Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM)

<div class="page" title="Page 1"><div class="layoutArea"><div class="column"><p><span>Masih sulitnya dalam menentukan klasifikasi tema tugas akhir mahasiswa sering dialami oleh setiap perguruan tinggi. Algoritma SVM digunakan untu...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Oman Somantri, Slamet Wiyono, Dairoh -
Format: Article
Language:English
Published: Universitas Negeri Semarang 2016-06-01
Series:Scientific Journal of Informatics
Subjects:
Online Access:https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji/article/view/5845
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1849691825166614528
author Oman Somantri
Slamet Wiyono
Dairoh -
author_facet Oman Somantri
Slamet Wiyono
Dairoh -
author_sort Oman Somantri
collection DOAJ
description <div class="page" title="Page 1"><div class="layoutArea"><div class="column"><p><span>Masih sulitnya dalam menentukan klasifikasi tema tugas akhir mahasiswa sering dialami oleh setiap perguruan tinggi. Algoritma SVM digunakan untuk mengklasifikasi jenis tema tugas akhir mahasiswa. SVM merupakan metode yang banyak digunakan untuk klasifikasi. </span><span>K-Means Clustering </span><span>merupakan metode pengelompokan paling sederhana yang mengelompokkan data kedalam </span><span>k </span><span>kelompok berdasar pada </span><span>centroid </span><span>masing-masing kelompok. Optimasi klasifikasi tema tugas akhir mahasiswa menggunakan SVM dan </span><span>K-Means </span><span>untuk meningkatkan tingkat akurasi. Hasil yang diperoleh memiliki tingkat akurasi yang lebih baik yaitu 86,21%. </span></p></div></div></div>
format Article
id doaj-art-b5bb0e0601f644ef8e34f990b560ee1b
institution DOAJ
issn 2407-7658
2460-0040
language English
publishDate 2016-06-01
publisher Universitas Negeri Semarang
record_format Article
series Scientific Journal of Informatics
spelling doaj-art-b5bb0e0601f644ef8e34f990b560ee1b2025-08-20T03:20:55ZengUniversitas Negeri SemarangScientific Journal of Informatics2407-76582460-00402016-06-0131344510.15294/sji.v3i1.58454623Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM)Oman Somantri0Slamet Wiyono1Dairoh -2Politeknik Harapan Bersama TegalPoliteknik Harapan Bersama TegalPoliteknik Harapan Bersama Tegal<div class="page" title="Page 1"><div class="layoutArea"><div class="column"><p><span>Masih sulitnya dalam menentukan klasifikasi tema tugas akhir mahasiswa sering dialami oleh setiap perguruan tinggi. Algoritma SVM digunakan untuk mengklasifikasi jenis tema tugas akhir mahasiswa. SVM merupakan metode yang banyak digunakan untuk klasifikasi. </span><span>K-Means Clustering </span><span>merupakan metode pengelompokan paling sederhana yang mengelompokkan data kedalam </span><span>k </span><span>kelompok berdasar pada </span><span>centroid </span><span>masing-masing kelompok. Optimasi klasifikasi tema tugas akhir mahasiswa menggunakan SVM dan </span><span>K-Means </span><span>untuk meningkatkan tingkat akurasi. Hasil yang diperoleh memiliki tingkat akurasi yang lebih baik yaitu 86,21%. </span></p></div></div></div>https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji/article/view/5845Text mining, Support Vector Machine, K-Means, Tugas Akhir
spellingShingle Oman Somantri
Slamet Wiyono
Dairoh -
Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Scientific Journal of Informatics
Text mining, Support Vector Machine, K-Means, Tugas Akhir
title Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
title_full Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
title_fullStr Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
title_full_unstemmed Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
title_short Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
title_sort metode k means untuk optimasi klasifikasi tema tugas akhir mahasiswa menggunakan support vector machine svm
topic Text mining, Support Vector Machine, K-Means, Tugas Akhir
url https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji/article/view/5845
work_keys_str_mv AT omansomantri metodekmeansuntukoptimasiklasifikasitematugasakhirmahasiswamenggunakansupportvectormachinesvm
AT slametwiyono metodekmeansuntukoptimasiklasifikasitematugasakhirmahasiswamenggunakansupportvectormachinesvm
AT dairoh metodekmeansuntukoptimasiklasifikasitematugasakhirmahasiswamenggunakansupportvectormachinesvm