Pengelompokan Dokumen Menggunakan Winnowing Fingerprint dengan Metode K-Nearest Neighbour
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...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
2015-11-01
|
| Series: | Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi |
| Online Access: | http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/1229 |
| Summary: | 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%. |
|---|---|
| ISSN: | 2460-738X 2599-3321 |