Implementasi Algoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN) Untuk Klasifikasi Buku

Authors

  • Fricles Ariwisano Sianturi Sianturi, STMIK Pelita Nusantara,  Indonesia
  • Agustina Simangunsong, STMIK Pelita Nusantara,  Indonesia

Keywords:

Data Mining, Classification, Text Mining, Modified Nearest Neighbor Algorithm

Abstract

Klasifikasi buku penting pada suatu perpustakaan dengan tujuan memudahkan para pengunjung dalam mencari buku. Terkhususnya pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara yang dapat membantu para mahasiswa/I dalam mendapatkan buku pada perpustakaan. Dengan metode yang ada pada data mining yaitu text mining, maka dengan permasalahan yang muncul pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara penelitian ini mengimplementasikan algoritma untuk klasifikasi buku pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara dengan Algoritma Modified Nearest Neighbour (M-KNN). Modifikasi dari metode ini bertujuan untuk mengatasi kelemahan mengenai jarak data dengan weight yang memiliki banyak masalah dalam outlier pada metode KNN. Penelitian ini dilakukan pada perpustakaan STMIK Pelita Nusantara dengan menggunakan 10 jumlah dataset. Pada masing-masing jumlah dataset akan dibagi secara acak menjadi data training dan data uji. Pengujian sistem ini dilakukan dengan nilai k yaitu 3. Dan didapatkan akurasi rata-rata nilai akurasi maksimum yang dihasilkan sistem sebesar 50% pada saat jumlah dataset 10.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2020-06-30

How to Cite

Sianturi, F. A. S., & Agustina Simangunsong. (2020). Implementasi Algoritma Modified Nearest Neighbourt (M-KNN) Untuk Klasifikasi Buku. Jurnal Media Informatika, 1(2 Juni), 45-51. Retrieved from https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin/article/view/184