ANGRAINI, SELVI (2023) PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN LOGISTIC REGRESSION DALAM KLASIFIKASI DATA DEWEY DECIMAL CLASIFICATION (DDC) INDONESIA. Diploma thesis, UNIVERSITAS BINA DARMA.
Text (BAB 0)
BAB 0 WM.pdf Download (942kB) |
|
Text (BAB 1)
BAB 1 WM.pdf Download (361kB) |
|
Text (PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN LOGISTIC REGRESSION DALAM KLASIFIKASI DATA DEWEY DECIMAL CLASIFICATION (DDC) INDONESIA)
LP WM.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFPUS WM.pdf Download (391kB) |
|
Text (ARTIKEL)
ARTIKEL WM.pdf Restricted to Repository staff only Download (905kB) |
Abstract
Dalam Perpustakaan, terdapat istilah kode Dewey Decimal Classification (DDC) yaitu berupa salah satu sistem klasifikasi buku yang digunakan dengan menerapkan kode-kode DDC pada buku-buku yang akan diklasifikasi. Pada penelitian ini, klasifikasi DDC yang dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression. Namun, dalam penelitian ini hanya dilakukan pengujian dan pelatihan kedua algoritma tersebut untuk mengetahui sejauh mana kemampuan algoritma naïve bayes dan logistic regression dalam melakukan klasifikasi DDC. Penelitian ini melakukan proses klasifikasi berdasarkan judul buku, kata kunci dan nama penulis buku sehingga menghasilkan nilai akurasi klasifikasi. Model Naïve Bayes ini menghasilkan nilai akurasi yang cukup baik dari hasil pengujian berdasarkan “Judul buku dan keyword” dari masing-masing kode pengujian. Pada ke-4 dataset yang diuji berdasarkan “Judul buku + Keyword”, kode pengujian yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi adalah Naïve Bayes + CV + TFIDF pada dataset keempat dengan nilai precision 0.78, recall 0.77, F1-score 0,76 dan akurasi 0.77.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Subjects: | T Technology > T Technology (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
Depositing User: | Miss Dewi Kartikasari |
Date Deposited: | 26 Jul 2024 08:16 |
Last Modified: | 26 Jul 2024 08:16 |
URI: | http://repository.binadarma.ac.id/id/eprint/7688 |
Actions (login required)
View Item |