Aplikasi Text Mining Untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi Dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus: Prodi Sistem Komputer)
| ctrlnum |
2460 |
|---|---|
| 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://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/</relation><title>Aplikasi Text Mining Untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi Dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus: Prodi Sistem Komputer)</title><creator>Riyadhi, Muhammad Faishal</creator><subject>006_Special Computer Methods</subject><description>Dengan banyaknya mahasiswa yang akan mengerjakan tugas akhir, maka diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan informasi tentang tren topik skripsi apa saja yang sedang populer pada tahun-tahun tertentu. Oleh karena itu melalui penelitian ini dikembangkan suatu aplikasi yang dapat bekerja secara semi-otomatis dengan memanfaatkan teknologi Text Mining dan Algoritma K-Means Clustering. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka didapatkan hasil bahwa, sistem yang dibuat dapat membantu para mahasiswa untuk mengetahui informasi tren topik skripsi apa yang sedang tren di program studi sistem komputer. Untuk proses analisis menggunakan metode K-Means Clustering, tingkat keberhasilan yang di dapat sebesar 66.66% untuk proses matematis. Dan untuk perbandingan dengan proses sistemnya sebesar 33.33% untuk data yang sama dengan proses matematis.</description><date>2019-08-19</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/1/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Cover.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/2/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Lembar%20Pengesahan.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/3/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Persetujuan%20Publikasi.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/4/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Lembar%20Pernyataan%20Keaslian.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/5/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Kata%20Pengantar.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/6/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Daftar%20Isi.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/7/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20I.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/8/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20II.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/9/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20III.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/10/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20IV.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/11/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20V.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/12/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Daftar%20Pustaka.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/13/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Jurnal.pdf</identifier><identifier> Riyadhi, Muhammad Faishal (2019) Aplikasi Text Mining Untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi Dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus: Prodi Sistem Komputer). Other thesis, Universitas Komputer Indonesia. </identifier><relation>https://elibrary.unikom.ac.id</relation><recordID>2460</recordID></dc>
|
| language |
eng |
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview Book:Book Book Journal:eArticle Journal |
| author |
Riyadhi, Muhammad Faishal |
| title |
Aplikasi Text Mining Untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi Dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus: Prodi Sistem Komputer) |
| publishDate |
2019 |
| topic |
006_Special Computer Methods |
| url |
http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/1/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Cover.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/2/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Lembar%20Pengesahan.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/3/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Persetujuan%20Publikasi.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/4/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Lembar%20Pernyataan%20Keaslian.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/5/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Kata%20Pengantar.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/6/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Daftar%20Isi.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/7/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20I.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/8/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20II.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/9/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20III.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/10/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20IV.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/11/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_BAB%20V.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/12/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Daftar%20Pustaka.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/13/UNIKOM_M.%20Faishal%20Riyadhi_Jurnal.pdf http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/2460/ https://elibrary.unikom.ac.id |
| contents |
Dengan banyaknya mahasiswa yang akan mengerjakan tugas akhir, maka diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan informasi tentang tren topik skripsi apa saja yang sedang populer pada tahun-tahun tertentu. Oleh karena itu melalui penelitian ini dikembangkan suatu aplikasi yang dapat bekerja secara semi-otomatis dengan memanfaatkan teknologi Text Mining dan Algoritma K-Means Clustering. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka didapatkan hasil bahwa, sistem yang dibuat dapat membantu para mahasiswa untuk mengetahui informasi tren topik skripsi apa yang sedang tren di program studi sistem komputer. Untuk proses analisis menggunakan metode K-Means Clustering, tingkat keberhasilan yang di dapat sebesar 66.66% untuk proses matematis. Dan untuk perbandingan dengan proses sistemnya sebesar 33.33% untuk data yang sama dengan proses matematis. |
| id |
IOS7445.2460 |
| institution |
Universitas Komputer Indonesia |
| institution_id |
294 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan UNIKOM |
| library_id |
268 |
| collection |
Koleksi Digital Perpustakaan UNIKOM |
| repository_id |
7445 |
| subject_area |
Technology, Applied Sciences/Teknologi, Ilmu Terapan Philosophy and Theory of Social Science/Filsafat dan Teori Ilmu-ilmu Sosial Philosophy and Theory of Literatures/Filsafat dan Teori Kesusastraan Art Apreciation/Apresiasi Seni |
| city |
BANDUNG |
| province |
JAWA BARAT |
| shared_to_ipusnas_str |
1 |
| repoId |
IOS7445 |
| first_indexed |
2020-08-11T20:23:47Z |
| last_indexed |
2020-08-11T20:23:47Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1686538295221157888 |
| score |
17.538404 |