Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 183283 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Ilham Aulia Malik
"[ABSTRAK
Aplikasi Fajr merupakan aplikasi mobile yang memiliki konten islami dengan
fitur utama yaitu Fajr Cards. Namun, Fajr Cards belum mampu menarik
perhatian pengguna dengan minimnya jumlah pengguna fitur ini. Fajr Cards
sebagai fitur yang berbasiskan kepada konten dapat ditingkatkan dengan
memberikan konten yang relevan dengan pengguna. Twitter sebagai media sosial
memiliki data real-time dan jumlah yang banyak sehingga dapat menjadi sumber
data aktual untuk dianalisa. Data Twitter dapat dianalisa dengan menggunakan
text mining. Salah satunya yaitu text classification atau klasifikasi teks Tujuan
penelitian ini adalah untuk menentukan metode klasifikasi apa yang terbaik untuk klasifikasi tema konten Fajr Cards. Metodologi yang digunakan menggunakan tahapan preprocess Text Mining dan
penggunaan metode Text Mining yaitu Text Classification. Hasil yang diharapkan adalah gambaran bagaimana data Twitter diproses untuk proses klasifikasi dan metode klasifikasi apa yang terbaik untuk klasifikasi tema konten Fajr Cards.

ABSTRACT
Fajr application is a mobile application that contains Islamic contents for moslem daily life. To get more users, the developers create a main feature called Fajr Cards. But, Fajr Cards has not been able to attract users. It is based on the minimum of users that using Fajr Cards. Fajr Cards as a feature based on contents can be improved by adding more content that have relevance value to users. Twitter as microblog social media have real time and a lot of data. Those data can be used as an actual source data for analyze. Text mining such as text classification will be used to analyze the data. The purpose of this research is to get what classification method that suited best for this classification. Methodology that used in this research is Text Mining including preprocess and Text Classification. The expected results is to know what classification method that suited best for Fajr Card?s theme classification.;Fajr application is a mobile application that contains Islamic contents for moslem
daily life. To get more users, the developers create a main feature called Fajr
Cards. But, Fajr Cards has not been able to attract users. It is based on the
minimum of users that using Fajr Cards. Fajr Cards as a feature based on contents
can be improved by adding more content that have relevance value to users.
Twitter as microblog social media have real time and a lot of data. Those data can
be used as an actual source data for analyze. Text mining such as text
classification will be used to analyze the data. The purpose of this research is to
get what classification method that suited best for this classification.
Methodology that used in this research is Text Mining including preprocess and
Text Classification. The expected results is to know what classification method that suited best for Fajr Card?s theme classification.;Fajr application is a mobile application that contains Islamic contents for moslem
daily life. To get more users, the developers create a main feature called Fajr
Cards. But, Fajr Cards has not been able to attract users. It is based on the
minimum of users that using Fajr Cards. Fajr Cards as a feature based on contents
can be improved by adding more content that have relevance value to users.
Twitter as microblog social media have real time and a lot of data. Those data can
be used as an actual source data for analyze. Text mining such as text
classification will be used to analyze the data. The purpose of this research is to
get what classification method that suited best for this classification.
Methodology that used in this research is Text Mining including preprocess and
Text Classification. The expected results is to know what classification method that suited best for Fajr Card?s theme classification., Fajr application is a mobile application that contains Islamic contents for moslem
daily life. To get more users, the developers create a main feature called Fajr
Cards. But, Fajr Cards has not been able to attract users. It is based on the
minimum of users that using Fajr Cards. Fajr Cards as a feature based on contents
can be improved by adding more content that have relevance value to users.
Twitter as microblog social media have real time and a lot of data. Those data can
be used as an actual source data for analyze. Text mining such as text
classification will be used to analyze the data. The purpose of this research is to
get what classification method that suited best for this classification.
Methodology that used in this research is Text Mining including preprocess and
Text Classification. The expected results is to know what classification method that suited best for Fajr Card’s theme classification.]"
2015
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Asep Rinaldo
"ABSTRAK<>br>
Dalam beberapa tahun terakhir, masalah pengukuran kredibilitas informasi di jaringan sosial mendapat perhatian yang cukup besar terutama di bawah situasi darurat. Hal itu merupakan konsekuensi dari membeludaknya informasi, terlebih ketika semua orang bebas berperan sebagai sumber informasi.Penelitian ini menyoroti buramnya dinding pembatas antara fakta dan hoax di Indonesia, sehingga hal itu menyebabkan banyaknya kasus penyebaran hoax di media. Jika dibiarkan hal tersebut dapat berdampak buruk bagi seorang pribadi ataupun organisasi yang diserang isu hoax. Survei yang dilakukan Intelligence Media Management IMM menyatakan terdapat peningkatan tajam di tahun 2016 dari 1572 menjadi 7311 pemberitaan media. Dan berdasarkan hasil survei yang dilakukan masyarakat telematika mastel Indonesia hampir dari seluruh responden 84,5 menyatakan terganggu dengan maraknya berita hoax yang dapat mengganggu kerukunan masyarakat dan menghambat pembangunan nasional.Menurut Menteri Komunikasi dan Informatika Rudiantara, langkah nyata yang bisa dilakukan adalah menyaring informasi menjadi lebih cepat dan tegas. Untuk itu diperlukan tindakan sehingga penyebaran hoax di media dapat diturunkan. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi konten di media sosial merupakan suatu hoax atau tidak pada saat konten tersebut beredar. Metodologi yang digunakan di dalam penelitian ini dimulai dengan mengumpulkan tweets yang terindikasi hoax lalu dilakukan proses pengolahan data dengan membuat suatu model text mining yang dapat memprediksi suatu konten berpotensi hoax atau tidak.Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sebuah model berbasis pembelajaran sendiri menggunakan algoritma LinearSVC dengan akurasi 91 yang dapat memprediksi apakah suatu tweet merupakan berpotensi hoax atau tidak sehingga membantu dalam menyaring suatu informasi yang diharapkan dapat mengurangi penyebaran hoax di Indonesia.

ABSTRACT<>br>
In recent years, the problem of measuring the credibility of information on the social network received considerable attention, especially under emergency situations. This is the consequence of too many information, especially when everyone is free to act as a source of information.The study highlights the blurring of the dividing wall between fact and hoax in Indonesia, so it causes many cases of spread of hoaxes in the media. If left unchecked it can be bad for a person or organization that attacked the issue of hoaxes. Surveys conducted by Intelligence Media Management IMM said there is a sharp increase in 2016 from 1572 content into 7311 content spread in media. And based on the results of a survey conducted by telematics community Mastel Indonesia almost of all respondents 84.5 declared disturbed by the rise of the hoax news that could disturb social harmony and impede national development.According to the Minister of Communications and Information Rudiantara, concrete steps that can be done is to filter information faster and firmer. It required the action so that the spread of hoax in the media can be derived. The purpose of this research is to identify content in social media is a hoax or not when the content is spreading. The methodology used in this research begins with collecting tweets that indicated hoax and then performed data processing by creating a text mining model that can predict a potentially hoax content or not.The result of this research is a machine learning model using LinearSVC algorithm with 91 accuracy which can predict whether tweet potentially hoax or not, thus helping the filtering of information expected to reduce the spread of hoax in Indonesia."
2017
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Deden Ade Nurdeni
"Kajian risiko bencana di Indonesia oleh BNPB menunjukkan jumlah jiwa terpapar risiko bencana tersebar di seluruh Indonesia dengan total potensi jiwa terpapar lebih dari 255 juta jiwa. Hasil kajian ini menunjukkan bahwa dampak bencana di Indonesia terbilang sangat tinggi. Sistem penanggulangan khususnya pada masa tanggap darurat menjadi hal yang krusial untuk dapat meminimalisir risiko. Namun, pemberian bantuan kepada korban bencana terkendala beberapa hal, antara lain keterlambatan dalam penyaluran, kurangnya informasi lokasi korban, dan distribusi bantuan yang tidak merata. Untuk memberikan informasi yang cepat dan tepat, BNPB telah membangun beberapa sistem informasi seperti DIBI, InAware, Geospasial, Petabencana.id dan InaRisk. Akan tetapi tidak secara realtime menampilkan wilayah terdampak bencana dengan memnunjukkan jenis kebutuhan bantuan apa yang dibutuhkan korban pada saat itu. Untuk memberikan solusi atas permasalah tersebut, penelitian ini membangun model yang mampu mengklasifikasikan data teks dari Twitter terkait bencana kedalam jenis bantuan yang diminta oleh korban bencana secara realtime. Selain itu visualisasi berupa dashboard dibangun dalam bentuk aplikasi berbasis peta untuk menampilkan lokasi korban yang terdampak. Penelitian ini mengunakan teknik text mining mengolah data Twitter dengan pendekatan metode klasifikasi multi label dan ekstraksi informasi lokasi menggunakan metode Stanford NER. Algoritme yang digunakan adalan Naive Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression dengan kombinasi metode tranformasi data multi label OneVsRest, Binary Relevance, Label Power-set, dan Classifier Chain. Representasi teks menggunakan N-Grams dengan pembobotan TF-IDF. Model terbaik untuk klasifikasi multi label pada penelitian ini adalah kombinasi Support Vector Machine dan Clasifier Chain dengan fitur UniGram+BiGram dengan nilai precision 82%, recall 70%, dan F1-score 75%. Stanford NER menghasilkan F1-score 83% untuk klasifikasi lokasi yang menjadi masukan untuk teknik geocoding. Hasil geocoding berupa informasi spasial ditampilkan dalam bentuk dashboard berbasis peta.

The study of disaster risk in Indonesia by BNPB shows the number of people exposed to disaster risk throughout Indonesia with a total potential life of 255 million people. The results of this study indicate that the impact of disasters in Indonesia is quite high. The response system, especially during the emergency response period, is crucial to be able to minimize risks. However, providing assistance to disaster victims is hampered by several things, including delays in providing assistance, lack of information on the location of victims, and uneven distribution of aid. To provide fast and accurate information, BNPB has built several information systems such as DIBI, InAware, Geospatial, Petabencana.id and InaRisk. However, it does not display the disaster area in real-time by showing what kind of assistance needs the victim needs at that time. To provide a solution to these problems, this study builds a model that is able to classify text data from Twitter related to the type of assistance requested by disaster victims in real-time. In addition, a dashboard is built in the form of a map-based application to display the location of the realized victim. This study uses text mining techniques to process Twitter data with a multi-label classification approach and location information extraction using the Stanford NER method. The algorithms used are Naive Bayes, Support Vector Machine, and Logistic Regression with a combination of OneVsRest, Binary Relevance, Power-set Label, and Classifier Chain. Text representation using N-Grams with TF-IDF weighting. The best model for multi-label classification in this study is a combination of Support Vector Machine and Classifier Chain with UniGram+BiGram features with 82% precision, 70% recall, and 75% F1-score. Stanford NER produces an F1-score of 83% for location classification which is the input for geocoding techniques. Geocoding results in the form of spatial information are displayed in a map-based dashboard."
Jakarta: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Deden Ade Nurdeni
"Kajian risiko bencana di Indonesia oleh BNPB menunjukkan jumlah jiwa terpapar risiko bencana tersebar di seluruh Indonesia dengan total potensi jiwa terpapar lebih dari 255 juta jiwa. Hasil kajian ini menunjukkan bahwa dampak bencana di Indonesia terbilang sangat tinggi. Sistem penanggulangan khususnya pada masa tanggap darurat menjadi hal yang krusial untuk dapat meminimalisir risiko. Namun, pemberian bantuan kepada korban bencana terkendala beberapa hal, antara lain keterlambatan dalam penyaluran, kurangnya informasi lokasi korban, dan distribusi bantuan yang tidak merata. Untuk memberikan informasi yang cepat dan tepat, BNPB telah membangun beberapa sistem informasi seperti DIBI, InAware, Geospasial, Petabencana.id dan InaRisk. Akan tetapi tidak secara realtime menampilkan wilayah terdampak bencana dengan memnunjukkan jenis kebutuhan bantuan apa yang dibutuhkan korban pada saat itu. Untuk memberikan solusi atas permasalah tersebut, penelitian ini membangun model yang mampu mengklasifikasikan data teks dari Twitter terkait bencana kedalam jenis bantuan yang diminta oleh korban bencana secara realtime. Selain itu visualisasi berupa dashboard dibangun dalam bentuk aplikasi berbasis peta untuk menampilkan lokasi korban yang terdampak. Penelitian ini mengunakan teknik text mining mengolah data Twitter dengan pendekatan metode klasifikasi multi label dan ekstraksi informasi lokasi menggunakan metode Stanford NER. Algoritme yang digunakan adalan Naive Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression dengan kombinasi metode tranformasi data multi label OneVsRest, Binary Relevance, Label Power-set, dan Classifier Chain. Representasi teks menggunakan N-Grams dengan pembobotan TF-IDF. Model terbaik untuk klasifikasi multi label pada penelitian ini adalah kombinasi Support Vector Machine dan Clasifier Chain dengan fitur UniGram+BiGram dengan nilai precision 82%, recall 70%, dan F1-score 75%. Stanford NER menghasilkan F1-score 83% untuk klasifikasi lokasi yang menjadi masukan untuk teknik geocoding. Hasil geocoding berupa informasi spasial ditampilkan dalam bentuk dashboard berbasis peta.

The study of disaster risk in Indonesia by BNPB shows the number of people exposed to disaster risk throughout Indonesia with a total potential life of 255 million people. The results of this study indicate that the impact of disasters in Indonesia is quite high. The response system, especially during the emergency response period, is crucial to be able to minimize risks. However, providing assistance to disaster victims is hampered by several things, including delays in providing assistance, lack of information on the location of victims, and uneven distribution of aid. To provide fast and accurate information, BNPB has built several information systems such as DIBI, InAware, Geospatial, Petabencana.id and InaRisk. However, it does not display the disaster area in real-time by showing what kind of assistance needs the victim needs at that time. To provide a solution to these problems, this study builds a model that is able to classify text data from Twitter related to the type of assistance requested by disaster victims in real-time. In addition, a dashboard is built in the form of a map-based application to display the location of the realized victim. This study uses text mining techniques to process Twitter data with a multi-label classification approach and location information extraction using the Stanford NER method. The algorithms used are Naive Bayes, Support Vector Machine, and Logistic Regression with a combination of OneVsRest, Binary Relevance, Power-set Label, and Classifier Chain. Text representation using N-Grams with TF-IDF weighting. The best model for multi-label classification in this study is a combination of Support Vector Machine and Classifier Chain with UniGram+BiGram features with 82% precision, 70% recall, and 75% F1-score. Stanford NER produces an F1-score of 83% for location classification which is the input for geocoding techniques. Geocoding results in the form of spatial information are displayed in a map-based dashboard."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Faisal M
"Terdapat beberapa media online yang ditutup oleh Kementrian Komunikasi dan Informatika (Kemkominfo) dikarenakan menjual obat aborsi. Hal tersebut karena aborsi merupakan tindakan yang dilarang yang tertulis pada Kitab Undang-Undang Hukum Pidana (KUHP) pada pasal 346. Oleh karena itu, agar situs dari PT XYZ tidak ditutup oleh Kemkominfo, PT XYZ melakukan penanganan terkait peredaran obat aborsi ini yaitu dengan pending system. Namun, pending system hanya mendeteksi judul dari produk dengan menggunakan kata kunci spesifik yang berhubungan dengan obat aborsi yang diinput oleh tim sehingga masih terdapat produk obat aborsi yang lolos beredar karena terdapat produk yang menggunakan kata kunci yang umum dan gaming keyword. Oleh karena itu, penelitian ini membahas terkait penerapan text mining untuk membangun sebuah classification model yang berasal dari korpus obat aborsi yang ada di PT XYZ yang akan digunakan untuk pendeteksian obat aborsi kedepannya yang ada di PT XYZ.
Penelitian ini menggunakan model CRISP-DM untuk siklus hidup data mining. Selain itu, untuk membangun suatu classification model, Penelitian ini melakukan percobaan terhadap dua algoritme diantaranya adalah Naive Bayes dan Support Vector Machine dengan metode k-fold cross validation. Selain itu, penelitian ini menggunakan data harga sebagai fitur tambahan dari model yang dibangun. Untuk penentuan classification yang terbaik dilakukan evaluasi performa dari setiap classification model dengan menggunakan confussion matrix dengan parameter accuracy, recall, precision, f1-measure, dan AUC. Penelitian ini menggunakan beberapa kriteria dalam penghapusan duplikasi data untuk menghindari data bias. Model terbaik yang didapatkan yaitu model SVM dengan fitur harga yang memiliki nilai accuracy 99.82%, f1-score 99.79%, dan AUC 99.98%. Hasil dari model yang telah dianalisis pada penelitian ini dapat digunakan oleh PT XYZ untuk mendeteksi produk obat aborsi agar mengurangi kesempatan penjual menjual produk obat aborsi yang di PT XYZ. Selain itu, penelitian ini dapat memberikan gambaran untuk penelitian akademis berikutnya terkait keseluruhan proses dari text mining.

There are several online media that were closed by the Ministry of Communication and Information (Kemkominfo) due to selling abortion drugs. This is because abortion is a prohibited act which is written in the Criminal Code (KUHP) in article 346. Therefore, in order PT XYZ is not closed by the Ministry of Communication and Information, PT XYZ create system that try to handle the circulation of abortion drugs, namely pending system. However, the pending system only detects the title of the product by using specific keywords related to abortion drugs that are inputted by the team so that there are still abortion drug products that pass through the system because there are products that use general keywords and gaming keywords. Therefore, this study discusses the application of text mining to build a classification model derived from the abortion drug corpus at PT XYZ which will be used for the detection of abortion drugs in the future at PT XYZ.
This study uses the CRISP-DM model for the data mining life cycle. In addition, to build a classification model, this study conducted experiments on two algorithms including Naive Bayes and Support Vector Machine with the k-fold cross validation method. In addition, this study uses price data as an additional feature of the built model. To determine the best classification, the performance evaluation of each classification model is carried out using a confusion matrix with parameters accuracy, recall, precision, f1-measure, and AUC. This study uses several criteria in eliminating duplication of data to avoid data bias. The best model obtained is the SVM model with a price feature that has an accuracy value of 99.82%, f1-score 99.79%, and AUC 99.98%. The results of the model that had been analyzed in this study can be used by PT XYZ to detect abortion drug products in order to reduce the chance for sellers to sell abortion drug products at PT XYZ. In addition, this research can provide an overview for the next academic research related to text mining process.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Nivia Nurbayani
"ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis unsur makro dan mikro dari sebuah teks yang berjudul IMAN (Vereinigung Acehnesischer Studenten in Deutschland) yang ada pada majalah NADI (Nachrichten für Alumni über Deutschland und Indonesien). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dengan bentuk kajian pustaka. Teks ini akan dianalisis menggunakan teori dari Nord (2010) tentang sistematika analisis teks menggunakan skema W-Frage. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa pada teks sumber ataupun teks sasaran terdapat semua unsur makro dan mikro. Di samping itu pada teks sasaran juga ditemukan kesalahan seperti kesalahan penulisan dan ketidaksesuaian kaidah bahasa sasaran.

ABSTRACT
This study aims to analyze micro and macro elements of a text with the title IMAN (Vereinigung Acehnesischer Studenten in Deutschland) in NADI (Nachrichten für Alumni über Deutschland und Indonesien) magazine. The method that used in this study is qualitative method with literature review. The text will be analyzed by using the theory of Nord (2010), about the systematics text analysis by using W-Frage scheme. Based on the result, it is known that both original text and the translation text have all the elements of micro and macro. Furthermore, several mistakes also found in writting and mismatch of translation."
Fakultas Ilmu Pengetahuan Budaya Universitas Indonesia, 2019
MK-Pdf
UI - Makalah dan Kertas Kerja  Universitas Indonesia Library
cover
Puteri Prameswari
"Ulasan hotel online di era modern ini memiliki peran besar mengingat hotel merupakan faktor penentu daya saing sebuah daerah wisata, namun pemanfaatannya masih jarang ditemukan. Berkaitan dengan rencana pemerintah untuk meningkatkan kunjungan wisatawan ke Indonesia, penelitian ini mengaplikasikan text mining terhadap ulasan hotel online untuk menemukan pengetahuan yang bermanfaat dalam membangun sektor perhotelan sebagai bagian integral dalam industri pariwisata. Teknik klasifikasi teks digunakan untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam kalimat ulasan melalui analisis sentimen, serta teknik klasterisasi pada text summarization untuk menemukan kalimat representatif yang mampu menggambarkan keseluruhan isi ulasan. Percobaan dengan ulasan hotel di Labuan Bajo, Lombok, dan Bali menghasilkan luaran yang memuaskan, di mana akurasi model penggolong klasifikasi sebesar 78 dan Davies-Bouldin Index DBI sebesar 0.071 untuk proses klasterisasi. Luaran penelitian ini diharapkan mampu menggambarkan kondisi hotel di daerah wisata unggulan Indonesia sehingga dapat berkontribusi dalam peningkatan kualitas sektor perhotelan sebagai penunjang industri pariwisata di Indonesia.

In this modern era, online hotel reviews have a big role considering the hotel is one the aspects in determining the competitiveness in the tourist area, but its implementation is still rare. Regarding the government 39 s plan to increase tourist arrivals to Indonesia, this research utilized text mining towards online hotel reviews to find useful knowledge in building the hospitality sector as an integral part of the tourism industry. Text classification technique was used to obtain sentiment information contained in review sentences through sentiment analysis, as well as clustering technique as a part of text summarization to find representative sentences that are able to describe the entire contents of the review. Experiments with hotel reviews in Labuan Bajo, Lombok and Bali generated surprising outcomes, where the accuracy of classification model reaches 78 and the Davies Bouldin Index DBI of clustering algorithm strikes 0.071. The output of this research is expected to be able to describe the condition of the hotel in tourist area based on the different level of tourism development so that it can contribute to improving the quality of the hotel industry as well as supporting the tourism industry in Indonesia.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
T48159
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sitorus, Clara Fransisca
"ABSTRAK
Dokumen ilmiah memuat ilmu pengetahuan yang dihasilkan dari penelitian. Dokumen-dokumen ini saling terhubung apabila terdapat hubungan antara penelitian yang satu dengan yang lain. Bidang ilmu pengetahuan merupakan bagian penting dalam menganalisis perkembangan ilmu pengetahuan. Domain kajian suatu bidang ilmu pengetahuan dapat dilihat dengan bantuan alat visualisasi. Salah satu bentuk visualisasi adalah pemetaan ilmu. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang gambaran peta penelitian publikasi internasional Fakultas Teknik UI selama 6 tahun terakhir Januari 2010 ndash; Oktober 2016 yang terindeks Scopus. Pemetaan dilakukan dengan membangun jaringan hubungan antar artikel. Metode pendekatan analisis co-word dilakukan pada subjek penelitian kata kunci atau deskriptor . Data yang diolah diambil dari atribut author keyword dan index keyword publikasi internasional. Berdasarkan kemunculan co-occurence dari pasangan kata, analisis co-word menggambarkan tema penelitian dan menunjukkan hubungan antar tema dari konten berupa teks. Hasil dari penelitian ini adalah pemetaan dan klaster tema publikasi FT UI dan setiap departemen FT UI. Klaster tema publikasi FT UI didominasi oleh tema dari Departemen Teknik Elektro, Teknik Mesin, dan Teknik Metalurgi.

ABSTRACT
Scientific document contains knowledge generated from the research. These documents are connected if there is a link between each research. Science field is an important part in analyzing the development of science. Domain study of a field of science can be seen with the aid of visualization tools. One form of visualization is science mapping. The aim of this research is to achieve up to date information on the map of six years January 2010 ndash October 2016 international publication conducted by the researchers from Fakultas Teknik UI that are indexed by Scopus database. Science mapping is conducted by construct networks of links between articles. Method of co word analysis approach on subjects keywords or descriptor was implemented. Tabulation of data are extracted from the author keyword and index keyword of documents. Based on the co occurrence of pairs of words, co word analysis seeks to extract the themes of science and detect the linkages among these themes directly from the subject content of texts. The results of this study shows the theme map dan clusters in FT UI and each department of FT UI. Publication themes of FT UI are dominated by the theme from Department of Electrical Engineering, Mechanical Engineering, and Metallurgical Engineering."
2016
S66264
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nur Azizah Vidya
"[ABSTRAK
Banyaknya jejaring sosial yang bermunculan. Salah satu jejaring sosial yang marak digunakan adalah twitter. Kegiatan promosi produk melalui twitter sudah mulai digunakan PT XL Axiata Tbk (XL) sejak tahun 2009 melalui akun @XL123. Penggunaan twitter oleh perusahaan telekomunikasi di Indonesia masih dalam tahap penjualan dan promosi.
Namun demikian, analisis yang dilakukan hanya terbatas pada perhitungan jumlah retweet, komentar, dan follower. Analisis belum melihat sejauh mana makna komentar dari pelanggan maupun masyarakat. Hal ini akan mempengaruhi keputusan membeli masyarakat jika komentar yang diberikan negatif, dan sebaliknya komentar positif akan meningkatkan citra perusahaan di mata stakeholder. Hal ini dapat dilihat dari fakta bahwa rating yang diperoleh XL Axiata tidak sesuai dengan ekspektasi brand tersebut, yaitu rating 3 dari 10. Sedangkan ekspektasi yang diharapkan berdasarkan analisa perbandingan jumlah follower dan following, semestinya XL Axiata memiliki reputasi yang bagus yaitu 7-8.
Penelitian ini melakukan perhitungan reputasi dari produk XL Axiata, dan membandingkannya dengan produk Telkomsel dan Indosat. Selanjutnya dilakukan beberapa teknik ekstrak data, analisis sentimen, serta membandingkan tiga algoritma klasifikasi: Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Decision Tree. Tahap evaluasi performansi menggunakan precision, recall, f-measure, dan kurva ROC (AUC). Hasil menunjukkan bahwa model yang dibentuk oleh SVM memberikan performansi yang lebih baik untuk selanjutnya digunakan untuk melakukan perhitungan Net Brand Reputation. Perhitungan NBR dilakukan di produk 3G, 4G, Voice, SMS, dan Internet (data). Berdasarkan perbandingan kelima produk ini, XL Axiata memperoleh rata-rata nilai reputasi yang lebih di dibandingkan Telkomsel dan Indosat yaitu sebesar 24.5%, sedangkan Telkomsel hanya memperoleh 13.2% dan Indosat 19.3%.

ABSTRACT
The internet in Indonesia has grown rapidly, it proved by many social media comes up. One of famous social media is twitter. Campaign product using twitter had been used by XL Axiata since 2009 through account @XL123. Unfortunately, the using of twitter in Indonesia telecommunication company still in the stage of sales and promotions.
However, the analysis only calculated number of retweets, comments, dan followers. Analyzes haven?t seen what is the meaning of those comments, whether be positive or negative for XL brand products. Negative comments giving influence to society buying decision, while positive comments create good reputation to stakeholders. This is showned by a fact that the rating obtained XL Axiata does not correspond to the brand?s expectation, ie rating 3 out of 10. While expectation based on comparative analysis of number of followers and following, XL Axiata should have a good reputation in rate 7-8.
This study not only calculating XL product but also Telkomsel and Indosat for comparative analysis. Hereafter, we extracted features, algorithms and the classification schemes. Evaluation phase using precision, recall, f-measure and ROC curve (AUC). The sentiments are classified and compared using three different algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine, and Decision Tree classifier method. The result shows model built by SVM is the best result. Using this model, we measure Net Brand Reputation in 5 products which are 3G, 4G, Voice, SMS, and Internet (data). The experiments showned XL Axiata has the highest reputation score rather than Telkomsel and Indosat with average NBR score 24,5%, while Telkomsel only 13.2% and Indosat 19.3%.;The internet in Indonesia has grown rapidly, it proved by many social media comes up. One of famous social media is twitter. Campaign product using twitter had been used by XL Axiata since 2009 through account @XL123. Unfortunately, the using of twitter in Indonesia telecommunication company still in the stage of sales and promotions.
However, the analysis only calculated number of retweets, comments, dan followers. Analyzes haven?t seen what is the meaning of those comments, whether be positive or negative for XL brand products. Negative comments giving influence to society buying decision, while positive comments create good reputation to stakeholders. This is showned by a fact that the rating obtained XL Axiata does not correspond to the brand?s expectation, ie rating 3 out of 10. While expectation based on comparative analysis of number of followers and following, XL Axiata should have a good reputation in rate 7-8.
This study not only calculating XL product but also Telkomsel and Indosat for comparative analysis. Hereafter, we extracted features, algorithms and the classification schemes. Evaluation phase using precision, recall, f-measure and ROC curve (AUC). The sentiments are classified and compared using three different algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine, and Decision Tree classifier method. The result shows model built by SVM is the best result. Using this model, we measure Net Brand Reputation in 5 products which are 3G, 4G, Voice, SMS, and Internet (data). The experiments showned XL Axiata has the highest reputation score rather than Telkomsel and Indosat with average NBR score 24,5%, while Telkomsel only 13.2% and Indosat 19.3%., The internet in Indonesia has grown rapidly, it proved by many social media comes up. One of famous social media is twitter. Campaign product using twitter had been used by XL Axiata since 2009 through account @XL123. Unfortunately, the using of twitter in Indonesia telecommunication company still in the stage of sales and promotions.
However, the analysis only calculated number of retweets, comments, dan followers. Analyzes haven’t seen what is the meaning of those comments, whether be positive or negative for XL brand products. Negative comments giving influence to society buying decision, while positive comments create good reputation to stakeholders. This is showned by a fact that the rating obtained XL Axiata does not correspond to the brand’s expectation, ie rating 3 out of 10. While expectation based on comparative analysis of number of followers and following, XL Axiata should have a good reputation in rate 7-8.
This study not only calculating XL product but also Telkomsel and Indosat for comparative analysis. Hereafter, we extracted features, algorithms and the classification schemes. Evaluation phase using precision, recall, f-measure and ROC curve (AUC). The sentiments are classified and compared using three different algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine, and Decision Tree classifier method. The result shows model built by SVM is the best result. Using this model, we measure Net Brand Reputation in 5 products which are 3G, 4G, Voice, SMS, and Internet (data). The experiments showned XL Axiata has the highest reputation score rather than Telkomsel and Indosat with average NBR score 24,5%, while Telkomsel only 13.2% and Indosat 19.3%.]"
2015
TA-PDF
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Rangga Kharisma Putra
"ABSTRAK
Tren belanja yang terus meningkat mendorong tumbuhnya bisnis e-commerce di Indonesia yang salah satunya adalah suatu perusahaan e-commerce di Indonesia. Salah satu peran penting untuk mendukung bisnis e-commerce adalah kategorisasi produk yang baik. Kategorisasi produk yang baik akan membuat pencarian produk sesuai dengan kebutuhan dari pelanggan. Hal ini berdampak baik pada tingkat penjualan, pengalaman pengguna, maupun pengelolaan produk di sisi internal perusahaan. Akan tetapi, terdapat temuan kesalahan kategori yang penyebab utamanya adalah proses kategorisasi yang masih bersifat manual, berulang, dan massive.
Penelitian ini bertujuan untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut dengan membuat suatu model yang mampu melakukan klasifikasi produk secara otomatis. Data yang digunakan adalah judul produk, sedangkan untuk label adalah kategori dari setiap produk. Penelitian ini melakukan percobaan terhadap dua representasi yaitu bag-of-words (BoW) dan TF-IDF. Selain itu, penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes dan SVM dalam percobaannya.
Hasil dari penelitian ini didapatkan model yang mampu melakukan klasifikasi produk salah satu perusahaan e-commerce secara baik. Kombinasi BoW dan SVM mampu menghasilkan model performa yang terbaik dengan nilai akurasi 96.40% dan F-measure 95.90%. Selain itu dari penelitian ini didapatkan hasil representasi BoW memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan TF-IDF.

ABSTRACT
The increasing shopping trend encourages the growth of e-commerce businesses in Indonesia, one of which is e-commerce company in Indonesia. On of the important role to support e-commerce business is well-managed product categorization. Good product categorization will impact the product search according to the customer needs. This will affect the level of sales, user experience, and product management in the internal side of the company. However, some errors were found in the product category, the main causes are the manual categorization, repetitive, and massive process.
This study is aimed to solve the problem by making a model that able to classify products automatically. The data that used in this study is the product title, while the label is the category of each product. This study conducted experiments on two representations; bag-of-words (BoW) and TF-IDF. In addition, this study is using naïve bayes and SVM algorithms in the experiment.
This study resulted a model that able to classify one of e-commerce company products properly. The combination of BoW and SVM is able to produce the best performance model with an accuracy value of 96.40% and F-measure 95.90%. On the other hand, the results of the BoW representation provided the better performance than the TF-IDF."
2019
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>