PENGKATEGORIAN SURAT MASUK PADA LAYANAN PERSURATAN KEMENTERIAN SEKRETARIAT NEGARA DENGAN PENGGUNAAN DROPOUT DAN ACTIVATION FUNCTION PADA NEURAL NETWORK

• NUR HADIANTO
• 14002278

---

ABSTRAK

ABSTRAK

 

 

Nama                 :      Nur Hadianto

NIM                  :      14002278

Program Studi   :      Ilmu Komputer

Jenjang              :      Strata Dua (S2)

Konsentrasi       :      Data Mining

Judul Tesis        :      “Pengkategorian Surat Masuk Pada Layanan Persuratan Kementerian Sekretariat Negara Dengan Penggunaan Dropout Dan Activation Function Pada Neural Network”

 

 

Persuratan merupakan bagian penting dalam kegiatan komunikasi antar lembaga pemerintah ataupun dengan masyarakat, kecepatan dan ketepatan dalam penanganan tindak lanjut terhadap sebuah surat masuk sangat dipengaruhi oleh kecepatan dan ketepatan dalam proses pendistribusian surat tersebut. Proses penanganan dan tindak lanjut terhadap surat yang ditujukan kepada Kementerian Sekretariat Negara haruslah tepat sasaran, karena Kementerian ini merupakan Kementerian yang berkedudukan di bawah dan bertanggung jawab kepada Presiden. Sehingga apabila terjadi kesalahan dalam penanganan sebuah surat akan mempengaruhi citra pemerintahan. Proses penanganan surat masuk bergantung pada jumlah dan keahlian tenaga kerja dalam menganalisa sebuah surat. Penelitian ini bertujuan untuk mengkategorikan tujuan surat masuk pada layanan persuratan berdasarkan konten surat tersebut dengan text mining. Metode yang digunakan adalah Neural Network dengan penambahan Dropout dan Activation Function. Melalui pengujian Confusion Matrix mendapatkan nilai accuracy 95.86% dan mendapakan nilai recall dan precission pada kategori Setmen_Ro_Umum sebesar 100% dan 95.83%, Setmen_Ro_Tata_Usaha 91.43% dan 94.12%, Setmen_Ro_KTLN 93.85% dan 96.83%.

 

Kata kunci:

Surat, Text Mining, Neural Network, Dropout, Activation Function

KATA KUNCI

Data Mining,Neural Network

---

DAFTAR PUSTAKA