Mr, Rahmawati and Arianto, Rakhmat and Cahyaningtyas, Rizqia (2017) Penggalian Data Tidak Terstruktur Pada Portal Berita Tentang Pemberdayaan Perempuan Menggunakan Metode VSM (Vector Space Model). Diploma thesis, STT PLN.
201331090 Rahmawati.pdf
Restricted to Registered users only
Download (2MB)
Abstract
Pada umumnya berita yang disampaikan dalam portal berita terdiri dari beberapa kategori salah satunya yaitu berita tentang pemberdayaan perempuan. Dalam praktiknya pemberdayaan perempuan sering kali mengalami permasalahan, salah satunya yaitu tidak meratanya program pemberdayaan perempuan. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa faktor salah satunya yaitu perbedaan jenis kelamin (perempuan). Karena pada dasarnya perempuan pun mempunyai banyak potensi yang perlu dikembangkan untuk mendukung program pembangunan berkelanjutan. Pemberdayaan Perempuan adalah usaha sistematis dan terencana untuk mencapai kesetaraan dan keadilan gender dalam kehidupan keluarga dan masyarakat. Pada penulisan tugas akhir ini dilakukan penggalian informasi tentang pemberdayaan perempuan pada portal berita. Dalam penggalian data tidak terstruktur ini, penulis menggunakan text mining dengan metode Vector Space Model. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan dokumen yang digunakan sebagai data uji yaitu artikel berita yang penulis kutip dari 5 portal berita yaitu Tribunnews, Detik, Liputan6, Kompas dan Merdeka. Dari kata-kata yang ada diberita kemudian diklasifikasikan berdasarkan kategori pemberdayaan perempuan, terdapat delapan kategori pemberdayaan perempuan yang terdiri dari 270 kata. Hasil dari penggalian data berupa urutan kategori pemberdayaan perempuan yang sering muncul pada portal berita. Hasil penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi kategori pemberdayaan perempuan secara otomatis, dengan tingkat akurasi mencapai 76.67 %.
Women's Empowerment is a systematic and planned effort to achieve gender equality and justice in family and community life. In writing this final task is done unstructured data is not structured on the news portal about the empowerment of women. In extracting this unstructured data, the author uses text mining method of Vector Space Model. This system is developed using PHP programming language and documents used as test data is news article that the author quotes from 5 news portals are Tribunnews, Detik, Liputan6, Kompas and Merdeka. From the words that are confiscated are classified under the category of women's empowerment, women's empowerment consists of eight categories consisting of 270 words. The results of data mining are the sequence of categories of women empowerment that often appear on the news portal. The results of this study resulted in a system that can classify the category of empowerment of women automatically, with a level of accuracy reached 76.67%.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Media online, women empowerment, Vector Space Model Media online, pemberdayaan perempuan, Vector Space Model. |
| Subjects: | Skripsi Bidang Keilmuan > Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Telematika Energi > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Sutrisno |
| Date Deposited: | 02 Dec 2025 06:46 |
| Last Modified: | 02 Dec 2025 06:46 |
| URI: | https://repository.itpln.ac.id/id/eprint/4318 |
