CLUSTERING KONSEP DOKUMEN BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN BISECTING K-MEANS HIZRY RAMDANI

(1)

CLUSTERING KONSEP DOKUMEN BERBAHASA

INDONESIA MENGGUNAKAN

BISECTING K-MEANS

HIZRY RAMDANI

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(2)

ii

CLUSTERING KONSEP DOKUMEN BERBAHASA

INDONESIA MENGGUNAKAN

BISECTING K-MEANS

HIZRY RAMDANI

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada

Departemen Ilmu Komputer

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(3)

iii

ABSTRACT

HIZRY RAMDANI. Clustering Indonesian Documents Concept Using Bisecting K-means. Supervised by TAUFIK DJATNA and MUSHTHOFA.

In recent years, we have seen a tremendous growth in the volume of text documents available on the Internet, digital libraries, news sources, and company-wide intranets. This has led to an increased interest in developing methods that can efficiently categorize and retrieve relevant information. Concept indexing (CI) is a dimensionality reduction algorithm. Recently, techniques based on dimensionality reduction have been explored for capturing the concepts present in a collection of documents. In this research we investigate concept indexing as interpretation concept in Indonesian documents for clustering documents using bisecting K-means. This research showed concept-based documents clustering was achievable and that it increased the F-measure up to 38% as compared to word-based clustering.

(4)

Judul Skripsi : Clustering Konsep Dokumen Berbahasa Indonesia Menggunakan Bisecting K-means

Nama : Hizry Ramdani

NIM : G64062226

Menyetujui

Pembimbing I Pembimbing II

Dr. Eng. Taufik Djatna, M.Si. Mushthofa, S.Kom M.Sc.

NIP. 19700614 199512 1001 NIP. 19820325 2009121 003

Mengetahui:

Ketua Departemen Ilmu Komputer,

Dr. Ir. Sri Nurdiati, M.Sc NIP. 19601126 198601 2 001

(5)

ii

RIWAYATHIDUP

Penulis dilahirkan di Bogor, 11 Mei 1988 sebagai anak kedua dari tiga bersaudara. Penulis merupakan putra dari Ayah M Rafe’i S. Pd dan Ibu Sopiah.

Tahun 2006 penulis lulus dari SMAN 1 Megamendung dan pada tahun yang sama melalui jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB), diterima di Departemen Ilmu Komputer, Fakutas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.

Selama perkuliahan, penulis aktif di Koperasi Mahasiswa IPB dan Himpunan Mahasiswa Ilmu Komputer (HIMALKOM IPB) serta pernah menjadi asisten praktikum dalam salah satu mata kuliah.

(6)

iii

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT atas kemurahan dan izin-Nya sehingga tugas akhir ini berhasil diselesaikan. Tak lupa shalawat serta salam penulis curahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Topik yang dipilih dalam penelitian adalah pengelompokan dokumen, dengan judul Clustering Konsep Dokumen Berbahasa Indonesia Menggunakan

Bisecting K-Means.

Penulis berterima kasih kepada Bapak Dr. Eng. Taufik Djatna M.Si dan Mushthofa S.Kom, M.Sc selaku dosen pembimbing yang telah membimbing penulis selama penelitian penelitian berlangsung. Selain itu kepada Bapak Ir. Julio Adisantoso M.Kom dan staf pengajar Departemen Ilmu Komputer terima kasih atas ilmu yang telah diberikan, serta tidak lupa kepada staf tata usaha yang membantu dalam administrasi selama kuliah di IPB.

Terima kasih setulus-tulusnya penulis sampaikan kepada Mama, Bapak, Aa, Teteh dan Ade yang telah memberikan kasih sayang, perhatian, semangat dan doa. Kepada seluruh keluarga yang telah mendukung baik moral atau materil penulis sampaikan terima kasih.

Terima kasih kepada teman-teman satu perjuangan Ilkomerz 43 yang telah memberikan wawasan dan hari-hari yang menyenangkan selama kuliah. Selanjutnya kepada teman-teman Wisma Maya stay cool!. Masih banyak pihak yang membantu penulis namun tidak dapat disebutkan disini.

(7)

iv DAFTAR ISI Halaman DAFTAR GAMBAR... v DAFTAR LAMPIRAN ... v PENDAHULUAN ... 1 Latar Belakang ... 1 Tujuan Penelitian ... 1 Ruang Lingkup ... 1 Manfaat Penelitian... 1 TINJAUAN PUSTAKA ... 1 Clustering ... 1

Pemodelan Ruang Vektor ... 2

K-Means ... 2 Bisecting K-means... 2 Concept Indexing ... 3 Centroid Maksimum ... 3 Rand Index ... 3 F-Measure ... 4 METODE PENELITIAN ... 4 Koleksi Dokumen ... 4 Praproses... 4

Pemodelan Ruang Vektor ... 5

Concept Indexing ... 5

Clustering ... 5

Evaluasi ... 6

HASIL DAN PEMBAHASAN ... 6

Karakteristik Dokumen ... 6

Menghapus Stopwords dan Term dengan df < Treshold ... 6

Evaluasi Kinerja Sistem ... 6

Waktu Proses ... 9

Konsep dalam Koleksi ... 9

KESIMPULAN DAN SARAN ... 9

Kesimpulan ... 9

Saran ... 9

(8)

v

DAFTAR GAMBAR

Halaman

1 Metode penelitian. ... 4 2 Struktur dokumen teks. ... 6 3 Diagram nilai rand index pada jumlah dimensi berbeda untuk clustering dokumen menggunakan

bisecting K-means dengan concept indexing (centroid rata-rata)... 7

4 Diagram perbandingan nilai rand index antara bisecting K-means dan bisecting K-means dengan

concept indexing (centroid rata-rata) dan (centroid maksimum) dengan jumlah dimensi 25. ... 7

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

1 Daftar kata buang (stopwords)... 12 2 Rand index pada dimensi yang berbeda untuk bisecting K-means dengan concept indexing (centroid maksimum). ... 13 3 Diagram nilai F-measure pada jumlah dimensi berbeda untuk clustering dokumen menggu-nakan bisecting K-means dengan concept indexing (centroid rata-rata)... 13 4 Diagram nilai F-measure pada jumlah dimensi berbeda untuk clustering dokumen menggu-nakan bisecting K-means dengan concept indexing (centroid maksimum). ... 14 5 Diagram perbandingan nilai F-measure antara bisecting K-means dan bisecting K-means dengan

(9)

1

PENDAHULUAN Latar Belakang

Keakuratan dan kecepatan untuk memperoleh informasi menjadi salah satu aspek yang sangat diperhitungkan dalam temu kembali informasi. Keakuratan informasi berhubungan dengan kesesuaian informasi yang ditampilkan dengan keinginan pengguna. Pengguna menginginkan informasi yang sesuai dengan query yang dimasukan ke dalam sistem temu kembali. Sama halnya dengan keakuratan, waktu sangat mempengaruhi kepuasan pengguna. Setiap pengguna menginginkan waktu yang pendek dalam memperoleh informasi. Bila ditinjau dari volume dokumen teks yang berada di internet, perpustakaan digital, dan web intranet perusaan yang sangat besar, dibutuhkan suatu sistem yang efisien dalam mengekstraksi informasi sehingga waktu untuk mendapatkan informasi menjadi lebih pendek.

Salah satu cara untuk meningkatkan hasil temu kembali informasi adalah dengan menerapkan algoritme statistik, di antaranya

clustering dan classification (Dhillon & Modha

2000). Clustering adalah proses pengelompokan sekumpulan objek ke dalam kelas yang objeknya mirip (Han & Kamber 2006).

Clustering telah digunakan dalam menemukan

“konsep terpendam” dalam sekumpulan dokumen teks yang tidak terstruktur dan proses pencarian teks dalam jumlah besar seperti Yahoo (Dhillon & Modha 2000).

Jumlah dokumen yang sangat besar menjadi tantangan tersendiri dalam temu kembali informasi. Semakin beragam dan besar jumlah dokumen maka semakin tinggi dimensi sebuah dokumen dalam koleksi. Jumlah dokumen dan dimensi sangat mempengaruhi waktu proses. Semakin besar dan tinggi dimensi dokumen maka waktu proses temu kembali informasi akan semakin bertambah. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan cara mengurangi dimensi suatu dokumen. Concept

indexing adalah salah satu metode yang

digunakan untuk mengurangi dimensi. Concept

indexing memiliki keunggulan dibandingkan

dengan metode pengurangan dimensi seperti

Latent Semantic Index (LSI) karena memiliki

waktu proses lebih rendah (Karypis G & Han E 2000). Maka dari itu, penelitian ini akan mencoba menerapkan concept indexing untuk koleksi dokumen berbahasa Indonesia dan mengetahui pengaruhnya terhadap clustering dokumen menggunakan bisecting K-means.

Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah melakukan

clustering dokumen berbahasa Indonesia berdasarkan konsep dan mengukur pengaruh metode pengurangan dimensi menggunakan

concept indexing terhadap bisecting K-means

untuk pengelompokan dokumen berbahasa Indonesia.

Ruang Lingkup

Ruang lingkup penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Dokumen yang digunakan adalah dokumen berbahasa Indonesia.

2. Koleksi dokumen yang digunakan memiliki enam tema yaitu bulu tangkis, ekonomi, jurnal pertanian, lingkungan, kriminal dan pendidikan.

3. Algoritme clustering yang digunakan untuk clustering konsep dokumen adalah bisecting K-means.

4. Jumlah cluster 𝐾 untuk

mengelompokkan konsep dokumen adalah 6 yang disesuaikan dengan jumlah tema dalam koleksi dokumen. 5. Algoritme clustering yang digunakan

dalam proses concept indexing adalah

bisecting K-means. Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh algoritme pengurangan dimensi concept indexing untuk pengelompokan dokumen berbahasa Indonesia menggunakan

bisecting K-means.

TINJAUAN PUSTAKA

Clustering

Proses pengelompokan sekumpulan objek ke dalam kelas-kelas yang objek-objeknya serupa disebut clutering. Objek-objek dalam sebuah cluster mirip satu sama lain dan berbeda dengan objek-objek dalam cluster lain (Han & Kamber 2006).

Clustering secara garis besar dibagi ke

dalam dua grup yaitu hierarchical dan

partitional. Hierarchical clustering secara

rekursif dapat menemukan persarangan cluster dengan cara agglomerative dan divisive. Agglomerative secara rekursif menggabungkan sepasang titik yang memiliki paling banyak kesamaan ke dalam satu cluster sehingga berbentuk herarkikal. Divisive secara rekursif membagi titik dalam sebuah cluster menjadi

cluster yang lebih kecil. Partitional clutering

(10)

2 secara simultan sebagai bagian data dan tidak

membentuk struktur hierarkikal (Jain. A. K 2009).

Berikut ini adalah definisi partitional

clustering. Misalkan diberikan sekumpulan

masukan data 𝐷 = 𝑑1, … , 𝑑𝑖, … , 𝑑𝑁 , dengan 𝑑𝑖 = 𝑤𝑖1, … , 𝑤𝑖2, … , 𝑤𝑖𝑚 ∈ ℜ𝑚, 𝑤𝑖𝑗 adalah atribut, dimensi atau variabel. Partitional

clustering berusaha membagi 𝐷 ke dalam 𝐾 bagian 𝑆 = 𝑆1, … , 𝑆𝐾 (𝐾 ≤ 𝑁), dengan

 𝑆𝑖 ≠ ∅, 𝑖 = 1, … , 𝐾  𝐾𝑖=1𝑆𝑖= 𝑆

 𝑆𝑖 ∩ 𝑆𝑗 = ∅, 𝑖, 𝑗 = 1, … , 𝐾 dan 𝑖 ≠ 𝑗 dengan 𝑁 adalah jumlah data dan 𝑚 adalah jumlah atribut atau jumlah dimensi data (Riu X & D.C Wunsch 2009).

Pemodelan Ruang Vektor

Dalam sebuah koleksi, tiap dokumen d dianggap sebagai sebagai vektor dalam

term-space. Masing-masing dokumen digambarkan

ke dalam vektor 𝑑 𝑡𝑓 = 𝑡𝑓1, 𝑡𝑓2, … , 𝑡𝑓𝑚 , dengan 𝑡𝑓𝑖 adalah frekuensi term i dalam koleksi dokumen dan 𝑚 adalah jumlah term dalam koleksi. Perbaikan model ini dilakukan pada pembobotan masing-masing term

didasarkan pada inverse document frequency dalam koleksi dokumen. Tujuan pembobotan ini adalah term yang muncul di jumlah dokumen yang berbeda memiliki kekuatan yang berbeda. Hal ini dilakukan dengan melakukan perkalian tiap term i dengan _{log 𝑁 𝑑𝑓}

𝑖, dengan 𝑁 adalah jumlah dokumen dalam koleksi dan 𝑑𝑓𝑖 adalah jumlah dokumen yang mengandung term i (document-frequency). Representasi tf-idf pada sebuah dokumen adalah 𝑑 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 = {𝑡𝑓1log

𝑁 𝑑𝑓1 , 𝑡𝑓2log 𝑁 𝑑𝑓2 , … , 𝑡𝑓𝑛log 𝑁 𝑑𝑓𝑚 }.

Dalam pemodelan ruang vektor, ukuran kesamaan antara 2 dokumen 𝑑𝑖 dan 𝑑𝑗 dihitung dengan fungsi cosine sebagai berikut

cos(𝑑 𝑖, 𝑑 𝑗) =

𝑑 𝑖∙ 𝑑 𝑗 𝑑 𝑖 ∗ 𝑑 𝑗

dengan “∙” adalah dot product antara dua vektor dan 𝑑 𝑖 panjang satuan vektor dokumen i.

Misalkan diberikan sekumpulan dokumen 𝑆 yang mana tiap dokumen direpresentasikan dalam bentuk vector, maka vektor centroid 𝐶 adalah

𝐶 = 1 𝑆 𝑑

𝑑∈𝑆

yaitu vektor yang dihasilkan dari bobot rata-rata berbagai macam term dalam kumpulan dokumen S (Karypis G & Han E 2000).

K-Means

Misalkan 𝑆 = 𝑑𝑖 , i = 1, …, n adalah sekumpulan titik berjumlah n yang memiliki m-dimensi dikelompokkan ke dalam 𝐾 cluster, 𝑆 = 𝑆𝑘, 𝑘 = 1, … , 𝐾 . Algoritme K-means melakukan pembagian anggota cluster sehingga

square error (jumlah jarak) antara centroid dan

titik-titik dalam cluster menjadi minimum. 𝜇𝑘 adalah centroid (rata-rata) pada cluster 𝑆𝑘.

Square error antara 𝜇𝑘 dan objek dalam cluster 𝑆𝑘 didefinisikan sebagai berikut

𝐽(𝑆𝑘) = 𝑑𝑖− 𝜇𝑘 2 𝑑_𝑖∈𝑆_𝑘

Tujuan utama dari K-means adalah meminimumkan jumlah square error secara keseluruhan pada 𝐾 cluster. Berikut ini adalah persamaan sum of square error.

𝐽(𝑆) = 𝑑𝑖− 𝜇𝑘 2 𝑑_𝑖∈𝑆_𝑘

𝐾

𝑘 =1

Algoritme K-means dimulai dengan inisialisasi pembagian menjadi 𝐾 cluster dengan meminimumkan square error. Karena

square error selalu berkurang dengan bertambahnya jumlah cluster 𝐾(𝐽 𝑆 = 0 ketika 𝐾 = 𝑛). 𝐾 dapat diperkecil dengan tujuan hanya untuk memperbaiki jumlah cluster. Tahapan utama algoritme K-means adalah sebagai berikut:

1. menginisialisasi pembagian 𝐾 cluster; ulangi tahap 2 dan 3 hingga keanggotaan cluster stabil.

2. menciptakan partisi baru dengan menempatkan titik ke pusat cluster terdekat

3. menghitung pusat cluster baru (Jain A. K 2009).

Bisecting K-means

Bisecting K-means menggunakan K-means

untuk membagi sebuah cluster menjadi dua (Savaresi et.al 2007). Bisecting K-means dimulai dengan cluster tunggal yang berisi seluruh dokumen. Berikut ini adalah algoritme

bisecting K-means untuk menemukan 𝐾 cluster pada sebuah koleksi dokumen yaitu:

(11)

3 2. menemukan 2 sub-clusters

menggu-nakan K-means tipe dasar (tahap

bisecting).

3. mengulangi tahap 2, tahap membagi dua untuk ITER waktu dan ambil hasil split

clustering yang memiliki overall similarity tertinggi.

4. mengulangi langkah 1, 2 dan 3 hingga jumlah cluster tercapai.

ITER adalah jumlah percobaan membagi dua (bisection) untuk masing-masing fase

bisecting K-means sehingga pada tahap 3

dipilih hasil pembagian yang memiliki kerapatan yang tinggi atau memiliki overall

similarity tertinggi.

Pemilihan cluster yang akan dibagi dua dilakukan dengan cara mencari cluster terluas atau memiliki overall similarity yang paling rendah dari beberapa kandidat cluster. Overall

similarity dihitung menggunakan cohesiveness

internal cluster. Berikut ini adalah rumus overall similarity 𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 1 𝑆 2 cos(𝑑 ′_{, 𝑑)} 𝑑 ∈𝑆 𝑑′∈𝑆

dengan 𝑆 adalah jumlah anggota cluster dan d’ dan d adalah vektor dokumen yang merupakan anggota cluster S (Steinbach M, Karypis & Kumar V, 2000).

Concept Indexing

Concept indexing (CI) memproyeksikan

koleksi dokumen ke dalam k dimensi dengan mengelompokkan dokumen-dokumen ke dalam

k kelompok kemudian menggunakan vektor centroid pada cluster untuk memperoleh axes

pada pengurangan ruang k dimensi.

Berikut ini proses pengurangan ruang dimensi pada unsupervised dimensionality

reduction. Jika k adalah jumlah dimensi yang

diinginkan. Tahap awal CI melakukan pengelompokan koleksi dokumen menjadi k

cluster. Kemudian menggunakan vektor

centroid pada cluster sebagai axes pada

pengurangan ruang dimensi k. Misalkan, D adalah matriks document-term n×m (n adalah jumlah dokumen dan m adalah jumlah term dalam koleksi), baris ke-i pada D menyimpan ruang vektor yang menggambarkan dokumen ke-i (D[i, *] = 𝑑 𝑖) dan kolom ke-j menggambarkan term ke-j. CI menggunakan algoritme clustering untuk membagi dokumen-dokumen ke dalam k kelompok yang disjoint, 𝑆1, 𝑆2, …, 𝑆𝑘. Kemudian dihitung vektor

centroid 𝐶 𝑖 untuk setiap 𝑆𝑖 sebagai berikut

𝐶 𝑖 = 1 𝑆𝑖

𝑑 𝑑∈𝑆_𝑖

Masing-masing centroid membentuk sebuah

axis pada pengurangan ruang dimensi k dan k

dimensi merepresentasikan tiap dokumen yang diperoleh dari proyeksi ke dalam ruang ini. Proyeksi dapat ditulis dalam notasi matriks sebagai berikut. Misal 𝐶 matriks m×k yang mana kolom ke-i pada 𝐶 merupakan 𝐶 𝑖. Kemudian dimensi k merepresentasikan tiap vektor dokumen 𝑑 melalui persamaan 𝑑 𝐶 dan dimensi k merepresentasikan koleksi diberikan dalam matriks 𝐷𝑘= 𝐷𝐶. Serupa dengan dimensi dokumen, dimensi k yang merepresentasikan query 𝑞 pada temu informasi ditunjukkan dengan persamaan 𝑞 𝐶. Pada akhirnya kesamaan antara dua dokumen dalam pengurangan ruang dimensi dihitung dengan perhitungan cosine antara vektor yang telah dikurangi dimensinya (Karypis & Han 2000).

Centroid Maksimum

Diberikan sekumpulan masukan dengan pola 𝑆 = 𝑑1, … , 𝑑𝑖, … , 𝑑𝑁 , dengan 𝑑𝑖 = 𝑤𝑖1, … , 𝑤𝑖2, … , 𝑤𝑖𝑚 ∈ ℜ𝑚, 𝑤𝑖𝑗 adalah atribut dimensi atau variabel. Centroid maksimum untuk 𝑆 adalah 𝐶 = {𝑚𝑎𝑥{𝑤11, 𝑤21, … , 𝑤𝑁1} , 𝑚𝑎𝑥{𝑤12, 𝑤22, … , 𝑤𝑁2}, … , 𝑚𝑎𝑥{𝑤1𝑚, 𝑤2𝑚, …, 𝑤𝑁𝑚}}.

Rand Index

Alternatif untuk menerjemahkan informasi secara teoritik pada cluster adalah penggambaran sebagai rangkaian keputusan, satu untuk masing-masing N(N-1)/2 pasang dokumen dalam koleksi pada N cluster. Kita ingin menempatkan dua dokumen ke dalam

cluster yang sama jika dan hanya jika kedua

dokumen tersebut mirip. True positif (TP) adalah keputusan menempatkan dua dokumen yang mirip ke cluster yang sama, true negative (TN) adalah keputusan menempatkan dua dokumen yang tidak mirip ke cluster berbeda. Terdapat dua tipe kesalahan yang dapat terjadi pada clustering. False positif (FP) adalah keputusan menempatkan dua dokumen yang tidak mirip ke cluster yang sama. False

negative (FN) adalah keputusan menempatkan

dua dokumen yang mirip ke cluster yang berbeda. Rand index mengukur persentase terhadap keputusan yang sesuai. Berikut adalah persamaan rand index

𝑅𝐼 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

(12)

4

F-Measure

F-measure mengombinasikan precision dan

recall untuk temu kembali informasi. Nilai recall dan precision pada suatu keadaan dapat

memiliki bobot (nilai keutamaan) yang berbeda. Ukuran yang menampilkan timbal balik antara

recall dan precision adalah F-measure yang

merupakan bobot harmonic mean pada recall dan precision. Berikut adalah persamaan F-measure 𝐹 = 1 𝛼_{𝑃 +}1 1 − 𝛼 _𝑅1 = 𝛽 2_{− 1 𝑅𝑃} 𝛽2_{𝑃 + 𝑅} dengan 𝛽2₌ 1−𝛼 𝛼 , 𝛼 ∈ 0,1 dan 𝛽 2_{∈ 0, ∞ .} 𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁

True positif (TP) adalah keputusan menempatkan dua dokumen yang mirip ke

cluster yang sama, true negative (TN) adalah

keputusan menempatkan dua dokumen yang tidak mirip ke cluster berbeda. Terdapat dua tipe kesalahan yang dapat terjadi pada

clustering. False positif (FP) keputusan

menempatkan dua dokumen yang tidak mirip ke

cluster yang sama. False negative (FN)

keputusan menempatkan dua dokumen yang mirip ke cluster yang berbeda.

Kita dapat menggunakan F-measure dengan nilai false negative lebih kuat daripada false

positive maka kita akan memberi nilai β > 1 sehingga memberikan bobot yang lebih untuk

recall. F-measure yang seimbang memberikan

bobot yang sama antara recall dan precision, dengan nilai _{𝛼 = 1 2} atau β = 1. Hal ini dapat ditulis F1 atau 𝐹𝛽 =1 sehingga persamaan menjadi (Manning et.al 2009).

𝐹𝛽 =1= 2𝑅𝑃 𝑃 + 𝑅

METODE PENELITIAN

Secara garis besar metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah seperti pada Gambar 1. Data yang akan diproses dalam sistem ini adalah koleksi dokumen. Masukan lain yang digunakan adalah stopwords yang merupakan daftar kata buang yang akan digunakan pada praproses. Setelah praproses, dilakukan pemodelan ruang vektor untuk melakukan pembobotan terhadap term dan merepresentasikan dokumen ke dalam bentuk vektor. Concept indexing dilakukan untuk mengurangi dimensi dokumen. Hasil dari

concept indexing adalah matriks document-concept yang kemudian akan dikelompokkan

menjadi K cluster. Pada tahap akhir, dilakukan evaluasi menggunakan rand index terhadap hasil clustering. Dokumen Praproses Pemodelan Ruang Vektor Concept Indexing (centroid rata-rata) Stopwords Clustering Evaluasi Concept Indexing (centroid maksimun) Clustering Evaluasi Gambar 1 Metode penelitian.

Koleksi Dokumen

Penelitian ini menggunakan tiga koleksi dokumen yang berjumlah 400, 500, dan 600 dokumen. Koleksi dokumen yang digunakan telah diketahui jumlah kelasnya. Ketiga koleksi dokumen berasal dari sumber yang sama dan setiap koleksi memiliki 6 kelas yaitu dokumen yang bertemakan bulu tangkis, ekonomi, jurnal pertanian, lingkungan, kriminal dan pendidikan. Tiap kelas dalam koleksi memiliki jumlah yang relatif sama.

Seluruh dokumen yang digunakan merupakan milik laboratorium Temu Kembali Informasi IPB yang diambil dari beberapa sumber di antaranya surat kabar, jurnal pertanian dan Internet. Isi dari dokumen tidak diubah sehingga kesalahan ejaan dan tata bahasa tidak diperbaiki.

Praproses

Pada tahap praproses dilakukan

lowercasing, tokenisasi, dan pembuangan stopwords. Lowercasing adalah proses untuk

mengubah semua huruf mejadi huruf

non-capital agar menjadi case-insentitif pada saat

(13)

5 Tokenisasi adalah suatu tahap pemrosesan

teks input yang dibagi menjadi unit-unit kecil yang disebut token atau term, yang dapat berupa suatu kata atau angka. Dalam penelitian ini tanda baca dihilangkan sehingga tidak dianggap sebagai token.

Stopwords adalah daftar kata-kata yang

dianggap tidak memiliki makna. Kata yang tercantum dalam daftar ini dibuang dan tidak ikut diproses pada tahap selanjutnya. Pada umumnya kata-kata yang masuk ke dalam

stopwords memiliki tingkat kemunculan yang

tinggi ditiap dokumen sehingga kata tersebut tidak dapat digunakan sebagai penciri suatu dokumen. Daftar kata buang yang digunakan sama seperti (Ridha 2006). Selain pembuangan

stopwords dilakukan juga pembuangan kata

yang memiliki jumlah frekuensi (term

frequency) yang kecil pada sebuah dokumen.

Batas minimum yang digunakan dalam penelitian ini adalah 4 sehingga kata yang memiliki frekuensi di bawah 4 akan dibuang.

Pemodelan Ruang Vektor

Hasil dari tahap praproses adalah term terpilih yang akan digunakan pemodelan ruang vektor. Pertama, dilakukan perhitungan berapakali kemunculan term dalam sebuah dokumen atau sering biasa disebut

term-frequency (tf). Selanjunya, dihitung document-frequency (df) yang menandakan banyaknya

dokumen yang mengandung term tertentu. Tahap terakhir, dilakukan perkalian antara tf dan idf yang menghasilkan tf-idf dengan idf adalah invers document frequency dengan persamaan log2𝑁 _𝑑𝑓 (N jumlah dokumen dalam koleksi). Dengan kata lain tf-idft,d

memberikan bobot term t dalam dokumen d yang memiliki hubungan sebagai berikut:

1. bobot tinggi ketika kemunculan t dalam jumlah dokumen yang kecil

2. lebih rendah ketika kemunculan term sedikit dalam sebuah dokumen atau muncul dalam banyak dokumen

3. paling rendah ketika muncul di hampir seluruh dokumen (Manning et.al 2009).

Concept Indexing

Temu kembali berdasarkan konsep menunjukkan bahwa ide dalam dokumen lebih

berhubungan pada konsep yang

menggambarkan dokumen dari pada penggunaan kata-kata yang menggambarkan dokumen. Jadi, metode temu kembali harus mencocokkan konsep yang ditampilkan dalam

query ke konsep yang ditampilkan dalam

dokumen (Karypis G & Han E 2000).

Concept indexing adalah metode pengurangan dimensi yang menggunakan algoritme clustering untuk mendapatkan konsep dalam koleksi. Algoritme clustering yang digunakan sangat mempengaruhi hasil dan waktu proses. Berbagai macam algoritme

clustering untuk dokumen telah dikembangkan

untuk mendapatkan waktu proses dan hasil

clustering yang lebih baik. Algoritme clustering

yang digunakan dalam concept indexing adalah algoritme bisecting K-means karena memiliki waktu kompleksitas yang liniar tehadap jumlah dokumen. Jumlah ITER dalam bisecting K-means yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1 (Karypis G & Han E 2000).

Dalam penelitian ini, algoritme clustering yang digunakan dalam proses concept indexing adalah bisecting K-means karena memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan K-means standar (Steinbach, Karypis & Kumar 2000).

Tahap concept indexing akan menghasilkan matriks document-concept dengan dimensi 𝐾. Matriks document-concept dibentuk dengan mengelompokkan dokumen menjadi 𝐾 kelompok menggunakan bisecting K-Means sehingga tiap cluster menghasilkan centroid. Untuk mengetahui pengaruh jenis centroid terhadap concept indexing. Pembentukan matriks centroid dilakukan dengan dua cara yaitu menggunakan centroid rata-rata dan

centroid maksimum.

Perkalian antara matriks centroid 𝐶𝑚×𝑘 dan matriks koleksi dokumen 𝐷𝑛×𝑚 akan

menghasilkan matriks 𝐷𝑛×𝑘 yang

menggambarkan matriks koleksi dokumen dengan jumlah dimensi 𝐾. Matriks 𝐷𝑛×𝑘 memiliki dua jenis. Jenis pertama, matriks 𝐷𝑛×𝑘 yang dihasilkan dari perkalian matriks koleksi dokumen dengan centroid rata-rata. Jenis kedua, matriks 𝐷𝑛×𝑘 yang dihasilkan dari perkalian matriks koleksi dokumen dengan

centroid maksimum.

Untuk selanjutnya tiap matriks 𝐷𝑛×𝑘 disebut matriks document-concept. Dalam penelitian ini dilakukan percobaan dengan jumlah dimensi 𝐾 3, 6, 9, 15, dan 25.

Clustering

Matriks document-concept berdimensi 𝐾 yang dihasil dari concept indexing kemudian dikelompokkan untuk mendapatkan hasil akhir berupa pengelompokan dokumen. Algoritme

(14)

K-6 means. Metode ini merupakan penggabungan

antara divisive clustering dan partitional

clustering.

Algoritme bisecting K-means akan membagi koleksi dokumen menjadi 𝐾 cluster. Pembagian diawali dengan membagi koleksi dokumen menjadi dua bagian. Pembagian ini dilakukan dengan menggunakan K-means. Jumlah ITER yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1 sehingga pembagian menjadi dua (bisection) menggunakan K-means hanya dilakukan satu kali untuk setiap fase. Hasil dari pembagian ini akan menjadi kandidat untuk dilakukan pembagian kembali hingga jumlah cluster yang diinginkan tercapai. Cluster yang dipilih untuk dibagi dua adalah cluster yang memiliki overall

similarity terendah dari keseluruhan kandidat cluster.

Penelitian ini melakukan percobaan menggunakan tiga koleksi dengan jumlah dokumen berbeda. Untuk tujuan mengukur akurasi, setiap matriks document-concept

dikelompokkan menjadi enam cluster sesuai dengan pengelompokan secara manual. Hasil pengelompokan ini yang kemudian dievaluasi menggunakan rand index dan F-measure.

Evaluasi

Evaluasi hasil cluster menggunakan dua cara yaitu dengan menggunakan rand index dan F-measure seluruh cluster hasil clustering. Untuk menghitung rand index dan F-measure

dibutuhkan pengetahuan mengenai

pengelompokan dokumen yang telah dianggap benar. Dalam penelitian ini, pengelompokan dokumen yang telah dianggap benar adalah pengelompokan yang dilakukan dengan cara manual.

HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Dokumen

Seluruh dokumen yang digunakan berbahasa Indonesia. Koleksi dokumen memiliki enam kelas dengan tiap kelas memiliki tema yang berbeda. Tema tiap kelompok dokumen bisa dianggap tidak memiliki keterhubungan atau memiliki hubungan yang jauh dengan kelas lain.

Digunakan 3 koleksi dokumen yang berasal dari sumber yang sama dengan jumlah setiap koleksi 400, 500, dan 600 dokumen. Seluruh dokumen berformat plain-text yang memiliki ekstensi *.txt. Struktur tulisan mirip dengan dokumen xml yang terdiri atas DOC, NODOC, AUTHOR, DATE, TEXT, dan P. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2 Struktur dokumen teks. Dalam penelitian ini, pemrosesan teks hanya dilakukan pada teks yang berada di antara tanda <TEXT> dan </TEXT> sehingga judul, tanggal, pengarang, dan nomor dokumen tidak ikut di proses.

Menghapus Stopwords dan Term dengan df <

Treshold

Pada tahap praproses dilakukan penghapusan stopword dan term yang

document-frequency kurang dari threshold.

Jumlah term awal memiliki jumlah yang lebih besar dibandingkan setelah dilakukan pengurangan stopwords dan treshold. Hal tersebut dapat dilihat pada Tabel 1. Dari data ini dapat dihitung jumlah term (kata unik) berkurang sebesar 10948, 12201, 13531 term atau berkurang sebesar 90,2%, 89,9% dan 89,6% secara berurutan untuk koleksi dokumen dengan jumlah 400, 600, dan 500 dokumen. Tabel 1 Jumlah term dalam koleksi.

Evaluasi Kinerja Sistem

Dimensi dokumen yang telah dikurangi dimensinya dapat disamakan dengan kecocokan dokumen ke konsep yang terbungkus dalam

Koleksi dokumen

Jumlah dokumen 400 500 600

Total term awal 12125 13564 15093 Menghapus

stopwords dan term

dengan df < treshold 1183 1363 1562 Jumlah kelas 6 6 6 <DOC> <DOCNO>MI_lingkungan_4_8</DOCNO >

<TITLE>Perkebunan Sawit Harus

Kembangkan Wisata Lingkungan</TITLE> <AUTHOR>Agus Utantoro</AUTHOR> <DATE>Selasa, 03 Februari 2009</DATE> <TEXT> <P>Fakultas Kehutanan

Universitas Gajah Mada (UGM) Yogyakarta ... </P> </TEXT>

(15)

7

centroid (Karypis G & Han E 2000). Matriks document-concept yang terbentuk pada tahap concept-indexing kemudian dilakukan pengelompokan menggunakan bisecting K-means (tahap clustering). Hasil dari pengelompokan ini merupakan hasil akhir dari sistem yang selanjutnya akan dievaluasi. Pengukuran keakuratan hasil clustering

dilakukan dengan menggunakan rand index dan F-measure. Semakin besar nilai rand index dan F-measure maka hasil clustering semakin baik.

Gambar 3 Diagram nilai rand index pada jumlah dimensi berbeda untuk

clustering dokumen menggunakan bisecting K-means dengan concept indexing (centroid rata-rata).

Untuk mengetahui pengaruh jumlah dimensi matriks document-concept yang dihasilkan pada tahap concept-indexing terhadap hasil

clustering, dilakukan percobaan dengan menggunakan jumlah dimensi 3, 6, 9, 15, dan 25. Pengaruh perbedaan dimensi terhadap rand

index untuk hasil clustering dokumen dengan

menggunakan centroid rata-rata dapat dilihat pada Gambar 3 sedangkan yang menggunakan

centroid maksimum dapat dilihat pada Lampiran 2. Jumlah dimensi matriks

document-concept mempengaruhi hasil clustering. Ini

ditunjukkan dengan perubahan nilai rand index pada dimensi document-concept yang berbeda. Pada Gambar 3 terlihat bahwa jumlah dimensi di atas jumlah kelas yaitu 6, nilai rand index lebih tinggi dibandingkan ketika dimensinya dibawah jumlah kelas. Pada percobaan ini rand

index yang paling tinggi ketika jumlah dimensi

25 dengan jumlah dokumen 400 dan nilai rand

index yang paling rendah dicapai ketika jumlah

dimensi 3 dengan jumlah dokumen 600 yang mana jumlah dimensi kurang dari jumlah kelas koleksi dokumen.

Salah satu tujuan penelitian ini adalah mengukur pengaruh concept indexing terhadap

clustering dokumen menggunakan bisecting

K-means. Concept indexing memberi pengaruh positif terhadap bisecting K-means. Ini ditunjukkan dengan meningkatnya rand index. Dari tiga percobaan yang dilakukan yaitu menggunakan 400, 500, dan 600 dokumen. Perbandingan dilakukan antara clustering yang menggunakan bisecting K-means murni,

bisecting K-means dengan concept indexing

(centroid rata-rata) dan (centroid maksimum) dengan jumlah dimensi 25. Hasil perbandingan antara bisecting K-means murni dengan

bisecting K-means menggunakan concept indexing (centroid rata-rata) menunjukkan

bahwa rand index meningkat sebesar 0,07, 0,09, dan 0,02 secara berturut-turut untuk jumlah dokumen 400, 500, dan 600. Perbadingan rand

index untuk clustering dokumen menggunakan bisecting K-means dengan concept indexing

(centroid rata-rata) dan (centroid maksimum) tidak jauh berbeda. Untuk koleksi dengan jumlah 400 dokumen, nilai rand index sama yaitu 0,92 sedangkan untuk koleksi dokumen dengan jumlah 500 dan 600 dokumen nilai rand

index menggunakan centroid maksimum bernilai 0,94 dan 0,96 yang mana lebih tinggi 0,01 dan 0,04 daripada yang menggunakan

centroid rata-rata. Hal ini dapat dilihat pada

Gambar 4.

Gambar 4 Diagram perbandingan nilai rand

index antara bisecting K-means dan bisecting K-means dengan concept indexing (centroid rata-rata) dan

(centroid maksimum) pada jumlah dimensi 25. 3 6 9 15 25 400 0.84 0.87 0.89 0.88 0.95 500 0.82 0.89 0.89 0.92 0.93 600 0.82 0.87 0.92 0.92 0.92 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 R and Inde x Jumlah dimensi 400 500 600 BSCKM 0.88 0.84 0.90 BSCKM+CI(m eans) 0.95 0.93 0.92 BSCKM+CI(M ax) 0.95 0.94 0.96 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 R and Inde x Jumlah dokumen

(16)

8 Tanpa CI 3 6 9 15 25 400 70.50 73.34 78.67 75.16 83.86 91.15 500 107.51 97.95 115.49 118.90 129.40 143.18 600 153.46 134.63 168.69 173.14 195.18 210.70 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 W akt u pr o ses ( det ik) Jumlah dimensi

Pada Gambar 4 terjadi fluktuasi rand index pada clustering dokumen menggunakan

bisecting K-means. Ketika jumlah dokumen

400, rand index bernilai 0,88, ketika jumlah dokumen 500, rand index menurun menjadi 0,84 dan ketika jumlah dokumen 600 rand

index meningkat menjadi 0,90. Perubahan ini

karena inisialisasi centroid yang berdeda pada

bisecting K-means, lebih tepatnya pada saat

pembagian kelompok dokumen menjadi dua

sub-cluster yang dilakukan oleh means.

K-means melakukan inisialisasi centroid secara acak. Pemilihan centroid awal yang berbeda akan mempengaruhi hasil clustering. Hal serupa terjadi ketika bisecting K-means dengan

concept indexing, walaupun perubahan rand index tidak signifikan fruktuasi ini sama

disebabkan inisialisasi centroid yang berbeda.

Pengukuran kualitas dan pemeringkatan

algoritme clustering dapat berubah-ubah Centroid (0-2)

Centroid 0 Centroid 1 Centroid 2

penelitian 15.31 pendidikan 32.28 antasari 8.44 tanaman 13.92 sekolah 23.74 tersangka 6.20 perlakuan 4.91 un 22.01 ganda 5.51 buah 4.35 siswa 15.74 kasus 5.06 percobaan 4.19 ujian 14.68 putra 5.03 produksi 3.28 nasional 14.59 pasangan 4.98 hama 2.98 pemerintah 8.52 pemain 4.81 insektisida 2.88 soal 7.95 jakarta 4.54 varietas 2.79 daerah 7.59 metro 4.28 jeruk 2.77 guru 7.28 pembunuhan 4.02

Centroid (3-5)

indonesia 19.43 hutan 14.18 ekonomi 11.08 ekonomi 9.56 kawasan 11.79 harga 9.83

mahasiswa 6.59 masyarakat 8.17 2009 8.82

jakarta 6.44 ikan 6.31 indonesia 8.79 masyarakat 6.09 wilayah 6.13 pemerintah 8.28 presiden 5.89 air 6.08 negara 6.97 universitas 5.58 daerah 5.99 pertumbuhan 6.24 pasar 4.84 laut 5.93 bank 6.05 dunia 4.69 pemerintah 5.72 minyak 5.49 gubernur 4.61 lahan 5.10 triliun 5.44

Tabel 2 Sepuluh bobot terbesar term dalam centroid.

Centroid (0-2)

Centroid (3-5)

Tabel 2 Sepuluh bobot terbesar term dalam centroid.

Gambar 5Pengaruh jumlah dimensi dan penggunaan concept indexing terhadap waktu proses.

Centroid (0-2)

Centroid (3-5)

(17)

9 tergantung pada jenis pengukuran yang

digunakan (Steinbach M, Karypis & Kumar V, 2000). Dalam penelitian ini dilakukan pengukuran hasil clustering kembali menggunakan F-measure. Pengukuran kualitas hasil clustering menggunakan F-measure menunjukkan korelasi positif terhadap pengukuran menggunakan rand index. Hasil pengukuran menggunakan F-measure dapat di lihat pada Lampiran 3, Lampiran 4 dan Lampiran 5.

Waktu Proses

Jumlah dimensi dan banyaknya data akan mempengaruhi waktu proses. Semakin besar dimensi dan jumlah data maka waktu proses akan semakin lama. Hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 5 dengan seiring meningkatnya jumlah dokumen dan term maka waktu proses akan meningkat. Peningkatan ini dapat diamati pada bisecting K-means selisih waktu antara koleksi dokumen yang berjumlah 400 dan 500 dengan jumlah term setelah dikurangi

stopwords masing-masing 1183 dan 1363

adalah 37 detik. Selain dipengaruhi dua hal yaitu banyaknya data dan dimensi, metode yang digunakan juga dapat mempengaruhi waktu proses. Peningkatan waktu proses antara

bisecting means murni dan bisecting

K-means dengan concept indexing dapat dilihat pada Gambar 5. Peningkatan ini dipengaruhi oleh jumlah dimensi pada matriks

document-concept semakin besar jumlah dimensi maka

semakin lama waktu proses.

Konsep dalam Koleksi

Dalam proses pengurangan dimensi dalam

concept indexing, dilakukan pengurangan dimensi dengan cara mengelompokkan koleksi dokumen ke dalam k kelompok/dimensi dan menghasilkan matriks centroid-term. Matrik

centroid-term ini kemudian dikalikan dengan

matrik document-term yang kemudian menghasilkan matrik document-concept yang memiliki dimensi sebayak k. Idealnya dengan jumlah kelompok/dimensi yang kecil sebuah

centroid akan memperoleh konsep dari dokumen yang lebih banyak. Tabel 2 merupakan 10 bobot term tertinggi pada

centroid yang diperoleh dengan mengelompokkan matriks document-term pada sebuah koleksi menjadi 6 kelompok/dimensi.

Kita berasumsi bahwa algorime clustering menghasilkan pengelompokan yang baik, yaitu dokumen-dokumen dalam sebuah cluster mirip satu sama lain dan tidak mirip dengan dukumen-dokumen dalam cluster yang berbeda.

Vektor centroid akan memberikan mekanisme peringkasan terhadap isi sekumpulan dokumen. Sebagai contoh, dari keenam tema bacaan tampak bahwa centroid 0 mewaliki dokumen yang bertemakan pernelitian di bidang pertanian. Ini ditunjukkan dengan term yang memiliki bobot tertinggi dalam centroid berhubungan dengan pertanian. Sebagai contoh terdapat term seperti “penelitian”, “tanaman”, dan “hama” yang mana sering muncul dalam dokumen yang bertemakan penelitian di bidang pertanian. Untuk centroid 1, 4, 5 secara berurutan lebih cenderung memiliki konsep pendidikan, lingkungan dan ekonomi. Akan tetapi untuk centroid 2 dan 3 kata-kata masih belum spesifik menuju konsep tertentu. Hal ini karena kesalahan pengelompokan.

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan

Berdasarkan hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa clustering berdasarkan konsep dokumen dapat dilakukan. Ditinjau dari segi hasil, pengurangan dimensi menggunakan

concept indexing dapat mengingkatkan nilai

akurasi F-measure hingga mencapai 38%.

Saran

Sistem ini memiliki potensi untuk dikembangkan ke arah pruning cluster yang bertujuan untuk mengurangi dokumen yang dicari.

DAFTAR PUSTAKA

Dhillon S I & Modha D S. 2000. Concept

Decompositions for Large Sparse Text Data using Clustering. Kluwer Academic Publishers.

Han J & Kamber M. 2006. Data Mining

Concepts and Tehniques. Edisi Ke-2.

Elsever Inc. San Francisco.

Jain A K. 2009. Data Clustering: 50 Years

Beyond K-Means. Department of Computer

Science & Engineering. Michigan State University. Michigan.

Karypis G & Han E. 2000. Concept Indexing: A

Fast Dimensionally Reduction Algorithm with Applications to Document Retrieval & Categorization. Computer Science and

Engineering. University of Minnesota. Minneapolis.

Manning et.al. 2009. An Introduction to

Information Retrieval. Cambridge: Cambridge University Press.

(18)

10 Rhida A. 2002. Pengindeksan Otomatis dengan

istilah tunggal untuk Dokumen Berbahasa Indonesia. Skripsi. Bogor: Departement Ilmu Komputer IPB.

Riu X & Wunsch D C. 2009. Clustering. John Wiley & Sons, Inc.

Savaresi et.al. Choosing the cluster to split in Bisecting Divisive Clustering Algorithms.

Department of Electrical Engineering and Computer Science. University of Minnesota. Minneapolis.

Steinbach M et.al. 2000. A Comparison of

Document Clustering Techniques. Department of Computer Science and Egineering. University of Minnesota. Minnesota.

(19)

11

LAMPIRAN

(20)

12 Lampiran 1 Daftar kata buang (stopwords).

yang di dan itu dengan untuk penggunaan

tidak ini dari dalam akan pada juga

tersebut bisa ada mereka lebih kata tahun

oleh menjadi orang ia telah adalah seperti

para harus namun kita dua satu masih

kepada kami setelah melakukan lalu belum lain

banyak menurut anda hingga tak baru beberapa

sekitar secara dilakukan sementara tapi sangat hal

besar lagi selama antara waktu sebuah jika

tiga serta pun salah merupakan atas sejak

kembali selain tetapi pertama kedua memang pernah

tentang bukan agar semua sedang kali kemudian

persen sendiri katanya demikian masalah mungkin umum

bila lainnya terus luar cukup termasuk sebelumnya

perlu menggunakan memberikan rabu sedangkan kamis langsung

diri mencapai minggu aku berada tinggi ingin

the tahu bersama depan selasa begitu merasa

jumlah masuk katanya mengalami sering ujar kondisi

paling mendapatkan selalu lima meminta melihat sekarang

acara menyatakan masa proses tanpa selatan sempat

senin rasa maupun seluruh mantan lama jenis

bawah jangan meski terlihat akhirnya jumat punya

panjang badan juni of jelas jauh tentu

mampu posisi asal sekali sesuai sebesar berat

sabtu ternyata mencari sumber ruang menunjukkan biasanya

berlangsung barat kemungkinan yaitu berdasarkan sebenarnya cara

membawa kebutuhan suatu menerima penting tanggal bagaimana

sedikit nanti pasti muncul dekat lanjut ketiga

ribu akhir membantu terkait sebab menyebabkan khusus

mana ya kegiatan sebagian tampil hampir bertemu

pula digunakan justru padahal menyebutkan gedung apalagi

menjalani keputusan sumber a upaya mengetahui mempunyai

mengambil benar lewat belakang ikut barang meningkatkan

karena saat dapat mengatakan terjadi jalan bagi

sama juta bagian tempat melalui kini maka

datang mendapat kecil kurang pagi utara terlalu

diduga keluar teman b keterangan kehidupan memiliki

menghadapi ke atau bahwa hanya kalau saja

jadi baik mulai sejumlah bulan wib pihak

mengenai hubungan mau hidup misalnya terakhir tinggal

sebanyak pekan tingkat dulu ditemukan berarti milik

kesempatan yakni semakin dirinya nama utama terutama

masing-masing saya sudah sebagai hari dia ketika

sehingga sampai membuat apa hasil setiap bahkan

apakah sebelum berbagai akibat mengaku adanya segera

biasa bentuk usai program berjalan kejadian terhadap

(21)

13 Lampiran 2 Rand index pada dimensi yang berbeda untuk bisecting K-means dengan concept

indexing (centroid maksimum).

Lampiran 3 Diagram nilai F-measure pada jumlah dimensi berbeda untuk clustering dokumen menggunakan bisecting K-means dengan concept indexing (centroid rata-rata).

3 6 9 15 25 400 0.75 0.88 0.94 0.94 0.95 500 0.74 0.91 0.94 0.93 0.94 600 0.81 0.88 0.91 0.91 0.96 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 R and Inde x Jumlah dimensi 3 6 9 15 25 400 0.58 0.64 0.69 0.67 0.85 500 0.53 0.71 0.67 0.78 0.79 600 0.48 0.65 0.78 0.77 0.77 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 F -m ea sur e Jumlah dimensi

(22)

14 Lampiran 4 Diagram nilai F-measure pada jumlah dimensi berbeda untuk clustering dokumen

menggunakan bisecting K-means dengan concept indexing(centroid maksimum).

Lampiran 5 Diagram perbandingan nilai F-measure antara bisecting means dan bisecting K-means dengan concept indexing (centroid rata-rata) dan (centroid maksimum) dengan jumlah dimensi 25.

3 6 9 15 25 400 0.47 0.66 0.83 0.83 0.85 500 0.46 0.74 0.82 0.79 0.82 600 0.48 0.68 0.75 0.75 0.87 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 F -m ea sur e Jumlah dimensi 400 500 600 BSCKM 0.63 0.57 0.72 BSCKM+CI(means) 0.85 0.79 0.77 BSCKM+CI(Max) 0.85 0.82 0.87 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 F -m ea sur e Jumlah dokumen