EKSTRAKSI KATA KUNCI BERDASARKAN HIPERNIM DENGAN INISIALISASI KLASTER MENGGUNAKAN FUZZY ASSOCIATION RULE MINING PADA PENGELOMPOKAN DOKUMEN

Authors

  • Fahrur Rozi
  • Chastine Fatichah
  • Diana Purwitasari
Views: 1038 Downloads: 764 DOI: https://doi.org/10.12962/j24068535.v13i2.a488

Abstract

Pertumbuhan dunia digital dalam dokumen tekstual terutama di World Wide Web mengalami pertumbuhan pesat. Pen-ingkatan dokumen tekstual ini menyebabkan terjadinya penumpukan informasi, sehingga diperlukan sebuah pengorgan-isasian yang efisien untuk pengelolaan dokumen tekstual. Salah satu metode yang dapat mengelompokkan dokumen dengan tepat adalah menggunakan fuzzy association rule. Tahap ekstraksi kata kunci serta tipe fuzzy yang digunakan berpengaruh terhadap kualitas pengelompokan dokumen. Penggunaan hipernim dalam ekstraksi kata kunci untuk mendapatkan suatu klaster label dapat memperluas makna dari klaster label, sehingga dapat diperoleh suatu meaningful klaster label, selain itu ambiguitas dan uncertainties yang terjadi di dalam aturan fuzzy logic systems (FLS) tipe-1 dapat diatasi dengan fuzzy set tipe-2. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode yaitu ekstraksi kata kunci berdasarkan hipernim dengan inisialisasi klaster menggunakan fuzzy association rule mining pada pengelompokan dokumen. Metode ini terdiri dari empat tahap, yaitu : preprocessing dokumen, ekstraksi key terms dari hipernim, ekstraksi kandidat klaster, dan konstruksi klaster tree. Pengujian terhadap metode ini dilakukan dengan tiga jenis data berbeda, yaitu Classic, Reuters, dan 20 Newsgroup. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai overall f-measure dari metode tanpa hipernim (level 0), hipernim level 1, dan hipernim level 2. Berdasarkan pengujian didapatkan bahwa penggunaan hipernim dalam ektraksi kata kunci mampu menghasilkan rata-rata overall f-measure sebesar 0.5783 untuk data classic, 0.4001 untuk data reuters, dan 0.5269 untuk data 20 newsgroup.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2015-07-01

Issue

Vol 13, No 2, Juli 2015

Section

Articles

License

All papers should be submitted electronically. All submitted manuscripts must be original work that is not under submission at another journal or under consideration for publication in another form, such as a monograph or chapter of a book. Authors of submitted papers are obligated not to submit their paper for publication elsewhere until an editorial decision is rendered on their submission. Further, authors of accepted papers are prohibited from publishing the results in other publications that appear before the paper is published in JUTI unless they receive approval for doing so from the Editor-in-Chief.

JUTI open access articles are distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. This license lets the audience to give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made and if they remix, transform, or build upon the material, they must distribute contributions under the same license as the original.

How to Cite

[1]
F. Rozi, C. Fatichah, and D. Purwitasari, “EKSTRAKSI KATA KUNCI BERDASARKAN HIPERNIM DENGAN INISIALISASI KLASTER MENGGUNAKAN FUZZY ASSOCIATION RULE MINING PADA PENGELOMPOKAN DOKUMEN”, JUTI, vol. 13, no. 2, pp. 190–197, Jul. 2015, doi: 10.12962/j24068535.v13i2.a488.