ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN KULIAH DARING SELAMA PANDEMI MENGGUNAKAN PENDEKATAN LEXICON BASED FEATURES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Judul Skripsi : Analisis Sentimen Terhadap Layanan Provider Telkomsel Pada Jejaring Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine.. Telah berhasil dipertahankan
Pada bab ini akan dijelaskan performansi dari sistem yang dibentuk, dimana setelah melakukan input, sistem dapat melakukan klasifikasi data menjadi dua class yaitu +1 sebagai
Dalam penelitian ini digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). hasil penelitian sebelumnya yang telah dil- akukan menyimpulkan bahwa algoritma ini memiliki tingkat
Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexion Based Feature,”
Data opini tersebut dilabelkan dan diklasifikasikan menjadi kelas positif, dan kelas negatif, dengan menggunakan metode support vector machine (SVM), dimana data
Analisis sentimen merupakan metode untuk mengolah dan memahami data opini dari konsumen, pengguna atau pakar tentang institusi, produk, atau kejadian dari berbagai
Ferdi Alvianda, Indriati, “Analisis Sentimen Konten Radikal Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” vol. Hayatin, “Sarcasm detection
Dalam analisis sentimen ini dilakukan dengan memanfaatkan machine learning salah satu metodenya adalah Support Vector Machine yang merupakan metode pengklasifikasian
