AlAmin, Rohmatulloh (2012) Pengelompokan Dokumen Teks Berbahasa Inggris Menggunakan Metode K-Means Berbasis Ontologi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
K-men merupakan algoritma yang terkenal kemudahannya dan kemampuannya untuk mengelomkkan data besar dan data k-mens juga sangat sensitif pada pembangkitan controid awal secara random. Sedangkan fungsi dari ontologi adalah untuk meningkatkan performa clustering teks. Dalam perhitungan cluster, biasanya cluster hanya menggolongkan term yang sama tanpa memperdulikan keterkaitan hubungan makna term. Hal pertama yang dilakukan dalam proses ini adalah melakukan preprocessing terhadap dokumen yang akan diuji, setelah didapatkan kata dasar dari tiap-tiap dokumen dilakukan proses ontologi sehingga kata yang memiliki makna yang sama dijadikan satu, dari proses inilah akan mengurangi dimensi vektor dalam perhitungan cluster -nya nanti. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa tingkat akurasi metode k-means berbasis ontologi memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan k-means standar. K-means berbasis ontologi memiliki akurasi sebesar 26,1% sedangkan k-means standar memiliki akurasi sebesar 25,86%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2012/434/051203341 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Endang Susworini |
| Date Deposited: | 25 Sep 2012 14:56 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 16:15 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/153271 |
Preview |
Text
Go!!_(Autosaved).pdf Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |