Implementasi Support Vector Machine (SVM) pada Klasifikasi Laporan Skripsi (Studi Kasus Teknik Informatika)
Bebas
1
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Hasil praproses data yang menyatakan jumlah sequence di setiap tingkat takson dan setiap panjang fragmen untuk data latih dan data uji dapat dilihat pada Lampiran 4 dan
Berdasarkan data hasil uji yang telah dilakukan pada aplikasi klasifikasi kualitas biji kakao dari foto menggunakan support vector machine, dapat diperoleh
Puji syukur penulis ucapkan atas kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul
3.3 Perbandingan Kedua Algoritma Hasil prediksi dari kedua algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine dengan metode latih percentage split dan k-fold cross validation
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
