Klasifikasi Gangguan Jiwa Skizofrenia Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Implementasi metode Support Vector Machine dalam klasifikasi menghasilkan model klasifikasi yang baik, terbukti dengan capaian nilai akurasi dari model sebesar 92
Karena penelitian tersebut memberikan akurasi yang kurang mencukupi, maka pada penelitian ini dilakukan dengan algoritma yang berbeda yaitu Support Vector
Dengan pencapaian hasil akurasi yang baik, maka penelitian ini dapat diterapkan untuk membantu melakukan klasifikasi penyakit gigi dan mulut dengan metode support
Hasil yang didapatkan dalam pengujiann parameter Suppporrt Vector Machine (SVM) dalam penelitian ini dapat disimpulkan akurasi terbaik yang didapatkan dalam
Metode klasifikasi Support Vector Machine dengan fitur Lexicon Based dapat digunakan dalam menganalisis sentimen opini maskapai penerbangan pada dokumen Twitter dengan
Implementasi metode Support Vector Machine dalam klasifikasi menghasilkan model klasifikasi yang baik, terbukti dengan capaian nilai akurasi dari model sebesar 92
Klasifikasi data penerima program beras miskin (Raskin) di Kabupaten Wonosobo tahun 2014 dengan metode Support Vector Machine menggunakan LibSVM menghasilkan nilai akurasi
1 Tinjauan Pustaka No Detail Refrensi Keterangan 1 Judul Klasifikasi Data Twitter Pelanggan Berdasarkan Kategori myTelkomsel Menggunakan Metode Support vector machine SVM Tahun
