Tag: penambangan teks TFIDF

  • Pengembangan Model Pembelajaran Mesin untuk Dokumen Publikasi dengan Keanggotaan Ganda

    Pengembangan Model Pembelajaran Mesin untuk Dokumen Publikasi dengan Keanggotaan Ganda

    Penulis: Apriani P. Purfini, Stephanie B. R Hersianie, Rio Yunanto

    Abstrak

    Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model pembelajaran dalam proses penambangan teks dengan memodifikasi TFIDF. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tinjauan pustaka, pengumpulan data, pra-pemrosesan data, dan pemrosesan dokumen. Penambangan teks dilakukan dengan menggunakan atribut judul dan kata kunci dalam dokumen publikasi. Hasil penelitian ini adalah model pembelajaran dengan TFIDF yang dimodifikasi untuk menentukan keanggotaan ganda dalam dokumen publikasi. Modifikasi pembobotan TFIDF dapat mengelompokkan kata-kata sesuai dengan kategori bidang dokumennya. Sebaliknya, metode TFIDF sebelumnya hanya dapat mengelompokkan kata-kata per dokumen, sehingga sulit untuk menentukan kategori bidang dokumen publikasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi untuk mencapai hasil yang lebih akurat dengan skema data yang sama. Modifikasi pembobotan TFIDF dapat mengelompokkan kata-kata sesuai dengan kategori bidang dokumennya. Kategori bidang ini terdiri dari kumpulan kata-kata dari banyak dokumen yang memiliki karakteristik dalam kategori bidang tertentu. Dokumen yang lebih panjang cenderung memiliki bobot TFIDF yang lebih tinggi karena dapat memuat lebih banyak kata. Kondisi ini dapat memengaruhi perbandingan antara dokumen panjang dan pendek. TFIDF juga tidak mempertimbangkan konteks di sekitar kata-kata, sehingga dalam beberapa kasus, konteks sangat penting untuk memahami arti kata atau frasa. © School of Engineering, Taylor’s University.

    Kata kunci penulis

    Keanggotaan ganda; Dokumen publikasi; TFIDF

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/85199474137