KLASTERISASI GENRE CERPEN KOMPAS MENGGUNAKAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING- SINGLE LINKAGE - Zenal Arifin; Stefanus Santosa; M. Arief Soeleman (Jurnal Teknologi Informasi - Cyberku (JTIC), 2017)
Teks merupakan sarana interaksi dalam semua media komunikasi tulisan. Oleh karena peningkatan ukuran dan jenisnya yang sangat cepat, maka proses analisis data teks menjadi sesuatu yang bermakna sangatlah penting. Penggalian teks telah menjadi teknologi yang penting terutama dalam pengolahan dokumen cerpen. Pembaca cerpen saat ini kesulitan untuk memperoleh cerpen yang diinginkan jika cerpen tersebut tidak terkelompok dengan baik. Jika pengelompokan dilakukan secara manual membutuhkan waktu yang sangat lama. Oleh sebab itu, clustering menjadi solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Clustering cerpen berfungsi untuk mengelompokkan dokumen cerpen berdasarkan tingkat kemiripan dari dokumen cerpen tersebut. Penelitian ini mengusulkan suatu model klasterisasi berbasis metode Hierarchical Clustering, khususnya Single Linkage Clustering. Metode Hierarchical Aggomerative Clustering terbukti memiliki performansi yang lebih baik daripada pendekatan penelitian sebelumnya yang menggunakan k-Means. Dari 127 dataset cerpen yang telah diujicobakan didapatkan nilai akurasi dari metode Agglomerative Hierarchical Clustering Single Linkage 47,2441 %, sedangkan metode k-Means hanya 37,7953 %.