Pengklasifikasian Otomatis Berbasis Ontologi untuk Artikel Berita Berbahasa Indonesia  

Oleh:

Basnur, Prajna Wira ; Sensuse, Dana Indra

Jenis: Article from Journal - ilmiah nasional - terakreditasi DIKTI
Dalam koleksi: Makara Journal of Technology vol. 14 no. 1 (Apr. 2010), page 29-35.
Topik: Ontology; Naïve-Bayes; Stopwords; Stemming

Ketersediaan

Perpustakaan Pusat (Semanggi) Nomor Panggil: MM64.4 Non-tandon: 1 (dapat dipinjam: 0) Tandon: tidak ada

Lihat Detail Induk

Isi artikel

Pencarian informasi tertentu akan sulit dilakukan bila mengandalkan query saja. Pemilihan query yang kurang spesifik akan berakibat banyaknya informasi yang tidak relevan ikut terambil oleh sistem. Salah satu cara yang paling berhasil untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan melakukan klasifikasi dokumen berdasarkan topiknya. Ada banyak metode digunakan untuk melakukan klasifikasi dokumen seperti menggunakan pendekatan statistik dan machine learning. Namun, metode klasifikasi dokumen tersebut membutuhkan training data atau dokumen pembelajaran. Pada penelitian ini penulis berusaha untuk melakukan klasifikasi dokumen menggunakan sebuah metode yang tidak memerlukan dokumen pembelajaran. Metode klasifikasi ini menggunakan ontologi untuk melakukan klasifikasi dokumen. Klasifikasi dokumen dengan menggunakan ontologi dilakukan dengan membandingkan nilai kemiripan di antara dokumen dan sebuah node yang ada di ontologi. Sebuah dokumen diklasifikasikan dalam sebuah kategori atau node jika memiliki nilai kemiripan paling tinggi di salah satu node di ontologi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ontologi dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dokumen. Nilai recall adalah 97,03%, precision 91,63%, dan f-measure 94,02%.

Opini Anda

Klik untuk menuliskan opini Anda tentang koleksi ini!

Kembali