Trust scope attribute as an attribute to determine the level of trust resources, will be filled with the data contained in the user profile of Twitter -one of social media-known as Bio Twitter. However, these data should be in accordance with the characteristics and functions of each attribute, such as education attribute must be filled in with the information relating to the educational background of the owner of the profile. To obtain the data corresponding to the trust scope attributes, we perform named entity recognition, which is one of the activities in the process of information extraction. Therefore, this paper describes the results of the entity recognition process performed on data contained in the user profile. Software used to recognize the data as an entity is Indonesia Netagger, which is to perform entity recognition that written in Indonesian language. The software recognizes only five entities namely Person, Organization, Location, Position and Other. We carried out the research by conducting four stages namely entity recognition-with original data-Bio Twitter, error identification, formalizing data, and final test. The results show the success of entity recogniton as follow; Person entity is recognized correctly by 71% of the total data available, the entity Organization recognized correctly by 50%, 20% Position entity recognized correctly, and 50% recognized correctly as Location entity.Keywords: trust scope atributes, level trust, user profile, named entity recognition.
AbstrakAtribut trust scope sebagai atribut untuk menentukan tingkat kepercayaan sumber informasi, akan diisi dengan data yang terdapat pada user profile Twitter yang dikenal sebagai Bio Twitter. Hanya saja, data tersebut harus sesuai dengan karakteristik dan fungsi dari masing-masing atribut trust scope, seperti atribut pendidikan harus diisi dengan informasi yang berkaitan dengan latar belakang pendidikan dari pemilik profil tersebut. Untuk mendapatkan data yang sesuai dengan atribut, kami melakukan named entity recognition, yang merupakan salah satu kegiatan pada proses ekstraksi informasi. Oleh karena itu, paper ini menjelaskan hasil proses pengenalan entitas yang dilakukan terhadap data yang terdapat pada user profile. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengenali data sebagai entitas adalah IndonesiaNetagger. IndonesiaNettagger, merupakan perangkat lunak untuk mengenali entitas yang ditulis dalam bahasa Indonesia. Kami melakukan penelitian dalam empat tahap, yaitu pengenalan entity dengan data Bio twitter yang asli, identifikasi kesalahan proses pengenalan, formalisasi data dan pengujian pengenalan entitas akhir. Hasil penelitian menunjukkan keberhasilan sebagai berikut; entitas Person dikenali dengan benar adalah sebesar 71% dari total data entitas yang tersedia, entitas Organization dikenali dengan benar sebasar 50%, entitas Position 20% dikenali dengan benar, dan 50% entitas Location dikenali dengan benar.Kata kunci: atribut trust scope, tingkat kepercayaan, pemilik profil, pengenalan entitas __________________...