Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan k Nearest Neighbor untuk Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab

Main Author: Kiftiyani, Usfita
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2014
Subjects:
Online Access: http://repository.ub.ac.id/145888/1/skripsi.pdf
http://repository.ub.ac.id/145888/
ctrlnum 145888
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/145888/</relation><title>Perbandingan Algoritma Na&#xEF;ve Bayes dan k Nearest Neighbor untuk Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab.</title><creator>Kiftiyani, Usfita</creator><subject>005 Computer programming, programs, data</subject><description>Pengguna Sistem Temu Kembali informasi sangat bervariasi dengan kebutuhan informasi yang berbeda-beda. Salah satu kebutuhaan informasi yang paling banyak dibahas dalam temu kembali informasi adalah kebutuhan informasi dalam bahasa inggris. Dewasa ini pembahasan selain dalam bahasa inggris mulai semakin bertambah banyak, termasuk juga bahasa Arab meskipun masih jauh dari bahasa Inggris yang telah mendominasi temu kembali informasi selama lebih dari 50 tahun. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode Na&#xEF;ve Bayes dan metode K Nearest Neighbor (k-NN). Berdasarkan uji coba, perangkingan dengan algoritma Na&#xEF;ve Bayes lebih baik bila dibandingkan dengan algoritma k-NN dengan rata-rata F1 Measure sebesar 0.71878, rata-rata precision sebesar 0.74964, dan rata-rata recall sebesar 0.80515. Sedangkan hasil uji coba dengan algoritma k-NN nilai rata-rata F1 Measure mencapai 0.69735, rata-rata precision sebesar 0.76075, dan rata-rata recall sebesar 0.79292.</description><date>2014-06-20</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/145888/1/skripsi.pdf</identifier><identifier> Kiftiyani, Usfita (2014) Perbandingan Algoritma Na&#xEF;ve Bayes dan k Nearest Neighbor untuk Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2014/102/051403821</relation><recordID>145888</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Kiftiyani, Usfita
title Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan k Nearest Neighbor untuk Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab
publishDate 2014
topic 005 Computer programming
programs
data
url http://repository.ub.ac.id/145888/1/skripsi.pdf
http://repository.ub.ac.id/145888/
contents Pengguna Sistem Temu Kembali informasi sangat bervariasi dengan kebutuhan informasi yang berbeda-beda. Salah satu kebutuhaan informasi yang paling banyak dibahas dalam temu kembali informasi adalah kebutuhan informasi dalam bahasa inggris. Dewasa ini pembahasan selain dalam bahasa inggris mulai semakin bertambah banyak, termasuk juga bahasa Arab meskipun masih jauh dari bahasa Inggris yang telah mendominasi temu kembali informasi selama lebih dari 50 tahun. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode Naïve Bayes dan metode K Nearest Neighbor (k-NN). Berdasarkan uji coba, perangkingan dengan algoritma Naïve Bayes lebih baik bila dibandingkan dengan algoritma k-NN dengan rata-rata F1 Measure sebesar 0.71878, rata-rata precision sebesar 0.74964, dan rata-rata recall sebesar 0.80515. Sedangkan hasil uji coba dengan algoritma k-NN nilai rata-rata F1 Measure mencapai 0.69735, rata-rata precision sebesar 0.76075, dan rata-rata recall sebesar 0.79292.
id IOS4666.145888
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 2021-10-27T08:47:53Z
last_indexed 2021-10-28T07:33:26Z
recordtype dc
_version_ 1751454638156021760
score 17.538404