MODEL KLASIFIKASI ABSTRAK SKRIPSI MENGGUNAKAN TEXT MINING UNTUK PENGKATEGORIAN SKRIPSI SESUAI BIDANG KAJIAN

Angga Cahyo Pradikdo
Aidina Ristyawan

Abstract


Dengan melakukan observasi pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri, penulis mendapati bahwa dokumen skripsi pada Program Studi tersebut selalu bertambah setiap tahun, sehingga dapat dijadikan referensi pemilihan bidang penelitian yang sesuai untuk Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri. Selain itu penulis juga pernah melakukan penelitian tentang pemodelan klasifikasi abstrak prosiding yang bisa digunakan untuk penyusunan letak skripsi pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri. Dari hasil penelitian tersebut penulis mendapatkan saran tentang data yang digunakan. Saran tersebut berupa penggunaan data penelitian mahasiswa sebelumnya pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri, supaya lebih tepat dan sesuai dengan studi kasusnya. Maka dari itu penulis terinspirasi untuk melakukan penelitian dengan menggunakan data penelitian mahasiswa Program Studi Sistem Informasi yang tersimpan di SIMKI (Sistem Informasi Manajemen Karya Ilmiah) Universitas Nusantara PGRI Kediri. Dengan memanfaatkan data penelitian mahasiswa sebelumnya serta metode teknik text mining  diantaranya prepocesing dan trasformation dengan didukung dengan algoritma naive bayes sebagai proses untuk menghitung nilai probabilitas tertinggi sebagai proses klasifikasi yang akan digunakan untuk menguji data tersebut. Dari hasil pengujian 9 siklus menghasilkan pengetahuan bahwa siklus ke 1 merupakan siklus terbaik dengan akurasi 82,76%, yang dapat digunakan sebagai model klasifikasi skripsi pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri, untuk dapat membantu memudahkan mahasiswa untuk mencari referensi karena sudah memuat bidang kajian yang sesuai dan Program Studi Informasi mendapatkan model klasifikasi dengan data hasil dari skripsi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri.

Keywords


text mining; naive bayes classifier; confusion matrik; skripsi.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Z. A. Hasibuan, Metodologi Penelitian Pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Depok: Fasilkom Universitas Indonesia, 2007.

A. Hamzah, “KLASIFIKASI TEKS DENGAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) UNTUK PENGELOMPOKAN TEKS BERITA DAN ABSTRACT AKADEMIS,” Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST), vol. Periode III, hlm. 269–277, 2012.

A. Kao dan S. R. Poteet, Natural Language Processing and Text Mining. Washington: Springer, 2007.

R. Feldman dan J. Sanger, The Text Mining HandBook Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge: Cambridge University Press, 2007.




DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v9i2.2513

Article Metrics

Abstract views : 1001| PDF views : 504

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


free hit counter View My Stats

Indexed by:

 

Flag Counter

Creative Commons License
Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Dedicated to: