SISTEM KLASIFIKASI DAN PENCARIAN JURNAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN VECTOR SPACE MODEL - Amalia Indranandita; Budi Susanto; Antonius Rahmat (Jurnal Informatika, 2011)
Kebutuhan konsumen terhadap informasi dalam bentuk jurnal atau artikel ilmiahsemakin meningkat, sehingga pengelompokan jurnal dibutuhkan untuk mempermudahpencarian informasi. Topik jurnal diharapkan dapat mewakili isi jurnal, tanpa harusmembaca secara keseluruhan. Dalam kenyataannya, pengelompokan jurnal yangmengacu topit</kategori tertentu sulit dilakukan jika hanya mengandalkan query biasa.-Sistem klasifikasi dan pencarian jurnal dengan metode Naive Bayes dan VectorSpace Model dengan pendekatan Cosine diharapkan membantu pengguna dalampenentuan topik/kategori dan menghasilkan daftar jurnal berdasarkan urutan tingkatkemiripan. Proses text mining dilakukan untuk mempersiapkan kebutuhan dasar sistem.Tahapan proses text mining adalah text preprocessrng dengan parsing, texttransformation dengan stemming dan sfoprazords removal, feature setection dan-patterndiscovery.Klasifikasi Naive Bayes menghasilkan prediksi baik jika vektor yang terbentukmewakili setiap kategori. Sedangkan pencarian Vector Space Uoabt denganpendekatan Cosrne menghasilkan recallsebesar 54.8% dan precision sebesar 60.7%.Oleh karena itu, dibangun sistem klasifikasi dan pencarian yang dapat membantupengguna, karena dilengkapi pencarian detil dengan pengetahuan label kategori hasilklasifikasi dan fitur metadata.