PENERAPAN METODE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK KLASIFIKASIH DOKUMEN SKRIPSI
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Bina Darma
Author
ELAN, DINATA
Hadi, Syaputra
Hadi, Syaputra
Subject
Q Science (General)
Datestamp
2020-07-10 07:33:54
Abstract :
Setiap tahunnya Fakultas Teknologi Informatika Bina Darma meluluskan mahasiswa dengan penelitian skripsi yang beragam. Setiap tahunnya jumlah data skripsi selalu bertambah. Semakin bertambahnya penelitian skripsi dengan mata kuliah terbatas menyebabkan semakin banyak pula mahasiswa yang mengambil penelitian yang mirip antara judul dan tema dengan penelitian sebelumnya. Pengklasifikaian data penelitian yang umumnya berbentuk teks dapat dilakukan dengan text mining. Tujuan dari text mining adalah untuk mencari kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan antar dokumen. Terdapat beberapa metode text mining salah satunya adalah clustering. Clustering adalah suatu metode analisa data untuk memecahkan masalah pengelompokan data. Kategori algoritma clustering yang banyak dikenal adalah Hierarchical Agglomerative. Pada algoritma clustering, data akan dikelompokkan menjadi cluster-cluster berdasarkan kemiripan satu data dengan yang lain. Prinsip dari clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar anggota satu cluster dan meminimumkan kesamaan antar anggota cluster yang berbeda. Hierarchical Clustering adalah salah satu algoritma clustering yang dapat digunakan untuk meng-cluster dokumen (document clustering). Hasil keseluruhan dari algoritma hierarchical clustering secara grafik dapat digambarkan sebagai tree, yang disebut dengan dendogram. Tree ini secara grafik menggambarkan proses penggabungan dari cluster cluster yang ada, sehingga menghasilkan cluster dengan level yang lebih tinggi.
Setiap tahunnya Fakultas Teknologi Informatika Bina Darma meluluskan mahasiswa dengan penelitian skripsi yang beragam. Setiap tahunnya jumlah data skripsi selalu bertambah. Semakin bertambahnya penelitian skripsi dengan mata kuliah terbatas menyebabkan semakin banyak pula mahasiswa yang mengambil penelitian yang mirip antara judul dan tema dengan penelitian sebelumnya. Pengklasifikaian data penelitian yang umumnya berbentuk teks dapat dilakukan dengan text mining. Tujuan dari text mining adalah untuk mencari kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan antar dokumen. Terdapat beberapa metode text mining salah satunya adalah clustering. Clustering adalah suatu metode analisa data untuk memecahkan masalah pengelompokan data. Kategori algoritma clustering yang banyak dikenal adalah Hierarchical Agglomerative. Pada algoritma clustering, data akan dikelompokkan menjadi cluster-cluster berdasarkan kemiripan satu data dengan yang lain. Prinsip dari clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar anggota satu cluster dan meminimumkan kesamaan antar anggota cluster yang berbeda. Hierarchical Clustering adalah salah satu algoritma clustering yang dapat digunakan untuk meng-cluster dokumen (document clustering). Hasil keseluruhan dari algoritma hierarchical clustering secara grafik dapat digambarkan sebagai tree, yang disebut dengan dendogram. Tree ini secara grafik menggambarkan proses penggabungan dari cluster cluster yang ada, sehingga menghasilkan cluster dengan level yang lebih tinggi.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
