Ekstraksi Informasi Kecelakaan Lalu Lintas dari Teks Berita Online Berbahasa Indonesia  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Ekstraksi Informasi Kecelakaan Lalu Lintas dari Teks Berita Online Berbahasa Indonesia ( Studi Kasus : Provinsi Jawa Timur Tahun 2020 ) Dwi Nissa Ananda ( 221709647 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST. , M.Si. yaitu kelemahan , tersebut memiliki Ringkasan— Tingginya jumlah penduduk di Provinsi Jawa Timur membuat angka kecelakaan provinsi ini tertinggi di Indonesia. Korlantas Polri , sebagai penyelenggara fungsi lalu lintas memiliki dashboard Statistik Laka yang menyediakan informasi laka lantas per polda di seluruh Indonesia. Namun dashboard tidak menampilkan peta titik lokasi kecelakaan. Serta tampilan dashboard dalam format harian menyebabkan data terus terganti setiap harinya. Ini membuat publik kehilangan informasi historis untuk memahami pola kejadian kecelakaan di Jawa Timur tahun 2020. Untuk mengatasi kelemahan data pada dashboard Korlantas Polri , diperlukan pendekatan lain. Berita online dapat menjadi alternatif pengumpulan data kecelakaan. Penelitian ini memanfaatkan model NER dengan pendekatan deep learning BiLSTM-CNNs untuk mengekstraksi informasi kecelakaan dari teks berita online. Diperoleh rata-rata f1-scores model NER dalam 5-fold CV sebesar 85,145 % . Hasil ekstraksi kecelakaan telah berhasil divisualisasikan ke dalam dashboard. Dibangun pula model decision tree untuk menentukan apakah kecelakaan berpeluang menimbulkan korban tewas , dengan rata-rata f1-scores dalam 5- fold CV sebesar 68,84 % . Ditemukan bahwa kecelakaan yang melibatkan sepeda motor berpeluang 64 % menimbulkan korban tewas dan di-support dengan 60 % sampel , sehingga pengendara sepeda motor sebaiknya berhati-hati saat berkendara. ( termasuk peta lokasi ) titik Kata Kunci— kecelakaan , lalu lintas , ekstraksi , NER , BiLSTM-CNNs I. LATAR BELAKANG Peningkatan jumlah penduduk turut berdampak pada peningkatan mobilitas masyarakat dan resiko kecelakaan lalu lintas. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik ( BPS ) , jumlah penduduk di Provinsi Jawa Timur menempati urutan kedua terbanyak ( 39.698.600 jiwa ) serta jumlah kecelakaannya menempari urutan pertama terbanyak ( 25.622 peristiwa ) di Indonesia pada 2019 [ 1 ] . Korlantas Polri sebagai penyelenggara fungsi lalu lintas [ 2 ] , diharapkan mampu meningkatkan kewaspadaan masyarakat lewat penyediaan informasi laka lantas yang transparan. Korlantas Polri memiliki dashboard Statistik Laka yang menyediakan informasi kecelakaan lalu lintas per Polda di seluruh Indonesia [ 3 ] . Namun dashboard tidak menampilkan peta titik lokasi kecelakaan. Padahal hal tersebut bisa menambah kehati-hatian pengendara ketika melintasi jalan tersebut. Serta tampilan data dashboard dalam format harian menyebabkan data terus terganti setiap harinya. Ini informasi historis untuk membuat publik kehilangan tersebut menganalisis pola kejadian kecelakaan di Jawa Timur Tahun 2020. Sehingga untuk mengatasi kelemahan data pada dashboard Korlantas Polri , diperlukan sumber data lain yang tanpa titik bisa menyediakan kehilangan informasi historis bagi masyarakat. lokasi kecelakaan dan teks berita , tersebut. Di dalam ini memanfaatkan deep Berita online bisa menjadi alternatif untuk mengatasi kekurangan terkandung informasi terkait kejadian kecelakaan lalu lintas yang bisa diambil dengan melakukan Information Extractions ( IE ) . Named Entity Recognition ( NER ) , merupakan tugas dasar dari IE yang mampu mengenali entitas [ 4 ] . Kemampuan NER ini bisa dimanfaatkan untuk mengekstraksi informasi : lokasi , waktu kejadian , jenis kendaraan yang terlibat , penyebab kecelakaan , jumlah korban ( luka dan tewas ) , serta usia yang terlibat kecelakaan. Penelitian learning untuk melakukan ekstraksi , sebab memiliki performa yang lebih baik dibandingkan shallow learning [ 5 ] . Metode deep learning yang digunakan adalah NER dengan Bidirectional Long Short Term Memory Convolutional Neural Networks ( BiLSTM- CNNs ) . Ini dikarenakan BiLSTM mampu menganalisis hubungan antar kata di dalam urutan dengan memperhatikan arah token maju dan mundur , serta CNNs mampu memodelkan informasi sampai level karakter [ 6 ] . Penelitian ini juga melakukan POS Tagingg sebagai fitur tambahan bagi model NER untuk meningkatkan performa [ 7 ] . Setelah mengekstraksi informasi dengan NER , barulah atribut-atribut dalam berita kecelakaan diambil menggunakan metode Rule Based , yakni sekumpulan aturan yang dibuat sendiri oleh peneliti berdasarkan pengetahuan linguistik [ 8 ] . Akhirnya , dari hasil ekstraksi berita kecelakaan yang telah didapat , data divisualisasikan ke dalam dashboard dan dilakukan analisis deskriptif. Selain itu untuk menghindari terjadinya laka lantas yang menyebabkan tewasnya korban , maka dibuat model Pohon Keputusan ( Decision Tree ) yang dapat menarik beberapa aturan keputusan untuk menentukan apakah kejadian kecelakaan berpeluang menyebabkan korban tewas di Provinsi Jawa Timur tahun 2020. Metode Decision Tree dipilih karena prosesnya mirip dengan proses pengambilan keputusan yang dilakukan manusia , sehingga lebih mudah untuk dipahami dan diinterpretasi. Atas alasan itulah , peneliti tertarik melakukan ekstraksi informasi kecelakaan lalu lintas di Provinsi Jawa Timur tahun 2020 dari teks berita online Berbahasa Indonesia , kemudian memvisualisasikan hasilnya ke dalam dashboard , membuat analisis deskriptif serta menganalisis pola kecelakaan. 1 / 8 II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan penelitian ini antaralain : 1. Merancang dan melakukan tahapan ekstraksi informasi kecelakaan lalu lintas di Provinsi Jawa Timur tahun 2020 dari teks berita online 2. Melakukan visualisasi dan analisis deskriptif data kecelakaan lalu lintas di Provinsi Jawa Timur tahun 2020 dari hasil ekstraksi teks berita online. 3. Mengetahui aturan keputusan untuk menentukan apakah kecelakaan lalu lintas berpeluang menyebabkan korban tewas di Provinsi Jawa Timur tahun 2020 dari hasil ekstraksi teks berita online dengan Decision Tree. III. PENELITIAN TERKAIT yang pernah dilakukan. Penelitian Terdapat penelitian tentang ekstraksi informasi berita kecelakaan [ 9 ] , mengekstraksi informasi kecelakaan dari teks berita online Berbahasa Inggris menggunakan model NER untuk mendapatkan lokasi dan waktu kecelakaan , sementara plat dan tipe kendaraan diperoleh dari regular expression. POS Tagging ditambahkan sebagai input untuk model NER. Angka jumlah korban yang tewas dan terluka didapat dengan yang melakukan mengidentifikasi predikat dalam kalimat. Bila ditemukan angka berformat kata , akan dikonversi ke format angka dengan algoritma word to number. Semantic Role Labelling ( SRL ) Penelitian kali ini secara umum juga melakukan hal yang mirip , yaitu mengekstraksi berita kecelakaan dengan model NER. Namun terdapat beberapa perbedaan , yakni penelitian kali ini mengekstraksi berita berbahasa Indonesia , yang tentunya memiliki perbedaan struktur bahasa dibanding teks berbahasa Inggris. Serta dalam mencari jumlah korban luka dan tewas , penelitian ini tidak melakukan SRL , melainkan menggunakan rule based dengan memanfaatkan hasil prediksi tag POS , tag NER serta kamus kosakata yang didefinisikan. Klasifikasi menggunakan deep learning memiliki akurasi yang lebih baik daripada shallow learning [ 5 ] . Penelitian [ 10 ] , pernah membandingkan model deep learning NER dengan metode : BiLSTM , BiLSTM-CNNs , BiLSTM-LSTM serta BiLSTM-CNNs-LSTM. Diperoleh nilai terbaik sebesar 79.43 % bila menggunakan BiLSTM-CNNs , sehingga ditarik kesimpulan bahwa model paling rumit tidak menjamin memberi performa paling baik. Penting untuk menyesuaikan kompleksitas model terhadap jenis data yang digunakan. f1-score [ 7 ] , Penelitian pernah melakukan NER dengan Multinomial Naïve Bayes untuk mendeteksi entitas dari tweet Berbahasa Indonesia dengan POS Tagging sebagai fitur tambahannya. Didapatkan bahwa penambahan fitur POS Tagging mampu meningkatkan performa model , dengan nilai f1-scores mencapai 80 % . Penelitian [ 11 ] , melakukan ekstraksi artikel musik dengan terlebih dahulu melakukan NER. Setelah itu , hasil ekstraksi diambil dengan Rule Based yang berupa sekumpulan aturan informasi. yang didefinisikan peneliti untuk mengambil Entitas yang diambil antara lain : nama acara , nama artis , waktu dan tempat. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik terhadap ‗relevan‘ atau ‗tidak relevan‘ Sebelum melakukan ekstraksi , perlu dipastikan relevansi berita yang dianalisis dengan mengklasifikasikannya sebagai topik kategori kecelakaan lalu lintas. Tugas ini tidak perlu dilakukan secara manual , karena bisa memanfaatkan bantuan model. Semi- supervised learning dapat meningkatkan kinerja model hanya dengan menggunakan sedikit data latih. Penelitian [ 12 ] , pernah mengklasifikasikan teks berita berbahasa Indonesia menggunakan Naïve Bayes. Teknik semi-supervised learning dengan algoritma self-training dijalankan dengan mencobakan nilai threshold dari rentang 0.7 sampai 0.9 pada dataset. Nilai f1-score terbaik untuk data split 80 % train dan 20 % test , diperoleh dengan memberi label pada 20 % data training dan menetapkan threshold 0.75. isi konten , Teks kecelakaan pada berita online tidak lepas dari kemungkinan duplikasi. Satu kejadian kecelakaan bisa saja diceritakan secara berulang di berita lain. Perlu diperiksa kesamaan setiap pasangan lalu menghapus duplikasi. Penelitian [ 13 ] , pernah membandingkan cosine dengan jaccard similarity untuk mengelompokkan dokumen skripsi dan memperoleh tingkat akurasi cosine similarity lebih tinggi dibandingkan jaccard similarity , yakni 94,98 % . Penelitian [ 14 ] , melakukan deteksi plagiarisme karya ilmiah dengan memeriksa nilai cosine similarity dokumen dan menetapkan threshold 0.6 sebagai batas parameter tingkat plagiarisme yang patut dicurigai. IV. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini dibatasi hanya menganalisis kecelakaan di Provinsi Jawa Timur pada 2020. Terdapat delapan variabel yang akan dicoba untuk diekstraksi , yakni : lokasi , hari / tanggal , waktu , kelompok umur korban , jenis kendaraan yang terlibat , jumlah korban tewas dan luka serta penyebab kecelakaan. Jenis kendaraan yang diteliti terbatas pada enam kategori : sepeda , sepeda motor , mobil , bus , truk serta kereta api. B. Metode Pengumpulan Data Data dikumpulkan dengan melakukan scraping berita online di dua website daerah ( jatimnow.com , jawapos.com ) , dan satu website nasional ( detik.com ) . Terdapat 2 kata kunci yang di-input , yaitu : ‗kecelakaan‘ dan ‗tabrak‘. C. Metode Analisis C.1 Preprocessing Preprocessing meliputi serangkaian tahapan yang dilakukan pada data sebelum sampai ke tahap ekstraksi. Data Cleaning Dilakukan pembersihan awal pada berita hasil scraping , meliputi : menghapus berita dengan missing content ; filter kolom , menyeragamkan format tanggal tiap website , serta merging data berdasarkan URL. Perlu diperhatikan , Content ( masih berita hasil data cleaning mengandung karakter non-ASCII dan teks tambahan yang biasanya terdapat pada artikel berita online ) . ini masih mentah 2 / 8 Menghilangkan Konten yang Tidak Relevan terhadap ‗relevan‘ atau ‗tidak relevan‘ Sebelum mengekstraksi , penting untuk memastikan sebagai relevansi berita dengan mengklasifikasikannya kategori topik kecelakaan lalu lintas , kemudian berita yang tidak relevan dihapus. Tugas ini tidak perlu dilakukan manual , karena bisa memanfaatkan bantuan model. Dipilih teknik klasifikasi Naïve Bayes Semi-Supervised Learning , karena meskipun sederhana Naïve Bayes memiliki akurasi yang tinggi [ 15 ] dan semi- supervised learning dapat meningkatkan kinerja model hanya dengan sedikit data latih [ 12 ] .  Preprocessing Content yang telah melalui tahap data cleaning , di- preprocess dengan melakukan : case folding , menghilangkan teks tokenizing , tambahan dan karakter non-ASCII , menghapus stopwords dan punctuation , serta stemming.  Process Beberapa data dilabeli secara manual , lalu di-split dalam 5- fold CV ( 80 % train set , 20 % test set ) untuk mengukur performa model. Dari data training , dipilih 20 % data berlabel ( L ) dan 80 % data tidak berlabel ( U ) . Algoritma self-training dijalankan secara iteratif di tiap lipatan , dimana hasil prediksi dengan nilai probabilitas akan dianggap sebagai data pseudo-label [ 12 ] . Model akhir dibangun dari gabungan training dan dipakai untuk memprediksi relevansi seluruh Content terhadap kejadian laka. Hasil prediksi yang berlabel ‗tidak relevan‘ dibuang dan tidak diikutkan pada analisis berikutnya. seluruh data Menghilangkan Konten yang Mirip Pada penelitian ini , satu berita diasumsikan mewakili satu kejadian unik kecelakaan , sehingga duplikasi berita harus similarity untuk dihilangkan. Dipilih metode memeriksa kemiripan konten berita , sebab metode cosine memiliki performa yang lebih unggul dibanding jaccard [ 13 ] .  Preprocessing cosine Content yang telah melalui preprocessing pada klasifikasi Naïve Bayes , dilakukan tokenizing.  Process Content berita divektorisasi dengan TF-IDF , kemudian nilai kemiripan ( cosine ) antardokumen diukur dan disimpan ke dalam matriks. Pasangan berita yang mirip ( nilai cosine > 0.6 ) [ 14 ] dikelompokkan bersama , kemudian seluruh berita didalam kelompok tersebut dibuang kecuali satu berita yang pertamakali diunggah. Output pada tahapan ini , adalah isi content hasil data cleaning ( berupa teks asli ) yang di-filter tersisa dari matriks cosine dengan similarity Ini dilakukan untuk mempertahankan keutuhan Content ( kata , kapitalisasi , tanda baca , dll. ) , sehingga model NER nantinya dapat memahami konteks dengan baik saat proses ekstraksi. ( bebas dari duplikasi ) . indeks berita yang POS Tagging Berita selanjutnya diberi tag POS berupa pengelompokan kata kedalam part-of-speech , seperti : seperti kata kerja ( verb ) , kata benda ( noun ) , dsb. Hasil tag POS nantinya menajdi fitur tambahan untuk meningkatkan akurasi model NER [ 7 ] . Selain itu , tag POS juga dipakai untuk mengekstraksi jumlah korban Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik karena dapat mengenali angka yang berformat kata. POS Tagging diimplementasikan dengan Flair , sebuah library yang memudahkan tugas POS Tagging dan mengungguli metode NLP lainnya. Peneliti tidak perlu menyiapkan data training telah menyediakan corpus mereka [ 16 ] . Metode yang digunakan Flair adalah BiLSTM- CRF [ 17 ] .  Prerprocessing lagi , karena Flair Output berita dari tahap cosine similarity di-preprocessing dengan : menghilangkan teks tambahan dan karakter non- ASCII , serta tokenizing pada level kata dan kalimat  Process Dari corpus yang ada , dibuat dictionary dan embeddings untuk input model. Model dilatih menggunakan parameter : lerning_rate=0.1 , mini_batch_size=32 , max_epoch=10 [ 18 ] , lalu model dipakai untuk memprediksi tag POS seluruh token. C.2 Process Setelah melakukan serangkaian tahapan preprocessing , akhirnya teks berita memasuki tahap process , yang meliputi tahapan ekstraksi sampai dengan analisis. Ekstraksi dengan NER BiLSTM-CNNs Named Entity Recognition ( NER ) merupakan tugas utama ini , sebab NER dapat mengekstraksi dalam penelitian informasi kecelakaan dengan mengidentifikasikan entitas kedalam kelas-kelas yang telah didefinisikan , seperti : orang , lokasi , dsb.. Dipilih pendekatan NER deep learning dengan Bidirectional Long Short Term Memory Convolutional Neural Networks ( BiLSTM-CNNs ) , sebab Bidirectional LSTM dapat memperhitungkan urutan token dalam dua arah dan CNNs mampu memodelkan informasi sampai level karakter [ 6 ] .  Preprocessing NER memerlukan teks asli tanpa penghilangan stopwords untuk memahami konteks. Lemmatisasi dan stemming juga tidak diterapkan untuk mencegah terpotongnya informasi sensitif [ 19 ] . Preprocessing dilakukan dengan menyusun token kedalam tabel untuk memudahkan anotasi manual.  Process Sampel berita diambil secara acak , kemudian token dianotasi. Entitas yang diekstraksi meliputi : LOC , ORG , PER , MISC , DATE , TIME , VEHICLE , PLATE , AGE dan CAUSE yang masing-masing diberi notasi BIO ( Begin , Inside , Other ) untuk menandai urutan. Data dipecah kedalam array per kalimat , dimana tiap array menyimpan informasi mengenai : word , character , tag NER dan tag POS tiap token dalam kalimat tersebut. Array dibagi dalam 5-fold untuk mengukur kebaikan model. Seluruh array dipetakan kedalam vector berdasarkan dictionary dan embeddings. Array kemudian dikelompokkan kedalam ukuran batch berdasarkan kesamaan jumlah tokennya. Model NER dibangun dengan parameter : 50 epochs , 0.5 dropout , 200 LSTM state size , 3 convolutional width serta Nadam optimizer [ 20 ] . Pada penelitian ini , ditambahkan additional feature berupa pos input layer ( hasil POS Tagging ) untuk meningkatkan performa model NER. Sehingga baseline model terdiri atas empat input , yakni : character-level input ( CNNs ) , word-level input , casing input dan pos input. 3 / 8 Awalnya keempat input tersebut diproses secara independen , kemudian digabung untuk diproses bersama. Gambar 1. Arsitektur model NER BiLSTM-CNNs 1. Character Level Input Pengenalan level karakter dapat menangani kata diluar vocab ( OOV ) serta kesalahan pengejaan. a ) Character Embeddings Layer Lapisan ini memetakan seluruh karakter dalam embeddings 30 dimensi yang diinisiasi secara acak menggunakan distribusi Uniform ( -0.5 , 0.5 ) . Setiap susunan karakter diberikan zero-padding di akhir urutan dengan panjang maksimum 52 karakter untuk mencegah terbuangnya informasi. b ) Dropout Layer Lapisan dropout dengan rate 0.5 diterapkan ke level karakter sebelum dan setelah memasuki CNNs c ) Convolutional Neural Networks ( CNNs ) Lapisan CNNs terdiri atas : 1D convolutional layer , maxpooling layer , serta flatten layer. Lapisan 1D convolutional dibentuk dengan kernel size 3 , filters 30 , fungsi aktivasi tanh , serta stride 1. Kemudian , input character masuk ke maxpooling layer berukuran window=52 yang mereduksi dimensi input ( downsampling ) dengan hanya mengekstrak nilai maksimum dari area. Kemudian , proses dilanjutkan ke flatten layer , untuk mengubah data menjadi array satu dimensi sebagai input bagi layer berikutnya. 2. Word Level Input Pada ini kosakata dipatakan kedalam embeddings 50 dimensi menggunakan GloVe [ 21 ] , dimana lapisan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik bobot dimensi input seukuran dengan output , yakni 50. Embeddings diinisiasi acak menggunakan distribusi Uniform ( -0.5,0.5 ) . 3. Casing Input secara Lapisan ini memetakan casing menggunakan bobot caseEmbeddings. Dimensi input dan output seukuran dengan dimensi caseEmbeddings. Embeddings diinisiasi menggunakan distribusi Uniform ( -0.5,0.5 ) . 4. POS Input Lapisan ini memetakan tag pos menggunakan bobot posEmbeddings. Dimensi input dan output seukuran dengan dimensi posEmbeddings. Embeddings diinisiasi menggunakan distribusi Uniform ( -0.5,0.5 ) . 5. Concatenation Lapisan ini menggabungkan vektor character-level , word-level , serta casing dan pos menjadi sebuah vector. 6. Bidirectional LSTM ( BiLSTM ) Lapisan ini mengubah data hasil penggabungan ( concatenation ) menjadi 2 vector dengan 200 unit LSTM state size : satu input menerapkan rekusri maju , dan mundur. Digunakan dropout sebesar 0.5 dan dropout recurrent sebesar 0.25. 7. Dense Output Layer Fungsi softmax diterapkan untuk menghasilkan output prediksi dari kata yang diinput. Dimensi dense seukuran dengan jumlah label. Ekstraksi dengan Rule Based Sekumpulan aturan ( rule ) didefinisikan untuk mengambil informasi lokasi , tanggal , waktu , kelompok umur , jenis kendaraan yang jumlah korban , dengan memanfaatkan fitur : tag NER , tag POS , serta kamus kosakata.  Rule Based untuk Ekstraksi Lokasi Kecelakaan terlibat serta Bila token mengandung tag NER ―LOC‖ dan diawali kata ―di‖ , maka token dalam kalimat tersebut diambil sebagai lokasi kecelakaan dan proses dihentikan. String lokasi diubah ke koordinat ( geocoding ) untuk dipetakan dalam dashboard.  Rule Based untuk Ekstraksi Tanggal Kecelakaan Bila token mengandung tag NER ―DATE‖ , maka token dalam kalimat tersebut dikonversi ke format datetime. Bila berhasil terkonversi , token diambil sebagai tanggal kecelakaan dan proses dihentikan.  Rule Based untuk Ekstraksi Waktu Kecelakaan Bila token mengandung tag NER ―TIME‖ , maka token dikonversi ke format datetime , digolongkan ke kategori waktu ( pagi , siang , sore , malam ) dan proses dihentikan. Namun , bila token langsung menyebut salahsatu kategori waktu , token diambil sebagai waktu kecelakaan dan proses dihentikan.  Rule Based untuk Ekstraksi Kelompok Umur yang Terlibat Pengecekan dilakukan sampai akhir kalimat berita. Bila token mengandung tag NER ―AGE‖ , maka token dikonversi menjadi angka dan ditambahkan ke variabel penyimpan umur.  Rule Based untuk Ekstraksi Jenis Kendaraan yang Terlibat Pengecekan dilakukan sampai akhir kalimat berita. Jenis kendaraan yang terlibat digolongkan ke enam kategori ( mobil , bis , truk , sepeda , sepeda motor , ka ) . Bila token mengandung 4 / 8 tag NER ―VEHICLE‖ dan word mengandung salahsatu dari kategori jenis kendaraan , maka kategori kendaraan tersebut diubah keterangannya menjadi ―ditemukan‖.  Rule Based untuk Ekstraksi Jumlah Korban Tewas dan Terluka Awalnya diperiksa apakah terdapat angka yang langsung menyebutkan jumlah korban kecelakaan. Angka berformat kata yang terdeteksi dari tag POS ―NUM‖ , diubah ke digit dengan algoritma text2int. Namun jika tidak , cara lainnya adalah memetakan seluruh nama orang dan dihubungkan dengan jenis kendaraan pada posisi token terdekat. Nama orang kemudian diisi keterangan , dengan memerhatikan kedekatan kata ―tewas‖ dan ―luka‖ terhadap nama orang / jenis kendaraannya. Keterangan tersebut bisa terisi dan bisa juga kosong. Bila keterangan kosong , maka diasumsikan orang dalam keadaan selamat ( tidak mengalami luka , ataupun tewas ) . Menghilangkan Berita Duplikat dari Hasil Ekstraksi Nilai threshold 0.6 pada cosine similarity tidak bisa menghilangkan duplikasi berita secara sempurna. Sehingga setelah hasil ekstraksi berita didapatkan , duplikasi dihapus lagi dengan ketentuan : berita yang memiliki kesamaan tanggal , waktu dan tempat akan dianggap sebagai satu kejadian yang sama , sehingga duplikasi dihilangkan Visualisasi dan Analisis Deskriptif dari Hasil Ekstraksi Hasil ekstraksi yang telah didapat divisualisasi kedalam dashboard berbasis web menggunakan : HTML , CSS , Bootstrap , Chart.js serta platform Mapbox. Dibuat pula analisis deskriptif data kecelakaan dari visualisasi tersebut. Aturan Keputusan yang Menentukan Apakah Kecelakaan Berpeluang Menimbulkan Korban Tewas Akan dicari aturan yang menentukan apakah kecelakaan berpeluang menimbulkan korban tewas dengan membuat Decision Tree. Metode decision tree yang dipilih adalah CART ( Classification and Regression Trees ) sebab dapat lebih mudah dipakai pada skala kategorik dan rasio , diinterpretasi dan lebih akurat [ 22 ] . Yang dijadikan variabel input , yakni : hari , waktu , kelompok umur serta jenis kendaraan yang terlibat. Sementara variabel target berupa kategori : ‘Die’ bila kejadian menimbulkan korban tewas , serta ‘No Die’ bila kejadian tidak menimbulkan korban tewas. Data dibersihkan dari missing value dan variabel multilabel diubah ke bentuk dummy. Dilakukan 5-fold CV untuk mengukur performa model , kemudian seluruh data digabung untuk membangun model akhir decision tree. V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir penelitian ditunjukkan pada Gambar 2 dibawah ini sebagaimana yang Angka kecelakaan di Provinsi Jawa Timur terbanyak se- Indonesia Dashboard Statistik Laka dari Korlantas Polri tidak menampilkan peta lokasi kecelakaan , serta data berformat harian membuat informasi historis hilang Diperlukan sumber data lain : Berita online Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Tujuan Penelitian Mengekstraksi informasi kecelakaan dari teks berita online Melakukan visualisasi dan analisis deskriptif data kecelakaan hasil ekstraksi Mengetahui aturan yang menentukan apakah kecelakaan berpeluang menimbulkan korban tewas Metode Penelitian Preprocessing 1. Data Cleaning 2. Hilangkan data tidak relevan 3. Hilangkan data yang mirip 4. POS Tagging Process 1. Ekstraksi dengan NER 2. Ekstraksi dengan Rule Based 3. Hilangkan kembali duplikasi 4. Visualisasi dan analisis hasil 5. Bangun Decision Tree Hasil Dashboard informasi kecelakaan dengan peta titik lokasi dan tanpa kehilangan informasi historis Analisis deskriptif dari visualisasi Model Decision Tree yang menentukan apakah kecelakaan berpeluang menimbulkan korban tewas Gambar 2. Kerangka pikir penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengumpulan Data Berita dikumpulkan dengan melakukan scraping pada website jatimnow , jawapos dan detik menggunakan keywords ‗kecelakaan‘ dan ‗tabrak‘. Namun fitur advanced search pada website utama jawapos.com hanya bisa mendeteksi keywords dari judul berita , tanpa memerhatikan isi konten. Sehingga berita juga diambil dengan Google News. Akan tetapi , banyak didapat berita dari Google News yang tidak relevan dengan peristiwa kecelakaan. Scraping diimplementasikan dengan library selenium , requests dan BeautifulSoup di python. Diperoleh total berita hasil scraping sebanyak 4303 dokumen. B. Analisis B.1 Preprocessing Data Cleaning Data hasil scraping melalui serangkaian tahapan cleaning. Total berita berkurang menjadi 4297 dokumen setelah penghilangan missing content , menjadi 4143 dokumen setelah filtering tanggal , dan menjadi 3855 dokumen setelah merging. Menghilangkan Data yang Tidak Relevan Digunakan model Klasifikasi Naïve Bayes dengan Semi Supervised Learning untuk memprediksi relevansi berita terhadap peristiwa kecelakaan lintas , kemudian membuang hasil prediksi yang berlabel ‗tidak relevan‘. Sebanyak 1928 dokumen dilabel secara manual. Algoritma lalu 5 / 8 self-training Naïve Bayes dijalankan secara iteratif dengan fungsi multinomialNB ( ) di python. Rata-rata f1-score diperoleh sebesar 95 % . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL I NILAI KEBAIKAN MODEL SELF TRAINING NIVE BAYES Accuracy 0.972 0.956 0.953 0.971 0.966 0.964 Precision 0.957 0.942 0.93 0.964 0.95 0.949 F1-score 0.961 0.939 0.936 0.961 0.954 0.95 Fold 1 2 3 4 5 Mean Recall 0.964 0.936 0.943 0.957 0.957 0.951 Model akhir dipakai untuk memprediksi relevansi seluruh sebanyak 1408 dokumen berita. Dari hasil prediksi , terhadap kasus ‗relevan‘ sebagai berita teridentfikasi kecelakaan lalu lintas , dan 2447 sisanya ‗tidak relevan‘. Hanya data yang relevan saja yang dianalisis ke tahap selanjutnya. Menghilangkan Konten yang Mirip Tahap ini menghilangkan duplikasi berita dengan menghitung nilai kemiripan ( cosine ) setiap pasang dokumen , kemudian menghilangkan kelompok dokumen yang mirip ( cosine > 0.6 ) [ 14 ] . Matriks nilai cosine ditunjukkan pada Gambar 3 dibawah. Gambar 4. Precision , recall dan f1-scores model POS Tagging B.2 Process Ekstraksi dengan NER BiLSTM-CNNs NER merupakan tugas utama pada penelitian ini yang dapat mengekstraksi informasi kecelakaan melalui pengenalan entitas bernama. Diambil 60205 token ( 228 berita ) secara acak untuk dianotasi manual. Data dipecah kedalam sentence yang dibagi dalam 5-fold untuk dievaluasi. Setelah memvektorisasi setiap sentence , model dibangun dan dilatih dalam 50 epochs. Nilai kebaikan model pada tiap fold disimpan secara otomatis ke file .txt. Rata-rata f1-scores model NER terhadap data testing sebesar 85,15 % . TABEL II NILAI F1-SCORES MODEL NER BiLSTM-CNNs Fold 1 2 3 4 5 Mean F1-score Train set 0.90777 0.93198 0.93192 0.92762 0.92971 0.9258 Test set 0.84474 0.85233 0.84534 0.85629 0.85853 0.85145 Gambar 3. Matriks cosine setiap pasang dokumen berita Cosine bernilai antara 0 sampai 1 , dimana semakin mendekati 1 , artinya isi content pasangan berita semakin mirip. Tahapan ini mengurangi data hingga tersisa 1247 artikel , kemudian Content asli dari tahap data cleaning di-filter dengan indeks berita yang masih tersisa. POS Tagging Tag POS nantinya dipakai sebagai additional feature bagi model NER serta untuk mendapat jumlah korban. POS tagging diimplemetasikan dengan library Flair di python. Model dilatih dengan corpus yang disediakan Flair [ 16 ] . Pelatihan dilakukan di Google Colab karena prosesnya yang cukup berat. Diperoleh f1-scores terhadap data testing sebesar 92,32 % . Performa model dalam mengenali tiap class dapat dilihat pada Gambar 4. Model tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi tag POS seluruh token. TABEL III NILAI F1-SCORES MODEL NER BiLSTM-CNNs SETIAP ENTITAS F1-scores Entitas Fold- 1 Fold- 2 Fold- 3 Fold- 4 Fold- 5 Mean AGE CAUSE DATE LOC MISC ORG PER PLATE TIME VEHICLE 0.96 0.37 0.98 0.85 0.73 0.67 0.9 0.91 0.96 0.86 0.94 0.4 0.97 0.85 0.69 0.85 0.9 0.98 0.86 0.91 0.95 0.25 0.97 0.89 0.64 0.69 0.87 0.97 0.9 0.92 0.96 0.48 0.95 0.91 0.69 0.68 0.9 0.98 0.93 0.89 0.96 0.36 0.98 0.89 0.79 0.76 0.92 0.93 0.94 0.89 0.95 0.37 0.97 0.88 0.71 0.73 0.9 0.95 0.92 0.89 Entitas CAUSE ( yang menerangkan penyebab kecelakaan ) memiliki nilai f1-score yang rendah , yaitu sebesar 37 % . Hal ini dikarenakan , penyebab kecelakaan seringkali ambigu dan sulit untuk ditentukan saat proses anotasi. Sehingga model 6 / 8 yang dihasilkan menjadi kurang mampu memahami pola untuk mengenali penyebab kecelakaan. Model akhir digunakan untuk memprediksi tag NER pada seluruh data. Ekstraksi dengan Rule Based Sekumpulan rule dibuat untuk mengambil informasi : lokasi , tanggal , waktu , umur , jenis kendaraan dan jumlah korban dari hasil ekstraksi NER. Koordinat kecelakaan diperoleh dengan melakukan geocoding menggunakan library geopy di python. Menghilangkan Berita Duplikat dari Hasil Ekstraksi Pada tahap ini dilakukan penghapusan kembali duplikasi berita berdasarkan hasil ekstraksi karena nilai ambang batas kemiripan 0.6 pada tidak bisa menghilangkan seluruh berita yang mirip. Sehingga kini tinggal tersisa sebanyak 1232 dokumen berita. tahap cosine similarity Visualisasi dan Analisis Deskriptif dari Hasil Ekstraksi Hasil ekstraksi divisualisasikan kedalam dashboard berbais web. Dari geocode , hanya dipetakan lokasi yang memiliki keterangan jalan dan terletak di Prov. Jawa Timur. Koordinat lokasi kecelakaan dikonversi ke GeoJSON sebelum dipetakan melalui platform Mapbox. Tampak pada Gambar 5 , titik lokasi kecelakaan dari hasil ekstraksi berita online sudah bisa dipetakan ke dalam dashboard. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik    Jumlah korban luka tertinggi di Bulan Januari ( 183 orang ) dan terendah di Bulan April ( 44 orang ) Jumlah korban tewas tertiggi di Hari Senin ( 2013 orang ) dan terendah di Hari Sabtu ( 86 orang ) Jumlah korban luka tertinggi di Hari Kamis ( 198 orang ) dan terendah di Hari Sabtu ( 117 orang ) . pada Dashboard https : / / dwinissaa.github.io / dashboard-laka / diakses dapat link berikut : Aturan Keputusan yang Menentukan Apakah Kecelakaan Berpeluang Menimbulkan Korban Tewas Untuk melihat aturan keputusan yang menentukan apakah kecelakaan berpeluang menimbulkan korban tewas , dibangun model Decision Tree dengan metode CART. Data terlebih dahulu dibersihkan dari missing value dengan complete deletion , sehhingga tersisa 745 data untuk dianalisis. Decision tree diimplementasikan di Rstudio dengan fungsi rpart. TABEL IV NILAI KEBAIKAN MODEL DECISION TREE DALAM 5-FOLD CV Recall 0.8578 0.9378 0.7237 0.8311 0.7689 0.8239 F1-score Accuracy 0.6968 0.7116 0.6694 0.6775 0.6865 0.6884 Precision 0.5866 0.5734 0.6226 0.5719 0.6201 0.5949 Fold 1 2 3 4 5 Mean 0.6242 0.6174 0.6353 0.6018 0.6465 0.6250 Diperoleh f1 scores sebesar 68,84 % . Kemudian seluruh data digabungkan untuk membentuk model akhir decision tree , sebagaimana pada Gambar 6. Gambar 5. Tampilan dashboard yang bisa memetakan titik lokasi kecelakaan Dari visualisasi dalam dashboard juga ditemukan bahwa :  Berita kecelakaan paling banyak di Bulan November ( 135 berita ) dan paling sedikit di bulan Mei ( 47 berita ) Gambar 6. Decision Tree yang menentukan apakah kecelakaan lalu lintas akan menimbulkan korban tewas  Berita kecelakaan paling banyak di Hari Senin ( 202 berita ) Dari decision tree yang telah terbentuk , dapat ditarik dan paling sedikit pada Hari Jumat ( 129 berita )  Berita kecelakaan paling banyak pada pagi hari ( 468 berita ) dan terendah di sore hari ( 85 berita )  Kecelakaan secara berturt-turut paling banyak melibatkan kelompok usia 20-24 tahun ( 303 orang ) , 25-29 tahun ( 301 orang ) , 35-39 ( 260 orang ) dan 15-19 tahun ( 243 orang )  Berita kecelakaan paling banyak melibatkan motor ( 685  berita ) , mobil ( 570 berita ) dan truk ( 555 berita ) Jumlah korban tewas tertinggi di Bulan Januari ( 121 orang ) sedangkan terendah di Bulan Mei ( 44 orang ) beberapa aturan sebagai berikut :  Kecelakaan yang melibatkan sepeda motor , berpeluang 64 % dapat menimbulkan korban tewas , dan di-support dengan 60 % sampel.  Kecelakaan yang tidak melibatkan sepeda motor , melibatkan kereta api dan terjadi di hari Selasa , Kamis , Sabtu dan Minggu berpeluang 89 % menimbulkan korban tewas , dan di-support dengan 2 % sampel.  Kecelakaan yang tidak melibatkan sepeda motor , melibatkan kereta api dan terjadi selain di hari Selasa , 7 / 8 Kamis , Sabtu dan Minggu berpeluang 69 % tidak menimbulkan korban tewas , dan di-support dengan 2 % sampel  Kecelakaan yang tidak melibatkan sepeda motor , tidak melibatkan kereta api , melibatkan kelompok usia 60 tahun dan terjadi di hari Senin , Selasa dan Kamis berpeluang 73 % menimbulkan korban tewas , dan di- support dengan 3 % sampel  Kecelakaan yang tidak melibatkan sepeda motor , tidak melibatkan kereta api , melibatkan kelompok usia 60 tahun dan terjadi selain di hari Senin , Selasa dan Kamis berpeluang 86 % tidak menimbulkan korban tewas , dan di-support dengan 2 % sampel  Kecelakaan yang tidak melibatkan sepeda motor , tidak melibatkan kereta api dan tidak melibatkan kelompok usia 60 tahun berpeluang 77 % tidak menimbulkan korban tewas , dan di-support dengan 31 % sampel VII. PENUTUP  Dari penelitian yang telah dilakukan ditarik kesimpulan : 2. 1. Telah berhasil dilakukan titik ekstraksi tentang : peta informasi kecelakaan lalu lintas dengan model NER BiLSTM- CNNs dan memperoleh f1-scores sebesar 85,145 % ; Informasi lokasi kecelakaan , jumlah korban menurut kelompok umur yang terlibat , jumlah korban tewas dan terluka , jumlah berita kecelakaan menurut hari dan bulan , jumlah berita kecelakaan menurut waktu , serta jumlah berita kecelakaan menurut jenis kendaraan yang terlibat dari hasil ekstraksi berita online di Prov. Jawa Timur Tahun 2020 ke dalam telah divisualisasikan dashboard dan dilakukan analisis deskriptif. 3. Telah dibuat pohon keputusan ( decision tree ) untuk melihat aturan yang menentukan apakah kecelakaan lalu lintas akan menyebabkan korban meninggal dunia atau tidak di Provinsi Jawa Timur tahun 2020 dari hasil ekstraksi teks berita online dengan nilai f1- scores bahwa kecelakaan sepeda motor berpeluang 64 % menimbulkan korban tewas dan di- support dengan 60 % sampel , sehingga pengendara sepeda motor sebaiknya berhati-hati saat berkendara. 68,84 % . Ditemukan yang melibatkan sebesar  Saran yang bisa diterapkan pada penelitian selanjutnya : 1. Sebaiknya penelitian selanjutnya dapat membuat dashboard yang bisa melakukan scraping dan pemodelan pada teks berita online secara otomatis ; 2. Akan lebih baik bila ditambahkan sumber data lain untuk menambah jumlah perolehan berita , sehingga analisis bisa lebih maksimal ; 3. Penelitian ini masih belum berhasil mengekstraksi penyebab kecelakaan dikarenakan ambiguitas yang dialami peneliti dalam melakukan pelabelan. Sehingga penelitian selanjutnya diharapkan dapat seperti mengatasi mengelompokkan penyebab kecelakaan ke dalam kategori. ambiguitas tersebut , Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] BPS , ―Statistik Transportasi Darat 2019 , ‖ 2020. [ 2 ] ―Struktur Korlantas dan https : / / korlantas.polri.go.id / profil / ( accessed Aug. 05 , 2021 ) . Fungsi Tugas Polri.‖ [ 3 ] ―Statistik Laka.‖ https : / / korlantas.polri.go.id / statistik-laka / ( accessed [ 4 ] Aug. 05 , 2021 ) . J. Jiang , ―Mining text data , ‖ in Mining Text Data , vol. 9781461432 , Springer Science+Business Media , LLC 2012 , 2012 , pp. 11–41. [ 5 ] A. Nurdin and N. U. Maulidevi , ―5W1H Information Extraction with CNN-Bidirectional LSTM , ‖ J. Phys. Conf. Ser. , vol. 978 , no. 1 , 2018 , doi : 10.1088 / 1742-6596 / 978 / 1 / 012078. J. P. C. Chiu and E. Nichols , ―Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs , ‖ Trans. Assoc. Comput. Linguist. , vol. 4 , no. 2003 , pp. 357–370 , Dec. 2016 , doi : 10.1162 / tacl_a_00104. [ 6 ] [ 7 ] R. Rifani , M. A. Bijaksana , and I. Asror , ―Named Entity Recognition for an Indonesian Based Language Tweet using Multinomial Naive Bayes Classifier , ‖ Indones. J. Comput. , vol. 4 , no. 2 , pp. 119–126 , 2019 , doi : 10.21108 / indojc.2019.4.2.330. [ 8 ] D. W. Wulandari , P. P. Adikara , and S. Adinugroho , ―Named Entity Recognition ( NER ) Pada Dokumen Biologi Menggunakan Rule Based dan Naïve Bayes Classifier , ‖ J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2 , no. 11 , pp. 4555–4563 , 2018. [ 9 ] K. Pahi and A. Shakya , ―Road Accident News Information Extraction , ‖ ICAEIC-2019 , vol. 2 , no. 1 , p. 65 , 2019. [ 10 ] W. Gunawan , D. Suhartono , F. Purnomo , and A. Ongko , ―Named-Entity Recognition for Indonesian Language using Bidirectional LSTM-CNNs , ‖ Procedia Comput. Sci. , vol. 135 , pp. 425–432 , 2018 , doi : 10.1016 / j.procs.2018.08.193. [ 11 ] J. Rahmah , Ekstraksi Informasi Artikel Musik Berdasarkan Ontologi Menggunakan Named Entity Recognition dan Metode Rule Based. 2019. [ 12 ] J. Santoso et al. , ―Self-Training Naive Bayes Berbasis Word2Vec untuk Kategorisasi Berita Bahasa Indonesia , ‖ J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 7 , no. 2 , pp. 158–166 , 2018 , doi : 10.22146 / jnteti.v7i2.418. [ 13 ] Sugiyamto , B. Surarso , and A. Sugiharto , ―Analisa Performa Metode Cosine Dan Jacard Pada Pengujian Kesamaan Dokumen , ‖ J. Masy. Inform. , vol. 5 , no. 10 , pp. 1–8 , 2014 , doi : 10.14710 / jmasif.5.10.1-8. [ 14 ] F. B. Sejati , P. Hendradi , and B. Pujiarto , ―Deteksi Plagiarisme Karya Ilmiah dengn Pemanfaatan Daftar Pustaka dalam Pencarian Kemiripan Tema menggunakan Metode Cosine Similarity ( Studi Kasus : Di Universitas Muhammadiyah Magelang ) , ‖ J. Komtika , vol. 2 , no. 2 , pp. 85–94 , Jan. 2019 , doi : 10.31603 / komtika.v2i2.2594. [ 15 ] F. Handayani and S. Pribadi , ―Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan dan Pelaporan Masyarakat melalui Layanan Call Center 110 , ‖ J. Tek. Elektro , vol. 7 , no. 1 , pp. 19–24 , 2015 , doi : 10.15294 / jte.v7i1.8585. [ 16 ] S. D. Larasati , V. Kuboň , and D. Zeman , ―Indonesian morphology tool ( MorphInd ) : Towards an Indonesian Corpus , ‖ Commun. Comput. Inf. Sci. , pp. 119–129 , 2011 , doi : 10.1007 / 978-3-642-23138-4_8. [ 17 ] A. Akbik , D. Blythe , and R. Vollgraf , ―Contextual String Embeddings for Sequence Labeling , ‖ Proc. 27th Int. Conf. Comput. Linguist. , pp. Available : 1638–1649 , http : / / aclweb.org / anthology / C18-1139. [ Online ] . 2018 , [ 18 ] P. Kaban , ―POS-Tagging Bahasa Indonesia dengan Flair NLP.‖ https : / / puspitakaban.medium.com / pos-tagging-bahasa-indonesia- dengan-flair-nlp-c12e45542860 ( accessed Aug. 05 , 2021 ) . [ 19 ] W. Belblidia , ―Named Entity Recognition with BiLSTM-CNNs , ‖ 2019. https : / / medium.com / illuin / named-entity-recognition-with-bilstm-cnns- 632ba83d3d41 ( accessed Jun. 04 , 2021 ) . [ 20 ] M. Hofer , A. Kormilitzin , P. Goldberg , and A. Nevado-Holgado , ―Few- shot Learning for Named Entity Recognition in Medical Text , ‖ pp. 1–10 , 2018 , [ Online ] . Available : http : / / arxiv.org / abs / 1811.05468. [ 21 ] I. Hanif , ―GitHub - irfanhanif / Mira : Natural Language Sentence Classification Using Global Vectors for Word Representations ( GloVe ) , Convolutional Neural Networks , and Transfer Learning for Chatbots Application , ‖ 2018. https : / / github.com / irfanhanif / Mira ( accessed Mar. 30 , 2021 ) . [ 22 ] F. E. Pratiwi , F. E. Pratiwi , and I. Zain , ―Klasifikasi Pengangguran Terbuka Menggunakan CART ( Classification and Regression Tree ) di Provinsi Sulawesi Utara , ‖ J. Sains dan Seni ITS , vol. 3 , no. 1 , pp. D54– D59 , Available : http : / / www.ejurnal.its.ac.id / index.php / sains_seni / article / view / 6129. [ Online ] . 2014 , 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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-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 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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-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 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
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Ekstraksi Informasi Kecelakaan Lalu Lintas dari Teks Berita Online Berbahasa Indonesia ( Studi Kasus : Provinsi Jawa Timur Tahun 2020 ) Dwi Nissa Ananda ( 221709647 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST. , M.Si. yaitu kelemahan , tersebut memiliki Ringkasan— Tingginya jumlah penduduk di Provinsi Jawa Timur membuat angka kecelakaan provinsi ini tertinggi di Indonesia. Korlantas Polri , sebagai penyelenggara fungsi lalu lintas memiliki dashboard Statistik Laka yang menyediakan informasi laka lantas per polda di seluruh Indonesia. Namun dashboard tidak menampilkan peta titik lokasi kecelakaan. Serta tampilan dashboard dalam format harian menyebabkan data terus terganti setiap harinya. Ini membuat publik kehilangan informasi historis untuk memahami pola kejadian kecelakaan di Jawa Timur tahun 2020. Untuk mengatasi kelemahan data pada dashboard Korlantas Polri , diperlukan pendekatan lain. Berita online dapat menjadi alternatif pengumpulan data kecelakaan. Penelitian ini memanfaatkan model NER dengan pendekatan deep learning BiLSTM-CNNs untuk mengekstraksi informasi kecelakaan dari teks berita online. Diperoleh rata-rata f1-scores model NER dalam 5-fold CV sebesar 85,145 % . Hasil ekstraksi kecelakaan telah berhasil divisualisasikan ke dalam dashboard. Dibangun pula model decision tree untuk menentukan apakah kecelakaan berpeluang menimbulkan korban tewas , dengan rata-rata f1-scores dalam 5- fold CV sebesar 68,84 % . Ditemukan bahwa kecelakaan yang melibatkan sepeda motor berpeluang 64 % menimbulkan korban tewas dan di-support dengan 60 % sampel , sehingga pengendara sepeda motor sebaiknya berhati-hati saat berkendara. ( termasuk peta lokasi ) titik Kata Kunci— kecelakaan , lalu lintas , ekstraksi , NER , BiLSTM-CNNs
VII. PENUTUP  Dari penelitian yang telah dilakukan ditarik kesimpulan : 2. 1. Telah berhasil dilakukan titik ekstraksi tentang : peta informasi kecelakaan lalu lintas dengan model NER BiLSTM- CNNs dan memperoleh f1-scores sebesar 85,145 % ; Informasi lokasi kecelakaan , jumlah korban menurut kelompok umur yang terlibat , jumlah korban tewas dan terluka , jumlah berita kecelakaan menurut hari dan bulan , jumlah berita kecelakaan menurut waktu , serta jumlah berita kecelakaan menurut jenis kendaraan yang terlibat dari hasil ekstraksi berita online di Prov. Jawa Timur Tahun 2020 ke dalam telah divisualisasikan dashboard dan dilakukan analisis deskriptif. 3. Telah dibuat pohon keputusan ( decision tree ) untuk melihat aturan yang menentukan apakah kecelakaan lalu lintas akan menyebabkan korban meninggal dunia atau tidak di Provinsi Jawa Timur tahun 2020 dari hasil ekstraksi teks berita online dengan nilai f1- scores bahwa kecelakaan sepeda motor berpeluang 64 % menimbulkan korban tewas dan di- support dengan 60 % sampel , sehingga pengendara sepeda motor sebaiknya berhati-hati saat berkendara. 68,84 % . Ditemukan yang melibatkan sebesar  Saran yang bisa diterapkan pada penelitian selanjutnya : 1. Sebaiknya penelitian selanjutnya dapat membuat dashboard yang bisa melakukan scraping dan pemodelan pada teks berita online secara otomatis ; 2. Akan lebih baik bila ditambahkan sumber data lain untuk menambah jumlah perolehan berita , sehingga analisis bisa lebih maksimal ; 3. Penelitian ini masih belum berhasil mengekstraksi penyebab kecelakaan dikarenakan ambiguitas yang dialami peneliti dalam melakukan pelabelan. Sehingga penelitian selanjutnya diharapkan dapat seperti mengatasi mengelompokkan penyebab kecelakaan ke dalam kategori. ambiguitas tersebut , Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
menjadi alternatif pengumpulan data kecelakaan. Penelitian ini memanfaatkan model NER dengan pendekatan deep learning BiLSTM-CNNs untuk mengekstraksi informasi kecelakaan dari teks berita online. Diperoleh rata-rata f1-scores model NER dalam 5-fold CV sebesar 85,145 berpeluang menimbulkan korban tewas , dengan rata-rata f1-scores dalam 5- fold CV sebesar 68,84 % telah dilakukan ditarik kesimpulan : 2. 1. Telah berhasil dilakukan titik ekstraksi tentang : peta informasi kecelakaan lalu lintas dengan model NER BiLSTM- CNNs dan memperoleh f1-scores sebesar 85,145 % ; Informasi lokasi kecelakaan , jumlah korban menurut
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 O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O