UMM Institutional Repository

KLASTERISASI BUKU BERBAHASA INDONESIA DENGAN MENGIMPLEMENTASIKAN METODE TEXT MINING DAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY K-MEANS

Abdurrahman, (2014) KLASTERISASI BUKU BERBAHASA INDONESIA DENGAN MENGIMPLEMENTASIKAN METODE TEXT MINING DAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY K-MEANS. Other thesis, University of Muhammadiyah Malang.

[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-abdurrahma-37263-1-pendahul-n.pdf

Download (871kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-abdurrahma-37263-2-babi.pdf

Download (251kB) | Preview

Abstract

K-Means merupakan metode klasterisasi yang sering digunakan karena memiliki kemampuan mengklaster data dengan cepat. Meskipun demikian, K-Means memiliki kelemahan dalam inisial sentroid sehingga terjadi masalah pada global optimal. Artificial Bee Colony (ABC) adalah metode yang efektif untuk melakukan optimasi dan terbukti memiliki solusi global optimal. Penelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma ABC untuk melakukan optimasi terhadap K-Means atau yang dikenal dengan ABC-KM. Implementasi ABC untuk optimasi K-Means terbukti mampu meningkatkan kemampuan klasterisasi khususnya dalam aspek nilai precision, recall dan F-Measure. Hasil uji perbandingan algoritma K-Means dengan algoritma ABC-KM pada sinopsis buku dari www.gramedia.com, menunjukan rata-rata nilai precision lebih baik sebesar 2.08%, rata-rata nilai recall lebih baik sebesar 11.24% sementara F-Measure sebesar 14.04%.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics (55201)
Depositing User: Mrs Fatimah Azzahra
Date Deposited: 08 Apr 2016 03:01
Last Modified: 08 Apr 2016 03:01
URI : http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/25561

Actions (login required)

View Item View Item
UMM Official

© 2008 UMM Library. All Rights Reserved.
Jl. Raya Tlogomas No 246 Malang East Java Indonesia - Phone +62341464318 ext. 150, 151 - Fax +62341464101
E-Mail : infopus[at]umm.ac.id - Website : http://lib.umm.ac.id - Online Catalog : http://laser.umm.ac.id - Repository : http://eprints.umm.ac.id

Web Analytics

UMM Institutional Repository is powered by :
EPrints Logo