KLASIFIKASI DOKUMEN BERITA BERBAHASA INDONESIA DI TWITTER

Main Author: PURNAMASARI, HANUM MASAYU
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2014
Subjects:
Online Access: http://eprints.umm.ac.id/28091/1/jiptummpp-gdl-hanummasay-34941-1-pendahul-n.pdf
http://eprints.umm.ac.id/28091/2/jiptummpp-gdl-hanummasay-34941-2-babi.pdf
http://eprints.umm.ac.id/28091/
Daftar Isi:
  • Berita yaitu berupa dokumen – dokumen baru yang memiliki informasi penting, yang tidak pernah ada pada dokumen sebelumnya. Maka dibutuhkan sebuah algoritma khusus yang mampu menangani klasifikasi sehingga pembaca cepat dalam menemukan topik berita yang ingin dibaca. Dalam penelitian ini kami menggunakan algoritma support vector mechine (SVM) untuk mengklasifikasi dokumen berita berbahasa Indonesia di twitter. Jumlah data sebanyak 400 data yang di ambil dari twitter itu dibagi menjadi empat bagian yang diberi nama data A, data B, data C, dan data D. Contoh pengujiannya data A sebagai data traning dan data B sebagai data testing setelah itu dilakukan pengujian dan di cari berapa hasil yang sesuai klasifikasi dan berapa hasil yang tidak sesuai klasifikasi setelah itu kita lihat hasil akurasinya. Dalam pengujian ini data training dan data testing diberi klasifikasi secara manual semua agar dalam waktu data testing di masukan dalam system klasifikasi hasilnya kelihatan, apakah dalam pemberian klasifikasi sesuai atau tidak dengan pemberian klasifikasi secara manual tadi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa klasifikasi yang sesuai dengan klasifikasi sebesar 73,5 % sedangkan yang tidak sesuai sebesar 26,5% dan hasil akurasi dari uji coba sebesar 92%