Perbandingan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Artikel Bahasa Indonesia
Artikel merupakah salah satu jenis dalam karya tulis ilmiah. Pada saat pembuatan artikel, masih banyak mahasiswa yang lama dan salah dalam mencocokan artikelnya dengan jurnal. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah metode untuk mengklasifikasikan sebuah dokumen dengan otomatis. Selain otomatis, dibutuhkan juga metode yang akruat dalam mengklasfikiasian sebuah dokumen. Maka dilakukan perbandingan antara metode Naive Bayes dan Support Vector Machine dan mengujinya menggunakan Confussion Matrix. Didapatkan hasil bahwa metode Naive Bayes lebih bagus menggunakan pembobotan kata TF-RF sedangkan Support Vector Machine dengan pembobotan kata TF-IDF
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2403010005
Keyword
Naive Bayes, Support Vector Machine, Klasifikasi