Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Topik Dokumen Studi Kasus:Dokumen Abstrak Skripsi Jurusan Teknik Informatika ITATS - Rani Rotul Muhima; Intan Rizky Kurniana; Septiyawan Rosetya Wardhana; Maftahatul Hakimah (Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, 2021)
Proses inventarisasi di perpustakaan jurusan Teknik Informatika ITATS masih belum optimal. Hal ini ditunjukkan dengan bahan pustaka khususnya laporan skripsi mahasiswa di e-library ITATS belum dikelompokkan berdasarkan topik. Pengelompokkan laporan skripsi di perpustakaan jurusan Teknik Informatika perlu dilakukan untuk membantu mahasiswa dalam mencari referensi atau sebagai pertimbangan dalam memilih topik skripsi. Metode yang digunakan pengelompokan dokumen abstrak skripsi ini adalah K-Means. Metode ini cukup sederhana tetapi dapat meminimilasir kemiripan antar kelompok dan memaksimalkan kimiripan dalam satu kelompok. Data yang digunakan pada penelitian adalah 182 data dokumen abstrak skripsi dengan format pdf. Sebelum proses pengelompokan dengan algoritma K-Means, dilakukan preprocessing data. Proses ini terdiri dari case folding, tokenization, filtering dan stemming. Setelah tahap preprocessing data kemudian dilakukan pembobotan dengan Tf-Idf. Evaluasi hasil pengelompokan menggunakan metode elbow. Hasil penelitian menunjukan jumlah kelompok optimal pada k=3 dengan nilai SSE sebesar 41977,88.