Kategorisasi Dokumen Text Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor pada Dokumen Tugas Akhir Universitas Muhammadiyah Jember

Shodiq, Ja’far (2017) Kategorisasi Dokumen Text Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor pada Dokumen Tugas Akhir Universitas Muhammadiyah Jember. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

Preview	Text jurnal.pdf - Published Version Download (436kB) | Preview
	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

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.

Contribution

Nama Dosen Pembimbing

NIDN/NIDK

UNSPECIFIED

Muharom, Lutfi Ali

nidn1009550

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
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)
Depositing User:	Hendri UF | hendri@unmuhjember.ac.id
Date Deposited:	27 Aug 2018 02:39
Last Modified:	13 Sep 2019 08:48
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/621

Actions (login required)

View Item