Brilyan Ramadhan Habib Pricanta. K3518016. ANALISA PERBANDINGAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEDOIDS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING SINGLE LINKAGE PADA PENGELOMPOKKAN LAPORAN TUGAS AKHIR PROGRAM STUDI PENDIDIKAN INFORMATIKA DAN KOMPUTER. Skripsi, Surakarta: Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret Surakarta, Juli 2023.
Banyaknya jenis penelitian yang dilakukan membuat mahasiswa semester akhir sulit untuk mencari referensi dokumen yang dibutuhkan. Oleh karena itu dilakukan pengklasteran untuk memudahkan pengkategorian data. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk menganalisa perbandingan algoritma clustering k- medoids dan hierarchical clustering single linkage guna mencari algoritma yang paling baik dalam pemrosesan data dokumen tugas akhir. Data yang diteliti diambil dari digilib UNS yang menghasilkan sebanyak 232 dokumen. Selanjutnya data dilakukan proses clustering dengan beberapa tahap yaitu, text preprocessing, penghitungan bobot nilai TF-IDF, dan proses clustering menggunakan algoritma k-medoids dan hierarchical clustering single linkage dengan k sebanyak 4. Data yang telah diklaster kemudian dilakukan proses analisa dengan menggunakan pengujian internal dan eksternal guna mengetahui algoritma yang paling sesuai. Pada pengujian internal dengan menggunakan Sihouette Coefficient dihasilkan nilai pada k-medoids sebesar 0.499 dan hierarchical clustering single linkage sebesar 0.482. Kemudian pengujian eksternal dilakukan menggunakan ARI dengan hasil k-medoids sebesar 0.783 dan hierarchical clustering single linkage sebesar 0.759. Dari hasil tersebut dapat dilihat nilai Silhouette Coefficient dari algoritma k-medoids clustering sedikit lebih mendekati 1 dan nilai ARI dari k-medoids clustering juga sedikit lebih mendekati 1. Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma k-medoids clustering memiliki performa clustering sedikit lebih baik daripada hierarchical clustering single linkage dalam pengelompokkan data dokumen tugas akhir.
