Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Implementasi Text Mining Untuk Klasifikasi Kesenian Tradisional Dengan Metode NBC (Naive Bayes Classifier)
Sri Nurhayati (2011) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Kesenian Tradisional sangat banyak dan beraneka ragam yang diklasifikasikan menjadi beberapa bentuk kesenian yaitu seni tari, seni musik, seni pertunjukan dan lainnya. Namun banyak yang tidak mengetahui tentang keanekaragaman kesenian tradisional. Karena itu dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat mengolah data kesenian tersebut menjadi informasi tambahan bagi user. Pembuatan aplikasi text mining untuk klasifikasi kesenian tradisional ini akan mengolah raw data berupa text database yaitu deskripsi kesenian yang diinputkan. Preprocessing akan melakukan tokenizing, filtering, stemming dan analizing terhadap kata-kata dalam deskripsi kesenian sehingga diperoleh keywords. Dari keywords tersebut kemudian akan di generate frequent itemset dengan metode NaÃÆïve Bayes untuk mengelompokkan kategori kesenian. Pada hasil pengujian metode naive bayes dapat digunakan untuk mengelompokan kategori kesenian dengan mencari probabilitas lebih tinggi dimana deskripsi kesenian tepat mengandung keywords yang terdapat pada data latihan. Dengan menggunakan keywords dapat diperoleh informasi nama kesenian dan deskripsi kesenian berdasarkan keywords yang dicari oleh user pada saat search engine.
Ringkasan Alternatif
Traditional arts are very many and diverse are classified into several forms of art that is dance, music, art and other performances. But many do not know about the diversity of traditional arts. Because it needed an application that can process data into the arts of additional information for the user.Making text mining applications for the classification of this traditional art will process the raw data is a text database of descriptions of art that entered. Will perform tokenizing preprocessing, filtering, stemming and analizing of the words in the description of art in order to obtain keywords. Of those keywords will then be generated frequent itemset with the NaÃÆïve Bayes method for classifying categories of art. In the test results NaÃÆïve Bayes method can be used to categorize art category with a higher probability where appropriate description of art contain keywords contained in the training data. By using keywords to obtain information on the book title and synopsis of books based on the keywords searched by users at search engines.