Pendekatan Text Mining untuk Klasterisasi Tren Penelitian dengan Algoritma Unsupervised Learning K-Means - Atimi, Rizqia Lestika; Pratama, Enda Esyudha; Pradasari, Novi Indah (Program Studi Informatika, 2025)
Jumlah publikasi ilmiah Indonesia meningkat signifikan pada 2021–2024, menempatkan Indonesia di peringkat 54 dunia dengan 222.455 artikel pada 2024. Sesuai Undang-undang No. 12 Tahun 2012, penelitian merupakan bagian dari Tri Dharma yang wajib dipublikasikan oleh dosen dan institusi. Namun, banyaknya publikasi menimbulkan tantangan dalam mengidentifikasi tren dan mengelompokkan topik penelitian. Karena itu, penelitian ini mengembangkan model klasterisasi topik menggunakan pendekatan text mining dengan algoritma K-Means. Metode penelitian ini meliputi pengumpulan data (data collecting) dan persiapan data teks (text pre-processing), text-to-vector (vectorizing), klasterisasi dengan algoritma K-Means (modelling with K-Means) dengan optimalisasi titik centroid awal menggunakan metode Elbow, dan deploy model. Hasil penelitian menunjukan proses klasterisasi terbaik pada saat nilai k berjumlah 11 dengan nilai Silhouette Score 0.0172. Informasi yang dihasilkan dapat memberikan gambaran tren penelitian yang ada saat ini dan melihat potensi kolaborasi penelitian yang dapat dilakukan.