Browsing by Subject "data tidak seimbang"
Now showing items 1-20 of 25
-
Analisis Sentimen dari Data Teks Bencana Banjir yang Tidak Seimbang dan Mengandung Sarkasme menggunakan Metode BERT-LSTM
(2024)Pengolahan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) seiring berkembangnya teknologi menjadi semakin penting, khususnya terkait dengan analisis data teks. Analisis sentimen sebagai bagian dari NLP dilakukan dengan ... -
Deteksi Penipuan Kartu Kredit Pada Data Tidak Seimbang Menggunakan Model XGBoost-DNN untuk Sistem Real-time
(2025)Lonjakan transaksi digital meningkatkan risiko penipuan kartu kredit yang tersembunyi dalam data sangat tidak seimbang, menyulitkan deteksi kasus penipuan yang jarang terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan ... -
Evaluasi SMOTE dan GPT-4o untuk Augmentasi Teks dalam Peningkatan Akurasi Analisis Sentimen Teks Berbahasa Indonesia pada Data Tidak Seimbang
(2026)Ulasan pengguna aplikasi mobile banking merupakan sumber informasi penting karena secara langsung merefleksikan pengalaman dan kepuasan nasabah terhadap kualitas layanan digital perbankan. Analisis sentimen terhadap ... -
Implementasi Hybrid Sampling Technique untuk Prediksi Interaksi Senyawa Aktif dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang
(2018)Sistem prediksi formula jamu (Indonesia Jamu Herbs-Ijah) dikembangkan untuk memprediksi khasiat jamu berdasarkan hubungan interaksi senyawa aktif dan protein penyakit. Data hubungan interaksi senyawa aktif dan protein ... -
Kajian Metode Safe-Level SMOTE pada Kasus Klasifikasi Data Tidak Seimbang
(2017)Metode prediktif merupakan metode data mining yang paling banyak digunakan dan paling banyak menguntungkan. Klasifikasi adalah salah satu teknik yang digunakan pada metode prediktif (Tuffery 2011). Salah satu isu penting ... -
Kajian Simulasi Over-Sampling K-Tetangga Terdekat pada Regresi Logistik Terboboti dan Penerapannya untuk Klasifikasi Rumahtangga Miskin di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
(2018)Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang data tidak seimbang telah banyak dilakukan. Data tidak seimbang merupakan data yang memiliki peubah respon berupa kategori dua kelas atau lebih dimana salah satu kelas ... -
Klasifikasi imbalanced data menggunakan weighted k-nearest neighbor pada data debitur kartu kredit bank
(2014)Manajemen risiko kredit bertujuan untuk meminimalkan potensi kerugian dari kredit macet. Analisis data debitur bermasalah yang sudah ada dapat menjadi model dalam kualifikasi pemberian kredit selanjutnya. Data debitur bank ... -
Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning Menggunakan Deep Belief Network dan Stacked Auto Encoder
(2019)Pengembangan industri farmasi memiliki tantangan besar di mana permintaan terhadap obat-obatan baru yang inovatif melonjak seiring munculnya berbagai penyakit mematikan seperti kanker, diabetes, dan lainnya. Adapun untuk ... -
Optimasi Data Tidak Seimbang untuk Data Interakasi Senyawa dan Protein.
(2020)Penemuan obat merupakan proses awal untuk mengembangkan suatu pengobatan untuk mencegah atau menyembuhkan penyakit. Setelah penemuan obat diperlukan juga pengembangan dan pendaftaran obat baru yang membutuhkan biaya sekitar ... -
Penanganan Data Tidak Seimbang pada Analisis Sentimen Ulasan Parfum dengan GPT-4: Perbandingan Ekstraksi Fitur, Emoji, dan Metode Klasifikasi
(2025)Perkembangan pesat teknologi informasi telah mendorong pertumbuhan e-commerce di Indonesia, termasuk pada sektor produk kecantikan dan perawatan tubuh seperti parfum lokal. Minat konsumen terhadap parfum lokal terus ... -
Penanganan Data Tidak Seimbang pada Pemodelan Rotation Forest Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB.
(2018)Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB) menyatakan bahwa tidak semua mahasiswa program magister IPB berhasil menyelesaikan studinya. Hal ini menjadi evaluasi untuk IPB agar lebih memperhatikan mahasiswa ... -
Penerapan Algoritme Smotebagging Dalam Penyusunan Pohon Keputusan Dan Regresi Logistik Untuk Kajian Kredit Macet.
(2015)Permasalahan yang sering ditemui dalam kasus klasifikasi adalah masalah data tidak seimbang yang merupakan kondisi dimana salah satu atau lebih kelas mendominasi kelas yang lain. Data tidak seimbang akan menghasilkan bias ... -
Penerapan Boosting pada data tidak seimbang dengan metode klasifikasi Support Vector Machines (Studi kasus: Sapi perah di KUNAK dan Kebon Pedes, Bogor).
(2017)Data tidak seimbang merupakan suatu kondisi data yang penyebarannya berbeda signifikan sehingga terdapat kelas yang mendominasi (kelas mayoritas) dibanding kelas lainnya (kelas minoritas). Kasus penyakit tuberkulosis ... -
Penerapan CHAID untuk Klasifikasi Rasa Trauma Masyarakat DKI Jakarta Akibat Bencana Banjir
(2020)DKI Jakarta sebagai ibukota negara Indonesia yang memiliki berbagai fungsi tidak terlepas dari bencana alam terutama bencana banjir. Salah satu dampak bencana banjir bagi masyarakat adalah timbulnya rasa trauma. Penelitian ... -
Penerapan Metode LSTM dengan Penanganan Data Tidak Seimbang pada Klasifikasi Kejadian Bencana Hidrometeorologi Basah di Kota Bogor
(2024)Banjir dan longsor adalah bencana dominan di Indonesia dengan tingkat kejadian tinggi setiap tahunnya. Kota Bogor memiliki tingkat kerentanan di atas 50% dan merupakan salah satu daerah dengan kerentanan bencana tertinggi ... -
Penerapan Metode LSTM dengan Penanganan Data Tidak Seimbang pada Klasifikasi Kejadian Bencana Hidrometeorologi Basah di Kota Bogor
(2024)Banjir dan longsor adalah bencana dominan di Indonesia dengan tingkat kejadian tinggi setiap tahunnya. Kota Bogor memiliki tingkat kerentanan di atas 50% dan merupakan salah satu daerah dengan kerentanan bencana tertinggi ... -
Penerapan Metode LSTM dengan Penanganan Data Tidak Seimbang pada Klasifikasi Kejadian Bencana Hidrometeorologi Basah di Kota Bogor
(2024)Banjir dan longsor adalah bencana dominan di Indonesia dengan tingkat kejadian tinggi setiap tahunnya. Kota Bogor memiliki tingkat kerentanan di atas 50% dan merupakan salah satu daerah dengan kerentanan bencana tertinggi ... -
Penerapan Random Forest Dalam Mengklasifikasikan Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa Program Sarjana IPB University Semasa Pandemi
(2024)Lulus tepat waktu merupakan salah satu indikator kualitas lulusan dalam menyelesaikan studinya. Mahasiswa yang lulus tepat waktu adalah mahasiswa yang dapat menyelesaikan studinya dalam kurun waktu = 8 semester. Penelitian ... -
Penerapan SMOTE pada KNN dan CART untuk Klasifikasi Sektor Pekerja di Provinsi Nusa Tenggara Timur
(2019)Kemajuan perekonomian suatu wilayah dapat ditunjukkan dengan adanya transformasi pekerjaan dari sektor informal ke sektor formal. Oleh karena itu, akan lebih baik jika diketahui karakteristik dari pekerja sektor formal ... -
Penerapan SMOTE pada Metode CART untuk Penanganan Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Klasifikasi Pengangguran dan Bukan Pengangguran di Provinsi Banten).
(2017)Publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) menyatakan bahwa provinsi Banten selalu menjadi provinsi dengan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) tertinggi di Pulau Jawa selama periode 2006 hingga 2016. Salah satu upaya ...
