library@unissula.ac.id
Logo Universitas Islam Sultan Agung Repository UNISSULAUniversitas Islam Sultan Agung Semarang

KLASIFIKASI BIDANG ILMU PADA PUBLIKASI TERINDEKS WEB OF SCIENCE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Detail Tugas Akhir

KLASIFIKASI BIDANG ILMU PADA PUBLIKASI TERINDEKS WEB OF SCIENCE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

MUNIR, ABDULLOH (2023) KLASIFIKASI BIDANG ILMU PADA PUBLIKASI TERINDEKS WEB OF SCIENCE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
Teknik Informatika_32601800001_fullpdf.pdf
PDF
Text
Teknik Informatika_32601800001_pernyataan_publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (126kB)

Abstract

Seiring berjalannya waktu, Keberadaan internet sebagai alat yang berdampak besar bagi
perkembangan ilmu pengetahuan tidak dapat dipungkiri. Salah satu contoh perihal yang diutamakan
yaitu penerbitan jurnal ilmiah. Kecepatan dalam mengakses di dunia maya menjadikan jurnal ilmiah
berkembang sangat cepat, pesat dan banyak. Adanya permasalahan yang ditimbulkan dari maraknya
jurnal ilmiah seperti menemukan jurnal ilmiah sesuai dengan bidang ilmu. Dari permasalahan
tersebut perlu adanya sebuah metode pengklasifikasian yang bisa diterapkan dalam pencarian jurnal
ilmiah tentunya sesuai akan isi topik yang dituju, salah satunya adalah metode data mining. Data
Mining adalah suatu proses menemukan pola dalam sejumlah data besar dengan tujuan untuk
melakukan klasifikasi, estimasi, prediksi, asosiasi dan klaster. Salah satu metode klasifikasi dalam
data mining adalah metode naïve bayes. Naïve Bayes merupakan sebuah metode atas dasar
probabilitas dan statistika dengan menerapkan teorema bayes, memprediksi peluang hasil yang akan
didapatkan dengan memperhitungkan berdasarkan data pengalaman di masa sebelumnya. Tujuan
pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode naïve bayes dalam pengklasifikasian jurnal
ke dalam 5 bidang ilmu dapat merumuskan masalah berupa memudahkan dalam pengelompokan
jurnal ilmiah sesuai akan topik. Hasil akhir pada penelitian ini yaitu Naïve bayes menghasilkan
output kesesuaian judul dari artikel dalam SINTA yang sudah terindeks Web of Science dalam 5
bidang ilmu tersebut. Dengan hasil dari pengujian sistem nilai akurasi, recall, presisi sebesar :
akurasi 44,2% recall 24% dan presisi 20,2%.

Kata kunci: Klasifikasi, 5 Bidang Ilmu, Web of Science, Naïve Bayes, SINTA.

Informasi Item

Item Type Thesis (Undergraduate)
Subjects T Technology > T Technology (General)
Divisions Fakultas Teknologi Industri
Fakultas Teknologi Industri > Mahasiswa FTI - Skripsi Teknik Informatika
Date Deposited 17 Jul 2023 06:41
Last Modified 17 Jul 2023 06:41
URI https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/29656

Actions (login required)

View Item
View Item
Repository UNISSULAPerpustakaan Universitas Islam Sultan Agung

Telusur

Layanan

Informasi

  • AlamatJl. Raya Kaligawe KM 4, Semarang 50112
  • PelayananSenin–Jumat, 07.00–18.00 WIB
    Sabtu, Minggu & hari libur tutup.
  • NPP3302202D2011823
© 2026 Perpustakaan Universitas Islam Sultan Agung. Hak cipta karya tetap pada penulis masing-masing. KebijakanOAI-PMHRSSDijalankan dengan EPrints