Analisa Dan Implementasi Klasifikasi Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Analysis and Implementation of Classification Indonesian News With Naive Bayes Method

Irfan Saputra

Informasi Umum

Kode

113040213

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Rekayasa Perangkat Lunak

Dilihat

102 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Klasifikasi merupakan salah satu metode dalam data mining yang bertujuan untuk mendefinisikan kelas dari sebuah objek yang belum diketahui kelasnya. Pada klasifikasi terlebih dahulu akan dilakukan proses training dan testing. Pada proses tersebut akan digunakan dataset yang telah diketahui kelas objeknya.<br>Pengelompokan berita pada tugas akhir ini menggunakan predictive method yaitu Naïve Bayes dan Naïve Bayes Multinomial yang dikhususkan untuk text mining. Pada proses pembuatan model/ training, kedua metode memiliki rumusan yang sama yaitu mengacu pada teorema bayes yang menghitung posterior dan prior. Pada prior kedua metode menggunakan perhitungan yang sama yaitu menghitung peluang semua term yang berkelas tertentu terhadap semua dokumen. Akan tetapi, perhitungan posterior yaitu peluang suatu term jika dikenakan kelas tertentu pada kedua metode memiliki perhitungan yang berbeda. Setelah pembuatan model, dapat dilakukan proses pengujian/ testing dengan menggunakan model dari masing-masing metode tersebut. Lalu akan dihitung akurasi dan waktu klasifikasi dari tiap metode.<br>Kata Kunci : klasifikasi, Naïve Bayes, Naïve Bayes Multinomial, predictive method,ABSTRACT: Classification is one of data mining methods which propose to predict class. There are two phases in classification, training and testing. In that phases, the data being used had object classes prediction classes in that data.<br>News Categorization in this task uses a predictive method, which are Naïve Bayes and Naïve Bayes Multinomial Method. In build classifier, training phase , two methods above have same abbreviation refers to Bayesian theorema. Counting prior and posterior probability. The prior probability in two methods is same but the posterior is different. The differences of two posterior probabilities can make them have different accuration. After training phase, data can be tested refers to the model which has been built in the training phase. Then, the accuration and time performance can be measured.<br>Keyword: Classification, Naïve Bayes, Naïve Bayes Multinomial, predictive method,