SISTEM COLLECTING FILE SKRIPSI BERBASIS WEB DENGAN PENGKLASIFIKASIAN DOKUMEN OTOMATIS MENGGUNAKAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY DI TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG


Rizki Tri Wahyuni , 5302412041 (2017) SISTEM COLLECTING FILE SKRIPSI BERBASIS WEB DENGAN PENGKLASIFIKASIAN DOKUMEN OTOMATIS MENGGUNAKAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY DI TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

[thumbnail of 5302412041.pdf]
Preview
PDF - Published Version
Download (647kB) | Preview

Abstract

Rizki Tri Wahyuni. 2017. Sistem Collecting File Skripsi Berbasis Web dengan Pengklasifikasian Dokumen Otomatis menggunakan Algoritma Cosine Similarity di Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang. Skripsi. Pembimbing Dr-Ing. Dhidik Prastiyanto, S.T.,M.T. dan Dr. H. Eko Supraptono, M.Pd. Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer. Universitas Negeri Semarang. Kegiatan collecting file skripsi menggunakan CD/DVD drive di jurusan Teknik Elektro menghasilkan limbah elektronik yang semakin bertambah tiap tahun. Ruang penyimpanan yang terbatas serta kurangnya pengelolaan limbah elektronik membuat CD/DVD drive bekas pakai terbengkalai begitu saja. Sistem penyimpanan yang tidak terpusat juga menjadi kendala dalam pengelolaan soft file skripsi. Diperlukan klasifikasi dokumen secara otomatis dalam menghemat waktu dan tenaga. Oleh karena itu peneliti membangun sistem collecting file skripsi dengan database terpusat serta pengkasifikasian secara otomatis. Jenis metode penelitian yang digunakan adalah metode “Penelitian dan Pengembangan” (R&D). Merupakan metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan sebuah produk baru, dan selanjutnya menguji keefektifan produk tersebut. Analisis data yang digunakan adalah analisis data deskriptif persentase. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem collecting file skripsi berbasis web yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan HTML. Sistem ini mampu mengklasifikasikan skripsi kedalam beberapa kategori menggunakan algoritma cosine similarity. Hasil pengujian black-box pada sistem menunjukkan bahwa sistem mampu menjalankan seluruh fungsi-fungsinya dengan baik. Hasil pengujian ahli sistem memperoleh persentase kelayakan sebesar 88,3%, hasil pengujian ahli kearsipan memperoleh persentase sebesar 87,5%, hasil pengujian user responsive memperoleh persentase sebesar 85,3% dan hasil persentase ketepatan klasifikasi sebesar 98%. Maka dapat disimpulkan bahwa sistem collecting file skripsi sangat layak digunakan dengan hasil persentase ketepatan klasifikasi sangat tinggi.

Item Type: Thesis (Under Graduates)
Uncontrolled Keywords: Kata Kunci: collecting skripsi, cosine similarity, klasifikasi dokumen, arsip
Subjects: T Technology > Information and Computer
T Technology > Information and Computer > Website
T Technology > Information and Computer > Expert System
Fakultas: Fakultas Teknik > Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, S1
Depositing User: S.S Eko Handoyo
Date Deposited: 22 Nov 2018 17:47
Last Modified: 22 Nov 2018 17:47
URI: http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/31712

Actions (login required)

View Item View Item