Salsabila, Reni Fatrisna (2025) Perbandingan bert dan TF-IDF untuk clustering peta konsep siswa menggunakan K-Means, K-Means++, dan AHC / Reni Fatrisna Salsabila</p>. Masters thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Penelitian ini membandingkan performa dua metode representasi teks Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) dan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dalam menghasilkan clustering peta konsep siswa pada dua topik pembelajaran Basis Data dan Keamanan Siber (Cyber Security). Tiga algoritma clustering yang digunakan adalah K-Means K-Means dan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Dataset penelitian terdiri dari peta konsep 27 siswa untuk masing-masing topik dengan jumlah total 1.206 konsep dan 616 proposisi untuk Basis Data serta 2.564 konsep dan 1.282 proposisi untuk Keamanan Siber. Evaluasi kualitas clustering dilakukan menggunakan tiga metrik utama Davies-Bouldin Index (DBI) Silhouette Score dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa representasi berbasis BERT secara konsisten menghasilkan cluster yang lebih terdefinisi dengan baik dibandingkan TF-IDF dengan nilai DBI lebih rendah Silhouette Score lebih tinggi dan CHI lebih besar. Kombinasi BERT dengan algoritma Ward Linkage pada AHC menghasilkan kualitas clustering terbaik sementara K-Means menunjukkan stabilitas hasil yang tinggi. Sebaliknya TF-IDF memiliki keterbatasan dalam menangkap konteks semantik yang menyebabkan cluster lebih kabur dan kurang terstruktur. Penelitian ini menyimpulkan bahwa BERT merupakan metode representasi teks yang sangat efektif untuk tugas clustering terutama dalam mendukung analisis semantik mendalam pada data pendidikan.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S2 Teknik Elektro |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 28 Feb 2025 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2025 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/390735 |
Actions (login required)
 |
View Item |