Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :

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.

Abstrak :
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.