Ekstraksi Informasi Gangguan dan Lokasi Pada IndiHome Menggunakan Named Entity Recognition (NER) 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Ekstraksi Informasi Gangguan dan Lokasi Pada IndiHome Menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) Fauziah ( 221709694 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT Ringkasan— Perkembangan media sosial memudahkan pengguna untuk berkomunikasi dan mendapatkan informasi. Twitter merupakan media sosial yang popular di Indonesia. Tweet yang dikirim pengguna Twitter dapat dijadikan sebagai sumber informasi. Suatu rangkaian proses diperlukan untuk mengekstrak informasi dari tweet. Pada penelitian ini akan dilakukan ekstraksi informasi dari tweet yang ditujukan untuk IndiHome pada Januari 2020 hingga Desember 2020 dengan mengklasifikasi entitas pada tweet dalam kelas-kelas tertentu menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) pada spaCy. Informasi yang akan diekstrak adalah gangguan yang terjadi pada IndiHome dan lokasi terjadinya gangguan tersebut. Ekstraksi tersebut dilakukan untuk memperoleh informasi terkait jenis gangguan apa saja yang terjadi pada layanan IndiHome serta wilayah mana saja yang mengalami gangguan layanan IndiHome. Model dibangun menggunakan data berlabel yang di-split menjadi train dan test data. Model tersebut menghasilkan akurasi sebesar 86,15 % . Gangguan IndiHome paling banyak terjadi di Pulau Jawa , tepatnya Kota Bekasi. Kata Kunci— Twitter , Named Entity Recognition ( NER ) , SpaCy , Gangguan IndiHome. I. LATAR BELAKANG Indonesia Digital Home Internet Service Provider ( ISP ) merupakan produsen atau lembaga yang memberikan pelayanan kepada konsumen agar bisa mengakses internet dan berbagai media online. Internet Service Provider ( ISP ) mempunyai jaringan baik secara domestik maupun internasional sehingga pengguna dapat terhubung ke jaringan internet global [ 1 ] . Salah satu operator penyedia ISP yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia adalah ( IndiHome ) . IndiHome adalah salah satu produk layanan komunikasi dari PT Telekomunikasi IndiHome Indonesia menyediakan layanan komunikasi serta data seperti Internet ( Internet on Fiber atau High Speed Internet ) , telepon rumah ( voice ) , dan televisi interaktif ( IndiHome TV ) . Sebagai suatu perusahaan IndiHome harus terus melakukan evaluasi terhadap produk dan jasanya untuk dapat terus meningkatkan performa atau kinerja dari layanan tersebut. Covid-19 yang saat ini sedang melanda dunia , mengharuskan setiap orang untuk mengurangi aktivitas diluar ruangan sehingga aktivitas banyak dilakukan secara online seperti bekerja , sekolah , maupun kuliah. Aktivitas online yang meningkat tentunya menjadikan kebutuhan internet lebih besar. Apabila terjadi gangguan pada jaringan internet maka aktivitas online yang sedang dilakukan setiap orang akan ikut terganggu. ( Telkom ) . Seiring dengan berkembangnya internet , semakin besar pula penggunaan media sosial untuk berkomunikasi dan mencari informasi. Salah satu media sosial yang saat ini popular adalah Twitter. Twitter adalah media sosial online yang digunakan untuk mencari informasi tentang bisnis , hiburan , ekonomi , politik , dan lainnya [ 27 ] . Twitter memungkinkan pengguna untuk berbagi ide dan informasi langsung melalui pesan yang disebut tweet. Perbedaan Twitter dengan media sosial lainnya adalah Twitter memungkinkan tiap pengguna melacak tweet pengguna lain tanpa persetujuan dari pengguna tersebut [ 12 ] . Berdasarkan hasil publikasi oleh statista.com pada 29 Oktober 2020 , Indonesia menempati peringkat ke-7 negara dengan pengguna Twitter terbanyak didunia yakni 13,2 juta pengguna [ 13 ] . Masyarakat sering memberikan kritik , saran , kepuasan mereka atau pertanyaan terkait layanan IndiHome melalui tweet yang mereka publikasi dapat Twitter. Demikian digunakan sebagai sumber data untuk mendapatkan informasi atau pengetahuan. Sebagai sumber informasi , popularitas Twitter menyebabkan munculnya berbagai penelitian contohnya ekstraksi informasi. Hal ini yang mendorong penulis agar memanfaatkan data Twitter untuk memperoleh informasi terkait gangguan yang IndiHome dan mengidentifikasi wilayah yang terkena gangguan tersebut. terjadi pada Pada penelitian ini , peneliti akan menggunakan salah satu taks NLP yaitu Information Extraction ( IE ) . NLP ( Natural Language Processing ) merupakan teknik untuk mengekstraksi representasi makna yang lebih lengkap dari teks , yang biasanya menggunakan konsep linguistik seperti bagian dari ucapan dan konsep struktur gramatikal [ 3 ] . NLP dapat diterapkan atau diaplikasikan dalam beberapa jenis perkerjaan , salah satunya yaitu Information Extraction ( IE ) yang dapat mengambil suatu bagian yang diinginkan dalam sebuah teks atau dokumen. IE memiliki salah satu sub-taks yang dapat membantu proses pengidentifikasian dan ekstraksi informasi yang berupa entity atau biasa disebut dengan Named Entity Recognition ( NER ) . Proses NER membantu user untuk menghasilkan corpus dan mengklasifikasikannya ke dalam grup seperti nama orang , organisasi , lokasi dan sebagainya [ 24 ] . Pada penelitian ini , NER akan dikembangkan melalui pendekatan machine learning dengan menggunakan metode supervised learning. Dimana model akan belajar mengenali entitas dari data yang sudah dilabeli. Pembangunan model akan dibantu dengan library spaCy. Model spaCy sudah tersedia dalam beberapa Bahasa diantaranya Bahasa Inggris , Bahasa Jerman , Bahasa Spanyol , Bahasa Portugis , Bahasa Prancis , Bahasa Italia dan 1 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Bahasa Belanda. Sejauh ini , spaCy belum merilis Bahasa Indonesia secara resmi. Namun , masih tetap bisa dilakukan training model dengan data yang dimiliki. Data berupa teks yang didapatkan dari hasil scraping akan diekstrasi menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) kedalam bentuk entitas lokasi dan gangguan. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Melakukan pembangunan dan penggunaan model NER. 2. Melakukan ekstraksi entitas gangguan dan lokasi dari tweet berbahasa Indonesia yang ditujukan kepada IndiHome. 3. Mengetahui jenis gangguan dan lokasi terjadinya gangguan pada IndiHome. 4. Menvisualisasikan hasil gangguan IndiHome serta memetakan lokasi terjadinya gangguan tersebut. III. PENELITIAN TERKAIT Gambar 1. Peta literatur ( literature map ) Sistem pengenalan dan ekstraksi entitas bernama pada NER dapat dikategorikan ke dalam tiga kelas [ 32 ] yaitu rule-based NER , Machine Learning-based NER dan hybrid NER. Gambar 1 adalah peta literatur yang berisi penelitian terkait dengan NER. tahun Beberapa informasi banyak terakhir ekstraksi dilakukan pada penelitian. Jurnal penelitian yang berkaitan dengan topik skripsi ini dimuat dalam tabel literatur. Tabel I menunjukkan tabel perbandingan literatur. TABEL I TABEL LITERATUR No 1 Judul Pelacakan Gangguan Kereta Komuter Melalui Twitter Crawling Penulis , Publikasi Lya Hulliyyatus Suadaa , 2015. Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik , 71- 82. 2 3 4 5 6 Bidirectional LSTM-CNNs Untuk Ekstraksi Entity Lokasi Kebakaran Pada Berita Online Berbahasa Indonesia Alif Andika Putra , 2020. Skripsi. Information Extraction on Tourism Domain using SpaCy and BERT Analisis Data Geospasial : Studi Kasus Kecelakaan Lalu Lintas di Indonesia Chantana Chantrapornchai , Aphisit Tunsakul , 2021. ECTI Transactions on Computer and Information Technology , 108-122. Mayszea Prawika Firdausya , 2019. Skripsi. Implementasi Name Entity Recognition Untuk Klasifikasi Berita Kriminal Muhammad Rahmatullah , 2019. Skripsi. Rifqi Named Entity Recognition for Norwegian Johansen , Bjarte Proceedings of Nordic Computational 222-231. 2019. the 22nd on Linguistics , Conference persebaran Tujuan Analisis statistik tweet komuter kereta , analisis dan lacak instrusi kereta komuter melalui Twitter , serta mengembangkan sistem prototipe untuk melacak instrusi kereta komuter melalui twitter Melakukan pengkajian pembangunan dan penggunaan model NER dengan metode. Melakukan ekstraksi entity lokasi dan waktu pada berita online berbahasa Indonesia untuk melihat dan memetakan kejadian kebakaran berdasarkan waktu dan lokasi di provinsi DKI Jakarta Membangun model untuk mengekstrak entitas yang diinginkan , yaitu , nama , lokasi , atau fasilitas serta jenis relasi , mengklasifikasikan atau penggunaan klasifikasi untuk meringkas ulasan. Mengekstrak data geospasial tentang kecelakaan lintas di Indonesia , menganalisis data geospasial tentang lintas di Indonesia , kecelakaan data Menvisualisasikan geospasial tentang kecelakaan lalu lintas di Indonesia menggunakan GIS. Mengklasifikasikan kasus kriminalitas yang didapatkan dari berita online , menganalisis lokasi mengenai kasus kriminalitas yang didapatkan dari berita online menurut wilayah administratif di Indonesia. Memodelkan NER untuk Bahasa Norwegia menggunakan korpus Nynorsk dan Bokmål. persebaran persebaran ulasan lalu lalu Metode Pendekatan rule-based. Name Entity Recognition ( NER ) dengan pendekatan deep learning model network hybrid Bidirectional LSTM-CNNs ( BLSTM-CNNs ) . Machine learning-based Name Entity Recognition ( NER ) , dan klasifikasi teks dengan Spacy , BERT. Named ( NER ) , Geocoding. Entity Recognition Named Entity Recognition ( NER ) dengan pendekatan rule based. Name Entity Recognition ( NER ) . 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Mengekstrak informasi lokasi , waktu , tanggal , dan gambar berkaitan dengan kemacetan lalu lintas di Bandung. Pendekatan rule-based , Named Entity ( NER ) , Recognition Support Vector Machine informasi antara Mendapatkan lain lokasi , kondisi lalu lintas , penyebab kemacetan , kondisi cuaca , dan waktu kejadian Pendekatan rule-based , Named Entity ( NER ) , Recognition Support Vector Machine ( SVM ) . Mengidentifikasi entitas lokasi tweet. Pendekatan rule-based , Named Entity Recognition ( NER ) . Mengekstrak entity lokasi pada berita kriminal online pada surat kabar berbahasa Indonesia. Untuk mendapatkan data lalu lintas , sehingga informasi lalu lintas tersebut dapat disajikan dalam tampilan peta sebagai aplikasi mobile Android. Memberikan label presisi tinggi ke data yang tidak berlabel untuk secara otomatis mengekstrak data yang memiliki akurasi tinggi dan non-redundan , yang mengarah ke pengklasifikasi yang jauh lebih baik pada iterasi berikutnya. algorithm contextual Rule-based yang digabungkan dengan morphology token , component SVM ( Support Vector Machine ) . Pendekatan rule-based , Part of Speech ( POS ) tagging Entity Recognition Named ( NER ) , Conditional Random Fields ( CRFs ) . Mengekstrak dan mengklasifikasikan informasi lalu lintas. SVM ( Support Vector Machine ) . 7 8 9 10 11 Twitter Information Extraction for Smart City Case Studi : Traffic Congestion of Bandung Information Extraction for Traffic Congestion in Social Network. Ekstraksi Nama Lokasi dari Tweet Informasi Lalu Lintas Ekstraksi Entity Lokasi Tindak Kriminal pada Surat Kabar Online Berbahasa Indonesia Traffic Condition Information Extraction & Visualization from Social Media Twitter for Android Mobile Application 12 Simple A Semisupervised Algorithm for Named Entity Recognition 13 Social-based Traffic Information Extraction and Classification Suhono Raidah Hanifah , Harso Ayu Supangkat , Purwarianti , 2014. ICT For ( ICISS ) , Society Smart International Conference on Bandung. M. Riza Alifi , Suhono Harso Supangkat , 2016. ICT For ( ICISS ) , Society Smart International Conference on Surabaya. Yuda Munarko , 2015. Seminar Teknologi dan Rekayasa ( SENTRA ) , 235-239. Neno Sari Sulistiyawan , Widya Sihwi , Wiranto , 2016. Research Gate. Sri Krisna Endarnoto , Sonny Satriyo Anto Pradipta , James Purnama , Nugroho , International 2011. Conference on Electrical Engineering and Informatics on Bandung Sriharsha Wenhui Liao , Veeramachaneni , 2009. Proceedings of the NAACL HLT Workshop on Semi- for supervised Natural Language Processing , 58–65. Wanichayapong , Napong Pruthipunyaskul , Wasawat Wasan Pattara-Atikom , Pimwadee Chaovalit , 2011. 11th International Conference on ITS Telecommunications , 107-112. Learning IV. METODE PENELITIAN 4.1 Ruang Lingkup Penelitian Data yang digunakan yaitu tweet berbahasa Indonesia tentang gangguan yang terjadi pada IndiHome. Ruang lingkup penelitian ini meliputi pengambilan tweet melalui scraping , pengolahan data tweet , pelabelan data , pembangunan model NER , serta mengidentifikasi jenis gangguan dan lokasi menggunakan NER. Semua proses dari pengambilan data hingga pemodelan NER dilakukan menggunakan bahasa pemograman python. 4.2 Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data tweet berbahasa Indonesia yang bersumber dari pengambilan tweet yang dilakukan dalam periode Januari 2020 sampai dengan Desember 2020 menggunakan metode scraping. Data yang diambil adalah tweet yang ditujukan kepada IndiHome. Scraping untuk pengambilan data ini dilakukan dengan menggunakan user interface berupa jupyter lab dengan bahasa pemograman python. Scraping pada bahasa pemograman python dapat dilakukan dengan mengunakan library yang tersedia pada python. Library yang digunakan pada penelitian ini adalah twint. Twint adalah scraping tool dengan python yang memungkinkan untuk mengambil Tweet dari profil Twitter tanpa menggunakan API Twitter. 4.3 Metode Analisis Pada penelitian ini dilakukan langkah-langkah analisis yang dimulai dari preprocessing , filtering data , pelabelan data , pemodelan NER menggunakan spaCy , pengujian model NER , sampai dengan hasil informasi berupa gangguan dan lokasi. A. Preprocessing Data Proses preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Cleaning Data tweet yang telah diperoleh dilakukan pembersihan tanda baca dan menghapus fitur khusus seperti URL , hashtag , username , mention dan emotikon. 2. Case Folding Tahap ini adalah mengubah atau mengkonversi semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil. B. Filtering Data Pada proses filtering , data tweet yang telah melalui tahap filtering preprocessing diseleksi secara manual. Proses dilakukan dengan tweet yang diperlukan oleh peneliti yaitu tweet yang berkaitan dengan tujuan untuk menyeleksi 3 / 8 gangguan terhadap IndiHome. Tweet yang tidak membahas tentang gangguan IndiHome tidak digunakan untuk penelitian ini. C. Pelabelan Data yang diakses Data tweet yang telah diseleksi dilabeli menggunakan SpaCy NER annotation tool yang dipersembahkan oleh Tim Agate pada dapat agateteam.org / spaCynerannotate. Label G1 , G2 , G3 , G4 , dan G5 digunakan untuk mengklasifikasikan jenis gangguan yang terjadi pada IndiHome. Pelabelan untuk lokasi dilakukan dengan menggunakan notasi BIO ( Begin , Inside , Other ) sebagai skema pelabelan yang menandakan urutan yaitu B- LOC , I-LOC. Klasifikasi label gangguan dapat dilihat pada tabel berikut. TABEL II Klasifikasi Gangguan Pada IndiHome Keterangan PON merah , LOS merah Internet atau jaringan lemot / lelet / lambat Internet atau jaringan mati , lost connection , jaringan tidak bisa , jaringan terputus , jaringan down , trouble , error Perbaikan atau pemeliharan jaringan ( maintenance ) Gangguan massal Label G1 G2 G3 G4 G5 Kemudian , data yang telah dilakukan pelabelan akan di split menjadi train data dan test data. Data tersebut akan digunakan untuk melakukan pemodelan NER. D. Pemodelan dan Pengujian model NER Pemodelan NER dilakukan dengan menggunakan library pada python yaitu spaCy. SpaCy adalah library yang memungkinkan melakukan tugas terkait Natural Language tagging , named entity Processing seperti part-of-speech recognition dan dependency parsing. SpaCy belum merilis pre- train model untuk bahasa Indonesia secara resmi. Metode yang akan dipakai merupakan metode yang sudah dibuat oleh spaCy pada bahasa lain. Model ini akan mengikuti metode dan alur algoritma yang sudah ada di library spaCy. Model NER yang digunakan spaCy adalah Transition Based Parser. Transition Based Parser adalah pendekatan untuk prediksi terstruktur di mana tugas memprediksi struktur dipetakan ke serangkaian transisi keadaan. Transition Based Parser juga mengasumsikan bahwa informasi paling menentukan tentang entitas akan mendekati token awal. Jika entitas panjang dan ditandai dengan token di tengahnya , komponen tersebut kemungkinan akan tugas dengan buruk. Elemen kunci dalam melakukan transition-based parsing adalah gagasan konfigurasi yang terdiri dari tumpukan ( stack ) , buffer input kata atau token dan satu set relasi yang mewakili pohon ketergantungan ( depedency tree ) . Dalam kerangka transition-based parsing , fitur tersebut perlu diekstraksi dari konfigurasi yang membentuk data training. Hasil akhir dari pembuatan model ini akan berupa model NER yang siap digunakan untuk pemrosesan bahasa alami dengan Bahasa Indonesia. Pengujian model dilakukan dengan menggunakan perhitungan akurasi menggunakan test data. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pada tahap ini akan dilakukan analisis mengenai gangguan apa saja yang banyak dikeluhkan pada tweet dan lokasi mana saja yang sering terjadi gangguan IndiHome. Kemudian akan dilakukan visualisasi dari jenis gangguan IndiHome yang terjadi dan pemetaan lokasi terjadinya gangguan IndiHome. V. KERANGKA PIKIR Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data tweet gangguan pada IndiHome yang diperoleh dari hasil scraping menggunakan twint. Data tweet yang diperoleh kemudian dilakukan tahap preprocessing yaitu cleaning dan case folding yang digunakan untuk mengolah data sehingga dapat dilakukan tahap selanjutnya. Data yang telah melalui tahap preprocessing dilakukan filtering untuk memilih tweet yang membahas tentang gangguan pada IndiHome kemudian akan dilakukan telah ditentukan peneliti. labelling dengan Selanjutnya data yang telah dilakukan labelling dibagi menjadi dua , yaitu training data dan testing data. Data tersebut akan digunakan untuk melakukan pembangunan model Named Entity Recognition ( NER ) dengan spaCy. Model NER yang dibangun akan digunakan untuk mengekstraksi dan mengklasifikasikan entitas yang terdapat pada tweet. Hasil klasifikasi akan memberikan informasi berupa gangguan apa saja yang terjadi pada IndiHome dan lokasi gangguan. Gambar 2 menunjukan diagram alur dari kerangka pikir penelitian. label yang Gambar 2. Kerangka Pikir Penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Hasil Scraping dan Prerocessing Data Pengambilan data tweet pada penelitian ini dilakukan menggunakan metode scraping dalam rentang waktu Januari 2020 sampai dengan Desember 2020. Scraping dilakukan menggunakan library twint pada bahasa pemograman python menggunakan kata kunci @ IndiHome. Data hasil scraping dapat dilihat pada gambar 3. E. Ekstraksi Informasi Gambar 3. Data hasil scraping twitter 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Data tweet hasil scraping merupakan data yang masih kotor dan tidak dapat digunakan sebagai data training dan test untuk pembentukan model NER. Oleh karena itu , sebelum memasuki tahapan selanjutnya , data tersebut harus dibersihkan atau biasa disebut dengan preprocessing data. Preprocessing data yang dilakukan dimulai dari cleaning dan case folding. Model yang dibangun dari training data akan disimpan lalu di lihat akurasinya menggunakan testing data. 6.5 Implementasi Model NER Setelah proses pembangunan model NER dilakukan , peneliti melakukan perhitungan akurasi menggunakan test data. III Hasil akurasi dari model adalah 86,15 % . Tabel menunjukkan nilai F1 untuk tiap entitas. Gambar 4. Data tweet hasil prepocessing 6.2 Filtering Data Data tweet hasil preprocessing masih mengandung data yang tidak sesuai dengan ketentuan tentang kriteria yang digunakan pada penelitian ini. Terdapat data tweet yang tidak membahas mengenai gangguan yang terjadi pada IndiHome. Oleh karena itu , data tweet yang telah didapatkan dari hasil scraping perlu dilakukan filtering , agar didapatkan data sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Filtering data dilakukan secara menual menggunakan software Microsoft Excel oleh peneliti. Berdasarkan hasil dari proses filtering , data tweet terkait gangguan IndiHome didapatkan sebanyak 107224 tweet. Kemudian diambil 7500 tweet untuk dilabel entitasnya yang akan digunakan untuk membangun model. 6.3 Pelabelan Data Pelabelan data diklasifikasikan menjadi tujuh kelas yaitu B- LOC , I-LOC , G1 , G2 , G3 , G4 , dan G5 masing-masing menandakan entitas lokasi dan entitas gangguan. Pelabelan lokasi dilakukan dengan menggunakan notasi BI ( Begin , Inside ) sebagai skema pelabelan yang menandakan urutan. Gambar 5. Data tweet hasil pelabelan Data tweet yang telah dilakukan pelabelan kemudian akan di split menjadi training dan test data. 7500 data tweet dibagi 90 % sebagai training data dan 10 % sebagai testing data. 6.4 Pembangunan Model NER Pembangunan model Named Entity Recognition ( NER ) yang digunakan pada penelitian ini menggunakan library spaCy. Pembangunan model dimulai dengan membuat training model dengan data yang telah dilabelkan sesuai format pada spaCy , selanjutnya akan di train dengan beberapa iterasi sebelum digunakan. Data yang akan digunakan pada model adalah 7500 tweet berlabel yang disimpan dalam format pickle. Data dibagi menjadi 90 % sebagai training data dan 10 % sebagai test data. TABEL III Nilai F1 masing-masing entitas Entitas B-LOC I-LOC G1 G2 G3 G4 G5 F1 Score 86,614 63,829 84,905 97,172 82,016 85,185 92,592 itu , Selain tweet menggunakan model NER. Hasil klasifikasi tweet dimuat pada gambar 6 dibawah ini. peneliti melakukan klasifikasi Gambar 6. Hasil klasifikasi tweet menggunakan model NER spaCy 6.6 Hasil dan Pemetaan Entitas Lokasi Gangguan A. Hasil Gangguan IndiHome Banyaknya jenis gangguan yang sering disebutkan dalam tweet dapat dilihat pada Gambar 7 berikut. Gambar 7. Jenis gangguan yang terjadi pada IndiHome tahun 2020 5 / 8 Berdasarkan gambar tersebut , gangguan yang sering terjadi pada IndiHome adalah label G3 yaitu internet atau jaringan mati , lost connection , jaringan tidak bisa tersambung , jaringan terputus , jaringan down , jaringan trouble dan jaringan error sebesar 41,5 % . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pada penelitian ini , data entitas lokasi akan dilakukan visualisasi yang berupa pemetaan lokasi. Pemetaan lokasi titik gangguan dilakukan untuk setiap data lokasi berdasarkan koordinat longitude dan latitude yang telah didapatkan melalui proses geocoding sebelumya. Visualisasi data dilakukan menggunakan Tableau. Visualisasi ini untuk melihat persebaran lokasi terjadinya gangguan IndiHome serta melihat kabupaten atau kota mana yang sering terjadi gangguan IndiHome. Data visualisasi disajikan berupa gambar peta dan grafik. Gambar 8. Gangguan IndiHome Periode Januari 2020 - Desember 2020 Gambar 8 menunjukkan gangguan tiap bulannya pada tahun 2020. Berdasarkan grafik tersebut gangguan yang paling sering terjadi di bulan Januari , Februari , Juni , Juli , Agustus , September dan November adalah label G3 sedangkan bulan Maret , April , Mei , Oktober dan Desember adalah label G2 yaitu internet atau jaringan lelet / lemot / lambat. B. Pemetaan Lokasi Gangguan Data lokasi gangguan merupakan data alamat titik lokasi gangguan yang berupa teks. Untuk dapat melakukan pemetaan lokasi diperlukan informasi lain mengenai koordinat longitude dan latitude lokasi pada peta. Pada penelitian ini , untuk memperoleh data koordinat longitude dan latitude , peneliti melakukan genarate longitude dan latitude dengan menggunakan geocoding pada setiap lokasi gangguan IndiHome. Geocoding dilakukan dengan menggunakan library python yaitu geopy. Tabel IV memuat beberapa data alamat , koordinat longitude dan latitude hasil geocoding. TABEL IV Data hasil geocoding lokasi Alamat Latitude Longitude karawang timur -6,3570955 107,3375794 pondokgede , bekasi -6,28556695 106,9180452 cempaka putih -6,1812145 106,8685477 cipinang melayu jakarta timur -6,24947735 106,911258 depok -6,4071903 106,8158348 jatisampurna bekasi -6,3718141 106,9144393 bekasi selatan -6,25316025 107,0076716 cikunir cileungsi bekasi -7,3424825 108,1537932 -6,4054013 106,9514418 -6,2349858 106,9945444 Gambar 9. Pemetaan titik lokasi terjadinya gangguan IndiHome tahun 2020 terjadinya gangguan Pada gambar 9 dapat dilihat bahwa Pulau Jawa memiliki IndiHome paling banyak jumlah dibandingkan pulau lain. Pada gambar 10 dibawah ini menunjukkan 20 kabupaten atau kota yang paling sering mengalami gangguan IndiHome. Gambar 10. Kabupaten / kota sering mengalami gangguan IndiHome tahun 2020 Berdasarkan grafik tersebut kabupaten atau kota yang paling banyak terjadi gangguan IndiHome adalah Bekasi , diikuti Jakarta Timur , Depok , Tangerang Selatan dan seterusnya. 6 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 5 ] A. Willyawan , “Named Entity Recognition ( NER ) Bahasa Indonesia Menggunakan Conditional Random Field dan Pos-Tagging , ” Skripsi , 2018. [ 6 ] B. Johansen , “Named-Entity Recognition for Norwegian , ” Proceedings of the 22nd Nordic Conference on Computational Linguistics , 2019 , 222-231. [ 7 ] C. Chantrapornchai , A. Tunsakul , “Information Extraction on Tourism Domain using SpaCy and BERT , ” Jurnal ECTI Transactions on CIT , vol.15 , no.1 , pp. 108-122 , April 2021 , doi : https : / / doi.org / 10.37936 / ecti- cit.2021151.228621. [ 8 ] D. W. Wulandari , P. P. Adikara , and S. Adinugroho , “Named Entity Recognition ( NER ) Pada Dokumen Biologi Menggunakan Rule Based dan Naïve Bayes Classifier , ” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol.2 , no.12 , pp. 4555-4563 , November 2018. [ 9 ] E. Utami , S. Hartati , “Pendekatan Metode Rule Based Dalam Mengalihbahasakan Teks Bahasa Inggris Ke Teks Bahasa Indonesia , ” Jurnal Informatika , vol.8 , no.1 , pp. 42-53 , Mei 2007. [ 10 ] H. Permana , K. K. Purnamasari , “Named Entity Recognition Menggunakan Metode Bidirectional LSTM-Crf Pada Teks Bahasa Indonesia , ” 2019. [ 11 ] I. Irfana , “Pengenalan Entitas Bernama Pada Artikel Berita Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Berbasis Aturan , ” UGM , Yogyakarta , 2015. [ 12 ] I. P. Windasari , F. N. Uzzi , and K. I. Satoto , “Sentiment Analysis on Twitter Posts : An analysis of Positive or Negative Opinion on GoJek , ” Int. Conf. Inf. Tech , Comput. Electr. Eng. , pp. 266–269 , 2017. [ 13 ] J.Clement. ( 2020 , 10 ) . Countries with the most Twitter users 2020. [ Online ] . Available : https : / / www.statista.com / statistics / 242606 / number- of-active-twitter-users-in-selected-countries / . [ 14 ] K. K. Purnamasari dan I. S. Suwardi , “Rule-based Part of Speech Tagger for Indonesian Language , ” IOP Conference Series : Materials Science and Engineering , no. 1 , pp. 1-4 , 2018. [ 15 ] K. Xu , Z. Zhou , T. Hao dan W. Liu , “A Bidirectional LSTM and to Medical Named Entity Conditional Random Fields Approach Recognition , ” 2018. [ 16 ] L. H. Suadaa , “Pelacakan Gangguan Kereta Komuter Melalui Twitter Crawling , ” Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik , 71-82 , 2015. [ 17 ] M. Fachri , “Pengenalan Entitas Bernama Pada Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Hidden Markov Model , ” Universitas Gadjah Mada , Yogyakarta , 2014. [ 18 ] M. I. Tiarasani , “Pengenalan Entitas Bernama Pada Artikel Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Hidden Markov Model Dan Rule Based , ” UGM , Yogyakarta , 2018. [ 19 ] M. Maimaiti , A. Wumaier , K. Abiderexiti dan T. Yibulayin , “Bidirectional Long Short-Term Memory Network with a Conditional Random Field Layer for Uyghur Part-Of-Speech Tagging , ” 2017. [ 20 ] M. P. Firdausya , “Analisis Data Geospasial : Studi Kasus Kecelakaan Lalu Lintas di Indonesia , ” Skripsi , 2019. [ 21 ] M. R. Alifi , S. H. Supangkat , “Information Extraction for Traffic Congestion in Social Network , ” ICT for Smart Society ( ICISS ) , 2016 International Conference on , Surabaya , 2016 , pp. 53-58. [ 22 ] M. R. Rahmatullah , “Implementasi Name Entity Recognition Untuk Klasifikasi Berita Kriminal , ” Skripsi , 2019. [ 23 ] N. Jaariyah , “Pengenalan Entitas Bernama pada Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Conditional Random Fields , ” Perpustakaan UNIKOM , Bandung , 2017. [ 24 ] N. Sulistiyawan , S.W. Sihwi , Wiranto , “Ekstraksi Entity Lokasi Tindak Kriminal pada Surat Kabar Online Berbahasa Indonesia” , Research Gate , 2016. [ 25 ] N. Wanichayapong , W. Pruthipunyaskul , W. Pattara-Atikom and P. Chaovalit , " Social-based traffic information extraction and classification , " ITS Telecommunications ( ITST ) , 2011 11th International Conference on , St. Petersburg , 2011 , pp. 107-112. [ 26 ] R. Hanifah , S. H. Supangkat and A. Purwarianti , " Twitter Information Extraction for Smart City , " ICT for Smart Society ( ICISS ) , 2014 International Conference on , Bandung , 2014 , pp. 295-299. [ 27 ] R. Tineges , A. Triayudi , I. D. Sholihati , “Analisis Sentimen Terhadap Layanan IndiHome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine ( SVM ) , ” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol.4 , no.3 , pp. 650-658 , Juli 2020. [ 28 ] Spacy. ( 2021 , 6 ) . Parser dan NER Architectures. [ Online ] . Available : https : / / spacy.io / api / architectures # TransitionBasedParser. 7 / 8 Gambar 11. Persebaran titik lokasi terjadinya gangguan IndiHome di Bekasi Berdasarkan gambar 11 dapat dilihat pemetaan titik lokasi gangguan IndiHome yang terjadi di kota Bekasi pada tahun 2020. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa : 1. Telah berhasil dibangun model Name Entity Recognition ( NER ) untuk teks berbahasa Indonesia menggunakan spaCy dengan hasil akurasi 86,15 % . Entitas berupa jenis gangguan dan lokasi pada tweet telah berhasil diekstraksi yang masing-masing diklasifikasikan ke dalam kelas tertentu dengan label B- LOC , I-LOC , G1 , G2 , G3 , G4 dan G5. 2. Jenis gangguan yang sering muncul secara keseluruhan pada tahun 2020 adalah label G3. Berdasarkan tiap bulannya jenis gangguan yang terjadi pada bulan Januari , Februari , Juni , Juli , Agustus , September dan November adalah label G3 yaitu internet atau jaringan mati , lost connection , jaringan tidak bisa tersambung , jaringan terputus , jaringan down , jaringan trouble dan jaringan error sedangkan bulan Maret , April , Mei , Oktober dan Desember adalah label G2 yaitu internet atau jaringan lelet / lemot / lambat. 3. Pulau Jawa adalah lokasi paling banyak terjadinya gangguan IndiHome. Kabupaten atau kota di Pulau Jawa yang paling sering mengalami gangguan adalah Bekasi. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Admin. ( 2020 , 5 ) . Apa itu ISP ? Internet Service Provider. [ Online ] . Available : https : / / lintas.net.id / id / internet-service-provider-isp / . [ 2 ] A. A. Putra , “Bidirectional LSTM-CNNs Untuk Ekstraksi Entity Lokasi Kebakaran Pada Berita Online Berbahasa Indonesia , ” Skripsi , 2020. [ 3 ] A. Kao , S. R. Poteet , NLP and Text Mining. British Library : Springer , 2007. [ 4 ] A. Setioaji , L. Muflikhah dan M. A. Fauzi , “Named Entity Recognition Menggunakan Hidden Markov Model dan Algoritma Viterbi pada Teks Tanaman Obat , ” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. I , no. 12 , pp. 1858-1864 , 2017. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 29 ] S. K. Endarnoto , S. Pradipta , A. S. Nugroho , J. Purnama , “Traffic Condition Information Extraction & Visualization from Social Media Twitter for Android Mobile Application” , International Conference on Electrical Engineering and Informatics , 2011. [ 30 ] W. Liao , S. Veeramachaneni , “A Simple Semisupervised Algorithm for Named Entity Recognition” , Proceedings of the NAACL HLT Workshop on Semi-supervised Learning for Natural Language Processing , Colorado , 2009 , 58–65. [ 31 ] Y. Munarko , “Ekstraksi Nama Lokasi dari Tweets Informasi Lalu Lintas , ” SENTRA , pp. 235-239 , 2015. [ 32 ] Y. C. Wu , dkk , Extracting Named Entities Using Suport Vektor Machines. Verlag Berlin Heidelberg : Springer , 2006. [ 33 ] Z. Huang , W. Xu dan K. Yu , “Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging , ” 2015. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Ekstraksi Informasi Gangguan dan Lokasi Pada IndiHome Menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) Fauziah ( 221709694 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT Ringkasan— Perkembangan media sosial memudahkan pengguna untuk berkomunikasi dan mendapatkan informasi. Twitter merupakan media sosial yang popular di Indonesia. Tweet yang dikirim pengguna Twitter dapat dijadikan sebagai sumber informasi. Suatu rangkaian proses diperlukan untuk mengekstrak informasi dari tweet. Pada penelitian ini akan dilakukan ekstraksi informasi dari tweet yang ditujukan untuk IndiHome pada Januari 2020 hingga Desember 2020 dengan mengklasifikasi entitas pada tweet dalam kelas-kelas tertentu menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) pada spaCy. Informasi yang akan diekstrak adalah gangguan yang terjadi pada IndiHome dan lokasi terjadinya gangguan tersebut. Ekstraksi tersebut dilakukan untuk memperoleh informasi terkait jenis gangguan apa saja yang terjadi pada layanan IndiHome serta wilayah mana saja yang mengalami gangguan layanan IndiHome. Model dibangun menggunakan data berlabel yang di-split menjadi train dan test data. Model tersebut menghasilkan akurasi sebesar 86,15 % . Gangguan IndiHome paling banyak terjadi di Pulau Jawa , tepatnya Kota Bekasi. Kata Kunci— Twitter , Named Entity Recognition ( NER ) , SpaCy , Gangguan IndiHome.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa : 1. Telah berhasil dibangun model Name Entity Recognition ( NER ) untuk teks berbahasa Indonesia menggunakan spaCy dengan hasil akurasi 86,15 % . Entitas berupa jenis gangguan dan lokasi pada tweet telah berhasil diekstraksi yang masing-masing diklasifikasikan ke dalam kelas tertentu dengan label B- LOC , I-LOC , G1 , G2 , G3 , G4 dan G5. 2. Jenis gangguan yang sering muncul secara keseluruhan pada tahun 2020 adalah label G3. Berdasarkan tiap bulannya jenis gangguan yang terjadi pada bulan Januari , Februari , Juni , Juli , Agustus , September dan November adalah label G3 yaitu internet atau jaringan mati , lost connection , jaringan tidak bisa tersambung , jaringan terputus , jaringan down , jaringan trouble dan jaringan error sedangkan bulan Maret , April , Mei , Oktober dan Desember adalah label G2 yaitu internet atau jaringan lelet / lemot / lambat. 3. Pulau Jawa adalah lokasi paling banyak terjadinya gangguan IndiHome. Kabupaten atau kota di Pulau Jawa yang paling sering mengalami gangguan adalah Bekasi.
pada tweet dalam kelas-kelas tertentu menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) pada spaCy. Informasi yang akan diekstrak gangguan tersebut. Ekstraksi tersebut dilakukan untuk memperoleh informasi terkait jenis gangguan apa saja yang terjadi pada layanan IndiHome serta wilayah mana saja yang mengalami gangguan layanan IndiHome. Model dibangun menggunakan data berlabel yang di-split menjadi train dan test data. Model tersebut menghasilkan akurasi sebesar 86,15 % . Gangguan IndiHome paling banyak terjadi di Pulau Jawa , tepatnya Kota Bekasi. Kata Kunci— Twitter , Named Entity : 1. Telah berhasil dibangun model Name Entity Recognition ( NER ) untuk teks berbahasa Indonesia menggunakan spaCy dengan hasil akurasi 86,15 % . Entitas berupa jenis
O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O B-METODE O O O O O O