Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TRANSISTOR Elektro dan Informatika
Nurnasikha, Kusuma
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Bidang Ilmu Publikasi Ilmiah Terindeks SINTA Menggunakan Metode Naïve Bayes Nurnasikha, Kusuma; Haviana, Sam Farisa Chairul; Subroto, Imam Much Ibnu
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.5.3.147-154

Abstract

Publikasi ilmiah menjadi tuntutan akademik untuk menunjukkan tanggangjawab sebagai peneliti. Di Indonesia salah satu kegiatan yang berkaitan dengan status peneliti adalah publikasi yang terindeks SINTA (Science and technology Index). Secara garis besar besar judul-judul dapat diklasifikasikan ke dalam lima bidang ilmu yaitu Arts & Humanities, Engineering & Technology, Life Sciences & Medicine, Natural Sciences, and Social Sciences & Management. Permasalahannya adalah judul penelitian belum terklasifikasikan secara otomastis. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan dan menguji kinerja Naive Bayes dalam klasifikasi lima bidang ilmu pada publikasi terindeks Scopus. Naïve Bayes merupakan klasifikasi prediksi yang mudah diinterpretasikan. Naïve Bayes memudahkan peneliti mengklasifikasikan lima bidang ilmu karena modelnya sederhana dan cukup fleksibel meningkatkan kualitas keputusan dihasilkan. Berdasarkan hasil dari perhitungan menggunakan algoritma Naive Bayes, diperoleh nilai pada akurasi 0,425 recall 0,20 dan presisi 0,05. Namun hasil tersebut masih cukup rendah jika digunakan pada sistem SINTA dikarenakan  pada saat pelabelan dataset yang digunakan belum optimal.
Co-Authors Imam Much Ibnu Subroto Sam Farisa Chaerul Haviana