Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS

JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi · Vol. 13 No. 2 (2015) · pp. 152–159

DOI
10.12962/j24068535.v13i2.a484
ISSN
2406-8535, 1412-6389
Published
2015-07-01
Publisher
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Language
eng

Abstract

ABSTRAK Pada penelitian ini diajukan sebuah sistem pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik (trivial) dengan pem-ilihan kata kunci kejadian penting menggunakan perhitungan korelasi (autocorrelation) pada wavelet coefficient. Pem-ilihan kata kunci dilakukan untuk menemukan kata yang berulang secara periodik yang dianggap sebagai kejadian trivi-al. Hasil penelitian menunjukkan pemilihan kata kunci dengan nilai confidence boundary yang paling optimal adalah 0.20 pada nilai autocorrelation sebesar 31. Proses yang dilakukan oleh pengguna untuk menemukan kata kunci dari sua-tu kejadian, secara manual pengguna harus membaca banyak tweet dalam jumlah tertentu. Kata kunci yang merepresen-tasikan suatu kejadian penting menentukan tingkat penting atau tidaknya suatu kejadian. Pengguna twitter memiliki keterbatasan untuk membaca seluruh tweet yang ada untuk mengetahui adanya suatu kejadian. Sistem deteksi kejadian pada twitter telah dilakukan oleh para peneliti dalam bidang analisis sosial media. Pendeteksian kejadian trivial atau tidak penting yang terpisah dari kejadian penting diperlukan untuk memisahkan dua kejadian tersebut. Proses eliminasi terhadap kejadian trivial akan menyisakan tweet kejadian penting. Salah satu kejadian trivial adalah kejadian yang ber-ulang secara periodik dimana membutuhkan suatu cara spesifik untuk mendeteksi kemunculannya. Pendeteksian kejadian dilakukan dengan memanfaatkan pola-pola temporal atau sinyal dari data Twitter dalam bentuk sinyal wavelet untuk mendeteksi kemunculan kejadian penting. Pada penelitian ini melakukan pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik dengan pemilihan kata kunci untuk kejadian penting. Sistem pendeteksian kejadian penting melakukan perhitungan terhadap autocorrelation pada koefisien wavelet. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa pemilihan kata kunci paling optimal pada nilai confidence boundary sebesar 0.20 dan nilai autocorrelation sebesar 31.

Collaboration network of the authors

40 authors · 83 co-authorship links · 13 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • University of Brawijaya
  • Universitas Airlangga
  • Hasanuddin University
  • University of Indonesia
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Nanik SuciatiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember11
Handayani TjandrasaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember7
Agus Zainal ArifinInstitut Teknologi Sepuluh Nopember6
Siti RochimahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember4
Agus Budi RaharjoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember4
Hilya TsaniyaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember4
Anny YuniartiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember3
Rizka Wakhidatus SholikahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember3
Yudhi PurwanantoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember3
Fahrur RoziInstitut Teknologi Sepuluh Nopember3
Hari GinardiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Ahmad SaikhuInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Apriantoni ApriantoniInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Putra Pandu AdikaraUniversity of Brawijaya2
Hendra MesraHasanuddin University2
Riyanarto SarnoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Eha Renwi AstutiUniversitas Airlangga2
Ramadhan Hardani PutraUniversitas Airlangga2
Bilqis AmaliahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
M. Rahmat WidyantoUniversity of Indonesia1
Khoirul UmamInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Fidi Wincoko PutroInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Gulpi Qorik Oktagalu PratamasunuAffiliation unknown1
Tri Hadiah MuliawatiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Reddy AlexandroInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Khadijah Fahmi Hayati HolleInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Jayanti Yusmah SariInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Arif FadllullahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Dasrit Debora KamudiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Muhamad NasirInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Mutmainnah MuchtarInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Dhian KartikaAffiliation unknown1
Evan TanuwijayaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Fitra Abdurrachman BachtiarUniversity of Brawijaya1
Nathanael Victor DarenohUniversity of Brawijaya1
Yuita Arum SariUniversity of Brawijaya1
Ratih Kartika DewiUniversity of Brawijaya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">PEMILIHAN KATA KUNCI UNTUK DETEKSI KEJADIAN TRIVIAL PADA DOKUMEN TWITTER MENGGUNAKAN AUTOCORRELATION WAVELET COEFFICIENTS</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Perdana, Rizal Setya</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Fatichah, Chastine</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Purwitasari, Diana</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en">ABSTRAK
Pada penelitian ini diajukan sebuah sistem pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik (trivial) dengan pem-ilihan kata kunci kejadian penting menggunakan perhitungan korelasi (autocorrelation) pada wavelet coefficient. Pem-ilihan kata kunci dilakukan untuk menemukan kata yang berulang secara periodik yang dianggap sebagai kejadian trivi-al. Hasil penelitian menunjukkan pemilihan kata kunci dengan nilai confidence boundary yang paling optimal adalah 0.20 pada nilai autocorrelation sebesar 31. Proses yang dilakukan oleh pengguna untuk menemukan kata kunci dari sua-tu kejadian, secara manual pengguna harus membaca banyak tweet dalam jumlah tertentu. Kata kunci yang merepresen-tasikan suatu kejadian penting menentukan tingkat penting atau tidaknya suatu kejadian. Pengguna twitter memiliki keterbatasan untuk membaca seluruh tweet yang ada untuk mengetahui adanya suatu kejadian. Sistem deteksi kejadian pada twitter telah dilakukan oleh para peneliti dalam bidang analisis sosial media. Pendeteksian kejadian trivial atau tidak penting yang terpisah dari kejadian penting diperlukan untuk memisahkan dua kejadian tersebut. Proses eliminasi terhadap kejadian trivial akan menyisakan tweet kejadian penting. Salah satu kejadian trivial adalah kejadian yang ber-ulang secara periodik dimana membutuhkan suatu cara spesifik untuk mendeteksi kemunculannya. Pendeteksian kejadian dilakukan dengan memanfaatkan pola-pola temporal atau sinyal dari data Twitter dalam bentuk sinyal wavelet untuk mendeteksi kemunculan kejadian penting. Pada penelitian ini melakukan pendeteksian kejadian yang berulang secara periodik dengan pemilihan kata kunci untuk kejadian penting.
Sistem pendeteksian kejadian penting melakukan perhitungan terhadap autocorrelation pada koefisien wavelet. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa pemilihan kata kunci paling optimal pada nilai confidence boundary sebesar 0.20 dan nilai autocorrelation sebesar 31.
</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Institut Teknologi Sepuluh Nopember</dc:publisher>
	<dc:date>2015-07-01</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/484</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.12962/j24068535.v13i2.a484</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi; Vol 13, No 2, Juli 2015; 152-159</dc:source>
	<dc:source>2406-8535</dc:source>
	<dc:source>1412-6389</dc:source>
	<dc:source>10.12962/j24068535.v13i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/484/298</dc:relation>
</oai_dc:dc>