KATEGORISASI DOKUMEN TEKS SECARA MULTI LABEL MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS DAN K-NEAREST NEIGHBORS PADA ARTIKEL BERBAHASA INDONESIA - Afrianto, Rio Bayu; Kurniawati, Lisa Yuli (Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2013)
Permasalahan kategorisasi dokumen berperan penting dalam sistem temu kembali informasi. Kategorisasi dokumen teks yang telah ada biasanya hanya dapat melakukan klasifikasi dengan satu label saja untuk satu dokumen. Padahal dalam kenyataannya, sebuah artikel dapat memuat lebih dari satu kategorisehingga label dokumen yang diberikan dapat berjumlah lebih dari satu.Untuk itulah, penelitian ini mengusulkan sebuah metode baru untuk kategorisasi dokumen teks secara multi label dengan menggunakan fuzzy c-means dan knearest neighbors. Fuzzy c-means melakukan pengelompokan dokumen yang serupa terlebih dahulu sebelum proses pemberian label. Kemudian, penentuan label dokumen ditentukan oleh k-dokumen terdekat pada kelompok dokumen yang serupa. Uji coba dilakukan terhadap dokumen berita online sejumlah 175 dokumen yang terdiri atas tiga kategori label. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memberikan performa lebih baik dibanding metode lain. Hal ini ditunjukkandengan nilaiF1 sebesar 73,39% dan BEP sebesar 75,22%.