Ekstraksi Informasi Artikel Musik Berdasarkan Ontologi Menggunakan Named Entity Recognition dan Metode Rule Based

Abstract

Artikel yang terdapat pada suatu website sebagian besar merupakan informasi yang tidak terstruktur, hal ini mengakibatkan sulitnya mendapatkan informasi utama yang relevan dalam bentuk informasi yang terstruktur. Ekstraksi informasi merupakan suatu proses untuk mengubah informasi tidak terstruktur menjadi informasi terstruktur. Ekstraksi informasi berdasarkan ontologi bertujuan untuk menyediakan konten semantik untuk web semantik. Penelitian ini menggunakan proses Part of Speech Tagging untuk pelabelan kelas kata dan Named Entity Recognition untuk pengenalan entitas kata dalam proses pre-processing. Proses pre-processing dilakukan untuk mempermudah proses ekstraksi informasi dan penentuan rules dalam rule based untuk mendapatkan hasil ekstraksi informasi. Penelitian ini hanya berfokus kepada artikel musik yang berisi informasi tentang penyelenggaraan acara musik dan mengambil 4 jenis entitas yaitu nama acara, nama artis, waktu dan tempat.

Articles contained on a website are mostly unstructured information, this results in the difficulty of obtaining relevant information in the form of structured information. Information extraction is a process of converting unstructured information to structured information. Information extraction based on ontology aims to provide semantic content for the semantic web. This research uses Part of Speech Tagging (POS Tagging) for labeling the word class and Named Entity Recognition (NER) for identification of word entities in the pre-processing process. The pre-processing process is used to simplify the information extraction process and determine the rules in the rule-based method to obtain information extraction results. This research focuses only on music articles that contain information about music event and takes 4 types of entities that are event, artist, time and place.