Deteksi Penggunaan Kata Konjungsi pada Portal Berita dengan Algoritma Cosine Similarity (Studi Kasus: Tribun News)

Olwen, Jerico (2023) Deteksi Penggunaan Kata Konjungsi pada Portal Berita dengan Algoritma Cosine Similarity (Studi Kasus: Tribun News). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (673kB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (213kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (214kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (270kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (451kB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (204kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Pada media massa cetak seperti koran, majalah, dan tabloid yang telah melalui proses kurasi yang ketat, masih ditemukan kesalahan-kesalahan seputar kebahasaan. Terkadang waktu tidak cukup banyak untuk melakukan pemeriksaan ulang terhadap penulisan berita karena harus berpatokan pada tenggang waktu yang telah ditentukan untuk penayangan berita. Hal ini menyebabkan kesalahan eja ditemukan di media massa online. Salah satu kesalahan eja yang umum ditemukan yaitu penggunaan kata konjungsi. Oleh karena itu, dibangun sebuah sistem yang dapat membantu pemeriksaan ulang dalam penulisan berita terkait penggunaan kata konjungsi menggunakan algoritma Cosine Similarity. Cosine Similarity banyak digunakan dalam berbagai tugas pembelajaran mesin dan dalam menangani data tekstual karena kemampuannya yang dinamis untuk beradaptasi dengan berbagai karakteristik data. Selain itu, implementasi algoritma pada sistem dilakukan menggunakan Javascript dan memanfaatkan framework NextJS dalam mengelola tampilan sistem. Sistem yang dibangun berhasil melakukan deteksi pada penggunaan kata konjungsi terhadap teks berita yang berasal dari portal berita Tribun News dengan tingkat akurasi sebesar 92.2% dan F1 score sebesar 80.9%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	berita, Cosine Similarity, deteksi, konjungsi
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:	11 Mar 2023 09:00
Last Modified:	28 Jun 2023 06:50
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/23813

Actions (login required)

View Item