<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="118686">
 <titleInfo>
  <title>PENGKAJIAN  FITUR N-GRAMS DALAM  MENGKLASIFIKASI HALAMAN  WEB BENCANA ALAM MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR  (K-NN)</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>MAULIDA ZELFI</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam</publisher>
   <dateIssued>2012</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>eiring dengan perkembangan informasi digital yang semakin pesat, perkembangan dokumen teks atau  web  pun semakin meningkat, baik  dalam jumlah,  ukuran  maupun   isi.  Oleh   karena  itu,  diperlukan   pengklasifikasian dokumen digital  guna memudahkan pengguna dalam mencari  dokumen yang diinginkan. Banyak metode yang digunakan pada klasifikasi, namun pada penelitian          ini,         metode         yang         digunakan         ialah          K• Nearest Neighbor.  Metode ini  bekerja  berdasarkan jarak Euclidian.  Metode ini menghitung jarak terpendek pada setiap tetangga.  Sebelum melakukan klasifikasi dokumen digital,  terlebih  dahulu perlu  membangun kamus yang nantinya akan digunakan untuk membangun matriks fitur setiap dokumen. Matriks fitur tersebut yang akan digunakan untuk klasifikasi. Kamus yang diperlukan tidak cukup hanya kamus satu  kata saja, namun diperlukan  kamus gabungan beberapa kata.  Pada&#13;
penelitian  ini memakai  kamus n-grams,  dimana n yang digunakan iaJah  n =  1,2,&#13;
dan 3, yaitu one-gram, two-gram dan three-gram.  Penggunaan kamus sampai tiga kata bertujuan  untuk meningkatkan akurasi  klasifikasi  suatu dokumen.  Akurasi&#13;
klasifikasi  dilihat  berdasarkan nilai  persentase tertinggi dengan menggunakan&#13;
metode F-Measure.   Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa, penggunaan kamus&#13;
three-gram (tiga  kata) memiliki  akurasi  tertinggi  dengan  nilai  F-Measure  ialah&#13;
99,14%.&#13;
&#13;
Kata kunci :  K-Nearest Neighbor, Pengklasifikasian, n-grams, F-Measure.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>118686</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-12-24 20:30:43</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-12-24 20:30:43</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>