Klasifikasi Web Berdasarkan Domain dan Konten Web Halaman Utama dengan Algoritme Naïve Bayes
View/ Open
Date
2017Author
Patahuddin, Muhamad Asep
Sukoco, Heru
Akbar, Auriza Rahmad
Metadata
Show full item recordAbstract
Web adalah salah satu media berbagi informasi yang dapat diakses melalui
komputer. Pada penelitian Sianipar (2012) menyimpulkan pengguna HTTP pada
jaringan IPB mencapai 87.41%. Memonitor penggunaan jaringan merupakan salah
satu tugas dari pengelola jaringan IPB. Klasifikasi domain web dilakukan untuk
mempermudah dalam proses analisis penggunaan jaringan. Klasifikasi web dapat
dilakukan secara manual, namun teknik ini memerlukan banyak sumber daya.
Klasifikasi web juga dapat dilakukan dengan cara membeli alat pemantau jaringan,
namun alat tersebut mempunyai harga yang sangat mahal sehingga dibutuhkan
teknik untuk mengklasifikasikan domain secara otomatis. Klasifikasi harus
dilakukan dengan alogritma yang sederhana dikarenakan jaringan data yang terus
mengalir. Pada penelitian ini membahas mengenai klasifikasi domain web dengan
menggunakan algoritme multinomial naïve Bayes. Proses klasifikasi didasarkan
pada data konten web halaman utama. Evaluasi dilakukan dengan cara menghitung
nilai precision, recall, f1-measure, akurasi, waktu komputasi dan penggunaan
memori yang digunakan. Hasil perhitungan precision 56%, recall 46%, f1-measure
44%, akurasi 64%, peningkatan waktu komputasi 1.44 detik, dan pengunaan
memori 100 MB.
Collections
- UT - Computer Science [2322]