Steganalisis pada media audio menggunakan metode Support Vector Machine Radial Basis jiICntion (SVM-Rbf) Classifier
Bebas
46
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Data hasil dari proses tersebut adalah prediksi apakah citra uji yang berada pada testing set merupakan melanoma atau hanya luka biasa yang tidak berbahaya.. 4.2
Fakultas Teknologi Industri Jurusan Teknik Elektro Program Studi Telematika. Konsentrasi Chief
Tingkat akurasi tertinggi yan g dihasilkan dari penelitian ini adalah 70% dengan nilai parameter λ sebesar 0,1, nilai konstanta γ sebesar 0,1, iterasi maksimum 5 dengan data
132 Classification Report Linear Sekenario Ke 5 Dengan 75% Data Latih Dan 25% Uji Pada gambar hasil classification report kernel Linear di atas, Pada pembagian data 75:25 mendapatkan
Hasil pengujian SVM-TFIDF dengan Undersampling menunjukan bahwa nilai akurasi tertinggi di hasilkan dari kernel RBF dengan 74% accuracy, 74% precision, 73% recall, dan 73% f1-score
Sehingga berdasarkan fenomena di atas, penulis tertarik meneliti dan akan mengangkat judul penelitian ―Klasifikasi opini masyarakat terhadap metaverse menggunakan metode Word2Vec-svm
1 Tinjauan Pustaka No Detail Refrensi Keterangan 1 Judul Klasifikasi Data Twitter Pelanggan Berdasarkan Kategori myTelkomsel Menggunakan Metode Support vector machine SVM Tahun
―Sentimen Analisis Masyarakat Indonesia Di Twitter Terkait Metaverse Dengan Algoritma Support vector machine.‖ Jurnal JTIK Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi 6 4: 548–55..
