Analisis Metoda Latent Dirichlet Allocation untuk Klasifikasi Dokumen Laporan Tugas Akhir Berdasarkan Pemodelan Topik - Urip T. Setijohatmo; Setiadi Rachmat; Tati Susilawati; Yuda Rahman (Politeknik Negeri Bandung, 2020)
Mahasiswa tingkat akhir Jurusan Teknik Komputer setiap tahunnya mengerjakan tugas akhir. Tugas akhir tersebut merupakan salah satu syarat kelulusan. Untuk mengerjakan tugas akhir dibutuhkan referensi-referensi, salah satunya adalah dokumen tugas akhir tahun-tahun sebelumnya. Untuk mencari dokumen tugas akhir tersebut Jurusan Teknik Komputer hanya memperlihatkan katalog yang berisi judul-judul tugas akhir. Permasalahannya adalah tidak semua judul yang diberikan menggambarkan isi dari dokumen tersebut. Salah satu cara dalam mengatasi masalah tersebut adalah dengan pemodelan topik. Penelitian ini akan menggunakan Perluasan PLSA dari pendekatan lain yang disebut LDA (Latent Dirichlet Allocation), spesifiknya menggunakan algoritma Gibbs Sampling, dan dilakukan pada studi kasus pencarian dokumen laporan tugas akhir. Eksperimen menggunakan sekumpulan laporan tugas akhir yang telah diberi label. Selanjutnya hasil eksperimen akan diukur tingkat kerelevanannya jika dibandingkan dengan judgement manusia dalam bentuk laporan tugas akhir berlabel