Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penentuan Topik Tugas Akhir

Rajib Ghaniy - [ https://orcid.org/0000-0003-2593-5593 ]
Kepin Sihotang

Abstract

STIKOM Binaniaga adalah salah satu perguruan tinggi swasta di kota Bogor, yang menyelenggarakan program studi dibidang Sistem Informasi dan Tekhnik Informatika. Perpustakaan adalah institusi pengelola koleksi karya tulis, karya cetak, dan atau karya rekam secara profesional dengan sistem yang baku guna memenuhi kebutuhan pendidikan, penelitian, pelestarian, informasi, dan rekreasi para pemustaka. Sistem perpustakaan ini digunakan oleh seluruh mahasiswa TI Stikom Binaniaga Bogor dan oleh pustakawan, dengan tujuan agar mahasiswa dapat melihat, mengetahui referensi judul dan topik skripsi tugas akhir. Mahasiswa jurusan TI dapat melihat referensi judul-judul yang telah di tetapkan pada sistem website perpusatakaan stikom, dan penelitian menerapkan metode naive bayes classifier untuk pengklasifikasian dimana judul yang ada akan terklasifikasi dengan pernyataan topik yang berhubungan, demikian data judul yang didapat sebelumnya hanya mahasiswa jurusan TI, karena data yang dijadikan untuk uji coba pembelajaran adalah hanya judul alumni mahasiswa jurusan TI stikom pada tahun 2015-2017. Dengan data judul-judul TI tersebut metode naive bayes classifier sudah dapat membuktikannya. Hasil dari kuesioner yang disebarkan kepada dosen dan ahli sistem menunjukkan hasil sangat layak pada kedua responden.

Full Text:

PDF

References

. Ardhana, YM Kusuma. 2013. Pemrograman PHP : CodeIgniter Black Box. Jasakom. Jakarta.

. Arikunto, Suharsimi. (2009). Manajemen Penelitian, edisi Revisi. Jakarta : Rineka Cipta.

. Even, Yahir Zohar. Santoso, Budi. 2002. Text mining. Teknik Informatika UKDW Yogyakarta.https://repository.widyatama.ac.id/xmlui/bitstream/handle/123456789/5867/Bab%202.pdf?sequence=9 04[Di akses tgl 04 Maret 2018]

. George zipf 1999 IDF(Invers Document Frequency)

. Kurniawan, Bambang. Effendi Syahril. Salim, Opim Sitompul. 2012. Klasifikasi Konten Berita Dengan Metode Text Mining. Universitas Sumatera Utara

. Mas`udia, Putri Elfa. Atmadja, Martono Dwi. Mustafa, Lis Diana. 2017. Information Retrieval Tugas Akhir Dan Perhitungan Kemiripan Dokumen Mengacu Pada Abstrak Menggunakan Vector Space Model. Politeknik Negeri Malang

. Pressman, RS. (2009). Software Engineering A Practitioner’s Approach 7th Ed - Roger S. Pressma.

. Pressman, RS. (2012). Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: Andi.

. Pressman, RS. (2016). Manajemen Operasi dan Rantai Pasok, Operations and Supply Chain Management Edisi 14. Salemba Empat.

. Sani, Ramadhan Rakhmat. Zeniarja, Junta. Luthfiarta, Ardytha. 2016. Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Information Retrieval dalam Penentuan Topik Referensi Tugas Akhir. Universitas Dian Nuswantoro

. Salton. G, 1989 IDF(Invers Document Frequency)

. Setiawan, Ira Anggraeni. Hendro, Tacbir P. Nursantika Dian. 2017. Klasifikasi Artikel Berita Menggunakan Metode Text Mining Dan Naive Bayes Classifier. Universitas Jenderal Achmad Yani

. Santoso, Budi. 2007. Data mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Graha Ilmu: Yogyakarta

. Sugiyono. (2010). Metode Penelitian Pendidikan, Pendekatan Kuantitatif.

. BandungWahyudi, Ikhsan Pratama. Wurijanto, Tutut. Sulistiowati. 2016.

. Rancang Bangun Aplikasi Meningkatkan Tingkat Relevansi Pencarian Tugas Akhir Studi Kasus Pada Perpustakaan Institut Bisnis Dan Informatika Stikom Surabaya. STMIK STIKOM Surabaya

. Witten, 1999 IDF(Invers Document Frequency)

. Yang Yiming & Jan O. Pedersen, 1997 DF(Document Frequency)

. YasirZain, Muhammad. Suswati. 2016. Information Retrieval System Pada Pencarian File Dokumen Berbasis Teks Dengan Metode Vector Space Model Dan Algoritma ECS Stemmer. Universitas Madura

Article metrics

Abstract views : 1009 | views : 717

Refbacks

  • There are currently no refbacks.