Skripsi

Pengaruh nilai k pada metode k-nearest neighbour (k-nn) dalam klasifikasi dialek bahasa jawa / Brilliant Filby

Abstrak
Indonesia adalah negara yang mempunyai beragam suku dan budaya. Masing-masing suku di Indonesia memiliki ciri khas tersendiri dari segi bahasa. Salah satu bahasa dengan penutur terbanyak di Indonesia adalah bahasa Jawa. Menurut peta bahasa KEMDIKBUD terdapat 12 variasi bahasa yang tersebar di beberapa wilayah pulau Jawa. Dataset yang digunakan hanya 4 dialek yaitu dialek Jawa Timur dialek Tegal dialek Cirebon dan dialek Solo-Yogya. Data yang digunakan berupa kata dan kalimat yang didapatkan melalui sumber tertulis yang ada di internet kemudian diolah menggunakan algoritma K-Neirest Neighbors. Algoritma ini digunakan karena karakteristik algoritmanya yang sederhana dan fleksibel namun memiliki hasil akurasi yang tinggi. Prosedur pada klasifikasi menggunakan metode CRISP-DM dengan beberapa tahapan yaitu business understanding data understanding data preparation modeling dan evaluation. Teknik oversampling SMOTE digunakan sebagai upaya penyeimbangan data sebelum dilakukan medeling menggunakan algoritma K-Neirest Neighbors. Pengujian dilakukan menggunakan 10-Fold Cross Validation mendapatkan akurasi tertinggi pada nilai k 2 dengan Accuracy sebesar 96 86% Precision sebesar 97 71% serta Recall 96 67%.

Informasi Detail

DDC

Rs 005.1 FIL p

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2022.

Deskripsi Fisik

x, 31 lembar : ilus. ; 30cm.

Bahasa

Indonesia

No Reg

08476/KI/22

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2022

Subjek

1. ALOGARITMA KOMPUTER - K-NEAREST NEIGHBOR
2. ALOGARITMA KOMPUTER - DIALEK BAHASA JAWA
3. COMPUTER ALOGARITH - K-NEAREST NEIGHBOR

Pembimbing

1. Aji Prasetya Wibawa, S.t., M.mt., Ph.d;2. Utomo Pujianto, S.kom, M.kom

Lampiran Berkas