Implementasi Metode Latent Semantic Analysis pada Peringkas Berita Difabel Otomatis

⭐ Effendi, Aaron (2021) Implementasi Metode Latent Semantic Analysis pada Peringkas Berita Difabel Otomatis. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (631kB)
	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (131kB)
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (136kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (357kB) | Preview
	Text BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
	Text BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (6kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (686kB)

Abstract

Di Indonesia, perhatian masyarakat terhadap penyandang disabilitas masih sedikit jika dibandingkan dengan negara luar. Penyebab sedikitnya perhatian terhadap penyandang disabilitas salah satunya adalah kurangnya informasi mengenai penyandang disabilitas. Salah satu cara untuk mendapatkan informasi adalah dengan membaca berita. Tetapi, penulisan berita difabel sangat kompleks dan membutuhkan analisis yang mendalam. Diperlukan cara yang dapat membantu jurnalis untuk melakukan penelitian dengan lebih cepat. Membaca ringkasan adalah salah satunya. Oleh karena itu, diperlukan peringkas berita otomatis. LSA (Latent Semantic Analysis) dan TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) adalah salah satu metode yang sering digunakan. TF-IDF digunakan untuk pembobotan pada setiap kata yang ada pada teks. LSA digunakan untuk pembobotan terhadap kalimat sesuai dengan semantiknya selayaknya manusia. Bobot yang dihasilkan LSA digunakan untuk memilih kalimat yang akan menjadi ringkasan. Dalam penelitian ini digunakan dua dataset, yaitu dataset IndoSum dan dataset scraping yang didapatkan dari website yang telah ditentukan. Hasil dari penelitian yang dilakukan menunjukan bahwa LSA mendapatkan cosine similarity sebesar 0.9419 dan F1-score sebesar 0.2076 pada dataset IndoSum, dan cosine similarity 0.9698 dan F1-score sebesar 0.2454 pada dataset scraping.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Effendi, Aaron (00000020915)
Contributors:	Gunawan, Dennis
Keywords:	Berita Difabel, LSA, Penyandang Disabilitas, Peringkas Berita Otomatis, TF-IDF
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++
Sustainable Development Goals:	Goal 10 Reduce inequality within and among countries Goal 04. Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	24 Aug 2021 12:58
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/17229

Actions (login required)

View Item