Penerapan Text Mining Dengan Menggunakan Algoritma TF-IF Untuk Klasifikasi Genre Novel

 (*)Tri Wahyu Dewi Sari Mail (Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia)

(*) Corresponding Author

Abstract

Novel memiliki beberapa genre antara lain genre romantis, horor, misteri,fiksi-non fiksi serta masih banyak lagi. Novel yang sudah terbit di pasaran pun sudah lebih dari ribuan, namun untuk mengklasifikasi novel-novel tersebut sesuai genre masih dilakukan secara manual. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasi novel-novel tersebut secara otomatis. Hal ini bertujuan agar sistem ini nantinya dapat membantu pembaca, penulis, ataupun penerbit untuk mengetahui arah genre yang akan ditulis maupun dibaca. Penelitian ini menggunakan algoritma text mining dan TF-IDF untuk klasifikasi genre novel. Data recource berfungsi sebagai acuan kata dalam mengidentifikasi genre yang didapat dari kamus bahasa indonesia. Dalam penelitian ini hanya menggunakan kampus bahasa indonesia karena novel yang akan diklasifikasi adalah novel berbahasa indonesia. Proses pertama adalah persiapan dokumen dan seleksi dokumen menggunakan text mining, lalu lanjut pembobotan kata menggunakan algoritma TF-IDF. Kemudian klasifikasi dilakukan dengan membandingkan nilai kemiripan teks dengan data resorce, hasil teks yang diperoleh teridentifikasi dalam sebuah genre jika memiliki nilai kemiripan paling tinggi disalah satu kategori data recource. Pengujuan sistem dilakukan dengan mengambil 10 sinopsis novel dan menghasilkan nilai akurasi 100%.

Keywords


Klasifikasi, Text mining, TF-IDF, Novel, Sinopsis

Full Text:

PDF


Article Metrics

Abstract view : 68 times
PDF - 7 times

References

Kurniwan,B; Efendi,S;& Sitompul, O, S. (2012). Klasifikasi Konten Berita Dengan Metode Text Mining. Jurnal Teknologi Informasi, 14-19

Rizki, Dhidik, dan Eko Supraptono. 2017. Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen. Skripsi. Jurusan Teknik Elektro. Fakultas Teknik. Universitas Negeri Semarang Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang

Tata Sutabri, Analisis Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi, 2012

Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)

Kusrin, Emha Taufiq Luthfi,(2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: ANDI.

Abdul Kadir, “Algoritma & Pemrograman Menggunakan Java”, Yogyakarta: Andi, 2012

Soeherman, Bonnie dan Marion Pinontoan. (2008). Designing Information System. Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.

A. Firman, H. F. Wowor, X. Najoan, J. Teknik, E. Fakultas, and T. Unsrat, “Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web,” vol. 5, no. 2, 2016.

N. B. Batubara and 5110695, “IMPLEMENTASI METODE EVEN-RODEH CODE UNTUK KOMPRESI KITAB UNDANG-UNDANG HUKUM PIDANA (KUHP) BERBASIS ANDROID,” 2019.

P. Studi, I. Komputer, and F. U. Mulawarman, “Memahami Penggunaan UML ( Unified Modelling Language ),” vol. 6, no. 1, pp. 1–15, 2011.

A. Firman, H. F. Wowor, X. Najoan, J. Teknik, E. Fakultas, and T. Unsrat, “Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web,” vol. 5, no. 2, 22

Alya, Qonita. 2009. Kamus Bahasa Indonesia. Jakarta : PT. Indah Jaya Adipratama.

Taufik, Imam. 2010. Kamus Praktis Bahasa Indonesia. Jakarta : Ganeca Exact.

Pusat Bahasa. 2008, Kamus BahasaJakarta : PT. Gramedia.

M. P. Simatupang and D. P. Utomo, “Analisa Testimonial Dengan Menggunakan Algoritma Text Mining Dan Term Frequency-Inverse Document Frequence (Tf-Idf) Pada Toko Allmeeart,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 808–814, 2019.

Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Penerapan Text Mining Dengan Menggunakan Algoritma TF-IF Untuk Klasifikasi Genre Novel

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Tri Wahyu Dewi Sari

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.


PELITA INFORMATIKA: INFORMASI DAN INFORMATIKA Journal 
Published by STMIK Budi Darma
Email: pelitainformatika.stmikbd@gmail.com
Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License