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.
Penulis: Kestrilia Rega
Prilianti, Hendra Wijaya
Kode Jurnal: jptinformatikadd140113
