Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means untuk Pengelompokkan Berita pada Titter

Elsa Noviani Putri, Elsa (2016) Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means untuk Pengelompokkan Berita pada Titter. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (111kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (103kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (117kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (267kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (623kB)
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (671kB)
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (103kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (144kB)

Abstract

Pengelompokkan berita pada Twitter ini bertujuan untuk mengelompokkan berita sesuai kategori berita. Hal ini dikarenakan jumlah berita pada akun twitter para jurnalis belum terkategori. Oleh karena itu dengan adanya hal tersebut maka dibutuhkan pengelompokkan berita agar mempermudah pembaca dalam pengkategorian berita. Dalam pengelompokkan berita tersebut akan menggunakan teknik clustering. Pada penelitian ini, akan meng-cluster data tweet dari Twitter lalu grab konten berita dari web sesuai dengan akun tweet yang dipilih dengan menggunakan algoritma fuzzy c-means sehingga akan didapatkan topik atau tema dari berita tersebut. Dari hasil pengujian, dengan menggunakan algoritma tersebut maka didapatkan tingkat akurasi tiap algoritma tersebut yaitu untuk penggunaan algoritma fuzzy c-means dalam proses clustering ini didapatkan akurasi 80.95% Hasil proses ini dapat dijadikan sebagai sumber pemberitaan yang dibutuhkan oleh para pembaca berita tersebut yang berasal dari Twitter.

Actions (login required)

View Item