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.
A. PENDAHULUAN.pdf
Download (1MB)
B. ABSTRAK.pdf
Download (250kB)
C. BAB I.pdf
Download (408kB)
D. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
E. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
F. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (3MB)
G. BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (168kB)
H. DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (330kB)
I. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Download (2MB)
J. ARTIKEL.pdf
Download (1MB)
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.
| Dosen Pembimbing: | arifianto, deni | nidn0718068103 |
|---|---|
| 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) |
| Depositing User: | Khoirul Umam | khoirulumam2032@gmail.com |
| Date Deposited: | 29 Jul 2020 03:45 |
| Last Modified: | 29 Jul 2020 03:47 |
| URI: | https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/5437 |
