Klasifikasi Dokumen SAMBAT Online Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Berbasis Algoritme Genetika
Kata Kunci:
sistem aplikasi masyarakat bertanya terpadu (SAMBAT), seleksi fitur, algoritme genetika, naïve bayesAbstrak
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 naive 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 naive 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.