Cover Image

Penerapan Algoritma Index Graphdan Group-Average Hierarchical Clustering Dalam Pengelompokan Jurnal Ilmiah Berbasis Frasa

Main Author: Nugroho, MohammadFaizal
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2013
Subjects:
005 Computer programming
programs
data
Online Access: http://repository.ub.ac.id/145718/1/Jurnal_Skripsi.pdf
http://repository.ub.ac.id/145718/
ctrlnum 145718
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/145718/</relation><title>Penerapan Algoritma Index Graphdan Group-Average Hierarchical Clustering Dalam Pengelompokan Jurnal Ilmiah Berbasis Frasa</title><creator>Nugroho, MohammadFaizal</creator><subject>005 Computer programming, programs, data</subject><description>Document Clustering merupakan sebuah metode pengelompokan dokumen yang akan membantu untuk menentukan dokumen satu dengan lainnya memiliki keterkaitan atau tidak. Pada kasus ini dokumen yang digunakan adalah dokumen jurnal ilmiah berbahasa Inggris. Namun pada kebanyakan metode clustering berbasis pada Vector Space Model yang menganalisa berdasar single&#xAC;-term (kata tunggal), padahal akan lebih baik jika analisis juga dilakukan terhadap frasa dari suatu dokumen. Salah satu metode untuk menentukan similaritas antar dokumen yang berbasis pada frasa yaitu Document Index Graph, algoritma yang menerapkan representasi graf dalam menentukan kesamaan frasa dan proses penghitungan similaritas antar dokumen. Untuk menguji keakuratannya, proses clustering akan menerapkan algoritma group-average HAC. Suatu metode clustering yang mengelompokkan dokumen menjadi suatu hirarki dari kelompok kecil menjadi kelompok besar atau sebaliknya. Hasil pengujian menunjukkan, sistem yang mengimplementasikan graf untuk pengelompokan dokumen jurnal ilmiah bahasa inggris berbasis frasa mampu meningkatkan akurasi sebesar 20,18% dibandingkan pengolahan yang hanya memperhitungkan kata tunggal, namun dengan konsekuensi waktu komputasi yang lebih lama.</description><date>2013-03-11</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/145718/1/Jurnal_Skripsi.pdf</identifier><identifier> Nugroho, MohammadFaizal (2013) Penerapan Algoritma Index Graphdan Group-Average Hierarchical Clustering Dalam Pengelompokan Jurnal Ilmiah Berbasis Frasa. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2012/27/051300316</relation><recordID>145718</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Nugroho, MohammadFaizal
title Penerapan Algoritma Index Graphdan Group-Average Hierarchical Clustering Dalam Pengelompokan Jurnal Ilmiah Berbasis Frasa
publishDate 2013
topic 005 Computer programming
programs
data
url http://repository.ub.ac.id/145718/1/Jurnal_Skripsi.pdf
http://repository.ub.ac.id/145718/
contents Document Clustering merupakan sebuah metode pengelompokan dokumen yang akan membantu untuk menentukan dokumen satu dengan lainnya memiliki keterkaitan atau tidak. Pada kasus ini dokumen yang digunakan adalah dokumen jurnal ilmiah berbahasa Inggris. Namun pada kebanyakan metode clustering berbasis pada Vector Space Model yang menganalisa berdasar single¬-term (kata tunggal), padahal akan lebih baik jika analisis juga dilakukan terhadap frasa dari suatu dokumen. Salah satu metode untuk menentukan similaritas antar dokumen yang berbasis pada frasa yaitu Document Index Graph, algoritma yang menerapkan representasi graf dalam menentukan kesamaan frasa dan proses penghitungan similaritas antar dokumen. Untuk menguji keakuratannya, proses clustering akan menerapkan algoritma group-average HAC. Suatu metode clustering yang mengelompokkan dokumen menjadi suatu hirarki dari kelompok kecil menjadi kelompok besar atau sebaliknya. Hasil pengujian menunjukkan, sistem yang mengimplementasikan graf untuk pengelompokan dokumen jurnal ilmiah bahasa inggris berbasis frasa mampu meningkatkan akurasi sebesar 20,18% dibandingkan pengolahan yang hanya memperhitungkan kata tunggal, namun dengan konsekuensi waktu komputasi yang lebih lama.
id IOS4666.145718
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2021-10-27T08:47:48Z
last_indexed 2021-10-28T07:33:22Z
recordtype dc
_version_ 1751454639041019904
score 17.538404

Lihat Juga