UMN Knowledge Center

Rancang bangun sistem peringkas berita otomatis berbasis text mining dengan menggunakan naive bayes classifier

Suryatama, Nicholas Adi (2016) Rancang bangun sistem peringkas berita otomatis berbasis text mining dengan menggunakan naive bayes classifier. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (919kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (556kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (773kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (739kB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (821kB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (659kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (740kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (548kB) | Preview

Abstract

Naive Bayes Classifier merupakan salah satu teknik klasifikasi data yang paling sering digunakan. Text summarization adalah proses untuk mendapatkan informasi paling penting dari satu atau lebih sumber informasi dan menghasilkan versi yang lebih singkat dari informasi tersebut. Terdapat dua jenis ringkasan yaitu ekstraktif dan abstraktif. Ringkasan yang akan diperoleh dari sistem merupakan ringkasan ekstraktif. Ringkasan ekstraktif merupakan ringkasan yang didapatkan dari kalimat-kalimat yang dianggap penting dari suatu sumber informasi. Dalam penelitian ini, Naive Bayes Classifier digunakan untuk melakukan text summarization pada berita. Berita yang digunakan adalah berita dengan kategori ekonomi, nasional, dan olahraga. Berita yang digunakan bersumber dari www.kompas.com. Dari berita yang ada, akan dicari tahu ringkasan manualnya melalui seorang ahli Bahasa Indonesia. Ringkasan tersebut akan dibandingkan dengan ringkasan yang dihasilkan oleh sistem. Parameter yang digunakan adalah posisi kalimat, panjang kalimat, nama entitas, data numerik, dan kemiripan kalimat dengan judul. Setelah melakukan beberapa pengujian, diketahui bahwa dengan menggunakan Naive Bayes Classifier ringkasan terbaik didapatkan pada berita dengan kategori olahraga dengan rata-rata nilai f-measure sebesar 0,77.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T10.5-11.9 Communication of technical information
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 18 Jul 2017 09:32
Last Modified: 04 Oct 2017 10:13
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1184

Actions (login required)

View Item View Item