Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Sumber Belajar Berbasis Teks pada Mata Pelajaran Produktif di SMK Rumpun Teknologi Informasi dan Komunikasi

Journal Title: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer - Year 2019, Vol 6, Issue 4

Abstract

Salah satu komponen esensial dalam kegiatan pembelajaran di Sekolah Menengah Kejuruan Rumpun Teknologi Informasi dan Komunikasi (SMK TIK) adalah ketersediaan sumber belajar mata pelajaran produktif. Media internet atau online adalah sumber belajar yang berbentuk media elektronik yang dapat dimanfaatkan oleh siswa dan guru melalui jaringan internet. Salah satu bentuk media online adalah halaman web berformat .html (Hypertext Markup Language) yang berupa dokumen teks sangatlah banyak. Sehingga sumber belajar tersebut perlu di kelompokkan berdasarkan kriteria atau ciri esensial setiap mata pelajaran produktif di SMK TIK. Proses pengelompokkan menggunakan algoritma Naive Bayes karena algoritma tersebut dapat digunakan untuk dokumen teks dan menggunakan teorema Bayes dengan menganggap semua atribut saling tidak berhubungan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan hasil klasifikasi dan evaluasi kualitas klasifikasi sumber belajar berbasis teks dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah pengoleksian data set, pemrosesan awal dengan text mining, pembobotan Tf-Idf, pengklasifikasian Naïve Bayes, dan evaluasi akurasi. Pengklasifikasian teks menghasilkan sembilan kelompok mata pelajaran produktif dan pengujian menghasilkan nilai akurasi tertinggi 81,48%, sedangkan nilai akurasi terendah sebesar 79,63%.

Authors and Affiliations

Admaja Herlambang

Keywords

Related Articles

Pengembangan Alat Bantu Komunikasi Penderita Pascastroke Menggunakan Flex Sensor dan Accelerometer

Pada tahun 2013, prevelansi penderita stroke di Indonesia sebesar 12,1 % serta merupakan penyebab kematian kedua dan penyebab disabilitas ketiga di dunia. Di Indonesia, angka kontribusi proporsional disability-adjusted l...

Rancang Bangun Sistem Try Out Berbasis Paperless untuk Evaluasi Hasil Belajar Siswa dengan MVC

Sistem pelaksanaan Ujian Nasional di Indonesia saat ini mulai beralih menggunakan komputer sebagai media dalam pelaksanaannya menggantikan sistem yang lama. Sebagai bentuk dukungan dalam mengurangi penggunaan kertas dala...

Social Media Listening pada Instagram untuk Kasus Kebakaran Hutan di Indonesia Menggunakan Graph Clustering

Social media listening merupakan salah satu metode untuk melakukan analisis media sosial berbasis graf untuk mengidentifikasi dan menilai suatu isu yang sedang banyak dibicarakan di media sosial. Penelitian ini melakukan...

Penerapan Library AR.js pada Aplikasi e-Label Batik untuk Mendukung Kejelasan dan Kecepatan Tampilnya Informasi Keaslian Batik

Industri batik printing memproduksi tekstil bermotif batik dengan cara menduplikasinya melalui mesin-mesin printing, sehingga proses pengerjaannya bisa lebih cepat serta harga jual yang lebih murah dan ini memberikan anc...

Pengendali Suhu pada Proses Pasteurisasi Susu dengan Menggunakan Metode PID dan Metode Fuzzy Sugeno

Proses pasteurisasi berfungsi untuk membunuh bakteri patogen yang dapat mengganggu kesehatan. Selain itu proses pasteurisasi juga bermanfaat untuk memperpanjang masa susu tidak rusak sehingga kualitas susu dapat dipertah...

Download PDF file
  • EP ID EP619690
  • DOI -
  • Views 86
  • Downloads 0

How To Cite

Admaja Herlambang (2019). Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Sumber Belajar Berbasis Teks pada Mata Pelajaran Produktif di SMK Rumpun Teknologi Informasi dan Komunikasi. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(4), 430-435. https://europub.co.uk/articles/-A-619690