PERANCANGAN DAN ANALISIS CLUSTERING DATA MENGGUNAKAN K-MEDOIDS UNTUK BERITA BERBAHASA INGGRIS

HARIVAL ZAYUKA

Informasi Umum

Kode

17.04.1717

Klasifikasi

006.22 - Embedded Computer Systems

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Computer Engineering

Dilihat

128 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Saat ini perkembangan dunia teknologi dan informasi sangat berkembang dengan pesat. Tidak heran hal ini ini terjadi juga pada jumlah dokumen berita khususnya berita digital yang ada pada media online. Hal ini menyebabkan semakin sulitnya untuk melakukan pencarian terhadap suatu topik berita. Clustering merupakan salah satu metode data mining yang bersifat unsupervised learning untuk mengelompokkan dokumen berdasarkan kemiripannya. Untuk melakukan pengelompokan tersebut, digunakan salah satu algoritma clustering yaitu K-Medoids.

K-Medoids merupakan suatu algoritma clustering yang berusaha melakukan pengelompokan suatu dataset dengan mencari terlebih dahulu sejumlah titik yang merepresentasikan suatu cluster (medoid). Setelah mendapatkan k-medoid dokumen pada dataset dikelompokan kedalam cluster yang memiliki jarak ke medoid terdekat. Adapun metode pendekatan yang digunakan untuk menghitung jarak antar dokumen adalah euclidean distance method.

Nilai rangking yang dibangun menggunakan metode TF*IDF pada penelitian ini dapat dijalankan sehingga dapat diketahui hasil summary dari berita memiliki rank value yang dihitung secara manual sejumlah 7.68 dan sesuai dengan rank value pada sistem yang berjumlah 7.672521605716973. Artinya perhitungan yang dilakukan oleh sistem sudah sama dengan perhitungan yang dilakukan secara manual oleh penulis. Dan berita yang diuji termasuk dalam cluter travel dengan nilai akurasi sebesar 100%.