![]() Sedangkan kernel lainnya memberikan hasil berturut-turut 86,14% ( KE Linear ), 85,86% ( KE Gauss ), 42,23% ( KV Linear dan 25,15% ( KRW ). Penerapan metode ini dalam pangkalan data ISJD ( Indonesian Scientific Journal Database ) menghasilkan rata-rata ketepatan yang signifikan yaitu 87,43% untuk fungsi kernel KV Gauss. Kinerja pengkategorian otomatis dihitung dari ketepatan yang merupakan perbandingan antara jumlah artikel yang dikategorikan secara tepat dengan jumlah keseluruhan artikel dalam dataset. Matriks kernel dihitung dari proyeksi satu-moda graph bipartit, lalu digunakan sebagai masukan pengklasifikasi SVM ( support vector machine ) dalam menentukan kategori yang tepat. Lima fungsi kernel digunakan untuk menghitung nilai matriks kernel, yaitu KE Gauss, KE Linear, KV Gauss, KV Linear dan KRW. Dalam penelitian ini, pengkategorian otomatis artikel ilmiah dilakukan dengan menggunakan kernel graph yang diterapkan pada graph bipartite antara dokumen artikel ilmiah dengan kata kuncinya. Penelitian ini bertujuan untuk membantu tim pengolah bahan pustaka dalam mengelompokkan artikel ilmiah sesuai dengan kategorinya masing-masing secara otomatis. Pengelompokan artikel ilmiah dalam jumlah besar yang dilakukan secara manual membutuhkan sumber daya manusia yang banyak dan waktu yang tidak singkat. ![]() Artikel ilmiah dalam pangkalan data perpustakaan digital dikelompokkan dalam kategori-kategori tertentu.
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. ArchivesCategories |