Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor
Penelitian tentang perangkingan dokumen pada temu kembali informasi saat ini mudah ditemukan, hal ini terkait perkembangan keilmuan dibidang penggalian informasi yang bergerak sangat cepat. Namun, Walaupun sudah penelitian yang menggunakan Bahasa Arab sebagai objek masih terbatas. Karena keterbatasa...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Dian Nuswantoro
2020-11-01
|
| Series: | Techno.Com |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/3939 |
| _version_ | 1811331576535973888 |
|---|---|
| author | Usfita Kiftiyani Suprapto Suprapto Novanto Yudistira |
| author_facet | Usfita Kiftiyani Suprapto Suprapto Novanto Yudistira |
| author_sort | Usfita Kiftiyani |
| collection | DOAJ |
| description | Penelitian tentang perangkingan dokumen pada temu kembali informasi saat ini mudah ditemukan, hal ini terkait perkembangan keilmuan dibidang penggalian informasi yang bergerak sangat cepat. Namun, Walaupun sudah penelitian yang menggunakan Bahasa Arab sebagai objek masih terbatas. Karena keterbatasan penggunaan dokumen Bahasa Arab untuk penelitian bidang penggalian informasi maka penulis mencoba melakukan pendekatan sederhana, yaitu dengan mengimplementasikan metode klasifikasi naïve bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah metode klasifikasi terutama naïve bayes dan k-NN dapat digunakan untuk melakukan perangkingan, dan juga membandingkan akurasi dari kedua metode tersebut. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa perangkingan dengan metode klasifikasi dapat dilakukan dengan tingkat akurasi metode Naïve Bayes lebih baik dibandingkan dengan metode k-NN dengan rata-rata nilai F1 Measure mencapai 72%, rata-rata nilai precision mencapai 75%, dan rata-rata nilai recall mencapai 80%. Sedangkan hasil dari metode k-NN diperoleh rata-rata nilai F1 Measure mencapai 70%, rata-rata nilai precision mencapai 76%, dan rata-rata nilai recall mencapai 79%. Namun penelitian ini masih kurang dari segi teknik yang dilakukan, yaitu dengan menghilangkan proses stemming. Sehngga penulis memberikan saran untuk penelitian selanjutnya supaya bisa dilakukan proses stemming dan menggunakan metode perangkingan yang lebih baru. |
| first_indexed | 2024-04-13T16:22:43Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-3ad47ba41e9e4a8ba20aa6120fa17ea9 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2356-2579 2356-2579 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-04-13T16:22:43Z |
| publishDate | 2020-11-01 |
| publisher | Universitas Dian Nuswantoro |
| record_format | Article |
| series | Techno.Com |
| spelling | doaj.art-3ad47ba41e9e4a8ba20aa6120fa17ea92022-12-22T02:39:49ZindUniversitas Dian NuswantoroTechno.Com2356-25792356-25792020-11-0119432133010.33633/tc.v19i4.39391894Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan K-Nearest NeighborUsfita Kiftiyani0Suprapto Suprapto1Novanto Yudistira2Informatics Engineering, UIN Sunan Kalijaga YogyakartaTeknik Informatika, Universitas BrawijayaTeknik Informatika, Universitas BrawijayaPenelitian tentang perangkingan dokumen pada temu kembali informasi saat ini mudah ditemukan, hal ini terkait perkembangan keilmuan dibidang penggalian informasi yang bergerak sangat cepat. Namun, Walaupun sudah penelitian yang menggunakan Bahasa Arab sebagai objek masih terbatas. Karena keterbatasan penggunaan dokumen Bahasa Arab untuk penelitian bidang penggalian informasi maka penulis mencoba melakukan pendekatan sederhana, yaitu dengan mengimplementasikan metode klasifikasi naïve bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah metode klasifikasi terutama naïve bayes dan k-NN dapat digunakan untuk melakukan perangkingan, dan juga membandingkan akurasi dari kedua metode tersebut. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa perangkingan dengan metode klasifikasi dapat dilakukan dengan tingkat akurasi metode Naïve Bayes lebih baik dibandingkan dengan metode k-NN dengan rata-rata nilai F1 Measure mencapai 72%, rata-rata nilai precision mencapai 75%, dan rata-rata nilai recall mencapai 80%. Sedangkan hasil dari metode k-NN diperoleh rata-rata nilai F1 Measure mencapai 70%, rata-rata nilai precision mencapai 76%, dan rata-rata nilai recall mencapai 79%. Namun penelitian ini masih kurang dari segi teknik yang dilakukan, yaitu dengan menghilangkan proses stemming. Sehngga penulis memberikan saran untuk penelitian selanjutnya supaya bisa dilakukan proses stemming dan menggunakan metode perangkingan yang lebih baru.http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/3939perangkingan dokumen, naïve bayes, k-nearest neighbor |
| spellingShingle | Usfita Kiftiyani Suprapto Suprapto Novanto Yudistira Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Techno.Com perangkingan dokumen, naïve bayes, k-nearest neighbor |
| title | Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor |
| title_full | Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor |
| title_fullStr | Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor |
| title_full_unstemmed | Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor |
| title_short | Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor |
| title_sort | perangkingan dokumen berbahasa arab berdasarkan query dengan metode klasifikasi naive bayes dan k nearest neighbor |
| topic | perangkingan dokumen, naïve bayes, k-nearest neighbor |
| url | http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/3939 |
| work_keys_str_mv | AT usfitakiftiyani perangkingandokumenberbahasaarabberdasarkanquerydenganmetodeklasifikasinaivebayesdanknearestneighbor AT supraptosuprapto perangkingandokumenberbahasaarabberdasarkanquerydenganmetodeklasifikasinaivebayesdanknearestneighbor AT novantoyudistira perangkingandokumenberbahasaarabberdasarkanquerydenganmetodeklasifikasinaivebayesdanknearestneighbor |