KHILMIYATI, VINA (2015) DATA MINING PENENTUAN LAGU DANGDUT TERLARIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Update Test thesis, Universitas Muria Kudus.
Preview |
PDF (Hal.Judul)
Hal_judul.pdf - Accepted Version Download (528kB) |
PDF (Bab 1)
BAB_I.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (186kB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 3)
BAB_II.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (661kB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 4)
BAB_IV.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 5)
BAB_V.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 6)
BAB_VI.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (136kB) | Request a copy |
|
Preview |
PDF (Daftar Pustaka)
Daftarpustaka.pdf - Accepted Version Download (111kB) |
PDF (Lampiran)
Lampiran.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (586kB) | Request a copy |
|
Other (Program)
datman_naive_bayes.rar - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstrak
Tiap individu memiliki berbagai macam cara untuk mengapresiasikan suatu seni. Pengapresiasian seni dapat melalui bentuk syair yang sangat indah, dengan diiringi musik. Musik adalah seni yang dikaruniai nilai kekuatan untuk menembus kedalam jiwa. Salah satu musik asli produksi dalam negeri yaitu musik jenis dangdut. Musik jenis ini sangat laris dan disukai semua kalangan. Penentuan laris tersebut dapat dinilai berdasarkan atribut-atribut yang ada pada lagu. Dari beberapa atribut tersebut dapat menghasilkan nilai probabilitas. Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi laris dan tidak suatu lagu berdasarkan atribut yang ada. Tahap yang akan dilalui dalam penelitian ini adalah pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur/atribut, dan klasifikasi. Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi adalah Naive Bayes. Hasil dari penelitian ini adalah analisis klasifikasi laris dan tidaknya lagu dilihat dari nilai akurasi, recall, sensifitas, presisi. Dari hasil klasifikasi didapatkan nilai akurasi, recall, spesifitas, presisi masing-masing 56 %, 87 %, 43 %, 51 %.
Item Type: | Skripsi/ Thesis (Update Test) |
---|---|
Dosen Pembimbing: | Pembimbing: Endang Supriyati,M.Kom |
Kata Kunci: | Musik, ekstraksi fitur, preprocessing, klasifikasi Naive Bayes. |
Subjects: | Teknologi > T1 Teknologi (Umum) |
Program Studi: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
Depositing User: | pustakawan umk |
Date Deposited: | 09 Mar 2015 05:26 |
Last Modified: | 09 Mar 2015 05:26 |
URI: | http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/4201 |
Actions (login required)
View Item |