Analisis akurasi algoritma naive bayes pada klasifikasi dokumen berkategori (Accuracy analysis of naive bayes algorithm on categorized documents classification)

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

Text

Analisis akurasi algoritma naive bayes pada klasifikasi dokumen berkategori (Accuracy analysis of naive bayes algorithm on categorized documents classification)

Rini W., Benedicta - Konferensi; Choi, Byung-il - Konferensi;

Teknik yang banyak digunakan dalam klasifikasi dokumen diantaranya adalah Naive Bayes Classifier (NBC). Penulis meneliti bagaimana mengklasifikasikan dokumen yang biasanya dilakukan dengan menggunakan beberapa kategori tetapi kategori-kategori tersebut dikelompokkan lagi ke dalam kategori yang lebih umum yang memiliki domain yang sama yaitu sub parent category dan parent category. Diantara kategori yang memiliki domain yang sama banyak terdapat kata yang sama yang menunjukkan ciri dari sub parent category diharapkan dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi karena banyaknya kata yang muncul dari suatu dokumen yang saling beririsan menyebabkan jumlah kesalahan klasifikasi antar kategori sangat besar. Adapun hasil uji coba menunjukkan bahwa nilai akurasi 31,25% untuk klasifikasi dokumen tanpa menggunakan sub parent category + parent category dan maksimal 34,37% untuk klasifikasi dokumen menggunakan sub parent category + parent category.

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri: Jurnal teknologi informasi dan komunikasi
No. Panggil: 621.382 Jur
Penerbit: : ., 2014
Deskripsi Fisik: -
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: 2338-5839
Klasifikasi: 621.382
Tipe Isi: -
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Edisi: Vol. 3, No. 1, Tahun
Subjek: -
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: -

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

Tidak Ada Data

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar