Thoriq Baidowi, Achmad (2016) Penerapan Web Content Mining Menggunakan Partitional Clustering K-Means Pada News Aggregator. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.
Full text not available from this repository.Abstract
News aggregator merupakan salah satu jenis sistem aggregator (pengumpul) yang mengumpulkan berita dari berbagai sumber, kemudian disajikan kembali kepada pengguna dalam satu kesatuan sehingga pengguna tidak perlu lagi menjelajah ke berbagai situs berita untuk sekedar mencari informasi.Sistem news aggregator membutuhkan sebuah pengolahan data informasi dalam menampilkan informasi berita yang sama dari situs-situs layanan berita karena sistem news aggregator ��polos�� atau yang hanya mengumpulkan berita saja memiliki kelemahan, yaitu saat menggabungkan semua berita dalam satu kumpulan besar dapat mengakibatkan efek information overload bagi pengguna karena belum tentu pengguna tertarik dengan semua berita yang terdapat pada news aggregator. Karena itu, diperlukannya metode Web Content Mining (WCM) untuk pengambilan informasi berita dari situs berita online dan partitional clustering K-Means untuk pengolahan sistem news aggregator agar sistem dapat menampilkan kumpulan informasi berdasarkan inputan kata kunci dari pengguna.Dari hasil uji coba menggunakan metode WCM dengan jumlah dokumen sebanyak 132 dokumen yang diambil dari hasil crawling menunjukkan bahwa metode partitional clustering K-Means dapat diterapkan pada sistem news aggregator untuk mengelompokkan informasi berita dengan kata kunci ��pendidikan�� dengan rata-rata akurasi hasil pengelompokkan sebesar 98%.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | news aggregator, web content mining, K-Means, informasi berita |
| Subjects: | S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2015 |
| Divisions: | Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1) |
| Depositing User: | Admin Repository |
| Date Deposited: | 16 Nov 2016 07:53 |
| Last Modified: | 16 Nov 2016 07:53 |
| URI: | http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/15529 |
Actions (login required)
 |
View Item |
