Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi)
Didi Rosiyadi
STMIK Nusa Mandiri Kramat
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Berita Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifer Dengan Seleksi Fitur Dan Boosting Bobby Suryo Prakoso; Didi Rosiyadi; Heru Sukma Utama; Dedi Aridarma
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 3 No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (587.288 KB) | DOI: 10.29207/resti.v3i2.1042

Abstract

Penelitian yang dilakukan ini merupakan bagian dari text mining untuk klasifikasi konten berita yang telah memiliki label berdasarkan katagori berita pada situs detik.com . Proses yang dilakukan adalah melakukan permodelan dan pengolahan data, mulai proses pre-processing, proses seleksi fitur information gain, dan penerapan model algoritma Naive Bayes Classifier dengan Bayesian Boosting. Hasil yang diperoleh atas model tersebut mendapatkan nilai evaluasi terhadap akurasi, recall, dan presisi sebesar 73.2%. Sedangkan dengan model yang lebih ringkas yaitu model algoritma Naive Bayes Classifier, dengan Bayesian Boosting mendapatkan nilai evaluasi yang sama besar yaitu 73.2%. Penilaian atas hasil evaluasi model yang telah terlaksankan berkesimpulan bahwa penerapan seleksi fitur Information Gain tidak berpengaruh besar atas kenaikan hasil performa terhadap kondisi label Polynomial.
Co-Authors Bobby Suryo Prakoso Dedi Aridarma Heru Sukma Utama