Implementasi Metode Klasifikasi Fuzzy Dalam Pengelompokan Posting Grup Lapak Jual Beli Pada Facebook Untuk Mempermudah Pencarian Informasi Barang

Pratiwi, Helena Nadia (2014) Implementasi Metode Klasifikasi Fuzzy Dalam Pengelompokan Posting Grup Lapak Jual Beli Pada Facebook Untuk Mempermudah Pencarian Informasi Barang. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5110100155-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Download (1MB)

Abstract

Saat ini media sosial, salah satunya Facebook telah digunakan untuk berbagai kepentingan salah satunya sebagai tempat jual beli barang. Salah satu fitur yang sering digunakan adalah fitur grup pada Facebook. Akan tetapi model timeline pada grup Facebook dimana posting akan ditampilkan berdasarkan urutan kemunculannya mengakibatkan kesulitan dalam hal mencari posting tertentu. Terlebih lagi jika posting tersebut sudah cukup lama maka tentu saja posting tersebut telah tertindih oleh posting-posting lain. Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan metode untuk mengelompokkan data posting berdasarkan kategori. Metode pengelompokan yang digunakan adalah metode klasifikasi Fuzzy yang memungkinkan sebuah data untuk dapat memiliki lebih dari satu kelas dengan nilai keanggotaan yang berbeda. Dengan sebelumnya dilakukan pra-proses pada konten serta perhitungan bobot tiap kata menggunakan pembobotan TF-IDF, dapat dilakukan proses training data untuk mendapatkan model yang dapat digunakan untuk melakukan proses testing data untuk memberikan label kategori pada data. Aplikasi telah diuji untuk melakukan pengelompokan 100 data posting ke dalam 6 kategori dan memiliki tingkat ketelitian sebesar 0,76. Hasil tersebutx menunjukkan bahwa aplikasi dapat digunakan untuk mengelompokkan data posting berdasarkan kategori
=================================================================================================================================
Nowadays social media, such as Facebook has been used for many importances. One of them is as a place for sell and buy goods. One of the fiture that frequently used is group fiture on Facebook. However, on Facebook timeline postings are shown in order of their appearance. This kind of timeline makes it hard to find specific posting. Moreover if posting has been posted long enough, so it has been suppressed by many other postings and it is even harder to find that posting. To overcome those problem, there is a need to find method that can group posting datas based on their category. Method that is used is Fuzzy classification method where a data can have more than one class with different membership values. After some pre-processing data on its content and weight calculation of each words in data using TF-IDF calculation, training data can be done in order to get models that can be used for purpose of testing data to give class label on data. Application has been tested to group 100 posting data into 6 categories and resulting accuracy value around 0,76. Those result proves that application can be used to group posting data based on its category

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSIf 006.42 Pra i
Uncontrolled Keywords:	Facebook, fuzzy, grup, klasifikasi, posting
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T58.5 Information technology. IT--Auditing
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited:	06 Jul 2023 04:33
Last Modified:	06 Jul 2023 04:34
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/98356

Actions (login required)

View Item