Klasifikasi Dokumen Karya Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) Berdasarkan Abstrak Karya Akhir Di Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Jakarta
ABSTRAK: Dokumen karya akhir
di Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Jakarta setiap tahunnya bertambah,
pengklasifikasian dokumen menjadi hal
yang sangat penting untuk mengorganisasikan
dokumen sehingga dapat memudahkan pencarian. Pengembangan Sistem klasifikasi
dokumen bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan
dokumen karya akhir mahasiswa berdasarkan abstrak karya akhir menggunakan
algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC). Sehingga, dapat memudahkan pengklasifikasian
dokumen karya akhir di Jurusan Teknik Elektro. Dalam penelitian ini menggunakan
metode eksperimen dan menggunakan 100 dokumen abstrak, 90 dokumen sebagai data
train dan 10 dokumen sebagai data test. Data diambil dari skripsi mahasiswa Jurusan
Teknik Elektro Universitas Negeri Jakarta dari 14 Maret 2014 sampai dengan 27 Maret
2014. Setelah melakukan proses pengembangan perangkat lunak, dihasilkan sebuah sistem
klasifikasi yang bernama Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi. Sistem di
implementasi menggunakan PHP dan MySQL, dan diuji menggunakan K-Fold Cross
Validation (10 Fold). Berdasarkan pada hasil uji Sistem didapatkan hasil
tingkat akurasi sebesar 81%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa Sistem
Klasifikasi Dokumen Abstrak Karya Akhir Menggunakan Algoritma Naïve Bayes di
Jurusan Teknik Elektro telah berhasil dikembangkan.
Penulis: Nur Indah Pratiwi,
Widodo
Kode Jurnal: jptkomputerdd170080