UMN Knowledge Center

Implementasi algoritma nazief – adriani pada aplikasi relevansi kata dalam dokumen digital

Kusumadi, Paulus Maria Bodhi Dirma (2014) Implementasi algoritma nazief – adriani pada aplikasi relevansi kata dalam dokumen digital. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

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

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (842kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (954kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (816kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (832kB) | Preview

Abstract

Skripsi ini memaparkan pengembangan dari penggunaan Algoritma Nazief Adriani sebagai algoritma stemming yang berguna untuk mengubah bentuk kata berimbuhan menjadi kata dasar yang digabungkan dengan aturan Cosine Similaritydan digunakan untuk menghitung persentase kemiripan dari dokumen digital yang akan dibandingkan berdasarkan susunan kata didalamnya. Dalam aplikasi ini algoritma ini digunakan untuk meningkatkan hasil relevansi isi dari kedua dokumen digital yang akan dihitung persentasi kemiripan isinya berdasarkan kata dasarnya. Algoritma ini berdasarkan pada aturan morfologi Bahasa Indonesia yang merupakan bagian dari Information Retrieval. Dokumen yang akan dihitung relevansinya dapat berupa dokumen yang berbeda tipe / ekstensi seperti dokumen berekstensi txt, docx dan rtf. Konten yang akan dinilai relevansi nya dari dokumen digital tersebut ialah konten teks dan hasil relevansi nya ialah berupa persentase dan statistik kata dasar yang telah di stemm.Setelah dilakukan ujicoba, relevansi antar dua dokumen digital dapat dihitung relevansinya dalam satuan presentase, serta algoritma stemming yang digunakan berhasil melakukan stemming dengan index Understemming sebesar 13.5 x dan Overstemming sebesar 2.473 x .

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 08 Aug 2017 08:12
Last Modified: 05 Oct 2017 01:57
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1737

Actions (login required)

View Item View Item