PIESCEScare Evaluasi Mutu Layanan Rumah Sakit (Framework PIECES & LDA Topic Modeling)

Uji Sentimen Ulasan Tunggal

Simulasi Prediksi Sentimen Ulasan Pasien Secara Real-Time Menggunakan Pipeline Preprocessing NLP & Model Support Vector Machine (SVM)

Form Masukan Teks Ulasan
Input Real-Time
Hasil Analisis Sistem:
Teks Setelah Normalisasi & Preprocessing:
Contoh Ulasan Cepat

Klik salah satu contoh di bawah ini untuk mengisi form secara otomatis:

Info Decision Score SVM

Decision Score mengukur jarak data teks terhadap hyperplane keputusan pada model Support Vector Machine:

  • Nilai Positif (> 0): Teks cenderung berada di area klasifikasi Positif.
  • Nilai Negatif (< 0): Teks cenderung berada di area klasifikasi Negatif.