Klasifikasi Rating Tempat Wisata Dengan Metode Knn. Eksperimen telah dilakukan dengan mengubah nilai k dan didapat akurasi yang terbesar dengan nilai k=7 dengan akurasi 77.01, precission 92.38, recall 61.56 dan nilai auc 0.894. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa metode klasifikasi ini mampu memberikan akurasi terbaik pada k=3 dalam metode knn dengan akurasi 91,25%
Biasanya implementasi aplikasi dan program dengan metode knn menggunakan basis dekstop. Tujuan penulisan tugas akhir ini untuk melengkapi salah satu syarat memperoleh gelar sarjana komputer di jurusan sistem komputer, fakultas ilmu komputer, universitas sriwjaya. Kustiyahningsih, y., & syafa’ah, n.
Metodologi sistem yang dibuat untuk melakukan analisa sentiment opini masyarakat mengenai hotel di malioboro yogya. Dengan ulasan hotel dapat dilihat bagaimana deskripsi hotel dengan verifikasi. Pada kesempatan ini, penulis juga menyampaikan
Eksperimen telah dilakukan dengan mengubah nilai k dan didapat akurasi yang terbesar dengan nilai k=7 dengan akurasi 77.01, precission 92.38, recall 61.56 dan nilai auc 0.894. Biasanya implementasi aplikasi dan program dengan metode knn menggunakan basis dekstop. Tujuan penulisan tugas akhir ini untuk melengkapi salah satu syarat memperoleh gelar sarjana komputer di jurusan sistem komputer, fakultas ilmu komputer, universitas sriwjaya.
Jurusan teknik informatika fakultas teknik universitas muhammadiyah jember Namun ada juga pengembangan aplikasi menggunakan metode knn berbasis. Full pdf package download full pdf package.
Analisis sentimen dan klasifikasi kategori terhadap objek wisata dufan pada facebook menggunakan met oleh: Dengan tujuan dapat digunakan untuk memprediksi kelas objek yang label kelasnya tidak diketahui. Introduction banyaknya review mengenai tempat wisata yang telah dikunjungi, memudahkan
Sistem pendukung keputusan untuk menentukan jurusan pada siswa sma menggunakan metode knn dan smart. Dalam proyek akhir ini metode klasifikasi menggunakan knn. Metode klasifikasi yang digunakan adalah naïve bayes, knn, j48, random forest dan svm.
Mengumpulkan Kategori Y (Klasifikasi Nearest Neighbor) 5.
Analisa Sentiment Dengan Melakukan Klasifikasi Opini Wisatawan Untuk Menentukan Polaritas Opini
Dari Hasil Pengujian Didapatkan Bahwa Metode Klasifikasi Ini Mampu Memberikan Akurasi Terbaik Pada K=3 Dalam Metode Knn Dengan Akurasi 91,25%
Klasifikasi Hotel Berdasarkan Bintang Hello Pariwisata From Hellopariwisata.blogspot.com.
Kustiyahningsih, Y., & Syafa’ah, N.