KLASIFIKASI BIDANG ILMU PADA PUBLIKASI TERINDEKS GARUDA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

HADI WIJAYA, KUSUMA (2022) KLASIFIKASI BIDANG ILMU PADA PUBLIKASI TERINDEKS GARUDA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text Teknik Informatika_32601800014_fullpdf.pdf Download (2MB)
	Text Teknik Informatika_32601800014_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (119kB)

Abstract

Garuda adalah portal akademik dan mesin pencari untuk mengakses artikel, jurnal dan publikasi serta karya ilmiah. Garuda telah resmi diluncurkan oleh kemenristekdikti pada tahun 2018, banyaknya artikel maupun jurnal dan penerbit dengan berbagai macam bidang ilmu menjadikan para pengakses lebih membutuhkan pemetaan klasifikasi sesuai bidang ilmu yang dicari, penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah bagaimana membuat klasifikasi pada bidang ilmu dengan metode Naive Bayes untuk mengetahui indeks kategori bidang ilmu yang berada di portal Garuda, Naive Bayes menjadi satu diantara metode yang sering digunakan untuk melakukan klasifikasi data, metode ini memprediksi probabilitas keanggotaan class, untuk evaluasi pengukuran hasil kinerja metode tersebut menggunakan Precision, Recall, F-1 Score, dan Accuracy. Penelitian ini menggunakan 500 data sampel data garuda yaitu dibagi menjadi 400 data training dan 100 data testing dari lima kategori bidang ilmu yaitu Arts & Humanities, Engineering & Technology, Life Science & Medicine, Natural Sciences, Social Sciences & Management dan masing-masing bidang ilmu mengambil 100 sampel. Dari percobaan yang dilakukan hanya mendapatkan nilai akurasi sebesar 0.44, recall 0.2, presisi 0.04 dan F-1 Score mendapat nilai 0.06, percobaan tersebut dilakukan beberapa kali dengan konsistensi hasil yang sama, hal tersebut menunjukkan bahwa metode Naive Bayes untuk penelitian kali ini belum dapat menghasilkan nilai akurasi yang diharapkan, faktor penyebabnya antara lain data yang digunakan kurang akurat dalam pelabelan sehingga nilai akurasi yang didapatkan masih jauh dari yang diharapkan. Kata kunci: Garuda, Naive Bayes, Klasifikasi, Precision, Recall, F-1 Score, dan Accuracy.

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:	17 Jul 2023 04:21
Last Modified:	17 Jul 2023 04:21
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/29666

Actions (login required)

View Item