Implementasi Metode TF-IDF dan Enhanced Genetic Algorithm pada Peringkas Otomatis Teks Bahasa Indonesia (Studi Kasus: PT Gramedia Digital Nusantara)

Putra Rasiady, Rinaldi (2019) Implementasi Metode TF-IDF dan Enhanced Genetic Algorithm pada Peringkas Otomatis Teks Bahasa Indonesia (Studi Kasus: PT Gramedia Digital Nusantara). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.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 (1MB) | 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 (4MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (6MB)

Abstract

Membutuhkan waktu yang cukup banyak dalam membaca teks asli adalah kendala yang sering dialami oleh seorang Content Creative Writer PT Gramedia Digital Nusantara dalam membuat artikel mengenai review buku atau tulisan mengenai deskripsi seorang penulis. Gramedia.com selaku bisnis usaha yang bergerak secara online, membutuhkan traffic dan SEO (Search Engine Optimization) dalam operasionalnya. Semakin cepat artikel dihasilkan, maka semakin cepat pula menambah traffic dan SEO gramedia.com. Oleh karena itu, dibuatlah aplikasi peringkas teks otomatis membantu dan mempercepat Content Creative Writer dalam membuat artikel. Aplikasi peringkas teks otomatis dibuat dengan metode TF- IDF dan Enhanced Genetic Algorithm (EGA) sebagai algoritma pembuatan ringkasan. TF-IDF adalah metode pembobotan kalimat dalam teks. Enhanced Genetic Algorithm adalah pengembangan dari Genetic Algorithm yang biasa digunakan untuk mencari solusi optimal dari kemungkinan solusi yang ada. Dalam Enhanced Genetic Algorithm yang dipakai, menggunakan iterasi sebesar 40, jumlah populasi 20, nilai crossover rate (CR) sebesar 0,8, dan nilai mutation rate (MR) sebesar 0,2. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dan database MySQL. Aplikasi ini telah dievaluasi menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dan mendapatkan hasil sebesar 82.67% menyatakan setuju bahwa aplikasi dapat berguna (perceived usefulness) dan 83,33% menyatakan setuju bahwa aplikasi dapat dengan mudah digunakan (perceived ease of use).

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Content Creative Writer, Enhanced Genetic Algorithm, Peringkas Teks Otomatis, PT Gramedia Digital Nusantara, SEO, TF-IDF, Technology Acceptance Model
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	04 Dec 2019 03:13
Last Modified:	25 Aug 2023 00:10
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/11009

Actions (login required)

View Item