Sistem Pemilah Topik Diskusi pada Forum Diskusi Mahasiswa PCR Berbasis Web Menggunakan Algoritma KNN

Authors

DOI:

https://doi.org/10.26418/justin.v7i3.27465

Keywords:

Topik, Text Mining, k-Nearest-Neighbor, Cross Validation, K-Fold Cross Validation

Abstract

Sarana yang digunakan oleh mahasiswa Politeknik Caltex Riau untuk berdiskusi atau memberikan informasi saat ini yaitu email, melalui mailing list allmhs@pcr.ac.id. Berdasarkan survei pertama yang dilakukan kepada seluruh mahasiswa PCR terkait pengunaan mailing list melalui kuisioner pada google form, dari 147 responden yang mengisi, 73% menganggap bahwa pesan yang dikirim ke mailing list allmhs@mahasiswa.pcr.ac.id sering tidak digunakan sebagaimana mestinya. Berdasarkan survei kedua yang dilakukan kepada seluruh mahasiswa PCR terkait kebutuhan forum diskusi dan pemberi informasi melalui kuisioner pada google form, dari 91 responden yang mengisi, 93% menyatakan bahwasanya mahasiswa membutuhkan sebuah forum diskusi berbasis web yang dapat mengkategorikan diskusi. Oleh karena itu dibangun sebuah forum diskusi berbasis web untuk mahasiswa PCR yang juga dapat memilah topik diskusi secara otomatis menggunakan algoritma k-nn. Dilakukan uji coba terhadap sistem, hasil uji cross validation dengan menguji 25 data training didapatkan akurasi sebesar 80%, pengujian juga dilakukan menggunakan k-fold cross validation untuk mendapatkan nilai k terbaik yang menghasilkan akurasi tertinggi dari nilai k yang lainnya.

References

Kurniawan, B., Dayawati, N., & Kurniati, A. (2009). Klasifikasi Dokumen Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Multinominal Naive Bayes dan Jaringan Syaraf Tiruan. Bandung: Telkom University.

Hamzah, A. (2012). Klasifikasi Teks Dengan Naive Bayes Classifier Untuk Pengelompokan Teks Berita dan Abstract Akademis. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains dan Teknologi Periode III .

Yuliana. (2013). Pengelolaan Proyek Akhir Menggunakan Text Mining Pada Politeknik Caltex Riau. Pekanbaru: Politeknik Caltex Riau.

Efendi. (2016). Pemilah Judul Berita Menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbor. Pekanbaru: Politeknik Caltex Riau.

Dharayani, R., Laksitowening, K. A., & Yanuarfiani, A. P. (2015). Implementasi ETL (Extract, Transform, Load) Pangkalan Data Perguruan Tinggi dengan Menggunakan State-Space Problem.

Fayyad, U., Shapiro, G. P., & Smyth, P. (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. All Magazine Volume 17 Number 3 .

Feldman, R., & Sanger, J. (2007). The Text Mining Handbook Adavanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press.

Downloads

Published

2019-07-31

Issue

Vol. 7 No. 3 (2019)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2019 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

The author owns the copyright in his paper and agrees to publish his paper to JUSTIN by giving the rights to the first publication of his paper which is simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution License, namely the Similar International 4.0 license (CC BY-NC-SA 4.0).  

                             

This is a human-readable summary of (and not a substitute for) the license. Disclaimer.

You are free to:
Share "” copy and redistribute the material in any medium or format
Adapt "” remix, transform, and build upon the material
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:
Attribution "” You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial "” You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike "” If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions "” You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.