Abraham, Sirajuddin (2017) Sistem Rekomendasi Artikel Berita Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Website. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.
|
Text
journal.pdf - Published Version Download (529kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.unmuhjember.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
PENDAHULUAN.pdf Download (482kB) |
|
|
Text
ABSTRAK.pdf Download (156kB) |
|
|
Text
BAB I.pdf Download (212kB) |
|
|
Text
BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (374kB) |
|
|
Text
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (604kB) |
|
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (531kB) |
|
|
Text
BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (12kB) |
Abstract
Berdasarkan data Kementrian komunikasi Dan Informatika(KOMINFO) pada tahun 2014 jumlah pengguna internet di Indonesia mencapai 88,3 juta orang. Angka tersebut menempatkan negara Indonesia pada posisi ke-6 pengguna internet di seluruh dunia. Banyaknya pengakses pada website berita dapat dimanfaatkan oleh pengelola dan pengembang sebuah situs berita untuk menarik pengunjung dan melakukan akses lebih lama. Salah satu cara adalah membangun sistem rekomendasi penentu artikel pada sebuah website yang relevan untuk pengguna atau pengunjung untuk memperoleh informasi Metode yang dapat digunakan adalah menggunakan salah satu metode pengenalan pola yaitu K Nearest Neighbor (KNN). Metode KNN yang diterapkan pada tugas akhir ini adalah memetakan antara berita terpilih untuk menghasilkan rekomendasi berita. Konsep KNN yang digunakan adalah mencari nilai kedekatan antara berita terpilih dengan keseluruhan dataset yang menjadi data training. Hasil akurasi dari nilai error pada pembuatan sistem rekomendasi berita menggunakan metode K-nearest Neigbor adalah sebesar 14% dan menghasilkan nilai keakuratan sebesar 86%
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Sistem Rekomendasi, K-Nearest Neighbor, Artikel, Berita,Website | ||||||
| Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science | ||||||
| Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) | ||||||
| Department: | ["eprint_fieldopt_department_KODEPRODI55201#TEKNIKINFORMATIKA" not defined] | ||||||
| Depositing User: | Hendri UF | ||||||
| Contributors: |
|
||||||
| Date Deposited: | 30 Aug 2018 01:37 | ||||||
| Last Modified: | 11 Sep 2019 11:04 | ||||||
| URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/654 |
Actions (login required)
 |
View Item |