UMM Institutional Repository

NAMED ENTITY RECOGNITION TWEET BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN STANFORD NER, STANFORD POS TAGGER DAN RANDOM FOREST

Zulvikar, Yudhawan Agam (2017) NAMED ENTITY RECOGNITION TWEET BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN STANFORD NER, STANFORD POS TAGGER DAN RANDOM FOREST. Other thesis, University of Muhammadiyah Malang.

[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-yudhawanag-49130-1-pendahul-n.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-yudhawanag-49130-2-babi.pdf

Download (277kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-yudhawanag-49130-3-babii.pdf

Download (960kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-yudhawanag-49130-4-babiii.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Named Entity Recognition adalah salah satu komponen utama dari information extration yang bertujuan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan named-entity di sebuah teks. Named Entity Recognition umumnya digunakan untuk mendeteksi nama orang, nama tempat dan organisasi dari sebuah dokumen, tetapi dapat juga diperluas suntuk identifikasi gen, protein dan lainnya sesuai kebutuhan. Secara umum algoritma NER yang ada telah mampu melakukan proses klasifikasi dengan hasil yang cukup memuaskan, dengan syarat model yang digunakan dibangun berdasarkan domain klasifikasi. Oleh karena itu, implementasi pada data twitter Bahasa Indonesia didahului dengan pembangunan model berdasarkan korpus twitter Bahasa Indonesia juga. Selanjutnya untuk memperbaiki kinerja Stanford NER bisa dimanfaatkan proses Pos Tagging dan kemudian di klasifikasikan menggunakan algoritma random forest. Dalam penelitian ini, hasil klasifikasi dengan menggunakan random forest berhasil menaikkan nilai precision dan recall hingga 99%.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics (55201)
Depositing User: Ida Fitriani Noor
Date Deposited: 29 Dec 2017 03:37
Last Modified: 29 Dec 2017 03:37
URI : http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/36101

Actions (login required)

View Item View Item
UMM Official

© 2008 UMM Library. All Rights Reserved.
Jl. Raya Tlogomas No 246 Malang East Java Indonesia - Phone +62341464318 ext. 150, 151 - Fax +62341464101
E-Mail : infopus[at]umm.ac.id - Website : http://lib.umm.ac.id - Online Catalog : http://laser.umm.ac.id - Repository : http://eprints.umm.ac.id

Web Analytics

UMM Institutional Repository is powered by :
EPrints Logo