PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MELAKUKAN KLASTERISASI PADA PERINGKASAN TEKS - Ely Kurniawan; Nirwana Hendrastuty (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasterisasi menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan klasterisasi pada peringkasan teks, dengan memberikan kontribusi positif untuk mengoptimalkan hasil dari peringkasan teks. Metodologi penelitian mencangkup studi pustaka, pengolahan data, klasterisasi menggunakan algoritma K-Means dan evaluasi hasil klasterisasi. Hasil klasterisasi diperoleh menggunakan aplikasi RapidMiner, dengan langkah-langkah yang meliputi import data, pembentukan diagram proses, eksekusi diagram proses, dan analisis statistic data serta performance vector K-Means. Hasil pengujian menunjukan bahwa kelompok klaster peringkasan teks berhasil diidentifikasi melalui proses klasterisasi. Dari hasil pengujian ini mendapat nilai Indeks Davies Boldin sebesar -0,614 yang menandakan kualitas klaster yang baik. Klasterisasi ini dapat memberikan informasi penting kepada pihak terkait dalam melakukan peringkasan teks. Penerapan algoritma K-Means Clustering memberikan hasil yang baik, hal ini menegaskan efektivitasnya dalam mengelompokan peringkasan teks berdasarkan karakteristiknya