## TEXT MINIG CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TOPIK DOKUMEN PENELITIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN COSINE SIMILARITY
Nengah Widya Utami 1* , I Gede Juliana Eka Putra 2
1 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primakara
2 Teknik Informatika, STMIK Primakara email : widya@primakara.ac.id
Abstrak: Penelitian merupakan salah satu unsur yang wajib dilakukan baik oleh dosen maupun mahasiswa di perguruan tinggi. Dalam  hal  ini  memungkinkan  para  peneliti  mengambil  topik  yang  sama  atau  hampir  serupa.  Melalui  penelitian  ini  akan dilakukan  analisis  untuk  mengelompokkan  dokumen  penelitian.  Hasil  dari  pengelompokan  dokumen  penelitian  ini  akan memperlihatkan bagaimana pola kemiripan dan keterkaitan antar penelitian dalam bentuk cluster . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah judul penelitian dosen tahun 2019-2021 berumlah 52 data. Proses ekstraksi dokumen dilakukan dengan menggunakan proses text mining , sedangkan untuk proses pengelompokan dokumen dilakukan dengan menggunakan metode k -means  clustering dengan cosine  similarity. Pada  tahap text  mining dilakukan  proses preprocessing diantaranya  proses tokenization,  filtering  dan  stemming. Algoritma  K-Means  mampu  menghasilkan cluster optimal  yang  berjumlah  6 cluster. Trend topik penelitian yang dilakukan dosen di STMIK Primakara meliputi Pengembangan dan Evaluasi Sistem Informasi, E- Government , Data Mining , Teknologi Pendidikan, Machine Learning/Artificial Intelligence , serta Manajemen dan Bisnis.
Kata kunci: text mining, clustering, data mining, dokumen
Abstract: Research is one of the elements that must be carried out by both lecturers and students in universities. In this case it allows researchers to take the same or almost similar topics. Through this research, analysis will be carried out to classify research documents. The results of grouping research documents will show how the patterns of similarity and interrelationships between studies are in the form of clusters. The data used in this study is the title of the lecturer's research for the years 2019- 2021 totaling 52 data. The document extraction process is carried out using a text mining process, while the document grouping process is carried out using the k-means clustering method with cosine similarity. At the text mining stage, a preprocessing process is carried out including the tokenization, filtering and stemming processes. The K-Means algorithm is able to produce an optimal cluster of 6 clusters. Trends in research topics conducted by lecturers at STMIK Primakara include Information System  Development  and  Evaluation,  E-Government,  Data  Mining,  Educational  Technology,  Machine  Learning/Artificial Intelligence, and Management and Business.
Keywords: text mining, clustering, data mining, document

## PENDAHULUAN
STMIK  Primakara  merupakan  salah  satu Perguruan  Tinggi  Swasta  yang  berada  di  Provinsi Bali. STMIK Primakara memiliki Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) yang merupakan  unit  Lembaga  yang  memiliki  tugas mengkoordinasikan, memonitor pelaksanaan kegiatan penelitian dan pengabdian, dan mengembangkan bidang penelitian yang dilaksanakan    oleh  dosen-dosen  di  STMIK Primakara.  Saat  ini  LPPM  belum  memiliki  sistem informasi  dalam  pengelolaan  data  penelitian  dan pengabdian  kepada  masyarakat.  Pengarsipan  judul dan data penelitian dan pengabdian dosen dilakukan dalam  bentuk file  excel. LPPM  tidak  mengetahui secara  pasti  judul  penelitian  dosen  dikarenakan  dari pihak LPPM belum mengelompokkan judul penelitian  yang  dimiliki    dosen  belum  berdasarkan kategori penelitian dan LPPM juga belum mengetahui  dosen-dosen  yang  telah  melakukan penelitian  dengan  judul  yang  sama.  Data-data  judul penelitian  dosen  yang  telah  ada  dapat  diidentifikasi kemiripan  judul  penelitiannya  yang  dihasilkan  dari pengelompokan  judul  penelitian  dosen  publikasi LPPM.
Text  mining adalah  salah  satu  teknik  yang dapat  dipergunakan  untuk  menggali  informasi  yang
tersembunyi  dari  data  yang  bersifat text .  Salah  satu metode dalam text mining yang dapat dikombinasikan adalah metode clustering . Menurut Mushlihudin dan Zahrotun  (2017)  tujuan  utama  dari  metode cluster adalah  mengelompokkan  sejumlah  data/objek  ke dalam cluster sehingga  dalam  setiap cluster berisi data yang semirip mungkin [1]. Salah satu cara untuk dapat  mengetahui  kemiripan  judul-judul  penelitian berdasarkan  kategori  telah  banyak  dilakukan  pada penelitian  sebelumnya.  Dilakukan  pengelompokan dengan  menggunakan  metode K-Means dengan Cosine Similarity . K-Means clustering adalah  metode  untuk pengelompokkan data non-hierarki  yang mempartisi data  ke  dalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok, sehingga  data  berkarakteristik  sama  dimasukkan dalam  satu  kelompok  yang  sama  dan  data  yang berkarakteristik  berbeda  dikelompokkan  dalam kelompok  yang  lain  [2]. K-Means juga  merupakan salah  satu  metode  pengelompokan  data  yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam kelompok sedemikian rupa agar data yang berkarakteristik  sama  dimasukan  ke  dalam  satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang lain [3]. Algoritma K-Means ini dikatakan algoritma
yang dapat dengan mudah untuk diimplementasikan, diadaptasi,  dan  membutuhkan  waktu  pembelajaran yang relatif cepat [4].
Dengan  demikian  peneliti  tertarik  untuk melakukan  penelitian  dengan  judul  “ Text  Mining Clustering untuk  Pengelompokan  Topik  Dokumen Penelitian Menggunakan Algoritma K-Means dengan
Cosine Similarity ” yang bertujuan untuk mengelompokkan  dokumen  penelitian  sehingga dapat  menjadi  acuan  untuk  menentukan  roadmap penelitian perguruan tinggi.

## TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining Data  mining adalah  sekumpulan  teknik untuk  menemukan  pengetahuan  yang  sebelumnya tidak  diketahui  dalam  basis  data  yang  besar.  Pola yang  ditemukan  tersebut  bisa  digunakan  untuk membantu  pengambilan sebuah keputusan  [2]. Data mining tidak  hanya  dapat  digunakan  dalam menemukan  pengetahuan  atau  fenomena  baru, melainkan dapat juga untuk meningkatkan pemahaman  kita  mengenai  apa  yang  kita  ketahui. Data mining juga dapat didefinisikan sebagai proses yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengekstraksi  dan  mengidenfikasi  informasi  yang bermanfaat  serta  pengetahuan  yang  terakit  dari berbagai database besar atau data warehouse [5].
2.2 Text Mining Text  Mining adalah  penerapan  konsep  dari teknik data  mining untuk  dapat  mencari  pola dalam teks  yang  memiliki  tujuan  mencari  informasi  yang bermanfaat  dengan  tujuan  tertentu  [6].  Pada  proses text mining dilakukan proses text preprocessing yang memiliki tujuan untuk menghasilkan sebuah set term index yang bisa mewakili dokumen. Komponen dari text preprocessing diantaranya sebagai berikut.
a) Tokenization Proses  ini  memisahkan  setiap  kata  yang  menyusun suatu  dokumen.  Selain  itu  juga  dilakukan penghilangan angka, tanda baca dan karakter lain selain huruf alphabet [7].
b) Filtering
Filtering  merupakan  tahap  pemilihan  kata-kata penting dari hasil token, yaitu kata-kata yang bisa digunakan  untuk  mewakili  isi  dari  sebuah dokumen.  Proses  filtering  juga  biasa  disebut sebagai stopword removal [5] .
c) Stemming
Stemming adalah salah satu proses penghilangan/pemotongan prefiks (awalan) dan sufiks (akhiran)  dari  kata  dan  istilah- istilah dokumen [6].

## 2.3 K-Means
Algoritma  K-Means  yang  digunakan  dalam proses  pengelompokan  topik  dokumen  adalah sebagai berikut[8]:
a) Tahap diawali dengan menentukan nilai k
b) Selanjutnya  Menentukan  centroid  awal  secara acak.
c) Penghitungan  jarak  data  ke centroid digunakan metode Cosine  Similarity .  Pengelompokan  objek berdasarkan jarak terdekat objek dengan centroid.
d) Kembali  Langkah  b  hingga centroid atau  pusat cluster tidak mengalami perubahan.
Perhitungan  jarak  pada  algoritma  K-means ini  dengan Cosine  Similarity . Cosine  Similarity adalah sebuah metode pengukuran kemiripan kalimat dengan berdasarkan sudut dua vektor. Kalimat disini dianggap  vektor,  dengan  nilai  cosinus  sudut  antara dua  vektor  tersebut  sebagai  parameter  jarak. Parameter  jarak  sebagai  parameter  kemiripan  dua vektor. Semakin dekat jarak antara dua vektor maka semakin mirip dua vektor tersebut[8].

## METODE
Metode  yang  dipilih  dan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  in Database (KDD).  KDD  adalah  sebuah  proses komputasi  yang  didalamnya  terdapat  penggunaan algoritma-algoritma matematika yang dapat berfungsi  untuk  mengekstraksi  data  dan  melakukan perhitungan  probabilitas  kemungkinan  tindakan  di masa yang akan datang. Hasil dari KDD dapat berupa pengetahuan  yang  sebelumnya  tidak  diketahui, potensial,  dan  bermanfaat  [4].  Terdapat  9  tahapan dalam  proses  KDD    seperti  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Metode Knowledge Discovery in Datbase
Penjelasan  dari  setiap  tahapan  dalam  proses  KDD adalah sebagai berikut:
1) Domain Understanding and KDD Goals
Pada  tahapan  ini  dilakukan  dengan  pemahaman mengenai  apa  yang  akan  dilakukan  dalam  proses pemodelan  data  mining  dan  penentuan  tujuan dilakukan  data  mining  hingga  implementasi  ke lingkungan  dimana  proses  penemuan  pengetahuan akan  berlangsung.  Tahapan  ini  dapat  direvisi  ketika hasil  pemodelan  data  mining  tidak  sesuai  dengan tujuannya.
2) Selection and Addition Tahapan selanjutnya
yaitu dilakukan pengumpulan  data.  Data  yang  telah  dikumpulkan kemudian  dilakukan  seleksi  atribut  dan  hasil  dari seleksi  tersebut  diintegrasikan  menjadi  sebuah dataset.  Proses  pembangunan  dataset  merupakan suatu proses yang penting karena proses pembelajaran  data  mining  dan  penemuan  pola  baru didasarkan pada dataset yang telah dibentuk.
3) Preprocessing and Data Cleaning
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembersihan  data untuk  meningkatkan  keandalan  data.  Pembersihan data  dilakukan  dengan  menangani  nilai  kosong, menangani  baris  data  yang  tidak  relevan,  dan menghilangkan  noise  atau  outlier.  Proses  persiapan awal  ini  dapat  melibatkan  metode  statistik  yang kompleks  atau  menggunakan  algoritma  data  mining yang spesifik.

## 4) Transformation
Tahap selanjutnya, dilakukan pengembangan data sehingga  data  dapat  dipersiapkan  dengan  lebih  baik dan siap untuk dilakukan pemodelan data mining. Hal yang  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data  menjadi lebih baik adalah melakukan reduksi dimensi seperti pemilihan  fitur  dan  ekstrasi  sampel  data.  Selain  itu, dapat  juga  dilakukan  transformasi  atribut  seperti mengubah atribut numerik menjadi atribut diskrit dan transformasi fungsional.

## 5) Data Mining
Tahapan data mining terdiri dari tiga (3) tahapan, yaitu  yang  pertama  pemilihan  model  data  mining, kedua  pemilihan  algoritma  data  mining,  dan  yang ketiga  adalah  penggunaan  data  mining.  Model  data mining yang dipilih adalah model yang sesuai dengan kebutuhan, yaitu klasifikasi, regresi, atau pengelompokan. Algoritma yang dipilih disesuaikan dengan model data mining yang dipilih dengan tetap mempertimbangkan  kelebihan  dan  kekurangan  dari algoritma  tersebut.  Setelah  dilakukan  pemilihan model  dan  algoritma  data  mining,  selanjutnya  data mining digunakan untuk menemukan pola atau aturan yang  baru.  Algoritma  data  mining  dimungkinkan untuk  digunakan  berulang  kali  hingga  memperoleh hasil yang sesuai. Pada penggunaan data mining juga dilakukan pengaturan parameter kontrol algoritma.

## 6) Evaluation and Interpretation
Pada tahapan ini dilakukan evaluasi dan penafsiran pengetahuan yang berupa pola hasil penggunaan data mining.  Selain  itu,  dilakukan  pendokumentasian pengetahuan  yang  ditemukan  untuk  penggunaan lebih lanjut.

## 7) Discovered Knowledge
Pada  tahapan  ini,  pengetahuan  yang  ditemukan telah siap untuk diimplementasikan ke dalam sebuah sistem. Tahapan ini menentukan keaktifan keseluruhan proses.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi data dokumen penelitian dosen tahun  2019-2022  sejumlah  52  dokumen,  dimana atribut  yang  digunakan  adalah  topik,  judul,  dan abstrak.  Berikut  adalah  contoh  dataset  dalam penelitian ini.

## Tabel 1. Dataset Penelitian
No Judul
1 Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Penyedia  Jasa Asisten Rumah Tangga di Yayasan Kasih Keluarga 2 Pengembangan  Buku  Cerita  Bergambar  untuk Siswa Sekolah Dasar Kelas Rendah
3 Analisis  Value  Equity,  Relationship  Equity,  dan Brand  Equity  pada  Strategi  Pemasaran  Objek Wisata  Danau  Buyan  di  Provinsi  Bali  Berbasis Social Media Marketing
4 Pengaruh Mekanisme Good Corporate Governance Terhadap  Kinerja  Keuangan  Perusahaan  di  Bursa Efek Indonesia
5 Klasifikasi Teks Menggunakan Deep Learning dan Web Scraping
6 Evaluasi Sistem Informasi Kampus (Siska) dengan Teknik Heuristic Evaluation
7 Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Dosen Menggunakan Metode IT Balanced Scorecard 8 Sistem Informasi Marketplace Penyewaan Kendaraan Berbasis Website di Nusa Penida
9 Analisis Pengaruh Penerimaan Pengguna Sistem E- Learning
10 Dampak  Pembelajaran  Berbasis  Proyek  tentang Keterlibatan dan keterampilan Berbicara Siswa 11 Analisa  Tingkat  Kesiapan  Penerapan  Keamanan Teknologi  Informasi  Dalam  Pelaksanaan  E- Government Studi Kasus Pemerintah Kota Kediri 12 Analisis  pengaruh  Electronic  Word  of  mouth marketing terhadap minat kunjungan wisatawan ke tempat wisata true bali experience
13 Literature  Review  Metode  Valuasi  Bisnis  Startup Digital
14 Sentiment analisis menggunakan Deep Learning 15 Analisis  Usability  pada  Sistem  Informasi  tanaman upacara Hindu Bali
…
52 Deteksi  Jenis  Masker  Menggunakan  Algoritma Convolutional Neural Network
Selanjutnya data tersebut  diolah menggunakan tools orange data mining . Berikut adalah hasil model yang telah dirancang di orange data mining .
Gambar 2. Model Implementasi Text Mining Clustering pada
Orange Data Mining Pada proses processing dilakukan proses tokenization,  filtering  dan  stemming. Hasil  dari proses  preprocessing  seperti  yang  ditunjukkan  pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Preprocessing Text
Berdasarkan  model  pada  Gambar  2  diperoleh  hasil cluster sejumlah 6 cluster, yaitu C1, C2, C3, C4, C5, dan  C6  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar berikut.

## Gambar 3 . Hasil Cluster
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa trend topik penelitian yang dilakukan dosen di STMIK  Primakara  meliputi  Pengembangan  dan Evaluasi  Sistem  Informasi, E-Government , Data Mining , Teknologi Pendidikan,
Machine
Learning/Artificial  Intelligence ,  serta  Manajemen dan  Bisnis.Persebaran  data  tiap  cluster  ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 4 . Persebaran Cluster

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian pengelompokan tema/topik dokumen Jurusan
STMIK  Primakara,  jumlah  kelompok  optimal  pada k=6.  Hasil  pengelompokan  dapat  dijadikan  acuan untuk  pelabelan  kelompok  topik.  Topik  penelitian yang dilakukan dosen di STMIK Primakara meliputi Pengembangan  dan  Evaluasi  Sistem  Informasi, E- Government , Data  Mining ,  Teknologi  Pendidikan, Machine  Learning/Artificial  Intelligence ,  serta Manajemen dan Bisnis. Untuk penelitian selanjutnya dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data  dan atribut  yang  lebih  beragam,  serta  melakukan  uji evaluasi untuk mendapatkan hasil cluster yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Zahrotun,  P.  Studi,  T.  Informatika,  F.  T.
Industri,  and  U.  A.  Dahlan,  “Perancangan Text  Mining  Pengelompokkan  Penelitian Dosen Menggunakan Metode Shared Nearest Neighbor Dengan,” pp. 849–855, 2017. [2] A.  A.  I.  I.  P.  Nengah  Widya  Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola  Pemilihan  Program  Studi  Di  Stmik Primakara  Menggunakan  Algoritma  K- Means …,” J. Teknol. Inf. dan … , vol. 3, pp. 456–463, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik /article/view/1540. [3] H.  Haviluddin,  S.  J.  Patandianan,  G.  M.
Putra,  N.  Puspitasari,  and  H.  S.  Pakpahan, “Implementasi  Metode  K-Means  Untuk
Pengelompokkan Rekomendasi Tugas
Akhir,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu
Komput. ,  vol.  16,  no.  1,  p.  13,  2021,  doi:
10.30872/jim.v16i1.5182.
[4] M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K-Means  untuk  Pengelompokan  Topik
Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129. [5] M. F. Riyadhi, “Aplikasi Text Mining Untuk Automasi  Penentuan  Tren  Topik  Skripsi Dengan  Metode  K-Means  Clustering  (Studi
Kasus: Prodi Sistem Komputer),” vol. 2, no.
1, pp. 1–6, 2019.
[6] U. A. Dahlan, N. Anggraini, L. Zahrotun, R.
Selatan, and U. A. Dahlan, “Pengelompokan Judul Penelitian Dosen Menggunakan Metode K-Means Dengan Cosine Similarity.” [7] M.  Sholehhudin,  M.  Fauzi  Ali,  and  S.
Adinugroho,  “Implementasi  Metode  Text
Mining  dan  K-Means  Clustering  untuk
Pengelompokan  Dokumen  Skripsi  (  Studi
Kasus : Universitas Brawijaya ),” vol. 2, no.
11, pp. 5518–5524, 2018.
[8] M. Kurniana, I. R., Muhima, R.R., Wardana, S.,  Hakimah,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means Untuk Pengelompokan Topik
Dokumen  Studi  Kasus:Dokumen  Abstrak Skripsi  Jurusan  Teknik  Informatika  ITATS
Kurniana,” no. 1, pp. 219–224, 2021.