RANDY NOVANDIKA IBRAHIM (2017) PENERAPAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI TOPIK BERITA. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER.pdf Download (269kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN.pdf Download (127kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK.pdf Download (301kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR.pdf Download (195kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI.pdf Download (177kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I.pdf Download (209kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II.pdf Download (353kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III.pdf Download (169kB) | Preview |
|
|
Text
9. BAB IV.pdf Download (2MB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
10. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (681kB) |
|
|
Text
11. BAB VI.pdf Download (95kB) | Preview |
|
|
Text
12. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (239kB) | Preview |
Abstract
Berita telah menjadi salah satu kebutuhan yang tidak bisa dihilangkan dari kehidupan sehari-hari tidak hanya melalui Televisi, Radio ataupun melalui situs-situs berita online. Namun tidak semua berita berhubungan dengan kata kunci olahraga, kesehatandan hiburan.Penelitian klasifikasi topik berita dapat dilakukan pada sosial media berita online. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi topik berita dalam 3 jenis yaitu olahraga,kesehatandan hiburanmenggunakan Naive Bayes Classifieruntuk menentukan klasifikasi topik berita. Berita bersumber dariDetik.us yang datanya diambil dari bulan Agustus 2016sampai Januari2017. AlgoritmaNaive Bayes classifierbertindak sebagai algoritma yang akan melakukan klasifikasi topik suatu berita. Pengujian sistem klasifikasi topik berita ini dilakukan dengan model confusion matrix pada data ujidan 10-fold Cross Validation pada evaluasi nilai rata-rata mencapai 68,8% sedangkan akurasi terbaik berada pada pengujian pada K2 dan K6 dengan nilai akurasi mencapai 81,8%. Dengandemikian dapat disimpulkan bahwapengujian yang dilakukan diketahui bahwa metode Naive Bayes Classifier dapat diterapkan untuk mengklasifikasi topikberita.Kata Kunci:Confusion Matrix, Cross Validation,Klasifikasi topik berita, Naive Bayes Classifier.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | 000 Karya Umum |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
| Date Deposited: | 27 Aug 2019 08:55 |
| Last Modified: | 27 Aug 2019 08:55 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/18474 |
Actions (login required)
 |
View Item |