OPTIMASI PENCARIAN ARTIKEL KESEHATAN DENGAN AUTOMATIC TEXT SUMMARIZATION (ATS) MENGGUNAKAN METODE LATENT SEMANTIC ANALYSIS (LSA)

Putri, Ruth Damayanti Setya (2019) OPTIMASI PENCARIAN ARTIKEL KESEHATAN DENGAN AUTOMATIC TEXT SUMMARIZATION (ATS) MENGGUNAKAN METODE LATENT SEMANTIC ANALYSIS (LSA). Other thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta.

[img]
Preview
Text
COVER_123150097_Ruth Damayanti SP.pdf

Download (139kB) | Preview
[img]
Preview
Text
ABSTRAK_123150097_Ruth Damayanti SP.pdf

Download (10kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf

Download (476kB) | Preview
[img]
Preview
Text
PENGESAHAN PENGUJI.pdf

Download (457kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR ISI_123150097_Ruth Damayanti SP.pdf

Download (97kB) | Preview

Abstract

Membaca merupakan salah satu gaya hidup masyarakat. Seiring dengan berkembangnya teknologi, media untuk membaca yang semula adalah sebuah buku atau berbetuk fisik, sekarang menjadi bergeser menjadi media digital. Salah satu topik bacaan yang sering dibaca adalah topik kesehatan Pada penelitian ini artikel dengan topik kesehatan dari beberapa situs akan dikumpulkan dengan metode scrapping, dan hasil pengambilan data akan diolah untuk menjadi sebuah ringkasan otomatis dengan menggunakan Latent Semantic Analysis, dimana metode ini, akan membantu untuk menemukan makna tersembunyi dari sebuah kumpulan kalimat.Pembentukan ringkasan dibantu dengan metode cross method, dimana metode ini membantu dalam penyusunan kalimat pada ringkasan. Sistem ini juga memiliki sebuah pencarian artikel, untuk membuat pengguna dapat menemukan informasi secarap tepat. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa metode LSA yang dibantu dengan cross method dapat digunakan dalam penyusan ringkasan otomatis dengan baik, Hasil pengujian menghasilkan nilai f-measure dan recall rata-rata sebesar 90.68% dan 85% dengan presentase data latih: data uji adalah 90:10. Pengumpulan data dilakukan selama bulan Februari-Juni 2019 diambil 120 dokumen latih, dan 12 dokumen uji. Pengujian dilakukan dengan compression rate sebesar 30% Kata kunci : ringkasan otomatis, berita kesehatan, scrapping, latent semantic analysis, singular value decomposition, cross method.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User: Nurul Alifah Rahmawati
Date Deposited: 15 Aug 2019 07:41
Last Modified: 15 Aug 2019 07:41
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/20748

Actions (login required)

View Item View Item