Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number SK-0739 (Softcopy SK-220) Source code SK-201
Collection Type Skripsi
Title Klasifikasi topik menggunakan metode naive bayes dan maximum entropy pada artikel media massa dan abstrak tulisan ilmiah/ Dyta Anggraeni
Author Dyta Anggraeni;
Publisher Depok: Fasilkom UI, 2008
Subject Maximum entropy method.
Location FASILKOM-UI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
SK-0739 (Softcopy SK-220) Source code SK-201 TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 26450
Klasifikasi topik adalah proses pembagian dokumen sesuai dengan topik yang terkandung dari dokumen tersebut. Dalam melakukan klasifikasi topik, pada tugas akhir ini digunakan metode Naïve Bayes dan Maximum Entropi dengan dua jenis data, yaitu artikel media massa dan abstrak tulisan ilmiah dari sistem Lontar. Percobaan ini dilakukan dan dianalisis dari beberapa aspek yaitu metode dan fitur yang digunakan, banyak topik yang digunakan, dan jenis data yang digunakan. Hasil percobaan yang didapat adalah nilai akurasi tertinggi didapat pada saat menggunakan metode Naïve Bayes dengan informasi fitur frequency-normalized yaitu 95,73%. Selain itu, jumlah token yang semakin banyak digunakan secara umum akan meningkatkan nilai akurasi dan pemakaian abstrak tulisan ilmiah memberikan nilai akurasi yang hampir mirip dengan pemakaian artikel media massa.