Klasifikasi artikel media daring Indonesia sebagai basis penempatan iklan menggunakan pendekatan text mining = Classification of Indonesian online articles as advertisement placement base using text mining approach
Nadhira Tasya;
Arian Dhini, supervisor; Isti Surjandari Prajitno, examiner; Komarudin, examiner; Zulkarnain, examiner
(Universitas Indonesia, 2017)
|
|
Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, semakin berkembang pula tingkat kebutuhan manuasia akan berita terkini, sehinga muncullah sebuah tren baru yaitu mempublikasi dan mengakses berita melalui media daring atau jurnalisme daring. Selain itu, jumlah masyarakat yang melakukan jual beli daring juga terus meningkat dan peluang ini dimanfaatkan oleh perusahaan dan pihak pengiklan dengan menerapkan strategi Targeted Web Advertising. Namun tingginya jumlah artikel yang telah di publikasi dan diakses membuka peluang yang besar untuk terjadinya kesalahan dalam penentuan tempat peletakan iklan. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang dapat mengkategorisasikan artikel yang diakses pengguna sebagai basis penempatan iklan oleh perusahaan dan sistem pengklasifikasian ini dapat dilakukan dengan menerapkan metode Data Mining dan Text Mining. Penelitian ini menggunakan dokumen data berupa konten artikel yang akan dikategorikan ke dalam dua puluh kategori kelas iklan dengan menggunakan teknik Text Mining dengan algoritma Support Vector Machine. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan oleh perusahaan atau pihak pengiklan sebagai basis penempatan iklan di situs media daring yang dipilih. Rapid increase development in technological aspect resulting in growing level of human needs for the latest news, so that emerged a new trend of publishing and accessing news through online media or called online journalism. In addition, the number of people who sell and purchase through online sites also continues to increase and this opportunity is utilized by the company and the advertiser by implementing targeted web advertising. However, the high number of articles that have been published and accessed leads to great opportunities for errors in determining where to place the ads. Therefore, it needs a system that can categorize articles accessed by users as the basis of advertisement placement by the company and this classification system can be done by applying the method of Data Mining and Text Mining. This research uses document data in the form of article content that will be categorized into twenty categories of the class of advertisement by using Text Mining technique with Support Vector Machine algorithm. The results of this study may be used by companies or advertisers as a basis for placement of ads on selected online media sites. |
 S67209-Nadhira tasya .pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | S67209 |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama badan : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | Depok: Universitas Indonesia, 2017 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | unmediated ; computer |
| Tipe Carrier : | volume ; online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiii, 63 pages : illustration ; 29 cm + appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI, Lantai 3 |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| S67209 | 14-19-272052184 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20456246 |
