Fakultas Pertanian Universitas Sebelas Maret telah menghasilkan banyakdokumen penelitian khususnya berupa skripsi. Jika kumpulan dokumen skripsitersebut diolah, dimungkinkan akan ditemukan suatu pola yang bermanfaat bagipihak fakultas. Oleh karena itu, perlu dilakukan text mining terhadap kumpulandokumen skripsi tersebut.Penelitian ini akan melakukan clustering pada dokumen skripsi di fakultasPertanian UNS tahun 2008 sampai 2013 dengan menggunakan algoritma Self-Organizing Map. Sebelum dilakukan proses clustering, abstrak terlebih dahuludiolah melalui tahap text preprocessing dan pembobotan TF-IDF. Pada penelitianini menggunakan inputan cluster sebanyak 81, iterasi sebanyak 1000 dan learningrate sebesar 0,1.Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada beberapa cluster yangdimungkinkan tema pada cluster tersebut berpotensi untuk dikolaborasikandengan beberapa maupun semua prodi. Ada juga cluster yang dimungkinkan temapada cluster tersebut memang tidak bisa dilakukan kolaborasi, karena hanya proditertentu yang pernah melakukan penelitian pada tema cluster tersebut. Namun bisajadi, prodi lain memang belum mencoba untuk melakukan penelitian pada tematersebut. Jurusan Agribisnis memiliki penyebaran tren tema yang bervariasi ditiaptahunnya. Sedangkan pada prodi Agroteknologi, prodi ITP, serta prodi Peternakantema yang banyak diambil ditiap tahunnya hanya di beberapa tema saja.Kata kunci : Text Mining, Text Preprocessing, TF-IDF, Clustering, Self-Organizing Map