Intrusion Detection Model Using Chi Square Feature Selection and Modified Naïve Bayes Classifier

2016 ◽  
pp. 81-91 ◽  
Author(s):  
I. Sumaiya Thaseen ◽  
Ch. Aswani Kumar
Keyword(s):  
Feature Selection ◽  
Intrusion Detection ◽  
Naive Bayes ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Chi Square ◽  
Detection Model

scholarly journals ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN SELEKSI FITUR CHI SQUARE

2014 ◽  
Vol 3 (3) ◽  
pp. 92 ◽  
Author(s):  
JUEN LING ◽  
I PUTU EKA N. KENCANA ◽  
TJOKORDA BAGUS OKA
Keyword(s):  
Feature Selection ◽  
Sentiment Analysis ◽  
Naive Bayes ◽  
Computational Study ◽  
Naïve Bayes ◽  
Machine Learning Techniques ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Chi Square

Sentiment analysis is the computational study of opinions, sentiments, and emotions expressed in texts. The basic task of sentiment analysis is to classify the polarity of the existing texts in documents, sentences, or opinions. Polarity has meaning if there is text in the document, sentence, or the opinion has a positive or negative aspect. In this study, classification of the polarity in sentiment analysis using machine learning techniques, that is Naïve Bayes classifier. Criteria for text classification decisions, learned automatically from learning the data. The need for manual classification is still required because training the data derived from manually labeling, the label (feature) refers to the process of adding a description of each data according to its category. In the process of labeling, feature selection is used and performed by chi-square feature selection, to reduce the disturbance (noise) in the classification. The results showed that the frequency of occurrences of the expected features in the true category and in the false category have an important role in the chi-square feature selection. Then classification breaking news by Naïve Bayes classifier obtained an accuracy of 83% and a harmonic average of 90.713%.

scholarly journals Sentiment Analysis Of Full Day School Policy Comment Using Naïve Bayes Classifier Algorithm

SinkrOn ◽  
2020 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
Author(s):  
Miftahul Kahfi Al Fath ◽  
Arini Arini ◽  
Nasrul Hakiem
Keyword(s):  
Feature Selection ◽  
Naive Bayes ◽  
School Policy ◽  
Naïve Bayes ◽  
Day School ◽  
Training Data ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Full Day

Sentiment analysis is an important and emerging research topic today. Sentiment analysis is done to see opinion or tendency of opinion to a problem or object by someone, whether it tends to have a negative or positive view. The main purpose of this study is to find out public sentiment on Full Day school's policy comment from Facebook Page of Kemendikbud RI and to find out the performance of the Naïve Bayes Classifier Algorithm. In this study, the authors used the Naïve Bayes Classifier algorithm with trigram and quad ram character feature selection with two different training data models and labeling of training data using Lexicon Based method in the classification of public sentiment toward the Full day school policy. The result of this research shows that public negative sentiment toward Full Day School policy is more than positive or neutral sentiment. The highest accuracy value is the Naïve Bayes Classifier algorithm with trigram feature selection of 300 data training models with a value of 80%. The greater of training data and feature selection used on the Naïve Bayes Classifier Algorithm affected the accurate result.

scholarly journals Terrorism Detection Model using Naive Bayes Classifier

2020 ◽  
Vol 7 (12) ◽  
pp. 9-15
Author(s):  
Francisca Onaolapo Oladipo ◽  
Ogunsanya Funmilayo Blessing ◽  
Ezendu Ariwa
Keyword(s):  
Naive Bayes ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Detection Model

scholarly journals Identifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kelayakan Donor Darah di STIKes Santa Elisabeth Medan Tahun 2019

2020 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 122
Author(s):  
Paska Ramawati Situmorang ◽  
Widya Yanti Sihotang ◽  
Lilis Novitarum
Keyword(s):  
Naive Bayes ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Chi Square

Donor darah adalah kegiatan menyalurkan darah atau produk berbasis darah dari satu orang ke sistem peredaran orang lainnya. Angka kematian akibat tidak tersedianya cadangan darah untuk transfusi pada negara berkembang relatif tinggi. Indonesia memiliki tingkat penyumbang sebanyak 6-10 orang per 1000 penduduk  yang jauh lebih kecil dibandingkan dengan beberapa negara kecil di Asia. Meskipun ada peningkatan kesadaran masyarakat untuk melakukan donor darah secara sukarela, tetapi banyak masyarakat yang gagal mendonorkan darahnya karena berbagai alasan kesehatan sehingga penting dilakukannya identifikasi masalah-masalah yang membuat calon pendonor darah  gagal memberikan darah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi status kelayakan donor darah dari dosen/mahasiswa STIKes Santa Elisabeth Medan tahun 2019 dan dianalisis berdasarkan hasil pemeriksaan dengan metode Naive Bayes Classifier. Data dievaluasi secara statistik menggunakan uji Chi square. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, karakteristik umum calon pendonor darah adalah mahasiswa/i, perempuan, kelompok usia 16-35 tahun, berat badan >50 kg dan status hemoglobin normal. Kami menemukan hanya ada 38.85% responden yang memiliki status “Boleh Donor” dengan karakteristik umum golongan darah 0 terbanyak, perempuan, usia 16-35 tahun, berat badan >50 kg dan semua responden memiliki kadar hemoglobin normal. Berdasarkan uji statistik yang dilakukan, terdapat hubungan erat antara berat badan dengan kondisi hemoglobin normal dan kondisi hemoglobin normal dengan status kelayakan donor, sedangkan jenis kelamin tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap kondisi hemoglobin maupun status kelayakan donor darah.  

scholarly journals Twitter Sentiment Analysis using Na¨ive Bayes Classifier with Mutual Information Feature Selection

2018 ◽  
Vol 2 (2) ◽  
pp. 106-111
Author(s):  
Maria Arista Ulfa ◽  
Budi Irmawati ◽  
Ario Yudo Husodo
Keyword(s):  
Feature Selection ◽  
Mutual Information ◽  
Naive Bayes ◽  
Application Programming Interface ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Application Programming ◽  
Programming Interface

Analisis sentimen merupakan suatu teknik idetifikasi terhadap emosi yangdiekspresikan melalui teks. Tujuan analisis sentimen adalah menentukan apakah suatupendapat dalam kalimat atau dokumen termasuk kategori positif ataunegatif. Twitter merupakan salah satu media sosial yang sering digunakan dalammenyampaikan pendapat. Twitter memungkinkan penggunanya (user) untuk menulispendapat mereka mengenai berbagai topik dalam sebuah tweet. Data twitter dalampenelitian ini didownload melalui twitter Application Programming Interface (API).Data twitter tersebut terdiri dari 500 tweet tentang pariwisata Lombok dengan hashtag#lombok dan #woderfullombok. Fitur informasi dari setiap tweet diseleksimenggunakan metode Mutual Information dan dianalisis menggunakan modelklasifikasi Naïve Bayes (Naïve Bayes Classifier). Hasil pengujian klasifikasisentimen twitter pada kategori positif dan negatif menggunakan 10-fold crossvalidation memperoleh akurasi rata-rata sebesar 97,9%.Kata kunci : Analisis Sentimen, Twitter, Naïve Bayes Classifier, Mutual Information

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document