Open AccessIMPLEMENTASI TEXT MINING MENGGUNAKAN NAIVE BAYES UNTUK PENENTUAN KATEGORI TUGAS AKHIR MAHASISWA BERDASARKAN ABSTRAKSINYA
Author(s) -
Agus Hermanto
Publication year - 2016
Publication title -
konvergensi
Language(s) - Slovenian
Resource type - Journals
eISSN - 2721-0936
pISSN - 1858-0688
DOI - 10.30996/konv.v12i2.1310
Subject(s) - computer science , artificial intelligence
Dengan semakin meningkatnya penggunaan aplikasi sistem informasi di berbagai bidang, turut berdampak pada kebutuhan untuk peningkatan kecepatan pemrosesan data. Pemrosesan data yang menggunakan proses semi manual, mempunyai beberapa kendala, diantaranya : waktu proses lebih lama dan besaran data yang diproses menjadi relatif sedikit. Oleh karena itu dalam penelitian ini dikembangkan penggunaan naive bayes untuk membantu bagian koordinator tugas akhir dalam melakukan pengelompokan proposal tugas akhir. Metode naive bayes yang akan diimplementasi ke dalam sistem informasi proposal tugas akhir dapat memberikan sebuah solusi baru untuk menentukan kategori proposal tugas akhir berdasarkan abstraksi yang dibuat mahasiswa. Dalam hasil uji coba metode ini, dapat disimpulkan cukup berhasil dan secara garis besar dapat dijadikan sebagai perangkat bantu dalam melakukan klasifikasi dokumen tugas akhir. Tingkat akurasi berdasarkan pengujian untuk kategori hardware dan networking mencapai 86%, kategori sistem informasi tingkat akurasi mencapai 80% dan kategori sistem informasi akuntansi mencapai 89%. Secara keseluruhan, berdasarkan jumlah dataset yang diujikan dan tingkat keberhasilan yang dicapai, maka sistem ini mempunyai tingkat akurasi 87%.