UMM Institutional Repository

KLASIFIKASI KALIMAT TANYA BERDASARKAN TAKSONOMI BLOOM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Rakhmawati, Zakiyah (2017) KLASIFIKASI KALIMAT TANYA BERDASARKAN TAKSONOMI BLOOM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE. Other thesis, University of Muhammadiyah Malang.

[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-zakiyahrak-50395-1-pendahul-n.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-zakiyahrak-50395-2-babi.pdf

Download (526kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-zakiyahrak-50395-3-babii.pdf

Download (965kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-zakiyahrak-50395-4-babiii.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Klasifikasi adalah suatu teknik dalam melakukan kategori pada dokumen yang memiliki jumlah isi dokumen sangat banyak. Pada penelitian ini mengusulkan sebuah metode yang dapat menghasilkan klasifikasi kalimat tanya sesuai dengan level untuk ranah kognitif pada Taksonomi Bloom. Proses identifikasi soal dilakukan berdasarkan ekstraksi fitur sintaktik dan Bag-of-Words (BoW). Hasil dari ekstraksi fitur tersebut kemudian akan diklasifikasikan menggunakan algoritma klasifikasi SVM. Tugas akhir ini bertujuan untuk melakukan hasil klasifikasi kalimat tanya berdasarkan taksonomi bloom untuk ranah kognitif yang terbagi dalam 6 level yaitu, mengingat, memahami, menerapkan, menganalisis, mengevaluasi, dan membuat. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM). Algoritma tersebut dipilih karena mampu mengklasifikasikan data berdimensi tinggi yang dalam konteks tugas akhir ini adalah data berupa teks. Berdasarkan skenario pengujian yang sudah dilakukan, hasil rata-rata akurasi yang diperoleh pada proses pengklasifikasian kalimat menggunakan fitur sintaktik pada data uji sebesar 89.2%, sedangkan untuk fitur Bag-of-Words (BoW) tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 100%. Berdasarkan hasil pengujian terhadap sistem klasifikasi yang telah dilakukan, rata-rata nilai akurasi didapatkan sangat baik, sehingga sistem dapat dikatakan atau layak untuk dikembangkan selanjutnya dengan berbagai variasi fitur atau algoritma pendukung lainnya.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics (55201)
Depositing User: Ida Fitriani Noor
Date Deposited: 03 Jan 2018 11:51
Last Modified: 03 Jan 2018 11:51
URI : http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/36140

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