Upload
ngokhue
View
224
Download
3
Embed Size (px)
Citation preview
SISTEM INFORMASI DETEKSI KEMACETAN BERDASARKAN TWEET MENGGUNAKAN NAMED ENTITY
RECOGNITION (NER)
(STUDI KASUS: MOBIL ANTAR JEMPUT ANAK SEKOLAH
KOTA BATU)
TUGAS AKHIR
Oleh:
PRADITA NURFIKA ANGGRAENI
NIM. 201110370311304
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
2016
SISTEM INFORMASI DETEKSI KEMACETAN BERDASARKAN TWEET MENGGUNAKAN NAMED ENTITY
RECOGNITION (NER)
(STUDI KASUS: MOBIL ANTAR JEMPUT ANAK SEKOLAH
KOTA BATU)
TUGAS AKHIR
Oleh:
PRADITA NURFIKA ANGGRAENI
NIM. 201110370311304
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
2016
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah
SWT atas segala limpahan rahmat, karunia dan hidayah-Nya yang telah diberikan
sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan tugas akhir yang berjudul:
“SISTEM INFORMASI DETEKSI KEMACETAN BERDASARKAN
TWEET MENGGUNAKAN NAMED ENTITY RECOGNITION (NER)
(STUDI KASUS MOBIL ANTAR JEMPUT ANAK SEKOLAH KOTA BATU)”
Maksud dan tujuan penulisan tugas akhir ini adalah sebagai syarat
kelulusan dan memperoleh gelar Sarjana dalam bidang Teknik Informatika
Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang.
Penulis menyadari bahwa tugas akhir ini masih jauh dari sempurna, oleh
karena itu dengan kerendahan hati, penulis mengharap kritik dan saran yang
membangun guna perbaikan dan penyempurnaannya sehingga dapat bermanfaat
bagi kita semua.
Malang, Januari 2016 Penulis
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ............................................................................. i
LEMBAR PERSETUJUAN ................................................................. ii
LEMBAR PEGESAHAN ..................................................................... iii
LEMBAR PERNYATAAN ................................................................... iv
ABSTRAK ............................................................................................. v
LEMBAR PERSEMBAHAN ................................................................ vi
KATA PENGANTAR ............................................................................ vii
DAFTAR ISI .......................................................................................... viii
DAFTAR TABEL .................................................................................. xi
DAFTAR GAMBAR .............................................................................. xii
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang ....................................................................... 1
1.2 Rumusan Masalah .................................................................. 2
1.3 Batasan Masalah .................................................................... 2
1.4 Tujuan Penulisan ................................................................... 3
1.5 Metodologi Penyelesaian Masalah ......................................... 3
1.6 Sistematika Penulisan ............................................................ 4
BAB II LANDASAN TEORI
2.1 Twitter ................................................................................. 5
2.2 Twitter Api ......................................................................... 6
2.3 Text Mining ......................................................................... 6
2.4 Event Detection ................................................................... 7
2.5 NER .................................................................................... 7
2.6 Analisa N-gram ................................................................... 8
2.7 Google Maps ....................................................................... 9
2.8 Google Maps Application Programming Interface(API) ....... 9
2.9 JavaFX ................................................................................ 10
2.10 Bahasa Pemrograman Java ................................................ 10
2.12 Javascript .......................................................................... 11
2.13 MySQL .............................................................................. 12
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisa Sistem ..................................................................... 13
3.1.1 Kebutuhan Fungsional ............................................... 14
3.1.1.1 Persiapan Data ............................................... 14
3.1.1.2 Crawling Data Tweet ..................................... 14
3.1.1.3 Analisa N-Gram ............................................. 16
3.1.1.4 Rulebased ...................................................... 19
3.1.1.5 Deteksi Tweet Berdasarkan Rulbased ............. 20
3.1.2 Kebutuhan Non Fungsional ........................................ 22
3.2 Perancangan Arsitektur Sistem ............................................ 23
3.3 Arsitektur Berjalannya Sistem ............................................ 24
3.4 Perancangan Sistem Deteksi ................................................ 24
3.3.1 Perancangan Use Case Diagram Sistem Deteksi ........ 25
3.3.2 Perancangan Activity Diagram Sistem ........................ 25
3.3.2.1 Activity Diagram View Data Tweet ................ 26
3.3.2.2 Activity Diagram Deteksi Lokasi .................... 26
3.3.3 Perancangan Squence Diagram Sistem ....................... 27
3.3.3.1 Squence Diagram View Data Tweet ............... 27
3.3.3.2 Squence Diagram Pencarian Lokasi ............... 28
3.3.4 Desain Antarmuka ..................................................... 29
3.3.4.1 Desain Halaman Utama ................................. 29
3.3.4.2 Desain Halaman Data Tweet .......................... 30
3.3.4.3 Desain Halaman Deteksi ................................ 30
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1 Implementasi Sistem ............................................................ 31
4.1.1 Crawling Data Tweet ................................................. 31
4.1.2 Implementasi Filter ................................................... 32
4.1.3 Analisa N-Gram .......................................................... 32
4.1.4 Implementasi Name Entity Recognition (NER) ........... 34
4.1.5 Implementasi JavaFX ................................................ 35
4.2 Pengujian Sistem ................................................................. 36
4.2.1 Pengujian ................................................................... 36
4.2.1.1 Pengujian Pengumpulan Data Tweet .............. 36
4.2.1.2 Pengujian Ekstraksi Data Menggunakan NER 37
4.2.1.3 Pengujian Deteksi Lokasi Kemacetan ............ 38
4.2.2 Pengujian Keberhasilan Sistem .................................. 39
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan ......................................................................... 42
5.2 Saran ................................................................................... 42
DAFTAR PUSTAKA ............................................................................ 43
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Contoh Unigram, Bi-gram, Tri-gram ....................................... 16
Tabel 3.2 Contoh Hasil Unigram ............................................................. 18
Tabel 3.3 Contoh Hasil Bi-gram .............................................................. 18
Tabel 3.4 Contoh Hasil Tri-gram ............................................................. 19
Tabel 3.5 Rule ......................................................................................... 19
Tabel 3.6 Hasil Analisa ........................................................................... 20
Tabel 3.7 Contoh Tweet .......................................................................... 21
Tabel 3.8 Hasil Lokasi ............................................................................ 21
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Pencarian Lokasi Kemacetan (Manual) .......... 39
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.1 Aplication Management ....................................................... 15
Gambar 3.2 Authentication Twitter ......................................................... 15
Gambar 3.3 Rule ..................................................................................... 19
Gambar 3.4 Peta Kota Batu ..................................................................... 22
Gambar 3.5 Arsitektur Sistem Deteksi Lokasi Kemacetan ....................... 23
Gambar 3.6 Arsitektur Berjalannya Sistem............................................... 24
Gambar 3.7 Use Case Diagram Sistem Deteksi Lokasi Kemacetan .......... 25
Gambar 3.8 Activity Diagram View Data Tweet ....................................... 26
Gambar 3.9 Activity Diagram Pencarian Lokasi ...................................... 27
Gambar 3.10 Squence Diagram View Data Tweet ................................... 28
Gambar 3.11 Squence Diagram Pencarian Lokasi ................................... 29
Gambar 3.12 Antarmuka Halaman Utama ............................................... 29
Gambar 3.13 Antarmuka Halaman Data Tweet ......................................... 30
Gambar 3.14 Antarmuka Halaman Deteksi ............................................. 30
Gambar 4.1 Grab Status .......................................................................... 31
Gambar 4.2 Implementasi Filter .............................................................. 32
Gambar 4.3 Sourcecode Unigram ........................................................... 32
Gambar 4.4 Sourcecode Bi-gram ............................................................ 33
Gambar 4.5 Sourcecode Tri-gram ........................................................... 34
Gambar 4.6 Implementasi NER menggunakan Rulebase ......................... 35
Gambar 4.7 Implementasi Peta ................................................................ 35
Gambar 4.8 Data Tweet .......................................................................... 36
Gambar 4.9 Hasil Filtering Data Tweet ................................................... 37
Gambar 4.10 Hasil Ekstraksi Tweet dengan menggunakan NER ............. 38
Gambar 4.11 Peta Lokasi Kemacetan ...................................................... 38
1
DAFTAR PUSTAKA
1. Churiyah, M.B., 2014, “Aplikasi Sistem Deteksi Rawan Kecelakaan”, Tugas
Akhir, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Muhamadiyah Malang
2. Elian, A., Mazharuddin, A., Studiawan, H., 2012, “Layanan Informasi Kereta
Api Menggunakan GPS, Google Maps, dan Android”, JURNAL TEKNIK
POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas
Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
3. Fadillah, R., Rakhmadi, A., Purnama, S.C., 2010, “Pembelajaran Merakit
Komputer dan Menginstal Sistem Operasi Berbasis JavaFX”, Fakultas Teknik
Elektro, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta
4. Febri, B.S., 2014, “Pengenalan: Apa itu Twitter API dan Pembuatan
Consumer Key dan Consumer Secret”, Book Series of jago{coding}, Learn &
Share {Your Code}, www.jagocoding.com
5. Feldman, R., Sanger, J., 2007, “The Text Mining Handbook : Advanced
Approaches in Analyzing Unstructured Data”, Cambridge University Press,
New York, United States of America
6. Horton, I., 2011, “Ivor Horton's Beginning Java®”, Java 7 Edition, John
Wiley & Sons, Inc., Indianapolis, Indiana
7. Jiang, J., 2012, "Information Extraction from Text (Chapter2)", Mining Text
Data, London: Springer.
8. Khondra, M.L., Purwarianti, A., 2013, “Ekstraksi Informasi Transaksi Online
pada Twitter”, Jurnal Cybermatika, Volume 1 [2013], Issue 1, Artikel 4,
Institut Teknologi Bandung
9. Putri, W.R., 2012, “Artikel Mengenai Pemrograman Web”, Komunitas e-
Learning IlmuKomputer.Com, Program Studi Teknik Telekomunikasi,
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang
2
10. Rahayu, S., 2014, “Seputar Pengertian Twitter”, http://seputarpengertian.
blogspot.com/2014/03/seputar-pengertian-Twitter.html, diakses tanggal 17
Juni 2015
11. Rendy, Wibisono, Y., Sukamto, R.A., 2012, “Event Detection Banjir pada
Microblogging Twitter dengan Algoritma DBSCAN”, Program Studi Ilmu
Komputer, Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Universitas Pendidikan Indonesia.
12. Rostianingsih, S., Sugianto, S.A., Liliana, 2015, “Aplikasi Predictive Text
Berbahasa Indonesia Dengan Metode N-gram”, Program Studi Teknik
Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Kristen Petra
13. Safitri, S., 2010, “Pengertian JavaFX” ,
http://septianisafitri.blogspot.co.id/2010/01/pengertian-javafx_6528.html,
diakses tanggal 3 Januari 2016
14. Susanto, B., 2013, “Text Mining”, Handout Lecturer, Teknik Informatika,
UKDW Yogyakarta.
15. Wahyudi, R., 2015, “Pengguna Internet Indonesia Tembus 88 Juta”,
http://tekno.kompas.com/read/2015/03/26/14053597/pengguna.internet.indon
esia.tembus.88.juta, diakses pada 30 Desember 2015.