RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) DENGAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) UNTUK ANALISIS SENTIMEN DATA INSTAGRAM
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa model terbaik yang diperoleh dari LSTM dengan hyperparameter batch size 30, 3 hidden layer, epoch 150
Dengan memanfaatkan data judul berita berbahasa Indonesia yang diperoleh dari beberapa portal berita online dengan jumlah traffic tertinggi di Indonesia, penelitian
Adapun tujuan dari Tugas Akhir ini yaitu mengklasifikasi ulasan buku menggunakan algoritma CNN – LSTM untuk menghasilkan model atau classifier dari data
Dari hasil penerapan algoritma dilakukan evaluasi menggunakan RMSE dari data testing dan dibandingkan dengan standar deviasi, LSTM dan LSTM Bidirectional menunjukan hasil yang lebih
Tujuan penelitian ini adalah memprediksi harga penutupan saham harian Hybe Corporation menggunakan metode RNN dengan pendekatan LSTM dan evaluasi model peramalan yang didasarkan pada
Pembentukan model LSTM dan penerapannya pada data time series,dengan 3 hidden layer, penentuan jumlah batch size yaitu 32, penentuan optimizer adalah adam, epoch senilai 50
The aim of this study is to propose Recurrent Neural Network RNN model that suitable for forecasting Google Stock Price time series data.. In this study, RNN with Long Short-Term
KESIMPULAN Kemampuan LSTM dalam memprediksi data dipengaruhi oleh kombinasi rancangan dan parameter di dalam model, model dengan 70% data latih memberikan hasil yang lebih baik
