Asih, Elok Cahyaning (2022) Perbandingan kernel support vector machine (SVM) untuk klasifikasi emosi pada Cerita Rakyat Indonesia / Elok Cahyaning Asih. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Seiring dengan perkembangan teknologi digital saat ini pengenalan emosi tidak hanya dari wajah saja tapi melalui teks emosi juga dapat dideteksi. Seringkali anak-anak tak dapat mengolah emosi. Mereka cenderung datar serta tidak bisa mengekspresikannya dalam bercerita sehingga kecerdasan emosional pada sebuah cerita tak terbentuk. Salah satu karya sastra anak untuk membentuk kecerdasan emosional adalah melalui bacaan cerita rakyat Indonesia. Oleh karena itu penelitian ini akan dilakukan proses klasifikasi teks emosi pada cerita rakyat dalam empat emosi yaitu marah senang sedih dan takut. Metode penelitian yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) yang menggunakan dataset ISEAR sebagai data pelatihan dan data kalimat cerita sebagai data pengujian. Analisa dilakukan dengan membandingkan hasil kinerja klasifikasi berdasarkan empat kernel yaitu Linear Polynomial Radial Basis Function (RBF) dan Sigmoid. Hasil penelitian dari perbandingan kinerja klasifikasi menunjukkan nilai akurasi tertinggi diperoleh pada kernel Radial Basis Function (RBF) sebesar 75%.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | ?? ?? |
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 15 Aug 2022 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2022 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/264974 |
Actions (login required)
 |
View Item |