PENGGUNAAN KNN (K-NEARST NEIGHBOR) UNTUK KLASIFIKASI TEKS BERITA YANG TAK-TERKELOMPOKKAN PADA SAAT PENGKLASTERAN OLEH STC (SUFFIX TREE CLUSTERING) - Jumadi Jumadi Jumadi; Edi Winarko (JURNAL ISTEK, 2015)
Dokumen teks yang dipublikasi di internet dari hari ke hari semakin banyak jumlahnya. Salah satu teknologi internet yang paling sering terjadi proses pemuktahiran konten dokumen teks ini, adalah microblogging yang dijadikan sebagai sarana untuk membangun komunitas di dunia maya dan penyebar informasi yang praktis dan cepat. Salah satunya adalah Twitter yang merupakan salah satu social media dengan jumlah tweet yang dipublikasi dalam hitungan jam oleh para pemilik akun tersebut, khususnya para jurnalis. Berita-berita yang dipublikasi oleh para jurnalis melaui Twitter terkadang kurang nyaman untuk dibaca oleh para pembaca berita. Karena berita-berita tersebut ditampilkan secara tersusun beruntun ke bawah pada halaman web tersebut. Tetapi setelah tweet-tweet yang ada dikelompokkan secara tematik jadi semakin menarik karena pembaca dapat memilih berita-berita tertentu yang telah dikelompokkan oleh Algoritma Suffix Tree Clustering (STC). Tetapi pada algoritma ini, masih tetap menghasilkan dokumen-dokumen yang tidak memiliki kelompok. Pada Penelitian ini, dokumen-dokumen tersebut mencoba untuk di klasifikasikan ke dalam kelompok yang ada dengan menggunakan Algoritma K-Nearset Neighbor (KNN).