Nanlohy, Lucan Yance (2020) Klasifikas Data Pengaduan Pada Layanan SMS Pengaduan Menggunakan Metode Multinomial Naive Bayes. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
07111850067012-Master_Thesis.pdf Download (3MB) | Preview |
Abstract
Klasifikasi dokumen pengaduan secara elektronik mengalami pertumbuhan yang sangat pesat. Peningkatan jumlah dokumen pengaduan masyarakat tidak sebanding dengan ketersediaan editor ahli sehingga mengakibatkan banyaknya data yang belum tertangangapi oleh sebab itu diperlukan klasifikasi secara otomatis agar dapat mengefisiensi waktu dan sumber daya dalam pengelompokan dokumen pengaduan. Salah satu metode yang cukup akurat untuk Klasifikasi pengaduan adalah Naive Bayes Classifier. dengan mengambil data sampel da- ri database Layanan SMS pengaduan. Hasil experiment menunjukkan bahwa metode Multinomial Naive Bayes dapat digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan dokumen pengaduan pada beberapa kategori. Hasil yang dicapai berdasarkan perhitungan tanpa stemmer dan stemmer menunjukkan hasil yang berbeda. Hasil experimen juga dapat dilihat bahwa hasil dari pembobotan kata-kata da- lam stopword bahasa Indonesia berpengaruh besar terhadap hingga accuracy mencapai 91,39% Melalui proses stemmer dangan data train 80%.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Multinomial, Naive Bayes, SMS Complain, Text Mining,SMS Pengaduan |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.9.D343 Data mining. Querying (Computer science) |
| Divisions: | Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Lucan Yance Nanlohy |
| Date Deposited: | 03 Aug 2020 07:50 |
| Last Modified: | 17 May 2023 02:45 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/76764 |
Actions (login required)
 |
View Item |