Perancangan Aplikasi Mobile Menggunakan Machine Learning Untuk Menentukan Klasifikasi Kategori Berita

Hariyanti, Novi Tri and Rahmawati, Titasari and Wirapraja, Alexander (2024) Perancangan Aplikasi Mobile Menggunakan Machine Learning Untuk Menentukan Klasifikasi Kategori Berita. Teknika, 13 (3). pp. 487-492. ISSN 2549-8037

[thumbnail of Artikel Jurnal Ilmiah] Text (Artikel Jurnal Ilmiah)
admin,+20+(FINAL)-1093-Article+Text-5437-1-15-20241021.pdf - Published Version

Download (706kB)
[thumbnail of Hasil Cek Plagiasi] Text (Hasil Cek Plagiasi)
Perancangan_Aplikasi_Mobile_Menggunakan_Machine_Le.pdf - Other

Download (2MB)
[thumbnail of Sertifikat Akreditasi Jurnal]
Preview
Image (Sertifikat Akreditasi Jurnal)
25498045.jpg - Other

Download (562kB) | Preview

Abstract

Berita yang umumnya terdapat pada media publikasi baik elektronik maupun media cetak yang beredar setiap harinya dalam volume yang besar, saat ini sebagian besar telah berpindah ke media digital yang memudahkan pengguna untuk mengakses artikel berita. Jumlah peredaran berita yang besar setiap harinya inilah yang seringkali membebani kerja dari editor dan penulis berita dalam menentukan kategori dari berita yang akan dirilis. Sistem ini dirancang untuk membantu dalam melakukan klasifikasi kategori berita, pada aplikasi ini aplikasi dirancang dalam bentuk aplikasi portal berita berbasis aplikasi mobil berbasis android. Pada penelitian ini menggunakan metode logistic regression sebagai metode klasifikasi biner dengan dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan judul berita yang dipublikasikan pada tahun 2020 dengan pembagian data sekitar 2000 dataset. Hasil dari penelitian ini adalah sistem aplikasi yang membantu dalam melakukan klasifikasi kategori berita dengan tingkat akurasi diatas 85%.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Berita, Klasifikasi, Aplikasi Mobile, Machine Learning, Logistic Regression
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Manajemen Informatika
Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Sistem Informasi
Depositing User: P3M IKADO
Date Deposited: 11 Nov 2024 09:43
Last Modified: 11 Nov 2024 09:46
URI: http://repository.ikado.ac.id/id/eprint/211

Actions (login required)

View Item
View Item