Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri
Hamdani Asril
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Dokumen Tugas Akhir Berbasis Text Mining menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor Hamdani Asril; Mustakim Mustakim; Insanul Kamila
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (335.676 KB)

Abstract

Tugas akhir merupakan salah satu syarat yang harus dipenuhi oleh mahasiswa untuk menyelesaikan pendidikan di perguruan tinggi. Dalam proses pengerjaan tugas akhir, mahasiswa membutuhkan dosen pembimbing sebagai tempat untuk berkonsultasi yang sesuai dengan kategori/bidang ilmu topik tugas akhir yang diajukan mahasiswa dalam proposal tugas akhir. Pada Program Studi Sistem Informasi UIN SUSKA Riau penentuan dosen pembimbing ditentukan berdasarkan keputusan dari Ketua Program Studi sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dalam penentuannya. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem rekomendasi dosen pembimbing menggunakan metode klasifikasi, Naïve Bayes Clasifier dan K-Nearest Neighbor (KNN). Dari percobaan 3 kelas dan 16 kelas diperoleh akurasi terbaik pada percobaan 3 kelas dengan nilai 86,11% untuk Naive Bayes Classifier (NBC) dan 91,67% untuk K-Nearest Neighbor (KNN). Pada pembangunan sistem digunakan metode KNN untuk proses klasifikasinya dengan menggunakan Bahasa pemograman Python.
Co-Authors Insanul Kamila Mustakim Mustakim