Februariyanti, Herny and Zuliarso, Eri and Utomo, Mardi Siswo
(2012)
SISTEM PERINGATAN DINI BENCANA
BERBASIS SITUS BERITA
MELALUI JEJARING SOSIAL.
[Experiment]
Abstract
Terlalu banyak untuk menyebut jenis bencana alam yang datang silih berganti menghampiri Indonesia. Kondisi ini membuat pemerintah harus berpikir ekstra keras untuk mengatasi dampak buruk bencana alam tersebut.
Dalam konteks ini, teknologi informasi (TI) hadir memainkan peran yang cukup penting. Sebagaimana manusia, eksistensi TI tidak untuk menghalau suatu bencana alam yang datang secara tiba-tiba melainkan untuk menyampaikan informasi sebelum dan sesudah bencana alam itu terjadi. Teknologi informasi tersebut tentu tidak berdiri sendiri melainkan terintegrasi dengan berbagai perangkat teknologi canggih lainnya yang dapat memberikan peringatan dini secara sistimatis kepada warga yang berdomisili di sekitar kawasan rawan bencana alam. Sistem ini yang kemudian dikenal dengan nama sistem peringatan dini.
Indonesia membutuhkan sistem peringatan dini bencana. Sistem peringatan dini ini memanfaatkan situs berita di internet. Informasi yang dimuat di situs berita diproses melalui pendeteksi kejadian, klastering, klasifikasi dan pengurutan kejadian. Personalisasi dilakukan untuk mengatur informasi sesuai keinginan pemakai.
Clustering dokumen teks adalah salah satu operasi pada text mining untuk mengelompokkan dokumen yang memiliki kesamaan isi. Pengelompokan dokumen berita dibutuhkan untuk mempermudah pencarian informasi mengenai suatu bencana tertentu.
Penelitian ini menitik beratkan pada berita on-line, sehingga system harus dapat mengindikasikan apakah dokumen saat ini memuat atau tidak memuat topic bencana sebelum melihat pada dokumen berikutnya. Pendekatan yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah menggunakan keterkaitan antar berita ini diukur berdasarkan kemiripan antar dokumen (similarity).
Penelitian ini dibangun juga sistem untuk mengklasifikasi berita bencana. Dokumen berita diambil dari artikel situs berita online. Untuk menetapkan suatu artikel baru termasuk dalam suatu kategori digunakan rumus cosine similaritas. Dari hasil pengujian,sistem yang dibangun mampu mengklasifikasi artikel baru dari situs berita online dan diapatkan hasil yang bagus.
Actions (login required)
 |
View Item |
