Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
KLASIFIKASI TEKS DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK PENGELOMPOKAN TEKS ARTIKEL
Nur Anita (2016) | Skripsi | -
Bagikan
Ringkasan
Jumlah teks artikel yang tersedia dalam bentuk digital semakin banyak hampir setiap media massa elektronik meberikan sebuah informasi seperti halnya artikel. Sementara itu, teks dari suatu artikel terkadang memiliki suatu kemiripan antara artikel satu dengan artikel lainnya yang akan membuat pembaca mengalami kesulitan dalam mengklasifikasi. Penelitian ini berusaha untuk mengklasifikasi beberapa kategori teks artikel dengan mengelompokkan berupa artikel kesehatan dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Klasifikasi ini ditekankan pada teks artikel yang berupa kesehatan , untuk mengetahui nilai akurasi yang akan diukur menggunakan pembobotan dari proses Algoritma Naive Bayes Classifier. Tahapan dalam metodologi penelitian terdiri dari : pengumpulan dokumen (data set), proses text mining, Proses Algoritma Naive Bayes Classifier, Hasil Naive Bayes Classifier, dan Analisa Hasil. Metode Naive Bayes Classifier merupakan metode yang digunakan untuk mengklasifikasi. Oleh karena itu untuk menyelesaikan permasalahan ini digunakan metode Naive Bayes Classifier sebagai alat untuk mengklasifikasi sebuah teks artikel kesehatan. Hasil pengujian klasifikasi teks artikel kesehatan dengan metode Naive Bayes Classifier dapat mengklasifikasi teks artikel kesehatan dengan tingkat keberhasilan Precision sebesar 91%, Accuracy 59% dan Recall 61% dari nilai rata-rata keseluruhan dokumen percobaan dengan tingkat nilai yang berbeda. Hal ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes Classifier tingkat klasifikasi dalam mengelompokkan suatu dokumen belum optimal.
Ringkasan Alternatif
The amount of text articles available in digital from the more nearly every electronic mass media paint a information as well as articles. Meanwhile, the text of an article sometimes have a similarity between one article with another article that will make the reader experience the difficulty in classifying. This research seeks to classify the article text with some categories grouped in the form of health articles using the Naive Bayes Classifier algorithm. This classification is emphasized in the text of the article in the form of health, to find out the value of accuracy will be measured using a weighting of the Naive Bayes Classifier Algorithms process. Stages in the research methodology consists of : a collection of documents (data set), the process of text mining, the process of Naive Bayes Classifier Algorithm, Naive Bayes Classifier, Results and analysis of results. Naive Bayes Classifier method is a method used to classify. Therefore, to resolve this issue use Naive Bayes Classifier method as a tool for classifying a text article health. The test results with health articles text classification method of Naive Bayes Classifier can classify text article health with a success rate of Precision 91%, Accuracy 59%, Recall 61% of the average value of the overall document level trials with different values. This shows that the Naive Bayes Classifier method the level classification in group a document not yet optimal.