Penerapan Teknik Data Mining Dengan Metode Smooth Support Vector Machine (SSVM) Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Berpeluang Drop Out (Studi Kasus Mahasiswa Politeknik Negeri Medan)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dari hasil yang didapatkan tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode support vector machine (SVM) dapat diimplementasikan dalam memprediksi kemenangan atlet
Berdasarkan latar belakang masalah di atas maka perumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana membuat jaringan VPN agar dapat menghubungkan jaringan
Dalam penelitian yang telah dilakukan dengan menerapkan dua algoritma data mining yaitu algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) kedua algoritma
Hasil dari akurasi terhadap fitur Histogram of Oriented Gradients dan klasifikasi menggunakan Smooth Support Vector Machine pada pengenalan tanda tangan dengan metode
Menurut panelitian yang dilakukan oleh [3] mengenai Analisis Prediksi DO mahasiswa dalam educational data mining menggunakan jaingan saraf tiruan menunjukkan model yang di usulkan
Untuk akurasi yang lebih baik, penelitian ini memprediksi stroke dengan menggunakan dua algoritma, yaitu support vector machine (SVM) dan logistic regression (LR).. Pada
Prediksi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) kabupaten/kota se-Indonesia tahun 2015 dengan metode Smooth Support Vector Machine (SSVM) kernel RBF memberikan hasil
Penerapan Teknik Data Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Siswa yang Berpeluang.. Drop Out (Studi Kasus di SMKN
