Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan Pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Nilai rata-rata dari seluruh pengujian yang dilakukan adalah 80,6% dan dari itu dapat dikatakan bahwa metode TF-IDF dan Collaborative tagging dapat memberikan rekomendasi
Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) ... Cosine Similarity
Setelah hasil nilai cosine similarity didapatkan kemudian dilanjutkan untuk menghitung probabilitas kemunculan berita yang memiliki nilai similaritas diatas 40% dengan tujuan
Sedangkan pada pengujian penggunaan feature expansion, data uji yang sudah dilakukan presprocessing ditambahkan kata atau fitur baru yang sesuai nilai cosine
No Judul Laporan Akhir Pada Data Latih Persentasi Kemiripan Hasil Similarity Waktu Nama Pemilik Judul Laporan Akhir Pada Data Training 18 PENGARUH PEMBERIAN INISIASI MENYUSUI DINI
Peran penggunaan algoritma Multinomial Naïve Bayes Classifier dengan InSet Lexicon dan TF-IDF pada penelitian ini adalah untuk melakukan klasifikasi data pada dataset hasil term
Dengan menerapkan model TF-IDF untuk memperoleh representasi vektor dokumen dengan memperhatikan bobot lebih pada setiap kata dan algoritma Cosine Similarity untuk menghitung kemiripan
581 Setelah menerapkan metode yang dipakai untuk penelitian ini, maka hasil pengujian terhadap plagiarisme dari tugas Source Code mahasiswa memakai algoritma Cosine Similarity dan
