Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKEra globalisasi tidak dapat menahan besarnya pengaruh kecanggihan teknologi informasi, salah satunya adalah internet. Perkembangan teknologi internet tentu meningkatkan jumlah informasi yang tersedia. Informasi tersebut dapat berupa berita ? berita aktual yang dapat diakses melalui media sosial, seperti Twitter. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu cara cepat dan efisien untuk menemukan topik utama dari Twitter. Pendeteksian topik pada dokumen yang sangat besar sulit dilakukan secara manual sehingga dibutuhkan metode otomatis, salah satunya faktorisasi matriks yaitu Nonnegative Matrix Factorization (NMF). Salah satu metode NMF yang telah berhasil dikembangkan dengan komplesitas waktu polinomial adalah P-NMF dengan algoritma AGM yang memiliki asumsi bahwa setiap topik memiliki sedikitnya satu kata yang tidak terdapat pada topik lainnya yang disebut sebagai kata anchor. P-NMF dengan algoritma AGM terdiri dari tiga tahapan, yaitu pembentukan matriks coocurance, pencarian kata anchor, dan recover. Pada penelitian ini akan diterapkan P-NMF dengan Recover KL untuk mendeteksian topik pada twitter, kemudian hasilnya akan dibandingkan dengan LDA dan P-NMF dengan Original Recover. Penelitian menunjukan bahwa P-NMF dengan Recover KL mampu meningkatkan akurasi untuk pendeteksian topik pada Twitter.

---

ABSTRACTThe era of globalization can?t withstand the influence of sophistication of information technology, such as Internet. Development of Internet technology would increase the amount of information. The information may be actual news that can be accessed through social media, such as Twitter. Therefore, needed a fast and efficient way to find the main topics of Twitter. Detection topics on very large documents difficult to do manually so it takes automated methods, one of which is nonnegative matrix factorization (NMF). One method that has been successfully developed NMF with polynomial time complexity is P-NMF algorithm AGM which assumes that each topic has at least one word that doesn?t appear on other topics, called anchor words. P-NMF algorithm AGM consists of three steps, the establishment of a matrix coocurance, finding anchor words, and recover. This research will be implemented P-NMF with Recover KL to detect topics on twitter, then the results will be compared with the LDA and P-NMF with Original Recover. Research shows that P-NMF with Recover KL can improve detection accuracy for topics on Twitter."

"ABSTRAKPendeteksian topik merupakan suatu proses untuk menemukan topik atau pokok pembahasan utama dalam suatu kumpulan dokumen. Pada penelitian ini, pendeteksian topik diterapkan pada media sosial, yaitu Twitter. Pendeteksian topik pada Twitter secara manual sulit dilakukan karena terlalu banyak tweets. Oleh karena itu, dibutuhkan adanya pendeteksian topik secara otomatis. Salah satu metode otomatis untuk pendeteksian topik adalah metode Separable-Nonnegative Matrix Factorization S-NMF dengan algoritma AGM. S-NMF merupakan model berbasis faktorisasi matriks yang dapat diselesaikan secara langsung dengan menggunakan asumsi bahwa setiap topik memiliki satu kata yang tidak terdapat pada topik lainnya yang disebut kata anchor. S-NMF dengan algoritma AGM terdiri dari tiga tahapan, yaitu pembentukan matriks coocurance, penentuan kata anchor, dan recover. Dalam penelitian ini dilakukan proses penentuan kata anchor berbasis Singular Value Decomposition SVD . Kemudian, hasilnya akan dibandingkan dengan penentuan kata anchor metode Convex Hull berbasis Gram-Schmidt. Penelitian memberikan hasil bahwa dengan memperhatikan semua kata sebagai kandidat kata anchor, SVD memberikan hasil yang lebih baik daripada Convex Hull. Sedangkan, jika menggunakan anchor threshold, Convex Hull masih memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan SVD.

---

ABSTRACTTopic detection is a process to find main topic or main subject of discussion in a collection of documents. In this research, topic detection is applied to social media, namely Twitter. Manual detection of topics on Twitter is difficult because of too many tweets. Therefore, it is necessary to detect topics automatically. One of the automatic methods for topic detection is the Separable Nonnegative Matrix Factorization S NMF method with the AGM algorithm. S NMF is a matrix factorization based model that can be solved directly using the assumption that each topic has one word that is not present in another topic called anchor words. S NMF with AGM algorithm consists of three stages, namely the formation of coocurance matrix, finding the anchor words, and recover. In this research, the process of finding anchor words was done based on Singular Value Decomposition SVD . Then, the result was compared to anchor word finding by Convex Hull based method. The results has shown that by considering all words as anchor word candidates, SVD gave better results rather than Convex Hull. Meanwhile, when the anchor finding was done by using anchor threshold, Convex Hull still gave better result rather than SVD."