PERINGKAS TEKS OTOMATIS UNTUK INFORMASI TRAFFIC LALU LINTAS BERDASARKAN TWEET MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID TF-IDF BERBASIS ANDROID
| Main Author: | Alim, Moh Zainal |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.umm.ac.id/27989/1/jiptummpp-gdl-mohzainala-33088-1-pendahul-n.pdf http://eprints.umm.ac.id/27989/2/jiptummpp-gdl-mohzainala-33088-2-bab_i.pdf http://eprints.umm.ac.id/27989/ |
Daftar Isi:
- Twitter merupakan microblog yang berkembang pesat. Setiap hari banyak dari user mem-posting beberapa hal yang baru terjadi disekitar. Dari berbagai posting-an terdapat beberapa topik dari informasi yang dapat bermanfaat untuk dikembangkan, diantaranya adalah informasi tentang traffic lalu lintas. Pengambilan data atau tweet mengguakan twitter API. Penelitian ini adalah untuk mengaplikasikan peringkas teks pada tweet kedalam aplikasi mobile berbasis andoid. Peringkas teks ini membantu menemukan inti dari beberapa tweet, dalam kasus ini diambil spesifik tweet yang berisi informasi traffic lalu lintas. Aplikasi ini akan menampilkan informasi traffic lalu lintas berdasarkan tweet. Metode yang digunakan adalah Hybrid TF-IDF. Peringkas teks pada tweet dengan menggunakan algoritma Hybrid TF-IDF harus memperhatikan karakteristik data tweet. Hal ini mempunyai perlakuan tersendiri dalam tahap preprocessing. Algoritma Hybrid TF-IDF bekerja dengan menghitung bobot dari tiap dokumen, dalam kasus ini dokumen adalah tweet. Metode Hybrid TF-IDF cenderung sentitif terhadap panjang dan isi tweet.