Rancang Bangun Aplikasi Automatic Text Summarization Dengan Metode Maximum Marginal Relevance Berbasis Web

Tanujaya, Adrian Renaldi (2018) Rancang Bangun Aplikasi Automatic Text Summarization Dengan Metode Maximum Marginal Relevance Berbasis Web. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	Text HALAMAN AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (883kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (847kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (866kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (5MB)

Abstract

Banyaknya informasi tersedia yang dapat diakses secara cepat, dapat menimbulkan dampak negatif, salah satunya adalah information overload atau kelebihan informasi dengan keterbatasan manusia untuk mengolahnya. Aplikasi ini dirancang dan dibangun untuk mengatasi masalah tersebut, dengan cara meringkas sebuah dokumen teks menjadi suatu ringkasan tanpa mengurangi makna dari seluruh dokumen tersebut. Proses peringkasan tersebut menggunakan metode Maximum Marginal Relevance, yaitu meringkas teks dengan membandingkan bobot setiap kalimat sumber dokumen dengan bobot kalimat yang sudah dipilih menjadi ringkasan. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi dapat melakukan peringkasan dengan menghasilkan jumlah kata sebesar 72,2% dari jumlah kata dokumen sumber. Selain itu, berdasarkan survei yang dilakukan, sebanyak 32 responden memberikan nilai sebesar 3,947 dari skala 1 sampai dengan 5 terhadap user interface dan user experience aplikasi.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Tanujaya, Adrian Renaldi
Contributors:	Prasetiyowati, Maria Irmina
Keywords:	Maximum Marginal Relevance, peringkas teks, web, pembobotan, ringkasan.
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.5 Application / Software
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	25 Jan 2019 07:12
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/4926

Actions (login required)

View Item