Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information System
Anggri Liani
Universitas Singaperbangsa Karawang
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Perbandingan Kernel Algoritma Support Vector Machine dalam Mengklasifikasikan Skripsi Teknik Informatika berdasarkan Abstrak Anggri Liani
JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 2 (2020): Edisi November 2020
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1757.27 KB) | DOI: 10.33633/joins.v5i2.3715

Abstract

Mahasiswa memiliki kewajiban menyelesaikan skripsi untuk menyelesaikan pendidikan jenjang S-1, namun justru menentukan topik skripsi adalah kesulitan pertama mahasiswa dalam pembuatan skripsi yang menjadi salah satu faktor mahasiswa lulus terlambat, Dengan melakukan pengklasifikasian skripsi berdasarkan abstrak dapat membantu mahasiswa dalam mencari referensi untuk menentukan topik skripsi. Metodelogi yang digunakan adalah proses text Mining dengan proses case folding, tekonizing, filtering, stemming, TF-IDF, data mining dan evaluation. Pembagian data menggunakan rasio 80% data latih dan 20% data uji. Pengklasifikasian menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Algoritma support vector machine (SVM) adalah salah satu algoritma pengklasifikasian yang memiliki beberapa kernel yaitu liniear dan 3 kernel yang paling dipertimbangkan. Validasi data menggunakan cross validation dengan 10-fold. Tingkat akurasi didapatkan 81%, presisi 82% dan recall 81% pada kernel liniear.
Co-Authors