Nisrina Fadhilah Fano
Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Deep Learning Untuk Entity Matching Produk Kamera Antar Online Store Menggunakan DeepMatcher Adam Akbar; Nisrina Fadhilah Fano; Nur Aini Rakhmawati
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 2: Desember 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i2.7265

Abstract

Dalam bidang ilmu Computer Science, Entity Matching telah menjadi tantangan tersendiri bagi beberapa peneliti. Beberapa berusaha mengembangkan algoritma entitiy matching untuk meningkatkan akurasi. Penelitian ini akan menguji DeepMatcher sebagai representasi Entity Matching yang menggunakan Deep Learning dengan melakukan pencocokan entitas terhadap studi kasus pencocokan produk kamera pada dua online store menggunakan empat algoritma pemelajaran berbeda yang dimiliki oleh DeepMatcher yakni Smooth Inverse Frequency, Bidirectional RNN, Decomposable Attention Model, dan Hybrid Model. Dengan membangun dataset dan model pemelajaran, DeepMatcher dapat melakukan pencocokan secara mandiri pada data yang belum dimasukkan sebelumnya. Hasil pencocokan tersebut akan diukur menggunakan f-measure untuk kemudian dianalisa kehandalannya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa janis pemelajaran pada DeepMatcher yang paling cocok untuk digunakan dalam melakukan entity matching pada produk kamera antar online store adalah Bidirectional RNN dengan rata-rata skor F1 yang dihasilkan adalah 61,546