Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Terdapat beberapa media online yang ditutup oleh Kementrian Komunikasi dan Informatika (Kemkominfo) dikarenakan menjual obat aborsi. Hal tersebut karena aborsi merupakan tindakan yang dilarang yang tertulis pada Kitab Undang-Undang Hukum Pidana (KUHP) pada pasal 346. Oleh karena itu, agar situs dari PT XYZ tidak ditutup oleh Kemkominfo, PT XYZ melakukan penanganan terkait peredaran obat aborsi ini yaitu dengan pending system. Namun, pending system hanya mendeteksi judul dari produk dengan menggunakan kata kunci spesifik yang berhubungan dengan obat aborsi yang diinput oleh tim sehingga masih terdapat produk obat aborsi yang lolos beredar karena terdapat produk yang menggunakan kata kunci yang umum dan gaming keyword. Oleh karena itu, penelitian ini membahas terkait penerapan text mining untuk membangun sebuah classification model yang berasal dari korpus obat aborsi yang ada di PT XYZ yang akan digunakan untuk pendeteksian obat aborsi kedepannya yang ada di PT XYZ. Penelitian ini menggunakan model CRISP-DM untuk siklus hidup data mining. Selain itu, untuk membangun suatu classification model, Penelitian ini melakukan percobaan terhadap dua algoritme diantaranya adalah Naive Bayes dan Support Vector Machine dengan metode k-fold cross validation. Selain itu, penelitian ini menggunakan data harga sebagai fitur tambahan dari model yang dibangun. Untuk penentuan classification yang terbaik dilakukan evaluasi performa dari setiap classification model dengan menggunakan confussion matrix dengan parameter accuracy, recall, precision, f1-measure, dan AUC. Penelitian ini menggunakan beberapa kriteria dalam penghapusan duplikasi data untuk menghindari data bias. Model terbaik yang didapatkan yaitu model SVM dengan fitur harga yang memiliki nilai accuracy 99.82%, f1-score 99.79%, dan AUC 99.98%. Hasil dari model yang telah dianalisis pada penelitian ini dapat digunakan oleh PT XYZ untuk mendeteksi produk obat aborsi agar mengurangi kesempatan penjual menjual produk obat aborsi yang di PT XYZ. Selain itu, penelitian ini dapat memberikan gambaran untuk penelitian akademis berikutnya terkait keseluruhan proses dari text mining. ......There are several online media that were closed by the Ministry of Communication and Information (Kemkominfo) due to selling abortion drugs. This is because abortion is a prohibited act which is written in the Criminal Code (KUHP) in article 346. Therefore, in order PT XYZ is not closed by the Ministry of Communication and Information, PT XYZ create system that try to handle the circulation of abortion drugs, namely pending system. However, the pending system only detects the title of the product by using specific keywords related to abortion drugs that are inputted by the team so that there are still abortion drug products that pass through the system because there are products that use general keywords and gaming keywords. Therefore, this study discusses the application of text mining to build a classification model derived from the abortion drug corpus at PT XYZ which will be used for the detection of abortion drugs in the future at PT XYZ. This study uses the CRISP-DM model for the data mining life cycle. In addition, to build a classification model, this study conducted experiments on two algorithms including Naive Bayes and Support Vector Machine with the k-fold cross validation method. In addition, this study uses price data as an additional feature of the built model. To determine the best classification, the performance evaluation of each classification model is carried out using a confusion matrix with parameters accuracy, recall, precision, f1-measure, and AUC. This study uses several criteria in eliminating duplication of data to avoid data bias. The best model obtained is the SVM model with a price feature that has an accuracy value of 99.82%, f1-score 99.79%, and AUC 99.98%. The results of the model that had been analyzed in this study can be used by PT XYZ to detect abortion drug products in order to reduce the chance for sellers to sell abortion drug products at PT XYZ. In addition, this research can provide an overview for the next academic research related to text mining process.

Abstrak :
Ulasan hotel online di era modern ini memiliki peran besar mengingat hotel merupakan faktor penentu daya saing sebuah daerah wisata, namun pemanfaatannya masih jarang ditemukan. Berkaitan dengan rencana pemerintah untuk meningkatkan kunjungan wisatawan ke Indonesia, penelitian ini mengaplikasikan text mining terhadap ulasan hotel online untuk menemukan pengetahuan yang bermanfaat dalam membangun sektor perhotelan sebagai bagian integral dalam industri pariwisata. Teknik klasifikasi teks digunakan untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam kalimat ulasan melalui analisis sentimen, serta teknik klasterisasi pada text summarization untuk menemukan kalimat representatif yang mampu menggambarkan keseluruhan isi ulasan. Percobaan dengan ulasan hotel di Labuan Bajo, Lombok, dan Bali menghasilkan luaran yang memuaskan, di mana akurasi model penggolong klasifikasi sebesar 78 dan Davies-Bouldin Index DBI sebesar 0.071 untuk proses klasterisasi. Luaran penelitian ini diharapkan mampu menggambarkan kondisi hotel di daerah wisata unggulan Indonesia sehingga dapat berkontribusi dalam peningkatan kualitas sektor perhotelan sebagai penunjang industri pariwisata di Indonesia. ...... In this modern era, online hotel reviews have a big role considering the hotel is one the aspects in determining the competitiveness in the tourist area, but its implementation is still rare. Regarding the government 39 s plan to increase tourist arrivals to Indonesia, this research utilized text mining towards online hotel reviews to find useful knowledge in building the hospitality sector as an integral part of the tourism industry. Text classification technique was used to obtain sentiment information contained in review sentences through sentiment analysis, as well as clustering technique as a part of text summarization to find representative sentences that are able to describe the entire contents of the review. Experiments with hotel reviews in Labuan Bajo, Lombok and Bali generated surprising outcomes, where the accuracy of classification model reaches 78 and the Davies Bouldin Index DBI of clustering algorithm strikes 0.071. The output of this research is expected to be able to describe the condition of the hotel in tourist area based on the different level of tourism development so that it can contribute to improving the quality of the hotel industry as well as supporting the tourism industry in Indonesia.

Abstrak :
ABSTRAK
Dokumen ilmiah memuat ilmu pengetahuan yang dihasilkan dari penelitian. Dokumen-dokumen ini saling terhubung apabila terdapat hubungan antara penelitian yang satu dengan yang lain. Bidang ilmu pengetahuan merupakan bagian penting dalam menganalisis perkembangan ilmu pengetahuan. Domain kajian suatu bidang ilmu pengetahuan dapat dilihat dengan bantuan alat visualisasi. Salah satu bentuk visualisasi adalah pemetaan ilmu. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang gambaran peta penelitian publikasi internasional Fakultas Teknik UI selama 6 tahun terakhir Januari 2010 ndash; Oktober 2016 yang terindeks Scopus. Pemetaan dilakukan dengan membangun jaringan hubungan antar artikel. Metode pendekatan analisis co-word dilakukan pada subjek penelitian kata kunci atau deskriptor . Data yang diolah diambil dari atribut author keyword dan index keyword publikasi internasional. Berdasarkan kemunculan co-occurence dari pasangan kata, analisis co-word menggambarkan tema penelitian dan menunjukkan hubungan antar tema dari konten berupa teks. Hasil dari penelitian ini adalah pemetaan dan klaster tema publikasi FT UI dan setiap departemen FT UI. Klaster tema publikasi FT UI didominasi oleh tema dari Departemen Teknik Elektro, Teknik Mesin, dan Teknik Metalurgi.

---

ABSTRACT
Scientific document contains knowledge generated from the research. These documents are connected if there is a link between each research. Science field is an important part in analyzing the development of science. Domain study of a field of science can be seen with the aid of visualization tools. One form of visualization is science mapping. The aim of this research is to achieve up to date information on the map of six years January 2010 ndash October 2016 international publication conducted by the researchers from Fakultas Teknik UI that are indexed by Scopus database. Science mapping is conducted by construct networks of links between articles. Method of co word analysis approach on subjects keywords or descriptor was implemented. Tabulation of data are extracted from the author keyword and index keyword of documents. Based on the co occurrence of pairs of words, co word analysis seeks to extract the themes of science and detect the linkages among these themes directly from the subject content of texts. The results of this study shows the theme map dan clusters in FT UI and each department of FT UI. Publication themes of FT UI are dominated by the theme from Department of Electrical Engineering, Mechanical Engineering, and Metallurgical Engineering.

Abstrak :
ABSTRAK
Perkembangan teknologi komunikasi dan web pada industri pariwisata kian mempengaruhi cara orang dalam mengakses informasi. Salah satu bentuk perkembangannya diwakili dengan ulasan online oleh pengguna hotel pada travel website yang keberadaannya tengah menjamur dewasa ini. Opini pengguna dapat dimanfaatkan oleh pengelola hotel dalam meningkatkan kualitas industri perhotelan, bersamaan dengan rencana pemerintah untuk mendatangkan lebih banyak wisatawan ke Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan opinion mining guna mengetahui aspek yang berkaitan dengan layanan dan fasilitas beserta sentimennya untuk menggambarkan pendapat pengguna terhadap kualitas hotel. Sebuah program yang bekerja atas prinsip Recursive Neural Tensor Network (RNTN) digunakan dalam penelitian ini. Ulasan pengguna hotel di Labuan Bajo, Lombok, dan Bali digunakan untuk mewakili daerah wisata yang mirip dan berdekatan, serta tingkat perkembangan pariwisata yang berbeda-beda. Luaran analisis sentimen menunjukkan bahwa aspek yang berkaitan dengan aktivitas dan hiburan, fasilitas ruangan, dan jasa transportasi di ketiga daerah masih didominasi dengan sentimen negatif. Hasil penelitian dapat digunakan untuk evaluasi dalam meningkatkan kualitas industri perhotelan sebagai penunjang pariwisata di Indonesia

---

ABSTRACT
The rapid development of communication technology and website on the tourism domain increasingly influence the way people access information. One of the development impact is represented by hotel users? review on travel websites whose existence is flourishing today. Users? opinion can be used by hotel managers for improving the quality of the hospitality industry, in line with the government plans to bring more tourists to Indonesia. Opinion mining approach is used in this research to determine the aspects related to service and facility of the hotel, along with the sentiment to describe users? opinion towards the quality of the hotel. A program that works on the principle of Recursive Neural Tensor Network (RNTN) used in this study. Hotel users? review in Labuan Bajo, Lombok, and Bali used to represent the tourist areas that are similar and close to each other, with different levels of tourism development. The output of this research shows that the hotel aspects related to activities and entertainment, room amenities, and transportation services in the three regions are still dominated by negative sentiment. Therefore, the results of this research can be used for evaluation to improve the quality of the hospitality industry as an important support in Indonesia tourism

Abstrak :
Provinsi DKI Jakarta memiliki tantangan dan permasalahan urban yang lebih kompleks dibandingkan daerah lainnya di Indonesia. Oleh karena itu, dibutuhkan perencanaan pembangunan daerah yang melibatkan seluruh pemangku kepentingan, terutama masyarakat. Salah satu pendekatan yang dilakukan adalah menyediakan sarana bagi masyarakat untuk menyampaikan aspirasi dan permasalahan yang terjadi di lingkungannya. Aspirasi dan permasalahan yang terjaring selanjutnya perlu dipetakan dan disinergikan dengan kebijakan dan prioritas pembangunan nasional. Penelitian ini menggunakan teknik Text Mining untuk mengklasifikasi laporan yang berupa teks menjadi beberapa kelas dan mengelompokkan set data setiap kelas untuk mendapatkan topik-topik khusus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masalah banjir dan kebersihan, khususnya menyangkut saluran air dan masalah sistem transportasi, khususnya mengenai jalan yang butuh perbaikan atau peninggian menjadi topik yang paling sering dilaporkan masyarakat. Visualisasi dan analisis dengan Sistem Informasi Geografis serta Diagram Pareto menunjukkan persebaran masalah dan masalah yang perlu diprioritaskan oleh tiap kota/kabupaten ...... Jakarta has more complex problems and challenges than other urban areas in Indonesia. Therefore, the development plan of Jakarta involves all of the stakeholders, especially the public. One approach taken is to provide a means for public to submit aspirations and problems that occur at their surroundings. Aspirations and problems conveyed by public then need to be mapped and synergized with national policy and development priorities. This study uses Text Mining techniques to classify the textual report into several classes and then cluster data set in each class into specific topics. The results showed that the majority of public reports are associated with flood problems, especially regarding to drainage and waterways, and transportation system problems, especially regarding to roads condition. Visualization and analysis using Geographic Information Systems and Pareto Chart shows the spreads of the problems and issues that need to be prioritized by each city/county