Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan dan Pelaporan Masyarakat melalui Layanan Call Center 110

Fitri Handayani(1), Feddy Setio Pribadi(2),


(1) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
(2) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

Abstract

Kepolisian Negara Republik Indonesia merupakan salah satu lembaga yang menyediakan layanan pelaporan dan pengaduan melalui call center 110 dengan mengirimkan teks singkat kepada staff terdekat dengan Tkp, kasus yang dilaporkan atau diadukan akan segera ditinjau dan ditindak lanjut. Banyaknya data yang masuk ke dalam sistem dengan pengklasifikasian kasus secara manual membuat petugas kesulitan dalam pengolahan data, oleh karena itu dibutuhkan sistem klasifikasi teks pelaporan dan pengaduan melalui layanan 110 . Pada penelitian ini metode yang digunakan dalam pengklasifikasi teks otomatis menggunakan metode Naive bayes Classifier. Metode Naive Bayes Classifiers yaitu salah satu metode  klasifikasi teks berdasarkan probabilitas kata kunci dalam membandingkan dokumen latih dan dokumen uji. Keduanya dibandingkan melalui beberapa tahap persamaan, yang akhirnya diperoleh hasil probabilitas tertinggi yang ditetapkan sebagai kategori dokumen baru.Hasil penelitian yang dilakukan oleh peneliti yaitu pengklasifikasian teks otomatis pelaporan dan pengaduan mayarakat dengan menggunakan metode Naive bayes Classifiers menghasilkan rata-rata akurasi yang tinggi,yaitu recall 93%, precission 90 %,dan f-measure 92%.

Full Text:

PDF

References

Feldman,R., and J. Sanger. 2007. The Text Mining Handbook : Advanced Approaches in Analysing Unstructured Data. New York : Cambridge University Press [2] Chakraborty et al. 2013. Text Mining and Analysis, Practical Methods,Examples and Case Studies Using SAS. North Carolina : SAS Instititute Inc. [3] El Kourdi et al. 2004. Automatic Arabic Document Categorization Based on the Naïve Bayes Algorithm. Alakhawayn University, Marocco, http://www.aclweb.org/anthology/W04-1610.pdf, 2 Mei 2015 [4] S, Menaka and Radha, Desember 2013. Text Classification using keyword extraction Technique. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering,vol 3, Issue 12,ISSN : 2277 128 X, http://www.ijarcsse.com/docs/papers/Volume_3/12_December2013/V 3I12-0271.pdf [5] Han, J., and M.Kamber. 2006. Data Mining Concept and Techniques Second Edition. San Frasisco : Elsevier. [6] Aggarwal,C., and C. Zhai. 2012.Mining Text Data Chapter A Survey of Text Classification Algorithms. London : Kluwer Academics Publisher.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.