Klasifikasi Berita Banjir Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Ekstraksi Informasi Menggunakan Metode Name Entity Recognition pada Berita Online 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Klasifikasi Berita Banjir Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Ekstraksi Informasi Menggunakan Metode Name Entity Recognition pada Berita Online Studi Kasus : Situs Berita Online Detik.com Ahmad Nurhadi Ridwan ( 221709509 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan ini Penelitian bertujuan Ringkasan— untuk mengklasifikasikan berita banjir menggunakan metode Support Vector Machine ( SVM ) dengan kernel linear , polinomial , dan radial basis function ( RBF ) dan menggunakan proporsi data training dan data testing 60 % , 70 % , 80 % , dan 90 % . Pada pembentukan model klasifikasi didapatkan model terbaik yaitu model SVM dengan kernel RBF dengan proporsi 70 % menghasilkan nilai akurasi sebesar 75,42 % . Kemudian pada hasil klasifikasi berita banjir , menggunakan model klasifikasi SVM dengan kernel RBF , akan dilakukan ekstraksi informasi tentang kejadian bencana banjir meliputi lokasi dan waktu terjadinya banjir. Selanjutnya , hasil ekstraksi informasi akan dilakukan pemetaan sehingga memudahkan interpretasi. Kata Kunci— klasifikasi , Support Vector Machine , ekstraksi informasi , berita online , banjir. I. LATAR BELAKANG dapat banjir Banjir merupakan salah satu bencana alam yang paling sering terjadi di Indonesia. Definisi banjir adalah keadaan dimana suatu daerah tergenang oleh air dalam jumlah yang besar. Kedatangan dengan memperhatikan curah hujan dan aliran air. Namun kadangkala banjir dapat datang tiba-tiba akibat dari angin badai atau tanggul yang biasa disebut banjir bandang. kebocoran Berdasarkan gambar 1 , banjir merupakan kejadian bencana alam yang paling banyak terjadi di Indonesia dari tahun 2016 hingga tahun 2020 [ 1 ] . Pada tahun 2020 , jumlah kejadian banjir di Indonesia meningkat dengan pesat. diprediksi Selain data yang bersumber dari BNPB di era modern sekarang ini terdapat sumber data lain yang juga dapat berperan sebagai komplementer untuk data kejadian bencana alam. Sumber data tersebut tersimpan di dunia maya yang dikenal dengan istilah big data yang mana big data itu sendiri dapat didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mengintegrasikan dunia nyata , manusia , dan dunia maya [ 2 ] . Data tersebut didapatkan melalui situs-situs berita yang terdapat di internet. Berita yang tersaji secara online melalui situs-situs di internet disebut sebagai berita online. Berita online dan media berita online tumbuh pesat dari tahun 1990 karena sebagian surat kabar belum memiliki akses onine sebelum berkembangnya internet dan media cetak sudah semakin tidak relevan dengan kehidupan pembaca kemudian digantikan dengan penyebaran informasi berbasis sistem internet [ 3 ] . Kelebihan penyebaran berita melalui media internet adalah kemudahan penggunaan dan ketersediaan umum dan meskipun berita yang dirilis sudah tidak update namun berita tersebut tetap akan bisa dicari dan dibaca kembali selama artikel berita yang ditulis masih tersimpan di dalam portal berita online. Gambar 1. Grafik jumlah kejadian bencana alam di Indonesia berdasarkan data BNPB tahun 2016-2020 ( Sumber data : BNPB ) Kemudian berdasarkan data SUSENAS tahun 2017 yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik ( BPS ) menunjukkan bahwa sepertiga penduduk Indonesia mengunakan internet pada tahun 2017. Penetrasi internet yang terendah ada di daerah Maluku Utara , Nusa Tenggara Timur ( 17,88 % ) , dan Papua ( 16,5 % ) . Sementara penetrasi tertinggi ada di daerah DKI Jakarta ( 48,35 % ) kemudian disusul dengan Kepulauan Riau ( 48,35 % ) dan Yogyakarta ( 45,38 % ) . Dari total pengguna internet hanya 65,9 % yang menggunakan untuk mengakses berita online atau sekitar 50,7 juta orang. Sebanyak 74,7 % ada di perkotaan dan sisanya di perdesaan [ 4 ] . Perkembangan internet di Indonesia juga berimbas terhadap media baru penyampai informasi. Arus informasi tidak lagi dikuasai olehh surat kabar , majalah , tabloid , dan televisi. Portal berita menjadi sebuah sumber penyedia informasi yang saat ini sedang naik daun seiringnya dengan pesatnya kemajuan teknologi. Berdasarkan data dari Alexa.com tahun 2012 , terdapat 13 portal 1 / 8 tertinggi berita online dengan rata-rata pageviews dan pengunjung harian Kompas.com , Vivanews.com , Tribunnews.com , Okezone.com , Tempo.co , Republika Online , Antara News , Liputan6.com , MetroTV , Kontan Online , Media Indonesia , dan Bisnis Indonesia [ 5 ] . Detik.com , adalah Konten berita online merupakan sebuah unstructured text , yang hanya bisa dibaca dan dimengerti oleh manusia , sehingga bisa dilakukan sebuah metode yang memudahkan untuk mendapatkan informasi secara ringkas menggunakan Machine Learning. Salah satu metode tersebut adalah text mining. Text Mining merupakan salah satu langkah dalam text analyzing yang dilakukan secara otomatis oleh komputer untuk menggali informasi yang berkualitas dari suatu rangkaian teks dalam sebuah dokumen. Sebelum suatu data teks dianalisis menggunakan metode dalam text Mining perlu dilakukan text diantaranya adalah Tokenizing , Case preprocessing Folding , Stopwords , dan Stemming. Setelah dilakukan preprocessing maka selanjutnya dilakukan metode klasifikasi dalam mengelompokkan kedalam masing-masing kategori. Analisis klasifikasi data mining adalah menentukan sebuah record data baru ke salah satu dari beberapa kategori yang telah didefinisikan sebelumnya , disebut juga dengan supervised learning [ 6 ] . Metode-metode yang telah dikembangkan oleh periset untuk menyelesaikan kasus klasifikasi , antara lain : Pohon keputusan ( Decision Tree ) , Naïve Bayes , Jaringan Syaraf Tiruan , Analisis Statistik , Algoritma Genetik , Rough Sets , k-Nearest Neighbour , Metode Berbasis Aturan ( Rule- Based ) , Memory Based Reasoning , dan Support Vector Machine [ 6 ] . Untuk mendapatkan informasi dari sebuah konten berita , diperlukan beberapa tahapan pada text Mining. Salah satu teknik dalam text Mining adalah Information Extraction dan Feature Extraction. Information Extraction merupakan teknik dalam text mining untuk mendapatkan informasi dalam sebuah teks dan mengubah unstructured text menjadi structured text [ 7 ] . Tujuan ekstraksi informasi ( IE ) adalah untuk mengubah teks menjadi format terstruktur dan mengurangi informasi dalam dokumen menjadi struktur tabel , teks yang tidak terlihat diambil sebagai masukan untuk menghasilkan data dengan format tetap dan tidak ambigu sebagai keluaran ( output ) . Informasi yang ditentukan kemudian dapat diekstraksi dari dokumen yang berbeda dengan representasi yang heterogen dan diringkas dan disajikan dengan cara yang seragam. [ 8 ] Name Entity Recognition ( NER ) atau Name Entity Recognition and Classification ( NERC ) adalah salah satu komponen utama dari Information extration yang bertujuan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan named-entity pada suatu teks. NER umumnya digunakan untuk mendeteksi nama orang , nama tempat dan organisasi dari sebuah dokumen , tetapi dapat juga diperluas untuk identifikasi gen , protein dan lainnya sesuai kebutuhan [ 9 ] . Oleh karena itu untuk mendapatkan data kejadian banjir yang bersumber dari berita online , maka penelitian ini bertujuan untuk mengkaji tentang penerapan text mining untuk klasifikasi berita banjir menggunakan metode Support Vector Machine dan ekstraksi informasi menggunakan metode name entity recognition pada teks berita online. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan identifikasi masalah pada BAB 1 , maka penelitian ini bertujuan sebagai berikut 1. Mengklasifikasikan berita banjir berdasarkan berita online menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) . 2. Melakukan ekstraksi informasi pada hasil klasifikasi berita banjir dan pemetaan dari hasil ekstraksi informasi tersebut. III. PENELITIAN TERKAIT Gambar 2. Diagram Alir Literatur Review terbaik Berdasarkan gambar 2 , peneliti mengumpulkan beberapa penelitian terkait metode yang digunakan. Berdasarkan penelitian dengan topik membandingkan metode Support Vector Machine dengan metode klasifikasi lainnya seperti Naive bayes , k-NN , Decision Tree , dan Random Forest memberikan kesimpulan bahwa metode SVM menghasilkan akurasi yang [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] . Namun ada beberapa penelitian yang menyimpulkan bahwa metode SVM kurang baik untuk mengklasifikasikan 3 kelas atau lebih [ 13 ] [ 14 ] . klasifikasi menggunakan metode SVM [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] dengan optimasi menggunakan kernel linear , polinomial , dan radial basis function dan name entity recognition ( ner ) untuk Information Extraction menghasilkan nilai akurasi yang berbeda beda [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] . Selanjutnya , penelitian tentang Pada penelitian ini , peneliti melakukan klasifikasi berita banjir berdasarkan berita online menggunakan metode Support Vector Machine dengan kernel linear , polinomial , dan radial basis function. Selanjutnya , berita banjir hasil klasifikasi sebelumnya akan dilakukan ekstraksi informasi kejadian banjir , yaitu informasi lokasi dan tanggal terjadinya banjir. Metode yang digunakan untuk ekstraksi informasi adalah name entity recognition. IV. METODE PENELITIAN 4.1. Pengumpulan Data Pada penelitian ini , berita online yang diambil adalah berita yang rilis dalam rentang waktu Januari 2016 sampai dengan Desember 2020 pada situs berita online Detik.com. Scraping data pada web berita online Detik.com dilakukan dengan menggunakan Library yang tersedia pada bahasa pemrograman python. Library yang digunakan untuk scraping tersebut adalah selenium dan scrapy. Pada saat 2 / 8 melakukan scraping berita online , hal yang pertama dilakukan adalah mengambil seluruh URL berita online berdasarkan hasil pencarian dengan keyword ‘banjir’. Pengambilan URL tersebut dilakukan menggunakan library selenium kemudian disimpan ke dalam bentuk excel. Alamat url artikel berita online yang telah didapatkan akan dibuka satu persatu secara otomatis dengan menggunakan library scrapy agar proses lebih cepat. Setiap halaman artikel berita online yang telah dibuka memuat judul berita , tanggal berita diterbitkan , dan isi atau konten berita online. Kemudian , akan dilakukan pengambilan yang selanjutnya akan dijadikan sebagai dataset penelitian. 4.2. Preprocessing Text Sebelum masuk tahap klasifikasi , data konten berita online akan dilakukan preprocessing terlebih dahulu agar dapat digunakan sebagai data training dan testing. Preprocessing data yang dilakukan dimulai dari Case Folding , Stopword , Stemming , dan Tokenizing [ 12 ] . 1. Case Folding Data artikel berita online yang telah didapatkan masih mengandung banyak unsur-unsur tanda baca yang tidak diperlukan. Pada proses ini , akan dilakukan suatu proses untuk mengubah semua karakter pada teks menjadi huruf kecil. Karakter yang diproses hanya huruf ‘a’ hingga ‘z’ dan selain karakter tersebut akan dihilangkan seperti tanda baca titik ( . ) , koma ( , ) , dan angka. 2. Stopword Selanjutnya , akan dilakukan suatu proses untuk menghilangkan kosakata yang bukan merupakan kata tidak unik atau ciri pada suatu dokumen atau menyampaikan pesan apapun secara signifikan pada teks atau kalimat. Kosakata yang dimaksudkan adalah kata penghubung dan kata keterangan yang bukan merupakan kata unik misalnya “sebuah” , “oleh” , “pada” , dan sebagainya. 3. Stemming Kemudian , dilakukan proses untuk mendapatkan kata dasar dengan cara menghilangkan awalan , akhiran , sisipan , dan confixes ( kombinasi dari awalan dan akhiran ) . 4. Tokenizing Selanjutnya dilakukan proses tokenizing , merupakan proses memecah yang semula berupa kalimat menjadi kata-kata atau memutus urutan string menjadi potongan-potongan seperti kata-kata berdasarkan tiap kata yang menyusunnya , kemudian dilakukan pembentukan pembobot menggunakan TF-IDF. 4.3. Pembentukan Model SVM dilakukan Pembentukan model SVM dengan training untuk melakukan pelatihan terhadap data mendapatkan nilai pembobot yang terbaik. Nilai pembobot terbaik ditentukan dengan memasukkan semua kemungkinan nilai pembobot hingga dihasilkan akurasi yang terbaik. Pada penelitian ini data training dan data Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik testing dibagi dengan menggunakan proporsi 60 % , 70 % , 80 % , dan 90 % . Penggunaan proporsi tersebut dilakukan terbaik , yang agar didapatkan model SVM yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi. Fungsi kernel merupakan fungsi yang memetakan data ke ruang dimensi yang lebih tinggi dengan harapan data akan memiliki struktur yang lebih baik sehingga lebih mudah dipisahkan. Ada 3 fungsi kernel yang digunakan pada model SVM ini yaitu fungsi kernel linear , polinomial , dan radial basis function. Bentuk formula untuk setiap fungsi kernel dapat dilihat pada tabel 1 [ 12 ] . suatu TABEL I TABEL FORMULA FUNGSI KERNEL Fungsi Kernel Linear Polinomial Radial Basis Function Formula 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥 ) = 𝑥𝑖 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥 ) = ( 𝛾𝑥𝑖 2 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥 ) = exp ( −𝛾||𝑥 − 𝑥𝑖|| 𝑇𝑥 𝑇𝑥 + 𝑟 ) 𝑝 , 𝛾 > 0 ) 4.4. Menghitung Nilai Akurasi Model Nilai akurasi model dihitung berdasarkan tabel Confusion Matrix. Confusion Matrix merupakan suatu metode yang umum digunakan dalam melakukan perhitungan akurasi pada konsep Data Mining. Confusion Matrix digambarkan dengan Tabel II yang menyatakan jumlah data uji yang benar diklasifikasikan dan jumlah data uji yang salah diklasifikasikan [ 11 ] . TABEL II TABEL CONFUSION MATRIX Classified as Predicted “+” True Positive False Positive Predicted “- “ False Negative True Negative Correct Classification Actual “+” Actual “- “ adalah Akurasi persentase yang diklasifikasikan dengan benar. Semakin tinggi hasil akurasi , semakin efektif model algoritma klasifikasi yang diuji [ 11 ] . Akurasi dirumuskan pada persamaan 1. observasi Akurasi = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 Total Data ( 1 ) 4.5. Pembentukan Model NER Pada data hasil klasifikasi akan dijadikan sebagai dataset untuk proses ekstraksi informasi. Informasi yang diekstrak adalah informasi lokasi dan waktu kejadian banjir. Informasi lokasi akan diekstrak menggunakan metode NER dengan menggunakan library spacy yang ada pada bahasa pemrograman python. Sebelum melakukan ekstraksi informasi terlebih dahulu membuat model kosong. Kemudian menentukan pattern yang berisi entitas lokasi dan tanggal , dimana lokasi yang digunakan adalah lokasi yang ada di DKI Jakarta dari level kota hingga kelurahan. 4.6. Pengecekan Berita Similar Terkadang berita yang didapatkan dari hasil scraping beberapa ada yang mengandung konten atau kasus yang sama. Hal ini dikarenakan instansi yang mengelola situs berita online terus menerus mem-blow up berita yang sekiranya populer pada saat itu. Maka dari itu dilakukan 3 / 8 pengecekan terhadap tiap berita untuk melihat kesamaan antar berita. Dalam penelitian ini , suatu berita dikatakan serupa jika terdapat hasil ekstraksi waktu dan lokasi kejadian yang sama. 4.7. Pemetaan Hasil Ekstraksi Informasi Pemetaan dilakukan berdasarkan hasil ekstraksi informasi menggunakan model NER. Pemetaan dilakukan untuk melihat persebaran lokasi banjir yang terjadi pada periode tahun 2017 sampai dengan 2020. Pemetaan dilakukan menggunakan bantuan library folium yang ada pada bahasa pemrograman python. Sebelum melakukan pemetaan menggunakan library folium terlebih dahulu menentukan nilai longitude dan lattitude masing masing lokasi. Pada penelitian V. KERANGKA PIKIR ini kerangka pikir yang digunakan menunjukkan tahapan penelitian secara umum yang dapat dilihat pada gambar 3. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa data artikel berita online yang diperoleh dari situs web berita online Detik.com yang diperoleh menggunakan metode web scraping. Data artikel berita online yang diperoleh kemudian dilakukan tahap preprocessing , akan dilakukan klasifikasi berita banjir selanjutnya menggunakan model SVM. Kemudian akan dilakukan ekstraksi informasi pada dataset hasil klasifikasi berita banjir yang selanjutnya akan dilakukan pemetaan lokasi banjir. Gambar 3. Diagram Alir Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengumpulan Data Dari hasil scraping konten berita online pada situs Detik.com tersebut , didapatkan data sebanyak 9267 data konten berita online. Data konten berita online tersebut selanjutnya akan diubah kedalam bentuk excel sehingga memudahkan proses analisis. B. Analisis Data 1. Pembangunan Model Klasifikasi Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penentuan Pembobot Model SVM a. Kernel Linear Pada kernel linear digunakan parameter C pada rentang 10−3 sampai dengan 103 untuk data Training. TABEL III TABEL NILAI AKURASI KLASIFIKASI SVM KERNEL LINEAR PADA DATA TRAINING Akurasi Klasifikasi ( % ) i P r o p o r s C 60 % 70 % 80 % 90 % 100 100 100 100 100 0.1 76.11 75.47 75.81 76.28 10 93.82 99.49 99.54 99.28 0.001 55.55 55.31 55.42 55.29 1000 1 100 86.31 100 89.72 100 89.24 100 88.78 Berdasarkan Tabel III di atas dapat diketahui bahwa dengan menggunakan kernel linear untuk setiap word vector didapatkan nilai ketepatan paling besar 100 % pada semua word vector dengan menggunakan c = 100 sampai c = 1000 untuk setiap proporsi data training dan data testing. Kemudian , parameter c = 100 akan digunakan dalam model SVM yang akan dilakukan uji validasi pada data testing. b. Kernel Polinomial Selanjutnya dilakukan ketepatan klasifikasi pada kernel polinomial dengan menggunakan parameter c pada rentang 10−3 sampai 103. TABEL IV TABEL NILAI AKURASI KLASIFIKASI SVM KERNEL POLINOMIAL PADA DATA TRAINING C 60 % 70 % 80 % 90 % P r o p o r s i Akurasi Klasifikasi ( % ) 0.001 55.72 55.31 55.42 55.29 0.1 55.83 55.37 55.53 55.53 1 99.58 99.62 99.62 99.52 10 100 100 99.98 99.98 100 100 100 100 100 1000 100 100 100 100 Berdasarkan Tabel IV tersebut didapatkan parameter c untuk kernel polinomial yaitu c=10 sampai 1000 untuk setiap proporsi data training dan data testing. Parameter c=100 akan digunakan pada model SVM kernel polinomial agar bisa dibandingkan dengan model SVM kernel linear. c. Kernel Radial basis function Selanjutnya dilakukan ketepatan klasifikasi pada kernel polinomial dengan menggunakan parameter c pada rentang 10−3 sampai 103 dengan parameter γ=1 TABEL V TABEL NILAI AKURASI KLASIFIKASI SVM KERNEL RBF PADA DATA TRAINING Akurasi Klasifikasi ( % ) C 60 % 70 % 80 % 90 % 0.001 55.72 55.31 55.42 55.29 0.1 71.58 69.99 72.24 73.16 1 94.45 96.03 95.93 95.51 10 100 100 100 99.98 100 100 100 100 100 1000 100 100 100 100 P r o p o r s i Berdasarkan Tabel V dapat diketahui bahwa nilai terbaik untuk parameter c adalah c=100 4 / 8 sampai c=1000. Sehingga parameter yang digunakan untuk pembentukan model SVM kernel RBF adalah c=100 dan γ=1. Melayu , Kecamatan Makasar , mengaku banjir DKI Jakarta , tahun ini parah karena gerak air yang amat Cipinang Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Menghitung Nilai Akurasi Model SVM Berdasarkan Confusion Matrix masing-masing model didapatkan perbandingan nilai akurasi masing-masing model. TABEL VI TABEL PERBANDINGAN NILAI AKURASI MASING- MASING MODEL Kernel Proporsi Linear Polinomial RBF 60 % 70 % 80 % 90 % 60 % 70 % 80 % 90 % 60 % 70 % 80 % 90 % Akurasi ( c=100 ) 70.1 70.9 71.2 73.0 69.02 71.62 71.3 72.3 75.16 75.42 75.23 75.31 Berdasarkan Tabel VI , disimpulkan bahwa model SVM yg terbaik adalah model SVM dengan menggunakan kernel RBF dan proporsi data training dan data testing yang digunakan adalah 70 % dengan nilai akurasi model sebesar 75.42 % . Informasi kejadian banjir pada hasil 2. Ekstraksi klasifikasi Pada hasil klasifikasi menggunakan model SVM yang terbaik menghasilkan sebanyak 3456 berita online yang terklasifikasi sebagai berita banjir. Mereduksi Berita yang Memiliki Kemiripan Pada beberapa situs berita , terjadi pemberitaan yang semakin marak sehingga menghasilkan berita yang beragam namun memberikan informasi yang sama / mirip untuk konten yang dibahas. Sehingga pada penelitian ini akan dilakukan reduksi berita yang sama. Metode dengan digunakan membandingkan hasil ekstraksi informasi masing- masing berita. Dua buah berita dikatakan sama jika memiliki informasi yang sama , sehingga reduksi dilakukan dengan cara menghapus informasi yang duplikat. Berikut contoh berita yang memiliki informasi yang sama dapat dilihat pada tabel V. adalah yang TABEL V TABEL CONTOH BERITA YANG MEMILIKI HASIL EKSTRAKSI INFORMASI YANG SAMA cepat masuk ke perumahan. " Pernah Melayu , Makasar kebanjiran 2002 , 2007. Parahan tahun ini Ekstraksi soalnya gerak airnya cepet banget. Kan 2002 tanggal : perlahan tuh masuk , sekarang cepet banget 1 / 1 / 2020 ( air masuk perumahan ) , " kata warga atas nama Gilang Pramudhita ( 23 ) saat dihubungi , Rabu ( 1 / 1 / 2020 ) . Gilang menyebut sekitar pukul 05.00 WIB. Tinggi air hingga pukul 12.30 WIB mencapai 1 meter. " 1 meter lebih , " kata Gilang. Gilang kini mengungsi ke rumah tetangganya yang memiliki 2 lantai. Menurut Gilang , warga butuh bantuan. " Bantuan baru perahu karet. Makanan belum ada , " sebut Gilang. Banjir di Cipinang Melayu Jaktim Hingga Ekstraksi lokasi : siang ini , banjir masih merendam kawasan Jakarta , Cipinang Cipinang Melayu , Jakarta Timur. Ada Melayu , Jakarta sepasang suami-istri meninggal dunia karena Timur terjebak banjir. Keduanya belum dievakuasi. Ekstraksi " Korban di RW 04 2 orang suami istri tanggal : meninggal karena terjebak banjir. Lansia , 1 / 1 / 2020 sekitar umur 75 tahun. Mereka memang sakit sebetulnya , " kata Ketua RW 04 Cipinang Melayu , Irwan Kurniadi , Rabu ( 1 / 1 / 2020 ) . Selain sepasang suami-istri , ada seorang warga lain yang meninggal dunia. Korban sudah dievakuasi. " Meninggal satu orang , Sejumlah wilayah di DKI Jakarta masih Ekstraksi lokasi : umur sekitar di atas 60-an , udah tua. Belum terendam . Warga Pangkalan Jati , Jalan dipastikan dia meninggal karena banjir , karena Harapan II Rt 04 / 010 Kelurahan Cipinang informasi yang kita dapat dia sudah 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 4. Grafik jumlah kejadian banjir di Jakarta berdasarkan konten berita online tahun 2017-2020 Berdasarkan gambar 4 , jumlah kejadian banjir di Provinsi DKI Jakarta , menurut hasil ekstraksi informasi pada berita online , meningkat setiap tahunnya dari tahun 2018 hingga 2020. Terjadinya peningkatan jumlah kejadian banjir yang pesat pada tahun 2020. Hal ini sejalan dengan data BNPB yang mengatakan bahwa jumlah kejadian banjir meningkat pesat pada tahun 2020. Gambar 5. Grafik jumlah kejadian banjir di Jakarta per kabupaten berdasarkan konten berita online tahun 2017-2020 5 , gambar Berdasarkan tersebut menggambarkan tentang jumlah kejadian banjir di Provinsi DKI Jakarta berdasarkan Kota. Dari tahun 2017 hingga 2020 , kota Jakarta Selatan merupakan langganan banjir terbanyak setiap tahunnya. grafik meninggal. Permintaan evakuasi ke Damkar sekitar pukul 4 pagi. Evakuasi yang meninggal itu sekitar jam 9-an " kata Perwira Piket Pemadam Kebakaran Jaktim , Supriyadi. Bendung Katulampa dinyatakan siaga 2 seusai Ekstraksi lokasi : hujan deras sejak kemarin sore. meminta Jakarta , Cipinang warga yang berada di bantaran sungai Melayu , Makasar mengantisipasi limpahan air banjir. " Dari Ekstraksi Depok kita dapat info di sana sudah siaga dua , tanggal : artinya sekitar jam tiga sore air akan sampai di 1 / 1 / 2020 Jakarta. Katulampa juga sama , sudah masuk siaga dua. Artinya jam 6 sore airnya akan sampai di Jakarta , " kata Anies setelah meninjau banjir di RW 04 , Cipinang Melayu , Makasar , Jaktim , Rabu ( 1 / 1 / 2020 ) . Anies mengatakan pihaknya sudah menyiapkan tenda pengungsian. Kebutuhan warga yang terkena dampak banjir juga sudah disediakan. " Seluruh warga yang tinggal di area sungai harus mengantisipasi , jajaran kita sudah siap dengan tenda , tempat pengungsian , kebutuhan makanan dan lain-lain untuk kawasan yang berisiko mendapat limpahan air banjir dari daerah pegunungan. Insyaallah ini bisa terlewati dengan baik nantinya , " ujar dia. Dari informasi yang dihimpun , tinggi muka air Bendung Katulampa per hari Rabu ( 1 / 1 / 2020 ) pukul 09.10 WIB adalah 1,7 meter. Ketiga berita tersebut merupakan berita yang berbeda , namun memiliki kesamaan informasi sehingga pada penelitian ini dianggap sebagai satu berita yang sama. Berdasarkan hasil ekstraksi informasi didapatkan beberapa informasi sebagai berikut. Gambar 6. Grafik jumlah titik lokasi banjir di Jakarta per kabupaten berdasarkan berita online tahun 2017-2020 Kemudian pada gambar 6 , menggambarkan jumlah titik lokasi banjir berdasarkan hasil ekstraksi informasi pada berita online. Sejalan dengan gambar 4 , bahwa daerah dengan jumlah titik lokasi banjir terbanyak ada pada kota Jakarta Selatan. 6 / 8 Pemetaan pada data hasil ekstraksi informasi kejadian banjir ( a ) ( b ) ( c ) ( d ) Gambar 7. Peta persebaran titik lokasi banjir menurut banyaknya kejadian banjir berdasarkan berita online tahun ( a ) 2017 ( b ) 2018 ( c ) 2019 ( d ) 2020 Berdasarkan gambar 7 bisa disimpulkan bahwa pada tahun 2017 , titik lokasi banjir masih berada di sekitaran aliran sungai. Kemudian pada tahun selanjutnya , titik lokasi banjir semakin menyebar hingga ke daerah sekitarnya. Hal ini mungkin dikarenakan daerah tersebut merupakan daerah dengan ketinggian permukaan tanah lebih rendah dibandingkan muka air laut. Kemudian pada tahun 2020 , persebaran titik lokasi banjir hampir menyebar ke seluruh daerah di Provinsi DKI Jakarta. Hal ini dikarenakan , terjadinya curah hujan yang sangat tinggi atau anomali di DKI Jakarta dari awal pergantian tahun 2020. Seperti yang dilansir oleh tirto.id , pada tahun 2020 Indonesia diawali dengan hujan yang terus mengguyur wilayah jabodetabek sejak akhir tahun 2019 dengan intensitas yang lebat [ 32 ] . Dalam konteks banjir Jabodetabek 2020 , setidaknya ada beberapa faktor. Pertama , minimnya resapan air di selatan Jakarta atau bagian hulu. Faktor kedua adalah drainase yang buruk di hilir. Di sisi lain , Jakarta hampir tidak ada ruang terbuka biru atau tempat parkir air sebelum dialirkan ke laut [ 32 ] . VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan didapatkan beberapa kesimpulan , yaitu diperoleh model yang terbaik untuk mengklasifikasikan berita banjir berdasarkan berita online yaitu model SVM dengan kernel radial basis function dengan akurasi sebesar 75.42 % . Kemudian berdasarkan hasil ekstraksi informasi pada hasil klasifikasi didapatkan bahwa jumlah kejadian banjir di Jakarta meningkat setiap tahunnya dari tahun Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2018 hingga 2020 dan terjadi peningkatan jumlah kejadian banjir yang pesat pada tahun 2020. Kemudian , diharapkan untuk penelitian selanjutnya supaya melakukan kajian perbandingan antara data hasil ekstraksi informasi , sebagai data kejadian bencana banjir , dengan data BPBD DKI Jakarta secara lebih detail. Diharapkan juga untuk melakukan analisis ekstraksi informasi lokasi hingga level RT / RW dan Jalan sehingga titik lokasi yang didapatkan bisa lebih merepresentasikan secara presisi. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] “Geoportal Kebencanaan https : / / gis.bnpb.go.id / ( accessed Mar. 25 , 2021 ) . Indonesia , ” Bnpb.go.id , 2021. [ 2 ] P. Chen and Chun-Yang Zhang , “Data-intensive applications , challenges , techniques and technologies : A survey on Big Data , ” Information Sciences. Agustus , 2014. [ 3 ] Hall , Jim. 2001. Online journalism : a critical primer. Pluto Press , [ 4 ] Beritatagar.id. ( 2019 ) . Pembaca berita daring meningkat tapi belum dari merata. https : / / beritagar.id / artikel / berita / pembaca-berita-daring-meningkat-tapi- belum-merata. September Dipetik 2020 , [ 5 ] Arifin , Pupung. 2013. Persaingan Tujuh Portal Berita Online Indonesia berdasarkan Analisis Uses and Gratifi cations. Jurnal Ilmu Komunikasi. Volume 10 , Nomor 2 , Desember 2013 : 195-212. [ 6 ] Sumathi , S. 2006. Introduction to Data Mining and Its Applications. Germany : Springer Verlag berlin Heidelberg [ 7 ] E. Susanti and Khabib Mustofa , “Ekstraksi Informasi Halaman Web pada Ontology-Based Menggunakan Pendekatan Bootstrapping Information ... , ” , Jul. 2015. [ 8 ] J , Han ( 2012 ) . Data Mining : Data Mining concepts and techniques. Morgan Kaufmann [ 9 ] Yudi Wibisono , “Ekstraksi Informasi : Named Entity Recognition” , Feb. 07 , 2012 [ 10 ] Yasir Abdur Rohman , “Pengenalan NumPy , Pandas , Matplotlib - Yasir Abdur Rohman - Medium , ” Medium , Dec. 08 , 2019. [ 11 ] Matiin Laugiwa Prawira Putra , “Menghitung Akurasi Dengan Confusion Matrix - Matiin Laugiwa Prawira Putra -Medium , ” Medium , Jul. 15 , 2020. [ 12 ] Sari , Khrisna Dini Yunita. 2006. Text Categorization with Support Vector Machine. Teknik Informatika : Telkom University. [ 13 ] R. K. Abdullah and E. Utami , “Studi Komparasi Metode SVM dan Naive Indonesia , ” JURNAL pada Data Bencana Banjir di Bayes TECNOSCIENZA , 2018 [ 14 ] J. Hartmann , J. Huppertz , C. Schamp , and M. Heitmann , “Comparing automated text classification methods , ” International Journal of Research in Marketing , Mar. 2019 [ 15 ] L. B. Ilmawan and M. A. Mude , “Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual di Google Play Store , ” ILKOM Jurnal Ilmiah , Aug. 2020 [ 16 ] T. Mardiana , H. Syahreva , and T. Tuslaela , “Komparasi Metode Klasifikasi Pada Analisis Sentimen Usaha Waralaba Berdasarkan Data Twitter , ” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , Sep. 2019 [ 17 ] R. Kusumawati , A D’arofah , and P. A. Pramana , “Comparison Performance of Naive Bayes Classifier and Support Vector Machine Algorithm for Twitter’s Classification of Tokopedia Services” , Jurnal of Physics , Oct. 2019. [ 18 ] F. Fanny and Y. Muliono and F. Tanzil , “A Comparison of Text Classification Methods k-NN , Naïve Bayes , and Support Vector Machine for News Classification , ” Jurnal Informatika : Jurnal Pengembangan IT , May 2018 [ 19 ] Siti Nur Asiyah and Kartika Fithriasari , “Klasifikasi Berita Online Menggunakan Metode Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor , ” Jurnal Sains dan Seni ITS , 2016 [ 20 ] S. Kim and J. Choi , “An SVM-based high-quality article classifier for systematic reviews , ” Journal of Biomedical Informatics , Feb. 2014 [ 21 ] Neneng Rachmalia Feta and Asep Rahmat Ginanjar , “Komparasi Fungsi Kernel Metode Support Vector Machine Untuk Pemodelan Klasifikasi Terhadap Penyakit Tanaman Kedelai” : , BRITech , Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , Sains dan Teknologi Terapan , 2019 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 22 ] Soumick Chatterjee , Pramod George Jose , and Debabrata Datta , “Text Classification Using SVM Enhanced by Multithreading and CUDA , ” ResearchGate , Jan. 08 , 2019. [ 23 ] E. Leopold and J. Kindermann , Machine Learning , 2002 [ 24 ] F. R. Lumbanraja , E. Fitri , Ardiansyah , A. Junaidi , and R. Prabowo , “Abstract Classification Using Support Vector Machine Algorithm ( Case Study : Abstract in a Computer Science Journal ) , ” Journal of Physics : Conference Series , Jan. 2021 [ 25 ] O. Somantri and D. Apriliani , “Support Vector Machine Berbasis Feature Selection Untuk Sentiment Analysis Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Warung dan Restoran Kuliner Kota Tegal , ” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , Oct. 2018 [ 26 ] P. H. Prastyo , A. S. Sumi , A. W. Dian , and A. E. Permanasari , “Tweets Responding to the Indonesian Government’s Handling of COVID-19 : Sentiment Analysis Using SVM with Normalized Poly Kernel , ” Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence , Oct. 2020 [ 27 ] A. S. Wibawa and A. Purwarianti , “Indonesian Named-entity Recognition for 15 Classes Using Ensemble Supervised Learning , ” Procedia Computer Science , 2016 [ 28 ] Siti Mariyah , “Named Entity Recognition on A Collection of Research Titles , ” Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik , June 2017 [ 29 ] Jayendra Barua and Rajdeep Niyogi , “Improving named entity recognition and disambiguation in news headlines , ” Jurnal Intelligent Information and Database Systems , 2019. [ 30 ] N. Perera , M. Dehmer , and F. Emmert-Streib , “Named Entity Recognition and Relation Detection for Biomedical Information Extraction , ” Frontiers in Cell and Developmental Biology , Aug. 2020 [ 31 ] R. Rafael , V. Lúcia , and C. Xavier , “A systematic review of named entity recognition in biomedical texts , ” Journal of the Brazillian Society , Jun. 2011. [ 32 ] Restu Diantina Putri , Mawa Kresna , and Restu Diantina Putri , “Mengungkap Musabab Banjir Besar Jakarta 2020 , ” tirto.id , Jan. 07 , 2020. https : / / tirto.id / mengungkap-musabab-banjir-besar-jakarta-2020-eq85 ( accessed Jun. 11 , 2021 ) . 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 B-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 O 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 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 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 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
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Klasifikasi Berita Banjir Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Ekstraksi Informasi Menggunakan Metode Name Entity Recognition pada Berita Online Studi Kasus : Situs Berita Online Detik.com Ahmad Nurhadi Ridwan ( 221709509 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan ini Penelitian bertujuan Ringkasan— untuk mengklasifikasikan berita banjir menggunakan metode Support Vector Machine ( SVM ) dengan kernel linear , polinomial , dan radial basis function ( RBF ) dan menggunakan proporsi data training dan data testing 60 % , 70 % , 80 % , dan 90 % . Pada pembentukan model klasifikasi didapatkan model terbaik yaitu model SVM dengan kernel RBF dengan proporsi 70 % menghasilkan nilai akurasi sebesar 75,42 % . Kemudian pada hasil klasifikasi berita banjir , menggunakan model klasifikasi SVM dengan kernel RBF , akan dilakukan ekstraksi informasi tentang kejadian bencana banjir meliputi lokasi dan waktu terjadinya banjir. Selanjutnya , hasil ekstraksi informasi akan dilakukan pemetaan sehingga memudahkan interpretasi. Kata Kunci— klasifikasi , Support Vector Machine , ekstraksi informasi , berita online , banjir.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan didapatkan beberapa kesimpulan , yaitu diperoleh model yang terbaik untuk mengklasifikasikan berita banjir berdasarkan berita online yaitu model SVM dengan kernel radial basis function dengan akurasi sebesar 75.42 % . Kemudian berdasarkan hasil ekstraksi informasi pada hasil klasifikasi didapatkan bahwa jumlah kejadian banjir di Jakarta meningkat setiap tahunnya dari tahun Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2018 hingga 2020 dan terjadi peningkatan jumlah kejadian banjir yang pesat pada tahun 2020. Kemudian , diharapkan untuk penelitian selanjutnya supaya melakukan kajian perbandingan antara data hasil ekstraksi informasi , sebagai data kejadian bencana banjir , dengan data BPBD DKI Jakarta secara lebih detail. Diharapkan juga untuk melakukan analisis ekstraksi informasi lokasi hingga level RT / RW dan Jalan sehingga titik lokasi yang didapatkan bisa lebih merepresentasikan secara presisi.
ini Penelitian bertujuan Ringkasan— untuk mengklasifikasikan berita banjir menggunakan metode Support Vector Machine ( SVM ) dengan kernel linear , polinomial % . Pada pembentukan model klasifikasi didapatkan model terbaik yaitu model SVM dengan kernel RBF dengan proporsi 70 % menghasilkan nilai akurasi sebesar 75,42 % . Kemudian pada hasil klasifikasi berita banjir , menggunakan model kernel radial basis function dengan akurasi sebesar 75.42 % . Kemudian
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 O O O O O O O O O O B-METODE 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 O O O O B-METODE O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O