Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Rocchio dalam Klasifikasi Tugas Akhir Universitas Muhammadiyah Jember Studi Kasus: Fakultas Teknik

Tugas akhir merupakan salah satu syarat kelulusan yang harus dipenuhi oleh mahasiswa untuk menyelesaikan pendidikan di perguruan tinggi. Semakin bertambahnya mahasiswa tiap tahunnya, maka semakin banyak pula koleksi dokumen tugas akhir. Semakin banyaknya dokumen tugas akhir menyebabkan sulitnya mengkategorikan dokumen tugas akhir jika harus dilakukan secara manual. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi dokumen terhadap abstrak dan bab 1 Tugas Akhir mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah abstrak dan bab 1 Tugas Akhir pada program studi Teknik Elektro, Teknik Sipil, Teknik Informatika, Teknik Mesin, dan Manajemen Informatika. Metode klasifikasi pada penelitian ini adalah metode K- Nearest Neighbor (KNN) dan Rocchio. Pengujian akurasi pada penelitian ini dilakukan dengan Cross Validation dan evaluasi data uji dengan Confusion Matrix. Dari penelitian ini didapatkan hasil pada 150 data tugas akhir, metode Rocchio menghasilkan nilai akurasi yang sama dengan KNN yaitu 96%, sedangkan presisi dan recall menghasilkan nilai lebih baik yaitu presisi sebesar 97% dan recall sebesar 97%, pengujian pada metode KNN menghasilkan nilai presisi sebsar 95% dan recall sebesar 95% dengan nilai K=19.