Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 2 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Rilo Chandra Pradana
"

Pendeteksian topik adalah teknik untuk memperoleh topik-topik yang dikandung oleh suatu data tekstual. Salah satu metode untuk pendeteksian topik yaitu dengan menggunakan clustering. Namun, secara umum metode clustering tidak menghasilkan cluster yang efektif bila dilakukan pada data yang berdimensi tinggi. Sehingga untuk memperoleh cluster yang efektif perlu dilakukan reduksi dimensi pada data sebelum dilakukan clustering pada ruang fitur yang berdimensi lebih rendah. Pada penelitian ini, digunakan suatu metode bernama Deep Embedded Clustering (DEC) untuk melakukan pendeteksian topik. Metode DEC bekerja untuk mengoptimasi ruang fitur dan cluster secara simultan. Metode DEC terdiri dari dua tahap. Tahap pertama terdiri dari pembelajaran autoencoder untuk memperoleh bobot dari encoder yang digunakan untuk mereduksi dimensi data dan k-means clustering untuk memperoleh centroid awal. Tahap kedua terdiri dari penghitungan soft assignment, penentuan distribusi bantuan untuk menggambarkan cluster di ruang data, dan dilanjutkan dengan backpropagation untuk memperbarui bobot encoder dan centroid. Dalam penelitian ini, dibangun dua macam model DEC yaitu DEC standar dan DEC without backpropagation. DEC without backpropagation adalah DEC yang menghilangkan proses backpropagation pada tahap kedua. Setiap model DEC pada penelitian ini akan menghasilkan topik-topik. Hasil tersebut dievaluasi dengan menggunakan coherence. Dari penelitian ini dapat dilihat bahwa model DEC without backpropagation lebih baik daripada DEC standar bila dilihat dari waktu komputasi dengan perbedaan coherence antara keduanya yang tidak terlalu jauh.


Topic detection is a technique for obtaining the topics that are contained in a textual data. One of the methods for topic detection is clustering. However, generally clustering does not produce an effective cluster when it is done by using data with high dimension. Therefore, to get an effective cluster, dimensionality reduction is needed before clustering in the lower dimensional feature space. In this research we use DEC method for topic detection. DEC method is used to optimize the feature space and cluster simultaneously. DEC is divided into two stages. The first stage consists of autoencoder learning that obtains the weights of the encoder that used for dimension reduction and k-means clustering to get the initial centroid. The second stage consists of the soft assignment calculation, computing the auxiliary distribution that represents the cluster in the data space, and backpropagation to update the encoder weights and the centroid. In this research, two DEC models are built, namely the standard DEC and DEC without backpropagation. DEC without backpropagation is the DEC which eliminate the backpropagation process in the second stage. Every DEC models will produce topics. The results are evaluated using the coherence measure. From this research, it can be seen that DEC without backpropagation is better than standard DEC in terms of computation time with a slight difference in coherence measure.

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Robertus Agung Pradana
"Pendeteksian topik 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. Metod (FCM) merupakan metode yang sering digunakan pada masalah pendeteksian topik. FCM dapat mengelompokkan dataset ke beberapa kelompok 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. Pada penelitian ini digunakan Convolutional Autoencoder dalam reduksi dimensi pada dataset. Oleh sebab itu, metode yang digunakan pada penelitian ini dalam pendeteksian topik adalah metode Convolutional-based Fuzzy C-Means (CFCM). Data yang digunakan dalam penelitian ini data coherence pada topik antara metode CFCM dengan satu convolutional layer (CFCM-1CL) dan metode CFCM dengan tiga convolutional layer (CFCM-3CL). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai coherence dari metode CFCM-1CL lebih tinggi dibandingkan metode CFCM-3CL.
Topic detection is a process used to analyze words in a collection of textual data to determine the topics in the collection, how they relate to each other, and how they change from time to time. The Fuzzy C-Means (FCM) method is a clustering method that is often used in topic detection problems. Fuzzy C-Means can group dataset into multiple clusters on low-dimensional dataset, but fails on high-dimensional dataset. To overcome this problem, dimension reduction is carried out on the dataset before topic detection is carried out. In this study, Convolutional Autoencoder (CAE) is used in the reduction of dimensions in the dataset. Therefore, the method used in this research in topics detection is the Convolutional-based Fuzzy C-Means (CFCM) method. The data used in this study tweets national news account data on social media Twitter. CFCM method are divided into two stages, namely reducing the dataset dimension to a lower dimension using CAE and then clustering the dataset by using FCM to obtain topics. After the topics are obtained, an evaluation is done by calculating the value of coherence on the topics obtained. The study was conducted by comparing the coherence value on the topic between the CFCM method with one convolutional layer (CFCM-1CL) and the CFCM method with three convolutional layers (CFCM-3CL). The results of this study indicate that the coherence value of the CFCM-1CL method is higher than the CFCM-3CL method"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library