PREDIKSI KECENDERUNGAN PENGGUNA DUNIA CYBERSPACE DALAM MENULIS BLOG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) BERBASIS FORWARD SELECTION

DALAI, HASTUTI R PREDIKSI KECENDERUNGAN PENGGUNA DUNIA CYBERSPACE DALAM MENULIS BLOG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) BERBASIS FORWARD SELECTION. PREDIKSI KECENDERUNGAN PENGGUNA DUNIA CYBERSPACE DALAM MENULIS BLOG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) BERBASIS FORWARD SELECTION.

Preview

PDF - Published Version Download (7Kb) | Preview

Abstract

Baru-baru ini, blog telah menjadi medial sosial terkemuka di internet. Sebuah blog umumnya didefinisikan sebagai halaman web yang terdiri dari entri tanggal dalam urutan kronologis terbalik ditulis oleh blogger. Entri entitas primitif termasuk judul, permalink, teks, waktu posting, komentar. Sejak blogger dapat menambahkan hyperlink ke blog lain, dan mudah berkomunikasi satu sama lain, sehingga blogspace dapat menampillkan sebuah jaringan, ada pula komunitas yang dibentuk oleh orang-orang yang berbagi minat yang sama dan pendapat. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan adalah k-Nearest Neigbors berbasis forward selection untuk memprediksi kecenderungan pengguna dunia cyber space dalam menulis blog dengan dataset Blogger dari sebuah gudang data yaitu UCI Machine Learning Repository. Pengujian menunjukkan sebelum algoritma k-Nearest Neighbor ditambahkan dengan forward selection hasil akurasi adalah 86% sedangkan pengujian menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor berbasis forward selection mendapatkan hasil akurasi sebesar 87% keduanya dapat memberikan hasil analisa terbaru yaitu dengan perolehan hasil lebih baik dari penelitian sebelumnya yang menggunakan algortima decision tree dengan hasil akurasi 82%.

Actions (login required)