PERBANDINGAN IMPLEMENTASI KLASIFIKASI TEMA LITERASI DOSEN ILMIAH DAN MAHASISWA STMIK WIDYA CIPTA DHARMA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MECHINE DAN K-MEANS CLUSTERING DENGAN DUKUNGAN VECTOR MECHINE

Abstract

Klasifikasi tema karya tulis ilmiah adalah merupakan hal penting untuk mengetahui tren topik karya ilmiah yang dihasilkan.  tren topik ini dapat digunakan untuk pengembangan kurikulum dan roadmap penelitian institusi.  penelitian ini membandingkan metode clasifikasi pada teks mining yaitu using Support Vector Mechine (SVM) dan metode K-means Clustering dengan Dukungan Vector Mechine pada proses textmining.  Dari hasil penelitian menyimpulkan tingkat akurasi dari Support Vector Mechine (SVM) sebesar 93.33% sedangkan metode K-means Clustering dengan Dukungan Vector Mechine (SVM) tingka akurasi yang dihasilkan 99,33%.