Detail Tugas Akhir

Metode Optimasi Pembobotan Gain Ratio Terhadap Metode Klasifikasi Weighted Naive Bayes Studi Kasus Ulasan Produk White Perfect Clinical Day Cream

umam, khoirul (2020) Metode Optimasi Pembobotan Gain Ratio Terhadap Metode Klasifikasi Weighted Naive Bayes Studi Kasus Ulasan Produk White Perfect Clinical Day Cream. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
A. PENDAHULUAN.pdf
PDF
Text
B. ABSTRAK.pdf
PDF
Text
C. BAB I.pdf
PDF
Text
D. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
E. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
F. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
G. BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
H. DAFTAR PUSTAKA.pdf
PDF
Text
I. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
J. ARTIKEL.pdf

Abstract

Media memiliki peran penting dalam menyebarkan segala informasi. Seiring berjalannya waktu, media berkembang menjadi banyak jenis. Salah satu media yang sangat cepat berkembang adalah media online. Female Daily adalah sebuah blog pribadi dengan konten fashion dan kecantikan yang dikelola oleh Hanifa pada tahun 2005. Female Daily Network merupakan sebuah situs media informasi bagi wanita yang menyajikan konten seputar dunia wanita di Indonesia.
Salah satu metode klasifikasi yang sering digunakan adalah Naïve Bayes Classifier yang pertama kali dikemukakan oleh Revered Thomas Bayes. Tujuan dari penelitian ini dalah untuk mengetahui tingkat accuracy, precision dan recall klasifikasi Naïve Bayes Classifier dengan melakukan optimasi pembobotan Gain Ratio. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan tentang metode Naïve Bayes Classifier dan Weighted Naïve Bayes yang digunakan dalam klasifikasi review produk kecantikan.
Dari hasil implemetasi metode Weighted NaÎve Bayes lebih akurat dari NaÎve Bayes. Berdasarkan hasil implementasi pada pengujian K-fold 2 skenario I dimana accuracy 48% precission 43% dan recall 95% maka dapat disimpulkan bahwa weighted naïve bayes dapat optimal jika data training atau latih sebanding jumlah data positif dan negative.

Kata Kunci : media online, female daily, klasifikasi naïve bayes, weighted naïve bayes.

Informasi Item

Item Type Thesis (Undergraduate)
Subjects 600 Technology and Applied Science
600 Technology and Applied Science > 601 Philosophy and Theory of Technology
Divisions Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Date Deposited 29 Jul 2020 03:45
Last Modified 29 Jul 2020 03:47
URI https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/5437

Actions (login required)

View Item
View Item
Ada yang bisa kami bantu?