PENGELOMPOKAN JUDUL PENELITIAN DOSEN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DENGAN COSINE SIMILARITY

Anggraini, Nova and Zahrotun, Lisna (2019) PENGELOMPOKAN JUDUL PENELITIAN DOSEN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DENGAN COSINE SIMILARITY. Bachelor thesis, Universitas Ahmad Dahlan.

[thumbnail of T1_1500018196_NASKAH_PUBLIKASI__190727101138 (1).pdf] Text
T1_1500018196_NASKAH_PUBLIKASI__190727101138 (1).pdf - Published Version

Download (1MB)

Abstract

Universitas Ahmad Dahlan (UAD) adalah salah satu Perguruan Tinggi Muhammadiyah yang berada di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. UAD memiliki Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) yang menjadi sarana untuk mempublikasikan penelitian dosen. Dosen diwajibkan melakukan kegiatan ilmiah yaitu penelitian dalam memecahkan masalah dengan cara sistematis yang telah ditetapkan untuk mencapai tujuan yang telah dirumuskan. LPPM UAD mengelola judul penelitian dosen dengan cara menyimpan dan mempublikasikan tetapi belum mengelompokkannya. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini bermaksud membuat program untuk mengelompokkan judul penelitian dosen berdasarkan kategori penelitiannya.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means sedangkan metode pendekatan yang digunakan adalah Cosine Similarity. Penelitian ini meliputi tahapan dari text mining yaitu tokenizing, filtering, stemming, algortima k-means, menghitung akurasi menggunakan pengujian silhouette coefficient. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah judul penelitian dosen tahun 2015-2017. Penerapan metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan judul penelitian dosen berdasarkan kategori penelitiannya dengan akurasi klasifikasi yang baik.
Hasil dari penelitian menggunakan 623 data penelitian dosen yang memiliki atribut nama peneliti, prodi, fakultas, judul penelitian dan tahun. Akurasi yang dihasilkan dari penelitian ini menggunakan metode Silhouette Coefficient menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,6544. Hasil ini tergolong cukup baik karena range nilai silhouette coefficient dikatakan baik jika nilai semakin mendekati 1 maka semakin baik kualitas kelompoknya.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisi / Prodi: Faculty of Industrial Technology (Fakultas Teknologi Industri) > S1-Informatics Engineering (S1-Teknik Informatika)
Depositing User: publikasi uad
Date Deposited: 07 Aug 2019 08:24
Last Modified: 07 Aug 2019 08:24
URI: http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/14314

Actions (login required)

View Item View Item