• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pemodelan Multilabel Tweet Media Sosial Mahasiswa untuk Klasifikasi Keluhan

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Pemodelan Multilabel Tweet Media Sosial Mahasiswa untuk Klasifikasi Keluhan"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar. 1.   Data flow diagram prapemrosesan data latih tweet mahasiswa
Gambar. 2.  Perbandingan performa akurasi classifier
Gambar. 4.  Proses pelatihan menggunakan classifier Naïve Bayes
Gambar. 6.  Proses prediksi menggunakan classifier Naïve Bayes

Referensi

Dokumen terkait

Hasil penelitian dan pengembangan ini berupa aplikasi media pembelajaran mobile learning berbasis Android pada materi Pola Bilangan yang dapat di unduh di

Berdasarkan hasil pengamatan yang penulis dapatkan ketika melaksanakan praktek pengalaman lapangan (PPL) di GPIB Jemaat Tamansari Salatiga, yang menjadi

terlampir).JadwPelaksanaan penelitian dilakukan setelah mendapatkan persetujuan dari dosen pembimbing. Penelitian dilaksanakan pada semester.. Penulis terlebih dahulu

Berdasarkan hasil eksperimen yang kedua, jaringan diuji dengan menggunakan data baru yang berjumlah lima orang jaringan mampu memberikan akurasi sebesar 85,71% yang

Berdasarkan distribusi data bagian produksi didapatkan perhitungan data dengan menggunakan uji statistik korelasi product moment didapatkan nilai p value sebesar 0,00 <

Korelasi paling kuat yang bersifat positif antara stres kerja dengan kepuasan kerja terdapat pada pengukuran fisiologis pada skala stres kerja dengan pekerjaan itu

Dimulai dari tahap pre-processing (pelabelan, tokenisasi dan pembobotan), kemudian tahap analisis sentimen bagaimana mengukur kualitas hasil analisis menggunakan beberapa

Perumusan masalah dalam penelitian ini adalah Bagaimanakah Pelayanan Jamkesda Ditinjau Dari Perspektif Transparansi Dan Akuntabilitas (Studi Kasus di RSU Dr. Wahidin Sudiro