HAQ, GHOZI FIDAUL (2022) RANCANG BANGUN APLIKASI UNTUK KLASIFIKASI TOPIK DOKUMEN ARTIKEL ILMIAH BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.
Text
Teknik Informatika_32601500958_fullpdf.pdf Download (6MB) |
|
Text
Teknik Informatika_32601500958_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (75kB) |
Abstract
Artikel ilmiah adalah tulisan hasil proses penelitian yang mengikuti kaidah, metode, dan sistematika yang telah disepakati sehingga kebenerannya dapat dipertanggung jawabkan. Dan media yang banyak digunakan untuk publikasi karya atau artikel ilmiah adalah Internet. Dari data yang tertera pada website https://sinta.ristekbrin.go.id/ menunjukkan bahwa jumlah publikasi di internet terus meningkat setiap tahunnya. Di tahun 2005, jumlah publikasi di Scopus hanya berjumlah 1.482 dan jumlah publikasi di google scholar adalah 31.174. Kemudian jumlahnya terus meningkat sampai pada tahun 2019 kemarin, jumlah publikasi di Scopus adalah 41.015 dan jumlah publikasi di google scholar adalah 324.013. Karena jumlahnya yang terus meningkat setiap tahunnya, pengelolaan data dokumen publikasi tidak bisa lagi dilakukan secara manual, termasuk pengelompokan atau klasifikasi dokumen berdasarkan topik penelitiannya. Setelah melakukan penelitian dengan menggunakan 600 dokumen, dapat disimpulkan bahwa klasifikasi topik dokumen artikel ilmiah Bahasa Indonesia dapat dilakukan dengan menggunakan metode metode support vector machine, dengan hasil skor akurasi 94%, presisi 95%, dan recall 94%. Kata Kunci : Klasifikasi, Artikel Ilmiah, Support Vector Machine
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Subjects: | Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources |
Divisions: | Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika |
Depositing User: | Pustakawan 4 UNISSULA |
Date Deposited: | 19 Jan 2023 06:56 |
Last Modified: | 19 Jan 2023 06:56 |
URI: | http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/27213 |
Actions (login required)
View Item |