IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENGKATEGORIKAN PESAN SMS BERBASIS SMS GATEWAY STUDI KASUS SMK KOPERASI

23080377, JEFRI SUGIARTO (2012) IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENGKATEGORIKAN PESAN SMS BERBASIS SMS GATEWAY STUDI KASUS SMK KOPERASI. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Sistem Informasi)
23080377_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (1MB)
[img] Text (Skripsi Sistem Informasi)
23080377_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Mengedintifikasi isi pesan SMS berdasarkan kategori merupakan hal yang tidak mudah,apa lagi pesan tersebut tidak memiliki struktur yang jelas. Oleh sebab itu diperlukan teknik khusus untuk mengidentifikasi isi pesan tersebut,sehingga pesan mudah untuk dikategorikan berdasarkan ciri atau pola tertentu. Untuk mengkategorikan pesan SMS tersebut, digunakan Metode Naïve Bayes yang merupakan metode klasifikasi dokumen dengan cara kerja menghitung probabilitas kata yang muncul terhadap data training. Proses yang dilakukan pertama oleh metode ini adalah mengolah data training dan menghitung probabilitas katanya di masing-masing kategori,kata-kata di setiap kategori yang telah ditentukan sebelumnya akan menjadi ciri-ciri dari masing-masing kategori. Untuk mempermudah dan mempercepat proses pengkategorian pesan,digunakan sistem informasi yang menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dalam mengkategorikan pesan. Dari hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes Classifier dapat memiliki akurasi atau ketepatan dalam mengkategorikan pesan sebesar 73%. Hal itu dipengaruhi oleh pemilihan fitur-fitur di masing-masing kategori dan jumlah pesan yang digunakan di masing-masing kategori. Sebagai saran untuk pengembangan penelitian, sebaiknya dilakukan pembobotan fitur di masing-masing kelas,hal ini akan membedakan mana fitur yang penting dan tidak begitu penting di masing-masing kategori.

Item Type: Student paper (Final Year Projects (S1))
Subjects: Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Komputer Elektronik. Ilmu Komputer
T Teknologi > Teknologi (Umum)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Sistem Informasi
Depositing User: Ms Lea Destiany
Date Deposited: 28 Sep 2020 03:04
Last Modified: 28 Sep 2020 03:04
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/3642

Actions (login required)

View Item View Item