<![CDATA[Kuliah Kerja Nyata Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (KKN-PPM) adalah salah satu bentuk pengabdian UGM yang dilakukan oleh mahasiswanya kepada masyarakat secara langsung. Selama melaksanakan KKN, mahasiswa menyusun dan melaksanakan program kegiatan yang berguna bagi pemberdayaan masyarakat. Setelah selesai, mahasiswa diwajibkan membuat laporan tentang pelaksanaan kegiatan yang telah dilakukan. Dokumen laporan pelaksanaan kegiatan KKN yang terkumpul sudah sangat banyak tetapi belum dimanfaatkan secara maksimal. Laporan ini sebenarnya dapat menjadi sebuah sumber infromasi. Salah satu informasi yang bisa digali dari dokumen laporan tersebut adalah informasi tentang potensi daerah lokasi KKN. Penambangan informasi dari dokumen dapat dilakukan dengan text mining. Penelitian ini bertujuan untuk menambang informasi tentang potensi daerah dari dokumen laporan pelaksanaan kegiatan KKN-PPM menggunakan salah satu metode pada text mining, yaitu document clustering. Clustering dilakukan dengan dua pendekatan yaitu, STC dan LINGO, menggunakan Carrot2 Workbench. Penggunaan dua algoritma ini dimaksudkan untuk memperoleh perbandingan algoritma yang memberikan hasil lebih baik dalam penggambaran potensi daerah lokasi KKN-PPM UGM. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma LINGO lebih baik dalam memberikan gambaran tentang potensi daerah dibandingkan algoritma STC. LINGO memunculkan label klaster yang bertema potensi daerah lebih banyak dibanding STC. Dari evaluasi pada penelitian ini, LINGO menghasilkan nilai F-Measure 70%, dua kali lebih tinggi daripada STC yang hanya 33%.Kata Kunci— KKN-PPM UGM, document clustering, STC, LINGO, Carrot2]]>
Copyrights © 2015
