20
Jurnal hasil penelitian terapan yang di diterbitkan oleh Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar
JURNAL AHLI MUDA
INDONESIA

## JURNAL AHLI MUDA INDONESIA

## Vol. 1 No. 1
AKN PUTRA SANG FAJAR BLITAR
ISSN (p) : 2722 -4414
ISSN (e) : 2722 -4406

## Table of Contents
JAMI : Jurnal Ahli Muda Indonesia JAMI Vol. 1 No. 1 (2020) journal homepage: https://journal.akb.ac.id/
Title: Identifikasi Jenis Burung Lovebird Berdasarkan Habitatnya Dengan Metode Euclidean Distance
Authors: Mochammad Firman Arif, Muhammad Iqbal Adiat Fatah
1-12 Title: Pengembangan Game Edukasi Pilah Sampah Berbasis Android 2 Dimensi Authors: Moch. Kholil, Rafika Akhsani, Kristinanti Charisma 13-24 Title: Efek Ekstrak Alelopati Terhadap Pembibitan Kelapa Sawit (Pre Nursery) Authors: Koko Setiawan, Hartono 25-33
Title: Rekayasa  Klasifikasi  Pencarian  Abstrak  Tentang  Mikrokontroler  E-Journal  Instek
Dengan Algoritma  Naïve Bayes
Authors: Faisal, A.Muhammad Syafar , Ummi Azizah Mukaddim
34-45
Title: Industri Microstock Sebagai Peluang Peningkatan Ekonomi Kreatif Di Tengah Pandemi
Covid-19
Authors: Tegar  Insani,  Azhar  Fadholi,  Ircham  Mutaqin,  Raihan  Zein,  Dhanar  Intan  Surya Saputra
46-54
Title: Evaluasi  Usability  E-Learning  Moodle  Dan  Google  Classroom  Menggunakan  Sus
Questionnaire
Authors: Dimas Setiawan, Suluh Langgeng Wicaksono, Naufal Rafianto
55-64
Title: Peningkatan Produktifitas Tanaman Sawi Melalui Penambahan Pupuk Kandang Ayam dan NPK 16:16:16
Authors: Harli A. Karim, Fitritanti Fitritanti, Yakub Yakub
65-72
Title: Implementasi Prinsip Animasi Straight Ahead Action pada Karakter Hewan Berbasis
Animasi 2D
Authors: Andang Wijanarko 73-84
Title: Analisis Penerimaan dan Penggunaan Aplikasi Gojek Menggunakan Model UTAUT
Authors: Nadiyah Hidayati, Yudi Ramdhani 85-95
Title: Manajemen Stres pada Ikan untuk Akuakultur Berkelanjutan Authors: Dian Fita Lestari, Syukriah Syukriah 96-105

## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia
ISSN 2722-4406(p)/2722-4414(e) DOI Number 10.46510 Published by Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar Address Jalan dr. Sutomo No. 51 Kota Blitar Website https://journal.akb.ac.id/index.php/jami
Email jami@akb.ac.id
JURNAL AHLI MUDA INDONESIA
journal homepage: https://journal.akb.ac.id/

## REKAYASA KLASIFIKASI PENCARIAN ABSTRAK TENTANG MIKROKONTROLER E-JOURNAL INSTEK DENGAN ALGORITMA  NAÏVE BAYES
Faisal 1 , A. Muhammad Syafar 2 , Ummi Azizzah Mukaddim 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar, e-mail : faisal.rahman@uin-alauddin.ac.id ,
andi.syafar@uin-alauddin.ac.id ,
ummiazizahm@gmail.com Penulis korespondensi. A.Muhamamd Syafar, Program StudiTeknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar, e-mail : andi.syafar@uin-alauddin.ac.id A R T I K E L   I N F O A B S T R A K Artikel History: Menerima 11 Mei 2020 Revisi 12 Mei 2020 Diterima 15 Mei 2020 Tersedia Online 30 Juni 2020 Objektif. Jurnal Instek merupakan jurnal elektronik yang ada di Teknik Informatika UIN Alauddin Makassar. E-Journal merupakan representasi elektronik sederhana dari jurnal. Dalam kebanyakan kasus peningkatan volume  informasi  yang  berbentuk  E-Journal  menimbulkan  kesulitan untuk  mengelompokkan  E-Journal  sesuai  dengan  kategorinya. Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dirancang  sebuah  website  untuk mengelompokkan  E-Journal  agar  sesuai  dengan  kateogrinya, pengelompokkan E-Journal terdiri dari empat kategori yaitu, Data Mining, Game,  Multimedia,  dan  Sistem  Informasi,  sehingga  mempermudah seseorang untuk mengelompokkan E-Journal sesuai dengan kategorinya. Material  and  Metode. .  Dalam  penelitian  ini,  jenis  penelitian  yang digunakan  adalah  penelitian  deskriptif  kualitatif  adapun  metode kualitatif.  Adapun  metode  perancangannya  menggunakan  unified modeling (UML). Analisis yang dilakukan mencakup analisis sistem yang berjalan dan analisi sistem yang diusulkan.
Hasil. Hasil penelitian ini berupa website yang dapat mengelompokkan E-Journal  berdasarkan  klasifikasi.  Sistem  yang  dibangun  menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan E-Journal. Kesimpulan. Berdasarkan hasil perhitungan Klasifikasi sampel data 1 diperoleh  0,0666  sebagai  jumlah  tertinggi  dengan  kategori Mikrokontroller.
Kata kunci :
Text Mining, E-Journal,
Naïve Bayes
A R T I C L E   I N F O

## A B S T R A C K
Artikel History: Recived  11 Mei 2020 Revision 12 Mei 2020 Accepted 15 Mei 2020 Avalilable Online 30 Juni 2020 Objective. Instek  Journal  is  an  electronic  journal  in  the  Informatics Engineering  UIN  Alauddin  Makassar.  E-Journal  is  a  simple  electronic representation of a journal. In most cases an increase in the volume of information in the form of an E-Journal makes it difficult to group the E- Journal according to its category. Based on this, a website is designed to classify E-Journal to fit its category, the grouping of E-Journal consists of

## 1. PENDAHULUAN
E-Journal  adalah  representasi  elektronik  sederhana  dari  sebuah  jurnal.  Dalam kebanyakan  kasus,  mereka  meniru  versi  cetak  dari  jurnal  tersebut,  kadang-kadang menyertakan  informasi  tambahan  (sejenisnya)  sebagai  grafik  interaktif  atau  tautan eksternal),  namun  dalam  beberapa  kasus  tidak  ada  sumber  cetak  paralel  karena  jurnal tersebut  'lahir  digital'.  Setiap  jurnal  yang  ada  di  internet  bisa  disebut  sebagai  jurnal elektronik '. Ini mungkin atau mungkin tidak memiliki nilai setara cetak. Tidak ada definisi standar yang tersedia untuk jurnal elektronik. Akibatnya, mereka dipanggil oleh berbagai nama, seperti jurnal ilmiah, jurnal maya, jurnal tanpa kertas, jurnal online, jurnal elektronik ilmiah,  jurnal  jaringan,  dan  jurnal  CD-ROM  adalah  satu,  yang  tersedia  secara  elektronik untuk digunakan dengan bantuan komputer dan teknologi komunikasi lainnya. Jurnal yang tersedia di Internet juga disebut jurnal internet atau jurnal jaringan. Mereka termasuk koran, majalah,  dan  daftar  diskusi.  Mungkin,  tidak  ada  bentuk  penerbitan  elektronik  lain  yang mendapat  perhatian  lebih  dari  pada  jurnal  elektronik,  terutama  bila  perpustakaan mengalami pengurangan dana. Karena mereka menerapkan penelitian ilmiah, ada gerakan yang kuat di kalangan ilmuwan untuk menemukan cara yang lebih murah untuk mendukung pekerjaan penelitian mereka (Rusydi 2014).
Text  mining  dapat  diartikan  sebagai  penemuan  informasi  yang  baru  dan  tidak diketahui sebelumnya oleh komputer, secara otomatis mengekstrak informasi dari sumber- sumber yang berbeda. Kunci dari proses ini adalah menggabungkan informasi yang berhasil diekstraksi dari berbagai sumber.(Andini 2013).
Berbeda  pada  penelitian  C.  Ramasubramanian  dan  R.  Ramya  ditahun  2013,  dengan mengevaluasi  efektifitas  proses  pada  preprocessing  khususnya  pada  proses  stemming, mengatakan bahwa dengan menggunakan algoritma Porter Stemmer dapat meminimaliskan jumlah  kata  dalam  proses  pengubahan  kata  ke  kata  dasar  sebelum  melakukan  proses klasifikasi (Latif, 2018).
Pada  tahun  2015  Amalia  Anjani,  Djumardi  dan  Renny  menerapkan  Algoritma  NBC (Naive Bayes Classifier) dengan Confix Stripping Stemmer sebagai klasifikasi artikel berita bahasa  indonesia.  Berdasarkan  hasil  validasi  menggunakan  10  Cross  validation.  NBC mencapai akurasi terbaik sebesar 86,97%.
Fajar R Hariri, Ema Utami dan Armadyah Amborowati pada tahun 2015 melakukan penelitian menggunakan metode Learning Vector Quantization sebagai klasifikasi dokumen abstrak  tesis  bahasa  indonesia,  hasil  akurasi  yang  didapatkan  90%  dengan  menerapkan reduksi dimensi 20% pada tahap feature selection. I Gusti A Socrates,Afrizal dan Akbar pada
Keywords : Text Mining,
E-Journal,
Naïve Bayes
four categories, namely, Data Mining, Games, Multimedia, and Information Systems, making it easier for someone to group E-Journal according to its category. Materials and Methode. In this research, the type of research used is descriptive qualitative research as for the qualitative method. The design method uses unified modeling (UML). The analysis carried out includes analysis of the running system and analysis of the proposed system Results . The results of this study in the form of a website that can classify E-Journal based on classification. The system is built using the Naïve Bayes algorithm to classify or classify E-Journal Conclusion . Based on the calculation results of the classification of sample data 1 obtained 0.0666 as the highest number with the category of microcontroller
tahun  2016  melakukan  penelitian  menggunakan  metode  NBC  dengan  menerapkan pemilihan fitur pembobotan Gain Ratio dalam mengklasifikasi teks bahasa indonesia, tingkat akurasi NBC mencapai 91% (Latif, 2018).
Kemajuan  teknologi  sekarang  berkembang  sangat  cepat,  website  sebagai  salah  satu alat untuk memperoleh informasi dan berperan penting dalam membantu manusia dalam segala bidang. Ada banyak penelitian yang dilakukan dalam merancang sebuah website text mining.  Akan  tetapi,  metode  digunakan  berbeda.  Hal  tersebut  dapat  disebabkan  oleh kebutuhan  dan  juga  teknologi  yang  digunakan.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan dan berhubungan dengan penelitian ini, diantaranya adalah:
Penelitian  Pertama  oleh  Hidayatullah  (2016)  dengan  judul  “Penerapan  Text  Mining dalam  Klasifikasi  Judul  Skripsi”.  Yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi pengelompokkan  judul  skripsi  secara  otomatis.  Persamaannya  adalah  aplikasi  ini menggunakan metode yang sama yaitu text mining dan algoritma naïve bayes. Perbedaan penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  yaitu  dalam  menerapkan  metode  text  mining classification,  pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  sedangkan penelitian  sebelumnya  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dan  support  vector  machine (SVM) dalam melakukan klasifikasi.
Penelitian Kedua oleh Gata (2017) dengan judul “Akurasi Text Mining Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbour  pada  Data  Content  SMS- Gateway”  Yang  dihasilkan  dari penelitian ini adalah analisis data penggunaan aplikasi SMS-Gateway yang berkaitan dengan pekerjaan  maupun  penggunaan  yang  tidak terkait  dengan  pekerjaan di  lingkungan  LKBN ANTARA (Kantor Berita Nasional). Persamaannya adalah aplikasi ini menggunakan metode yang sama yaitu text mining. Perbedaan penelitian yang dilakukan oleh peneliti yaitu dalam menerapkan  teknologi  informasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  website  untuk memperoleh informasi sedangkan penelitian sebelumnya menggunakan sms – gateway. Penelitian  ketiga  oleh  Efendi  and  Mustakim  (2017) dengan  judul  “Text  Mining Classification Sebagai Rekomendasi Dosen Pembimbing Tugas Akhir Program Studi Sistem Informasi”. Yang dihasilkan dari penelitian ini adalah rekomendasi dosen pembimbing tugas akhir dengan memanfaatkan data proposal tugas akhir. Persamaannya adalah aplikasi ini menggunakan metode yang sama yaitu text mining. Perbedaan penelitian yang dilakukan oleh peneliti yaitu dalam menerapkan metode text mining, pada penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes sedangkan penelitian sebelumnya menggunakan algoritma K-Nearest Neighbour dalam melakukan klasifikasi.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  perlunya pengelompokan, dilihat dari banyaknya dokumen dengan berbagai variasi data yang tidak terstruktur sehingga perlu dikelompokan. Oleh karena itu peneliti mengusulkan sistem text mining  untuk  klasifikasi  konten  abstrak  jurnal  dengan  Bahasa  Indonesia.  Naïve  Bayes sebagai metode klasifikasi sehingga mendapatkan hasil validasi yang lebih akurat Tujuan dari penelitian ini adalah cara mengelompokkan jurnal berdasarkan abstrak dengan  menggunakan  aplikasi  text  mining.  Maka  perlunya  pengelompokan,  dilihat  dari banyaknya  dokumen  dengan  berbagai  variasi  data  yang  tidak  terstruktur  sehingga  perlu dikelompokan. Oleh karena itu peneliti mengusulkan sistem text mining untuk klasifikasi konten abstrak jurnal topik Mikrokontroler. Naïve Bayes sebagai metode klasifikasi sehingga mendapatkan hasil validasi yang lebih akurat.

## 2. MATERIAL DAN METODE

## 2.1 Jenis dan Lokasi Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  jenis  penelitian  kualitatif  yang  digunakan  adalah Design and Creation.
Menurut  Sukmadinata  (2009:53-60),  penelitian  kualitatif  adalah  penelitian  yang digunakan untuk mendeskripsikan dan menganalisis fenomena, peristiwa, aktivitas sosial, sikap,  kepercayaan,  presepsi,  dan  orang  secara  individual  maupun  kelompok  (Darmadi, 2013).
Adapun  lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Ruang  Referensi  Skripsi  Jurusan  Teknik Informatika dan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, Gowa.

## 2.2 Pendekatan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian  saintifik  yaitu  pendekatan berdasarkan ilmu pengetahuan dan teknologi.

## 2.3 Sumber Data
Sumber  data  dari  penelitian  ini  diambil  dari  file  PDF  berupa  konten  abstrak  jurnal bahasa Indonesia yang di download dari internet pada www.computer.org Pada penelitian ini,  diberikan  data  latih  untuk  membentuk  tabel  probabilitas.  Langkah  selanjutnya  akan diberikan data uji untuk menguji tabel probabilitas yang sudah terbentuk.

## 2.4 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Metode Observasi
Metode  Observasi  adalah  metode  pengumpulan  data  dengan  cara  mengamati  dan memperhatika  objek  penelitian  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  serta mengadakan pencatatan tentang hasil pengamatan tersebut secara sistematis (Sudijoni, 1981). Penelitian sangat membutuhkan metode ini Karena penulis dapat turun langsung ke tempat penelitian dan dapat melihat situasi yang ada pada lokasi tersebut.

## 2. Metode Wawancara
Wawancara merupakan  percakapan atau pembicaraan antara dua orang atau lebih yang berlangsung  antara  pewawancara  dan  narasumber  itu  sendiri  yang  bertujuan  untuk memperoleh  informasi  yang  lebih  detail  dari  narasumber  yang  terpercaya.  Metode  ini dilakukan dengan cara memberikan pertanyaan kepada narasumber.

## 3. Studi Literatur
Studi  literatur  mengenai  penelitian  text  mining  dan  algoritma  yang  digunakan  pada klasifikasi.  Studi  literatur  merupakan  tahap  awal  pada  penelitian  ini  dengan  mencari sejumlah referensi dari jurnal nasional, buku, artikel, dan laporan penelitian terkait text mining beserta algoritma klasifikasi yang digunakan.

## 2.5 Instrumen Penelitian
Adapun instrument penelitian yang digunakan dalam penelitan yaitu:
1. Perangkat Keras Perangkat keras yang digunakan untuk mengembangkan dan menguji coba penelitian ini yaitu :
1) Laptop Hp Notebook Intel Core i5 Ram 4GB.
2) Smartphone Iphone 5G
2. Perangkat Lunak Adapun perangkat lunak yang digunakan dalam aplikasi ini adalah sebagai berikut :
1) Sublime Text 3 (Text Editor untuk scripting).
2) XAMPP (Web Server yang berdiri sendiri (Localhost)).
3) MySQL (Manajemen Basis Data SQL).
4) Windows 10 Pro 64-bit.
5) Chrome Browser.
2.6 Teknik Pengolahan dan Analisis Data
1. Pengolahan Data
Pengolahan data diartikan sebagai proses mengartikan data-data lapangan yang sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat penelitian. Metode pengolahan data dalam penelitian ini yaitu:
a. Reduksi data adalah mengurangi atau memilah-milah data yang sesuai dengan topik dimana data tersebut dihasilkan dari penelitian.
b. Koding  data  adalah  penyusuaian  data  diperoleh  dalam  melakukan  penelitian kepustakaan maupun penelitian lapangan dengan pokok pada permasalahan dengan cara memberi kode-kode tertentu pada setiap data tersebut.
2. Analisis Data
Teknik analisis data bertujuan menguraikan dan memecahkan masalah yang berdasarkan data yang diperoleh. Analisis yang digunakan adalah analisis data kualitatif. Analisis data kualitatif adalah upaya  yang  dilakukan  dengan  jalan  mengumpulkan,  memilah  -  milah, mengklasifikasikan, dan mencatat yang dihasilakan catatan lapangan serta memberikan kode agar sumber datanya tetap dapat ditelusuri.

## 2.7 Metode Perancangan Aplikasi
Pada  penelitian  ini,  metode  perencanaan  aplikasi  yang  digunakan  adalah  waterfall lmerupakan salah satu metode dalam SDLC yang mempunyai ciri khas pengerjaan setiap fase dalam  waterfall  harus  diselesaikan  terlebih  dahulu  sebelum  melanjutkan  ke  fase selanjutnya.  Metode  waterfall  adalah  pengerjaan  dari  suatu  sistem  dilakukan  secara berurutan atau secara linear.

## a. Requirement Analysis
Dalam tahap ini pengumpulan dan analisis data yaitu kegiatan merangkum data yang diperoleh  dari  hasil  peninjauan  sebelumnya  dan  melakukan  analisa  tentang  sistem  yang sedang berjalan saat itu serta penguraian dari sistem informasi yang utuh ke dalam bagian- bagian  komponennya  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi permasalahan-permasalahan, hambatan-hambatan yang terjadi, dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya.

## b. Design System
Tahap desain sistem adalah tahap melakukan perancangan sistem setelah melakukan analisis sistem. Bagaimana suatu sistem akan menyelesaikan apa yang akan diselesaikan, menyangkut konfigurasi dari komponen-komponen perangkat lunak dan perangkat keras dari  suatu  sistem  sehingga  setelah  instalasi  dari  sistem  akan  benar-benar  memuaskan rancang bangun yang telah ditetapkan pada akhir tahap analisis sistem.

## c. Implementation
Pada tahap ini dilakukan pemprograman. Programmer dapat menggunakan beberapa bahasa pemrograman sesuai dengan kebutuhan, tentunya bahasa pemrograman yang harus dikuasai oleh programmer yang bersangkutan.

## d. System Testing
Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem. Jika program aplikasi atau sistem yang di uji  tersebut  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  maka  dapat  di  serahkan  kepada  konsumen. Namun jika tidak maka seorang tester akan membuat sebuah laporan hasil test mengenai kesalahan yang terdapat pada sistem dan menyerahkannya salah salah satu tim pengembang yang bertanggung jawab atas kesalahan tersebut, apakah kepada analis sistem, perancang sistem ataupun kepada programmer.

## e. Maintenance and Operation
Ini  merupakan  tahap  terakhir  dalam  model  waterfall.  Pemeliharaan  suatu  software diperlukan, termasuk di dalamnya adalah pengembangan, karena software yang dibuat tidak selamanya hanya seperti itu. Ketika dijalankan mungkin saja masih ada error kecil yang tidak ditemukan  sebelumnya,  atau  ada  penambahan  fitur-fitur  yang  belum  ada  pada  software tersebut.  Pengembangan  diperlukan  ketika  adanya  perubahan  dari  eksternal  perusahaan seperti ketika ada pergantian sistem operasi, atau perangkat lainnya.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian  saintifik  yaitu  pendekatan berdasarkan ilmu pengetahuan dan teknologi. Sumber data dari penelitian ini diambil dari file PDF berupa konten abstrak jurnal Instek. Pada penelitian ini, diberikan data latih untuk membentuk tabel probabilitas. Langkah selanjutnya akan diberikan data uji untuk menguji tabel probabilitas yang sudah terbentuk.

## Gambar 1. Rancangan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  memulai  pembangunan  suatu  program  aplikasi,  terlebih  dahulu  dilakukan perencanaan  perkembangan  pengembangan  perangkat  lunak    berdasarkan  pengumpulan data dan kebutuhan dari pengguna yang menggunakan sistem ini. Adapun langkah-langkah atau tahapan pembangunan sistem ini adalah sebagai berikut :

## 3.1 Analisis Sistem yang Berjalan
Sistem yang sedang berjalan didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem yang utuh  kedalam  bagian  komponennya  dengan  maksud  untuk  mengindentifikasikan  dan mengevaluasi  permasalahan  serta  hambatan  yang  terjadi  pada  kebutuhan  yang  mana diharapkan dapat diusulkan.
Pada gambar  menjelaskan bahwa pengguna menginput abstrak  E-Journal kemudian di proses di preprocesing lalu feature selection selanjutnya proses pegklasifikasian dengan algoritma  Naïve  Bayes.  Untuk  data  training  setelah  proses  text  mining  hasil  langsung  di simpan  pada  database  untuk  perbandingan  dengan  proses  data  uji.  Preprocessing merupakan  tahap  dimana  seluruh  huruf  kapital  dirubah  menjadi  huruf  kecil  yang  kedua yaitu fiture selection, tanda baca dan kata sambung dihilangkan kemudia di klasifikasikan menggunakan  algoritma  naïve  bayes  hasil  akhir yaitu  pengklasifikasian  E-Journal  apakah termasuk kategori Data Mining, Multimedia, Mikrokontroller dan Game.
Dalam  Tahap  ini  yang  dijadikan  sampel  dalam  pengklasifikasikan  topik  adalah Mikrokontroler.  Pada  tahap  ini  merupakan  implementasi  perancangan  berdasarkan  hasil analisis dalam Bahasa yang dapat dimengerti oleh mesin serta penerapan perangkat lunak pada keadaan yang sesungguhnya.

## Gambar 2..Sampel Klasifikasi Topik Mikrokontroler
Tabel . 1 Perhitungan Klasifikasi Data Uji Dengan Judul “Pengukuran Debit Air Berbasis Mikrokontroller AT89S51”
Dapat  dilihat  pada  Tabel  .1  bahwa  Hasil  Klasifikasi  dengan  nilai  tertinggi  pada perhitungan setiap kategori terdapat pada kategori Mikrokontroller dengan nilai  0.0666, maka sampel data uji 1 terpilih sebagai kategori dari Mikrokontroller.

## 3.2 Implementasi Dokumen Uji
Proses  pertama  abstrak  yang  sudah  di  simpan  maka  akan  masuk  di  tahap  pre- processing  pada  tahap  ini  akan  dilakukan  beberapa  tahap  text  mining  yaitu  case  folding, tokenizing, filtering, dan stemming.

## Gambar 3.Tahapan Tokenizing 3.3 Tahap Filtering
Adalah tahap pemillihan kata-kata yang penting dari hasil tokenizing, yaitu kata-kata yang bisa digunakan untuk mewakili isi dari sebuah dokumen
Gambar 5.Tahapan Filtering
Pada tahapan implementasi dapat dilihat pada  dokumen uji sebagai berikut:
Gambar  .6.Menu Dokumen Uji dan Dokumen latih

## 3.4 Halaman Antar Muka Menu Dokumen Latih
Data latih sama dengan data uji hanya saja perbedaannya data latih sudah diketahui label nya dan sudah tersimpan di dalam database. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar  berikut:

## Gambar 7. Menu Dokumen Latih

## 3.5 Halaman Antar Muka Menu Naïve Bayes
Menu  Naive  Bayes  adalah  menu  yang  menampilkan  seluruh  data  uji  dan  data  latih, pada  menu  available  options  adalah  kumpulan  data  uji  dan  data  latih  yang  telah disimpan.Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:Pada menu proses naive bayes halaman ini kita dapat mengetahui info, data uji, data latih, dokumen matriks
,dan vocabulary kategori. Gambar tampilan menu pada proses naive bayes dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 9. Menu Info Pada Proses Naive Bayes

## 3.6 Halaman Antar Muka Menu Proses Naïve Bayes
Pada  menu  dokumen  latih  menampilkan  data  latih  serta  kategori  sebagai perbandingan dari dokumen uji. Untuk lebih jelasnya dapat  dilihat pada gambar  sebagai berikut :

## Gambar 10. Menu Proses Naïve Bayes

## 3.7 Halaman Antar Muka Menu Hasil Pengklasifikasian
Pada menu hasil pengklasifikasian menampilkan hasil klasifikasi abstrak dari data uji dan data latih sebagai pembandingnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:

## Gambar 10. Hasil Klasifikasi Pencarian Proses Naïve Bayes

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi ini akan sangat membantu pengguna untuk mengetahui kategori   E-Journal yang diuji melalui proses pengklasifikasian konten abstrak jurnal dengan menggunakan algoritma naive bayes dan dengan memanfaatkan metode text mining dalam proses ekstraksi abstrak E-Journal sehingga menghasilkan kategori dari jurnal yang diekstraksi abstraknya.Hasil penelitian ini berupa website yang  dapat  mengelompokkan  E-Journal  berdasarkan  klasifikasi.  Sistem  yang  dibangun menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengelompokkan  atau  mengklasifikasikan  E-Journal. Berdasarkan hasil perhitungan Klasifikasi sampel data 1 diperoleh 0,0666 sebagai jumlah tertinggi dengan  kategori  Mikrokontroller.  Untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan  perlunya  dilakukan modifikasi  pada  algoritma  Nazief  Adriani  dengan  menyempurnakan  aturan  pemenggalan imbuhan.Website ini hanya bisa membaca dokumen dengan ekstensi (.pdf) sehingga aplikasi harus disempurnakan  agar  bisa  membaca  berbagai  format  dokumen  lainnya.Website  ini  hanya  dapat mengklasifikan  beberapa  kategori  E-Journal  saja  yaitu  Data  mining,  Multimedia,  Game, Mikrokontroller dan Sistem Informasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH

## DAFTAR PUSTAKA
Anggara, Afwan. “ Entity Relationship Diagram (ERD )”. http://infokah.com/cara-membuat- erd-tahapan-dan-studi-kasus/ . (23 Oktober 2018)/ Andini, Silfia. 2013. “Klasifikasi Dokumen Teks Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Bahasa Pemprograman Java.” Teknologi Informasi & Pendidikan 6(2):140 – 47.
Aprianti, Winda and Umi Maliha. 2016. “Sistem Informasi Kepadatan Penduduk Kelurahan Atau Desa Studi Kasus Pada Kecamatan Bati- bati.” 2(2013):21– 28. Asian, J., 2007. Effective Techniques for Indonesian Text Retrieval. PhD. Royal Melbourne Institute of Technology University.
Bustami. 2014. “Penerapan Algoritma Naive Bayes.” 8(1):884– 98.
Darmadi. 2013. “Metode Penelitian(Studi Kasus).” Metode Deskriptif (April 2015):31 – 46. Efendi, Zuliar and Mustakim. 2017. “Text Mining Classification Sebagai Rekomendasi Dosen Pembimbing Tugas Akhir Program Studi Sistem Informasi Zuliar.” 18– 19.
Fathan Hidayatullah, Ahmad and Muhammad Rifqi Ma. 2016. “Penerapan Text Mining Dalam Klasifikasi Judul Skripsi.” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) Agustus 1907 – 5022.
Firdaus,  A.,  Ernawati,  &  Vatresia,  A.  (2014,  April).  Aplikasi  Pendeteksi  Kemiripan  Pada Dokumen Teks Menggunakan Algoritma Nazief & Adriani Dan Metode Cosine Similarity. Jurnal Teknologi Informasi, 10 Nomor 1, 1-14
Firman, Astria, Hans Wowor, and Xaverius Najoan. 2016. “Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web.” Jurnal Teknik Elektro Dan Komputer 5(2):29 – 36.
Gata, Windu. 2017. “Akurasi Text Mining Menggunakan Algoritma K -Nearest Neighbour Pada Data Content SMS- Gateway.” Jurnal Format 6(5):1 – 5.
G. Urva dkk. n.d. “Pemodelan UML E - Marketing Minyak Goreng.” (9):92– 101.
Hartono, Hamzah. 2014. “Pengertian Website Dan Fungsinya.”
Hendini, Ade. 2016. “Pemodelan UML Sistem Informasi Monitoring Penjualan Dan Stok Barang (Studi Kasus Distro Zhezha Pontianak).” IV(2):107– 16. Heriyanto, Yunahar . Perancangan Sistem Informasi Rental Mobil Berbasis Web Pada Pt.Apm Rent Car . Jurnal , Manajemen Informatika, AMIK Mahaputra Riau,2018
Hidayatullah, Priyanto, dan Jauhari K. Kawistara. Pemrograman Web. Bandung : Informatika Bandung, 2015.
Latif, Syukriyanto. 2018. “Text Mining for Classifi cation of Sontent Abstract Journal English Using Dimensional Reduction Method and Naive Bayes.” Mariadi,  Andi.  2016.  “ Pengertian  Sublime  Text  Editor ”  (online),    (http://study - newbie.blogspot.com/2016/03/pengertian-sublime-text-editor.html )
Mauko,  Imanuel  Christian,  Nicodemus  Mardanus  Setiohardjo,  and  Fredrik  Paulus  Noach. 2017.  “Pengembangan  Website  Unit  Penelitian  Dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat Dan Penerapan Jurnal Elektronik Berbasis Open Source Di Politeknik Negeri Kupang.” Jurnal Ilmiah Flash 3(2):100 – 108.
Melita, Ria, Victor Amrizal, Hendra Bayu Suseno, Taslimun Dirjam, Program Studi, Teknik Informatika, and Fakultas Sains 2018. “(TF -IDF) dan cosine similatiry pada sistem temu kembali informasi untuk mengetahui syarah hadits berbasis web (Studi kasus: Syarah Umdatil Ahkam).” 11(2).
Pressman, R. S. (2010). Software engineering : a practitioner’s approach seventh edition. New York: McGrawHill