Setiap tahunnya Program Studi Informatika meluluskan mahasiswa dengan penelitian tugas akhir yang beragam. Semakin bertambahnya penelitian tugas akhir dengan mata kuliah terbatas menyebabkan semakin banyak pula mahasiswa yang mengambil penelitian yang mirip tema, objek, atau metode penelitian dengan penelitian sebelumnya. Hal inilah yang mendasari penelitian untuk melakukan clustering pada tugas akhir Program Studi Informatika sehingga bisa dikelompokkan berdasarkan kemiripan tema yang diambil. Penelitian i ni menggunakan metode Hierarchical K-means Clustering. Berdasarkan clustering yang dilakukan pada tugas akhir Program Studi Informatika ini menghasilkan 16 cluster dengan tema yang berbeda-beda. Hasil dari 16 cluster dianalisa keterkaitan antar dokumen dan diperkirakan tema dari setiap cluster. Pada 16 cluster tersebut ada 12 cluster yang memiliki persentase tema lebih dari 80% yang dianggap tema spesifik, 1 cluster yang memiliki persentase tema kurang dari 80% dianggap tema belum spesifik. Hasil clustering divalidasi oleh Divisi Tugas Akhir Program Studi Informatika.
Keywords : Clustering, K-means, Hierarchical, TF-IDF
