PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS
ABSTRAK Pada penelitian ini diajukan sebuah sistem pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik (trivial) dengan pem-ilihan kata kunci kejadian penting menggunakan perhitungan korelasi (autocorrelation) pada wavelet coefficient. Pem-ilihan kata kunci dilakukan untuk menemukan kata yang berula...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
2015-07-01
|
| Series: | JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi |
| Online Access: | http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/484 |
| _version_ | 1818647156183007232 |
|---|---|
| author | Rizal Setya Perdana Chastine Fatichah Diana Purwitasari |
| author_facet | Rizal Setya Perdana Chastine Fatichah Diana Purwitasari |
| author_sort | Rizal Setya Perdana |
| collection | DOAJ |
| description | ABSTRAK
Pada penelitian ini diajukan sebuah sistem pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik (trivial) dengan pem-ilihan kata kunci kejadian penting menggunakan perhitungan korelasi (autocorrelation) pada wavelet coefficient. Pem-ilihan kata kunci dilakukan untuk menemukan kata yang berulang secara periodik yang dianggap sebagai kejadian trivi-al. Hasil penelitian menunjukkan pemilihan kata kunci dengan nilai confidence boundary yang paling optimal adalah 0.20 pada nilai autocorrelation sebesar 31. Proses yang dilakukan oleh pengguna untuk menemukan kata kunci dari sua-tu kejadian, secara manual pengguna harus membaca banyak tweet dalam jumlah tertentu. Kata kunci yang merepresen-tasikan suatu kejadian penting menentukan tingkat penting atau tidaknya suatu kejadian. Pengguna twitter memiliki keterbatasan untuk membaca seluruh tweet yang ada untuk mengetahui adanya suatu kejadian. Sistem deteksi kejadian pada twitter telah dilakukan oleh para peneliti dalam bidang analisis sosial media. Pendeteksian kejadian trivial atau tidak penting yang terpisah dari kejadian penting diperlukan untuk memisahkan dua kejadian tersebut. Proses eliminasi terhadap kejadian trivial akan menyisakan tweet kejadian penting. Salah satu kejadian trivial adalah kejadian yang ber-ulang secara periodik dimana membutuhkan suatu cara spesifik untuk mendeteksi kemunculannya. Pendeteksian kejadian dilakukan dengan memanfaatkan pola-pola temporal atau sinyal dari data Twitter dalam bentuk sinyal wavelet untuk mendeteksi kemunculan kejadian penting. Pada penelitian ini melakukan pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik dengan pemilihan kata kunci untuk kejadian penting.
Sistem pendeteksian kejadian penting melakukan perhitungan terhadap autocorrelation pada koefisien wavelet. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa pemilihan kata kunci paling optimal pada nilai confidence boundary sebesar 0.20 dan nilai autocorrelation sebesar 31. |
| first_indexed | 2024-12-17T00:58:03Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-6f0d67ecf7694c14a21a3df900f2d0f2 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1412-6389 2406-8535 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-17T00:58:03Z |
| publishDate | 2015-07-01 |
| publisher | Institut Teknologi Sepuluh Nopember |
| record_format | Article |
| series | JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi |
| spelling | doaj.art-6f0d67ecf7694c14a21a3df900f2d0f22022-12-21T22:09:33ZengInstitut Teknologi Sepuluh NopemberJUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi1412-63892406-85352015-07-0113215215910.12962/j24068535.v13i2.a484317PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTSRizal Setya PerdanaChastine FatichahDiana PurwitasariABSTRAK Pada penelitian ini diajukan sebuah sistem pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik (trivial) dengan pem-ilihan kata kunci kejadian penting menggunakan perhitungan korelasi (autocorrelation) pada wavelet coefficient. Pem-ilihan kata kunci dilakukan untuk menemukan kata yang berulang secara periodik yang dianggap sebagai kejadian trivi-al. Hasil penelitian menunjukkan pemilihan kata kunci dengan nilai confidence boundary yang paling optimal adalah 0.20 pada nilai autocorrelation sebesar 31. Proses yang dilakukan oleh pengguna untuk menemukan kata kunci dari sua-tu kejadian, secara manual pengguna harus membaca banyak tweet dalam jumlah tertentu. Kata kunci yang merepresen-tasikan suatu kejadian penting menentukan tingkat penting atau tidaknya suatu kejadian. Pengguna twitter memiliki keterbatasan untuk membaca seluruh tweet yang ada untuk mengetahui adanya suatu kejadian. Sistem deteksi kejadian pada twitter telah dilakukan oleh para peneliti dalam bidang analisis sosial media. Pendeteksian kejadian trivial atau tidak penting yang terpisah dari kejadian penting diperlukan untuk memisahkan dua kejadian tersebut. Proses eliminasi terhadap kejadian trivial akan menyisakan tweet kejadian penting. Salah satu kejadian trivial adalah kejadian yang ber-ulang secara periodik dimana membutuhkan suatu cara spesifik untuk mendeteksi kemunculannya. Pendeteksian kejadian dilakukan dengan memanfaatkan pola-pola temporal atau sinyal dari data Twitter dalam bentuk sinyal wavelet untuk mendeteksi kemunculan kejadian penting. Pada penelitian ini melakukan pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik dengan pemilihan kata kunci untuk kejadian penting. Sistem pendeteksian kejadian penting melakukan perhitungan terhadap autocorrelation pada koefisien wavelet. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa pemilihan kata kunci paling optimal pada nilai confidence boundary sebesar 0.20 dan nilai autocorrelation sebesar 31.http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/484 |
| spellingShingle | Rizal Setya Perdana Chastine Fatichah Diana Purwitasari PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi |
| title | PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS |
| title_full | PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS |
| title_fullStr | PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS |
| title_full_unstemmed | PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS |
| title_short | PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS |
| title_sort | pemilihan kata kunci untuk deteksi kejadian trivial pada dokumen twitter menggunakan autocorrelation wavelet coefficients |
| url | http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/484 |
| work_keys_str_mv | AT rizalsetyaperdana pemilihankatakunciuntukdeteksikejadiantrivialpadadokumentwittermenggunakanautocorrelationwaveletcoefficients AT chastinefatichah pemilihankatakunciuntukdeteksikejadiantrivialpadadokumentwittermenggunakanautocorrelationwaveletcoefficients AT dianapurwitasari pemilihankatakunciuntukdeteksikejadiantrivialpadadokumentwittermenggunakanautocorrelationwaveletcoefficients |