Sistem analisis sentimen merupakan sistem yang digunakan untuk melakukan proses analisis otomatis pada ulasan produk online bahasa Indonesia untuk memperoleh informasi meliputi informasi sentimen yang merupakan bagian dari ulasan online. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan Naive Bayes. Sistem analisis sentimen dibagi menjadi 5 (lima) tahap, yaitu crawling, pre-processing, pembobotan kata, pembentukan model dan klasifikasi sentimen. Pada pembobotan kata digunakan metode TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency). Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 5 (lima) kelas, yaitu sangat negatif, negatif, netral, positif dan sangat positif. Data tersebut kemudian akan dievaluasi menggunakan pengujian confusion matrix dengan parameter akurasi, recall, dan precision. Hasil pengujian menunjukkan pada pengujian 3 kelas (negatif, netral dan positif) hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 77.78%, recall 93.33% dan precision 77.78% dan pada pengujian 5 kelas hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 59.33 %, recall 58.33 % dan precision 59.33 %. Hasil prediksi kelas data uji yang relevan dibandingkan antara kelas sentimen yang ditandai supervisor dan kelas sentimen yang dihasilkan oleh sistem analisis sentimen walaupun belum sepenuhnya akurat.
To assess the learning motivation level in Oral Medicine (OM) among Universitas Indonesia dental students. Material and Methods: This research used an analytic-descriptive study with a crosssectional design by gathering data directly from total population of Universitas Indonesia dental students. Participants were divided into three groups based on curriculum: G1: pre-clinical who have not had OM, G2: pre-clinical who had taken OM, and G3: clinical years. Data gathering was using Science Motivation Questionnaire II (SMQ-II), which include five motivation components: intrinsic motivation, self-efficacy, self-determination, grade motivation and career motivation. Results: The response rate of this study was 96.6% (743 subjects). The Intraclass Correlation Coefficient of 0.941 indicated good internal consistency. In discriminant validity test, grade motivation and career motivation of pre-clinical groups showed no significant difference. Among three, G3 acquired the highest mean score for highly motivated groups (67.27), followed by G2 (65.89), ended by G1 (62.54). The highest mean score for overall motivation, acquired by G3. Conclusion: Clinical years group have the highest motivation level to learn in Oral Medicine.
Salah satu bahan pokok utama yang dijadikan pilihan oleh manusia di belahan dunia adalah beras. Sebagai pangan utama, pengembangan mengenai jenis-jenisnya telah dilakukan, namun dikarenakan banyaknya jenis beras yang ada membuat konsumen menjadi sulit membedakan antara jenis beras satu dengan yang lain. Selain perbedaan rasa, tekstur dan bentuk pun menjadi suatu pembeda yang cukup signifikan antara satu dengan yang lain sehingga hal ini akan cukup menyulitkan konsumen untuk membedakannya. Maka dari itu ,diperlukan sebuah solusi untuk permasalahan ini. Dengan menggunakan algoritma CNN arsitektur ResNet, sampel data, dan skenario pengujian berupa penggunaan optimizer SGD diharapkan bahwa penelitian ini dapat memberikan solusi atas permasalahan yang dihadapi. Dataset terdiri atas 75.000 data citra yang terbagi atas 5 jenis beras yaitu beras jenis aborio, ipsala, dan jasmine dimana dataset akan dibagi ke dalam rasio 80% data latih dan 20% data uji . Setelah melalui proses pelatihan dan pengujian model didapatkan hasil akurasi sebesar 97,93%
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.