Implementasi Ekstraksi Informasi Pada Surat Masuk Menggunakan Metode Naive Bayes

Ratiwi, Chandra (2018) Implementasi Ekstraksi Informasi Pada Surat Masuk Menggunakan Metode Naive Bayes. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Ekstraksi informasi merupakan suatu metode dari text mining yang bertujuan untuk mencari, mengambil ataupun mengolah informasi - informasi yang terkandung dalam suatu objek. Pada hasil penelitian ekstraksi informasi pada dokumen sebelumnya memiliki kelemahan yang karena metode rule-based harus memiliki dokumen yang terstruktur dan terformat, maka dalam penelitian ini akan digunakan metode Naive Bayes sebagai algoritma machine learning untuk mengekstraksi informasi dengan pengklasifikasian setiap kalimat yang terdapat pada surat masuk,karena surat masuk tidak selalu identik dengan format yang sudah ada. Sebelum surat di klasifikasikan oleh naive bayes surat akan melalui proses preprocessing terlebih dahulu yang terdiri dari filtering,tagging,dan tokenization. Setelah preprocessing dilakukan data diberi nilai bobot pada setiap fitur yang terdapat pada teks kalimat untuk perhitungan probabilitas Naive Bayes. Berdasarkan hasil pengujian confusion matrix didapatkan hasil yang cukup baik dan dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat diterapkan untuk sistem ekstraksi informasi pada surat masuk dengan hasil akurasi yang sangat tinggi yakni 96,96%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Ekstraksi Informasi, Supervised Learning, Klasifikasi, Naive Bayes, Surat Masuk
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2018
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Date Deposited: 31 Jan 2019 10:25
Last Modified: 31 Jan 2019 10:25
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/59536

Actions (login required)

View Item View Item