Article thumbnail

INTEGRASI PEMBOBOTAN TF IDF PADA METODE K-MEANS UNTUK CLUSTERING DOKUMEN TEKS

By Deddy Wijaya Suliantoro

Abstract

Pada era teknologi informasi seperti saat ini, dokumen teks, berita, dan jurnaljurnal sudah cenderung tersimpan dalam format digital karena mudah dan cepat dalam penyimpanan. Terlalu banyaknya dokumen teks yang tersimpan dalam komputer membuat pencarian informasi menjadi sulit. Kesulitan dalam pencarian informasi yang sesuai dengan kebutuhan seringkali menjadi penghambat proses pembelajaran. Pengelompokan data (clustering) menjadi salah satu solusi untuk mengorganisasi dokumen-dokumen teks digital yang berjumlah besar. Metode k-Means clustering, dipadukan dengan pembobotan TF-IDF yang diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi pengelompokan dokumen dapat melakukan proses clustering dokumen teks secara otomatis sehingga menghemat waktu untuk mengelompokkan dokumen secara manual. Hasil proses clustering dari aplikasi pengelompokan dokumen ini menunjukkan tingkat presisi yang tinggi dalam mengelompokkan dokumendokumen berdasarkan isi dokumen tersebut sehingga diyakini mampu membantu proses pencarian informasi dari data yang terlalu banyak

Topics: Enterprise Inf System
Year: 2012
OAI identifier: oai:e-journal.uajy.ac.id:390
Provided by: UAJY repository

Suggested articles


To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.