Perpustakaan Digital ITB

Abstrak : Pada Tugas Akhir ini dikaji berbagai tipe data pada web yang dapat ditambang dengan menggunakan teknik Bayesian Network (BN). Tipe data pada web terdiri dari content web, link antar halaman web, serta data perilaku pengunjung web. Dilain pihak, BN dapat digunakan pada permasalahan deskriptif (hubungan antara variabel) maupun prediktif (klasifikasi). Hasil analisis menunjukkan bahwa BN dapat diterapkan pada ketiga bidang kajian web mining, yaitu web content mining, web structure mining, serta web usage mining. Karena dapat digunakan pada ketiga bidang kajian tersebut, maka dipilih bidang kajian web content mining sebagai topik utama dari Tugas Akhir ini. Pengembangan prototipe difokuskan pada tujuan deskriptif. Aplikasi pembangunan BN untuk deskriptif mengimplementasikan algoritma TPDA. Karena masukan dari aplikasi tersebut berbentuk file basis data maka data harus melalui preprocessing terlebih dahulu. Untuk menangani bagian preprocessing, dibangun AGEHA, sebuah modul yang bertugas mengolah content e-mail menjadi data dalam bentuk yang terstruktur baik dalam bentuk format file teks maupun format file database. Sedangkan untuk bagian yang bertugas membangun struktur BN, akan digunakan Program TPDA yang telah dikembangkan oleh Laboratorium Basis Data. Pengujian dilakukan terhadap fungsionalitas memperlihatkan bahwa perangkat lunak telah dapat menjalankan seluruh kebutuhan yang didefinisikan. Sedangkan hasil akurasi dari struktur BN yang dibangun adalah sebesar 88,7%. Dari Tugas Akhir ini dapat disimpulkan bahwa BN dapat digunakan sebagai salah satu teknik dalam aplikasi web mining, baik untuk tujuan prediktif maupun deskriptif. Lebih lanjut, tipe data mentah pada web yang dapat di-mining dengan menggunakan BN mencakup seluruh bentuk data. Hasil akurasi dari penerapan BN pada web content mining juga menunjukkan hasil yang cukup baik.