Klasifikasi Dokumen SAMBAT Online Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Berbasis Algoritme Genetika

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Tony Faqih Prayogi Imam Cholissodin Edy Santoso

Abstrak

Sistem Aplikasi Masyarakat Bertanya Terpadu (SAMBAT) Online adalah salah satu aplikasi yang menjadi sistem eGov di Kota Malang untuk memberikan tempat bagi masyarakat Kota Malang untuk menyuarakan aspirasinya terhadap permasalahan yang ada untuk kebaikan kota malang itu sendiri. Semua pengaduan yang masuk melalui SAMBAT Online telah dikelompokkan bedasarkan bagian yang ada dan nantinya akan dipilah secara manual dan diteruskan ke bagian Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) masing-masing agar dapat segera ditindaklanjuti. Namun karena banyaknya pengaduan yang diterima sehingga cukup lama untuk diproses  oleh SKPD masing-masing. Maka dari itu dibuat sebuah sistem untuk klasifikasi dokumen SAMBAT Online. Pada penelitian ini mengimplementasikan metode naïve bayes dan seleksi fitur berbasis algoritme genetika untuk klasifikasi dokumen SAMBAT Online. Proses implementasi itu sendiri terdiri dari proses preprocessing, term weighting, Seleksi Fitur menggunakan algoritme genetika dan proses klasifikasi menggunakan metode naïve bayes. Hasil pengujian yang telah dilakukan, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 89.79% pada data uji sebanyak 49 dengan parameter banyak generasi 70, ukuran populasi 20, crossover rate 0.8 dan mutation rate 0.2.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Prayogi, T., Cholissodin, I., & Santoso, E. Klasifikasi Dokumen SAMBAT Online Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Berbasis Algoritme Genetika. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 3, p. 2173-2179, jan. 2019. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4560>. Tanggal Akses: 23 jan. 2019
Bagian
Artikel