Implementasi Algoritma Support Vector Machine dalam Mengklasifikasikan Kategori Judul Berita

Bio Dhae, Arnoldus (2022) Implementasi Algoritma Support Vector Machine dalam Mengklasifikasikan Kategori Judul Berita. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (409kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (348kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (555kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (676kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (931kB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (333kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Teknologi merupakan salah satu sarana penunjang kemajuan manusia. Hadirnya teknologi tentu sangat mememudahkan manusia, salah satunya memperoleh informasi melalui berita yang dapat diakses secara daring. Saat ini teknologi informasi masih mengalami kesulitan dalam menyaring informasi yang dipublikasikan, sehingga pengguna harus mengklasifikasikan dan merespon setiap informasi yang dibaca dari internet. Hadirnya aplikasi untuk mengklasifikasikan kategori jenis berita ini, tentu para copywriter dimudahkan dalam proses pengkategorian berita sebelum berita tersebut diterbitkan. Metode yang digunakan dalam proses pengklasifikasian kategori judul berita adalah TF-IDF yang digunakan untuk mengubah kalimat menjadi vektor kemudian dipadukan dengan metode Support Vector Machine (SVM) yang digunakan untuk melakukan klasifikasi machine learning dalam bentuk vektor. Dari hasil penelitian implementasi algoritma Support Vector Machine dalam mengklasifikasikan kategori judul berita menggunakan 6000 judul berita pada dataset diperoleh nilai precision sebesar 89,95%, nilai recall sebesar 89,11%, nilai accuracy sebesar 89,00% dan, nilai F1-Score sebesar 89,03%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Berita, machine learning, Support Vector Machine, text classification, TF-IDF. viii Implementasi Algoritma Support ..., Arnoldus Bio Dhae, Universitas Multimedia Nusantara
Subjects:	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++
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	23 Nov 2022 06:07
Last Modified:	28 Jun 2023 08:22
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/20061

Actions (login required)

View Item