<![CDATA[Data Di akademisi atau kampus seringkali menjadi masalah bagi mahasiswa atau peneliti yang akan mengajukan proposal penelitian, di mana di latar belakang proposal yang diajukan seringkali tidak memenuhi atau tidak memenuhi unsur kelayakan latar belakang proposal, menurut Ristekdikti (2018) ) latar belakang harus mengandung elemen latar belakang masalah, urgensi penelitian, dan tujuan spesifik penelitian. Ini menghasilkan sejumlah proposal penelitian yang tidak sesuai untuk persetujuan yang diakhiri dengan banyak penolakan atau revisi, hanya karena penulisan proposal penelitian yang tidak tepat. Dalam penelitian ini mengusulkan untuk menggunakan metode Naive Bayes sebagai metode klasifikasi teks latar belakang penelitian sehingga model yang sesuai diperoleh untuk menghasilkan tingkat akurasi terbaik untuk kelayakan latar belakang proposal penelitian. Dari ujicoba itu muncul nilai threshold nya yaitu 0.0006, 0.0007, 0.0008, 0.0016. dan setelah diujicobakan pada banyak dokumen yang akan di cari krlayakannya. Muncul kata banyak sebanyak 7776, 7633, 5834,9921. Dan setelah di input 300 dokumen latar belakang ada 223 layak dan sisanya tidak layak ada 77 dokumen. Saran untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan data training yang lebih banyak sehingga hasilnya akan lebih akurat. Selain itu data training sebaiknya di ambil dari banyak sumber yang berbeda sehingga akan lebih memperkaya pengetahuan sistem.]]>
Copyrights © 2020
