Wulandari, Franciska (2022) Penerapan Algoritma Support Vector Machine Untuk Meningkatkan Hasil Akurasi Data Pada Semantic.Id Pt. Global Data Inspirasi (Datains). [Experiment] (Unpublished)
![[img]](https://sipora.polije.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Ringkasan)
RINGKASAN.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (284kB) |
|
Text (Bab 1 Pendahuluan)
BAB 1.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (321kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (288kB) |
|
Text (Laporan Lengkap)
LAPORAN LENGKAP_E41180738.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Kegiatan yang dilakukan pada saat Praktek Kerja Lapang di PT. Global Data Inspirasi (Datains) adalah mempelajari tentang anotasi data machine learning menggunakan label studio dan jupyter lab. Dalam kegiatan Praktek Kerja Lapang ini terdapat pokok bahasan utama yaitu anotasi data twitter yang akan digunakan pada Semantic.id. Semantic.id merupakan implementasi teknologi Big Data yang memungkinkan pengolahan informasi dalam jumlah besar yang tersebar di media social atau media online dengan beragam jenis data. Semantic.id terdiri atas keyword monitoring, sentiment analysis, keyword comparison, social network analysis, topic classification, engagement analysis, intolerance analysis, issue analysis, dan influencer analysis. Pada Semantic.id data training harus selalu dilakukan improve karena bahasa pada twitter sangat kompleks dan dinamis sehingga mengalami perubahan. Selain itu, tujuan dari dilakukan improve pada model data agar hasil akurasi dari data bagus. Metode klasifikasi yang digunakan untuk meningkat hasil akurasi adalah algoritma support vector machine dengan hasil akurasi sebesar 80% menggunkan pengujian confusion matrix.
| Item Type: | Experiment | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||
| Uncontrolled Keywords: | Big Data, Analysis Sentiment, Python, SVM, dan confusion matrix | ||||||
| Subjects: | 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 458 - Teknik Informatika | ||||||
| Divisions: | Jurusan Produksi Pertanian > Prodi D4 Teknik Produksi Benih > PKL | ||||||
| Depositing User: | Franciska Wulandari | ||||||
| Date Deposited: | 18 Feb 2022 01:15 | ||||||
| Last Modified: | 18 Feb 2022 01:19 | ||||||
| URI: | https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/10891 |
Actions (login required)
 |
View Item |
