I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   19 ,   N o .   2 A ugus t   20 20 ,   pp .   10 00 ~ 1 00 9   IS S N :   25 02 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 19 .i 2 . pp 10 00 - 1 00 9             1000       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   In d o n e si a n   n e w s c l a ssi f i c a t i o n   u si n g   c o n v o l u t i o n a l     n e u r a l   n e t w o r k       M u h amm ad   A l i   R am d h an i 1 D i an   S a’ad i l l ah   M ayl aw ati   2 Te d d y   M an to r o 3   1 D e pa r t m e n t   o f   I nf o r m a t i c s ,   U I N   S una n   G un ung   D j a t i   B a ndu ng ,   I ndo ne s i a   1 , 2 F a c ul t y   o f   I nf o r m a t i o a n C o m m uni c a t i o T e c hno l o gy ,   U ni v e r s i t i   T e kn i k a l   M a l a y s i a   M e l a k a ,   M a l a y s i a   3 D e pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e nc e ,   S a m po e r na   U n i v e r s i t y ,   I ndo ne s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e D e c   2 0,   2019   R e v i s e F e b   26,   202 0   A c c e pt e M a r   1 1 ,   20 20       E v e r y   l a ng ua g e   ha s   un i qu e   c ha r a c t e r i s t i c s ,   s t r uc t u r e s ,   a nd  g r a m m a r .   T hu s ,   di f f e r e n t   s t y l e s   w i l l   ha v e   d i f f e r e n t   pr o c e s s e s   a nd   r e s u l t   i n   p r o c e s s e d   i n   N a t u r a l   L a ng ua g e   P r o c e s s i ng   ( N L P )   r e s e a r c a r e a .   I t he   c ur r e n t   N L P   r e s e a r c a r e a ,   D a t a   M i n i ng   ( D M )   o r   M a c hi n e   L e a r n i ng   ( M L )   t e c hni q ue   i s   po pul a r ,   e s pe c i a l l y   f o r   D e e L e a r ni ng   ( D L )   m e t ho d.   T hi s   r e s e a r c a i m s   t o   c l a s s i f y   t e xt   da t a   i n   t h e   I ndo ne s i a l a ng ua g e   us i ng   C o nv o l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r ( C N N )   a s   o ne   o f   t he   D L   a l g o r i t hm s .   T h e   C N N   a l g o r i t hm   us e d   m o di f i e f o l l o w i ng   t he   I ndo ne s i a l a ng ua g e   c ha r a c t e r i s t i c s .   T h e r e by ,   i t he   t e x t   p r e - pr o c e s s i ng   pha s e ,   s t o pw o r r e m o v a l   a nd   s t e m m i ng   a r e   p a r t i c ul a r l y   s ui t a b l e   f o r   t h e   I ndo ne s i a n   l a ng ua g e .   T he   e xp e r i m e n t   c o nduc t e us i ng   4 72   I nd o ne s i a N e w s   t e xt   d a t a   f r o m   v a r i o us   s o ur c e s   w i t f o ur   c a t e g o r i e s :   hi bur a n‟   ( e n t e r t a i nm e n t ) ,   o l a hr a g a   ( s po r t ) ,   t a j uk  u t a m a   ( he a dl i ne   ne w s ) ,   a nd  t e k no l o g i   ( t e c hno l o gy ) .   B a s e o t he   e x pe r i m e nt   a nd  e v a l ua t i o us i ng   377  t r a i ni ng   da t a   a nd  95  t e s t i ng   da t a ,   p r o duc i ng   f i v e   m o de l s   w i t t e e po c h   f o r   e a c m o de l ,   C N N   ha s   t he   be s t   pe r c e nt a g e   o f   a c c ur a c y   a r o und  9 0, 74 %   a nd   l o s s   v a l ue   a r o und  29 , 05 %   f o r   300  hi d de l a y e r s   i c l a s s i f y i ng   t he   I ndo ne s i a n   N e w s   d a t a .   Ke y w or d s :   Co n v o l ut i o n a l   n e u ra l   n e t w o r k   D e e l e a rni n g   In do n e s i a l a n gu a ge   p r o c e s s   N a t u ra l   l a n gu a ge   p r o c e s s i n g   T e xt   m i ni n g   C opy r i gh t   ©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   M uha m m a A l i   R a m d ha n i ,   D e pa rt m e n t   o f   In f o r m a t i c s ,   U IN   S un a G u n u ng  D j a t i   B a n du n g ,     J l .   A . H .   N a s u t i o n   10 5,   B a n du n g ,   40614 ,   I n do n e s i a .   E m a i l :   m _ a l i _ r a m d ha n i @ u i n s gd . a c . i d       1.   I N TR O D U C TI O N     T h e r e   a r e   a l m o s t   7000  l a n gu a ge s   i n   t h e   w o r l [1 2] ,   n o t   i n c l udi ng  t h e   u n i de nt i f i e l o c a l   l a ngua ge s ha v i ng  m i l l i o n s   of   r ul e s   i n   s t r uc t u r e ,   gra m m a r ,   e v e n   i n   t h e   fo r m   o a   l e t t e r .   T h i s   m a ke s   a n   e xc i t i ng  f a c t   t pr o c e s s   w o r ds   a n f i nd  t h e   i n s i g ht   i n f o r m a t i o n   o r   k n o w l e dge   o n   i t .   T h e   t e c hn i q ue   t h a t   s pe c i f i c a l l y   pr o c e s s e s   t h e   l a n gu a ge   c o m put a t i o n a l l y   i s   N a t ura l   L a n g ua ge   P r o c e s s i n (N L P [3 - 5] .   N L P   c a n   p r o c e s s   l a n gu a ge   w i t v a r i o us   da t a ,   s uc h   a s   s pe e c h   a n t e xt .   U s ua l l y ,   t h e   N L P   t e c h ni que   c o m b i n e d   w i t h   D a t a   M i ni n (D M   o r   M a c hi n e   L e a rn i ng  (M L t e c hn i que   i n s i de .   E s pe c i a l l y   f o r   da t a   t e xt   f o r m ,   N L P   c a n   c o m b i n e   w i t h   t h e   T e xt   M i n i n ( T M t e c hn o l o g y .   T M   i s   a   t e c h ni que   t o   di s c ove r   t h e   i n s i g ht   k n o w l e dge   f r o m   t e xt   da t a ,   w hi c h   i s   un s t r uc t u r e da t a   [6 7]   In   t h e   c u rr e nt   T M   a n N L P   r e s e a r c h,   D e e L e a rni n (D L m e t h o i s   po pul a r.   D L   i s   a   de ve l o pm e n t   of   c o n v e n t i o na l   A rt i f i c i a l   N e ura l   N e t w o r (A N N w i t h   a d di ng  m ul t i p l e   h i dde n   l a y e r s   be t w e e n   t h e   i n pu t   l a y e r   a n o ut put   l a y e r   [8 - 10] .   M a n y   pr e v i o us   N L P   r e s e a r c h   u s e s   D L   m e t h o [11 12] ,   a m o n o t h e r s :   t e xt   s um m a r i z a t i o n   us i n D L   [13 - 15] ,   m a l w a r e   c l a s s i f i c a t i o n   t h a t   us e s   t e xt   da t a   us i n D L   [16] ,   r e a d i n t e xt   us i ng  D [17] ,   a n d   m a n y   o t h e r s .   M a n y   D L   a l go ri t hm s   de v e l o pe d   f o r   T M   o r   N L P   a s   s h o w n   i n   F i gu r e   1 ,   s uc h   a s   D e e Re i n f o r c e   M o de l   [18] ,   D e e U n s upe r v i s e L e a r ni n [ 13] ,   Co n v o l ut i o na l   N e ura l   N e t w o r (CN N [17] R e c urr e nt   N e ura l   N e t w o r (R N N a n L o n S h o r t - T e rm   M e m o r y   (L S T M [1 2 19 20] ,   a n o t h e r   m e t h o ds .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       Indone s i an  ne w s   c l as s i f i c a t i o us i ng  c on v ol ut i onal   n e ur al   ne t w or k   ( Muham m ad  A l i   R am dh ani )   1001   M o s t   of   t h e   N L P   r e s e a r c h   us i n D L   c o n duc t e i n   E ngl i s h .   I t   ra r e l y   us e s   o t h e r   l a ngua ge s   s uc h   a s   I n do n e s i a n.   S i n c e   t h e   I n do n e s i a n   l a ngua ge   ha s   i t s   c ha r a c t e r i s t i c s ,   i t   w i l l   b e   di ff e r e n t   i n   d a t a   c o l l e c t i on ,   p r e - p r o c e s s i n g ,   a n d   t h e   r e s ul t   o f   D L   pe r f o r m a n c e   i n   p r o c e s s i n t h e   Indo ne s i a n   l a n g ua ge .   T h e r e fo r e ,   t h i s   r e s e a r c h   ut i l i z e s   CN N   a l go ri t hm   a s   o n e   o f   D L   m e t h o ds   t o   c l a s s i fy   t h e   I n d o n e s i a n   N e w s   a n t o   e v a l ua t e   t h e   pe r f o r m a n c e     of   t h e   a c c ura c y   of   CN N   o t h e   c l a s s i f i c a t i o r e s ul t .           F i gu r e   1 .   C u rr e nt   D L   a l go r i t hm   b e i ng  po pul a r   f o N L P       2.   R ES EA R C H   M ET H O D   F i gu r e   de s c r i b e s   t h e   f l ow   of   a c t i v i t y   us e i n   t hi s   r e s e a r c a s   a   m e t h o do l o g y .   G e n e r a l l y ,   t h e   f i r s t   pr o c e s s   of   t hi s   r e s e a r c h   i s   d a t a   c o l l e c t i on ,   w h e r e   t e xt   d a t a   c o l l e c t e f r o m   v a ri o us   o n l i n e   n e w s   w e b s i t e s .     T h e n,   E xp l o r a t o r y   D a t a   A na l y s i s   (E D A c o n duc t e t o   k n o w   t h e   i n f o r m a t i o n   o f   da t a   a n d   t o   m a ke   s u r e   t ha t     t h e   qua l i t y   of   da t a   i s   goo d,   c l e a n,   a n r e a dy   fo r   t h e   n e xt   p r o c e s s   [21 22] .   T e xt - p r e p r o c e s s i n i s   a   c r i t i c a l   pha s e   t o   p r e pa r e   t e xt   d a t a   b e fo r e   t h e   m i ni n g   p r o c e s s ,   a m o n o t h e r s :   t o ke ni z i n g ,   c l e a ni n d a t a ,   s t o pw o r r e m o v a l ,   s t e m m i ng,   a n c h a n g i n t e x t   f r o m   u n s t r uc t u r e d   da t a   i n t o   s t r uc t u r e d   t e xt   r e p r e s e nt a t i o n   [2 3]   T h e n,   a f t e r   t e xt - p r e p r o c e s s i n g,   t h e   CN N   a l go r i t h m   w i l l   b e   run   t o   c l a s s i fy   t h e   t e xt   d a t a   w i t h   t h e   t r a i n i ng  a n d   t e s t i n p r o c e s s   a s   a   c l a s s i f i c a t i o m e t h o i n   d a t a   m i ni n g .   T he   l a s t   p r o c e s s   i s   t h e   e v a l ua t i o o f   t h e   t ra i ni n g   a nd  t e s t i n p r o c e s s ,   a n t h e   a c c ur a c y   a n l o s s   v a l ue   of   e a c h   m o de l   t ha t   i s   p r o duc e d.   T h i s   r e s e a r c h   us e P h y t h o n   a s   p r o g r a m m i n g   l a n gu a g e   t o   c o n duc t   t h e   c l a s s i f i c t i o us i n g   CN N .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   2 A ugus t   20 20  :     10 00   -   1 00 9   1002       F i gu r e   2 .   R e s e a r c a c t i v i t i e s   f l o w       2. 1 .     D ata   c o l l e c t i on   an d   l ab e l i n g   Co l l e c t i n g   da t a   i s   c o n duc t e m a n u a l l y   f r o m   s e ve r a l   o n l i n e   n e w s   w e bs i t e s   i n   t h e   I n do n e s i a L a n g ua ge .   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   p r o c e s s   r e qui r e s   l a b e l i ng  fo r   e a c h   da t a   s o   t h a t   t h e   In do n e s i a n   N e w s   da t a   w i l l   be   l a b e l e b a s e o n   t h e   t y pe   of   N e w s   c o n t e n t .   T h o s e   da t a s e t s   s a v e i pl a i t e xt   f o r m a t .     2. 2 .     Ex p l o r ato r d ata   an al ys i s   (ED A )   ED A   i s   a   pr o c e dur e   t o   a na l y z e   da t a   s o   t h a t   t h e   da t a   c a n   be   a n a l y z e d   e a s i e r ,   m o r e   a c c ur a t e ,   m o r e   pr e c i s e   w i t h   t h e   m a t h e m a t i c a l   m e t h o (s t a t i s t i c s p r o c e s s e a ut o m a t i c a l l y   by   m a c hi n e   [24 25]   E D A   p r o v i de s   a   s um m a r y   o f   n um e ri c a l   d a t a   s uc h   a s   m e a n ,   m e di a n,   m a x i m um   v a l ue ,   m i n i m u m   v a l ue ,     a n t h e   qu a r t i l e s .   I da t a   a na l y t i c s ,   i t h e   c a s e   o f   t h e   D M   p ro c e s s ,   E D A   i s   us u a l l y   us e i n   t h e   p r e - pr o c e s s i n g   pr o c e s s   t v i s ua l i z e ,   t o   f i n t h e   m i s s i n g   s i de ,   a n a l s o   t o   l oo fo r   a   c o r r e l a t i o n   b e t w e e n   da t a   o r   v a r i a b l e s .     T h e   p re - pr o c e s s i n p ha s e   i s   e s s e n t i a l   f o r   da t a   i nt e g r a t i o n ,   da t a   s e l e c t i o n ,   d a t a   c l e a n i ng  t o   i m p r o v e   qua l i t y ,   da t a   t r a n s f o r m a t i o n,   a n d   da t a   r e duc t i o t o   r u a n   e f f i c i e n t   m i ni n g   p r o c e s s .     2. 3 .     I n d o n e s i an   te x p r e p r o c e s s i n g   T e xt   p r e - p r o c e s s i n i s   a n   i m po r t a nt   p h a s e   t o   p r e pa r e   t e xt   da t a   w e l l   b e fo r e   t h e   m i n i n g   p r o c e s s .   B e s i de s   c l e a n i n t h e   t e xt   da t a ,   t e xt   p r e - p r o c e s s i n c a n   r e duc e   t h e   di m e n s i o n   o da t a ,   e i t h e r   t hr o ug h   dupl i c a t i o n ,   m i s s i n v a l ue ,   o r   de c r e a s i ng  t h e   n um b e r   o f   fe a t u r e s   [26] .   T h e n,   i n   t h e   t e xt   p r e - p r o c e s s i n g,     t h e   da t a   t e xt ,   w h i c h   i s   a n   u n s t ruc t u r e da t a   t y p e ,   w i l l   b e   c h a n ge i nt o   s t ruc t u r e t e s t   r e p r e s e n t a t i o n .     M a n y   s t r uc t ur e t e xt   r e p r e s e n t a t i o n s   i n c l ude   B a o f   W o r ds   (Bo W [27 - 31] ,   b i na r y   r e p re s e n t a t i o n   [2 7] ,   n - gra m   [27 ,   31] ,   m ul t i p l e   o f   w o r ds   (M o W o r   m u l t i - w o r ds   t e rm   [27 ,   3 2] ,   c ha r a c t e r   a nd  w o r e m b e ddi n g     [12,   33 ,   34] ,   s e m a nt i c   t e x t   r e pr e s e nt a t i o n   [35 - 3 7] ,   t e xt   r e p re s e n t a t i o n   f o r   de e l e a rni n [12] ,   s y m b o l i c   a n n o n - s y m b o l i c   t e xt   r e p r e s e n t a t i o n   [38] ,   g ra p h - b a s e t e xt   r e p r e s e nt a t i o [28] ,   a c t i v e   de s c r i pt i v e   t e xt   r e p r e s e n t a t i o [34]   a nd  do c um e n t   s pe c i f i c   r e p r e s e n t a t i o n   [3 9 ] .     2. 4 .    C o n vo l u ti o n al   n e u r al   n e tw o r k   (C N N )   CN N   i s   o n e   o f   t h e   v a r i a n t s   of  D L   a l go r i t hm s   t h a t   c a t a ke   i n   a i nput   da t a ,   a s s i g n   i m po r t a n c e   (l e a rn a b l e   w e i gh t s   a n d   b i a s e s t o   v a ri o us   ob j e c t s   i n   t h e   da t a ,   a n d   di f f e r e n t i a t e   o n e   f r o m   t h e   o t h e r   [1 6 40] S a m e   a s   A N N   a r c h i t e c t u r e ,   CN N   c o n s i s t s   of   n e ur o n s   t h a t   h a v e   w e i gh t ,   b i a s ,   a nd  a c t i v a t i o n   f un c t i o n s     [41 42] .   H ow e ve r ,   CN N   di v i de s   t h e   a r c h i t e c t u r e s   i n t o   F e a t u r e   E x t r a c t i o n   L a y e r   a nd  F ul l y   Co n n e c t e L a y e r .   F e a t u r e   E xt ra c t i o n   L a y e r   i s   a   p r o c e s s   fo r   e n c o di n t h e   da t a   t o   b e   fe a t u r e i n   t h e   f o r m   o f   n um b e r s   r e p r e s e n t i n g   t h e   da t a   t ha t   c o n s i s t   o f   t h e   Co n vo l ut i o na l   L a y e r   a n P o o l i n L a y e r .   W h i l e ,   F ul l y   C o nn e c t e d   L a y e r   h a s   s e v e r a l   hi dde n   l a y e r s ,   a c t i v a t i o n   f u n c t i o n s ,   o ut put   l a y e r s ,   a n l o s s   f un c t i o n s F e a t u r e   m a ps   ge n e ra t e f r o m   t h e   e xt r a c t i o n   l a y e r   a r e   s t i l l   i t h e   f o r m   o f   a   m ul t i d i m e n s i o n a l   a rra y ,   s o   w e   h a v e   t o   " f l a t t e n "   o r   r e s ha pe   t h e   f e a t u r e   m a p   t o   b e   a   v e c t o r   s o   w e   c a n   us e   i t   a s   i n p ut   f r o m   F u l l y   Co n n e c t e L a y e r .   I m a n y   r e s e a r c h,   CN N   us e f o r   i m a ge   d a t a .       3.   R ES U LTS   A N D   A N A L Y S I S   3. 1 .     I n d o n e s i an   n e w s   d atas e ts   In do n e s i a n   N e w s   da t a s e t s   c o l l e c t e f r o m   v a r i o us   s o ur c e s   s uc h   a s   CN N   Indo n e s i a ,   M e r de ka . c o m ,   A n e ka   N e w s ,   D i a l y S oc i a l . c o m ,   a n m a n y   o t h e r s .   T h e   N e w s   da t a s e t s   l a b e l e i nt o   fo ur   c a t e go ri e s :   h i b u r a n   (e n t e r t a i nm e n t ) ,   „o l a hr a ga ‟  (s po rt ),   t a j uk  ut a m a ‟  ( h e a dl i n e   ne w s ),   a n t e kn o l o gi ‟  (t e c hn o l o gy ).   A l l   o t h o s e   da t a   s a v e i p l a i n   t e xt   f i l e s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       Indone s i an  ne w s   c l as s i f i c a t i o us i ng  c on v ol ut i onal   n e ur al   ne t w or k   ( Muham m ad  A l i   R am dh ani )   1003   3. 2 .     R e s u l o ED A   o I n d o n e s i an   n e w s   d atas e t   F i gu r e   s h o w s   t h e   r e s ul t   o f   E D A   pr o c e s s   of   In do n e s i a n   N e w s   da t a   c o l l e c t i o n .   B a s e o n   t h e   E D A   pr o c e s s ,   f r o m   472  n e w s   da t a ,   t h e   m a xi m um   l e n gt o f   da t a   i s   1929 ,   a n i t   c a n   b e   a n   o ut l i e r   d a t a .   T h e   ra n ge   i s   t o f a r   f r o m   t h e   m e a n   v a l ue   of   l e n gt h   da t a ,   w h i c h   i s   264.   F r o m   a l l   o t h e   N e w s   da t a   c o l l e c t i o n ,   t h e r e   a r e   12573  v o c a b ul a ri e s   f o un d.           F i gu r e   3 .   E D A   r e s ul t   o f   i n do n e s i a n e w s   da t a   c o l l e c t i o n       3. 3 .     R e s u l o te x p r e - p r o c e s s i n g   T h e   p r e - p r o c e s s i n t e xt   d a t a   b e gi n s   w i t p r e pa ri n d a t a   c o l l e c t i o n   f r o m   t h e   r e a l   da t a   i nt o   c l e a n   d a t a   t e xt   a f t e r   d a t a   c l e a n i ng,   s t o pw o r ds   r e m o v al ,   a nd  s t e m m i ng  pr o c e s s .   F o r   s t o p w o r ds ,   i t   us e t h e   m o di f i e c o l l e c t i o n   of   In do n e s i a n   s t o pw o r ds   a n P o r t e r   S t e m m i n s o   t h a t   t h e   s t r uc t u r e   a n g ra m m a r   a r e   s ui t a b l e   w i t t h e   In do n e s i a n   l a ngu a ge   [26 43] T a b l e   s h o w s   t h e   e xa m pl e   o t h e   o r i gi na l   I n do n e s i a n   N e w s   da t a   t ha t   b e c o m e s   t h e   da t a   a f t e r   t e xt   p r e - p r o c e s s i n g.   F o l l o w i n C N N   a s   a   D M   m e t h o t h a t   n e e ds   e m be ddi ng  r e p r e s e n t a t i o n,   t h i s   r e s e a r c h   us e s   G l o V e   a s   e m be ddi n re pr e s e n t a t i o n   [44 - 4 6] F i g u r e   F i gur e   4 .   T h e   e xa m pl e   r e s ul t   o f   G l o V e   e m be ddi ng,   t r a i n i ng,   a nd  t e s t i ng  pr o c e s s s h ow s   t h e   s l i c e   o f   t h e   G l o V e   e m be ddi n g   r e s ul t   a s   w e l l   a s   t h e   t r a i n i ng  a n d   t e s t i ng  p r o c e s s   of   CN N .       T a b l e   1 .   T h e   e xa m pl e   o f   o r i g i n a l   d a t a   a n d   t e xt   p r e - p r o c e s s i ng  da t a   O ri g i n a l   I n d o n e s i a n   N e w s   T e x t   D a t a :   J a k a rt a ,   CN N   In d o n e s i a   -   P T   H o n d a   P r o s p e c t   M o t o H P M   b e n a r - b e n a m e n g h e n t i k a n   p ro d u k s i   m o b i l   m u l t i   p u rp o s e   v e h i c l e   M P V   F r e e d .   F re e d   b e r h e n t i   p r o d u k s i   p a d a   J u l i   2 0 1 6   s i l a m ,   d a n   p i h a k   H o n d a   t a h u n   i n i   h a n y a   a k a n   m e n j u a l   s i s a   p ro s u k s i n y a .   "   F re e d   s e k a ra n g   s u d a h   t i d a k   k o n t i n u ,   b u l a n   J u l i   t e ra k h i d i p r o d u k s i ,   "   u j a D i r e k t u P e m a s a ra n   d a n   L a y a n a n   P u r n a   J u a l   P T   H P M   J o n fi s   F a n d y ,   b e l u m   l a m a   i n i .   H P M   m a s i h   m e n j u a l   F re e d ,   n a m u n   d e n g a n   a n g k a   y a n g   s a n g a t   t e r b a t a s   y a n g   a d a   d i   d e a l e r e s m i   H o n d a ,   k a re n a   s t o k   d a ri   p a b ri k   s u d a h   b e n a r - b e n a k o s o n g .   D e n g a n   s e l e s a i n y a   p ro d u k s i   F r e e d ,   m e m b u a t   T o y o t a   m e m i l i k i   p a s a y a n g   l e b i h   l a p a n g   u n t u k   k e l a s   M P V ,   d a n   m e n j a d i   y a n g   p e r t a m a   d i   k e l a s   m u l t i   a c t i v i t y   v e h i c l e   M A V   ).   J o n f i s   m e n e g a s k a n ,   H o n d a   In d o n e s i a   t i d a k   b e rn i a t   m e m b u k a   k e m b a l i   s e g m e n   F r e e d   k a re n a   k o n s u m e n n y a   s u d a h   m u l a i   b e rk u ra n g .   "   S e g m e n   i t u   s u d a h   b a n y a k   h i l a n g ,   d i a m b i l   o l e h   H -   V ,   "   u j a rn y a .   A d a n y a   k e h a d i ra n   F r e e d   t e rb a ru   d i   J e p a n g   t i d a k   m e m b u a t   m o b i l   i n i   a k a n   m e m p e rp a n j a n g   u s i a n y a   d i   In d o n e s i a .   "   S a m p a i   s e k a ra n g   g a k   a d a   re n c a n a .   F r e e d   i t u   1 . 0 0 0   u n i t   p e b u l a n   m a k s i m a l .   S e m e n t a ra   S U V   s e p e rt i   H -   V   b i s a   1 0   ri b u   p e b u l a n .   R e k o t e rt i n g g i   F re e d   p a s   b a ru   d i l u n c u rk a n   3 . 0 0 0   u n i t   a b i s   i t u   t u ru n ,   p a l i n g   r e n d a h   5 0 0   u n i t ,   "   u j a rn y a .   D a ri   p e n g a l a m a n ,   H o n d a   m e n i l a i   k o n s u m e n   I n d o n e s i a   t i d a k   s u k a   d e n g a n   m o b i l   y a n g   m e m i l i k i   d e s a i n   t e rl a l u   p e r s e g i   d a n   k o t a k .   "   K o n s u m e n   F r e e d   a d a   t a p i   t i d a k   b a n y a k .   k a l a u   k i t a   k e n a l k a n ,   t e ru s   b a n t i n g   h a rg a ,   b e k a s n y a   o ra n g   g a k   s e n a n g .   P a d a   d a s a r n y a   o ra n g   I n d o n e s i a   s u k a   m o b i l   y a n g   d e s a i n n y a   s t y l i s h ,   l i h a t   s a j a   p e s e g m e n ,   y a n g   d e s a i n   k o t a k   i t u   n a s i b n y a   j a d i   p e n g i k u t ,   "   u j a J o n s fi s .   (   p i t   /   p i t   )   In d o n e s i a n   N e w s   T e x t   D a t a   a ft e r   T e x t   P r e - P r o c e s s i n g :   j a k a rt a   c n n   p t   h o n d a   p ro s p e c t   h p m   h e n t i   m u l t   p u r p o s e   v e h i c l e   m p v   f r e e d   f r e e d   h e n t   h o n d a   j u a l   p ro s u k s   f re e d   a k h i p r o d u k s   p a s a l a y a n   p u r n a   p t   h p m   j o n f i s   f a n d y   h p m   j u a l   f r e e d   b a t a s   d e a l e h o n d a   l e s a   f r e e d   b u a t   t o y o t a   p i l i k   m p v   j a d   m u l t   a c t i v i t y   v e h i c l e   m a v   j o n f i s   t e g a s   h o n d a   n i a t   b u k a   f re e d   k o n s u m e n   k u ra n g   a m b i l   h u j a h a d i f r e e d   b a ru   j e p a n g   b u a t   p a n j a n g   u s i a   fre e d   s u v   h t i n g g   f re e d   l u n c u u j a k a l a m   h o n d a   t i l a   p i l i k   s e g   f r e e d   n a l   k a s   d a s a d e s a   s t y l i s h   n a s i b   i k u t   j o n s f i s   i n d o n e s i a   m o t o b e n a b e n a p ro d u k s i   m o b i l   p ro d u k s i   j u l i   s i l a m   p i h a k   t a h u n   s i s a   k o n t i n u   b u l a n   j u l i   u j a d i r e k t u j u a l   a n g k a   re s m i   s t o k   p a b ri k   b e n a b e n a k o s o n g   p r o d u k s i   p a s a r   l a p a n g   k e l a s   p e rt a m a   k e l a s   i n d o n e s i a   k e m b a l i   s e g m e n   m u l a i   s e g m e n   h i l a n g   m o b i l   i n d o n e s i a   re n c a n a   u n i t   b u l a n   m a k s i m a l   ri b u   b u l a n   re k o p a s   b a ru   u n i t   a b i s   t u ru n   re n d a h   u n i t   k o n s u m e n   i n d o n e s i a   s u k a   m o b i l   d e s a i n   k o t a k   k o n s u m e n   t e ru s   b a n t i n g   h a r g a   o ra n g   s e n a ng  o ra n g   i n d o n e s i a   s u k a   m o b i l   l i h a t   s e g m e n   d e s a i n   k o t a k   j a d i   u j a p i t   p i t       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   2 A ugus t   20 20  :     10 00   -   1 00 9   1004       F i gu r e   4 .   T h e   e xa m pl e   r e s ul t   o f   G l o V e   e m b e ddi n g,   t ra i ni n g ,   a n t e s t i n g   p r o c e s s       3. 4 .     Tr ai n i n g   an d   t e s ti n g   r e s u l o C N N   T r a i n i ng  a nd  t e s t i ng  p r o c e s s   of   CN N   a l go r i t h m s   t o   c l a s s i f y   In do n e s i a N e w s   a r e   c o n duc t e w i t h   s e v e r a l   s c e n a ri o s ,   a s   f o l l ow s :   1.   T h e   e xpe r i m e n t   us e s   P h y t o n   p r o g r a m m i n l a ngua ge   w i t h   T e n s o r F l o w   a n K e r a s   pa c ka ge   us e f o r   N L P   a n D L .   2.   F r o m   4 72  N e w s   t e xt   d a t a   i t o t a l ,   377   us e f o r   t h e   t ra i ni n g   p r o c e s s ,   a n 95  us e f o r   t h e   t e s t i n g   p r o c e s s .   3.   CN N   a l go r i t hm   p r o duc e s   f i v e   m o de l s   w i t e a c h   m o de l   h a v i ng  t e n   e po c h s .   4.   T h e   t o t a l   hi dde l a y e r s   f o r   t h e   e xpe r i m e n t   a r e   1 00,   200 ,   a nd  300.   5.   T h e   a c t i v a t i o n   f u n c t i o us e i n   t h i s   e xpe ri m e n t   i s   S i g m o i d.   6.   E m b e ddi n g   r e pr e s e nt a t i o n   f o r   t e xt   d a t a   us e i t hi s   e xpe r i m e nt   i s   G l o V e .   F i gu r e   5 - 10   a nd  T a b l e   p r o v i de   gr a p h i c s   o f   e v a l ua t i o n ,   t r a i n i ng,   a nd  v a l i da t i o n   p r o c e s s .     T h e n,   T a b l e   a n F i gu r e   11   s h o w   t h e   e v a l ua t i o n   r e s ul t   f o r   t h e   t e s t i n p r o c e s s .   T h e   a n a l y s i s   of   t h e   e xpe r i m e nt   e xpl a i n e d   i s e c t i o 3. i n   m o r e   de t a i l .           F i gu r e   5 .   G ra p h i c s   r e s ul t   o f   t r a i n i ng  p r o c e s s   w i t h   100   h i dde l a y e r s           F i gu r e   6 .   G ra p h i c s   r e s ul t   o f   v a l i da t i o n   o f   t r a i n i ng  p r o c e s s   w i t 100   h i dde l a y e r s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       Indone s i an  ne w s   c l as s i f i c a t i o us i ng  c on v ol ut i onal   n e ur al   ne t w or k   ( Muham m ad  A l i   R am dh ani )   1005       F i gu r e   7 .   G ra p h i c s   r e s ul t   o f   t h e   t ra i ni n g   p r o c e s s   w i t h   20 hi d de n   l a y e r s           F i gu r e   8 .   G ra p h i c s   r e s ul t   o f   v a l i da t i o n   o f   t r a i n i ng  p r o c e s s   w i t 200   h i dde l a y e r s           F i gu r e   9 .   G ra p h i c s   r e s ul t   o f   t r a i n i ng  p r o c e s s   w i t h   300   h i dde l a y e r s           F i gu r e   10 .   G ra p hi c s   r e s ul t   o f   v a l i da t i o n   o f   t r a i n i ng  p r o c e s s   w i t 300   h i d de l a y e r s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   2 A ugus t   20 20  :     10 00   -   1 00 9   1006   T a b l e   2 T r a i n i ng  a n d   v a l i d a t i o e v a l ua t i o r e s ul t   o f   a c c ur a c y   a n d   l o s s   v a l ue   o f   CN N   t o   c l a s s i fy   In do n e s i a n e w s   t e xt   d a t a   H i d d e n   L a y e r   T ra i n i n g   P ro c e s s   V a l i d a t i o n   P ro c e s s   A c c u ra c y   L o s s   V a l u e   A c c u ra c y   L o s s   V a l u e   100   0 , 8 1 3 6   0 , 3 5 8 6   0 , 8   0 , 4 1 2 6   200   0 , 8 1 3 6   0 , 3 6 7 4   0 , 8   0 , 4 3 7 2   300   0 , 7 8 9 5   0 , 4 8 6   0 , 7 8 9 5   0 , 5 1 9 4     T a b l e   3 T e s t i n g   e v a l ua t i o r e s ul t   o f   a c c ur a c y   a n d   l o s s   v a l ue   o f   CN N   t o   c l a s s i fy   In do n e s i a n e w s   M o d e l   1 0 0   H i d d e n   L a y e r   2 0 0   H i d d e n   L a y e r   3 0 0   H i d d e n   L a y e r   A c c u ra c y   L o s s   V a l u e   A c c u ra c y   L o s s   V a l u e   A c c u ra c y   L o s s   V a l u e   M o d e l   1   0 , 8 1 3 6   0 , 3 5 8 6   0 , 8   0 , 4 1 2 6   0 , 9 1 5 8   0 , 2 7 6 6   M o d e l   2   0 , 8 1 3 6   0 , 3 6 7 4   0 , 8   0 , 4 3 7 2   0 , 9 0 5 3   0 , 2 8 1 3   M o d e l   3   0 , 8 1 3 6   0 , 3 5 6 4   0 , 8   0 , 4 4 6 3   0 , 9 0 5 3   0 , 2 7 8 5   M o d e l   4   0 , 7 8 9 5   0 , 3 9 9   0 , 8   0 , 4 3 9 9   0 , 9 0 5 3   0 , 2 7 5 5   M o d e l   5   0 , 7 8 9 5   0 , 4 8 6   0 , 7 8 9 5   0 , 5 1 9 4   0 , 9 0 5 3   0 , 3 4 0 6   A v e ra g e   0 , 8 0 3 9 6   0 , 3 9 3 4 8   0 , 7 9 7 9   0 , 4 5 1 0 8   0 , 9 0 7 4   0 , 2 9 0 5         3. 5 .     A n al ys i s   an d   e v al u ati o n   r e s u l t   B a s e o n   t h e   r e s ul t   o f   t h e   e xpe ri m e nt ,   t hi s   r e s e a r c f i n ds   t h a t :   a)   CN N   a l go ri t hm   i s   n o t   o n l y   us e fo r   i m a ge   da t a   b ut   a l s o   c a n   us e fo r   t e xt   da t a .   I n   t hi s   c a s e ,     fo r   t h e   In do n e s i a n   t e xt   da t a .   T h e   r e s ul t   o f   t h e   e xp e r i m e nt   p r o ve s   t h a t   CN N   c a n   c l a s s i fy     t h e   In do n e s i a n   N e w s   w e l l   w i t h   t h e   a v e r a ge   o f   t e s t i ng  r e s ul t   a r o u n 90 , 74% .   I t   i s   di f f e r e n t   f r o m   c l us t e r i z a t i o n   t ha t   do e s   n o t   f o c us   o n   a c c u r a c y   b ut   h a s   m a n y   i n t e r p r e t a t i o n s   [4 7 - 50] .   On   t h e   o t h e r   ha n d ,   CN N ,   a s   t h e   c l a s s i f i c a t i o n,   i s   t o o   c o m pl e t o   a n a l y z e   a nd  i nt e rp r e t   t h e   r e s ul t ,   i n c l ud i n t o   s e e   t h e   r e l a t i o n s h i b e t w e e n   v a r i a b le s   o r   pa ra m e t e r s   a n t o   i de n t i fy   w h i c h   s e t   of   pa ra m e t e r s   gi v e s     t h e   h i g h e s t   i m p a c t .   H ow e ve r ,   i n   h a rm o n y   w i t h   m uc h   p re v i o us   r e s e a r c h,   D L   s t i l l   h a s   t h e   h i g h e s t   a c c ur a c y ,   a n d   i t   i s   e f f i c i e n t   f o r   D M ,   M L ,   a n d   a l s o   N L P   [11 12] .   b)   Ta b l e   2   s h o w s   t h a t   m o r e   hi dde n   l a y e r s   t e n t o   de c r e a s e   t h e   a c c ura c y   of   t h e   t r a i ni n p r o c e s s     a n v a l i da t i o n   p r o c e s s   e ve n   t h o ug h   i t   i s   n o t   s i g ni f i c a n t .   I c ont r a s t ,   t h e   l o s s   v a l ue   o f   t h e   t r a i n i ng  p r o c e s s   i n c r e a s e s .   T hi s   r e s ul t   i s   i n   c o m pa r i s o n   w i t h   t h e   t e s t   r e s ul t s   s h o w n   i n   T a b l e   3,   w h e r e   t h e   l a r ge s t   hi dde n   l a y e r   ha s   t h e   h i g h e s t   a c c ura c y .   B a s e o n   t h e s e   r e s ul t s ,   i t   c a n   s t a t e   t h a t   t h e   hi g h e r   h i dde l a y e r s   w i l l   b e   b e t t e r   for   a c c ura c y .   H ow e v e r ,   t hi s   r e s ul t   a l s o   c a b e   i n f l ue n c e by   t h e   qu a l i t y   of   da t a ,   E D A   (f o r   e xa m pl e   m a n y   o ut l i e d a t a a n t e xt   p r e - p r o c e s s i n p h a s e   (s uc a s   a n   u n c o m pl e t e   di c t i o n a r y ),   a nd  a n o t h e pa ra m e t e s e t t i ng.                       F i g u re   11 .   G r a p hi c s   re s u l t   o f   t he   t e s t i ng   p ro c e s s   a nd   t he   a v e ra g e   e v a l u a t i o o f   t he   t r a i ni ng   a nd   v a l i d a t i o p ro c e s s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       Indone s i an  ne w s   c l as s i f i c a t i o us i ng  c on v ol ut i onal   n e ur al   ne t w or k   ( Muham m ad  A l i   R am dh ani )   1007   4.   C O N C LU S I O N   N P L   r e s e a r c h   c a n   p r o duc e   i n f l ue n c i ng  r e s ul t s   by   t y pe   of   l a ngua ge .   F o e xa m pl e ,   d i f f e r e n t   t r e a t m e nt   of   E n gl i s h   a n t h e   I n do n e s i a n   l a n gu a ge   w i l l   gi v e   di ffe r e nt   r e s ul t s .   T h e   N P L   c a n   a l s o   c o m b i n e   w i t h   D a t a   M i n i n g ,   M a c hi n e   L e a rni n g,   a n T e xt   M i n i ng  us e fo r   t e x t   d a t a .   I t h e   c u rr e nt   N L P   r e s e a r c h,     D L   a s   o n e   o t h e   D a t a   M i ni n m e t h o ds   i s   po pul a r.   T hi s   s t udy   i s   s uc c e s s f ul   i n   us i n CN N ,   w h i c h   i s   o n e     of   D L   a l go r i t hm s ,   i n   c l a s s i fy i n t h e   In do n e s i a n   N e w s   t e xt   da t a ,   w h e r e   us ua l l y   CN N   i s   us e d     fo r   i m a ge   da t a .   T h e   r e s ul t   o f   t h e   e xpe r i m e nt   s h o w s   t h a t   C N N   h a s   c o n s i de r e hi g h   a c c ura c y   i n   c l a s s i fy i n g     t h e   I n do n e s i a n   N e w s .   F o r   f ur t h e r   r e s e a r c h,   i t   c a us e   m o r e   d a t a   c o l l e c t i o n   t ha t   r e pr e s e nt s   b i da t a .   D e e L e a rni n m e t h o a ppe a r s   b e c a us e   of   t h e   n e e ds   o f   t h e   b i d a t a   e r a .   T h e n ,   t h e   e xpe r i m e nt   s h o ul b e   e nha n c e d,   s uc h   a s   by     t h e   de ve l o pm e n t   o f   t h e   v a ri a t i o n   o f   h i d de n   l a y e r s ,   p r o duc t i o n   o f   v a r i o us   m o de l s ,   a n d i f fe r e n c e   o f   da t a s e t   di v i s i o n   b e t w e e n   t r a i ni n da t a   a n t e s t i ng  d a t a .   B e s i de s ,   t h e   n e xt   r e s e a r c h   c a n   us e   a n o t h e r   a c t i v a t i o n   f u n c t i o b e s i de s   S i gm o i d,   a n o t h e e m b e ddi n g   r e p r e s e n t a t i o n   b e s i de s   G l o V e ,   e ve n   a n o t h e r   D e e L e a rni n a l go r i t hm   b e s i de s   CN N .       R EF ER EN C ES   [ 1]   A l y o s ha ,   N um b e r   o f   l a ng ua g e s   i n   t h e   w o r l ( i n   B a ha s a ) ,   201 6.   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   ht t ps : / / a l y o s ha m i nd e d. w o r d pr e s s . c o m / t a g / j um l a h - ba ha s a - di - d uni a /   [ 2]   R e pub l i ka ,   M a ppe d!   num be r   o f   l a ng ua g e s   w o r l dw i d e ,   w he r e   i s   I ndo ne s i a   l a ng ua g e ?   ( i B a ha s a )   2 016 .   [ O nl i n e ] .   A v a i l a b l e :   ht t ps : / / w w w . r e p ub l i k a . c o . i d / b e r i t a / i n t e r na s i o na l / g l o ba l / 15/ 1 2/ 2 9/ o 02m bk 366 - t e r p e t a ka n - j um l a h - ba h a s a - di - s e l ur uh - dun i a - d i m a na - po s i s i - i ndo ne s i a   [ 3]   P .   M .   N a dk a r ni ,   e t   a l ,   N a t u r a l   l a ng ua g e   p r o c e s s i ng:   A i nt r o duc t i o n,   J our nal   o f   t he   A m e r i c a M e di c a l   I nf or m a t i c s   A s s oc i a t i on ,   v o l .   18 ,   no .   5 ,   pp .   5 44 - 551 ,   2011 .   [ 4]   G .   G .   C ho w dhur y ,   N a t u r a l   l a ng ua g e   pr o c e s s i ng ,   A nn ua l   r e v i e w   of   i n f o r m at i on  s c i e nc e   and  t e c h nol ogy ,   v o l .   37,   no .   1 ,   pp.   5 1 - 89,   20 03.   [ 5]   H i r s c hb e r g   a nd  C .   D .   M a nni ng ,   A dv a nc e s   i n a t u r a l   l a ng ua g e   pr o c e s s i ng ,   S c i e nc e ,   v o l .   3 49,   no .   624 5,     pp.   26 1 - 266,   2 015 .   [ 6]   H .   J i a w e i ,   M .   K a m be r ,   J .   H a n ,   M .   K a m be r ,   a nd  J .   P e i ,   D at a   m i ni ng:   c on c e pt s   a nd  t e c hn i que s ,   E l s e v i e r ,   20 12.   [ 7]   Y .   E .   Z o ha r ,   I nt r o duc t i o t o   t e xt   m i n i ng ,   A u t om a t e L e ar ni ng  G r oup,   U n i v e r s i t y   of   I l l i n oi s ,   20 02 .   [ 8]   L .   D e ng ,   D e e l e a r ni ng:   m e t ho ds   a nd  a pp l i c a t i o ns ,   F ound at i o ns   and   T r e nds ®   i S i gna l   P r oc e s s i n g ,   v o l .   7 ,     no .   3 4,   pp .   197 - 38 7,   20 14.   [ 9]   J .   S c hm i dh ube r ,   D e e p   l e a r n i ng   i n   n e ur a l   n e t w o r k s :   a o v e r v i e w ,   N e ur al   N e t w or k s ,   v o l .   61 ,   p p.   85 - 11 7,   20 15 .   [ 10]   J .   A hm a d,   H .   F a r m a n ,   a n Z .   J a n ,   D e e l e a r n i ng   m e t ho ds   a n a p pl i c a t i o ns ,   D e e L e ar ni ng :   C on v e r ge nc e   t B i g   D at a   A na l y t i c s ,   pp .   3 1 - 42,   20 19 .   [ 11]   A .   K u l ka r n i   a nd   A .   S h i v a n a nd a ,   D e e l e a r n i ng   f o r   N L P ,   i n   N a t u r a l   L an g ua ge   P r o c e s s i n R e c i pe s   pp .   1 85 - 2 27 ,   2 01 9 .   [ 12]   T .   Y o ung ,   D .   H a z a r i k a ,   S .   P o r i a ,   a n E .   C a m br i a ,   R e c e nt   t r e nds   i d e e p   l e a r ni ng   b a s e n a t ur a l   l a ng ua g e   pr o c e s s i ng   [ R e v i e w   A r t i c l e ] ,   I E E E   C om pu t .   I nt e l l .   M ag . ,   v o l .   13 ,   n o .   3,   p p.   55 75 ,   2018 .   [ 13]   M .   Y o us e f i - A z a r   a nd  L .   H a m e y ,   T e xt   s um m a r i z a t i o us i ng   un s upe r v i s e de e l e a r n i ng ,   E x pe r t   Sy s t .   A pp l .   v o l .   68,   p p.   93 - 10 5,   20 17 .   [ 14]   G .   R o s s i e l l o ,   N e u r a l   a b s t r a c t i v e   t e x t   s um m a r i z a t i o n,   i n   C E U R   W or k s hop  P r oc e e di ngs v o l .   176 9,     pp.   70 - 75 2016 .   [ 15]   M .   P a t e l ,   A .   C ho ks hi ,   S .   V y a s ,   a nd  K .   M a ur y a ,   M a c h i ne   l e a r ni ng   a ppr o a c f o r   a ut o m a t i c   t e xt   s um m a r i z a t i o us i ng   ne ur a l   n e t w o r ks ,   I nt .   J .   A dv .   R e s .   C om pu t .   C om m u n.   E ng . ,   v o l .   7,   no .   1 ,   pp.   1 94 2 02,   2 018 .   [ 16]   M .   K a l a s h ,   M .   R o c ha n ,   N .   M o ha m m e d ,   N .   D .   B .   B r uc e ,   Y .   W a ng ,   a nd  F .   I qba l ,   M a l w a r e   C l a s s i f i c a t i o w i t D e e p   C o nvo l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r k s ,   201 9t I F I P   I nt e r na t i ona l   C onf e r e nc e   on  N e w   T e c hnol o gi e s ,   M obi l i t y   and   Se c ur i t y   ( N T M S) ,   P a r i s ,   pp .   1 - 5 ,   201 8 .   [ 17]   M .   J a de r be r g ,   K .   S i m o ny a n,   A .   V e da l di ,   a nd   A .   Z i s s e r m a n ,   R e a di ng   t e xt   i n   t he   w i l w i t c o nv o l ut i o na l   ne u r a l   ne t w o r k s ,   I n t .   J .   C om pu t .   V i s . ,   v o l .   1 16 ,   no .   1 ,   pp .   1 20 ,   201 6.   [ 18]   K .   Y a o ,   L .   Z h a ng ,   T .   L uo ,   a nd  Y .   W u,   D e e r e i nf o r c e m e nt   l e a r ni ng   f o r   e xt r a c t i v e   do c um e nt   s um m a r i z a t i o n,   N e ur oc om pu t i ng v o l .   284 ,   pp .   52 - 56,   2 018 .   [ 19]   M .   D a y   a nd  C .   C h e n ,   A r t i f i c i a l   i n t e l l i g e nc e   f o r   a ut o m a t i c   t e xt   s u m m a r i z a t i o n ,   201 I E E E   I nt .   C o nf .   I n f .   R e us e   I nt e gr . ,   pp.   4 78 4 84,   2 018 .   [ 20]   Y .   Z ha ng ,   Q .   L i u,   a nd  L .   S o ng ,   S e nt e nc e - s t a t e   l s t m   f o r   t e x t   r e pr e s e n t a t i o n ,   P r oc e e di ngs   of   t he   56t A nnu al   M e e t i ng   o f   t he   A s s o c i a t i on   f or   C om pu t a t i ona l   L i ng ui s t i c s pp .   317 - 3 27,   2 018 .   [ 21]   J .   T .   B e h r e n s ,   P r i nc i p l e s   a nd   p r o c e d u r e s   o f   e x p l o r a t o r y   d a t a   a n a l y s i s ,   P s y c h o l .   M e t ho d s v o l .   2 ,   no .   2 ,   p p .   13 1 ,   19 9 7 .   [ 22]   M .   S t ua r t ,   D .   C .   H o a g l i n ,   F .   M o s t e l l e r ,   a nd  J .   W .   T u ke y ,   U nde r s t a ndi ng   r o bus t   a n e xp l o r a t o r y   da t a   a n a l y s i s . ,   St a t . ,   200 6.   [ 23]   D .   S .   M a y l a w a t i   a nd  G .   A .   P .   S a pt a w a t i ,   S e t   o f   f r e que n t   w o r i t e m   s e t s   a s   f e a t u r e   r e p r e s e n t a t i o f o r   t e x t   w i t h   I nd o ne s i a n   s l a ng ,   J ou r na l   of   P hy s i c s   C o nf e r e nc e   Se r i e s .   v o l .   80 1.   no .   1 .   2017 .   [ 24]   J .   W .   T uke y ,   T he   f ut u r e   o f   da t a   a na l y s i s ,   T he   ann al s   o f   m at he m at i c a l   s t at i s t i c s ,   v o l .   33 ,   no .   1,   pp .   1 - 67,   1 962 .   [ 25]   D .   C .   H o a g l i n ,   J o hn  W .   T uk e y   a nd  da t a   a na l y s i s ,   Q ual i t y   c ont r ol   and  a ppl i e s t at i s t i c s ,   v o l .   49 ,   no .   5 ,     pp.   54 9 - 552,   2 004 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   19 ,   N o .   2 A ugus t   20 20  :     10 00   -   1 00 9   1008   [ 26]   D .   S .   M a y l a w a t i ,   H .   A ul a w i ,   a nd  M .   A .   R a m dh a ni ,   F l e xi b i l i t y   o f   I ndo ne s i a t e x t   pr e - pr o c e s s i ng   l i b r a r y ,   I ndo ne s i an   J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng   and   C om p ut e r   Sc i e nc e . ,   v o l .   13 ,   no .   1 ,   pp .   420 426 ,   2019 .   [ 27]   B .   S .   H a r i s h ,   D .   S .   G ur u,   a n S .   M a nj u na t h,   R e pr e s e nt a t i o a n c l a s s i f i c a t i o o f   t e x t   do c um e nt s :   A   br i e f   r e v i e w ,   I J C A ,   S pe c .   I s s ue   R e c e nt   T r e nd s   I m age   P r oc e s s .   P at t e r n   R e c og ni t . ,   no .   2 ,   pp.   1 10 1 19,   2 010 .   [ 28]   W .   J i a nd  R .   K .   S r i ha r i ,   G r a ph - ba s e t e xt   r e p r e s e n t a t i o a nd  kn o w l e dg e   di s c o v e r y ,   i P r oc e e di ngs   o f   t he   2007   A C M   s y m p os i um   on   A pp l i e d   c om p ut i ng ,   pp .   807 - 811 ,   200 7.   [ 29]   W .   P u,   N .   L i u ,   S .   Y a n,   J .   Y a n ,   K .   X i e ,   a nd  Z .   C he n ,   L o c a l   w o r b a g   m o de l   f o r   t e xt   c a t e g o r i z a t i o n,   Se v e nt I E E E   I nt e r n at i on al   C on f e r e nc e   on   D at M i n i ng   ( I C D M   20 07) ,   O m a ha ,   N E ,   pp.   6 25 - 630 ,   2007 .   [ 30]   H .   M .   W a l l a c h,   T o pi c   m o de l i ng :   be y o nd  ba g - of - w o r ds ,   P r oc e e di ng s   o f   t he   23 r i n t e r na t i ona l   c onf e r e nc e   on   M ac hi ne   l e ar n i ng ,   pp .   977 984 ,   2006 .   [ 31]   A .   S e t hy   a nd  B .   R a m a b ha d r a n ,   B a g - of - w o r no r m a l i z e d   n - g r a m   m o de l s ,   i n   P r oc e e di ngs   o f   t he   A nn ual   C onf e r e nc e   o f   t he   I nt e r n at i on al   Spe e c C om m uni c a t i on  A s s oc i at i on ,   I N T E R SP E E C H ,   pp .   1 59 4 15 97 ,   2 008 .   [ 32]   D .   S .   M a y l a w a t i ,   M .   A .   R a m dha ni ,   A .   R a hm a n ,   a nd  W .   D a r m a l a k s a na ,   I nc r e m e nt a l   t e c hn i qu e   w i t s e t   o f   f r e que nt   w o r i t e m   s e t s   f o r   m i n i ng   l a r g e   I ndo ne s i a t e x t   d a t a ,   i 2 017  5t I n t e r na t i o na l   C on f e r e nc e   on  C y be r   an I T   Se r v i c e   M a nage m e nt   ( C I T SM ) ,   p p.   1 6 ,   20 17 .   [ 33]   M .   K a g e ba c k ,   O .   M o g r e n,   N .   T a hm a s e b i ,   a nd   D .   D ubh a s h i ,   E xt r a c t i v e   s um m a r i z a t i o u s i ng   c o nt i nuo us   v e c t o r   s pa c e   m o de l s ,   P r oc .   2 nd  W or k .   C on t i n .   V e c t o r   Sp.   M ode l .   t he i r   C o m pos . ,   pp .   31 - 39 ,   2014 .   [ 34]   Y .   Z ha ng ,   M .   L e a s e ,   a nd  B .   C .   W a l l a c e ,   A c t i v e   di s c r i m i n a t i v e   t e xt   r e p r e s e n t a t i o l e a r ni ng ,   P r oc .   T hi r t y - F i r s t   A A A I   C on f .   A r t i f .   I n t e l l . ,   p p.   33 86 3 392 ,   2016 .   [ 35]   K .   Z up a nc   a nd   Z .   B o s ni ć ,   A ut o m a t e e s s a y   e v a l ua t i o w i t s e m a nt i c   a na l y s i s ,   K now l e dge - B as e Sy s t . ,   v o l .   12 0,   pp.   11 8 - 132,   2 017 .   [ 36]   S .   T .   D um a i s ,   L a t e n t   s e m a nt i c   a na l y s i s ,   A nn u.   R e v .   I nf .   Sc i .   T e c h nol . ,   v o l .   38,   no .   1 ,   pp.   1 88 2 30,   2 005 .   [ 37]   J .   Y .   Y e h ,   H .   R .   K e ,   W .   P .   Y a ng ,   a nd  I .   H .   M e ng ,   T e x t   s um m a r i z a t i o u s i ng   a   t r a i n a b l e   s um m a r i z e r   a nd  l a t e n t   s e m a n t i c   a na l y s i s ,   I n f .   P r oc e s s .   M a nag . ,   v o l .   41,   no .   1 ,   pp.   7 5 95 ,   2005 .   [ 38]   H .   S c hue t z e ,   H .   A de l ,   a nd  E .   A s g a r i ,   N o ns y m b o l i c   t e xt   r e pr e s e nt a t i o n ,   P r oc .   15 t C on f .   E u r .   C ha pt e r   A s s oc .   C om put .   L i n gu i s t .   C om pu t .   L i n gui s t . ,   v o l .   1,   p p.   78 5 79 6,   20 17 .   [ 39]   K .   N .   S i ng a nd  H .   M .   D e v i ,   D o c um e nt   r e p r e s e nt a t i o t e c hni que s   a nd   t he i r   e f f e c t   o t h e   do c um e nt   c l us t e r i ng   a nd   c l a s s i f i c a t i o n a   r e v i e w ,   I nt .   J .   A dv .   R e s .   C om pu t .   Sc i . ,   v o l .   8 ,   no .   5 ,   pp.   1 780 1784 ,   201 7.   [ 40]   L .   A .   G a t y s ,   A .   S .   E c ke r ,   a nd   M .   B e t hg e ,   I m a g e   S t y l e   T r a ns f e r   U s i ng   C o nvo l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r k s ,   2 016   I E E E   C on f e r e nc e   on  C om pu t e r   V i s i on   an P at t e r R e c o gn i t i on   ( C V P R ) ,   L a s   V e g a s ,   N V ,   p p.   24 14 - 2423 ,   201 6 .   [ 41]   S .   S e n a ,   I nt r o duc t i o n   de e l e a r n i ng   pa r t   7:   c o nvo l ut i o na l   n e ur a l   ne t w o r ( C N N ) ( i B a ha s a ) ,   201 7 ,   O n l i ne ] .   A v a i l a b l e :   ht t p s : / / m e d i um . c o m / @s a m ue l s e na / pe ng e n a l a n - de e p - l e a r ni ng - pa r t - 7 - c o n v o l ut i o na l - ne ur a l - ne t w o r k - c nn - b003b 477dc 94 .   [ 42]   I .   W .   S ua r t i ka   E .   P ,   I m a g e   c l a s s i f i c a t i o u s i ng   c o nvo l ut i o na l   ne ur a l   ne t w o r ( C N N at   C a l t e c 101 ( i B a ha s a ) ,   J .   T e k .   I T S ,   v o l .   5,   no .   1 ,   p p .   7 6,   20 16.   [ 43]   D .   S .   M a y l a w a t i ,   W .   B .   Z u l f i ka r ,   C .   S l a m e t ,   a nd  M .   A .   R a m dh a ni ,   A i m pr o v e o f   s t e m m i ng   a l g o r i t hm   f o r   m i ni ng   I nd o ne s i a t e x t   w i t s l a ng   o s o c i a l   m e d i a ,   i n   6 t I n t e r nat i ona l   C onf e r e nc e   on   C y be r   and   I T   Se r v i c e   M an age m e nt   ( C I T S M   201 8) pp .   1 - 6 ,   201 8.   [ 44]   H .   Z a m a ni   a nd  W .   B .   C r o f t ,   R e l e v a nc e - ba s e w o r e m be d di ng ,   i P r oc e e di ng s   o f   t he   40 t I n t e r na t i o nal   A C M   SI G I R   C on f e r e nc e   on   R e s e ar c h   an D e v e l opm e n t   i n   I n f o r m at i o R e t r i e v al ,   pp .   5 05 - 514 ,   2017 .   [ 45]   M .   N a i l i ,   A .   H .   C ha i b i ,   a nd  H .   H .   B e G h e z a l a ,   C o m pa r a t i v e   s t udy   o f   w o r e m be ddi ng   m e t ho ds   i t o pi c   s e g m e nt a t i o n,   P r oc e di a   C om p ut e r   Sc i e nc e v o l .   112 ,   pp .   340 - 349 ,   2017 .   [ 46]   M .   K a m ka r ha g hi g hi   a nd  M .   M a k r e hc hi ,   C o nt e n t   t r e e   w o r e m be d di ng   f o r   doc um e nt   r e pr e s e nt a t i o n ,   E x pe r t   S y s t .   A ppl . v o l .   90 ,   p p.   24 1 - 249 ,   2 017 .   [ 47]   X .   W u,   X .   Z hu,   G .   Q .   W u ,   a nd  W .   D i ng ,   D a t a   m i n i ng   w i t b i g   da t a ,   I E E E   T r an s .   K n ow l .   D at E ng . v o l .   26 ,     no .   1,   pp .   97 - 107 ,   201 4.   [ 48]   I .   H .   W i t t e n ,   E .   F r a nk ,   M .   A .   H a l l ,   a nd  C .   J .   P a l ,   D a t M i n i ng :   P r ac t i c a l   M a c h i ne   L e ar ni ng  T o ol s   and  T e c hn i que s F o ur t h   E d i .   U n i t e S t a t e s   o f   A m e r i c a :   M o r g a K a uf m a n ,   201 2.   [ 49]   F .   A .   H e r m a w a t i ,   D a t a   M i ni n g ,   Y o gy a ka r t a :   A ndi ,   2013 .   [ 50]   A .   L a m a ni ,   B .   E r r a ha ,   M .   E l ky a l ,   a n A .   S a i r ,   D a t a   m i ni ng   t e c hni que s   a pp l i c a t i o f o r   pr e d i c t i o i O L A P   c ube ,   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   E l e c t r i c al   a nd  C om pu t e r   E n gi ne e r i n g ,   v o l .   9 ,   no .   3 ,   pp .   2 094 - 210 2,   20 19 .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       M u h am m ad   A l i   R am d h a n i   i s   P r o f e s s o r   i I nf o r m a t i o T e c hno l o gy   R e s e a r c i t he   D e pa r t m e n t   o f   I nf o r m a t i c s   a t   t he   U I N   S una G u nung   D j a t i   B a ndu ng ,   I ndo ne s i a .   H i s   c ur r e n t   r e s e a r c i n t e r e s t s   f o c us   o I nf o r m a t i o S y s t e m ,   E x pe r t   S y s t e m ,   D e c i s i o S up po r t   S y s t e m ,   S t r a t e g i c   M a na g e m e n t ,   a nd  R e s e a r c h   M e t ho do l o gy .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       Indone s i an  ne w s   c l as s i f i c a t i o us i ng  c on v ol ut i onal   n e ur al   ne t w or k   ( Muham m ad  A l i   R am dh ani )   1009     D i an   S a ad i l l ah   M ay l aw at i   i s   a   l e c t ur e r   i t he   D e pa r t m e nt   o f   I nf or m a t i c s   a t   t he   U I N   S una n   G unung   D j a t i   B a ndung ,   I ndo ne s i a .   H er   c ur r e n t   r e s e a r c i nt e r e s t s   f o c us   o S o f t w a r e   E ng i ne e r i ng ,   E xpe r t   S y s t e m ,   T e xt   M i ni ng ,   a nd   N a t ur a l   L a ng ua g e   P r o c e s s i ng .   S he   t a k e s   t he   P h. D .   de g r e e   i I nf o r m a t i o a nd  C o m m uni c a t i o T e c hno l o gy  i U ni v e r s i t i   T e kn i ka l   M a l a y s i a   M e l a k a   ( U T e M ) .         T e d d y   M an t o r o   i s   a   C o m put e r   S c i e nc e   P r o f e s s o r   a t   S a m po e r n a   U ni v e r s i t y ,   J a ka r t a .   H e   o bt a i n e a   P h . D . ,   a M S c   a nd  a   B S c ,   a l l   i C o m pu t e r   S c i e nc e   a n hi s   P h. D .   a w a r de d   f r o m   t he   S c ho o l   o f   C o m put e r   S c i e nc e ,   t he   A us t r a l i a N a t i o na l   U ni v e r s i t y   ( A N U ) ,   C a nbe r r a ,   A us t r a l i a .   H e   i s   a   S e n i o r   M e m b e r   o f   I E E E .   H i s   r e s e a r c h   i n t e r e s t   i s   i i nf o r m a t i o S e c u r i t y ,   pe r v a s i v e /   u b i qu i t o u s   c o m pu t i ng ,   w i r e l e s s   s e n s o r   ne t w o r k ,   c o n t e x t - a w a r e   c o m pu t i ng ,   m o b i l e   c o m pu t i ng ,   a n d   i n t e l l i g e n t   e nv i r o nm e n t /   I o T .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.