Pemodelan Berbasis Konsep untuk Kategorisasi Artikel Berita Berbahasa Indonesia - Candra Triawati; M. Arif Bijaksana; Nur Indrawati; Widyanto Adi Saputro (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2009)
Semakin pesatnya penggunaan Internet memacu pertumbuhan ketersediaan data, yang pada gilirannyamemerlukan dukungan dari teknologi informasi untuk mengubah data tersebut menjadi suatu informasi, danselanjutnya menjadi suatu pengetahuan yang bermanfaat. Text mining sebagai upaya pengelolaan dokumenyang berupa teks, timbul dari kebutuhan akan pemahaman dan pemanipulasian dokumen teks untukmendapatkan informasi tertentu dari sekumpulan dokumen teks dengan memanfaatkan teknologi komputer.Sebagian besar teknik pengelompokkan dokumen dalam text mining bekerja berdasarkan analisis dari frekuensikemunculan kata atau frasa pada dokumen tanpa menghiraukan sisi semantis, sehingga ada kemungkinan duakata atau frasa mempunyai frekuensi yang sama padahal salah satu kata atau frasa tersebut memberikankontribusi yang lebih besar dalam proses penentuan topik sebuah dokumen. Hal ini tentu saja menyebabkanhasil yang diperoleh kurang akurat. Untuk memperoleh hasil yang lebih akurat, diperlukan pendekatan baruyang melibatkan peran semantis suatu kata dalam kalimat. Salah satu pendekatan baru tersebut adalahpemodelan berbasis konsep. Tulisan ini membahas teori pemodelan berbasis konsep dan aplikasi pemodelanberbasis konsep dalam pemrosesan dokumen teks, khususnya pada kategorisasi artikel berita berbahasaIndonesia.Kata Kunci: text mining, kategorisasi, pemodelan berbasis konsep