Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pendeteksian topik adalah suatu proses untuk menentukan suatu topik dalam teks dengan menganalisis kata di dalam teks tersebut. Pendeteksian topik dapat dilakukan dengan membaca isi dari teks tersebut. Namun, cara ini semakin sulit apabila data yang dimiliki semakin besar. Memanfaatkan metode machine learning dapat menjadi alternatif dalam menangani data yang berjumlah besar. Metode clustering adalah metode pengelompokkan data yang mirip dari suatu kumpulan data. Beberapa contoh metode clustering adalah K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), dan Eigenspaced-Based Fuzzy C-Means (EFCM). EFCM adalah metode clustering yang memanfaatkan metode reduksi dimensi Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) dengan metode FCM (Murfi, 2018). Dalam pendeteksian topik, teks harus direpresentasikan kedalam bentuk vektor numerik karena model clustering tidak dapat memproses data yang berbetuk teks. Metode yang sebelumnya umum digunakan adalah Term-Frequency Inversed Document Frequency (TFIDF). Pada tahun 2018 diperkenalkan suatu metode baru yaitu metode Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). BERT merupakan pretrained language model yang dikembangkan oleh Google. Penelitian ini akan menggunakan model BERT dan metode clutering EFCM untuk masalah pendeteksian topik. Kinerja performa model dievaluasi dengan menggunakan metrik evaluasi coherence. Hasil simulasi menunjukkan penentuan topik dengan metode modifikasi TFIDF lebih unggul dibandingkan dengan metode centroid-based dengan dua dari tiga dataset yang digunakan metode modifikasi TFIDF memiliki nilai coherence yang lebih besar. Selain itu, BERT lebih unggul dibandingkan dengan metode TFIDF dengan nilai coherence BERT pada ketiga dataset lebih besar dibandingkan dengan nilai coherence TFIDF.

---

Topic detection is a process to determine a topic in the text by analyzing the words in the text. Topic detection can be done with reading the contents of the text.However, this method is more difficult when bigger data is implemented. Utilizing machine learning methods can be an alternative approach for handling a large amount of data. The clustering method is a method for grouping similar data from a data set. Some examples of clustering methods are K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), and Eigenspaced-Based Fuzzy C-Means (EFCM). EFCM is a clustering method that utilizes the truncated dimension reduction method Singular Value Decomposition (TSVD) with the FCM method (Murfi, 2018). In topic detection, the text must be represented in numerical vector form because the clustering model cannot process data in the form of text. The previous method that was most commonly used is the Term-Frequency Inverse Document Frequency (TFIDF). In 2018 a new method was introduced, namely the Bidirectional Encoder method Representations from Transformers (BERT). BERT is a pretrained language model developed by Google. This study will use the BERT model and the EFCM clustering method for topic detection problems. The performance of the model is evaluated using the coherence evaluation metric. The simulation results show that modified TFIDF method for topic determination is superior to the centroid-based method with two of the three datasets used by modified TFIDF method having a greater coherence value. In addition, BERT is superior to the TFIDF method with the BERT coherence value in the three datasets greater than the TFIDF coherence value."

"Pendeteksian topik adalah suatu proses untuk mendapatkan pokok bahasan atau topik pada suatu dokumen teks. Pada data yang besar, pendeteksian topik dapat dilakukan dengan lebih efisien menggunakan metode machine learning. Clustering merupakan salah satu metode machine learning yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang memiliki karakteristik serupa ke dalam suatu kelompok/cluster. Beberapa contoh metode clustering adalah K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), dan Eigenspace-Based Fuzzy C-Means (EFCM). Metode clustering hanya memproses data numerik, oleh sebab itu diperlukan metode representasi teks. Metode representasi teks yang umum digunakan sebelumnya adalah Bag of Words (BoW) dan Term-Frequency Inversed Document Frequency (TFIDF). Namun, metode BoW dan TFIDF kurang baik dalam merepresentasikan teks secara kontekstual. Pada tahun 2018 metode representasi teks yang baru ditemukan yaitu metode Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT). Model BERT dapat merepresentasikan teks secara kontekstual dan menghasilkan representasi teks berdimensi tinggi. EFCM merupakan teknik clustering yang menggunakan kombinasi teknik reduksi dimensi Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) dengan teknik clustering FCM. Pada tahun 2022 terdapat penelitian yang mengombinasikan BERT dan EFCM untuk pendeteksian topik. Pada model kombinasi BERT dan EFCM terdapat beberapa nilai parameter yang dapat diatur, antara lain adalah pemilihan lapisan encoder BERT, dimensi EFCM, dan derajat fuzziness. Penelitian ini berfokus pada analisis sensitivitas parameter untuk melihat pengaruh dari nilai parameter terhadap kinerja model EFCM berbasis BERT untuk pendeteksian topik. Analisis sensitivitas parameter menggunakan metode Sobol untuk menentukan parameter yang tidak sensitif dan yang paling sensitif. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik evaluasi topic coherence, topic diversity, dan topic quality. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter lapisan encoder, dimensi EFCM, dan derajat fuzziness sensitif terhadap kinerja model. Selain itu, diperoleh model optimal pada tiga dataset menggunakan parameter tuning metode grid search. Penerapan parameter tuning dapat meningkatkan performa model pada ketiga dataset berdasarkan nilai topic quality.

---

Topic detection is a process to get the subject matter or topic in a text document. In large data, topic detection can be done more efficiently using machine learning methods. Clustering is a machine learning method aiming to group data with similar characteristics into a group/cluster. Some examples of clustering methods are K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), and Eigenspace-Based Fuzzy C-Means (EFCM). The clustering method only processes numeric data; therefore, a text representation method is needed. Previously used text representation methods were Bag of Words (BoW) and Term-Frequency Inverse Document Frequency (TFIDF). However, the BoW and TFIDF methods are not good at representing text contextually. In 2018 a new text representation method was discovered, namely the Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) method. The BERT model can contextually represent text and produce high-dimensional text representations. EFCM is a clustering technique that combines the Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) dimension reduction technique with the FCM clustering technique. In 2022 there will be research that combines BERT and EFCM for topic detection. In the BERT and EFCM combination model, there are several parameter values that can be set, including the selection of the BERT encoder layer, EFCM dimensions, and the degree of fuzziness. This study focuses on parameter sensitivity analysis to see the effect of parameter values on the performance of the BERT-based EFCM model for topic detection. Parameter sensitivity analysis uses the Sobol method to determine which parameters are insensitive and the most sensitive. Model performance was evaluated using evaluation metrics of topic coherence, topic diversity, and topic quality. The results showed that the parameters of the encoder layer, EFCM dimensions, and degree of fuzziness were sensitive to model performance. In addition, the optimal model was obtained for three datasets using the grid search method parameter tuning. Parameter tuning can improve the model performance on the three datasets based on topic quality values."

"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."

"ABSTRAKSalah satu metode dalam teknik Analisis Multivariat yang berkenaan dengar pengelompokan obyek atau variabel adalah Analisis Cluster. Analisis Cluster mengelompokkan obyek atau variabel semata-mata berdasarkan similaritas mereka, sehingga kelompok cluster yang dihasilkan akan memiliki variabilitas dalam cluster yang lebih kecil daripada variabilitas antar cluster. Dengan Analisis Cluster kita dapat memecahken populasi secara empirik dalam beberapa kelompok yang relatif homogen untuk memudahkan analisis statistik selanjutnya. Sebagai contoh aplikasi 5 Analisis Cluster dengan metode Nonhirarki (K-Means) digunakan untuk mengelompokkan secara empirik 324 Rumah Sakit Umum Departemen Kesehatan dan Pemerintah Daerah Republik Indonesia yang diukur peda 59 variabel untuk dilihat kesesuaiannya dengan pengelompokan atas tipe A. B. C. D. berasarkan kriteria Departemen Kesehatan Republik Indonesia."

"Kemiskinan di Indonesia masih menjadi masalah yang harus diperhatikan setiap tahun. Menurut Laporan Susenas Maret 2022, Pulau Sulawesi menempati urutan ketiga dari enam pulau besar di Indonesia berdasarkan persentase penduduk miskin. Hal ini menunjukkan masih banyak penduduk di Pulau Sulawesi yang mengalami kemiskinan. Oleh karena itu, pemerintah perlu mengambil kebijakan yang tepat untuk mengatasi kemiskinan. Salah satu upaya yang dapat dilakukan pemerintah adalah dengan melakukan pengelompokan, yaitu mengelompokkan daerah-daerah kabupaten/kota di Pulau Sulawesi berdasarkan variabel-variabel kemiskinan. Tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan data secara dua arah yaitu pengelompokan berdasarkan kabupaten/kota dan variabel-variabelnya secara bersamaan. Dengan terbentuknya pengelompokan kabupaten/kota dan variabel secara bersamaan akan mempermudah pemerintah untuk membuat kebijakan untuk mengatasi kemiskinan. Metode yang sesuai untuk mengelompokkan kabupaten/kota dan variabel-variabel secara bersamaan adalah metode biclustering. Metode biclustering dapat melakukan pengelompokan observasi dan karakteristik secara bersamaan sehingga terbentuk bicluster yang dapat dicirikan dengan karakteristik yang berbeda. Salah satu algoritma biclustering yaitu Iterative Signature Algorithm (ISA). Pengelompokan dengan menggunakan Iterative Signature Algorithm (ISA) memerlukan nilai ambang batas atas dan nilai ambang batas bawah. Nilai ambang batas adalah nilai yang digunakan untuk menentukan apakah suatu wilayah kabupaten/kota dan variabel-variabel dapat masuk ke dalam bicluster. Hasil yang terbaik dipilih berdasarkan rata-rata Mean Square Residu (MSR) per volume. Analisis biclustering pada data kemiskinan di Pulau Sulawesi tahun 2022 menggunakan Iterative Signature Algorithm (ISA) menghasilkan sebanyak 2 bicluster. Pemerintah diharapkan dapat membuat kebijakan yang tepat sesuai dengan masalah yang terjadi pada bicluster 1 dan bicluster 2.

---

Poverty in Indonesia is still a problem that must be addressed every year. According to the March 2022 Susenas report, Sulawesi Island ranks at third out of six major islands in Indonesia based on the percentage of the population living in poverty. This shows that there are still many people in Sulawesi Island who experience poverty.  Therefore, the government needs to take the right policy to overcome poverty. One of the efforts that the government can make is by clustering, namely grouping districts/cities on the island of Sulawesi based on poverty variables. The objective of this research is to group the data in two directions, namely grouping by district/city and its variables simultaneously. With the formation of groupings of districts/cities and variables simultaneously, it will be easier for the government to make policies to overcome poverty. The appropriate method to group districts/cities and variables together is the biclustering method. The biclustering method able to group observations and characteristics simultaneously so that biclusters formed that can be characterized differently. One of the biclustering algorithms is the Iterative Signature Algorithm (ISA). Clustering using the Iterative Signature Algorithm (ISA) requires an upper threshold value and a lower threshold value. Threshold value is the value used to determine whether a district/city and variables can be included in a bicluster. The best result is selected based on the average Mean Square Residu (MSR) per volume. Biclustering analysis of poverty data in Sulawesi Island in 2022 using Iterative Signature Algorithm (ISA) produce 2 biclusters. Based on this results, the government is expected to make a right policy to overcome poverty problems in bicluster 1 and bicluster 2."

"ABSTRACTDalam dunia arsitektur, Sefaira digunakan secara bersamaan dalam process desain untuk menganalisa ketahanan yang dikenal di level internasional. Proyek tugas akhir ini mengukuhkan nilai kelestarian terhadap lingkungan serta rasa komunitas sebagai fokus dasar untuk membangun ulang kehidupan asli masyarakat Australia pinggiran kota. Pembangunan cluster ditujukan untuk 230 orang dengan maksimal 80m2 luas bangunan per-rumah. Arahan desain adalah untuk merancang pola induk berdasarkan pendekatan keberlanjutan. Proyek ini menguji apakah pertanian yang membaharui memiliki peran dalam pembuatan kota modern. Oleh karena itu, arsitektur yang dirancang bersifat menyambungkan kembali dari apa yang hilang dengan Sefaira sebagai panduan.

---

ABSTRACTIn architecture world, Sefaira is used respectively on the design process to analyse the sustainability of a building and product as an internationally recognized rating system. This final project consolidates sustainability values and sense of community as the main focus as it is to recreate an Australian authentic suburbia living. The development of cluster is for 230 residents with R40 residential subdivision zoning or equivalent as maximum of 80m2 built area per-house. The design brief given by Dr. Simon Pendal, one of lecturer in Curtin University and architectural practice in Perth, is to propose a masterplan design based on sustainability approach. The project test whether regenerative agriculture has a role to play in the making of the contemporary city. Accordingly, the appropriate architecture is to reconnect to what has been missing based on Sefaira as a guidance."

"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."

"ABSTRAKPendeteksian 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. Pendeteksian topik pada dokumen yang sangat besar sulit dilakukan secara manual sehingga dibutuhkan metode otomatis. Masalah pendeteksian topik secara otomatis dikenal dengan istilah topic detection and tracking TDT . Suatu metode alternatif TDT untuk masalah pendeteksian topik adalah fuzzy C-means FCM. Pada metode fuzzy C-means, umumnya pusat cluster ditentukan secara acak atau inisialisasi random. Namun, terkait dengan masalah dimensi yang tinggi pada inisialisasi random akan menyebabkan algoritma konvergen ke satu pusat. Sehingga, topik-topik yang dihasilkan antara satu dengan yang lainnya sama. Untuk itu, diperlukan metode untuk membuat inisialisasi yang dapat mengatasi masalah tersebut. Salah satu metode inisialisasi yang akan dikembangkan pada penelitian ini adalah metode Singular Value Decomposition SVD . Hasil simulasi menunjukan bahwa metode inisialisasi dapat mengatasi permasalahan fuzzy C-means pada data dimensi yang tinggi sehingga topik-topik yang dihasilkan tidak sama terhadap satu sama lain.

---

ABSTRAKTopic detection is a process used to analyze words in a collection of textual data to determine the topics of the collection. Detecting topics on a very large document is hardly done manually so that automatic methods are needed. Automatic method to detect topics in textual documents is known as Topic Detection and Tracking TDT . An alternative method of TDT for topic detection problems is fuzzy C means FCM . In the FCM method, generally the cluster center is random initialization. However, related to the problem of high dimensional random initialization causes the algorithm to converge to one center, it means that all generated topics are similar. For that, a method is needed to create an initialization that resolves the problem. One of the initialization methods that will be developed in this research is Singular Value Decomposition SVD method. The simulation results show that the SVD initialization method can overcome the fuzzy C means problem in the high dimension data so that the resulting topics are not equal to each other. "

"Tren adalah suatu pola yang berulang, sementara analisis tren merupakan praktik pengumpulan dan analisis data dalam upaya untuk menemukan pola tersebut. Analisis tren adalah suatu metode untuk memproyeksikan kondisi masa depan berdasarkan data masa lalu hingga saat ini. Tinjauan literatur sistematis, bibliometrik, dan topic modeling adalah beberapa contoh pendekatan yang sering dipakai untuk menangkap fenomena perkembangan tren sains dan teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengujian dan implementasi algoritma deteksi topik berbasis clustering yang dikombinasikan dengan analisis kualitatif dalam pendeteksian tren topik untuk mendapatkan gambaran yang menyeluruh mengenai konsep, struktur ilmiah, topik utama, dan perkembangan bidang teknologi big data dan smart sustainable city. Analisis topik dilakukan terhadap kumpulan data bibliografi publikasi ilmiah terkait kedua bidang tersebut yang didapat dari basis data Scopus dan CORE. Pengujian terhadap kinerja algoritma Deep-autoencoder based Fuzzy C-Means (DFCM) untuk deteksi topik dari corpus dokumen publikasi ilmiah menunjukkan bahwa algoritma DFCM menunjukkan kinerja yang baik serta dapat mengungguli kinerja algoritma-algoritma standar yang banyak dipakai untuk pendeteksian topik seperti Non-negatif Matrix Factorization (NMF) dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) pada corpus dengan ukuran besar. Analisis hasil clustering terhadap data publikasi ilmiah memberikan gambaran perkembangan dan topik-topik yang menjadi “highlight” dalam periode tertentu, mencari research gap dan mengetahui karakteristik penelitian, serta memprediksi topik penelitian apa saja yang menjanjikan di masa depan.

---

A trend is a recurring pattern, while trend analysis is the practice of collecting and analyzing data to find that pattern. Trend analysis is a method for projecting future conditions based on past to present data. Systematic literature review, bibliometrics, and topic modeling are examples of approaches that are often used to capture the phenomenon of the development of science and technology trends. This study examined and implemented clustering-based topic detection algorithms, combined with qualitative analysis, to comprehensively picture the concept, scientific structure, main topics, and developments in big data technology and smart and sustainable city. The topic analysis is performed on collecting bibliographic data from scientific publications related to these two fields obtained from the Scopus and CORE database. In this research, the deep-autoencoder based on the Fuzzy C-Means (DFCM) algorithm's performance for topic detection from the corpus of scientific publication documents was examined. Based on the experiment's results, it can be concluded that the DFCM algorithm shows good performance and can outperform standard algorithms that are widely used for topic detection, such as Non-negative Matrix Factorization (NMF) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) on topic detection tasks in huge corpus text. The clustering results analysis on scientific publication data provides an overview of research topics and developments that become "highlights" in a certain period, discover research gaps and characteristics, and predict what research topics are promising in the future."