Record Details

Klasifikasi jenis kejadian menggunakan kombinasi NeuroNER dan Recurrent Convolutional Neural Network pada data Twitter

Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Klasifikasi jenis kejadian menggunakan kombinasi NeuroNER dan Recurrent Convolutional Neural Network pada data Twitter
 
Creator Putra, Fatra Nonggala
Fatichah, Chastine
 
Subject deteksi kejadian; ekstraksi informasi; NeuroNER; RCNN; incident detection; information extraction
 
Description Sistem deteksi kejadian dari data Twitter bertujuan untuk mendapatkan data secara real-time sebagai alternatif sistem deteksi kejadian yang murah. Penelitian tentang sistem deteksi kejadian telah dilakukan sebelumnya. Salah satu modul utama dari sistem deteksi kejadian adalah modul klasifikasi jenis kejadian. Informasi dapat diklasifikasikan sebagai kejadian penting jika memiliki entitas yang merepresentasikan di mana lokasi kejadian terjadi. Beberapa penelitian sebelumnya masih memanfaatkan fitur ‘buatan tangan’, maupun fitur model berbasis pipeline seperti n-gram sebagai penentuan fitur kunci klasifikasi yang tidak efektif dengan performa kurang optimal. Oleh karena itu, diusulkan penggabungan metode Neuro Named Entity Recognition (NeuroNER) dan klasifier Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN) yang diharapkan dapat melakukan deteksi kejadian secara efektif dan optimal. Pertama, sistem melakukan pengenalan entitas bernama pada data tweet untuk mengenali entitas lokasi yang terdapat dalam teks tweet, karena informasi kejadian haruslah memiliki minimal satu entitas lokasi. Kedua, jika tweet terdeteksi memiliki entitas lokasi maka akan dilakukan proses klasifikasi kejadian menggunakan klasifier RCNN. Berdasarkan hasil uji coba, disimpulkan bahwa sistem deteksi kejadian menggunakan penggabungan NeuroNER dan RCNN bekerja dengan sangat baik dengan nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure masing-masing 94,87%, 92,73%, dan 93,73%.    The incident detection system from Twitter data aims to obtain real-time information as an alternative low-cost incident detection system. One of the main modules in the incident detection system is the classification module. Information is classified as important incident if it has an entity that represents where the incident occurred. Some previous studies still use 'handmade' features as well as feature-based pipeline models such as n-grams as the key features for classification which are deemed as ineffective. Therefore, this research propose a combination of Neuro Named Entity Recognition (NeuroNER) and Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN) as an effective classification method for incident detection. First, the system perform named entity recognition to identify the location contained in the tweet text because the event information should have at least one location entity. Then, if the location is successfully identified, the incident will be classified using RCNN. Experimental result shows that the incident detection system using combination  of NeuroNER and RCNN works very well with the average value of precision, recall, and f-measure 92.44%, 94.76%, and 93.53% respectively.
 
Publisher Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum
 
Contributor Chastine Fatichah, Department of Informatics, Institute of Technology Sepuluh Nopember
 
Date 2018-07-01
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://journal.unipdu.ac.id/index.php/register/article/view/1242
10.26594/register.v4i2.1242
 
Source Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi; Vol 4, No 2 (2018): July; 81-90
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi; Vol 4, No 2 (2018): July; 81-90
2502-3357
2503-0477
10.26594/register.v4i2
 
Language eng
 
Relation https://journal.unipdu.ac.id/index.php/register/article/view/1242/pdf
 
Rights Copyright (c) 2018 Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0