Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Analisis Mekanisme Proses Penyelenggaraan Pendidikan Pelatihan Dea Wanda Milarahma Putri; Tuti Andriani
JURNAL PENDIDIKAN ISLAM AL I’TIBAR Vol 11 No 2 (2024): Jurnal Pendidikan Islam: Al I'tibar
Publisher : Program Studi Pendidikan Agama Islam Fakultas Agama Islam Universitas Nurul Huda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30599/jpia.v11i2.3585

Abstract

Tujuan dari artikel ini adalah untuk mendapatkan pemahaman tentang mekanisme proses penyelenggaraan pendidikan pelatihan. Jenis penelitian kualitatif ini menggunakan data deskriptif dari berbagai buku, artikel dan jurnal tentang bagaimana proses penyelenggaraan pendidikan pelatihan yang efektif. Secara profesional, lembaga pelatihan menyelenggarakan pendidikan dan pelatihan yang memenuhi standar kompetensi fisik dan meningkatkan kinerja individu dan organisasi. Pelatihan tersebut harus dilakukan sesuai dengan peraturan dan instruksi yang dikeluarkan pemerintah. Pemberian pelatihan merupakan salah satu kegiatan promosi Departemen Promosi Sumber Daya Pendidikan. Setiap unit kerja juga mempunyai pendidikan dan pelatihan untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan pemahaman tentang bagaimana proses penyelenggaraan pendidikan dan pelatihan. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kepustakaan yang menggunakan pendekatan kualitatif. Buku dan artikel yang berkaitan dengan pokok bahasan berfungsi sebagai sumber informasi sekunder
Classification of Product Review Sentiment Using Naive Bayes and Support Vector Machine Algorithms Simangunsong, Pandi Barita Nauli; Fika Sirait, Matias Julyus; Tuti Andriani
Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 5 (2026): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jatilima.v7i5.2166

Abstract

This review synthesizes research on "Theoretical comparison of Naïve Bayes and Support Vector Machine for sentiment classification of product reviews" to address inconsistencies in algorithm performance and applicability across diverse datasets. The review aimed to evaluate theoretical foundations and practical implementations of both algorithms, benchmark classification metrics, analyze factors influencing performance, assess handling of neutral sentiments, and examine ensemble model efficacy. A systematic analysis of studies from Southeast Asia and related regions was conducted, focusing on supervised learning approaches with varied preprocessing and evaluation metrics. Findings indicate that Support Vector Machine generally achieves higher accuracy, precision, and recall across balanced and large datasets, while Naïve Bayes offers superior computational efficiency and recall in specific contexts. Preprocessing techniques and dataset characteristics significantly affect both algorithms’ robustness, with Support Vector Machine demonstrating greater adaptability to data variability and neutral sentiment classification. Hybrid and ensemble models combining Naïve Bayes and Support Vector Machine consistently improve classification accuracy and robustness but incur higher computational costs and remain underexplored. These results underscore the necessity of context-specific algorithm selection and optimization in sentiment analysis. The review highlights theoretical and practical implications for deploying machine learning classifiers in product review sentiment tasks, emphasizing the balance between accuracy, efficiency, and scalability within resource and data constraints.