Pengklasifikasian pengaduan masyarakat menggunakan algoritma cosine similarity: studi kasus Kota Bandung

Purnama, Dani (2018) Pengklasifikasian pengaduan masyarakat menggunakan algoritma cosine similarity: studi kasus Kota Bandung. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (175kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (166kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (180kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (370kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (710kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (173kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka .pdf Restricted to Registered users only Download (290kB) | Request a copy

Abstract

Pemerintah Kota Bandung meluncurkan sebuah fasilitas Layanan Aspirasi dan Pengaduan Online Rakyat (LAPOR!). Fasilitas tersebut berfungsi sebagai wadah untuk menampung keluhan dan aspirasi dari masyarakat yang nantinya didisposisikan ke berbagai lembaga terkait untuk direspon. Tetapi banyaknya data pengaduan yang masuk menyebabkan lamanya waktu dan mempersulit admin dalam proses pengklasifikasian data. Penelitian ini dilakukan pengimplementasian metode text mining dengan algortima cosine similarity dan pembobotan tf-idf sehingga diharapkan dapat mengklasifikasikan data secara otomatis, cepat, dan akurat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode prototype dalam pengembangan perangkat lunak. Berdasarkan perhitungan pengujian sistem dengan menggunakan 530 data latih dan 100 data uji, algoritma cosine similarity mampu mengklasifikasikan data dengan tingkat akurasi sebesar 83%.

Actions (login required)

View Item