Klasifikasi Tingkat Keparahan Berita Kecelakaan Dari Situs Berita Mainstream Untuk Pembangunan Petakabar Dengan Menggunakan Metode Decision Tree.

Purba, Herri (2022) Klasifikasi Tingkat Keparahan Berita Kecelakaan Dari Situs Berita Mainstream Untuk Pembangunan Petakabar Dengan Menggunakan Metode Decision Tree. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111840000056-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Kecelakaan merupakan suatu peristiwa yang tidak terduga dan bisa terjadi kapan saja dan dimana saja yang menimbulkan banyak kerugian. Akibat dari kecelakaan itu sendiri banyak sekali seperti kerusakan yang ditimbulkan disekitar daerah kecelakaan, korban meninggal maupun luka, dan lain sebagainya. Kecelakaan dapat disebabkan oleh alam atau pun dapat disebabkan oleh makhluk hidup. Kecelakaan yang dapat disebabkan oleh alam seperti kecelakaan pesawat atau kapal tenggelam akibat cuaca buruk, jalan licin akibat hujan lebat, dan lain-lain. Sedangkan kecelakaan yang dapat disebabkan oleh makhluk hidup seperti pengendara motor maupun mobil yang mengantuk, hewan liar yang tiba-tiba melintas, pengendara yang melebihi batas kecepatan ataupun yang ugal-ugalan, dan lain-lain. Di Indonesia, kecelakaan bukan lagi suatu hal yang asing dan hampir terjadi setiap hari. Kecelakaan di Indonesia juga biasanya terjadi dikarenakan kurang disiplinnya masyarakat atau faktor kelalaian masyarakat yang suka melanggar peraturan lalu lintas. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah solusi untuk mengurangi tingkat kecelakaan. Salah satu solusi adalah dengan pembangunan petakabar yang dapat memberikan informasi kepada masyarakat maupun pemerintahan tentang lokasi rawan kecelakaan guna mengurangi tingkat kecelakaan dan memberikan penanganan terhadap lokasi tersebut agar mengurangi tingkat kecelakaan. Dalam proses pembangunan petakabar, digunakan teks berita yang berasal dari situs berita terpercaya untuk dilakukan ekstraksi informasi yang digunakan dalam proses pemetaan. Berita yang didapatkan diperoleh dengan menggunakan proses scraping dengan topik kecelakaan dan akan dilakukan pencarian informasi seperti nama kejadian (what), orang terlibat (who), waktu kejadian (when) dan lokasi kejadian (where) serta info tentang korban kecelakaan. Kemudian data info jumlah korban kecelakaan digunakan untuk proses klasifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi Decision Tree. Terakhir adalah melakukan ekspor data dengan metode yang disepakati.
=================================================================================================================================
An accident is an unexpected event and can happen anytime and anywhere which causes a lot of losses. The consequences of the accident itself are many such as damage caused around the accident area, deaths and injuries, and so on. Accidents can be caused by nature or can be caused by living things. Accidents that can be caused by nature such as plane crashes or sinking ships due to bad weather, slippery roads due to heavy rains, and others. Meanwhile, accidents that can be caused by living things such as motorcyclists or cars who are sleepy, wild animals that suddenly pass by, motorists who exceed the speed limit or who are reckless, and others. In Indonesia, accidents are no longer a foreign thing and almost happen every day. Accidents in Indonesia also usually occur due to lack of community discipline or negligence factors of people who like to violate traffic rules. Therefore, a solution is needed to reduce the accident rate. One solution is to build a newscracker that can provide information to the public and government about accident-prone locations to reduce the accident rate and provide handling of these locations in order to reduce the accident rate. In the process of building a news story, news texts derived from trusted news sites are used to extract information used in the mapping process. The news obtained is obtained using a scraping process with the topic of the accident and information will be searched for information such as the name of the incident (what), the person involved (who), the time of the incident (when) and the location of the incident (where) as well as information about the victim of the accident. Then the data on the number of accident victims is used for the classification process using the Decision Tree classification method. The last is to export data with an agreed method.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSIf 001.012 Pur k-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Kecelakaan, Decision Tree, Petakabar, Scraping. Accident, Decision Tree, Newsstorm, Scraping.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	25 May 2026 07:21
Last Modified:	25 May 2026 07:21
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133406

Actions (login required)

View Item