ABSTRAK
Proyek Akhir (PA) merupakan salah satu persyaratan kelulusan
mahasiswa di Politeknik Caltex Riau (PCR). Meningkatnya jumlah
mahasiswa di PCR setiap tahunnya, mengakibatkan jumlah judul PA
semakin banyak dan beragam sehingga menyulitkan koor PA dalam
mengelompokkan judul PA. Selain itu, untuk mengoptimalkan kinerja
sistem pengklasifikasian judul PA secara otomatis, harus
menggunakan suatu metode pengkategorian yang baik. Untuk itu,
dibutuhkan sebuah sistem untuk mengelompokkan judul PA secara
otomatis yang akan dikelompokkan berdasarkan KBK (Kelompok
Bidang Kompetensi).Sistem yangdibangun akan mengelompokkan
judul PA berdasarkan deskripsi singkat dengan menerapkan text
mining dan algoritma klasifikasi. Algoritma klasifikasi yang akan
dibandingkan ialah k-NN dan Naive Bayes. Berdasarkan hasil
penelitian didapatkan akurasi tertinggi diperoleh oleh algoritmaNaive
Bayes yaitu 65,4 persen dan k-NN diperoleh rata-rata hasil akurasi
51,14 persen dengan menggunakan minimum support 0,024. Untuk
itu, dapat disimpulkan bahwa algoritma terbaik dimiliki oleh Naive
Bayessehingga algoritma Naive Bayes akan diimplementasikan di
dalam sistem.
Kata Kunci: Text Mining, Naive Bayes, k-NN