GARIN, SEPTIAN (2017) Klasifikasi Kategori Berita Pada Aplikasi Jateng News Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Dengan Dukungan Metode Stemming Nazief Dan Adriani. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
![[img]](http://eprints.dinus.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png)
| PDF Download (3628b) | Preview |
Abstract
Jumlah artikel berita yang diterima oleh aplikasi Jateng News berkisar antara 200 - 250 berita dalam rentang waktu 3 jam. Atas dua hal tersebut akan menyulitkan editor untuk menentukan kategori berita secara tradisional. Terdapat metode untuk mengategorikan berita secara otomatis yaitu dengan menggunakan klasifikasi. Artikel berita memiliki format berupa teks, sehingga akan menjadi lebih rumit dan perlu proses untuk mempersiapkan data. Selain itu artikel yang diterima merupakan artikel berbahasa Indonesia yang harus disederhanakan menjadi kata dasar pada setiap kata, hal ini dapat dilakukan dengan metode stemmer Nazief dan Andriani. Untuk metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Naïve Bayes yang secara umum sering digunakan untuk text mining. Kedua metode tersebut akan dikolaborasikan agar mendapatkan hasil dengan akurasi yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan klasifikasi oleh Naïve Bayes dengan dukungan dari Nazief dan Andriani mendapatkan akurasi yang lebih tinggi
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer |
| Depositing User: | Psi Udinus |
| Date Deposited: | 13 Dec 2017 16:53 |
| Last Modified: | 13 Dec 2017 16:53 |
| URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/23240 |
Actions (login required)
| View Item |
