judul 2. Klasifikasi Sentimen Ulasan Produk dengan Algoritma Naive Bayes
Deskripsi Singkat:
Proyek ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari ulasan produk menggunakan algoritma Naive Bayes. Ulasan akan dikategorikan sebagai positif atau negatif berdasarkan isi teksnya. Proyek ini sederhana namun tetap memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana menggunakan machine learning untuk analisis sentimen.
Jenis Data yang Diperlukan:
1. Data Ulasan Produk: Kumpulan teks ulasan yang diberikan oleh pelanggan.
2. Label Sentimen (Positif/Negatif): Data yang menunjukkan apakah ulasan tersebut positif atau negatif.
Model yang Digunakan:
Naive Bayes: Algoritma sederhana yang sangat cocok untuk klasifikasi teks, terutama untuk tugas analisis sentimen.
judul 3. Klasifikasi Jenis Penyakit Berdasarkan Gejala pada Pasien
Masalah yang Diselesaikan: Mengidentifikasi jenis penyakit tertentu berdasarkan gejala yang dilaporkan pasien untuk mempercepat diagnosis awal.
Data yang Dibutuhkan: Dataset yang berisi gejala-gejala yang dialami oleh pasien beserta diagnosis penyakit yang terverifikasi. Dataset bisa dari data medis publik atau dataset khusus.
Model Machine Learning yang Akan Digunakan: Klasifikasi untuk mengelompokkan data gejala menjadi jenis-jenis penyakit
judul 4: Model Machine Learning untuk Memprediksi Keterlambatan Pengiriman Logistik
Deskripsi
Membangun model machine learning yang dapat memprediksi apakah suatu pengiriman akan mengalami keterlambatan berdasarkan data historis dan faktor eksternal seperti cuaca dan lalu lintas.
Jenis Data yang Dibutuhkan
- Data Pengiriman: Tanggal pengiriman, estimasi waktu pengiriman, jarak, dan alamat tujuan.
- Data Cuaca: Informasi tentang kondisi cuaca selama perjalanan.
- Data Lalu Lintas: Tingkat kemacetan di jalur pengiriman.
- Data Riwayat Pengiriman: Data historis yang mencakup waktu tiba sebenarnya dan keterlambatan.
- Data Kendaraan: Informasi teknis dan status perawatan kendaraan yang digunakan.
Model Machine Learning yang Akan Digunakan
- Random Forest: Model ini handal dalam menangani dataset yang memiliki banyak fitur dan cukup efisien untuk membangun prediksi yang akurat.
Judul 5: Analisis Sistem Pengenalan Wajah di Handphone Menggunakan Machine Learning
Deskripsi:
Membangun sistem yang dapat mengenali wajah dari gambar atau video, berguna dalam aplikasi keamanan dan media sosial bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi dalam identifikasi pengguna melalui teknologi pengenalan wajah.
jenis data:
Data yang dibutuhkan meliputi gambar wajah dari berbagai sudut dan ekspresi, serta metadata terkait.
Model:
Model machine learning yang digunakan dapat mencakup algoritma seperti Viola-Jones untuk deteksi wajah dan Principal Component Analysis (PCA) untuk ekstraksi fitur wajah
Deskripsi Singkat:
Proyek ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari ulasan produk menggunakan algoritma Naive Bayes. Ulasan akan dikategorikan sebagai positif atau negatif berdasarkan isi teksnya. Proyek ini sederhana namun tetap memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana menggunakan machine learning untuk analisis sentimen.
Jenis Data yang Diperlukan:
1. Data Ulasan Produk: Kumpulan teks ulasan yang diberikan oleh pelanggan.
2. Label Sentimen (Positif/Negatif): Data yang menunjukkan apakah ulasan tersebut positif atau negatif.
Model yang Digunakan:
Naive Bayes: Algoritma sederhana yang sangat cocok untuk klasifikasi teks, terutama untuk tugas analisis sentimen.
judul 3. Klasifikasi Jenis Penyakit Berdasarkan Gejala pada Pasien
Masalah yang Diselesaikan: Mengidentifikasi jenis penyakit tertentu berdasarkan gejala yang dilaporkan pasien untuk mempercepat diagnosis awal.
Data yang Dibutuhkan: Dataset yang berisi gejala-gejala yang dialami oleh pasien beserta diagnosis penyakit yang terverifikasi. Dataset bisa dari data medis publik atau dataset khusus.
Model Machine Learning yang Akan Digunakan: Klasifikasi untuk mengelompokkan data gejala menjadi jenis-jenis penyakit
judul 4: Model Machine Learning untuk Memprediksi Keterlambatan Pengiriman Logistik
Deskripsi
Membangun model machine learning yang dapat memprediksi apakah suatu pengiriman akan mengalami keterlambatan berdasarkan data historis dan faktor eksternal seperti cuaca dan lalu lintas.
Jenis Data yang Dibutuhkan
- Data Pengiriman: Tanggal pengiriman, estimasi waktu pengiriman, jarak, dan alamat tujuan.
- Data Cuaca: Informasi tentang kondisi cuaca selama perjalanan.
- Data Lalu Lintas: Tingkat kemacetan di jalur pengiriman.
- Data Riwayat Pengiriman: Data historis yang mencakup waktu tiba sebenarnya dan keterlambatan.
- Data Kendaraan: Informasi teknis dan status perawatan kendaraan yang digunakan.
Model Machine Learning yang Akan Digunakan
- Random Forest: Model ini handal dalam menangani dataset yang memiliki banyak fitur dan cukup efisien untuk membangun prediksi yang akurat.
Judul 5: Analisis Sistem Pengenalan Wajah di Handphone Menggunakan Machine Learning
Deskripsi:
Membangun sistem yang dapat mengenali wajah dari gambar atau video, berguna dalam aplikasi keamanan dan media sosial bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi dalam identifikasi pengguna melalui teknologi pengenalan wajah.
jenis data:
Data yang dibutuhkan meliputi gambar wajah dari berbagai sudut dan ekspresi, serta metadata terkait.
Model:
Model machine learning yang digunakan dapat mencakup algoritma seperti Viola-Jones untuk deteksi wajah dan Principal Component Analysis (PCA) untuk ekstraksi fitur wajah