@phdthesis{repoupi110557, title = {PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA CLUSTERING BERITA BERBAHASA INDONESIA}, year = {2010}, month = {August}, note = {id sinta dosen pembimbing: Yudi Wibisono: 260167 Jajang Kusnendar: 5989839}, school = {Universitas Pendidikan Indonesia}, abstract = {Informasi berita yang tidak terkontrol dapat menyebabkan efek information overload bagi pembaca. Akibatnya, pengguna dapat terjebak dalam arus berita yang melimpah. Masalah tersebut dapat diatasi dengan mengelompokkan berita sesuai peristiwa yang diulasnya. Document clustering adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengelompokkan dokumen secara otomatis. Dalam penelitian ini algoritma clustering yang digunakan untuk pengelompokan dokumen berita adalah algoritma K-Means. Algoritma K-Means merupakan algoritma dasar yang mudah dan dapat dengan cepat melakukan pemusatan data (convergence) pada proses clustering. Dalam penelitian ini representasi dokumen yang digunakan adalah model ruang vektor. Penelitian dilakukan untuk mengimplementasikan penerapan algoritma K-Means dalam mengelompokkan berita berbahasa Indonesia. Selain itu, kinerja algoritma K-Means dengan berbagai masukan dibandingkan, yakni antara dokumen berita yang tidak diklasifikasi terlebih dahulu dan dokumen berita yang telah diklasifikasi terlebih dahulu. Hasil penelitian ini adalah suatu prototype perangkat lunak yang dapat mengimplementasikan algoritma K-Means dengan fungsi utamanya mengelompokkan berita berbahasa Indonesia. Hasil Eksperimen memperlihatkan bahwa hasil cluster terbaik dibangun dengan penambahan proses klasifikasi sebelum proses clustering dengan nilai Purity=0,53 dibandingkan dengan tidak diklasifikasi sebelumnya yang memiliki nilai purity=0,32. Sehingga dataset masukan yang diberikan adalah dokumen berita yang telah diklasifikasi terlebih dahulu karena memiliki tingkat kemurnian cluster yang lebih tinggi dibandingkan dengan dokumen berita yang tidak diklasifikasi terlebih dahulu.}, keywords = {ALGORITMA K-MEANS, CLUSTERING BERITA BERBAHASA INDONESIA}, url = {http://repository.upi.edu}, author = {Rubi Henjaya, -} }