Implementasi algoritma tf-idf dan vector space model untuk klasifikasi e-book berbasis library of congress

Anggiharto, Andre (2013) Implementasi algoritma tf-idf dan vector space model untuk klasifikasi e-book berbasis library of congress. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img] Text
HALAMAN AWAL.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

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

Download (778kB) | 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 (2MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (847kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (771kB) | Preview
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)

Abstract

Salah satu perkembangan teknologi informasi yang dapat terlihat perkembangannya adalah digital collection. Namun, perkembangan penggunaan digital collection menimbulkan suatu permasalahan yang menyangkut pengklasifikasian beragam jenis dari e-book yang terdapat didalamnya. Permasalahan itu dapat di antisipasi dengan membangun suatu fitur dalam digital collection yang dapat mengklasifikasikan e-book yang di upload kedalam digital collection secara otomatis dan menyusunnya dalam sebuah struktur kategori berdasarkan jenis dari isi e-book. Dalam penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah TF-IDF dan Vector Space Model dimana berfungsi untuk menghitung bobot setiap kata dalam suatu dokumen untuk kemudian dibandingkan dengan kata kunci yang bersumber pada library of congress. Dalam penelitian ini, hasil klasifikasi e-book tersebut memiliki parameter pengolahan kata dan waktu proses yang cukup baik serta hasil klasifikasi e-book yang baik.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 002 The book (writing, libraries, and book-related topics)
000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
000 Computer Science, Information and General Works > 020 Library and Information Sciences > 020 Library and information sciences
000 Computer Science, Information and General Works > 090 Manuscripts and Rare Books > 094 Printed books
Divisions: Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 24 Jul 2017 01:48
Last Modified: 26 Jan 2023 02:31
URI: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1235

Actions (login required)

View Item View Item