One of the automatic way of theme grouping that can be used is K-Means Clustering. In this research, the song theme is taken from the text of song lyrics. The aim of this study is developing a system that can automatically group the song lyric theme and know the accuracy level of the grouping. The process stage is started with the data processing or text processing called as text mining. In text mining, there are some processes. First, the text operation. The text operation consists of tokenizing, stopword, steeming, and word weighting then can be processed using K-Means clustering. In clustering process, it consists of initial centroid initialization uses Variance Initialization, next counts the centroid distance on the data using Euclidean distance until get the proper grouping accurately. The accuracy counting uses confusion matrix. The next step to see the suitability system that has been made, new data is added which then is processed by a system. After that, it can decide the new data is classified into one specific theme. From the research that has been conducted as case study in Masdha Radio Yogyakarta, total data available 400 and divided into four clusters. The clusters consist of love cluster, friendship cluster, religion cluster, and fighting cluster. The result of research song lyric grouping based on the theme works well with 93.25% accuracy for the unique word frequency numbers 121 maximum and unique word 0 minimum.
Smartphone adalah perangkat yang sering digunakan oleh banyak orang pada zaman perkembangan teknologi sekarang. Pada smartphone adanya kuis sebagai pembelajaran berguna untuk menguji tingkat pengetahuan umum maupun pengetahuan materi sekolah, seperti bahasa Inggris. Bahasa inggris adalah bahasa internasional yang digunakan di semua negara. Kuis yang dirancang menggunakan metode Linear Congruent Method berbahasa inggris dan berbasis android untuk melakukan pengacakan soal. Untuk pengujian dari metode, menggunakan One Group Pre-Test Post-Test. Sedangkan kuesioner SUS dan ISO 9126 digunakan untuk mengetahui persentase keefektifan dan kelayakan penggunaan kuis dalam pembelajaran bahasa inggris, hasil dari penggunaan Algoritma Linear Congruent Method pada kuis adalah terjadinya pengacakan terhadap nomor soal yang tampil tanpa terjadinya pengulangan nomor yang sama, serta terdapat perubahan atau perbedaan yang signifikan pada hasil pembelajaran bahasa inggris sebelum dan sesudah menggunakan. Hasil uji akurasi yang didapatkan pada penelitian ini sebesar 69,7857 serta hasil uji kelayakan pada kuis sebesar 82,74% dan kuis dapat di-install serta bekerja dengan baik di perangkat Android yang berbeda.
Online news is a digital information media currently has a very easy and flexible updating process. The News Document grouping process is implemented in several stages, including Text Mining which includes Text Pre-processing which includes Tokenizing, Stopword removal, Stemming, Word Merging, TF-IDF and Confusion Matrix. Of the several techniques in Text Mining, the most frequently used for News Document classification is the Support Vector Machine (SVM). SVM has the advantage of being able to identify separate hyperplane that maximizes the margin between two or more different classes. The selection of features in SVM significantly affects the classification accuracy results. Therefore, in this study a combination of feature selection methods is used, namely Singular Value Decomposition in order to increase accuracy and reduce the Classifier Time Support Vector Machine. This research resulted in text classification in the form of categories Entertainment, Health, Politics and Technology. Based on the Support Vector Machines Algorithm, an accuracy rate of 81% was obtained with 360 Data Training and 120 Data Testing, after adding the Singular Value Decomposition feature with a K- Rank value of 50%, a significant increase in accuracy was obtained with an accuracy value of 94% and The time of Algorithm process is faster.
Kebutuhan Bahan Bakar Mesin dari masyarakat terus meningkat, hal ini juga terjadi bagi masyarakat pinggir kota.Untuk memenuhi kebutuhan Bahan Bakar Mesin yang ada dipinggir kota, maka Pertamina memberikan sebuah program bagi masyarakat untuk mendirikan SPBU mini dengan modal yang kecil, program ini dinamakan dengan Pertashop. Pertashop akan melakukan Pasokan satu bulan satu kali ke pihak pertamina. Namun dalam proses seupply proses perhitungan masih sering kurang tepat sehingga membuat pertashop mengalami kekurangan stok. Untuk mengatasi hal tersebut yang dapat dilakukan adalah dengan menentukkan Pasokan yang dibutuhkan pada sebuah SPBU atau Pertashop pada periode selanjutnya. Logika Fuzzy yang dipilih sebagai metode untuk menentukan Pasokan pada Pertashop agar mengurangi terjadinya kehabisan stok. Metode yang dipilih dalam menentukan Pasokan pada pertashop adalah Logika Fuzzy. Logika fuzzy memiliki Sistem Interferensi Fuzzy yang memberikan sebuah aturan dalam logika Fuzzy. Sistem Interferensi Fuzzy terdapat 3 metode yaitu, Tsukamoto, Mamdani, dan Sugeno. Pada penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto Hasil penelitian didapatkan bahwa dengan tingkat akurasi metode fuzzy sebesar 87% menggunakan metode MAPE, dapat dinyatakan bahwa metode fuzzy Tsukamoto berhasil dalam menghitung Pasokan yang harus dilakukan pihak pertashop setiap bulannya agar tidak terjadi kekurangan stok.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.