Named entity recognition menggunakan metode Conditional Random Fields untuk deteksi peristiwa banjir di Gerbang Kertosusila berdasarkan data twitter

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Ulumiyyah, Ikrimatul (2022) Named entity recognition menggunakan metode Conditional Random Fields untuk deteksi peristiwa banjir di Gerbang Kertosusila berdasarkan data twitter. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text Ikrimatul Ulumiyyah_H06216010 ok-.pdf Download (3MB)

Abstract

Setiap musim hujan sejumlah wilayah di Indonesia dihimbau untuk waspada terjadinya banjir seperti kawasan strategis nasional Gerbang Kertosusila, Salah satu upaya yang ada adalah meletakkan sensor banjir di beberapa titik rawan banjir. Namun terkendala perangkat yang sangat terbatas untuk menangani banyaknya wilayah yang membutuhkan. Sehingga diperlukan pengembangan teknologi tentang penyebaran informasi banjir. Penyebaran informasi banjir dengan cepat didapatkan dari media sosial Twitter. Salah satu caranya memanfaatkan sumber data teks Twitter untuk model deteksi berbasis Named Entity Recognition untuk membantu mendeteksi peristiwa banjir dan lokasinya. Agar tujuan tersebut bisa tercapai, dibuatlah model Named Entity Recognition (NER) dengan metode Conditional Random Fields (CRFs). Riset ini menambahkan penanganan handle slang word pada tahap preprosessing untuk memaksimalkan performa model, Sekaligus menggunakan format BIO pada proses labelling dan POS Tagging dalam proses Extraction Feature. Hasil evaluasi dengan skenario kfold = 5, 80% data training dan 20% data testing menunjukkan model NER CRFs memiliki performa yang sangat baik dengan nilai Precision 0.981, Recall 0.926 dan f-measure 0.950. Sehingga dengan hasil ini dapat membantu masyarakat dan pemerintahaan terkait informasi distribusi banjir.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Ulumiyyah, Ikrimatul Ikrimatul@gmail.com H06216010
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Izzuddin, Muhammad Andik andik@uinsby.ac.id 2007038402 Thesis advisor Rolliawati, Dwi dwi-roll@uinsby.ac.id 2027097901
Subjects:	Teknologi > Teknologi Informasi
Keywords:	Deteksi banjir; natural language processing; named entity recognition; conditional random fields
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Sistem Informasi
Depositing User:	Ikrimatul ikrimatul ulumiyyah
Date Deposited:	22 Sep 2022 08:23
Last Modified:	03 Oct 2022 05:42
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/56453

Actions (login required)

View Item