Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Automata

KAJIAN LITERATUR: IDENTIFIKASI KONTEN NEGATIF PADA TWITTER DENGAN DEEP LEARNING Anggara Chandra Dwinata; Ahmad Fathan Hidayatullah
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Media sosial telah menjadi media komunikasi antara satu pengguna dengan pengguna lainnya, salah satunya Twitter. Akan tetapi, tidak semua isi dari media sosial mengandung hal yang positif. Terdapat konten negatif yang beredar di sosial media, diantaranya adalah umpatan, pornografi, cyberbullying, hate speech, dan sebagainya. Telah banyak penelitian yang membahas tentang identifikasi data teks, dan menggunakan berbagai metode untuk mendapatkan hasil luaran yang diinginkan. Penelitian ini merupakan literature review untuk membandingkan beberapa penelitian sebelumnya tentang identifikasi teks pada sosial media. Selain itu, pada kajian literatur ini dilakukan perbandingan metode untuk mendeteksi konten negatif pada teks. Hasil literature review ini dapat dijadikan referensi pengembangan dalam identifikasi konten negatif pada teks. 
Tinjauan Literatur Named Entity Recognition dengan Machine Learning dan Deep Learning pada Ulasan Wisata Muhammad Irfan; Ahmad Fathan Hidayatullah
AUTOMATA Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : AUTOMATA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Negara Indonesiaadalah negara yang dipenuhi dengan pariwisata. Wisatawan akan melihat ulasan wisata tersebut, tetapi dengan banyaknya ulasan wisatawan menjadi kesulitan mendapatkan informasi tersebut. Metode Named Entity Recognition (NER) adalah sebuah ekstraksi informasi dan pemrosesan dokumen secara terstruktur dan tidak terstruktur. NER dapat digunakan untuk mengidentifikasi informasi misal wisata, nama tempat, fasilitas, maupun suasana. Literatur ini mengkaji sebanyak 12 referensi literatur mengenai NER pada lingkup wisata yang didapat dengan mencari di Google Scholar dengan kata kunci pencarian “NER for Tourism”. Penelitian NER paling banyak ditemukan dibidang wisata dengan menggunakan model Bidirectional Encoder Representations from Transformer (BERT). Model BERT adalah pelatihan dalam representasi kata yang berguna untuk mencegah agar kata tidak menjadi ambigu sehingga tidak terjadi kesalahan dalam pengenalan entitas. Hasil dari penelitian ini diharapakan dapat membantu pengembangan NER pada bidang pariwisata.