Author (Penulis)

Moh Dadang Halimi Yusuf
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

12.1.03.02.0226

Abstract

Proses pengelompokan data forum pengaduan peserta pelatihan di UPT Diklat Pertanian Jawa Timur masih dilakukan secara manual. Sehingga membutuhkan waktu yang lama dan sering terjadi kehilangan data serta kesalahan dalam pengelompokkan data pengaduan. Rumusan masalah dalam penelitian ini (1)Bagaimana mengelompokkan data forum pengaduan peserta pelatihan sesuai dengan isinya berupa kritik atau saran?. (2)Berapa akurasi yang dihasilkan oleh metode LVQ dalam mengklasifikasikan komentar?. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah (1) Mengelompokkan data forum pengaduan peserta menjadi dua kelas. yaitu, kritik atau saran sehingga mempermudah pegawai terkait dalam memprioritakan aspirasi peserta yang harus ditangani terlebih dahulu tentang sarana dan prasarana.(2) Mengetahui akurasi terbaik metode LVQ dalam mengklasifikasikan komentar. Sistem ini menggunakan metode LVQ (Learning Vector Quantization), dimana masing-masing komentar akan dihitung dengan bobot dari hasil data learning serta membandingan komentar tersebut termasuk dalam kelas kritik atau saran. sehingga memberikan output label dari setiap komentar yang masuk. Pengelompokkan ini berdasarkan hasil dari penghitungan bobot dan komentar dengan mencari jarak terdekat dari hasil perhitungan tersebut. Sistem klasifikasi ini membantu pegawai dalam melakukan pengelompokkan data pengaduan peserta sesuai dengan kelasnya yaitu kritik atau saran. Hal ini berguna untuk memudahkan pekerjaan pegawai dalam pengelompokkan sera mengetahui masalah apa yang harus segera ditangani sehingga dapat memberikan hasil pelayanan yang maksimal. Kata Kunci : Data mining, klasifikasi, Learning Vector Quantization.

Keyword

a

Reference

PUBLISHED

2016-08-16

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Download PDF

Download PDF Kembali Home