PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-NEAREST NEIGHBORS PADA SISTEM PERINGKASAN OTOMATIS - Ken Kinanti Purnamasari; Nelly Indriani Widiastuti (Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, 2017)
Peringkasan suatu dokumen mengambil informasi utama yang terkandung dalam dokumen tersebut. Akan tetapi untuk memperoleh informasi penting yang terkandung di suatu artikel, dibutuhkan waktu yang lama. Hal inilah yang menyebabkan munculnya berbagai penelitian yang berkaitan dengan sistem peringkasan otomatis. Dengan adanya sistem ini, pembaca diharapkan dapat lebih mudah menemukan informasi yang relevan dengan kebutuhannya. K-Means dan K-NN adalah dua buah metode yang telah digunakan untuk meringkas teks secara otomatis. Kedua penelitian yang masing-masing menggunakan metode tersebut, menghasilkan kinerja yang baik (akurasi di atas 50%). Namun, untuk dapat digunakan secara luas, perlu diteliti metode mana yang memiliki akurasi lebih tinggi. Berdasarkan hal tersebut dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan metode K-Means dan K-NN dalam kasus peringkasan teks secara otomatis. Dokumen yang digunakan sebagai bahan uji adalah dokumen latar belakang laporan Skripsi. Perbandingan dilakukan dengan menggunakan 100 buah data. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, peringkasan dengan K-NN menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 49%, sementara K-Means sebesar 51%. Hal ini menunjukkan bahwa walaupun K-Means memiliki akurasi yang lebih tinggi, perbedaan keduanya tidaklah mencolok secara umum. Dalam beberapa dokumen, K-NN justru menghasilkan akurasi yang lebih tinggi secara signifikan.