Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Sea Games 2023 Menggunakan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) Dengan Perbandingan Metode Data Balancing Smote, Tomek Link, Smote-Tomek Link

Detail Tugas Akhir

Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Sea Games 2023 Menggunakan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) Dengan Perbandingan Metode Data Balancing Smote, Tomek Link, Smote-Tomek Link

Paska, Patricia Dian (2024) Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Sea Games 2023 Menggunakan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) Dengan Perbandingan Metode Data Balancing Smote, Tomek Link, Smote-Tomek Link. Skripsi thesis, Sanata Dharma University.

Berkas Tugas Akhir

PDF

Text (Full)
205314162_full.pdf
Restricted to Registered users only

Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (2MB)

PDF

Text (Abstract)
205314162.pdf

Ukuran File (158kB)

Informasi Item

Item Type	Thesis (Skripsi)
Subjects	T Technology > TB Information Technology
Divisions	Faculty of Science and Technology > Department of Informatics Engineering
Date Deposited	17 Jul 2024 03:32
Last Modified	17 Jul 2024 03:32
URI	https://repository.usd.ac.id/id/eprint/51058

Actions (login required)

: View Item

Repositori USDPerpustakaan Universitas Sanata Dharma

Sekretariat 0274-880137 Ext: 1538 628112652539 library@usd.ac.id

Telusur

Layanan

Informasi

Kampus 2Jl. Affandi, Mrican, Caturtunggal, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281
PelayananSenin–Jumat, 07.30–21.00 WIB
Sabtu, 08.00–12.30 WIB
Libur kampus tutup.