Pengelompokan Dokumen Teks Berbahasa Inggris Menggunakan Metode K-Means Berbasis Ontologi
| Main Author: | AlAmin, Rohmatulloh |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153271/1/Go%21%21_%28Autosaved%29.pdf http://repository.ub.ac.id/153271/ |
Daftar Isi:
- K-men merupakan algoritma yang terkenal kemudahannya dan kemampuannya untuk mengelomkkan data besar dan data k-mens juga sangat sensitif pada pembangkitan controid awal secara random. Sedangkan fungsi dari ontologi adalah untuk meningkatkan performa clustering teks. Dalam perhitungan cluster, biasanya cluster hanya menggolongkan term yang sama tanpa memperdulikan keterkaitan hubungan makna term. Hal pertama yang dilakukan dalam proses ini adalah melakukan preprocessing terhadap dokumen yang akan diuji, setelah didapatkan kata dasar dari tiap-tiap dokumen dilakukan proses ontologi sehingga kata yang memiliki makna yang sama dijadikan satu, dari proses inilah akan mengurangi dimensi vektor dalam perhitungan cluster -nya nanti. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa tingkat akurasi metode k-means berbasis ontologi memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan k-means standar. K-means berbasis ontologi memiliki akurasi sebesar 26,1% sedangkan k-means standar memiliki akurasi sebesar 25,86%.