MEMBANGUN SISTEM KLASIFIKASI DOKUMEN WEB MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

MEMBANGUN SISTEM KLASIFIKASI DOKUMEN WEB MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)


Pengarang

Alim Misbullah - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

0608101010005

Fakultas & Prodi

Fakultas MIPA / Matematika (S1) / PDDIKTI : 44201

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam., 2010

Bahasa

No Classification

-

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Menentukan kategori dari sejumlah dokumen merupakan salah satu tek:nik penting dalam ilmu data mining untuk mengelola dokumen dalam jumlah besar. Tahapan yang biasa dilakukan adalah pembersihan dokumen, penentuan fitur, dan klasifikasi dokumen. Support Vector Machine (SVM) adaJah salah satu metode dalam ilmu data mining untuk mengklasifikasi dokumen ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya dengan belajar dari sekurnpulan data (supervised text learning).
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan halaman web berita berbahasa
Indonesia ke dalam beberapa kategori menggunakan SVM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa fitur-fitumya yang diekstrak dengan baik dan klasifikasi menggunakan SVM memiliki akurasi yang tinggi. Keakuratan akurasi model diukur menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) dan F-measure.

Kata kunci: Data Mining, Support Vector Machine (SVM), Receiver Operating
Characteristic (ROC), F-measure.



Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK