Rancang bangun aplikasi text mining untuk penentuan tren topik skripsi dengan metode k-medoids clustering (studi kasus : fakultas ict umn)

Vinsensius, Arvin (2016) Rancang bangun aplikasi text mining untuk penentuan tren topik skripsi dengan metode k-medoids clustering (studi kasus : fakultas ict umn). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	Text HALAMAN AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (964kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (5MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (753kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (960kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Pengetahuan tentang tren topik skripsi dapat membawa manfaat positif bagi pengembangan kurikulum maupun penelitian skala institusi. Namun, informasi mengenai tren topik skripsi dari data yang jumlahnya besar dan tidak terstruktur sangat menyulitkan untuk menemukan intisari atau kesimpulan data. Oleh karena itu, dibangunlah sebuah aplikasi rekomendasi topik skripsi berdasarkan kumpulan topik skripsi yang sering diambil. Aplikasi ini menggunakan metode text mining untuk mengolah data dari file abstrak skripsi. Diawali dengan tahap preprocessing data (case folding, tokenizing, filtering, dan stemming) untuk menghasilkan kumpulan kata dengan frekuensi kemunculan masing-masing. Selanjutnya, kumpulan kata ini akan dikelompokkan dengan metode K-Medoids clustering berdasarkan frekuensi kemunculan. Hasil clustering ditampilkan dalam bentuk grafik dan diberikan juga informasi rekomendasi skripsi yang terkait. Aplikasi yang dibangun berbasis web dan menggunakan framework CodeIgniter. Setelah dilakukan proses pengujian clustering menggunakan metode purity, didapatkan hasil untuk jurusan Sistem Informasi sebesar 0,78, jurusan Sistem Komputer sebesar 0,85, dan jurusan Teknik Informatika sebesar 0,8.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Jul 2017 09:11
Last Modified:	19 Jul 2022 01:43
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1258

Actions (login required)

View Item