Utomo, Rendi Nur Prasetyo (2019) Klasifikasi Dokumen Menggunakan Metode Extreme Learning Machines (Elm) Pada Dokumen Berbahasa Indonesia. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_COVER.pdf - Published Version Download (278kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (153kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (118kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (208kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (294kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (4MB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_BAB I.pdf - Published Version Download (363kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_BAB II.pdf - Published Version Download (452kB) | Preview |
|
![[img]](http://elibrary.unikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (459kB) | Request a copy |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (307kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf - Published Version Download (760kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_RENDI NUR PRASETYO_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf - Published Version Download (680kB) | Preview |
Abstract
Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi dokumen menggunakan metode Extreme Learning Machines (ELM). Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan abstrak dari skripsi Prodi Teknik Informatika Unikom, dalam format .txt. Data tersebut dijadikan data masukan pelatihan dan pengujian. Penelitian ini bertujuan mengetahui tingkat akurasi dari klasifikasi dokumen berdasarkan isi dokumen. Data masukan diproses melalui tahap preprocessing yang dilanjutkan dengan seleksi fitur menggunakan K-Means dan kamus sinonim. Setelah diperoleh list kata yang akan digunakan sebagai fitur maka dilakukan klasifikasi dokumen menggunakan ELM. Setelah itu, hasil fitur akan digunakan sebagai inputan dalam ELM Training untuk membuat model ELM. Model ELM yang dihasilkan dari ELM Training selanjutnya digunakan untuk menguji data abstrak pada ELM Testing. Pengujian menggunakan 150 abstrak laporan skripsi prodi teknik informatika dimana 100 dokumen digunakan sebagai data latih dan 50 dokumen digunakan sebagai data uji. Pengujian pertama dilakukan untuk menentukan model klasifikasi yang dipakai. Pengujian kedua dilakukan untuk menentukan jumlah cluster dan nilai parameter yang diperlukan dalam klasifikasi. Kesimpulan yang dapat diambil dalah klasifikasi dokumen menggunakan metode ELM dengan jumlah 6 cluster dan 10 fitur menghasilkan akurasi maksimum sebesar 42%. Penelitian ini belum menghasilkan nilai akurasi yang tinggi tetapi proses K-Means dapat mengurangi jumlah inputan yang dipakai.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi, Extreme Learning Machines (ELM), Preprocessing, K-Means, Seleksi fitur. |
| Subjects: | 000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 004_Data Processing & Computer Science |
| Divisions: | S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01) |
| Depositing User: | Mrs. Calis Maryani |
| Date Deposited: | 08 Oct 2019 06:33 |
| Last Modified: | 08 Oct 2019 06:33 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/1005 |
Actions (login required)
 |
View Item |
