Kurniawan, Nanda Wawan (2018) Prediksi tingkat depresi berdasarkan status media sosial menggunakan metode certainty factor dan support vector machine. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (147kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (102kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (122kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (315kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (337kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (872kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (267kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (25kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (232kB) | Request a copy |
Abstract
Menurut data dari Word Health Organization (WHO) terdapat 35 juta orang yang mengalami depresi, 60 juta orang yang terkena bipolat dan 21 juta terkena skizofrenia, serta 47,5 juta terkena dimensia[1]. Mendeteksi tingkat depresi berdasarkan status media sosial ini bisa dilakukan dengan cara mengambil data status dari halaman media sosial, hal itu bisa dilakukan dengan cara melakukan crawler. Status media sosial yang telah didapat nantinya akan dilakukan proses klasifikasi menggunakan support vector machine, kemudian untuk mendapatkan hasil tingkat depresi status media sosial akan diprediksi memiliki tingkat depresi atau tidak menggunakan certainty fector. Hasil penelitian ini mengeluarkan nilai akurasi dari klasifikasi yang dilakukan support vector machine sebesar 100 - 80%, sedangkan untuk certainty factor berdasarkan hasil 11 kasus didapati 1 kasus diprediksi depresi dan 10 kasus tidak prediksi depresi. hasil dari prediksi menggunakan certainty factor ini sesuai dengan data ahli.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Depresi; Support Vector Machine; Certainty Factor; Prediksi Tingkat Depresi |
| Subjects: | Data Processing, Computer Science > Computer Science Education Special Computer Methods |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | ST Nanda Wawan Kurniawan |
| Date Deposited: | 19 Sep 2018 03:24 |
| Last Modified: | 26 Dec 2018 02:49 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/13803 |
Actions (login required)
 |
View Item |
