Visualisasi Similaritas Topik Penelitian dengan Pendekatan Kartografi Menggunakan Self-Organizing Maps (SOM)

Budi Pangestu, Diana Purwitasari, Chastine Fatichah
Submission Date: 2017-07-23 21:00:00
Accepted Date: 2018-03-13 10:14:14

Abstract


Penelitian merupakan salah satu hal yang penting dalam pengembangan bidang keilmuan sehingga dinilai perlu diciptakan sebuah visualisasi Peta Keterkaitan Antar Topik Riset Penelitian, agar mampu memberikan ide dan gambaran bagi calon peneliti dari Indonesia tentang potensi Topik Penelitian yang dapat dikembangkan.Pada penelitian kali ini, akan digunakan Data Penelitian studi dari Resits.its.ac.id sebagai data input. Pemrosesan Data Mining pada data teks seringkali memiliki kendala dalam kata-kata yang terdapat pada corpus terlalu kotor atau biasa disebut stopwords, dan besarnya dimensi fitur yang didapat dari data teks sangat besar. Berdasarkan hasil uji coba, dapat disimpulkan bahwa ekstraksi fitur dan Teknik cluster yang digunakan sudah tepat divalidasi dengan Silhouette Score sebesar 0.5215, dan Cophenet Correlation Coefficient sebsar 0.977. Uji coba diatas menunjukkan bahwa K-means Clustering yang digunakan menghasilkan Cluster yang Cohesive dan Separable ditandai dengan hasil Silhouette Score dan Cophenet Correlation Coefficient yang besar.


Keywords


Hierarchical Clustering; K-means Clustering; Self-organizing Maps; Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF); Text Mining; Visualisasi

References