Repo Dosen ULM

Analisis Genre pada Konten Situs Web Dongeng Anak Popmama.com Menggunakan Convolutional Neural Network

Show simple item record

dc.contributor.author Murdianingsih, Arum
dc.contributor.author Munsyi, Munsyi
dc.date.accessioned 2024-07-11T01:39:25Z
dc.date.available 2024-07-11T01:39:25Z
dc.date.issued 2024-01-27
dc.identifier.citation APA en_US
dc.identifier.issn 2656-8047
dc.identifier.uri https://repo-dosen.ulm.ac.id//handle/123456789/35484
dc.description.abstract Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengklasifikasikan jenis dongeng anak pada program digital. Data penelitian yang diambil dari sebuah situs web dongeng anak menjalani pemrosesan data awal (pre-processing) tekstual sebelum diinput ke dalam CNN. Model ini terdiri dari lapisan konvolusi, penggabungan, dan fully-connected, yang dilatih menggunakan validasi silang untuk meningkatkan kendala dalam mengidentifikasi genre. Model tersebut berhasil mengklasifikasikan dongeng ke dalam genre seperti fabel, legenda, dan mitos dengan akurasi 92%. Hal ini menunjukkan keefektifan perangkat seperti karakter dan pengaturan dalam prediksi. Hasil ini menunjukkan bahwa model CNN dapat meningkatkan pilihan rekomendasi konten pada situs web dongeng, sekaligus memberikan wawasan untuk perbaikan berkelanjutan dalam kualitas konten. Penelitian ini menegaskan potensi CNN sebagai alat klasifikasi teks yang kuat, menawarkan jalur menuju otomatisasi yang dapat memperkaya pengalaman edukasi dan hiburan anak-anak dalam lingkungan digital. en_US
dc.publisher Jurnal Technologia en_US
dc.relation.ispartofseries Vol. 15;No.1
dc.subject Convolutional Neural Network; Genre; Dongeng; Klasifikasi Teks; en_US
dc.title Analisis Genre pada Konten Situs Web Dongeng Anak Popmama.com Menggunakan Convolutional Neural Network en_US
dc.type Article en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account