Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI)
Aida Indriani
Program Studi Teknik Informatika, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Data Forum dengan menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Aida Indriani
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2014
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Klasifikasi adalah suatu prosespengkategorian yang dilakukan terhadap sekumpulandokumen. Klasifikasi sangat penting untuk kemudahanpengguna dalam melakukan pencarian dokumen. Prosesklasifikasi diawali dengan membagi koleksi dokumenmenjadi 2 bagian utama yaitu data latih dan data uji. Daridata latih, dengan menggunakan metode tertentudiperoleh model klasifikasi yang nantinya akan digunakanuntuk penentuan kelas terhadap data uji. Banyak sekalimetode-metode yang dapat digunakan dalam klasifikasidokumen, antara lain: K-NN, Rocchio, WAK-NN, NaïveBayes Classifier (NBC), dan lain-lain.Forum adalah tempat/media untuk melakukankomunikasi atau diskusi.Pada bidang pendidikan,keberadaan forum sangat penting untuk menunjangproses belajar mengajar. Dengan adanya forum, dosendan mahasiswa bisa saling berdiskusi tanpa harusbertemu langsung. Dalam forum terdapat beberapa kelas,dengan tujuan agar memudahkan dosen dan mahasiswadalam mencari bahan diskusi. Pendataan kelas yang tepatuntuk pertanyaan atau pernyataan yang ditulis olehpengguna menjadi sangat penting.Metode klasifikasi yang digunakan untukmengklasifikasikan data forum secara otomatis padapenenlitian ini yaitu NBC. NBC adalah metode klasifikasiyang berdasarkan probabilitas dan Teorema Bayesian.Dengan NBC, diperoleh hasil akurasi kebenaranpengklasifikasian terhadap 15 data uji sebesar 73%. Padapenelitian ini, pengukuran efektifitas klasifikasi denganmenggunakan Confusion Matrix dengan cara menentukannilai TP, TN, FP, dan FN.
Co-Authors