JURNAL : Aplikasi Text Mining untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi dengan Metode K-Means Clustering

ABSTRAK - Pengetahuan tentang tren topik skripsi mahasiswa di sebuah Universitas pada umumnya maupun di program studi tertentu pada khususnya dapat membawa manfaat yang sangat positif bagi pengembangan kurikulum maupun perencanaan roadmap penelitian skala institusi. Namun, teknologi untuk dapat secara cepat mendapatkan pengetahuan secara menyeluruh dari penelitian-penelitian yang telah dilakukan mahasiswa melalui proyek skripsinya sangatlah terbatas jika dibandingkan dengan teknologi penyimpanan dokumen yang tersedia. Melalui penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi untuk menggali pengetahuan dari topik-topik skripsi mahasiswa yang biasanya terkumpul melalui repository digital perpustakaan Universitas. Proses tersebut dilakukan secara semi-otomatis dengan memanfaatkan teknologi text mining dan algoritma k-means clustering terhadap kumpulan dokumen digital abstrak dari buku skripsi. Uji coba dilakukan dengan melibatkan beberapa kepala progran studi dan dosen penanggungjawab skripsi. Dari uji coba tersebut diperoleh hasil yang baik yaitu 89% responden manyatakan tren topik skripsi yang dihasilkan oleh aplikasi telah sesuai dengan kondisi yang sesungguhnya.

Kata Kunci Skripsi, Dokumen, Text Mining, K-Means Clustering.

PENDAHULUAN - Semakin pesat dan murahnya perkembangan teknologi media penyimpanan digital telah mendorong terjadinya ledakan jumlah dokumen elektronik yang tersimpan dalam repository perpustakaan Universitas. Berbagai karya ilmiah dari sivitas akademika seperti skripsi, laporan penelitian, laporan kerja praktek dan lain sebagainya telah tersedia dalam versi digital. Namun, pada umumnya fenomena ini tidak disertai dengan pertumbuhan jumlah informasi atau pengetahuan yang dapat disarikan dari dokumen-dokumen elektronik tersebut (Gupta, 2011). Metode text mining merupakan pengembangan dari metode data mining yang dapat diterapkan untuk mengatasi masalah tersebut. Algoritma-algoritma dalam text mining dibuat untuk dapat mengenali data yang sifatnya semi terstruktur misalnya sinopsis, abstrak maupun isi dari dokumen-dokumen (Gupta & Lehal, 2009).