Ekstraksi Informasi Dokumen Karya Tulis Ilmiah Menggunakan Support Vector Machine

Jihad, Jihad (2019) Ekstraksi Informasi Dokumen Karya Tulis Ilmiah Menggunakan Support Vector Machine. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Preview	Text UNIKOM_JIHAD_COVER.pdf Download (55kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (184kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (126kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (136kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (71kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (108kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_BAB 1.pdf - Published Version Download (63kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_BAB 2.pdf - Published Version Download (458kB) | Preview
	Text UNIKOM_JIHAD_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_BAB 4.pdf - Published Version Download (898kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_BAB 5.pdf - Published Version Download (10kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_JIHAD_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (103kB) | Preview
	Text UNIKOM_JIHAD_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA - Copy.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (344kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_JIHAD_BIODATA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (161kB) | Request a copy

Abstract

Ekstraksi informasi dokumen karya tulis ilmiah dengan menggunakan metode Support Vector Machine seperti entitas, hubungan antara entitas dan atribut yang menggambarkan entitas dari sumber yang tidak terstruktur. Penelitian ini yang dilakukan tentang ekstraksi informasi dokumen karya tulis ilmiah menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk mengukur seberapa besar nilai akurasi yang dihasilkan. Diperlukan analisis terhadap fitur pembobotan yang akan digunakan dalam proses ekstraksi informasi, sehingga digunakannya Informastion Gain untuk menyeleksi fitur yang kurang berpengaruh. Pada proses ekstraksi informasi ini dilakukan beberapa tahapan diantaranya preprocessing, ekstraksi fitur, seleksi fitur Information Gain (IG) dan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk menentukan kelas kategori dalam karya tulis ilmiah. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan nilai gamma=0.5, dihasilkan akurasi tanpa Information Gain sebesar 90.68% sementara akurasi dengan Information Gain sebesar 90.99%. Untuk nilai error rate sebesar 9.32%, nilai precision sebesar 93.79%, nilai recall sebesar 90.74% dan nilai f-1 score sebesar 89.21%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Dokumen Karya Tulis Ilmiah, Support Vector Machine (SVM) Ekstraksi Fitur, Information Gain (IG).
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:	29 Oct 2019 01:54
Last Modified:	29 Oct 2019 01:54
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/1115

Actions (login required)

View Item