SISTEM ANALISIS GAYA PENULISAN UNTUK PENGELOMPOKAN DOKUMEN DENGAN METODE K-MEANS

71140098, Leonardo Sendy Dwi Atmoko (2018) SISTEM ANALISIS GAYA PENULISAN UNTUK PENGELOMPOKAN DOKUMEN DENGAN METODE K-MEANS. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
71140098_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (988kB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
71140098_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Mudahnya membuat identitas palsu atau menggunakan identitas orang lain di dunia maya. Membuat tindakan tidak bertanggung jawab hingga kriminal sering terjadi di dunia maya. Hal tersebut terjadi karena identitas palsu membuat pelaku merasa lebih aman dalam melakukan tindakannya. Namun meskipun pelaku menggunakan akun palsu, tindakan tidak bertanggung ataupun criminal yang terjadi dalam dunia maya sebagian besar masih menggunakan teks. Setiap teks selalu terkadung gaya penulisan dari penulisnya. Gaya penulisan inilah yang dapat menjadi bahan penelitian dalam bidang teks forensik. Penelitian teks forensik dibidang teknologi pun semakin banyak digelar. Sehingga sistem untuk membantu menanggulangi masalah banyaknya teks tidak bertanggung jawab semakin memungkinkan untuk dibuat. Dengan menggunakan metode pengelompokan K-Means dan memanfaatkan koefisien silhouette penulis mencoba membangun sistem yang dapat membantu menanggulangi masalah tersebut dengan mengelompokan dokumen berdasarkan gaya penulisannya. Dengan harapan dapat memberikan gambaran mengenai jumlah penulis yang tidak bertanggung jawab dari sejumlah dokumen yang diinput. Dengan menggunakan fitur variasi dan frekuensi bigram trigram stopword, variasi dan frekuensi kata slang, prosentasi jumlah stopword per non stopword, jumlah kalimat langsung dalam dokumen, dan rata rata kalimat dalam paragraph. Hasil yang didapat untuk pengelompokan ini dinilai kurang baik dan perlu mencari fitur lain yang lebih baik agar dapat merepresentasikan dokumen yang di uji.

Item Type: Student paper (Final Year Projects (S1))
Uncontrolled Keywords: clustering, gaya penulisan, k-means, Indonesia,
Subjects: Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Komputer Elektronik. Ilmu Komputer
Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Perangkat Lunak (Software) Komputer
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: ms priska lim
Date Deposited: 02 Jun 2021 07:17
Last Modified: 02 Jun 2021 07:17
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/1462

Actions (login required)

View Item View Item