Kirimkan 5 Judul Proyek UTS dan UAS

kelompok Neural Navigators

kelompok Neural Navigators

oleh NANDA PERDANA -
Jumlah balasan: 1

Judul Proyek: Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Laptop Berdasarkan Kinerja, Anggaran, dan Kebutuhan Pengguna

Deskripsi Singkat
Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis machine learning yang dapat merekomendasikan laptop terbaik kepada pengguna, berdasarkan kombinasi kriteria seperti anggaran, kinerja perangkat, dan kebutuhan spesifik pengguna (misalnya untuk gaming, pekerjaan kreatif, atau penggunaan sehari-hari). Dengan sistem ini, pengguna dapat dengan mudah menemukan laptop yang sesuai dengan kebutuhan mereka tanpa kebingungannya memilih di antara banyak pilihan yang ada.

 

Data yang Dibutuhkan
1. Data Spesifikasi Laptop

- Prosesor (CPU): Jenis, kecepatan, dan jumlah core.
- RAM: Kapasitas dan tipe.
- Penyimpanan: SSD vs HDD, kapasitas.
- Kartu grafis: Jenis dan kapasitas.
- Layar: Ukuran, resolusi, dan jenis panel.
- Daya tahan baterai.
- Sistem Operasi: Windows, macOS, Linux, atau lainnya.
- Fitur tambahan: Webcam, keyboard backlit, port USB, dll.

2. Data Harga Laptop
- Harga masing-masing laptop di berbagai rentang harga.

3. Preferensi Pengguna
- Jenis penggunaan (gaming, desain grafis, pekerjaan kantor, mobilitas tinggi).
- Anggaran yang tersedia.
- Preferensi sistem operasi (misalnya Windows atau macOS).
- Prioritas fitur (misalnya portabilitas, kinerja grafis, atau daya tahan baterai).

4. Data Ulasan dan Rating
- Ulasan dari pengguna yang mencakup aspek kinerja, daya tahan, dan kenyamanan penggunaan.
- Rating umum dari berbagai platform e-commerce.

Model Machine Learning yang Dibutuhkan

1. Rekomendasi Berbasis Klasifikasi :
- Algoritma: Random Forest Classifier, Decision Trees, atau K-Nearest Neighbors (KNN).

- Pendekatan: Model klasifikasi ini dapat digunakan untuk mengkategorikan laptop berdasarkan jenis penggunaan yang diinginkan oleh pengguna (misalnya, gaming, profesional, atau portabel). Berdasarkan input (anggaran, kebutuhan, dan preferensi), model akan memilih kategori laptop yang paling sesuai.
- Output: Kategori laptop yang cocok, dengan rekomendasi perangkat yang memenuhi kriteria pengguna.

 

Sebagai balasan NANDA PERDANA

Re: kelompok Neural Navigators

oleh NANDA PERDANA -
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