Klasifikasi Dokumen Teks Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Pemilihan Fitur Ciri Chi-Square

Isa Hidayatullah, Muhammad (2016) Klasifikasi Dokumen Teks Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Pemilihan Fitur Ciri Chi-Square. Undergraduate thesis, universitas muhammdiyah jember.

[img]
Preview
Text
ARTIKEL.pdf - Published Version

Download (748kB) | Preview
[img] Text
PENDAHULUAN.pdf

Download (435kB)
[img] Text
ABSTRAKSI.pdf

Download (151kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (159kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (415kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (458kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (556kB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (296kB)

Abstract

Peningkatan jumlah dokumen membuat mahasiswa semakin sulit memperoleh informasi sesuai dengan apa yang diinginkan khusunya referensi tugas akhir. Masalah ini memerlukan teknik pengolahan teks yang mengorganisasikan dokumen sesuai dengan katagorinya. Salah satunya klasifikasi teks. Klasifikasi teks dapat mengordinasikan dokumen sesuai dengan yang telah ditentukan sebelumnya secara otomatis. Salah satu klasifikasi vector teks yang terkenal adalah support vector machine (SVM) yang berusaha mencari bidang pemisah terbaik pada input space. Menurut Chenometh et al (209) support vector machine (SVM) merupakan algoritma klasifikasi terbaik dibanding dengan metode klasifikasi metode vektor yang lain yaitu Rocchio, k-Nearest Neighbor dan decision tree. Melalui serangkaian pengujian terhadap sejumlah dokumen yang telah diolah menjadi suatu representasi data berupa matriks vektor, SVM berhasil mengklasifikasikan dokumen dengan akurasi tertinggi sebesar 82,14% dalam waktu 23 detik.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Muhammad Isa Hidayatullah (1210651073)
Uncontrolled Keywords: penjadwalan, algoritma genetika, optimasi
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: Hendri UF
Contributors:
ContributionContributor NameNIDN/NIDK
UNSPECIFIEDAli Muharrom, Lutfinidn0727108202
UNSPECIFIEDDwi Rahayu, Yeninind0716108602
Date Deposited: 02 Aug 2018 01:20
Last Modified: 11 Apr 2020 10:42
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/524

Actions (login required)

View Item View Item