InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.14, no.2, Agustus 2024, 130-139 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Komparasi Algoritma Klasifikasi Dan Penerapan NER pada Analisis Sentimen Bencana Alam Banjir
Aprilisa Arum Sari 1* , Muhammad Risky 2 , Ayu Aprillia 3
1 Universitas Duta Bangsa Surakarta, 23 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur
1 Jl. Bhayangkara no. 55-57 Tipes, Surakarta
2 Direktorat Bina Umrah dan Haji Khusus, Kementerian Agama Republik Indonesia Jalan Lapangan Banteng Barat No. 3 - 4, Jakarta Pusat 10710
3 Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260, DKI
Jakarta, Indonesia
*Email Penulis Koresponden: 2011600711@student.budiluhur.ac.id
Abstrak :
Bencana alam akhir-akhir ini terjadi di Indonesia. Layanan jejaring sosial twitter memberi ruang bagi masyarakat untuk menanggapi  terkait  bencana  yang  disebabkan  oleh  fakor alam,  namun  tanggapan  yang  diberikan  oleh  masyarakat belum diklasifikasikan. Pada penelitian ini, analisis sentimen dilakukan  terhadap  tweet  yang  mengklasifikasikannya  ke dalam kategori katastropik dan non-katastropik menggunakan metode klasifikasi komparatif dan pemodelan lain  yang  disebut Entity  Recognition  Modeling (NER). Penelitian  ini  menggunakan  6  algoritma  klasifikasi,  yaitu multinominal naive bayes, random forest, linier regression, support vector machine, decission tree dan KNN. Untuk data training  dan  data  testing  diambil  dengan  metode  random sampling  dengan  presentase  data  training  80%  dan  data testing 20%. Pemodelan NER dilakukan dengan Spacy untuk mendapatkan  LOCATION,  ORGANIZATION,  PERSON, QUANTITY,  TIME.  Setelah  dilakukan  pemodelan  NER dengan spacy, dilanjutkan pengukuran accuracy, precision, recall, f1-score. Support. Perhitungan precission, recall, dan f-measure mendapatkan nilai terbaik yaitu 80%, 100%, dan 89%  untuk  metode  NER  Sedangkan  untuk  hasil  prediksi bencana  dan  non  bencana  didapatkan  hasil  yaitu  81,60%, 82% dan 82%.
Kata Kunci : Naive bayes; Random forest; Linier regression; Support vector machine; Decission tree; KNN; Named Entity Recognition (NER);
Riwayat Artikel: Diserahkan 5 September, 2023 Direvisi 14 Januari, 2024 Diterima 25 Juli, 2024
DOI : 10.22441/incomtech.v14i2.22962

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia ialah negeri tropis terbanyak di dunia yang wilayahnya dilintasi garis khatulistiwa. Hawa tropis yang terdapat di Indonesia sudah menimbulkan banyak
bencana alam yang wajib dirasakan Indonesia. Bencana alam akhir-akhir ini terjadi di Indonesia. Indonesia berada di wilayah tropis sehingga menyebab rawan bencana alam, salah satunya adalah bencana banjir. Banjir ialah bencana alam yang sangat mengusik kegiatan warga. Banjir pula mengganggu infrastruktur dan menghambat aktivitas ekonomi [1] . Seperti yang terjadi pada Jumat, 15 Juli 2022 malam, Jakarta diguyur hujan deras yang mengakibatkan beberapa wilayah di Jakarta terdampak banjir  yang  meluas  dari  71  RT  menjadi  92  RT.  Berbagai  tanggapan  dan  cara masyarakat Indonesia terhadap peristiwa tersebut dilakukan dengan bantuan media sosial, salah satunya media sosial twitter.
Masyarakat  Indonesia  membagikan  reaksi  mereka  terhadap  bencana  alam melalui media sosial twitter, tetapi reaksi ini tidak terklasifikasi [2] . Data mining adalah istilah untuk mencari informasi dalam database. Penambangan data terdiri dari  proses  tercantum  memakai  matematika,  statistika,  kecerdasan  buatan,  serta metode  pendidikan  mesin  buat  mengekstraksi  serta  mengenali  informasi  serta kumpulan  informasi  yang  bermanfaat  dari  bermacam  basis  informasi [3] .  Text mining  merupakan  pelaksanaan  konsep  pengetahuan  serta  metode  penambangan buat menciptakan pola dalam proses menganalisis bacaan buat menciptakan data yang  bermanfaat  buat  tujuan  tertentu [4] .  Klasifikasi  merupakan  metode  yang terbuat buat memprediksi tiap peristiwa ataupun fitur informasi. Proses klasifikasi dicoba sehabis informasi lewat sesi pre- processing. Pada sesi preprocessing dicoba pengecekan  duplikasi  informasi,  pemilihan  fitur,  confusion  matrix [5] .  Dalam konteks ini, perlu dilakukan pengklasifikasian respon masyarakat terhadap bencana alam banjir.
Penelitian ini, didapatkan data dari twitter sebanyak 1.500 data dengan hastag (#)  banjir  yang  kemudian  dilakukan  pelabelan  secara  manual.  Hasil  pengolahan data tersebut dengan 2 kategori yaitu data yang termasuk dalam kategori bencana dan  bukan  bencana.  Setelah  didapatkan  data  tweet-tweet  bencana  banjir, selanjutnya  akan  dilakukan  tahap  bagian  dari  penggalian  data  informasi  untuk pengklasifikasi suatu dokumen atau materi yang diklasifikasikan dalam beberapa kategori seperti orang ( person ), organisasi ( organisation ), lokasi ( location ), waktu ( time )  dan  lainnya.  Pemodelan  ini  biasanya  disebut  pemodelan  Named  Entity Recognition  dan  disingkat  dengan  NER.  Pemodelan  ini  bisa  menolong  proses ekstraksi data dengan metode mengenali sesuatu entitas nama.
Penelitian  sebelumnya  oleh  Adi  Mashabbi  Maksun  (2021) [6] melakukan sentiment analyse natural disaster pada salah satu provinsi di pulau Kalimantan pada  Twitter  menggunakan  metode  algoritma  Naive  Bayes  dengan  dataset  kecil yaitu  520  data  uji  dengan  menggunakan  5    fold  sedangkan  Imam  Fahrur  Rozi (2020) [7] melakukan  sentiment  analyze  di  Twitter  mengenai  pasca  bencana menggunakan  metode  algoritma  klasisfikasi  Naive  Bayes  dengan  menggunakan fitur dari N-gram yaitu unigram dan bigram, dengan jumlah data yang sedikit yaitu 300. Empat uji coba dilakukan dalam tahap pengujian penelitian ini. Namun kedua penelitian  ini  tidak  menggunakan  pendekatan  pemodelan  yang  berbeda  yaitu Named  Entity  Recognition (NER),  dan  tidak  mempertimbangkan  keberadaan entitas sebagai unsur utama data peristiwa.
Banyak penelitian perbandingan algoritma juga telah dilakukan, misalnya Vinita
[8] yang  meneliti  tentang  Komparasi  beberapa  Algoritma  Klasifikasi Machine Learning serta Feature Selection untuk Analisis Sentimen buat Review Film dengan algoritma Naive Bayes, SVM dan ANN. Dari hasil perbandingan ketiga algoritma
tersebut, algoritma pemodelan terbaik adalah algoritma SVM dengan hasil akurasi sebesar  81,10%.  Mawaddah  Harahap  dkk [8] juga  meneliti  tentang  komparasi  4 algoritma  untuk  analisis  sentimen review penjualan  produk  UMKM.  Dari  hasil komparasi  4  algoritma  didapatkan  algoritma  terbaik  untuk  pemodelannya  yaitu algoritma SVM dengan nilai akurasi 98,8%.
Dengan  demikian,  untuk  memudahkan  masyarakat  dan  pihak  terkait  dalam memperoleh informasi bencana alam banjir yang terjadi, dilakukan penelitian ini melakukan pemodelan lebih lanjut dengan menerapkan pemodelan Named Entity Recognition (NER) untuk mendeteksi entitas banjir dari suatu teks, yang berguna saat mengekstraksi data banjir dengan menggunakan 5 entitas yaitu orang (person), organisasi (organisation), lokasi (location), waktu (time) dan jumlah (quantity).
Pada  penelitian  ini  diusulkan  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  beberapa algoritma untuk menggali pengetahuan terkait banjir yang terjadi di Indonesia serta penerapan  NER  untuk  mengetahui  entitas  location,  person,  time,  quantity  dan organization pada data twitter yang akan bermanfaat bagi pihak-pihak yang terlibat dalam mengatasi permasalahan banjir di Indonesia.

## 2. METODE
Dalam  riset  ini,  metodologi  informasi  data  mining  CRISP-  DM  digunakan selaku pemecah permasalahan universal dalam bisnis serta riset. Tata cara ini terdiri dari  enam  tahapan  ialah Business  Understanding , Data  Understanding , Data Preparation , Modelling , Evaluation , serta Deployment [9] . Proses tahapan untuk penelitian ini  terdiri dari enam tahapan yang dapat dijelaskan sebagai berikut.

## 1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Bermacam perihal dicoba dalam fase ini, semacam menguasai kebutuhan serta tujuan  perspektif  bisnis,  menginterpretasikan  informasi  dalam  perihal mendefinisikan  permasalahan  informasi  mining,  serta  menetapkan  rencana  serta strategi buat menggapai tujuan informasi mining. [10] .
2. Data Understanding (Pemahaman Data)
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  cara  pengumpulan  data  dari  twitter menggunakan tools orange, deskripsi serta evaluasi mutu data [11] .

## 3. Data Preparation (Persiapan Data)
Pada  tahap  dilakukan  persiapan  dan  kumpulan  informasi  final  dari  informasi mentah. Bermacam perihal dicoba antara lain dengan pembersihan atau cleaning data,  kemudian  dilanjutkan  dengan  pemilihan  data  (data  Selection)  yang  akan digunakan,  selanjutnya  dilakukan record data  serta  atribut-  atribut,  serta  pula melaksanakan  transformasi  terhadap  data  (data  Transformation)  buat  dijadikan masukan dalam sesi pemodelan.

## 4. Modelling (Pemodelan)
Berbagai hal yang harus dilakukan dalam tahap pemodelan antara lain, termasuk pemilihan  teknik  pemodelan,  pemodelan,  evaluasi  model [11] .  Pada  tahapan  ini dilakukan  secara  langsung  untuk  mencakup  machine  learning  buat  penentuan metode  informasi  mining,  perlengkapan  bantu  informasi  mining  dan  algoritma informasi  mining.  Enam  algoritma  klasifikasi  digunakan  dalam  penelitian  ini kemudian  dilakukan  penerapan  NER  untuk  mengetahui  entitas  seperti  location, person, time, quantity dan organization.

## 5. Evaluation (Pengujian)
Pada  tahap    ini  dicoba  dengan  cara  melihat  tingkatan  dari  standar  pola  yang dihasilkan oleh suatu algoritma. Sehingga parameter yang akan digunakan dibuat untuk  mengevaluasi  suatu  algoritma  perbandingan  merupakan  Confusion  Matrix serta dilihat ketentuan nilai akurasi, presisi serta recall.

## 6. Deployment (Penyebaran)
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembuatan  laporan  berupa  hasil  yang  didapatakn dan artikel jurnal yang menggunakan suatu model algoritma yang dihasilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Business Understanding
Penerapan  data  mining    untuk  penelitian  ini  berhubungan  secara  langsung dengan data terkait bencana alam yaitu banjir untuk menggali pengetahuan tentang banjir yang terjadi di Indonesia. Serta penerapan NER untuk mengetahui entitas location, person, time, quantity dan organization pada data twitter.

## B. Data Understanding
Data yang diperoleh pada penelitian ini yaitu melalui twitter yang ditambang dengan tools orange dengan keyword #banjir. Data tersebut merupakan data twitter bencana banjir pada periode Juli 2022.
Tabel 1. Data Twitter

## C. Data Preparation
Pada Tahap ini yaitu Data Cleaning , dataset yang terdiri dari 1500 dengan 733 dengan  label  bencana  dan  754  dengan  label  bukan  bencana.  Setelah  di preprocessing didapatkan  data  sebanyak  870  data  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.
Tabel 2. Data Bersih
Pada  Sesi  Data  Transformation  kumpulan  informasi  diganti  jadi  format informasi  yang  cocok  dalam  proses  informasi  mining.  Data  tersebut  dicoba pergantian dari format xls jadi format csv, Dataset bencana diberi label angka 0( nol) sebaliknya non bencana diberi label angka 1( satu). Data tersebut setelah itu ditaruh serta diimport ke tools informasi mining memakai python.
Tabel 3. Data Transformasi
D. Modelling
Pada  fase  ini,  proses  dimana  model  memakai  metode  klasifikasi  terpilih menciptakan  sesuatu  pola  data  yang  bisa  mempermudah  pihak-  pihak  yang berkepentingan.  Model  klasifikasi  yang  dihasilkan  metode  data  mining  ini digunakan  buat  memprediksi  twitter  bencana  serta  non  bencana.  Ada  pula tools ataupun perlengkapan bantu buat pemrosesan pengolahan data mining merupakan Visual Code dengan bawah Python 3. 9. Sesi ini menunjukkan dan membagikan data menimpa kinerja algoritma dalam tata cara klasifikasi.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  6  algoritma  klasifikasi,  yaitu multinominal naive bayes, random forest, linier regression, support vector machine, decission tree dan knn . Untuk d ata training dan data testing dikumpulkan dengan metode random sampling dengan presentase data training 80% dan data testing 20%.
Gambar 1. Hasil Komparasi 6 Algoritma
Pada  Gambar  1.  merupakan  hasil  komparasi  dari  6  algoritma  klasifikasi. Dari hasil komparasi tersebut didapatkan hasil menunjukan bahwa algoritma naive bayes  adalah  algoritma  terbaik  dengan  nilai  akurasi  81,6092%  dibandingkan dengan algoritma klasifikasi yang lainnya.
Tweet yang  merupakan  bencana  banjir  dilakukan Name  Entity  Recognition (NER) dengan  pemodelan Spacy. Pemodelan Spacy, telah  memiliki  pemodelan beberapa  bahasa,  diantaranya  Bahasa: Catalan,  Chinese,  Croatian,  Danish, English,  French,  Italian,  Korean  dan sebagainya.  Sedangkan  untuk  Bahasa Indonesia, Spacy belum memiliki pemodelan Bahasa Indonesia [12] . Dikarenakan Spacy belum memiliki pemodelan untuk Bahasa Indonesia, maka pada  penelitian  ini  digunakan data  training sebanyak  3.561  data (Https://spacy.io/models). Data training ini terdiri dari teks dan juga anotasi [13] . Dilakukan preprocessing  data ,  yaitu selection  attribute .  Atribut  yang  digunakan adalah tweet yang merupakan bencana banjir. Kemudian memberikan huruf kapital di awal kata [14] , seperti untuk untuk nama, nama lokasi, nama organization . Pemodelan  NER  dilakukan  dengan Spacy untuk  mendapatkan  LOCATION, ORGANIZATION, PERSON, QUANTITY, TIME. Setelah dilakukan pemodelan NER dengan spacy [15] , dilanjutkan pengukuran accuracy, precision, recall, f1- score [16] Support.
Tabel 4. Hasil NER dengan data testing 733 tweet
Pada  hasil  NER  disajikan  dalam  tabel  confusion  matrix  seperti  pada  Tabel  4 Pada  Tabel  5  terlihat  bahwa  jumlah  kejadian  yang  terdeteksi  lebih  sedikit  dari dataset hal ini dikarenakan banyaknya tweet yang tidak menyebutkan LOCATION, ORGANIZATION, PERSON, QUANTITY, ataupun TIME.
Tabel 5. True-False NER
Pada  Tabel  5.  Ditampilkan  performa  NER,  yaitu  dari  31  LOCATION  yang terdeteksi,  terdapat  21  LOCATION  true,  10  yang  false.  Sedangkan ORGANIZATION, true 7 dan false 1. Untuk PERSON 7 untuk true dan 4 untuk false. QUANTITY terdapat 9 true dan 2 false. Dan pada TIME dapat dilihat, ada 11 true dan 10 false dari total 11.
Sedangkan  akurasi  tertinggi,  diperoleh  dari  algoritma  Naïve  Bayes  80,5%, selanjutnya disusul Random Forest , Linier Regression , SVM, KNN dengan nilai yang sama yaitu 77,8%. Terakhir adalah Decision tree dengan akurasi 75%.

## E. Evaluation
Setelah  model  komparasi  algoritma  klasifikasi  dirasa  telah  baik  hingga berikutnya  merupakan  sesi  evaluation.  Pada  sesi  ini  merupakan  sesi  penilaian komparasi  algoritma  dengan  parameter  yang  digunakan  yakni  Confusion  Matrix yang  pada  dasarnya  merupakan  buat  membagikan  data  perbandingan  hasil  yang sudah  dicoba  oleh  model  dengan  hasil  klasifikasi  sesungguhnya  dengan memandang  nilai  presisi  serta  recall.  Berikut  hasil  penilaian  pada  model  yang dihasilkan oleh algoritma ini.
Naive Bayes
Random Forest Linier Regression SVM Decission Tree KNN
Gambar 2. Confussion Matrix, Presisi dan Recall Komparasi Algoritma.
Perhitungan  akurasi, precision,  Recall,  f1-score, dan support menggunakan  6 algoritma yaitu, Naïve Bayes, Random Forest, Logistic Regression, SVC, Decision Tree, dan KNN .
Tabel 6. Performa Algoritme Naïve Bayes
Precision Recall   F1-score   Support 1. 0.8 1.00 0.89 28 2. 1.00 0.12 0.22 8
Tabel 7. Performa Algoritme Random Forest
Precision Recall F1-score   Support 1. 0.78 1.00 0.88 28 2. 0.00 0.00 0.00 8
Tabel 8. Performa Algoritme Logistic Regression
Precision Recall F1-score   Support 1. 0.78 1.00 0.88 28 2. 0.00 0.00 0.00 8 Tabel 9. Performa Algoritme SVC
Precision Recall F1-score   Support 1. 0.8 1.00 0.89 28 2. 1.00 0.12 0.22 8
Tabel 10. Performa Algoritme Decision Tree
Precision Recall F1-score   Support
1. 0.8 1.00 0.89 28 2. 1.00 0.12 0.22 8
Tabel 11. Performa Algoritme Decision Tree
Precision Recall F1-score   Support 1. 0.8 1.00 0.89 28 2. 1.00 0.12 0.22 8
Tabel 12. Performa Algoritme KNN Precision Recall F1-score Support 1. 0.8 1.00 0.89 28 2. 1.00 0.12 0.22 8

## F. Deployment
Setelah melakukan tahap evaluasi, dimana dilakukan evaluasi keseluruhan atau detail  terhadap  model  algoritma,  kemudian  seluruh  model  yang  dibangun diimplementasikan. Setelah  itu, perubahan  pada model algoritme klasifikasi untuk memungkinkannya  agar  dapat  memberikan  hasil  yang  konsisten  dengan  tujuan awal fase CRISP-DM.

## 4. KESIMPULAN
Metode  NER  dengan  Spacy  yang  digunakan  mampu  melakukan  melakukan pengenalan  Named  Entity  Recognistion  (NER)  yaitu  LOCATION, ORGANIZATION, PERSON, QUANTITY, TIME.  dengan hasil yang baik.  Dari hasil  komparasi  6  algoritma  klasifikasi  didapatkan  bahwa  algoritma  naive  bayes adalah  algoritma  terbaik  untuk  keduanya.  Perhitungan  precission,  recall,  dan  f- measure  mencapai  nilai  terbaik  yaitu  80%,  100%,  dan  89%  untuk  metode  NER sedangkan hasil prediksi bencana dan non bencana sebesar 81,60%, 82% dan 82%.
Untuk  pengembangan  sistem  kedepan,  disarankan  dapat  mendeteksi  kerugian dari  bencana  banjir  yang  dialami,  sehingga  menjadi  bahan  masukan  untuk pemerintah pusat maupun daerah dalam penanggulangan bencana banjir.

## R EFERENSI
[1] I.  Fitriyaningsih  dan  Y.  Basani,  “Prediksi  Kejadian  Banjir  dengan  Ensemble  Machine Learning MenggunakanBP-NN dan SVM,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, 2019.
[2] F.  Nonggala  dan  C.  Fatichah,  “Klasifikasi  jenis  kejadian  menggunakan  kombinasi NeuroNER dan Recurrent Convolutional Neural Network pada data Twitter,” vol. 4, no. 2, hal. 81–90, 2018.
[3] M. F. Rifai, H. Jatnika, dan B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” PETIR , vol. 12, no. 2, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
[4] R. M. Yanti, I. Santoso, dan L. H. Suadaa, “Application of Named Entity Recognition via Twitter  on  SpaCy  in  Indonesian  (Case  Study :  Power  Failure  in  the  Special  Region  of Yogyakarta),” Indones. J. Inf. Syst. , 2021, doi: 10.24002/ijis.v4i1.4677.
[5] Y.  Apridiansyah,  N.  D.  M.  Veronika,  dan  E.  D.  Putra,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Fakultas Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Bengkulu Menggunakan Metode Naive  Bayes,” JSAI  (Journal  Sci.  Appl.  Informatics) ,  vol.  4,  no.  2,  2021,  doi: 10.36085/jsai.v4i2.1701.
[6] A.  M.  Maksun,  Y.  A.  Sari,  dan  B.  Rahayudi,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  Bencana Alam di Kalimantan Selatan menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 5, no. 12, hal. 5614– 5621, 2021.
[7] I.  Fahrur  Rozi,  A.  Taufika  Firdausi,  dan  K.  Islamiyah,  “Analisis  Sentimen  Pada  Twitter Mengenai Pasca Bencana Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram,” J.
Inform. Polinema , vol. 6, no. 2, hal. 33–39, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.316.
[8] V. Chandani dan R. S. Wahono, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Dan Feature Selection pada Analisis Sentimen Review Film,” J. Intell. Syst. , vol. 1, no. 1, 2015.
[9] J. Han, M. Kamber, dan J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[10] D. A. Lestari dan D. Mahdiana, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Twitter untuk  Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Larangan  Mudik  2021,” Inform.    J.  Ilmu Komput. , vol. 17, no. 2, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i2.3629.
[11] R. Jayadi, H. M. Firmantyo, M. T. J. Dzaka, M. F. Suaidy, dan A. M. Putra, “Employee performance prediction using naïve bayes,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. , vol. 8, no. 6, 2019, doi: 10.30534/ijatcse/2019/59862019.
[12] R. M. Yanti, I. Santoso, dan L. H. Suadaa, “Application of Named Entity Recognition via Twitter  on  SpaCy  in  Indonesian  (  Case  Study :  Power  Failure  in  the  Special  Region  of Yogyakarta ),” vol. 4, no. 1, hal. 76–86, 2021.
[13] R.  R.  Rizqiyah,  L.  Muflikhah,  dan  M.  A.  Fauzi,  “Pengenalan  Entitas  Bernama  untuk Identifikasi Transaksi Akuntansi Pengenalan Entitas Bernama untuk Identifikasi Transaksi Akuntansi Menggunakan Hidden Markov Model,” no. July, 2018.
[14] P. Attewell dan D. Monaghan, “14. Association Rules,” Data Min. Soc. Sci. , vol. 8, no. 5, hal. 227–234, 2019, doi: 10.1525/9780520960596-015.
[15] W. F.  Oyewusi,  O.  Adekanmbi,  I. Okoh,  dan  V.  Onuigwe,  “NaijaNER :  Comprehensive Named Entity Recognition for 5 Nigerian Languages.,” 2021.
[16] W. Liao dan S. Veeramachaneni, “A Simple Semi-supervised Algorithm For Named Entity Recognition,” no. June, hal. 58–65, 2009.