KLASIFIKASI BAHAN PUSTAKA BERDASARKAN DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION (DDC) MENGGUNAKAN METODE GABUNGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN K-MEDOIDS

Hasanah, Uswatun (2021) KLASIFIKASI BAHAN PUSTAKA BERDASARKAN DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION (DDC) MENGGUNAKAN METODE GABUNGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN K-MEDOIDS. Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

	Text TRININGTYAS AFRIANA_ 141190127.pdf Download (1MB)
	Text ABSTRAK (9).pdf Download (34kB)
	Text DAFTAR ISI (3).pdf Download (34kB)
	Text COVER (5).pdf Download (121kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA (3).pdf Download (165kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBIING.pdf Download (53kB)
	Text LAPORAN SKRIPSI_USWATUN HASANAH_123160098.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Pengolahan bahan pustaka dilakukan untuk mengelompokkan buku perpustakaan
berdasarkan kriteria tertentu agar pencarian informasi mudah dilakukan. Salah satu jenisnya
yaitu klasifikasi menggunakan Dewey Decimal Classification (DDC). DDC
mengklasifikasikan bahan pustaka berdasarkan disiplin ilmunya. DDC membagi ilmu
pengetahuan dengan sistem persepuluhan terdiri dari 10 kelas utama, 10 kelas divisi dan 10
kelas sub divisi. Berdasarkan hal tersebut, DDC memiliki lebih dari 900 kelas disiplin ilmu.
Apabila dilakukan secara manual, klasifikasi bahan pustaka ke dalam kelas DDC akan sulit
dilakukan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memudahkan klasifikasi buku ke
dalam kelas DDC dengan menerapkan text mining dalam mencari persamaan pola judul
bahan pustaka terhadap kelas DDC.
Untuk mendapatkan inti judul bahan pustaka, maka dilakukan text preprocessing
dengan tahapan case folding, tokenizing, filtering dan stemming. Proses stemming dilakukan
dengan algoritma Sastrawi. Kemudian hitung bobot dari bahan pustaka menggunakan
algoritma pembobotan tf-idf. Hasil dari pembobotan akan digunakan dalam proses clustering
dengan metode K-Medoids. Hasil clustering berupa data bahan pustaka yang telah dibagi
dalam tiga kelompok tertentu. Selanjutnya proses klasifikasi data bahan pustaka
menggunakan metode Naive Bayes Classifier, pada proses ini kelompok tertentu hasil
clustering akan digunakan. Proses klasifikasi menghasilkan nomor kelas DDC yang dipilih
berdasarkan nilai probabilitas tertinggi.
Hasil dari penelitian yang dilakukan yaitu pengolahan bahan pustaka kedalam kelas
DDC dapat cepat dilakukan. Proses Clustering data latih dengan metode K-Medoids dapat
mempercepat proses klasifikasi. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadap 300
data latih dan 75 data uji,metode gabungan Naive Bayes Classifier dan K-Medoids dapat
diterapkan sebagai metode kalsifikasi bahan pustaka ke dalam kelas DDC dengan akurasi
77,33%, presisi 81,81% dan recall 75,12% dengan waktu eksekusi rata-rata 2,19 x 10-7
detik.
Kata Kunci : ddc, k-medoids, naïve bayes classifier

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	ddc, k-medoids, naïve bayes classifier
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	13 Jan 2023 07:28
Last Modified:	13 Jan 2023 07:31
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/32407

Actions (login required)

View Item