Hasil Pre-Processing
🧩 Alur Preprocessing (Sesuai Implementasi)
Dataset batch "Data Mentah MBG" dipilih. Berikut hasil setiap tahapan preprocessing per baris data.
Teks Asli→
Cleaning→
Case Folding→
Normalisasi (kamus)→
Tokenisasi→
Stopword Removal→
TF-IDF→
Random Forest / KNN
Preprocessing diimplementasikan native di PHP (tanpa dependency eksternal):
• Cleaning — hapus URL, mention, hashtag, angka, tanda baca, dan karakter non-ASCII/emoji.
• Case Folding — ubah seluruh teks menjadi huruf kecil.
• Normalisasi — kamus kata tidak baku/singkatan (gk→tidak, yg→yang, dst.) dari tabel
• Stopword Removal — daftar stopword Bahasa Indonesia (
• TF-IDF → Random Forest / KNN — ekstraksi fitur lalu klasifikasi (menu Training Model).
Selanjutnya, data yang belum berlabel bisa diberi label otomatis di menu Pelabelan Data.
• Cleaning — hapus URL, mention, hashtag, angka, tanda baca, dan karakter non-ASCII/emoji.
• Case Folding — ubah seluruh teks menjadi huruf kecil.
• Normalisasi — kamus kata tidak baku/singkatan (gk→tidak, yg→yang, dst.) dari tabel
kamus_normalisasi.• Stopword Removal — daftar stopword Bahasa Indonesia (
StopwordList.php).• TF-IDF → Random Forest / KNN — ekstraksi fitur lalu klasifikasi (menu Training Model).
Selanjutnya, data yang belum berlabel bisa diberi label otomatis di menu Pelabelan Data.
26 dari 26 baris berhasil diproses — siap download.
| Teks Asli | Case Folding | Cleaning | Normalisasi | Tokenisasi | Stopword | Hasil Akhir | Label |
|---|
‹ Sebelumnya Hal. 12 / 3