Analisis fungsi kernel pada metode kernel naïve bayes classifier pada data hadis

Lestari, Yulia Dwi (2019) Analisis fungsi kernel pada metode kernel naïve bayes classifier pada data hadis. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (250kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (386kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (926kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (450kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (10MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (346kB) | Request a copy
Preview	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Download (330kB) | Preview

Abstract

Perkembangan teks-teks bahasa arab dari dokumen elektronik yang digunakan dalam banyak aplikasi, mengakibatkan sebuah metode klasifikasi teks yang cepat dan akurat sangat penting. Klasifikasi adalah metode pengelompokkan dengan membangun model pengelompokan data. Data yang digunakan berupa hadis. Pada tugas akhir ini akan membahas klasifikasi teks dengan metode naïve bayes dan kernel naïve bayes. Naïve bayes merupakan metode menghitung probabilitas dan kernel naïve bayes adalah metode naïve bayes dengan memberi fungsi kernel pada metode tersebut dengan memberikan nilai probabilitas lebih tinggi untuk setiap nilai probabilitas yang kecil. Skripsi ini bertujuan untuk memproses dokumen-dokumen kemudian mengelompokan dokumen-dokumen yang sudah diproses. Menganalisa fungsi kernel yang masuk kedalam metode naïve bayes, membandingkan dua metode naïve bayes dan kernel naïve bayes, fungsi kernel mana yang cocok digunakan dalam penelitian ini, mana yang lebih baik ketepatan dan keakuratan metode tersebut dalam mengklasifikasi teks. Dari hasil penelitian ini metode yang lebih baik digunakan untuk proses klasifikasi dokumen adalah metode kernel naïve bayes. The development of Arabic texts from electronic documents used in many applications, resulting in a fast and accurate method of text classification is very important. Classification is a method of grouping by building a model of grouping data. The data used in the form of hadith. In this final project will discuss the classification of texts with the naïve bayes and the naïve bayes kernel. Naïve Bayes is a method of calculating probabilities and kernel Naïve Bayes is a naïve Bayes method by giving kernel functions to these methods by giving a higher probability value for each small probability value. This thesis aims to process the documents and then group the documents that have been processed. Analyzing the kernel functions entered into the naïve bayes method, comparing the two naïve bayes methods and the naïve bayes kernel, which kernel functions are suitable for use in this study, which one is better in terms of the accuracy and accuracy of the method in classifying text. From this research result, a better method used for the document classification process is the naïve Bayes kernel method.

Actions (login required)

View Item