UMMUMM

KOMTIKAKOMTIKA

Pertumbuhan publikasi ilmiah di bidang informatika menimbulkan tantangan dalam proses pengelompokan dan analisis abstrak artikel secara efisien. Pengelompokan dokumen berdasarkan kemiripan topik diperlukan untuk mendukung pencarian, pengelolaan, dan analisis informasi secara lebih terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan model clustering berbasis machine learning dalam pengelompokan abstrak artikel jurnal informatika berdasarkan kemiripan topik. Dataset penelitian terdiri atas 1200 abstrak artikel jurnal berbahasa Inggris yang diperoleh dari portal SINTA periode 2023–2024. Tahapan prapemrosesan teks meliputi case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Representasi dokumen dibangun menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), kemudian dilakukan pengelompokan menggunakan algoritma K-Means. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan melalui evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal diperoleh pada 19 klaster dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,0708 dan nilai Davies–Bouldin Index sebesar 3,2760.

Penelitian ini telah berhasil mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering sebagai pendekatan pengelompokan abstrak artikel jurnal di bidang informatika berdasarkan kedekatan topik, dengan memanfaatkan representasi fitur berbasis TF-IDF sebagai fondasi pembobotan teks.Konfigurasi klaster yang paling optimal ditemukan pada K = 19, dengan perolehan nilai Silhouette Score sebesar 0,0708 dan nilai DBI sebesar 3,2760.Untuk penelitian yang akan datang, disarankan agar dikembangkan pendekatan representasi fitur yang lebih kaya secara semantik, seperti pemanfaatan LDA, Word2Vec maupun BERT, serta mengeksplorasi penerapan algoritma pengelompokan alternatif yang berpotensi menghasilkan pemisahan antar klaster dengan kualitas yang lebih unggul.

Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi algoritma pengelompokan alternatif seperti DBSCAN untuk meningkatkan pemisahan klaster dalam data teks berdimensi tinggi. Pemanfaatan model representasi semantik canggih seperti BERT atau LDA dapat meningkatkan akurasi identifikasi topik pada abstrak jurnal. Selain itu, validasi model pada dataset dari berbagai bidang ilmu (bukan hanya informatika) dapat membantu mengevaluasi generalisasi metode ini dalam konteks yang lebih luas.

  1. K-Means Algorithm for Health Services Clustering Based on Districts in West Java Province | EKSAKTA:... doi.org/10.20885/eksakta.vol5.iss1.art11K Means Algorithm for Health Services Clustering Based on Districts in West Java Province EKSAKTA doi 10 20885 eksakta vol5 iss1 art11
  2. Implementasi Preprocessing dan Synonym Expansion untuk Sistem Temu Kembali Berita Bahasa Indonesia |... ejournal.uigm.ac.id/index.php/JSECI/article/view/5405Implementasi Preprocessing dan Synonym Expansion untuk Sistem Temu Kembali Berita Bahasa Indonesia ejournal uigm ac index php JSECI article view 5405
  3. PEMETAAN TEMPAT IBADAH DI JAKARTA: SEBUAH STUDI MENGGUNAKAN KMEANS CLUSTERING | Jurnal Rekayasa Sistem... journal.ppmi.web.id/index.php/jrsit/article/view/669PEMETAAN TEMPAT IBADAH DI JAKARTA SEBUAH STUDI MENGGUNAKAN KMEANS CLUSTERING Jurnal Rekayasa Sistem journal ppmi index php jrsit article view 669
  4. Enhancing K-Means Clustering for Journal Articles using TF-IDF and LDA Feature Extraction | Brilliance:... doi.org/10.47709/brilliance.v4i2.5547Enhancing K Means Clustering for Journal Articles using TF IDF and LDA Feature Extraction Brilliance doi 10 47709 brilliance v4i2 5547
Read online
File size850.49 KB
Pages15
DMCAReport

Related /

ads-block-test