KLASIFIKASI BIBLIOGRAFI OTOMATIS MENGGUNAKAN C4.5 DAN INFORMATION GAIN

MUHAMMAD NUR AKBAR

Abstract


Permasalahan yang dibahas pada penelitian ini mengenai klasifikasi bibliografi. Klasifikasi dilakukan dengan memproses data-data dari berbagai sumber referensi yang diberikan. Metode yang diterapkan dalam pengklasifikasian adalah C4.5 dengan sebelumnya dilakukan beberapa tahap preprocessing. C4.5 yang digunakan untuk proses text mining karena memiliki akurasi dan kecepatan yang sangat tinggi dengan algoritma yang sederhana. Digunakan pula Information Gain untuk evaluasi atribut yang dipilih dalam mengklasifikasikan dokumen.

Kata Kunci: Text mining, C.45, bibliography, feature selection, Information Gain

  

Full Text:

PDF

References


Panji Bimo Nugroho Setio, Dewi Retno Sari Saputro, dan Bowo Winarno. 2020. Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritma C4.5. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika. Surakarta: Universitas Sebelas Maret. ISSN 2613-9189. hal 64-71.

Bobby Suryo Prakoso, Didi Rosiyadi, dan Dedi Aridarma. 2019. Optimalisasi Klasifikasi Berita Menggunakan Feature Information Gain Untuk Algoritma Naive Bayes Terhubung Random Forest. Jurnal PILAR Nusa Mandiri Vol. 15. 2 September 2019. Jakarta: PPPM Nusa Mandiri. hal 211-218.

Lakshmi, T.M., A. Martin, R.M. Begum, and Dr.V.P. Venkatesan. (2013). An Analysis on Performance of Decision Tree Algorithms using Student's Qualitative Data, I.J.Modern Education and Computer Science.

SP, Dedy Mayor. 2010. Analisis dan Implementasi Deteksi EMail Spam Menggunakan Karakter N-Grams. Bandung: IT Telkom




DOI: https://doi.org/10.24252/instek.v6i1.18636

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 MUHAMMAD NUR AKBAR

Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) is indexed by

  pkp_index_k2  

Creative Commons License

Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi)

ISSN Print: 2541-1179 ISSN Online: 2581-1711

Jl. H. M. Yasin Limpo No. 36 Samata, Gowa, Sulawesi Selatan
Email: instek@uin-alauddin.ac.id

 View Instek Stats