Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Pendeteksian 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.

---

ABSTRACT
Detection 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.

Abstrak :
ABSTRAK
Deteksi 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 adalah tweet 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.

---

ABSTRACT
Topic 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 is tweets 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.