Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pendeteksian topik merupakan sebuah proses dalam menganalisis data teks untuk menemukan sebuah topik-topik yang ada pada data teks. Pada era digital saat ini, pendeteksian topik sering digunakan untuk menganalisis topik dan mengelompokkan informasi berdasarkan topiknya. Machine learning membantu proses pendeteksian topik menjadi lebih cepat dan efisien, terutama pada data teks dengan ukuran data yang besar. Salah satu metode machine learning yang dapat digunakan untuk pendeteksian topik adalah metode clustering. Namun karena dimensi data yang tinggi membuat beberapa metode clustering kurang efektif menyelesaikan pendeteksian topik. Untuk mengatasi hal tersebut data yang memiliki ukuran dimensi yang cukup tinggi perlu dilakukan proses reduksi dimensi terlebih dahulu. Improved Deep Embedded Clustering (IDEC) merupakan sebuah metode clustering yang secara bersamaan melakukan reduksi dimensi data dan clustering. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pendeteksian topik dengan metode clustering IDEC. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data berita online AG News, Yahoo! Answer, dan R2. Namun pada metode IDEC, data teks tidak bisa langsung menerima input berupa data teks. Data teks perlu diubah menjadi vektor representasi yang dapat diterima input. Pada penelitian ini digunakan metode representasi teks Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT). Data teks mula-mula akan diubah oleh BERT menjadi vektor representasi, setelah itu vektor representasi akan diterima dan dilakukan pendeteksian topik oleh metode IDEC. Kemudian pada proses simulasi dilakukan perbandingan kinerja model IDEC dengan representasi teks BERT dan model IDEC dengan representasi teks TF-IDF. Didapatkan hasil simulasi dari kinerja model IDEC dengan representasi teks BERT memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan model IDEC dengan representasi teks TF-IDF ......Topic detection is a process in analyzing text data to find topics that exist in text data. In today's digital era, topic detection is often used to analyze topics and grouping the information by topic. Machine learning helps the topic detection process to be faster and more efficient, especially in text data with large data sizes. One of the machine learning methods that can be used for topic detection is the clustering method. However, because the high data dimensions make some clustering methods less effective in completing topic detection. To overcome this, data that has a sufficiently high dimension size needs to be carried out in a dimension reduction process first. Improved Deep Embedded Clustering (IDEC) is a clustering method that simultaneously performs data dimension reduction and clustering. Therefore, in this study, topic detection was carried out using the IDEC clustering method. The data used in this study is the online news data of AG News, Yahoo! Answer, and R2. However, in the IDEC method, text data cannot directly receive input in the form of text data. Text data needs to be converted into a vector representation that can accept input. In this study, the Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) text representation method was used. The text data will first be converted by BERT into a vector representation, after that the vector representation will be accepted and topic detection will be carried out by the IDEC method. Then the simulation process compares the performance of the IDEC model with the BERT text representation and the IDEC model with the TF-IDF text representation. The simulation results obtained from the performance of the IDEC model with the text representation of BERT which has superior performance compared to the IDEC model with the text representation of TF-IDF.

Abstrak :
Tingginya tingkat penggunaan media sosial, membuat media sosial sering digunakan untuk menjadi salah satu sumber data pada banyak penelitian. Salah satu penelitian yang paling sering digunakan adalah analisis sentimen. Analisis sentimen adalah bidang studi yang menganalisis pendapat, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap, dan emosi orang terhadap entitas seperti produk, layanan, organisasi, individu, isu, peristiwa, topik, dan atributnya. Pada penelitian ini, penulis menggunakan model Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) pada permasalahan analisis sentimen. Pada penelitian ini model BERT juga dibandingkan dengan dua model dasar lainnya, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan Long-Short Term Memory (LSTM). Agar model dapat belajar secara berkelanjutan dari beberapa domain data, model tersebut juga diimplementasikan pada lifelong learning. Hasilnya, BERT mengalami penurunan akurasi sebanyak 8,21% dari 89,17% menjadi 80,96% pada uji loss of knowledge dan mengalami kenaikan sebesar 6,67% dari 82,93% menjadi 89,60% pada uji transfer of knowledge. ......High level usage of social media makes this platform frequently used as one of the sources for educational studies such as sentiment analysis. Sentiment analysis is a field of study that analyzes people's opinions, sentiments, evaluations, judgments, attitudes, and emotions towards entities such as products, services, organizations, individuals, issues, events, topics, and their attributes. In this study, author will use Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) model for sentiment analysis problem. BERT will also be compared with two others basic model which is Convolutional Neural Network (CNN) and Long-Short Term Memory (LSTM). In order for the model to learn continuously from several data domains, lifelong learning is also implemented in the model. As a result, BERT accuracy decreased 8.21% from 89,17% to 80,96% in loss of knowledge test and increased 6.67% from 82,93% to 89,60% in transfer of knowledge test.

Abstrak :
Pendeteksian topik merupakan masalah komputasi yang menganalisis kata-kata dari suatu data teks untuk menemukan topik yang ada di dalam teks tersebut. Pada data yang besar, pendeteksian topik lebih efektif dan efisien dilakukan dengan metode machine learning. Data teks harus diubah ke dalam bentuk representasi vektor numeriknya sebelum dimasukkan ke model machine learning. Metode representasi teks yang umum digunakan adalah TF-IDF. Namun, metode ini menghasilkan representasi data teks yang tidak memperhatikan konteksnya. BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformer) merupakan metode representasi teks yang memperhatikan konteks dari suatu kata dalam dokumen. Penelitian ini membandingkan kinerja model BERT dengan model TF-IDF dalam melakukan pendeteksian topik. Representasi data teks yang diperoleh kemudian dimasukkan ke model machine learning. Salah satu metode machine learning yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah pendeteksian topik adalah clustering. Metode clustering yang populer digunakan adalah Fuzzy C-Means. Namun, metode Fuzzy C-Means tidak efektif pada data berdimensi tinggi. Karena data teks berita biasanya memiliki ukuran dimensi yang cukup tinggi, maka perlu dilakukan proses reduksi dimensi. Saat ini, terdapat metode clustering yang melakukan reduksi dimensi berbasis deep learning, yaitu Deep Embedded Clustering (DEC). Pada penelitan ini digunakan model DEC untuk melakukan pendeteksian topik. Eksperimen pendeteksian topik menggunakan model DEC (member) dengan metode representasi teks BERT pada data teks berita menunjukkan nilai coherence yang sedikit lebih baik dibandingkan dengan menggunakan metode representasi teks TF-IDF. ...... Topic detection is a computational problem that analyzes words of a textual data to find the topics in it. In large data, topic detection is more effective and efficient using machine learning methods. Textual data must be converted into its numerical vector representation before being entered into a machine learning model. The commonly used text representation method is TF-IDF. However, this method produces a representation of text data that does not consider the context. BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers) is a text representation method that pays attention to the context of a word in a document. This study compares the performance of the BERT model with the TF-IDF model in detecting topics. The representation of the text data obtained is then entered into the machine learning model. One of the machine learning methods that can be used to solve topic detection problems is clustering. The popular clustering method used is Fuzzy CMeans. However, the Fuzzy C-Means method is not effective on high-dimensional data. Because news text data usually has a high dimension, it is necessary to carry out a dimension reduction process. Currently, there is a clustering method that performs deep learning-based dimension reduction, namely Deep Embedded Clustering (DEC). In this research, the DEC model is used to detect topics. The topic detection experiment using the DEC (member) model with the BERT text representation method on news text data shows a slightly better coherence value than using the TF-IDF text representation method.