Hasir, Muh Fierhan (2018) KLASIFIKASI NASKAH PUBLIKASI MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE LINEAR. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (251kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (920kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (70kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
SOURCE CODE 14.11.8029 Muh Fierhan Hasir.zip Restricted to Repository staff only Download (16MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
PUBLIKASI_14.11.8029 Muh Fierhan Hasir.pdf Restricted to Repository staff only Download (790kB) |
Abstract
Latar belakang dari penelitian ini adalah karena kurang optimalnya pemanfaatan data terkhusus data teks yang disimpan dalam berbagai media repository yang dikarenakan jumlahnya yang semakin bertambah, juga karena keterbatasan kemampuan manusia dalam memilah data yang disimpan. Bidang ilmu data mining tekhusus text mining dapat dimanfaatkan dalam pengolahan data berukuran besar tersebut. Support Vector Machine adalah algoritma data mining yang akan digunakan dalam pengklasifikasian naskah publikasi pada penelitian ini. Tujuan dari penelitian ini ialah mencari model terbaik dari 4 fungsi kernel Support Vector Machine yang dibandingkan tingkat akurasi, presisi dan recall nya, yang kemudian akan diaplikasikan pada prototipe program agar dapat mengklasifikasikan naskah publikasi. Pengklasifikasian naskah publikasi menggunakan 4 kategori yaitu Ergonomika, Riset Operasi, Teknik Produksi dan Sistem Manufaktur yang berasal dari sumber data yaitu Prosiding Seminar Nasional Teknik Industri UGM tahun 2015 sampai tahun 2017. Hasil dari penelitian ini ialah sebuah prototipe program sudah dapat mengklasifikasikan ketegori dari judul beserta abstrak yang dimasukkan berdasarkan model terbaik yang diaplikasikan. Model terbaik yang didapatkan dengan pengujian cross validation menggunakan total 171 data judul beserta abstrak dari 4 kategori mendapatkan hasil akurasi, presisi dan recall sebesar 94,71% adalah Support Vector Machine Linear.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Data Mining, Text Mining, Klasifikasi, SVM, Data Mining, Text Mining, Classification | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 01 Aug 2022 06:55 | ||
| Last Modified: | 13 Sep 2023 01:43 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/4549 |
Actions (login required)
 |
View Item |