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