Pungky, Ahmad (2021) SISTEM KLASIFIKASI ARTIKEL BERITA VIRUS CORONA (COVID-19). Other thesis, UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” YOGYAKARTA.
Preview |
Text
COVER.pdf Download (152kB) | Preview |
Preview |
Text
ABSTRAK.pdf Download (30kB) | Preview |
Preview |
Text
HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (127kB) | Preview |
Preview |
Text
DAFTAR ISI.pdf Download (61kB) | Preview |
Preview |
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (91kB) | Preview |
Abstract
Pada masa pandemic Virus Corona (Covid-19), Informasi merupakan hal yang
sangat penting bagi masyakarat. Salah satu sumber informasi yang digunakan melalui
internet yaitu website berita seperti kompas.com, detik.com, tribunnews.com. Namun, artikel
berita terkait topik pembahasan kematian pasien dan topik pasien yang sembuh dari Virus
Corona belum dapat dikelompokan. Hal ini dikarenakan angka pasien yang meninggal dan
angka pasien yang sembuh akibat virus corona terus bertambah. Oleh karena itu,
dibutuhkannya sistem yang dapat mengelompokan berita berdasarkan data yang telah ada
sebelumnya. Hal ini dapat diatasi menggunakan text mining, salah satunya metode klasifikasi
pada text mining dapat mengelompokan data pada suatu objek yang belum diketahui
sebelumnya.
Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem berbasis web yang dapat
mengklasifikasikan berita terkait Virus Corona (Covid-19). Sistem ini memiliki 4 fitur utama
didalamnya seperti data training, data kategori, data stopword dan klasifikasi berita.
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengambil dataset yang diperoleh dari website
berita online.
Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap sistem, dari data uji (testing) sebanyak
10 berita didapatkan nilai akurasi sistem sebesar 95%. Faktor yang mempengaruhi tingkat
akurasi ini adalah kecocokan kata pada data uji (testing) dengan data latih (training) yang
terdapat pada database sistem.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Artikel Berita, Covid-19, Text Mining, Klasifikasi. |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
| Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
| Depositing User: | Nurul Alifah Rahmawati |
| Date Deposited: | 26 Jan 2021 04:56 |
| Last Modified: | 18 Sep 2023 07:25 |
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/24389 |
Actions (login required)
 |
View Item |