Data memiliki ruang fitur yang sangat tinggi dimens
i. Dalam kategorisasi teks menggunakan jaringan
syaraf tiruan sebagai klasifier teks, data dilatih
menggunakan ruang fitur. Untuk itu diusulkan teknik
pengurangan dimensi untuk mengurangi ruang fitur. U
ntuk menguji keefektifan dari model yang diusulkan,
percobaan dilakukan menggunakan dataset dari Router
s-21578 untuk uji kategorisasi teks. Pada paper ini
diusulkan dengan membandingkan hasil kategorisasi t
eks dengan cara mereduksi fitur dengan TF/DF
Thresholding dan TF/DF Thresholding ditambah dengan
PCA. Hasil yang didapatkan menunjukkan dengan
reduksi fitur menggunakan TF/DF thresholding mampu
mereduksi kata hingga 45,37 % dan TF/DF
Thresholding ditambah dengan PCA mampu mereduksi d
okumen asli menjadi 98,5%. Pada saat klasifikasi
akurasi yang didapat setelah reduksi dimensi dengan
TF/DF Thresholding mempunyai nilai akurasi yang le
bih
baik dibandingkan dengan hasil akurasi setelah redu
ksi dimensi dengan PCA.
Keyword
: reduksi dimensi, kategorisasi text, neural networ
k
