EVALUASI KMEANS CLUSTERING PADA PREPROCESSING SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI

Putra, Yudha Pradana and Rahutomo, Faisal and Yunhasnawa, Yoppy (2020) EVALUASI KMEANS CLUSTERING PADA PREPROCESSING SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI. Diploma thesis, Jurusan Teknologi Informasi.

	Text Cover.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text Bab I.pdf Restricted to Registered users only Download (352kB) | Request a copy
	Text Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (736kB) | Request a copy
	Text Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (547kB) | Request a copy
	Text Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text Bab VI.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab VII.pdf Restricted to Registered users only Download (341kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (411kB) | Request a copy
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (696kB) | Request a copy

Abstract

Pada masa sekarang, berita masih menjadi salah satu konsumsi masyarakat pada dunia maya. Namun dengan seiring waktu, jumlah berita yang diterbitkan semakin banyak. Hal ini dapat teratasi dengan dipergunakannya sistem temu kembali informasi yang dapat mencari berita dengan cepat. Sistem temu kembali informasi yang ada masih dikaji efisiensinya, jika berhubungan dengan jumlah berita yang sangat besar. Penelitian ini melakukan pengujian efisiensi sistem temu kembali informasi dengan menambahkan proses clustering pada sistem temu kembali informasi. Selain itu juga dilakukan perbandingan hasil pengujian dengan metode clustering yang pernah digunakan pada penelitian sebelumnya. Pada tahap preprocessing, peneliti mengimplementasikan metode Kmeans clustering dan pembobotan kata yang digunakan adalah tfidf dan doc2vec. Kemudian dilakukan pencocokan query dengan dokumen disederhanakan menjadi pencocokan vektor query dengan vektor centroid cluster. Hasil pengujian efisiensi menunjukkan sistem temu kembali informasi yang menggunakan metode Kmeans clustering dapat mencari berita lebih cepat. Sedangkan pengujian precision, recall dan fscore menunjukkan jika proses pencarian sistem temu kembali informasi menggunakan pembobotan kata tfidf, paling baik dilakukan pada query 4g lte pada threshold 0.05 pada jumlah klaster 750 dengan nilai fscore 0,818.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Sistem Temu Kembali Informasi, Kmeans Clustering
Subjects:	A Computer Science > Artificial Intelligence
Divisions:	Jurusan Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	Yudha Pradana Putra
Date Deposited:	09 Oct 2020 14:09
Last Modified:	09 Oct 2020 14:09
URI:	http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/238

Actions (login required)

View Item