…
primary topic: OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
has part: COVER.pdf
has file: COVER.pdf
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
has part: BAB I.pdf
has file: BAB I.pdf
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
has part: BAB V.pdf
has file: BAB V.pdf
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Archive)
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
type: Document

OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN
abstract: Analisis sentimen seringkali menghadapi masalah ketidakseimbangan kelas data (imbalanced dataset) yang menyebabkan model Support Vector Machine (SVM) cenderung bias dan kesulitan memprediksi kelas minoritas. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja SVM dalam mengklasifikasikan data sentimen menggunakan teknik penyeimbangan data Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dan metode pembobotan teks Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pengujian dilakukan melalui tiga rasio pembagian data latih dan uji, yaitu 80:20 (Skenario 1), 70:30 (Skenario 2), dan 60:40 (Skenario 3). Peningkatan paling terlihat ketika menguji skenario 80:20(Skenario 1), dimana kinerja model mencapai titik paling optimal dengan peningkatan rata-rata akurasi sebesar 82,83% dan F1-Score 82,42%. Kesimpulannya, penerapan SMOTE terbukti sangat efektif untuk mengatasi bias terhadap kelas mayoritas, sehingga menghasilkan sistem klasifikasi sentimen yang jauh lebih adil, stabil, dan dapat diandalkan.
author list: authors
status: published
has version: OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
date: 2026-02-26
is part of: repository
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data
has document: OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
has document: OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Archive)
has published: OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN (Text)
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

005 Pemrograman komputer, program dan data
type: Concept

HTML Summary of #32390 OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN
format: text/html
primary topic: OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SMOTE UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN DATA PADA KLASIFIKASI SENTIMEN

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Anna Baita
family name: Baita
given name: Anna
type: Person

Aji Nugroho Asshidiq
family name: Asshidiq
given name: Aji Nugroho
type: Person