Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDeteksi topik adalah proses menganalisis kumpulan data tekstual untuk menentukan topik pengumpulan data tekstual. Salah satu metode pengelompokan yang dapat digunakan untuk deteksi topik adalah metode Fuzzy C-Means (FCM). Namun, penggunaan FCM sederhana untuk pendeteksian topik tentang big data kurang efektif, karena akan memakan waktu lama dan banyak memori. FCM sederhana juga memiliki masalah lain, ketika melakukan deteksi topik aktif data dimensi tinggi, FCM sederhana hanya akan menghasilkan satu topik. Dalam penelitian ini, suatu gabungan metode Single-Pass Fuzzy C-Means (SPFCM) dan Fuzzy C-Means Berbasis Eigenspace (EFCM) diusulkan, yaitu Single-Pass Eigenspace-Based Fuzzy C-Means (SPEFCM) metode untuk mengatasi masalah ini. Data yang digunakan untuk deteksi topik adalahtweet yang berasal dari aplikasi Twitter. Lalu, keakuratan topik didapat menggunakan SPEFCM dan EFCM akan dibandingkan berdasarkan nilai koherensi. Itu hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai koherensi topik yang diperoleh menggunakan SPEFCM adalah sebanding dengan EFCM. Ini menunjukkan bahwa SPEFCM adalah metode yang tepat untuk mendeteksi topik pada data besar, tanpa mengurangi kualitas topik yang dihasilkan.

---

ABSTRACTTopic detection is the process of analyzing a textual data set to determine the topic of textual data collection. One of the grouping methods that can be used for topic detection is the Fuzzy C-Means (FCM) method. However, the use of simple FCM for the detection of topics about big data is less effective, because it will take a long time and a lot of memory. Simple FCM also has another problem, when detecting active topics of high dimensional data, simple FCM will only produce one topic. In this study, a combination of the Single-Pass Fuzzy C-Means (SPFCM) method and the Fuzzy C-Means Based on Eigenspace (EFCM) is proposed, namely the Single-Pass Eigenspace-Based Fuzzy C-Means (SPEFCM) method to overcome this problem. The data used for topic detection istweets that come from the Twitter application. Then, the accuracy of the topics obtained using SPEFCM and EFCM will be compared based on coherence values. The simulation results show that the topic coherence value obtained using SPEFCM is comparable to EFCM. This shows that SPEFCM is the right method for detecting topics in big data, without reducing the quality of the topics produced."

"ABSTRAKPendeteksian topik adalah proses menemukan topik yang digunakan untuk menganalisis kata dalam suatu kumpulan dokumen. Pendeteksian topik secara manual pada data yang besar sangatlah sulit. Sehingga dibutuhkan metode otomatis yang dikenal dengan pemodelan topik. Salah satu metode pemodelan topik yang sering digunakan adalah metode clustering. Clustering adalah teknik pengelompokan data yang tujuannya adalah untuk mengelompokkan data tersebut sehingga anggota dari grup yang sama lebih homogen atau lebih mirip satu sama lain daripada dengan anggota kelompok yang berbeda. Metode clustering yang sering digunakan adalah Fuzzy C-Means FCM. FCM ini bekerja dengan baik pada data dengan dimensi yang rendah, namun gagal pada data dengan dimensi yang tinggi Winkler, dkk, 2011. Pada data dimensi yang tinggi, algoritma FCM konvergen ke satu pusat centre of gravity, sehingga topik-topik yang dihasilkan antara satu dengan yang lainnya sama. Salah satu pendekatan untuk mengatasi kegagalan metode FCM pada data dimensi tinggi adalah memproyeksikan data pada ruang Eigen dengan dimensi lebih rendah dan metode tersebut dikenal juga dengan Eigenspace-based Fuzzy C-Means EFCM. Pada algoritma EFCM umumnya dilakukan inisialisasi random yang menyebabkan topik yang dihasilkan tidak sama setiap kali algoritma tersebut dijalankan. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan inisialisasi yang tidak random. Untuk itu, pada skripsi ini akan digunakan metode Nonnegative Double Singular Value Decomposition NNDSVD. Algoritma NNDSVD terdiri dari dua proses metode SVD. Hasil dari simulasi ini menunjukkan bahwa nilai akurasi dengan inisialisasi NNDSVD menunjukkan adanya peningkatan lebih baik dibandingkan dengan inisialisasi random dan NNDSVD dapat menyelesaikan masalah EFCM dengan data berdimensi tinggi.

---

ABSTRACTDetection Topic is a process of finding the topics used to analyze words in a document that a collection of textual data. Detecting topic for a very large document hardly done manually. The topic detection problem is automatically known as topic modeling. One method of topic modeling that are commonly used is clustering method. Clustering is a data grouping technique which purposes is to group the data so members of each group are more homogeneous and more like each other than with different group members. This research will use fuzzy clustering method with Fuzzy C Means algorithm FCM . FCM works well on low data dimensions but it fails on high data dimensions. One approach to overcome the failure of FCM methods in high dimensional spaces is to project data on lower dimensional Eigen spaces and the method is also known as EigenSpace based FCM EFCM. In the EFCM, the algorithm did random initialization that causes the resulting topic was not same every time the algorithm runs. To solve this problem, it requires to implement non random initialization. In this study, we used the initial Nonnegative Double Singular Value Decomposition NNDSVD. The basis of the NNSVD algorithm is a two processes SVD method. This simulation results show that NNDSVD initialization method can solves the eigenspace based Fuzzy C Means problems in high dimension data and NNDSVD based initialization gives same resulted topic every executed algorithm. "

"Salah satu metode otomatis untuk analisis data tekstual adalah deteksi topik. Fuzzy C- Means di Ruang Eigen (EFCM) adalah metode berbasis soft clustering untuk pendetek- sian topik. Pada Algoritme EFCM adanya reduksi dimensi data awal menjadi lebih kecil. Namun, proses reduksi itu dapat menghilangkan beberapa fitur penting dari data tekstual. Sehingga, akurasi dapat berkurang. Dalam mengatasi hilangnya fitur penting digunakan bantuan Kernelisasi Fuzzy C-Means di Ruang Eigen sehingga proses clustering dapat di- lakukan dalam ruang dimensi yang lebih tinggi. Dalam penelitian ini akan dicek akurasi dari metode EFCM dan KEFCM dan perbandingannya dengan metode standar seperti Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan Nonnegative Matrix Factorization (NMF) dalam masalah pendeteksian topik. Simulasi menunjukkan bahwa KEFCM memberikan akurasi yang lebih baik dalam menemukan topik daripada metode standar LDA dan EFCM namun tidak lebih baik dari NMF untuk masalah mendeteksi topik berita online di Twitter.

---

One of automated methods for textual data analysis is topic detection. Fuzzy C-Means in Eigenspace (EFCM) is a soft clustering-based method for topic detection. In, EFCM Algorithm there is a step to transform high dimensional textual data into lower dimensional data. However, that transformation process may eliminate some important features from the textual data. Therefore, the accuracy may be reduced. To overcome in losing important features Kernelized Fuzzy C-Means in Eigenspace (KEFCM) is needed, so that clustering process can be done in higher dimensional space. In this study the accuracy of EFCM and KEFCM will be evaluated and these methods will be compared by any standard method such as Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Nonnegative Matrix Factorization (NMF) for topic detection problem. Simulations show that KEFCM gives better accuracy to find topics than LDA and EFCM method. However, these methods fail to give better results than NMF for the problem of sensing trending topic in online news in Twitter."

"Clustering bertujuan untuk mengklasifikasikan pola yang berbeda ke dalam kelompok yang disebut cluster. Analisis gen dengan menggunakan metode clustering dinilai lebih akurat dibandingkan analisis nukleotida menggunakan penyejajaran DNA. Hybrid clustering pada tesis ini mengkombinasikan algoritma fuzzy c-means dan algoritma divisive mampu meningkatkan keakurasian jika dibandingkan pendekatan pengelompokan partitional tradisional. Algoritma divisive akan dijalankan pada step kedua setelah hasil clustering yang diperoleh dari pengelompokan partisi fuzzy c-means. Penentuan jumlah cluster terbaik ditentukan dari nilai Indeks Davies Bauldin yang paling minimum. Sebanyak 1252 barisan DNA HPV Human papillomavirus diperoleh dari Genbank NCBI dengan proses melakukan ekstraksi ciri DNA, selanjutnya dilakukan normalisasi. Proses ekstraksi ciri, normalisasi, dan penerapan algoritma partisi fuzzy c-means dan divisive dalam metode hybrid clustering menggunakan bantuan program open source. Pada hasil hybrid clustering level awal diperoleh jumlah cluster optimum sebanyak 3 cluster dengan nilai Indeks Davies Bouldin paling minimum adalah 0.9715919. Pada level ke-2 clustering didapatkan cluster ke-1 terbagi atas 9 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.8909797. Cluster ke-2 terbagi atas 2 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.7650508. Cluster 3 terbagi atas 2 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.9112528. Nilai IDB pada level kedua selalu lebih kecil dibanding nilai IDB pada level 1. Hal ini mengindikasikan bahwa hybrid clustering memberikan hasil yang lebih baik terhadap hasil clustering.

---

Clustering aims to classify the different patterns into groups called clusters. Analysis gene by using clustering method is considered more accurate than analysis of nucleotide using DNA alignment. In this thesis, hybrid clustering algorithm which combines fuzzy c means and algorithm divisive will be improve accuracy when compared to partitional clustering. Divisive algorithms will applied on second level after clustering partition using fuzzy c means.

To find the best number of clusters is determined using the minimum value of Davies Bouldin Index DBI of the cluster results. The data is 1252 sequences of HPV DNA sequences obtained from Gen Bank Database in the National Centre for Biotechnology Information NCBI at http www.ncbi.nlm.nih.gov in FASTA format. The data is converted into numerical form through feature extraction using n mers frequency.

The results on first level hybrid clustering obtained the optimum cluster divided into three clusters with the value of the minimum Davies Bouldin Index is 0.9715919. Morever, DBI values after implementing the second step of clustering are always producing smaller IDB values compare to the results of using first step clustering only. This condition indicates that the hybrid approach in this study produce better performance of the cluster results, in term its DBI values."

"Pendeteksian topik (Topic detection) adalah suatu proses yang digunakan untuk menganalisis kata-kata pada suatu koleksi data tekstual untuk menentukan topik-topik yang ada pada koleksi tersebut, bagaimana hubungan topik-topik tersebut satu sama lainnya, dan bagaimana mereka berubah dari waktu ke waktu. Metode Fuzzy C-Means (FCM) merupakan metode clustering yang sering digunakan pada masalah pendeteksian topik. Fuzzy C-Means dapat mengelompokkan dataset ke beberapa cluster dengan baik pada dataset dengan dimensi yang rendah, namun gagal pada dataset yang berdimensi tinggi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dilakukan reduksi dimensi pada dataset sebelum dilakukan pendeteksian topik menggunakan metode FCM. Pada penelitian ini digunakan data tweets akun berita nasional pada sosial media Twitter yang kemudian dilakukan pen-deteksian topik menggunakan metode Random space-based Fuzzy C-Means (RFCM) dan Kernelized Random space-based Fuzzy C-Means (KRFCM). Metode pembelajaran RFCM dan KRFCM terbagi menjadi dua langkah yaitu mereduksi dimensi dataset ke dimensi yang lebih rendah dengan menggunakan random projection dan melakukan metode pem-belajaran FCM pada RFCM dan metode pembelajaran KFCM pada KRFCM. Setelah didapatkan topik-topik, kemudian dilakukan evaluasi dengan menghitung nilai coher-ence pada topik. Nilai coherence yang digunakan pada penelitian ini menggunakan sa-tuan Pointwise Mutual Information (PMI). Penelitian dilakukan dengan membandingkan nilai rata-rata PMI dari RFCM dan KRFCM dengan Eigenspace-based Fuzzy C-Means (EFCM) dan Kernelized Eigenspace-based Fuzzy C-Means (KEFCM). Hasil yang didapatkan menggunakan data tweets akun berita nasional menunjukkan bahwa metode RFCMdan KRFCM menawarkan running time untuk reduksi dimensi yang lebih cepat namun memiliki rata-rata nilai PMI yang lebih kecil dibandingkan rata-rata nilai PMI yang di-hasilkan oleh metode pembelajaran EFCM dan KEFCM.

---

Topic detection is a process that is used to analyzewords in a collection of textual data to determine which topics are in the collection, how the topics relate to each other, and how they change over time. Fuzzy C-Means (FCM) Method is a clustering method that is often used in topic detection problems. Fuzzy C-Means can group datasets into several clusters properly on dataset with low dimensions, but failed on the high dimension dataset. To overcome this problem, a dimension reduction is performed on the previous dataset Topic detection was performed using the FCM method. In this study used data on national news account tweets on Twitter social media which is then detected topics using the Randomspace-based Fuzzy C-Means (RFCM) method Kernelized Randomspace-based Fuzzy C-Means (KRFCM). RFCM learning methods and KRFCM is divided into two steps, namely reducing the dataset dimension to dimensions lower cost by using random projection and learning methods FCM on RFCM and KFCM learning methods on KRFCM. After obtained topics, then conducted an evaluation by calculating the value of coherence on the topic. The coherence value used in this study uses units Pointwise Mutual Information (PMI). Research carried out by comparingthe average PMI values ​​of RFCM and KRFCM with Eigenspace-based Fuzzy C-Means (EFCM) and Kernelized Eigenspace-based Fuzzy C-Means (KEFCM). Results obtained using national news account tweets data shows that the RFCM method and KRFCM offers running time for faster dimension reduction however has an average PMI value that is smaller than the average PMI value produced by the EFCM and KEFCM learning methods."