Klasifikasi Program Acara Televisi Berdasarkan Ide Kreatif Menggunakan K-Nearest Neighbor (Knn)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Ramdhani, Wildan
Subject
004_Data Processing & Computer Science
Datestamp
2021-09-20 03:34:01
Abstract :
Pada sebuah program acara televisi yang akan di ajukan, tentunya didahului dengan suatu ide kreatif. Ide kreatif dalam program acara televisi merupakan hal yang dibutuhkan stasion televisi dalam pengembangan sebuah program, ataupun stasion televisi itu sendiri. Klasifikasi Kategori Program Acara Televisi Berdasarkan Ide Kreatif dapat memudahkan pengelola dokumen dalam mengelompokkan program acara televisi berdasarkan kategori yang spesifik. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam melakukan proses klasifikasi kategori program acara televisi berdasarkan ide kreatif. KNN digunakan untuk mengklasifikasi kategori program acara televisi. Jumlah data ide kreatif yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 442 data ide kreatif. Jumlah kelas pada proses KNN ditentukan sebanyak 13 katgori yang merepresentasikan jumlah kategori program acara televisi dengan nilai K ditentukan sebanyak 15, 16, 17, 18, dan 19 . Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh bahwa klasifikasi kategori program acara televisi berdasarkan ide kreatif dapat dilakukan dengan akurasi terbaik pada nilai K sebanyak 17 dengan nilai akurasi 72.22% dan mendapatkan akurasi sistem sebesar 76.15 %. Kesimpulan dari hasil yang didapat adalah algoritma KNN mampu mengelompokan data ide kreatif ke dalam 13 kelas.
Pada sebuah program acara televisi yang akan di ajukan, tentunya didahului dengan suatu ide kreatif. Ide kreatif dalam program acara televisi merupakan hal yang dibutuhkan stasion televisi dalam pengembangan sebuah program, ataupun stasion televisi itu sendiri. Klasifikasi Kategori Program Acara Televisi Berdasarkan Ide Kreatif dapat memudahkan pengelola dokumen dalam mengelompokkan program acara televisi berdasarkan kategori yang spesifik. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam melakukan proses klasifikasi kategori program acara televisi berdasarkan ide kreatif. KNN digunakan untuk mengklasifikasi kategori program acara televisi. Jumlah data ide kreatif yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 442 data ide kreatif. Jumlah kelas pada proses KNN ditentukan sebanyak 13 katgori yang merepresentasikan jumlah kategori program acara televisi dengan nilai K ditentukan sebanyak 15, 16, 17, 18, dan 19 . Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh bahwa klasifikasi kategori program acara televisi berdasarkan ide kreatif dapat dilakukan dengan akurasi terbaik pada nilai K sebanyak 17 dengan nilai akurasi 72.22% dan mendapatkan akurasi sistem sebesar 76.15 %. Kesimpulan dari hasil yang didapat adalah algoritma KNN mampu mengelompokan data ide kreatif ke dalam 13 kelas.
File :
1. 10114383_WILDAN RAMDHANI_COVER.pdf
19.10114383_WILDAN RAMDHANI_LEMBAR PENGESAHAN.pdf
15. 10114383_WILDAN RAMDHANI_BAB 5.pdf
10. 10114383_WILDAN RAMDHANI_DAFTAR PUSTAKA.pdf
21. 10114383_WILDAN RAMDHANI_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf
22. 10114383_WILDAN RAMDHANI_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf
18.10114383_WILDAN RAMDHANI_BIODATA.pdf
17.10114383_WILDAN RAMDHANI_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf
20.10114383_WILDAN RAMDHANI_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf
4. 10114383_WILDAN RAMDHANI_KATA PENGANTAR.pdf
5. 10114383_WILDAN RAMDHANI_DAFTAR ISI.pdf
11. 10114383_WILDAN RAMDHANI_BAB 1.pdf
12. 10114383_WILDAN RAMDHANI_BAB 2.pdf
13. 10114383_WILDAN RAMDHANI_BAB 3.pdf
14. 10114383_WILDAN RAMDHANI_BAB 4.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
