Skip to content
  • Tentang IOS
  • Join Us
  • Hubungi Kami
  • Organisasi Mitra
  • Akun Anda
  • Keluar
  • Masuk
  • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Indonesia
    • English
Lanjutan
  • Cari
  • Vector Space Model Dan Cluster...
  • Preview
  • Koleksi Nasional
  • Sitasi Cantuman
  • Kirim via Email
  • Ekspor Cantuman
    • Export to RefWorks
    • Export to EndNoteWeb
    • Export to EndNote
  • Favorit
Cover Image

Vector Space Model Dan Clustering Untuk Deteksi Kesamaan Dokumen Berbahasa Indonesia

Tersimpan di:
Main Author: Riadi, Viky Zulpikar
Format: Thesis NonPeerReviewed Book eArticle
Bahasa: eng
Terbitan: , 2019
Subjects:
004_Data Processing & Computer Science
Online Access: http://elibrary.unikom.ac.id/1011/1/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_COVER.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/2/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_LEMBAR%20PENGESAHAN.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/3/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_SURAT%20KETERANGAN%20PUBLIKASI.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/4/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_SURAT%20KETERANGAN%20ORISINALITAS.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/5/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_KATA%20PENGANTAR.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/6/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_DAFTAR%20ISI.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/7/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_BAB%201.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/8/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_BAB%202.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/9/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_BAB%203.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/10/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_BAB%204.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/11/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_BAB%205.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/12/UNIKOM_VIKY%20ZULPIKAR%20RIADI_DAFTAR%20PUSTAKA.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1011/
http://elibrary.unikom.ac.id
  • Lokasi
  • Deskripsi
  • Daftar Isi
  • Preview
  • Tampilan Petugas

Lihat Juga

  • Peringkasan Multi Dokumen Berbahasa Indonesia Dengan Metode Pengurutan Cluster Correlation Dan Probability
    oleh: Rosadi, Dadi
    Terbitan: (2019)
  • Torang Bolon Panjaitan Abednego 115 Fakultas Ilmu Komputer Teknik Informatika 05 Skripsi Deteksi Perundungan Siber pada Tweet Berbahasa Indonesia menggunakan Support Vector Machine dengan Lexicon Based Features Salah satu bentuk penyalahgunaan kemudahan interaksi pada sosial media Twitter adalah perundungan siber. Perundungan siber dapat mengakibatkan korban merasa tidak berharga, marah, malu, tidak percaya diri, dan takut. Perundungan yang dapat dilakukan melalui media sosial berupa ejekan, fitnah, dan ancaman. Deteksi Perundungan Siber bertujuan untuk mendeteksi tweet yang mengandung perundungan. Support Vector Machine adalah metode yang digunakan dengan menggunakan fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency dan tambahan dari fitur Lexicon Based. Data yang digunakan berjumlah 337 data, dengan pembagian komposisi 70% data latih dan 30% data uji. Hasil evaluasi pada sistem menunjukkan bahwa menggunakan Lexicon Based Feature memberikan hasil recall yang lebih baik daripada hanya menggunakan TF-IDF dan fitur gabungan dari TF-IDF dengan Lexicon Based Feature. Hasil evaluasi tertinggi didapatkan dengan menggunakan Lexicon Based Feature, yaitu Kernel Linear dengan parameter lambda = 0,1, gamma = 0,0001, complexity = 1, epsilon = 0,0001, dan iter max = 10 menghasilkan accuracy = 82,69, recall = 79,66, precision = 88,67, dan f-measure = 83,92
    oleh: Torang Bolon Panjaitan, Abednego
    Terbitan: (2021)
  • Klasifikasi Dokumen Menggunakan Support Vector Machine Dan Mutual Information
    oleh: Kristiani, Sherly Amanda
    Terbitan: (2019)
  • Penerapan Sentimen Analisis Pada Twitter Berbahasa Indonesia Untuk Mendapatkan Rating Program Televisi Menggunakan Metode Support Vector Machine
    oleh: Saifinnuha, AmridioZulhilmi
    Terbitan: (2015)
  • Pemeriksa Ejaan untuk Dokumen Berbahasa Indonesia dengan Algoritma Levenshtein Distance
    oleh: Maulina, Chorin
    Terbitan: (2016)

Opsi Pencarian

  • Sejarah Pencarian
  • Pencarian Lanjut

Temukan Lebih Banyak

  • Penelusuran Katalog
  • Penelusuran Alfabetis

Butuh Bantuan?

  • Tips Pencarian
  • Admin
  • Hubungi Kami
© 2025 Perpustakaan Nasional Republik Indonesia
Loading...