Daftar Isi: Aplikasi Text Mining Untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi Dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus: Prodi Sistem Komputer)

Main Author:	Riyadhi, Muhammad Faishal
Format:	Thesis NonPeerReviewed Book eArticle
Bahasa:	eng
Terbitan:	, 2019
Subjects:	006_Special Computer Methods
Online Access:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/1/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Cover.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/2/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Lembar%20Pengesahan.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/3/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Persetujuan%20Publikasi.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/4/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Lembar%20Pernyataan%20Keaslian.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/5/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Kata%20Pengantar.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/6/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Daftar%20Isi.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/7/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20I.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/8/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20II.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/9/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20III.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/10/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20IV.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/11/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20V.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/12/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Daftar%20Pustaka.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/13/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Jurnal.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/ https://elibrary.unikom.ac.id

Daftar Isi:

Dengan banyaknya mahasiswa yang akan mengerjakan tugas akhir, maka diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan informasi tentang tren topik skripsi apa saja yang sedang populer pada tahun-tahun tertentu. Oleh karena itu melalui penelitian ini dikembangkan suatu aplikasi yang dapat bekerja secara semi-otomatis dengan memanfaatkan teknologi Text Mining dan Algoritma K-Means Clustering. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka didapatkan hasil bahwa, sistem yang dibuat dapat membantu para mahasiswa untuk mengetahui informasi tren topik skripsi apa yang sedang tren di program studi sistem komputer. Untuk proses analisis menggunakan metode K-Means Clustering, tingkat keberhasilan yang di dapat sebesar 66.66% untuk proses matematis. Dan untuk perbandingan dengan proses sistemnya sebesar 33.33% untuk data yang sama dengan proses matematis.