Model Hybrid Clustering untuk Artikel Ilmiah Prosiding SENATIB Berbasis TF-IDF - Nabila Wahyu Ningtias; Abdullah Azza Al Abllas; Arif Kurniawan; Nasywa Hamna Zakiya; Aprilisa Arum (CV. Shofanah Media Berkah, 2026)
Meningkatnya jumlah artikel ilmiah pada prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) menyebabkan proses pencarian referensi berdasarkan topik penelitian menjadi kurang efisien apabila dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan artikel ilmiah berdasarkan kemiripan topik menggunakan pendekatan text mining dan algoritma K-Means Clustering. Data penelitian diperoleh melalui proses web scraping sebanyak 490 artikel yang terdiri atas atribut judul dan abstrak. Tahapan penelitian meliputi data cleaning, preprocessing (case folding, cleaning, tokenization, stopword removal), pembobotan menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), penentuan jumlah cluster menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering dengan Ward Linkage dan Elbow Method, dilanjutkan proses clustering menggunakan K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster yang paling representatif adalah tiga cluster. Evaluasi menggunakan Silhouette Score, Davies–Bouldin Index (DBI), dan Calinski–Harabasz Index (CHI) menghasilkan nilai masing-masing sebesar 0,0336, 4,5271, dan 13,7372. Meskipun tingkat pemisahan antarcluster masih relatif rendah akibat kemiripan topik antarartikel, hasil clustering mampu mengelompokkan artikel ke dalam tiga kelompok utama, yaitu Sistem Informasi, Internet of Things (IoT), dan Sistem Pendukung Keputusan. Penelitian ini diharapkan dapat membantu proses pencarian referensi berdasarkan topik serta memberikan gambaran mengenai persebaran topik penelitian pada prosiding SENATIB.