Analisis Dan Implementasi Graph Clustering Pada Berita Online Menggunakan Algoritma Chinese Whispers

Abstract

Berita online saat ini merupakan sesuatu yang sangat umum dikalangan masyarakat Indonesia. Data berita online yang telah tersimpan pada suatu penyimpanan data mencapai ratusan miliar berita. Oleh sebab itu diperlukan suatu permodelan, agar memudahkan proses pencarian, manipulasi atau pengolahan data tersebut. Salah satu model yang sangat cocok untuk data berita tersebut adalah model graph. Untuk memudahkan pembaca maka berita online tersebut perlu dikelompokkan berdasarkan keterkaitan isi beritanya. Salah satu metode yang bisa dimanfaatkan untuk mengelompokkan berita adalah dengan graph clustering. Sebelum melakukan graph clustering, data berita online harus diubah menjadi model graph. Langkah pertama untuk mengubah data berita kebentuk graph adalah melakukan preprocessing, lalu dihitung bobot keterkaitan isi beritanya dengan memanfaatkan cosine similarity, setelah itu bobot hasil cosine similarity dinormalisasi untuk dijadikan edge yang menghubungkan node dokumen berita. Setelah berbentuk graph, barulah dilakukan proses graph clustering. Dalam penelitian ini algoritma graph clustering yang digunakan adalah Chinese Whispers, karena Chinese Whispers mampu membentuk cluster dari data graph yang besar dengan waktu yang relatif cepat, sehingga sangat cocok digunakan untuk kasus clustering berita online. Pada penelitian ini telah diuji performasi algoritma Chinese Whispers dari segi kualitas serta tingkat akurasi cluster yang dihasilkan. Setelah dilakukan pengujian diperoleh bahwa kuliatas hasil cluster Chinese Whisper cukup bagus karena hampir 95% node hasil cluster sudah memiliki nilai intra- cluster yang lebih tinggi dari pada inter-cluster-nya, sedangkan rata-rata akurasi dari proses clustering menggunakan algoritma Chinese Whispers adalah 80.0 %.

Kata kunci : Graph, Graph Database, Clustering, Graph Clustering, Chinese Whispers