Klasifikasi Dokumen Twitter Untuk Mengetahui Karakter Calon Karyawan Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor (KNN)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Proses klasifikasi yang dilakukan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil pengujian klasifikasi daun berdasarkan nilai moment invariant ditunjukkan pada Tabel
Pada penelitian ini, digunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk melakukan klasifikasi dokumen hukum perceraian secara otomatis antara dokumen cerai talak dan
Nilai k yang besar akan memperbesar jumlah kebenaran pada proses klasifikasi, dan setiap skenario pengguna twitter lebih banyak berpendapat bahwa berita vaksinasi di
Dari hasil pengujian di atas maka dapat disimpulkan bahwa IG mampu mengurangi dimensi vektor teks pada KNN, sehingga menghasilkan kinerja atau tingkat akurasi klasifikasi
Pengujian terhadap K-Fold dilakukan pada sistem untuk mengamati pengaruh nilai akurasi berdasarkan variasi jumlah data latih dan data uji dengan menggunakan K-Fold. Pengujian
Pada pengujian skenario 5, dilakukan analisis pengaruh nilai k dalam metode K-Nearest Neighbor terhadap akurasi dan waktu komputasi sistem. Akurasi yang dihitung pada pengujian
Pengujian terhadap K-Fold dilakukan pada sistem untuk mengamati pengaruh nilai akurasi berdasarkan variasi jumlah data latih dan data uji dengan menggunakan K-Fold. Pengujian
4.1 Evaluasi Evaluasi dari hasi klasifikasi citra menggunakan metode K-Nearest Neighbors KNN, yang dilatih menggunakan data latih sebanyak 2000 citra diperoleh dari nilai evaluasi
