Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Journal SINTA 2

Pengelompokan Berita Indonesia Berdasarkan Histogram Kata Menggunakan Self-Organizing Map

IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) · Vol. 8 No. 1 (2014) · pp. 101–110

DOI
10.22146/ijccs.3500
ISSN
2460-7258, 1978-1520
Published
2014-01-31
Publisher
IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

AbstrakBerita merupakan sumber informasi yang dinantikan oleh manusia setiap harinya. Manusia membaca berita dengan kategori yang diinginkan. Jika komputer mampu mengelompokkan berita secara otomatis maka tentunya manusia akan lebih mudah membaca berita sesuai dengan kategori yang diinginkan. Pengelompokan berita yang berupa artikel secara otomatis sangatlah menarik karena mengorganisir artikel berita secara manual membutuhkan waktu dan biaya yang tidak sedikit.Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem aplikasi untuk pengelompokkan artikel berita dengan menggunakan algoritma Self Organizing Map. Artikel berita digunakan sebagai input data. Kemudian sistem melakukan pemrosesan data untuk dikelompokkan. Proses yang dilakukan sistem meliputi preprocessing, feature extraction, clustering dan visualize.Sistem yang dikembangkan mampu menampilkan hasil clustering dengan algoritma Self Organizing Map dan memberikan visualisasi dengan smoothed data histograms berupa island map dari artikel berita. Selain itu sistem dapat menampilkan koleksi dokumen dari lima kategori berita yang ada pada tiap tahunnya dan banyaknya kata (histogram kata) yang sering muncul pada tiap arikel berita. Pengujian dari sistem ini dengan memasukan artikel berita, kemudian sistem memprosesnya dan mampu memberikan hasil cluster dari artikel berita yang dimasukan. Kata kunci—Pengelompokkan berita Indonesia, pengelompokkan berdasar histogram kata, pengelompokan berita menggunakan SOM Abstract News is awaited information resources by humans every day. Human reading the news with the desired category. If the computer able to news clustering with automatically, humans of course will be easier to read the news according to the desired category. News clustering in the form of news articles with automatically very interesting because it organizes news articles manually takes time and costs not a little bit.The purpose of this research is to create a system application for grouping news articles by using the Self Organizing Map algorithm. News article be used as input into the system. News articles used as input data. Then the system performs data processing until to be clustered. Processes performed by the system covers: preprocessing, feature extraction, clustering and visualize.The system developed is able to display the results clustering of the Self Organizing Map algorithm and gives visualization of the Smoothed Data Histograms in the form of island map from news articles. Additionally the system can display a word histogram and news articles from five categories news in each year. Testing of this system by entering the news articles, then the system performs data processing and gives results of a cluster from news articles that input. Keywords—Indonesia news clustering, clustering based on words histograms, news clustering using SOM

Keywords

Collaboration network of the authors

40 authors · 54 co-authorship links · 17 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.

  • Universitas Gadjah Mada
  • Universitas Halu Oleo
  • Instituto Profissional de Canossa - IPDC
  • Indonesia University of Education
  • Universitas Stikubank
  • University of Indonesia
  • Universitas Airlangga
  • Other organisations
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Retantyo WardoyoUniversitas Gadjah Mada4
Khabib MustofaUniversitas Gadjah Mada4
Edhy SutantaUniversitas Gadjah Mada4
Agus HarjokoUniversitas Gadjah Mada3
Sandi Fajar RodiyansyahIndonesia University of Education2
Edy WinarnoUniversitas Stikubank2
Aniati Murni ArymurthyUniversity of Indonesia2
Mardi Siswo UtomoUniversitas Gadjah Mada1
Badrus ZamanUniversitas Airlangga1
Agustinus JacobusUniversitas Gadjah Mada1
Sulistyowati SulistyowatiAffiliation unknown1
Noviah Dwi PutrantiUniversitas Gadjah Mada1
Agus Sasmito AriwibowoAffiliation unknown1
Eka KaryawatiUniversitas Gadjah Mada1
Robynson AmsekeAffiliation unknown1
Natalis RansiUniversitas Halu Oleo1
Sumarni AdiUniversitas Amikom Yogyakarta1
Lutfi Budi IlmawanState University of Malang1
Wayan Gede Suka ParwitaUniversitas Gadjah Mada1
Fadhila Tangguh AdmojoUniversitas Gadjah Mada1
Siti KhomsahInstitut Teknologi Telkom Purwokerto1
Doni SetyawanUniversitas Gadjah Mada1
Fajar RatnawatiPoliteknik Negeri Bengkalis1
Ira ZulfaUniversitas Gadjah Mada1
Rakhmad IkhsanudinUniversitas Gadjah Mada1
Junanda PatihullahUniversitas Gadjah Mada1
Wafda RifaiUniversitas Gadjah Mada1
Sigit PriyantaUniversitas Gadjah Mada1
Sholikin Ady ChandraUniversitas Gadjah Mada1
Putri Rizki AmaliaUniversitas Gadjah Mada1
Angel Berta Desi SuryantiUniversitas Gadjah Mada1
Fahmi Reza PrasastioUniversitas Gadjah Mada1
Azhari AzhariUniversitas Gadjah Mada1
Anak Agung Istri Ngurah Eka KaryawatiUdayana University1
Arif RahmanUniversitas Gadjah Mada1
Khabis MustofaAffiliation unknown1
La Ode AmaluddinUniversitas Halu Oleo1
Jumadi Jumadi JumadiAffiliation unknown1

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://journal.ugm.ac.id/ijccs/oai, first harvested 26 Oct 2026, last seen 8 Nov 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-US">Pengelompokan Berita Indonesia Berdasarkan  Histogram Kata Menggunakan Self-Organizing Map</dc:title>
	<dc:creator>Ambarwati, Ambarwati</dc:creator>
	<dc:creator>Winarko, Edi</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US"></dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">Indonesia news clustering; clustering based on words histograms; news clustering using SOM</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">AbstrakBerita merupakan sumber informasi yang dinantikan oleh manusia setiap harinya. Manusia membaca berita dengan kategori yang diinginkan. Jika komputer mampu mengelompokkan berita secara otomatis maka tentunya manusia akan lebih mudah membaca berita sesuai dengan kategori yang diinginkan. Pengelompokan berita yang berupa artikel secara otomatis sangatlah menarik karena mengorganisir artikel berita secara manual membutuhkan waktu dan biaya yang tidak sedikit.Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem aplikasi untuk pengelompokkan artikel berita dengan menggunakan algoritma Self Organizing Map. Artikel berita digunakan sebagai input data. Kemudian sistem melakukan pemrosesan data untuk dikelompokkan. Proses yang dilakukan sistem meliputi preprocessing, feature extraction, clustering dan visualize.Sistem yang dikembangkan mampu menampilkan hasil clustering dengan algoritma Self Organizing Map dan memberikan visualisasi dengan smoothed data histograms berupa island map dari artikel berita. Selain itu sistem dapat menampilkan koleksi dokumen dari lima kategori berita yang ada pada tiap tahunnya dan banyaknya kata (histogram kata) yang sering muncul pada tiap arikel berita. Pengujian dari sistem ini dengan memasukan artikel berita, kemudian sistem memprosesnya dan mampu memberikan hasil cluster dari artikel berita yang dimasukan. Kata kunci—Pengelompokkan berita Indonesia, pengelompokkan berdasar histogram kata, pengelompokan berita menggunakan SOM  Abstract News is awaited information resources by humans every day. Human reading the news with the desired category. If the computer able to news clustering with automatically, humans of course will be easier to read the news according to the desired category. News clustering in the form of news articles with automatically very interesting because it organizes news articles manually takes time and costs not a little bit.The purpose of this research is to create a system application for grouping news articles by using the Self Organizing Map algorithm. News article be used as input into the system. News articles used as input data. Then the system performs data processing until to be clustered. Processes performed by the system covers: preprocessing, feature extraction, clustering and visualize.The system developed is able to display the results clustering of the Self Organizing Map algorithm and gives visualization of the Smoothed Data Histograms in the form of island map from news articles. Additionally the system can display a word histogram and news articles from five categories news in each year. Testing of this system by entering the news articles, then the system performs data processing and gives results of a cluster from news articles that input. Keywords—Indonesia news clustering, clustering based on words histograms, news clustering using SOM</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US">IndoCEISS</dc:contributor>
	<dc:date>2014-01-31</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-US"></dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/3500</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.22146/ijccs.3500</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems); Vol 8, No 1 (2014): January; 101-110</dc:source>
	<dc:source>2460-7258</dc:source>
	<dc:source>1978-1520</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/3500/3026</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2014 IJCCS - Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>