Abstract-Classification of short stories category based on age of the reader is still difficult. Therefore, a decision support system to classify the short stories category is needed. Naïve Bayes is one of methods suitable for short stories classification. However, Naïve Bayes has flaws in accuracy level, and needs to be optimized. In this paper, Genetic algorithm is proposed to increase the level of accuracy. In this case, genetic algorithm is used for feature selection. The results show an increase in the level of accuracy produced. The accuracy increases from 78,59% to 84,29%. In conclusion, the application of genetic algorithm on Naïve Bayes in classifying the online short stories category can improve the accuracy.Intisari-Penetapan klasifikasi kategori cerpen yang sesuai dengan keinginan, yaitu adanya kesesuaian jenis cerpen yang dibaca dengan usia pembaca, masih sulit dilakukan. Hal ini menjadikan perlu adanya pendukung keputusan untuk dapat mengklasifikasikan kategori cerpen sehingga jenis cerpen tersebut sesuai dengan kategori pembaca. Naïve Bayes merupakan metode yang sesuai untuk digunakan dalam klasifikasi kategori cerpen. Naïve Bayes masih mempunyai kekurangan dalam tingkat akurasi yang dihasilkan, sehingga perlu adanya optimasi. Algoritme genetika sebagai algoritme optimasi merupakan metode yang diusulkan untuk meningkatkan tingkat akurasi yang digunakan. Dalam hal ini, algoritme genetika digunakan untuk feature selection. Hasil yang diperoleh memperlihatkan adanya sebuah peningkatan akurasi, yaitu dari 78,59% menjadi 84,29%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritme genetika pada naïve bayes untuk klasifikasi kategori cerpen online dapat meningkatkan akurasi.Kata Kunci-klasifikasi, kategori cerpen, Naive Bayes, algoritme genetika.I. PENDAHULUAN Indonesia merupakan negara yang memiliki berbagai macam budaya dan kultur yang beragam, seperti halnya dalam penciptaan karya sastra, sehingga tidak heran apabila setiap daerah di Indonesia mempunyai karya sastra yang beragam. Cerpen adalah sebuah karya sastra yang sangat disukai oleh semua orang, terutama di Indonesia. Institusi pendidikan pun pada proses pembelajaran yang dilaksanakan di sekolah memberikan materi yang terkait dengan cerita pendek. Hal inilah yang memberikan motivasi kepada setiap orang untuk dapat membuat sebuah cerpen sesuai dengan keinginan dan inspirasi yang muncul dari penulis. Saat ini penulisan cerpen masih didominasi oleh para remaja dan anak-anak, sehingga tidak heran apabila cerpen yang muncul sekarang ini sudah banyak dari lintas generasi baik itu ditulis lewat buku, majalah, blog pribadi, maupun media online serta situs website yang menyediakan cerpen online yang menyajikan kumpulan cerpen yang dikirim oleh penulisnya.Sebuah karya sastra mempunyai dua unsur pokok di dalamnya. Yang pertama adalah unsur intrinsik, yaitu unsur dalam sastra yang ikut memengaruhi terciptanya karya sastra yang terdiri atas tema dan amanat, alur cerita, penokohan atau perwatakan, latar, sudut pandang, dialog, dan gaya bahasa. Sedangk...
Mendapatkan sebuah informasi untuk meningkatkan pelayanan dan strategi dalam pengelolaan tempat kunjungan wisata masih sedikit dan sulit dikarenakan informasi yang didapatkan masih terbatas. Media sosial memiliki peranan dalam memberikan sebuah data terhadap penilaian kunjungan wisata, sama halnya dengan tempat-tempat wisata yang berada di wilayah Tegal dan sekitarnya. Pada penelitian ini model sentiment analysis diusulkan sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan. Tujuan dari penelitian ini adalah mencari model sistem untuk memberikan sebuah informasi pendukung keputusan bagi para wisatawan dan pengelola tempat wisata untuk dijadikan sumber informasi terhadap tempat wisata yang ada. Metode penelitian yang digunakan adalah dengan melakukan eksperimen untuk mendapatkan model yang diharapkan. Pada penelitian ini metode Naïve Bayes dan Decision Tree diterapkan untuk klasifikasi teks sehingga mendapatkan model terbaik yang dihasilkan untuk diimplementasikan pada sistem sehingga model yang didapatkan dapat dijadikan sebuah sistem pendukung keputusan untuk pengembangan sistem cerdas pada pihak terkait dalam upaya peningkatan nilai jual potensi daerah khususnya bidang pariwisata. Hasil penelitian menunjukan bahwa model yang didapatkan setelah dilakukan eksperimen didapatkan tingkat akurasi naïve bayes menghasilkan 77,50% lebih baik dibandingkan dengan menggunakan Decision Tree yang menghasilkan tingkat akurasi 60,83%.
<p class="Judul2"><strong>Abstrak</strong></p><p class="Judul2"> </p><p class="Abstrak">Setiap pelanggan pasti menginginkan sebuah pendukung keputusan dalam menentukan pilihan ketika akan mengunjungi sebuah tempat makan atau kuliner yang sesuai dengan keinginan salah satu contohnya yaitu di Kota Tegal. <em>Sentiment analysis</em> digunakan untuk memberikan sebuah solusi terkait dengan permasalahan tersebut, dengan menereapkan model algoritma S<em>upport Vector Machine</em> (SVM). Tujuan dari penelitian ini adalah mengoptimalisasi model yang dihasilkan dengan diterapkannya <em>feature selection</em> menggunakan algoritma <em>Informatioan Gain</em> (IG) dan <em>Chi Square</em> pada hasil model terbaik yang dihasilkan oleh SVM pada klasifikasi tingkat kepuasan pelanggan terhadap warung dan restoran kuliner di Kota Tegal sehingga terjadi peningkatan akurasi dari model yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukan bahwa tingkat akurasi terbaik dihasilkan oleh model SVM-IG dengan tingkat akurasi terbaik sebesar 72,45% mengalami peningkatan sekitar 3,08% yang awalnya 69.36%. Selisih rata-rata yang dihasilkan setelah dilakukannya optimasi SVM dengan <em>feature selection</em> adalah 2,51% kenaikan tingkat akurasinya. Berdasarkan hasil penelitian bahwa <em>feature selection</em> dengan menggunakan <em>Information Gain (IG)</em> (SVM-IG) memiliki tingkat akurasi lebih baik apabila dibandingkan SVM dan <em>Chi Squared</em> (SVM-CS) sehingga dengan demikian model yang diusulkan dapat meningkatkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh SVM menjadi lebih baik.</p><p class="Abstrak"><strong><em><br /></em></strong></p><p class="Abstrak"><strong><em>Abstract</em></strong></p><p class="Judul2"> </p><p class="Judul2"><em>The Customer needs to get a decision support in determining a choice when they’re visit a culinary restaurant accordance to their wishes especially at Tegal City. Sentiment analysis is used to provide a solution related to this problem by applying the Support Vector Machine (SVM) algorithm model. The purpose of this research is to optimize the generated model by applying feature selection using Informatioan Gain (IG) and Chi Square algorithm on the best model produced by SVM on the classification of customer satisfaction level based on culinary restaurants at Tegal City so that there is an increasing accuracy from the model. The results showed that the best accuracy level produced by the SVM-IG model with the best accuracy of 72.45% experienced an increase of about 3.08% which was initially 69.36%. The difference average produced after SVM optimization with feature selection is 2.51% increase in accuracy. Based on the results of the research, the feature selection using Information Gain (SVM-IG) has a better accuracy rate than SVM and Chi Squared (SVM-CS) so that the proposed model can improve the accuracy of SVM better.</em></p>
Masih sulitnya dalam menentukan klasifikasi tema tugas akhir mahasiswa sering dialami oleh setiap perguruan tinggi. Algoritma SVM digunakan untuk mengklasifikasi jenis tema tugas akhir mahasiswa. SVM merupakan metode yang banyak digunakan untuk klasifikasi. K-Means Clustering merupakan metode pengelompokan paling sederhana yang mengelompokkan data kedalam k kelompok berdasar pada centroid masing-masing kelompok. Optimasi klasifikasi tema tugas akhir mahasiswa menggunakan SVM dan K-Means untuk meningkatkan tingkat akurasi. Hasil yang diperoleh memiliki tingkat akurasi yang lebih baik yaitu 86,21%.
Electronic presentations merupakan sebuah media presentasi yang dibuat dengan menggunakan berbagai macam tools seperti powerpoint, frezy dan lain sebagainya yang berguna untuk mempresentasikan kepada khalayak dari berbagai macam bidang baik itu bisnis, perkantoran maupun pendidikan. SMK Pusponegoro saat ini mempunyai kesulitan didalam mencari media pembelajaran yang sesuai dengan keadaan sekarang yang tujuannya ingin meningkatkan pola sistem pembelajaran di sekolah tersebut, maka dalam hal ini pembuatan elektronic presentation disepakati untuk diberikan melalui kegiatan pelatihan. Tujuan dari kegiatan yang dilaksanakan adalah sebagai upaya untuk meningkatkan keterampilan guru SMK Pusponegoro Berbes dalam pembuatan e-presentation. Metode kegiatan yang digunakan untuk mencapai tujuan dari kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah dengan metode ceramah dan praktek dengan menggunakan media powerpoint dan Prezy, dimana semua peserta pelatihan setelah mendapatkan materi yang disampaikan kemudian mempraktekan apa yang sudah diberikan implementasinya. Hasil kegiatan pada pelaksanaan pelatihan ini adalah bertambahnya ilmu pengetahuan dan keterampilan serta pemahaman akan penerapan penggunaan electronic presentation yang diberikan kepada para Guru SMK Pusponegoro Jatibarang Brebes yang ikut pelatihan tersebut. Berdasarkan kegiatan yang telah dilaksanakan, tersebut dapat memberikan pemahaman baru mengenai terdapatnya penggunaan media pembelajaran alternatif yang bisa digunakan dalam proses pembelajaran di kelas.
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.