Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Sumber Belajar Berbasis Teks pada Mata Pelajaran Produktif di SMK Rumpun Teknologi Informasi dan Komunikasi

Author:

Herlambang Admaja Dwi,Wijoyo Satrio Hadi

Abstract

<p>Salah satu komponen esensial dalam kegiatan pembelajaran di Sekolah Menengah Kejuruan Rumpun Teknologi Informasi dan Komunikasi (SMK TIK) adalah ketersediaan sumber belajar mata pelajaran produktif. Media internet atau online adalah sumber belajar yang berbentuk media elektronik yang dapat dimanfaatkan oleh siswa dan guru melalui jaringan internet. Salah satu bentuk media online adalah halaman web berformat .html (Hypertext Markup Language) yang berupa dokumen teks sangatlah banyak. Sehingga sumber belajar tersebut perlu di kelompokkan berdasarkan kriteria atau ciri esensial setiap mata pelajaran produktif di SMK TIK. Proses pengelompokkan menggunakan algoritma Naive Bayes karena algoritma tersebut dapat digunakan untuk dokumen teks dan menggunakan teorema Bayes dengan menganggap semua atribut saling tidak berhubungan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan hasil klasifikasi dan evaluasi kualitas klasifikasi sumber belajar berbasis teks dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah pengoleksian data set, pemrosesan awal dengan text mining, pembobotan Tf-Idf, pengklasifikasian Naïve Bayes, dan evaluasi akurasi. Pengklasifikasian teks menghasilkan sembilan kelompok mata pelajaran produktif dan pengujian menghasilkan nilai akurasi tertinggi 81,48%, sedangkan nilai akurasi terendah sebesar 79,63%.</p><p> </p><p><strong>Abstract</strong></p><p>The availability of learning resources for productive subjects is one of the essential components in learning activities for Vocational High Schools, especially for Information and Communication Technology competence field. Internet or online media is a learning resource in the form of electronic media that can be used by students and teachers through the internet. One form of online media is a web page formatted in .html (Hypertext Markup Language) in the form of very many text documents. So that learning resources need to be grouped based on the essential criteria or characteristics of each productive subject in Vocational High Schools. The grouping process uses the Naive Bayes algorithm because the algorithm can be used to text documents and use the Bayes theorem by assuming all attributes are mutually unrelated. The purpose of the study was to describe the results of the classification and classification quality evaluation of text-based learning sources using the Naïve Bayes Algorithm. The stages of the research carried out are collecting data sets, pre-processing with text mining, Tf-Idf weighting, Naïve Bayes classifying, and accuracy evaluation. Text classification results shows that there are nine productive subject groups and based on uji results shows that the highest accuracy value was 81,48%, while the lowest accuracy value was 79,63%.</p>

Publisher

Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Subject

General Medicine

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3