## MODEL KLASIFIKASI ABSTRAK SKRIPSI MENGGUNAKAN TEXT MINING UNTUK PENGKATEGORIAN SKRIPSI SESUAI BIDANG KAJIAN

## Angga Cahyo Pradikdo
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Email: anggacahyo567@gmail.com
Aidina Ristyawan Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Email: ristykdr@gmail.com

## ABSTRAK
Dengan melakukan observasi pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri, penulis mendapati bahwa dokumen skripsi pada Program Studi tersebut selalu bertambah setiap tahun, sehingga dapat  dijadikan  referensi  pemilihan  bidang  penelitian  yang  sesuai  untuk  Mahasiswa  Program  Studi  Sistem Informasi  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri.  Selain  itu  penulis  juga  pernah  melakukan  penelitian  tentang pemodelan klasifikasi abstrak prosiding yang bisa digunakan untuk penyusunan letak skripsi pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri. Dari hasil penelitian tersebut penulis mendapatkan saran tentang data yang digunakan. Saran tersebut berupa penggunaan data penelitian mahasiswa sebelumnya pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri, supaya lebih tepat dan sesuai dengan studi kasusnya. Maka dari itu penulis terinspirasi untuk melakukan penelitian dengan menggunakan data penelitian mahasiswa Program  Studi Sistem Informasi  yang tersimpan  di  SIMKI (Sistem Informasi  Manajemen Karya Ilmiah) Universitas Nusantara PGRI Kediri. Dengan memanfaatkan data penelitian mahasiswa sebelumnya serta metode teknik text mining diantaranya prepocesing dan trasformation dengan didukung dengan algoritma naive bayes  sebagai  proses  untuk  menghitung  nilai  probabilitas  tertinggi  sebagai  proses  klasifikasi  yang  akan digunakan untuk menguji data tersebut. Dari hasil pengujian 9 siklus menghasilkan pengetahuan bahwa siklus ke 1 merupakan siklus terbaik dengan akurasi 82,76%, yang dapat digunakan sebagai model klasifikasi skripsi pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri, untuk dapat membantu memudahkan mahasiswa  untuk  mencari  referensi  karena  sudah  memuat  bidang  kajian  yang  sesuai  dan  Program  Studi Informasi  mendapatkan  model  klasifikasi  dengan  data  hasil  dari  skripsi  mahasiswa  Program  Studi  Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri.
Kata kunci:  text mining; naive bayes classifier ; confusion matrik; skripsi.

## ABSTRACT
By observing the Information Systems Study Program at Universitas Nusantara PGRI Kediri, the authors find that the thesis documents in the Study Program are always increasing every year, so that they can be used as a reference for the selection of research fields that are suitable for Information Systems Students of Nusantara PGRI  University  of  Kediri.In  addition,  the  author  has  also  conducted  research  on  proceedings  abstract classification modeling that can be used for the preparation of the thesis location in the Information Systems Program of Universitas Nusantara PGRI Kediri. From the results of the study the authors get advice about the data used. The suggestion is in the form of the use of previous student research data on the Information Systems Program of Universitas Nusantara PGRI Kediri, so that it is more appropriate and in accordance with the case study. Therefore the author was inspired to conduct research using research data of Information Systems Study Program students stored in the SIMKI (Scientific Work Management Information System) Universitas Nusantara PGRI  Kediri.  By  utilizing  previous  student  research  data  and  text  mining  techniques,  prepocesing  and transformation are supported by the Naive Bayes algorithm as a process to calculate the highest probability value as a classification process that will be used to test the data. From the results of testing 9 cycles produce knowledge  that  the  first  cycle  is  the  best  cycle  with  an  accuracy  of  82.76%,  which  can  be  used  as  a  thesis classification model in the Information Systems Program Universitas Nusantara PGRI Kediri, to be able to help facilitate students to search for references because they contain fields an appropriate study and Information Study  Program  get  a  classification  model  with  data  from  the  students'  Information  Systems  Study  Program Universitas Nusantara PGRI Kediri.
Keywords: text mining; naive bayes classifier; confusion matrix ; thesis .

## 1. PENDAHULUAN
Dokumen  teks  telah  berkembang  sangat  pesat  salah  satunya  ialah  skripsi,  dapat  diartikan  skripsi sebagai karya tulis oleh mahasiswa yang berdasarkan hasil penelitian lapangan dan studi kepustakaan yang disusun mahasiswa sesuai dengan bidang studinya sebagai tugas akhir dalam studi formalnya di perguruan tinggi.
Dengan  melakukan  observasi  pada  Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri,  penulis  mendapati  bahwa  dokumen  skripsi  pada  Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas Nusantara PGRI Kediri selalu bertambah setiap tahun, sehingga dapat dijadikan referensi yang baik untuk Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri, karena keterbaruan data setiap tahun terjaga.
Pada penelitian sebelumnya dengan judul Model Klasifikasi Prosiding Berdasarkan  Abstrak Untuk Penyusunan  Letak  Skripsi,  yang  telah  penulis  1  presentasikan  mendapatkan  beberapa  pertanyaan  salah satunya,  kenapa  tidak  menggunakan  data  dari  Program  Sistem  Informasi  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri,  supaya  lebih  tepat  dan  sesuai  dengan  studi  kasusnya.  Maka  dari  itu  penulis  akan  melakukan penelitian dengan menggunakan data dari SIMKI (Sistem Informasi Manajemen Karya Ilmiah) Universitas Nusantara PGRI Kediri.
SIMKI (Sistem Informasi Manajemen Karya Ilmiah) Universitas Nusantara PGRI Kediri merupakan sistem publikasi untuk skripsi mahasiswa yang telah dijurnalkan pada Universitas Nusantara PGRI Kediri, salah satunya skripsi mahasiwa pada Prodi Sistem Informasi, tapi sangat disayangkan bahwa pada SIMKI Universitas Nusantara PGRI Kediri belum memuat bidang kajian yang telah diteliti oleh mahasiswa, hanya memuat nama Fakultas dan Program Studi peneliti yang ditampu tidak mengacu pada bidang kajian yang diteliti.
Maka  dari  itu  penulis  mendapatkan  ide  untuk  membuat  “Model  Klasifikasi  Abstrak  Skripsi Menggunakan Text Mining Untuk Pengkategorian Skripsi Sesuai Bidang Kajian” dengan  menggunakan data SIMKI Fakultas Teknik Program Studi Sistem Informasi  pada tahun 2012-2013 yang telah dilabelkan menggunakan  penelitian  penulis  sebelumnya  dengan  judul  Model  Klasifikasi  Prosiding  Berdasarkan Abstrak  Untuk  Penyusunan  Letak  Skripsi  Menurut  Bidang  Kajian  mendapatkan  3  model  terbaik,  salah satunya model terbaik berdasarkan pengujian confusion matrik , maka dari itu penulis menggunakan model ini  sebagai  teknik  untuk  membuat  model  klasifikasi  untuk  Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas Nusantara  PGRI  yang  diharapkan  dapat  membantu  memudahkan  mahasiswa  untuk  mencari  referensi karena  sudah  memuat  bidang  kajian  yang  sesuai  dan  Program  Studi  Informasi  mendapatkan  model klasifikasi dengan data hasil dari skripsi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Membangun Model
Jenis penelitian yang dikerjakan adalah penelitian Action Research dengan memahami dan mencatat pola yang ada. Secara metodologis tidak kuat tapi ada knowladge (pengetahuan) yang bisa digali dari situ, dalam penelitian menggunakan action research adapun siklus action research bisa di lihat di Gambar 2. Siklus Action Research : [1]
Adapun  alur  penelitian  yang  dikerjakan  menggunakan  model action  research dengan  5  tahapan pengerjaan yaitu : Diagnosa, Perencanaan, Pelaksanaan, Pengamatan dan Refleksi.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  Gambar  1.  Alur  Penelitian,  tahap  pertama  melakukan  diagnosa  terhadap  masalah  untuk menentukan data serta variabel yang digunakan dalam penelitian penulis menetapkan data dari SIMKI pada tahun  2012-2013  dan  abstrak  sebagai  variabel  penelitian,  tahap  kedua  perencanaan  untuk  menentukan teknik yang dapat menyelesaikan masalah yang telah dirumuskan agar dapat terselesaikan dan mendapatkan suatu hasil atau pengetahuan penulis menetapkan teknik sampling purposive untuk membagi antara data training dan data testing, teknik text prepocessing meliputi case folding, tokenize, Stemming, filtering dan teknik validasi dan pengujian confusion matrik, tahap ketiga pelaksanaan, menguji data dari diagnosa dan teknik yang telah direncanakan, tahap keempat pengamata, mengamati setiap pengujian atau siklus yang penulis uji dan tahap kelima refleksi mengumpulkan semua hasil dari pengujian untuk penetapan hasil yang terbaik yang dapat diterapkan sesuai tujuan penulis.

## Gambar 2. Siklus Action Research
Pada  Gambar  2.  terdapat  beberapa  tahapan  yaitu  :  Perencanaan,  Pelaksanaan,  Pengamatan  dan Refleksi yang akan digunakan untuk menguji setiap siklus yang ditentukan dalam penelitian.

## 2.2 Naive Bayes
Klasifikasi  NBC  dilakukan  dengan  cara  mencari  probabilitas  dari  kategori  Vj  dan  kata-kata  dalam dokumen dengan  rumus  :  [2]
Contoh docsj = ) P(Vj (1) | vocabulary | n 1 nk = ) Vj | P(Wk + + (2) Vj) | P(ai i vP(Vj) argmax vj Vmap   = (3)
Keterangan rumus (1), (2), (3)
Vmap : Nilai kemungkinan tertinggi dari seluruh anggota himpunan V V j
: Nilai kategori dari himpunan V
a 1 -a n
: Frekuensi kemunculan kata P : Peluang P(B|A) : Peluang B jika diketahui keadaan A
P(Vj) : Peluang dari nilai kategori dari himpunan V Docsj : Jumlah dokumen yang memiliki kategori j dalam pelatihan Contoh : Jumlah dokumen yang digunakan nk : frekuensi munculnya kata wk dalam dokumen yang berkategori vj n : banyaknya keseluruh kata dalam dokumen berkategori vj vocabulary   : banyaknya kata di dalam contoh pelatihan. (Hamzah, 2012)

## 2.3 Text Mining
Menurut  [3] text mining adalah penemuan dan ekstraksi pengetahuan yang menarik dan tidak sepele dari teks bebas atau tidak terstruktur. Ini mencakup segala sesuatu mulai dari pengambilan informasi yaitu pengambilan  dokumen  atau  pengambilan  situs  web)  untuk  klasifikasi  dan  pengelompokkan  teks,  untuk (agak lebih baru) entitas, relasi, dan ekstraksi peristiwa. Dengan beberapa tahapan sebagai berikut :  [4]

## 1) Pre processing
Tahapan dari pemrosesan awal dokumen yang dilakukan ialah :
a. Case Folding ( Merubah huruf menjadi lowercase ) b. Tokenize ( Merubah kalimat menjadi kata-kata serta menghilangkan tanda baca dan angka )
2) Tranformation
Tahapan  setelah Pre  processing menggubah  data  menjadi  model  yang  dapat  digunakan  dalam penelitian.
a. Stemming (Merubah kata menjadi kata dasar sesuai Kamus Besar Bahasa Indonesia)
b. Filtering (Menyaring  kata-kata  penting  hasil  dari  tokenize)    tahap  filtering    dapat menggunakan teknik Stopword ( Penghapusan kata penghubung seperti di, ke, dll ) dan  Token Filtering    (Mengambil  kata  berdasarkan  kecocokan  antara  keluaran  kata  dengan  list  yang digunakan).
c. Pembobotan kata dengan Term Frequency

## 2.4 Confusion Matrik
Confusion matrix melakukan pengujian untuk memperkirakan obyek yang benar dan salah.
FN FP TN TP TN TP = Akurasi + + + + (4)
Sensitivitas dan spesifitas tidak memberikan informasi untuk nilai diagnosa yang benar. Maka perlu adanya  Precision  untuk  menghitung  ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  dengan  jawaban  yang  di berikan sistem dengan rumus :
FP TP TP = Precision +
(5)
Dan membutuhkan Recall untuk menilai tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi dengan rumus :
FN TP TP = Recall + (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Refleksi
Tabel 1. Rincian hasil penelitian Siklus ke Data Training Data Testing Klasifikasi Benar Akurasi Keterangan 1 252 29 24 82,76% Pada Penggunaan Token case menggunakan Kata Kunci dari data penelitian sebelumnya 2 252 29 18 62,07% Pada Penggunaan Token case menggunakan Kata Kunci dari keseluruhan data sampel dari SIMKI tahun 2012-2013 3 252 29 18 62,07% Pada Penggunaan Token case menggunakan Kata Kunci dari Gabungan penelitian sebelumnya keseluruhan data sampel dari SIMKI tahun 2012-2013 4 228 53 38 71,70% teknik dan Filtering token case sama dengan siklus 1 hanya berbeda pada jumlah persentase yang digunakan 5 228 53 28 52,83% teknik dan Filtering token case sama dengan siklus 2 hanya berbeda pada jumlah persentase yang digunakan
Siklus ke Data Training Data Testing Klasifikasi Benar Akurasi Keterangan 6 228 53 29 54,72% teknik dan Filtering token case sama dengan siklus 3 hanya berbeda pada jumlah persentase yang digunakan 7 196 85 55 64,71% teknik dan Filtering token case sama dengan siklus 1 hanya berbeda pada jumlah persentase yang digunakan 8 196 85 49 57,65% teknik dan Filtering token case sama dengan siklus 2 hanya berbeda pada jumlah persentase yang digunakan 9 196 85 50 58,82% teknik dan Filtering token case sama dengan siklus 3 hanya berbeda pada jumlah persentase yang digunakan
Pada tabel 1. Rincian Hasil Penelitian, melakukan beberapa kali pengujian berdasarkan jumlah data training dan data testing yang telah di tentukan dengan memanfaatkan teknik textmining lebih jelasnya bisa dilihat pada keterangan pada tabel 1. Rincian Hasil Penelitian.
Berdasarkan pengujian dengan 9 siklus, peneliti menetapkan model klasifikasi terbaik dengan melihat beberapa  kondisi  pengetahuan  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini.  Dengan  melihat barchart sebagai berikut :

## Gambar 3. Chart Hasil Penelitian
Hasil  dari  analisa  pada  Gambar  3. Chart Hasil  Penelitian  menggunakan  teknik  penelitian action research dengan  menggunakan 9 siklus pengujian dan  metode textmining dengan algoritma naive bayes mendapatkan pengetahuan bahwa siklus ke 1 merupakan siklus terbaik dengan akurasi  82,76% dan juga pada siklus ke 1 jarak antara data testing dan Jumlah klasifikasi benar tidak terlalu jauh.

## 3.2 Model Untuk pengkategorian Dokumen Skripsi
Pada pengujian dalam penelitian ini, untuk mencari model terbaik menggunakan software RapidMiner dengan desain model tampilan sebagai berikut :
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 0 50 100 150 200 250 300 1 2 3 4 5 6
7 8 9 Data Training Data Testing Klasifikasi Benar Akurasi

## Gambar 4. Model Rapidminer
Pada Gambar 4 penulis menjelaskan bahwa dalam penelitian ini menggunakan Software RapidMiner untuk  memperoleh  suatu  pengetahuan,  dengan  memanfaatkan  beberapa  operator  dari  RapidMiner  untuk menghasilkan model pengujian yang sesuai pada setiap siklus yang telah direncanakan, seperti Read Excel ( dokumen training) untuk membaca data yang akan di normalize menggunakan operator nominal to text, untuk dapat di prepocessing menggunakan operator process document from data ( prepocessing training ) dengan  menggunakan  algoritma  naive  bayes  untuk  membentuk  sebuah  model  klasifikasi  yang  akan digunakan  untuk  prediksi  kelas  data  baru  yang  belum  pernah  ada.  Selanjutnya Read Excel  (dokumen testing) untuk  membaca data  yang akan di  uji untuk  mengetahui  kelasnya dengan operator apply model sebagai validation set untuk mencari parameter yang paling baik untuk setiap data testing yang akan di uji tingkat akurasinya menggunakan operator Confusion Matrik.

## Gambar 5. Model Prepocessing
Pada  Gambar  5.  Penulis  menggunakan  beberapa  operator  untuk  melakukan prepocessing atau pemrosesan awal, antara lain Tokenize (Merubah kalimat menjadi kata-kata serta menghilangkan tanda baca dan angka), Transform Cases (merubah hasil dari tokenize ke lowercase, Stem indonesia  (Merubah kata menjadi  kata  dasar  sesuai  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia), filter  token (Mengambil  kata  berdasarkan kecocokan antara keluaran kata dengan list yang  digunakan).

## 4. KESIMPULAN
Dengan  memanfaatkan  data  SIMKI  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri  dan  teknik text  mining diantaranya prepocesing dan trasformation dengan didukung dengan algoritma naive bayes sebagai proses untuk  menghitung  nilai  probabilitas  tertinggi  sebagai  proses  klasifikasi  yang  akan  digunakan  untuk menguji,  dari  hasil  pengujian  9  siklus  menghasilkan  pengetahuan  bahwa  siklus  ke  1  merupakan  siklus terbaik dengan akurasi 82,76%, yang dapat digunakan sebagai model klasifikasi pada Program Studi Sistem Informasi  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri,  untuk  dapat  membantu  memudahkan  mahasiswa  untuk mencari  referensi  karena  sudah  memuat  bidang  kajian  yang  sesuai  dan  Program  Studi  Informasi mendapatkan model klasifikasi dengan data hasil dari skripsi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Z. A. Hasibuan, Metodologi Penelitian Pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi . Depok:
Fasilkom Universitas Indonesia, 2007.
[2]  A.  Hamzah,  “KLASIFIKASI  TEKS  DENGAN  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  (NBC)  UNTUK PENGELOMPOKAN  TEKS  BERITA  DAN  ABSTRACT  AKADEMIS,” Prosiding  Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) , vol. Periode III, hlm. 269–277, 2012.
[3]  A. Kao dan S. R. Poteet, Natural Language Processing and Text Mining . Washington: Springer, 2007.
[4]  R.  Feldman  dan  J.  Sanger, The  Text  Mining  HandBook  Advanced  Approaches  in  Analyzing Unstructured Data . Cambridge: Cambridge University Press, 2007.