ANALISA CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING (STUDI KASUS : DOKUMEN SKRIPSI JURUSAN KIMIA, FMIPA, UNIVERSITAS SEBELAS MARET)

Abstract

Data penelitian dapat dikelompokkan berdasarkan kemiripan tema, objek maupun metode penelitian. Hasil pengelompokkan data penelitian dapat memperlihatkan bagaimana pola kemiripan penelitian dan variasi tema
penelitian dari waktu ke waktu. Hasil pengelompokan juga dapat memperlihatkan tema yang banyak diambil mahasiswa dan yang jarang diambil mahasiswa pada waktu tertentu. Informasi tersebut diharapkan dapat membantu dosen dalam mengevaluasi metode pembelajaran yang telah dilakukan. Penelitian ini mengelompokkan dokumen skripsi Jurusan
Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret. Jurusan Kimia dipilih karena jumlah data penelitiannya cukup banyak.
Pengelompokan data penelitian yang umumnya berbentuk teks dapat dilakukan dengan text mining dengan metode clustering. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah kombinasi antara metode Hierarchical Clustering dan K-Means Clustering. Data penelitian dipilih dokumen skripsi. Bagian dari dokumen yang diolah adalah bagian abstrak.
Clustering dokeman menghasilkan 16 cluster. Hasil cluster dianalisa keterkaitan antar dokumennya dan diperkirakan tema dari tiap cluster. Hasil cluster dilihat pula keterkaitannya dengan dosen yang mengajar Jurusan Kimia.
Hasil analisa cluster memperlihatkan bahwa keahlian dosen mempengaruhi variasi tema penelitian yang dilakukan oleh mahasiswa. Diketahui pula bahwa banyaknya penelitian di suatu tema berkaitan dengan minat siswa dan proyek dosen di Jurusan Kimia.