Nugroho, Arif Setyo (2019) KLASIFIKASI ARTIKEL BERITA BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAЇVE BAYES CLASIFICATION YANG DIMODIFIKASI. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (881kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (281kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (681kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (103kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (126kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code_16.11.0058 Arif Setyo Nugroho.zip Restricted to Repository staff only Download (19MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi_16.11.0058 Arif Setyo Nugroho.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Dijaman yang semakin berkembang ini, kebutuhan akan informasi juga kian berkembang juga, seperti halnya berita, yang dahulunya hanya melewati media cetak dan televisi sekarang dapat melalui media internet, 67 dari 100 persen pengguna internet di indonesia menggunakan internet untuk mencari dan membaca berita di internet, hal ini di ikuti juga dengan berkembangnya situs berita, agar pembaca dapat membaca dengan mudah diperlukan pengklasifikasian berita sebelum dilakukan penerbit, sedangkan peningkatan jumlah berita yang besar tidak sebanding dengan ketersediaan editor ahli sehingga diperlukan klasifikasi menggunakan mesin. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dirancang sistem klasifikasi artikel berita bahasa indonesia menggunakan metode Naive Bayes Classifier yang dimodifikasi, penulis mencoba memberikan perubahan pada perhitungan pembobotan pada paragraf artikel berita, dikarenakan umumnya, berita disusun menggunakan pola paragraf deduktif, sehingga kebanyakan kata kata penting terdapat pada awal kalimat, adapun data yang dipakai pada penelitian ini berasal dari situs berita kumparan.com, dengan 7 kategori yaitu olahraga, politik, ekonomi, teknologi, international, otomotif, travel. Pada sistem ini klasifikasi menggunakan proses pembelajaran dan untuk proses keterkaitan antar artikel diukur berdasarkan nilai probabilitas dari data dan kata yang ada.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Naïve Bayes Classifier, Berita, Klasifikasi, Kategori, Data Mining | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 27 Jul 2022 01:42 | ||
| Last Modified: | 05 Sep 2023 07:35 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/4081 |
Actions (login required)
 |
View Item |