JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Vol 8, No 4 (2023)

PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI JUDUL ARTIKEL PADA JURNAL ILMIAH

Prayogo, Anang (Unknown)
Fauziah, Fauziah (Unknown)
Winarsih, Winarsih (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Nov 2023

Abstract

Perkembangan teknologi Informatika membuat kebutuhan akan otomasi pada sistem kerja semakin meningkat. Terma- suk kebutuhan akan klasifikasi artikel jurnal secara otomatis mulai dibutuhkan untuk menentukan kategori jurnal yang te- pat. Metode text mining telah dapat digunakan untuk melakukan otomatisasi artikel jurnal berdasarkan kategori. Penelitian ini memakai beberapa metode text mining yakni Naïve Bayes(NB) dan K-Nearest Neigbor(K-NN). Dataset yang digunakan berupa judul artikel jurnal sejumlah 200 data yang kemudian dipisahkan menjadi data uji dan data latih. Hasil akurasi yang didapat dengan menggunakan K-NN sebesar 85,00% dengan data uji 10% dan k=3. Hasil akurasi menggunakan NB adalah sebesar 81,66% dengan menggunakan data uji 30%. Akurasi tidak terlalu berbeda jauh namun NB menciptakan akurasi yang sedikit lebih besar dibandingkan K-NN.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

Publisher

Subject

Computer Science & IT Education

Description

JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) e-ISSN: 2540 - 8984 was made to accommodate the results of scientific work in the form of research or papers are made in the form of journals, particularly the field of Information Technology. JIPI is a journal that is managed by the ...