Penerapan Metode Fuzzy K-Means Clustering untuk Pengelompokan Konten Halaman Web secara Otomatis

Abstract

Penerapan Metode Fuzzy K-Means Clustering untuk Pengelompokan Konten Halaman Web Secara Otomatis adalah penelitian yang bertujuan untuk mengotomatisasi proses pengelompokan konten halaman web menggunakan pendekatan clustering fuzzy. Dalam konteks ini, algoritma Fuzzy K-Means digunakan untuk mengelompokkan konten halaman web menjadi beberapa kategori berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Metode ini memanfaatkan kelebihan pendekatan clustering fuzzy dalam menangani ketidakpastian dalam data dan kemampuan K-Means dalam mengelompokkan data menjadi beberapa cluster. Penelitian ini mencakup tahapan pra-pemrosesan data, ekstraksi fitur, dan implementasi algoritma Fuzzy K-Means Clustering. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset yang berisi konten halaman web dari berbagai domain. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode ini dapat menghasilkan pengelompokan konten halaman web yang sesuai dengan karakteristiknya secara otomatis, dengan tingkat akurasi dan interpretabilitas yang baik. Implementasi metode ini dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengelolaan dan penyaringan konten web secara efisien.