WEBSITE PENGKLASIFIKASIAN RSS FEED MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

Nuzulul Armada, Romli (2017) WEBSITE PENGKLASIFIKASIAN RSS FEED MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. Sarjana thesis, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia (STIKI) Malang.

	Text ABSTRAK.docx Download (12kB)
	Text BAB I.docx Restricted to Registered users only Download (45kB)
	Text BAB V.docx Restricted to Registered users only Download (13kB)

Abstract

Kata Kunci: Website, RSS Feed, Naive Bayes. Website yang akan dibuat dalam makalah ini berfungsi untuk menampilkan feed-feed artikel yang berasal dari web-web berita seperti kompas.com dan jawapos.com. Feed tersebut juga akan dikelompokkan ke dalam kategori seperti ekonomi, politik, olahraga dan lain sebagainya. Untuk mempermudah administrator dalam mengklasifikasikan kategori RSS Feed tersebut, digunakanlah algoritma naive bayes untuk memeriksa, memproses dan mengatur pengklasifikasian feed-feed tersebut secara otomatis. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, akurasi pengklasifikasian RSS Feed menggunakan metode naive bayes ini bisa dibilang di atas rata-rata

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Software and its engineering > Software organization and properties
Divisions:	Engineering Sciences
Depositing User:	Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited:	13 Mar 2019 05:15
Last Modified:	13 Mar 2019 05:15
URI:	http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/207

Actions (login required)

View Item