”, “atau”, “sebuah”, “adalah”, pada dokumen berbahasa Indonesia.

## 2.4. Pembuatan Model
Model dari sistem Klasterisasi Jawaban Uraian Mahasiswa Menggunakan TF-IDF dan K-Means. Pertama diawali dengan user yang memasukkan input berupa data kotor atau data jawaban yang ingin di proses menjadi klaster. Setelah  itu  sistem  akan  melakukan  proses  Klasterisasi  jawaban  dimana  akan  menghasilkan  output berupa  data klaster terbaik yang dapat ditampilkan oleh user.

## 2.5. Penarikan Kesimpulan
Penarikan  kesimpulan  akan  dilakukan  menurut  hasil  dari  proses  uji  coba.  Selain  uji  coba  klaster  yang menggunakan  silhouette  coefficient,  peneliti  juga  melakukan  uji  coba  efektifitas  sistem.  Uji  coba  ini  bertujuan untuk  mencari  tahu  apakah  Klasterisasi  jawaban  uraian  mahasiswa  ini  dapat  benar-benar  membantu  dosen mempermudah proses penilaian jawaban uraian mahasiswa atau tidak.
Pada uji coba ini jumlah klaster akan ditentukan berdasarkan jumlah klaster yang memiliki nilai silhouette coefficient terbesar dan yang akan menjadi indikator pembanding adalah persentase ketepatan klaster dan durasi dilakukannya pengelompokkan. Langkah-langkah detail model yang akan dibuat bisa dilihat pada Gambar 3 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688
Gambar 3. Model Detail Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Implementasi Data
Hasil  implementasi  data  adalah  hasil  dari  proses  implementasi  data  yang  menggunakan  preprocessing, preprocessing sendiri akan mengubah data kotor menjadi data bersih. Untuk sampel hasil implementasi data dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Sampel preprocessing
Data Kotor Data Bersih setelah preprocessing
Data  warehouse  adalah  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk menyimpan dan mengelola data yang terintegrasi dari berbagai sumber data  yang  berbeda,  dan  diorganisasikan  sedemikian  rupa  sehingga dapat diakses dan digunakan untuk keperluan analisis dan pelaporan.
data  warehouse  suatu  sistem  simpan kelola  data  integrasi  bagai  sumber data beda organisasi rupa akses perlu analisis lapor
Sumber data ysng digunakan adalah data  jawaban salah satu soal kuis  mata kuliah Business Inteligence pada  salah  satu  kelas  di  Jurusan  Teknologi  Informasi  Politeknik  Negeri  Malang  dimana  data  jawaban  totalnya berjumlah 20 data dengan rentang kata setiap datanya antara 24 sampai 416 kata dengan jumlah keseluruhan kata sebanyak  1683  kata.  Selain  itu  untuk  rentang  karakter  setiap  datanya  ada  di  antara  165  sampai  3050  karakter dengan jumlah keseluruhan karakter sebanyak 12770 karakter.

## 3.2. Hasil Implementasi Algoritma
Hasil  implementasi algoritma adalah hasil dari proses implementasi algoritma terhadap data bersih. Proses dari implementasi algoritma sendiri terdiri dari vectorizing, klasterisasi, dan evaluasi klaster. Vectorizing adalah proses mengubah  data  bersih  menjadi  data  vektor  menggunakan  algoritma  TF-IDF.  Untuk  hasil  dari  implementasi algoritma vectorizing dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Matrix Vector TF-IDF
Matriks Vektor
[[0.         0.         0.06313425 ... 0.06891968 0.         0.        ]
[0.         0.1490377  0.         ... 0.         0.13100642 0.        ]
[0.         0.         0.         ... 0.         0.         0.        ] ... [0.         0.         0.         ... 0.         0.         0.        ] [0.         0.         0.         ... 0.         0.         0.        ] [0.         0.         0.         ... 0.         0.         0.        ]]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688
Klasterisasi adalah proses mengubah data vektor menjadi data klaster menggunakan algoritma K-Means. Untuk hasil dari implementasi algoritma Klasterisasi dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Hasil Klaster Jumlah Klaster Deret Data dan Klasternya Jumlah Klaster Deret Data dan Klasternya 2 [1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1] 11 [1 2 5 9 3 3 6 4 1 1 5 8 1 1 1 3 11 5 7 10] 3 [1 2 3 3 2 2 1 3 1 1 3 1 1 1 1 2 1 3 3 1] 12 [3 12 1 7 2 2 5 4 3 3 10 11 3 3 3 2 6 1 8 9] 4 [1 2 4 4 2 2 3 4 1 1 4 1 1 1 1 2 1 4 4 1] 13 [3 11 1 6 2 2 7 5 3 3 10 12 13 3 3 2 8 1 9 4] 5 [2 3 4 1 3 3 2 5 2 2 4 2 2 2 2 3 2 4 2 2] 14 [7 11 3 4 2 2 8 5 1 1 13 9 14 7 1 2 6 3 12 10] 6 [2 1 3 4 1 1 5 6 2 2 1 2 2 2 2 1 2 3 3 2] 15 [3 15 12 4 2 2 7 5 13 13 11 9 14 3 13 2 10 1 8 6] 7 [5 3 2 6 3 3 4 7 5 5 2 5 1 5 5 3 5 2 6 5] 16 [4 9 16 7 5 5 10 1 4 6 11 13 15 4 2 5 8 3 14 12] 8 [5 3 4 8 3 3 6 7 5 2 4 2 5 5 5 3 5 4 4 1] 17 [4 9 16 7 5 5 10 1 17 6 11 13 15 4 2 5 8 3 14 12] 9 [3 2 4 9 2 2 5 8 3 3 4 3 3 3 3 2 7 4 1 6] 18 [12 3 5 6 15 2 14 10 8 4 17 11 1 12 18 15 13 16 7 9] 10 [2 1 5 6 3 3 8 4 2 7 5 7 2 2 2 3 10 5 5 9] 19 [18 9 16 7 5 19 10 1 17 6 11 13 15 4 2 5 8 3 14 12]
Pada hasil data uji  ini akan dipaparkan  hasil dari  implementasi pengujian klaster  yang sudah dilakukan. Pengujian klaster berguna untuk memperoleh data klaster yang paling optimal. Pengujiannya sendiri menggunakan Silhouette Coefficient. Contoh hasil implementasi pengujian klaster dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. Nilai Silhouette Coefficient Jumlah Klaster Nilai Silhouette Coefficient Jumlah Klaster Nilai Silhouette Coefficient 2 0.07720163238735507 11 0.12181797484612615 3 0.1221898089510645 12 0.11382855130160692 4 0.1254158695139196 13 0.10469692950551548 5 0.1254354580169271 14 0.09889558527333787 6 0.11128471846689474 15 0.0937223868513103 7 0.09241231467454485 16 0.093843046883156 8 0.09871114516295057 17 0.09149885626240344 9 0.11288793642535502 18 0.11082221190922745 10 0.11472950432643973 19 0.1
Gambar 4. Persebaran Silhouette Coefficient

## 3.3. Implementasi Sistem
Grafik  pesebaran  nilai  silhouette  coefficient  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  4. Pada Gambar  4 dapat  dilihat bahwa nilai tertinggi ada pada jumlah klaster 3 sampai 5 dengan puncaknya di jumlah klaster 5 dengan nilai sebesar 0.1254354580169271.  Meskipun  menjadi  nilai  tertinggi,  nilai  0.12  untuk  silhouette  coefficient  masih  terbilang rendah, hal ini terjadi karena persebaran data yang jelek atau jarak data ke data terluar pada satu klaster tidak jauh

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688
berbeda dengan  jarak data ke data terluar klaster lainnya. Hal  ini  menandakan data kurang cocok untuk proses yang dilakukan atau algoritma yang digunakan kurang cocok untuk data yang digunakan
Pada  implementasi  antarmuka  akan  dipaparkan  hasil  pembuatan  antarmuka  sistem  berupa  desain  atau halaman sistem. Proses ini menggunakan bahasa pemrograman javascript, html, css dan menggunakan framework reactjs selain itu untuk template awal menggunakan redux dan react-router-dom, Setidaknya ada 18 halaman yang dibagi oleh 3 user, yaitu admin, dosen, dan mahasiswa.
Halaman  ini  berfungsi  untuk  masuknya  pengguna  kedalam  sistem,  dimana  ada  3  jenis  pengguna  yaitu admin, dosen, dan mahasiswa. Untuk gambaran implementasi halaman login dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Halaman Login
Halaman ini berfungsi sebagai tempat dosen melihat daftar jawaban yang dimasukkan mahasiswa. Untuk gambaran implementasi halaman daftar jawaban dapat dilihat pada Gambar 6
Gambar 6. Halaman Antarmuka Daftar Jawaban
Halaman  ini  berfungsi sebagai tempat dosen  melihat hasil klaster jawaban rekomendasi sistem dari  soal yang dipilih. Untuk gambaran implementasi halaman lihat klaster dapat dilihat pada Gambar 7 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688

## 3.4. Pengujian Efektifitas Sistem
Pada pembahasan data uji efektifitas akan dipaparkan informasi yang didapatkan dari hasil perbandingan antara pengelompokkan jawaban secara manual dan pengelompokkan jawaban menggunakan sistem yang dibuat. Perlu ditekankan kembali yang menjadi indikator inti penilaian adalah perbandingan kesesuaian dan perbandingan durasi, namun disini penguji tidak bisa dipastikan mengelompokkan secara sempurna karena faktor kemanusiaan, namun  penguji  sudah  dapat  menggambarkan  pengelompokkan  jika  dilakukan  oleh  manusia  seperti  apa.  Untuk kemungkinan hasil perbandingan yang timbul adalah sebagai berikut:
1. Tidak efektif: Jika persentase < 25% atau perbandingan durasi antara proses manual dengan sistem adalah > 1/1
2. Kurang efektif: jika persentase > 25% dan < 50% atau perbandingan durasi antara proses manual dengan sistem adalah < 1/1 dan > 1/2
3. Cukup efektif: jika persentase > 50% dan < 75% atau perbandingan durasi antara proses manual dengan sistem adalah < 1/2
4. Sangat efektif: jika persentase > 75% dan perbandingan durasi antara proses manual dengan sistem adalah < 1/2
Untuk mempermudah proses perbandingan, disediakan tabel perbandingan hasil  implementasi pengujian efektifitas yang dapat dilihat pada Tabel 6 .
Tabel 6. Pengujian Efektifitas Label Hasil Uji (Manual) Hasil Uji (Sistem) Keterangan (Sesuai/Tidak Sesuai) Mhs1 D D Sesuai Mhs2 B B Sesuai Mhs3 E E Sesuai Mhs4 C C Sesuai Mhs5 B B Sesuai Mhs6 B B Sesuai Mhs7 D D Sesuai Mhs8 E A Tidak Sesuai Mhs9 D D Sesuai Mhs10 C D Tidak Sesuai Mhs11 E E Sesuai Mhs12 C D Tidak Sesuai Mhs13 D D Sesuai Mhs14 D D Sesuai Mhs15 D D Sesuai Mhs16 C B Tidak Sesuai Mhs17 E D Tidak Sesuai Mhs18 D E Tidak Sesuai Mhs19 D D Sesuai Mhs20 C D Tidak Sesuai Persentase Kesesuaian 13/20 = 0,65 = 65% Durasi  30 menit / 1800 detik 11 detik 11/1800 = 0,0061111111111111
Dari tabel diatas diperoleh informasi berupa dari 20 data uji, perbandingan persentase kesesuaian adalah 65%,  dimana  65%  >  50%  dan  65%  <  75%  sedangkan  perbandingan  durasi  adalah  11/1800  atau 0,0061111111111111, dimana 0,0061111111111111 < 0,5. Yang membuat kedua hasil ini masuk ke kemungkinan ke 3 yaitu cukup efektif dengan kondisi jika persentase > 50% dan < 75% atau perbandingan durasi antara proses manual dengan sistem adalah < 1/2 atau 0,5.
Hal ini menunjukan bahwa sistem yang dibuat sudah cukup efektif dalam membantu dosen menilai jawaban uraian  mahasiswa  dengan  cara  mengelompokkan  jawaban  tersebut  kedalam  bentuk  klaster.  Karena  dengan persentase kesesuaian sebesar 65% dosen dapat mengelompokkan jawaban uraian jauh lebih cepat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  beserta  hasil  dari  berbagai  pengujian  didapatkan,  dapat  ditarik kesimpulan bahwa menggunakan TF-IDF dan K-Means dalam membantu dosen mengelompokkan jawaban uraian mahasiswa ternyata cukup efektif karena dengan persentase kesesuaian hasil pengelompokkan sebesar 65% dosen dapat  mengelompokkan  jawaban  uraian  dengan  waktu  jauh  lebih  cepat  dari  mengelompokkan  jawaban  uraian secara  manual.  Selain  itu,  kualitas  penggunaan  TF-IDF  dan  K-Means  dalam  mengelompokkan  jawaban  uraian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6688
mahasiswa  masih dapat ditingkatkan. Hal  ini dapat  dilihat dari  nilai silhouette coefficient terbesar sebesar 0.12 yang menunjukan bahwa efektifitas klaster masih dapat ditingkatkan.

## REFERENCES
[1] N.  A.  Zulkifli,  M.  Mukaiyar,  H.  Syarif,  and  Y.  Rozimela,  “Challenges  In  Assessing  Students’  Writing  For  Future Instruction,” vol. 301, no. Icla 2018, pp. 713–722, 2019, doi: 10.2991/icla-18.2019.117.
[2] R. Rajesh. and R. Kanimozhi., “Digitized Exam Paper Evaluation,” in 2019 IEEE International Conference on System, Computation,  Automation  and  Networking  (ICSCAN),  Pondicherry,  India:  IEEE,  Mar.  2019,  pp.  1–5.  doi: 10.1109/ICSCAN.2019.8878791.
[3] A. A. P. Ratna, N. A. Wulandari, A. Kaltsum, I. Ibrahim, and P. D. Purnamasari, “Answer Categorization Method Using K-Means for Indonesian Language Automatic Short Answer Grading System Based on Latent Semantic Analysis,” in 2019 16th International Conference on Quality in Research (QIR): International Symposium on Electrical and Computer Engineering, Padang, Indonesia: IEEE, Jul. 2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/QIR.2019.8897845.
[4] A.  Onan,  “Two-Stage  Topic  Extraction  Model  for  Bibliometric  Data  Analysis  Based  on  Word  Embeddings  and Clustering,” IEEE Access, vol. 7, pp. 145614–145633, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2945911.
[5] M. Ahmed, R. Seraj, and S. M. S. Islam, “The k-means algorithm: A comprehensive survey and performance evaluation,” Electronics (Switzerland), vol. 9, no. 8, pp. 1–12, 2020, doi: 10.3390/electronics9081295.
[6] W. N. Ibrahem Al-Obaydy, H. A. Hashim, Y. AbdulKhaleq Najm, and A. A. Jalal, “Document classification using term frequency-inverse  document  frequency  and  K-means  clustering,”  Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer Science, vol. 27, no. 3, pp. 1517–1524, 2022, doi: 10.11591/ijeecs.v27.i3.pp1517-1524.
[7] A. Abdulhafedh, “Incorporating K-means, Hierarchical Clustering and PCA in Customer Segmentation,” Journal of City and Development, vol. 3, no. 1, pp. 12–30, 2021, doi: 10.12691/jcd-3-1-3.
[8] A. Zikir, K. Nurfadilah, Irwan, and Adiatma, “Perbandingan Metode Clustering Dengan Menggunakan Metode Average Linkage  Dan  Metode  K-Means  Pada  Industri  Kecil  Dan  Menengah  Di  Kabupaten  Wajo,”  Jurnal  Matematika  dan Statistika serta Aplikasinya, vol. 10, no. 2, 2022.
[9] I.  M.  Nugroho  and  T.  I.  Hermanto,  “ANALISIS  CLUSTERING  UNTUK  PENGELOMPOKAN  JUDUL  SKRIPSI MAHASISWA  MENGGUNAKAN  METODE  TF-IDF  DAN  ALGORITMA  K-MEANS  (STUDI  KASUS :  STT WASTUKANCANA),” rabit, vol. 6, no. 1, pp. 55–67, Jan. 2021, doi: 10.36341/rabit.v6i1.1617.
[10]  S. A. Hasan, W. Ruiqin, and M. G. Hussain, “Clustering Analysis of Bangla News Articles with TF-IDF & CV Using Mini-Batch  K-Means  and  K-Means,”  in  2022  IEEE  International  Conference  on  Cybernetics  and  Computational Intelligence (CyberneticsCom), Malang, Indonesia:
IEEE, Jun. 2022, pp. 17–22. doi:
10.1109/CyberneticsCom55287.2022.9865339.
[11]  W. N. I. Al-Obaydy, H. A. Hashim, Y. A. Najm, and A. A. Jalal, “Document classification using term frequency-inverse document  frequency  and  K-means  clustering,”  IJEECS,  vol.  27,  no.  3,  p.  1517,  Sep.  2022,  doi: 10.11591/ijeecs.v27.i3.pp1517-1524.
[12]  W. Arif and N. A. Mahoto, “Document Clustering – A Feasible Demonstration with K-means Algorithm,” in 2019 2nd International  Conference  on  Computing,  Mathematics  and  Engineering  Technologies  (iCoMET),  Sukkur,  Pakistan: IEEE, Jan. 2019, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICOMET.2019.8673480.
[13]  A.  Fitriyani,  D.  Handayani,  A.  Noeman,  A.  R.  Mahbub,  R.  Salkiawati,  and  A.  Fathurrozi,  “E-Archive  Document Clustering Information System Using K-Means Algorithm,” in 2022 Seventh International Conference on Informatics and Computing (ICIC), Denpasar, Bali, Indonesia: IEEE, Dec. 2022, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICIC56845.2022.10006935.
[14]  R. K. Ibrahim, S. R. M. Zeebaree, K. Jacksi, M. A. M. Sadeeq, H. M. Shukur, and A. Alkhayyat, “Design a Clustering Document based Semantic Similarity System using TFIDF and K-Mean,” in 2021 4th International Iraqi Conference on Engineering  Technology  and  Their  Applications  (IICETA),  Najaf,  Iraq:  IEEE,  Sep.  2021,  pp.  87–93.  doi: 10.1109/IICETA51758.2021.9717942.
[15]  A. A. P. Ratna, R. R.  Noviaindriani,  L. Santiar,  I.  Ibrahim, and P. D. Purnamasari, “K-Means Clustering for  Answer Categorization  on  Latent  Semantic  Analysis  Automatic  Japanese  Short  Essay  Grading  System,”  in  2019  16th International  Conference  on  Quality  in  Research  (QIR):  International  Symposium  on  Electrical  and  Computer Engineering, Padang, Indonesia: IEEE, Jul. 2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/QIR.2019.8898271.
[16]  S. Xueqi, Z. Suohuai, J. Xuedong, and H. Yanlong, “Key information extraction method of traditional Chinese medicine records based on TF-IDF and K-means,” in 2022 7th International Conference on Intelligent Informatics and Biomedical Science (ICIIBMS), Nara, Japan: IEEE, Nov. 2022, pp. 335–340. doi: 10.1109/ICIIBMS55689.2022.9971547.
[17]  M. I. Zul, F. Yulia, and D. Nurmalasari, “Social Media Sentiment Analysis Using K-Means and Naïve Bayes Algorithm,” in 2018 2nd International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICon EEI), Batam, Indonesia: IEEE, Oct. 2018, pp. 24–29. doi: 10.1109/ICon-EEI.2018.8784326.
[18]  K.  Venkatachalam,  V.  P.  Reddy,  M.  Amudhan,  A.  Raguraman,  and  E.  Mohan,  “An  Implementation  of  K-Means Clustering for Efficient Image Segmentation,” in 2021 10th IEEE International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), Bhopal, India: IEEE, Jun. 2021, pp. 224–229. doi: 10.1109/CSNT51715.2021.9509680.
[19]  A.  Librian,  “High  quality  stemmer  library  for  Indonesian  Language  (Bahasa).”  [Online].  Available: https://github.com/sastrawi/sastrawi
[20]  I. A. Mashudi and S. N. Arief, “ANALISIS SENTIMEN PERKEMBANGAN KASUS COVID-19 PADA KOMENTAR FACEBOOK,” JTIA, vol. 2, no. 1, pp. 5–9, Jan. 2021, doi: 10.33795/jtia.v2i1.47.
[21]  H. B. Tambunan, D.  H. Barus, J. Hartono,  A. S. Alam, D.  A. Nugraha, and  H. H.  H. Usman, “Electrical Peak  Load Clustering  Analysis  Using  K-Means  Algorithm  and  Silhouette  Coefficient,”  in  2020  International  Conference  on Technology and Policy in Energy and Electric Power (ICT-PEP), Bandung, Indonesia: IEEE, Sep. 2020, pp. 258–262. doi: 10.1109/ICT-PEP50916.2020.9249773.