Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

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.

"

"

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. Salah satu metode standar yang digunakan untuk pendeteksian topik adalah metode clustering. Deep embedded clustering (DEC) adalah algoritma clustering dengan pendekatan deep learning yang menyatukan pembelajaran fitur dan clustering menjadi satu kerangka kerja sehingga dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik. Namun metode DEC memiliki kelemahan, yaitu terjadinya penyimpangan ruang embedded ketika melakukan pembelajaran yang didapat ketika membuang decoder. Kelemahan tersebut diatasi dengan tidak membuang decoder, sehingga diperoleh metode yang lebih baik lagi yaitu Improved Deep Embedded Clustering (IDEC). Proses mempertahankan decoder disebut sebagai pelestarian struktur lokal. Pada penelitian ini, metode IDEC diadaptasi untuk masalah pendeteksian topik data tekstual berbahasa Indonesia. Selanjutnya kinerja metode IDEC dibandingkan dengan metode penelitian lain yang menggunakan DEC untuk masalah pendeteksian topik yaitu dengan cara membandingkan nilai dari coherence. Nilai coherence yang dihasilkan menunjukkan bahwa metode DEC lebih cocok jika dibandingkan dengan metode IDEC untuk permasalahan pendeteksian topik. Hal tersebut terjadi karena bagian decoder pada metode IDEC diperbarui sehingga parameter decoder sudah tidak sesuai untuk mengembalikan data ke dimensi semula. Sedangkan pada metode DEC bagian decoder dibuang sehingga parameter tidak diperbarui.

---

Topic detection is a process that is used to analyze words in a textual data collection to determine the topics within that collection. One of this standard topic detection method is clustering method. Deep embedded clustering (DEC) is a clustering algorithm with a deep learning approach that combines feature learning and clustering into one framework to obtain a better performance. However, DEC method has a weakness namely the distortion of embedded space that is caused by removing the decoder during the learning process. This weakness can be overcome by preserving the decoder, hence a better method is acquired, namely Improved Deep Embedded Clustering (IDEC). The process of preserving the decoder is called local structure preservation. In this research we adapt IDEC method for topic detection problem in Indonesian textual dataset. Furthermore, we compare the performance of IDEC method and other research using DEC by comparing the coherence value. The acquired coherence value shows that DEC method is more suitable compared to IDEC method for topic detection problems. This happens because of the decoder part in IDEC method is updated, so that the decoder parameters are no longer suitable to return the data into the original dimension. While in the DEC method the decoder was removed, therefore the parameters are not updated.

"

"Pendeteksian topik merupakan sebuah proses dalam menganalisis data teks untuk menemukan sebuah topik-topik yang ada pada data teks. Pada era digital saat ini, pendeteksian topik sering digunakan untuk menganalisis topik dan mengelompokkan informasi berdasarkan topiknya. Machine learning membantu proses pendeteksian topik menjadi lebih cepat dan efisien, terutama pada data teks dengan ukuran data yang besar. Salah satu metode machine learning yang dapat digunakan untuk pendeteksian topik adalah metode clustering. Namun karena dimensi data yang tinggi membuat beberapa metode clustering kurang efektif menyelesaikan pendeteksian topik. Untuk mengatasi hal tersebut data yang memiliki ukuran dimensi yang cukup tinggi perlu dilakukan proses reduksi dimensi terlebih dahulu. Improved Deep Embedded Clustering (IDEC) merupakan sebuah metode clustering yang secara bersamaan melakukan reduksi dimensi data dan clustering. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pendeteksian topik dengan metode clustering IDEC. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data berita online AG News, Yahoo! Answer, dan R2. Namun pada metode IDEC, data teks tidak bisa langsung menerima input berupa data teks. Data teks perlu diubah menjadi vektor representasi yang dapat diterima input. Pada penelitian ini digunakan metode representasi teks Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT). Data teks mula-mula akan diubah oleh BERT menjadi vektor representasi, setelah itu vektor representasi akan diterima dan dilakukan pendeteksian topik oleh metode IDEC. Kemudian pada proses simulasi dilakukan perbandingan kinerja model IDEC dengan representasi teks BERT dan model IDEC dengan representasi teks TF-IDF. Didapatkan hasil simulasi dari kinerja model IDEC dengan representasi teks BERT memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan model IDEC dengan representasi teks TF-IDF

---

Topic detection is a process in analyzing text data to find topics that exist in text data. In today's digital era, topic detection is often used to analyze topics and grouping the information by topic. Machine learning helps the topic detection process to be faster and more efficient, especially in text data with large data sizes. One of the machine learning methods that can be used for topic detection is the clustering method. However, because the high data dimensions make some clustering methods less effective in completing topic detection. To overcome this, data that has a sufficiently high dimension size needs to be carried out in a dimension reduction process first. Improved Deep Embedded Clustering (IDEC) is a clustering method that simultaneously performs data dimension reduction and clustering. Therefore, in this study, topic detection was carried out using the IDEC clustering method. The data used in this study is the online news data of AG News, Yahoo! Answer, and R2. However, in the IDEC method, text data cannot directly receive input in the form of text data. Text data needs to be converted into a vector representation that can accept input. In this study, the Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) text representation method was used. The text data will first be converted by BERT into a vector representation, after that the vector representation will be accepted and topic detection will be carried out by the IDEC method. Then the simulation process compares the performance of the IDEC model with the BERT text representation and the IDEC model with the TF-IDF text representation. The simulation results obtained from the performance of the IDEC model with the text representation of BERT which has superior performance compared to the IDEC model with the text representation of TF-IDF."

"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."