Ithb Repository

IMPLEMENTASI METODE MULTILAYER PERCEPTRON DENGAN KATA KUNCI UNTUK KLASIFIKASI TOPIK BERITA BERBAHASA INDONESIA

Christian Alexandro, 1121063 and Ken Ratri Retno Wardani, (Pembimbing) (2023) IMPLEMENTASI METODE MULTILAYER PERCEPTRON DENGAN KATA KUNCI UNTUK KLASIFIKASI TOPIK BERITA BERBAHASA INDONESIA. S1 publication, Institut Teknologi Harapan Bangsa.

Full text not available from this repository.

Abstract

Berita merupakan media yang dapat membuat manusia mengetahui apa
yang sedang terjadi di dunia sekarang. Mulai pada saat dahulu orang
menggunakan koran sampai sekarang dimana berita sudah sangat mudah untuk
diakses melalui teknologi. Dengan kemajuan teknologi dan internet juga membuat
berita dengan cepat bermunculan setiap harinya dengan jumlah yang sangat
banyak. Dengan besarnya arus informasi mengalir melalu berita kepada semua
orang di seluruh dunia, maka dibutuhkan sebuah sistem dimana sistem tersebut
dapat melakukan pengelompokan berdasarkan kategori sehingga mempermudah
dalam pengolahannya. Sistem Artificial Neural Network dapat membantu dalam
penanganan masalah ini karena sistem ini dikenal sangat adaptif dengan
masalah-masalah yang ingin diselesaikan. Sistem ini memiliki pola seperti otak
manusia sehingga dapat melakukan pemilihan keputusan dan dapat melakukan
pembelajaran yang baik. Mengingat setiap berita memiliki pola kata tertentu,
dengan bantuan kata kunci yang sesuai maka akan membantu sistem dalam
melakukan klasifikasi. Dari hasil penelitian yang dilakukan

Item Type: Publication (S1)
Uncontrolled Keywords: neural network, text preprocessing, kata kunci, klasifikasi, berita, multilayer perceptron.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: ITHB > Teknik Informatika
Depositing User: Mr Agung
Date Deposited: 19 Feb 2025 07:36
Last Modified: 19 Feb 2025 07:36
URI: http://repository.ithb.ac.id/id/eprint/152

Actions (login required)

View Item
View Item

Ithb Repository is powered by EPrints 3.4 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. About EPrints | Accessibility