Ekstraksi Informasi pada Data Logbook KKN Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang menggunakan Metode NER (Named Entity Recognition) - Azizi, Maulana Raga; Putra, Widhy Hayuhardika Nugraha; Arwani, Issa (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2023)
Pengenalan entitas bernama adalah bagian dari pemrosesan bahasa alami atau disebutkan dalam bahasa inggris adalah Natural Language Processing yaitu pada sistem ekstraksi informasi pada data logbook KKN Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang. Pada sistem ini sudah mendapatkan tujuan dalam sistem ekstraksi informasi menggunakan metode Named Entity Recognition adalah mengetahui teks atau kalimat panjang melakukan perbandingan dalam ektraksi dengan 3 kategori yaitu person, location, dan organization. Pada pengujian ini adalah dengan cara perbandingan antara data otomatis dari SQL logbook KKN Mahasiswa Filkom UB dengan pengujian data secara manual. Penelitian ini sudah mendapatkan hasil informasi yang sudah didapat dari ekstraksi informasi dan melakukan peningkatan keakurasi NER pada library polyglot dalam melakukan ekstraksi informasi logbook data KKN di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang. Sistem ekstraksi infornasi pada metode entitas bernama ini sebelumnya masih menggunakan library polyglot, namun jika ingin mendapatkan sistem ekstraksi informasi ini lebih akurat, presisi, dan prediksi dilakukan penambahan dataset tambahan yang mencangkup 3 kategori yaitu person, location, dan organization. Peneliti juga melakukan perhitungan suatu perbedaan dengan model polyglot dan dataset yang sudah dikumpulkan dan dilatih dengan cara menghitung presisi, prediksi, akurasi, confusion matrix, dan f-1 measure, dalam perhitungan untuk perbandingan sistem ekstraksi informasi secara otomatis dan manual menggunakan model polyglot dengan nilai presisi 97%, recall 63%, akurasi 62% dan f-1 measure 76%. Sedangkan sistem ekstraksi informasi secara otomatis dan manual menggunakan dataset csv tambahan mendapatkan nilai presisi 83%, recall 73%, akurasi 65% dan f-1 measure 78%.