Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pengelompokan dokumen atau document clustering telah menjadi suatu teknik yang berguna dalam pengorganisasian sekumpulan dokumen. Dengan teknik ini, komputer bisa secara otomatis mengelompokkan sekumpulan dokumen ke dalam kluster-kluster yang cocok yang merepresentasikan data yang ada. Dengan demikian, proses pencarian informasi bisa dilakukan dengan lebih efisien. Telah banyak metode yang dikembangkan untuk mendukung pengelompokan dokumen. Dua diantara metode-metode tersebut adalah Nonnegative Matrix Factorization (NMF) dan Random Projection (RP). Pada penelitian ini, proses pengelompokan dokumen dilakukan dengan metode reduksi dimensi NMF dan RP pada dokumen berbahasa Indonesia. Untuk metode RP, diperlukan tahap tambahan untuk dapat mengelompokkan dokumen. Metode yang digunakan pada tahap ini adalah K-Means. Data yang digunakan pada percobaan adalah artikel media massa. Percobaan dilakukan dengan variasi pada variabel percobaan seperti jumlah kluster, jumlah data, jenis data, dan informasi fitur. Dari percobaan yang telah dilakukan, terlihat bahwa teknik NMF dan RP dapat diterapkan dalam aplikasi pengelompokan dokumen bahasa Indonesia. Akurasi pengelompokan bisa mencapai 97%. Dari percobaan terlihat juga bahwa teknik NMF menghasilkan akurasi yang lebih tinggi daripada RP dengan kisaran perbedaan sekitar 2%. Ukuran dan jumlah kluster juga mempengaruhi akurasi. Ukuran kluster yang semakin besar menyebabkan peningkatan akurasi sedangkan jumlah kluster yang semakin banyak menyebabkan penurunan akurasi. Dengan ukuran kluster 296 dan jumlah kluster 2 misalnya, akurasi mencapai 96%. Disamping itu, informasi fitur berupa presence merupakan yang paling cocok digunakan karena menghasilkan akurasi yang paling tinggi, juga mencapai 97%. Jumlah fitur yang lebih banyak dan tidak mengandung stopwords juga memberikan akurasi yang lebih tinggi.

---

Document clustering has been a beneficial technique in organizing documents. With good document clustering technique, computer can automatically group collection of documents into meaningful clusters. The information retrieval process thus can be done eficiently. There have been lots of methods developed in supporting document clustering process. Two of them are Nonnegative Matrix Factorization (NMF) and Random Projection (RP). In this research, document clustering process is conducted on Indonesian documents using both NMF and RP dimensional reduction method. For RP, additional clustering process is required. For this purpose, K-Means is used. Documents used are mass media articles. Experiments are conducted with variation of experiment variables including number of cluster, number of data, types of data, feature, etc. From the experiments conducted, it can be concluded that NMF and RP technique can be used in document clustering application for Indonesian documents. The accuracy reaches 97%. Experiments also show that NMF yields better accuracy than RP with difference range about 2%. Cluster size and cluster number also influence the accuracy. The bigger the cluster size, the higher the accuracy while the more the cluster number, the lower the accuracy. For example, with cluster size 296 and cluster number 2, the accuracy reaches 96%. Despitefully, using presence as feature is the most appropriate one because it results in the highest accuracy among others, also reaches 97%. In addition, the more the features used and excluding the stopwords, the higher the accuracy will be.

Abstrak :
One of ways to facilitate process of information retrieval is by performing clustering toward collection of the existing documents. The existing text documents are often unstructured. The forms are varied and their groupings are ambiguous. This cases cause difficulty on information retrieval process. More-over, every second new documents emerge and need to be clustered. Generally, static document clus-tering method performs clustering of document after whole documents are collected. However, per-forming re-clustering toward whole documents when new document arrives causes inefficient clus-tering process. In this paper, we proposed a new method for document clustering with dynamic hierar-chy algorithm based on fuzzy set type-II from frequent item set. To achieve the goals, there are three main phases, namely: determination of keyterm, the extraction of candidates clusters and cluster hierar-chical construction. Based on the experiment, it resulted the value of F-measure 0.40 for Newsgroup, 0.62 for Classic and 0.38 for Reuters. Meanwhile, time of computation when addition of new document is lower than to the previous static method. The result shows that this method is suitable to produce so-lution of clustering with hierarchy in dynamical environment effectively and efficiently. This method also gives accurate clustering result. Salah satu cara untuk mempermudah proses information retieval adalah dengan melakukan peng-klasteran terhadap koleksi dokumen yang ada. Dokumen teks yang ada seringkali tidak terstruktur, formatnya bervariasi, dan pengelompokannya ambigu. Hal ini menimbulkan kesulitan dalam proses information retrieval. Selain itu, setiap detik dokumen baru bartambah dan perlu untuk dikelompokkan. Pada umumnya, metode pengklasteran dokumen statis melakukan pengklasteran dokumen setelah kese-luruhan dokumen terkumpul. Namun, melakukan pengklasteran ulang terhadap keseluruhan dokumen ketika dokumen baru tiba mengakibatkan proses pengklasteran menjadi tidak efisien. Penelitian ini mengusulkan metode baru untuk pengklasteran dokumen dengan algoritma hierarki dinamis berbasis fuzzy set type-II dari frequent itemset. Untuk mencapai tujuan tersebut, terdapat 3 tahapan utama yang akan dilakukan, yaitu; ekstraksi keyterm, ekstraksi kandidat klaster dan pembangunan hirarki klaster. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan diperoleh nilai F-Measure 0,40 untuk Newsgroup, 0,62 untuk Classic, dan 0,38 untuk Reuters. Sedangkan waktu komputasi pada saat penambahan dokumen dapat direduksi dibanding dengan metode statis sebelumnya. Hasil percobaan terhadap beberapa dataset koleksi dokumen menunjukkan bahwa metode ini tidak hanya sesuai untuk menghasilkan solusi peng-klasteran secara hirarki dalam lingkungan yang dinamis secara efektif dan efisien, tetapi juga membe-rikan hasil pengklasteran yang akurat.

Abstrak :
The Australian Embassy in Jakarta stores a wide array of media release document. Analyzing particular and vital patterns of the documents collection is imperative as it may result new insights and knowledge of significant topic groups of the documents. K-Means algorithm was used as a non-hierarchical clustering method which partitioning data objects into clusters. The method works through minimizing data variation within clusters and maximizing data variation between clusters. Of the documents issued between 2006 and 2016, 839 documents were examined in order to determine term frequencies and generate clusters. Evaluation was conducted by nominating an expert to validate the cluster result. The result showed that there were 57 meaningful terms grouped into 3 clusters. “People to people links”, “economic cooperation”, and “human development” were chosen to represent topics of the Australian Embassy Jakarta media releases from 2006 to 2016. Text mining can be used to cluster topic groups of documents. It provides a more systematic clustering process as the text analysis is conducted through a number of stages with specifically set parameters.