Announcement
Starting on July 4, 2018 the Indonesian Publication Index (IPI) has been acquired by the Ministry of Research Technology and Higher Education (RISTEKDIKTI) called GARUDA Garba Rujukan Digital (http://garuda.ristekdikti.go.id)
For further information email to portalgaruda@gmail.com

Thank you
Logo IPI  
Journal > Jurnal CoreIT > Pengelompokan Dokumen Menggunakan Winnowing Fingerprint dengan Metode K-Nearest Neighbour

 

Full Text PDF (1,030 kb)
Jurnal CoreIT
Vol 1, No 2 (2015): Vol 1, No 2 (2015): Desember 2015
Pengelompokan Dokumen Menggunakan Winnowing Fingerprint dengan Metode K-Nearest Neighbour
Sanjaya, Suwanto ( UIN Suska Riau)
Absar, Ersad Alfarsy ( UIN Suska Riau)
Article Info   ABSTRACT
Published date:
06 Nov 2015
 
Text mining dapat didefinisikan sebagai suatu proses menggali informasi oleh seorang user yang berinteraksi dengan sekumpulan dokumen menggunakan tools analisis yang merupakan komponen- komponen dalam data mining. Dalam text mining dikenal beberapa metode untuk klasifikasi teks, salah satunya adalah K-Nearest Neightbour (KNN). KNN adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi terhadap dokumen teks menggunakan metode KNN berdasarkan winnowing fingerprint. Winnowing adalah algoritma yang biasa digunakan untuk mendeteksi kesamaan isi suatu dokumen teks dengan cara memecah kalimat yang ada pada dokumen teks menjadi beberapa karakter sepanjang k-grams dan menghasilkan output berupa kumpulan nilai hash yang disebut fingerprint. Penelitian ini mencoba untuk menjadikan fingerprint sebagai ciri suatu dokumen teks lalu mengelompokkan dokumen teks berdasarkan ciri tersebut. Proses klasifikasi diawali dengan mengumpulkan dokumen latih yang akan dijadikan sebagai acuan dalam pengelompokan dokumen. Dokumen latih tersebut diproses dengan metode winnowing untuk mendapatkan ciri dari dokumen tersebut. Dokumen uji yang ingin dikelompokkan juga harus melewati proses winnowing, setelah fingerprint didapat maka dilanjutkan dengan proses klasifikasi menggunakan metode KNN. Dari hasil pengujian terhadap 10 dokumen uji didapat nilai akurasi pengelompokan 80%.
Copyrights © 2015