REPRESENTASI KEYWORD DOKUMEN PUBLIKASI ILMIAH DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING

ERIKSON PANGARIBUAN

Informasi Umum

Kode

20.04.1293

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining-clustering Analysis

Dilihat

178 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Saat ini perkembangan teknologi terus meningkat, berkat kemajuan ini lahirlah sebuah teknologi yang di namakan internet. Dengan adanya internet semua orang dapat dengan mudah terhubung dengan dunia luar. segala informasi dapat di akses dengan mudah, setiap harinya jutaan orang di Indonesia terhubung dengan internet. Salah satu mesin pencari yang paling popular di gunakan di dunia adalah google, dengan milyaran pengguna setiap harinya. Salah satu channel milik google yang popular bagi kalangan peneliti untuk mempublikasikan hasil penelitian nya adalah Google Scholar. Google Scholar dibuat untuk mempermudah pengguna mencari atau menelusuri materi maupun referensi pendidikan dan penelitian ilmiah dengan format publikasi. Referensi ini dapat berupa jurnal ilmiah yang merupakan hasil-hasil penelitian, riset atau kajian yang dapat di pertanggung jawabkan secara ilmiah. Pada tugas akhir ini, dilakukan sebuah penelitian yang akan menggunakan metode K-Means Clustering. Metode ini adalah salah satu algoritma clustering atau pengelompokan data yang bersifat unsupervised learning, yang berarti masukan dari algoritma ini menerima data tanpa label kelas. Fungsi dari algoritma ini adalah mengelompokkan data kedalam beberapa cluster. Data yang akan di kelompokan dengan metode K-Means, sebelumnya akan di crawling terlebih dahulu dari Google Scholar. Lalu data yang di dapat isi file nya akan di olah dengan text mining sehingga menghasilkan cloudword dari keyword yang ada di dalam dokumen tersebut. Data dari Google Scholar berhasil di crawling dengan isi dokumen berbentuk pdf, lalu dokumen tersebut akan di inputkan ke dalam aplikasi R shiny sehingga menghasilkan representasi kata dari seluruh dokumen dan kata kunci dari abstrak yang paling banyak keluar berhasil di tampilkan di cloudword, hasil presentasi keakuratan menggunakan metode K-Means Clustering dalam tugas akhir ini juga akan menampilkan visualisasi grafik Cluster Plot. Kata kunci: K-Means Clustering, Crawling Data, Data Mining, Google Scholar, Sejarah Internet, Sejarah Google