Analisis dan Implementasi Web Usage Mining Menggunakan Metode Self Organizing Map dan K-Means â¨(Studi Kasus : Aktifitas Internet Telkom University) - Tanri Hedresta; Eko Darwiyanto; Veronikha Effendy (Indonesia Symposium on Computing, 2015)
Pertumbuhan internet yang melesat dengan cepat selama satu dekade terakhir membuat meledaknya populasi pengguna internet dan tentunya situs dimana para pengguna beraktifitas. Informasi bertebaran di berbagai penjuru dunia internet. Pencarian informasi dengan memanfaatkan teknologi internet telah memberikan manfaat yang sangat besar bagi berbagai bidang. Aktivitas pengguna internet dalam mengakses pages pada suatu website dapat menjadi informasi yang dapat digunakan untuk menjadi feedback untuk membantu pengguna internet lainnya melakukan pencarian informasi dengan lebih luas. Penelitian ini menggunakan ilmu web usage mining untuk membuat cluster url berdasarkan aktifitas pencarian user dalam mengakses situs baa.ittelkom.ac.id, website informasi kampus Telkom University. Aktivitas user pada suatu web yang direkam pada data log server diolah menggunakan metode Self Organizing Map (SOM). Sebelumnya dilakukan proses dimension reduction oleh metode K-Means pada data transaksi hasil dari preprocess data log, untuk memaksimalkan kinerja metode SOM. Data log diolah dengan mengambil beberapa bagian data yang diperlukan seperti IP address, url, dan waktu akses user pada proses preprocessing. Kemudian cluster yang dibentuk akan dianalisis. Â