Penerapan text mining untuk proses klasifikasi dokumen pada search engine dengan metode K-Nearest Neighbours (KNN)

---

ABSTRAK

Suatu dokumen yang diterima atau didapatkan melalui berbagai sumber merupakan dokumen tidak terstruktur atau belum diketahui kategorinya, termasuk dokumen pada sistem search engine, sehingga perlu dilakukan klasifikasi terhadap dokumen yang diterima ke dalam berbagai kategori, tentunya mudah untuk melakukan klasifikasi secara manual saat jumlah dokumen masih sedikit, namun akan menjadi sulit saat jumlah dokumen bertambah banyak dan beragam. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem klasifikasi dokumen yang secara otomatis dapat mengklasifikasikan dokumen ke dalam kategorikategori. Banyak metode yang dapat digunakan untuk melakukan proses klasifikasi terhadap dokumen, pada penelitian ini digunakan metode k–Nearest Neighbours (k-NN). Pada metode k–Nearest Neighbours (k-NN) dilakukan perhitungan nilai similaritas antara dokumen test dengan dokumen training. Kategori untuk dokumen test ditunjukkan dari nilai similaritas sejumlah k (k-values) terbesar. Pada penelitian ini Metode k–Nearest Neighbours (kNN) dapat diimplementasikan pada proses klasifikasi dokumen search engine dengan hasil presentase keberhasilan sebesar 90 %.

Kata Kunci : Search Engine, Text Mining, Metode k-Nearest Negihbours (kNN), Klasifikasi Dokumen.

---

Ketersediaan

S13-681

68

Koleksi Skripsi

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

68

Penerbit

Surabaya : ITATS., 2013

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Search Engine
Text Mining
Metode k-Nearest Negihbours (kNN)

Info Detail Spesifik

NPM: 13.2008.1.00092 - Nilai: B+

Pernyataan Tanggungjawab

Pembimbing: Dr. Siti maimunah S.KOM.M.KOM

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar