Klasifikasi Dokumen Berita Online Berbahasa Indonesia Secara Otomatis Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
| Main Author: | Ria Reski Amalia |
|---|---|
| Format: | Bachelors |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
STMIK AKBA
, 2016
|
| Online Access: |
http://ucs.sulsellib.net//index.php?p=show_detail&id=165059 |
Daftar Isi:
- Penelitian ini bertujuan (1) Mengatasi masalah akurasi rendah pengelompokan dokumen berita online berbahasa Indonesia dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier (2) Mengimplementasikan sistem pengelompokan dokumen berita online berbahasa Indonesia secara otomatis dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Data ini diperoleh melalui penelitian pustaka yang diambil dari situs berita www.detik.com.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu mengelompokkan dokumen berita online berbahasa Indonesia secara otomatis dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Dalam pengujian tingkat akurasi mendapatkan hasil presentasi 92% (dapat dilihat pada tabel 4.7) dengan teknik pengujian k-fold Cross Validation. Aplikasi ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman Java dan database menggunakan MySQL.
- xiv + 95 hlm.; 28,5 cm