SHODIQ, JA’FAR (2017) KATEGORISASI DOKUMEN TEXT MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA DOKUMEN TUGAS AKHIR UNIVERITAS MUHAMMADIYAH JEMBER. Undergraduate thesis, UNMUH JEMBER.
Text
Pendahuluan.pdf Download (74kB) |
|
Text
ABSTRAK.pdf Download (85kB) |
|
Text
BAB I.pdf Download (22kB) |
|
Text
BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (284kB) |
|
Text
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (426kB) |
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (40kB) |
|
Text
BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (15kB) |
Abstract
ABSTRAK Kategorisasi dokumen tugas akhir sangatlah penting untuk dapat memudahkan pengguna dalam pencarian dokumen dengan mudah. Dengan dikategorikannya dokumen-dokumen abstraksi tugas akhir, pembaca dapat menangkap ide utama dari sebuah dokumen tanpa harus membaca keseluruhan dokumen, sehingga dapat menentukan topik tugas akhir sesuai dengan bidang minat yang ada. Pada penilitian ini dilakukan penerapan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk kategorisasi dokumen tugas akhir dengan mengacu pada abstraksi tugas akhir yang akan melalui proses tahapan text mining yang nantinya akan diklasifikasikan oleh KNN. Program aplikasi kategorisasi tugas akhir ini dibangun dengan data latih dari abstraksi tugas akhir Universitas Muhammadiyah Jember yang telah diklasifikasikan sebelumnya dan data uji berasal dari abstraksi tugas akhir yang belum diketahui kategorinya. Aplikasi yang dibuat mampu mengklasifikasikan data abstraksi tugas akhir dengan presentase keberhasilan 82,2% dengan jumlah data latih 85 dan 15 data uji. Kata Kunci : Kategorisasi dokumen, K-Nearest Neighbor, text mining
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Uncontrolled Keywords: | Kata Kunci : Kategorisasi dokumen, K-Nearest Neighbor, text mining | ||||||
Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science | ||||||
Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) | ||||||
Department: | S1 Teknik Informatika | ||||||
Depositing User: | Rudi Setiawan | ||||||
Contributors: |
|
||||||
Date Deposited: | 15 Jul 2021 01:50 | ||||||
Last Modified: | 15 Jul 2021 01:50 | ||||||
URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/11076 |
Actions (login required)
View Item |