PUTRI NUR FAJARINI, INTAN (2022) Klasifikasi Kepakaran Reviewer Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.
![[img]](http://repository.unissula.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Teknik Informatika_32601800013_fullpdf.pdf Download (3MB) |
|
Text
Teknik Informatika_32601800013_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (141kB) |
Abstract
Ada banyak hal yang bisa dilakukan dalam meningkatkan kualitas pendidikan di negara Indonesia salah satunya yaitu Kemdikbud membuat sebuah program untuk meningkatkan jumlah publikasi jurnal di Indonesia yang bereputasi internasional. Jika dilakukan upaya peningkatan publikasi jurnal maka diperlukan reviewer jurnal, yang mana bidang keilmuan reviewer harus sesuai dengan bidang ilmu dari jurnal yang akan direview, data reviewer ini diperoleh dari database SINTA. Bidang ilmu dari jurnal tersebut dikelompokkan ke dalam 5 bidang yaitu Arts & Humanities, Engineering & Technology, Life Sciences & Medicine, Natural Science, dan Social Science & Management. Saat ini belum ada penelitian yang menerapkan suatu metode untuk mengklasifikasikan reviewer dengan 5 bidang ilmu kepakaran, untuk memudahkan hal tersebut bisa memanfaatkan teknik yang ada saat ini yaitu menggunakan metode data mining untuk mengolah data tersebut, dalam penerapan data mining untuk klasifikasi akan digunakan algoritma KNN. Dalam penelitian ini tahap yang dilakukan adalah pengumpulan data, kemudian data tersebut akan diolah menggunakan metode preprocessing agar diperoleh data yang bersih dan memiliki kualitas yang baik, setelah itu akan diproses lagi dengan menerapkan metode klasifikasi menggunakan algoritma KNN. Setelah melakukan beberapa pengujian jumlah K dan menggunakan 3 skenario pengujian, pada penelitian ini menghasilkan akurasi 0,751 atau 75 %, Precision 0.628, recall 0.54, dan f-measure 0.528 dengan K = 30 pada pengujian skenario uji 80% : 20%. Kata kunci : reviewer, data mining, klasifikasi, KNN
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Pustakawan 5 UNISSULA |
| Date Deposited: | 13 Jul 2023 06:17 |
| Last Modified: | 13 Jul 2023 06:17 |
| URI: | http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/29665 |
Actions (login required)
 |
View Item |
