Klasifikasi Sinopsis Novel Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier - Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti; Setio Basuki; Hilman Hilman (Jurnal Repositor, 2019)
Tidak dapat dipungkiri kemajuan teknologi berkembang dengan sangat cepat terutama di bidang komputer, saat ini dengan komputer pekerjaan yang mulanya dikerjakan oleh manusia dapat di ambil alih komputer guna membantu pekerjaan manusia itu sendiri, seperti halnya studi kasus pada penelitian ini yaitu sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan teks berupa sinopsis kedalam kelompok genrenya. Genre adalah gaya cerita dalam sebuah novel, terdapat banyak genre pada novel diantaranya genre romantis, komedi, misteri, horor dan lain-lain, dengan mengetahui genre novel pembaca akan dapat mengetahui gaya cerita novel tersebut. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) dan Naïve Bayes Classifier. Metode TF-IDF digunakan untuk mendapatkan bobot dari setiap kata yang terkandung dalam dokumen yang hasilnya digunakan dalam metode Naïve Bayes Classifier untuk mendapatkan hasil klasifikasi sinopsis kedalam bentuk genre. Berdasarkan evaluasi menggunakan confusion matrix dengan menggunakan 600 data latih dan 200 data uji didapatkan akurasi sebesar 80,5%.