p-Index From 2021 - 2026
8.717
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Informatika Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Teknik ITS IPTEK Journal of Science IPTEK Journal of Proceedings Series IPTEK The Journal for Technology and Science Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) Jurnal Buana Informatika TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Mikrotek Jurnal Simantec Jurnal Ilmiah Kursor Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) International Journal of Advances in Intelligent Informatics Scientific Journal of Informatics Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi EMITTER International Journal of Engineering Technology Jurnal Inspiration Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual Journal of Development Research Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research Inform : Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi INTEGER: Journal of Information Technology Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal ULTIMATICS Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal SPIRIT Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Journal of Intelligent Computing and Health Informatics (JICHI) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Technology and Informatics (JoTI) Melek IT: Information Technology Journal Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Journal Research of Social Science, Economics, and Management Sewagati RESLAJ: Religion Education Social Laa Roiba Journal Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi
Claim Missing Document
Check
Articles

Visualisasi Similaritas Topik Penelitian dengan Pendekatan Kartografi Menggunakan Self-Organizing Maps (SOM) Budi Pangestu; Diana Purwitasari; Chastine Fatichah
Jurnal Teknik ITS Vol 6, No 2 (2017)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (588.087 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v6i2.23706

Abstract

Penelitian merupakan salah satu hal yang penting dalam pengembangan bidang keilmuan sehingga dinilai perlu diciptakan sebuah visualisasi Peta Keterkaitan Antar Topik Riset Penelitian, agar mampu memberikan ide dan gambaran bagi calon peneliti dari Indonesia tentang potensi Topik Penelitian yang dapat dikembangkan.Pada penelitian kali ini, akan digunakan Data Penelitian studi dari Resits.its.ac.id sebagai data input. Pemrosesan Data Mining pada data teks seringkali memiliki kendala dalam kata-kata yang terdapat pada corpus terlalu kotor atau biasa disebut stopwords, dan besarnya dimensi fitur yang didapat dari data teks sangat besar. Berdasarkan hasil uji coba, dapat disimpulkan bahwa ekstraksi fitur dan Teknik cluster yang digunakan sudah tepat divalidasi dengan Silhouette Score sebesar 0.5215, dan Cophenet Correlation Coefficient sebsar 0.977. Uji coba diatas menunjukkan bahwa K-means Clustering yang digunakan menghasilkan Cluster yang Cohesive dan Separable ditandai dengan hasil Silhouette Score dan Cophenet Correlation Coefficient yang besar.
Penentuan Harga dengan Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto Pada Rancang Bangun Aplikasi “Finding-Tutor” Syah Dia Putri Mustika Sari; Hari Ginardi; Chastine Fatichah
Jurnal Teknik ITS Vol 6, No 2 (2017)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (781.265 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v6i2.24123

Abstract

Keterbatasan waktu yang dimiliki di sekolah membuat kegiatan belajar tidak hanya berlangsung di dalam ruang kelas saja. Orang tua juga tidak dapat kita libatkan secara maksimal dalam kegiatan belajar karena keterbatasan waktu dan kemampuan materi yang dikuasai. Hal ini menjadikan tutor sebagai salah satu profesi yang cukup dibutuhkan dan menjanjikan. Namun, keterbatasan waktu dan lokasi membuat tutor kesulitan menemukan konsumen yang sesuai. Selain itu, kendala utama yang dihadapi konsumen adalah ketetapan harga tutor yang cukup mahal. Tugas akhir ini ditujukkan untuk mengatasi masalah tersebut dengan sebuah aplikasi berbasis Android yang dapat membantu konsumen mencari tutor. Aplikasi tersebut dilengkapi dengan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu menghitung harga layanan dengan Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto. Hal ini memungkinkan system menghitung harga layanan dengan tepat berdasarkan dengan kriteria tertentu. Hasil dari penelitian ini adalah berupa aplikasi pencarian tutor yang dilengkapi dengan Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto yang menghitung harga layanan berdasarkan tingkat kesulitan, waktu dan jarak.
Optimasi Peletakan Pola Busana pada Kain Menggunakan Alogaritma Genetika Davin Masasih; Nanik Suciati; Chastine Fatichah
Jurnal Teknik ITS Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v9i1.49722

Abstract

Produksi pakaian dalam jumlah banyak tentu akan menghabiskan banyak waktu dan tenaga. Seorang pembuat pola harus menggandakan pola satu per satu dan harus memikirkan pemetaan pola pada kain yang tepat. Pemetaan yang seadanya akan berdampak pada biaya industri dikarenakan bahan baku mengambil peranan yang sangat penting di dalam efisiensi produksi. Dengan kuantitas bahan baku kain yang minimal, diusahakan dapat menghasilkan kuantitas pola yang maksimal. Oleh karena itu, optimasi bahan baku perlu dilakukan guna mendapatkan tingkat efisiensi produksi yang tinggi, yaitu kebutuhan bahan seminimum mungkin. Pada penelitian ini diimplementasikan algoritma genetika untuk menyelesaikan permasalahan optimasi peletakan pola busana pada kain. Algoritma genetika mampu menyelesaikan masalah kombinatorial dengan waktu yang singkat sehingga memberikan solusi terbaik. Sistem menggunakan metode 2-point crossover pada proses pindah silang, pertukaran gen pada proses mutasi, seleksi dengan Stochastic Universal Sampling, dan evaluasi dengan pergeseran per piksel untuk menghitung nilai fitness yaitu lebar kain minimum yang diperlukan. Data yang digunakan pada sistem berjumlah 339 pola yang terdiri dari berbagai macam pola busana mulai dari atasan, rok, celana, macam-macam model lengan dan kerah, serta gaun. Pola-pola tersebut divisualisasikan dalam format Scalable Vector Graphics. Uji coba dilakukan pada kain berukuran 500x150 dengan variasi banyak generasi yakni 3, 5, 7, 9, dan 11 serta variasi mutation rate dan crossover rate mulai dari 0.1 sampai 0.9. Pada uji coba dengan 6 pola diperoleh hasil terbaik pada generasi 7, mutation rate 0.3, dan crossover rate 0.6 dengan kebutuhan kain minimum yakni 137 piksel atau setara dengan 137 cm.
Pengembangan Modul Pengolah Data Citra untuk Aplikasi Pemetaan Kerusakan Jalan Ivan Agung Pandapotan; Daniel Siahaan; Chastine Fatichah
Jurnal Teknik ITS Vol 8, No 2 (2019)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (705.113 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v8i2.49489

Abstract

Kerusakan jalan masih merupakan salah satu masalah utama untuk transportasi darat. Untuk menangani kerusakan jalan tersebut masih dengan metode manual. Untuk memetakan kerusakan jalan tersebut surveyor harus langsung turun ke lokasi kerusakan yang memberikan resiko kecelakaan, kurang efisien dari segi ruang, waktu, serta biaya karena harus turun langsung ke bagian jalan yang mengalami kerusakan dan melakukan pemetaan langsung di lokasi tersebut. Setelah pemetaan, surveyor harus memberikan data hasil pemetaan kepada perencana dalam bentuk berkas laporan. Untuk mengotomatisasi proses pemetaan kerusakan jalan, maka dibangun Aplikasi Pemetaan Kerusakan Jalan, yang berbasis aplikasi desktop. Aplikasi yang dibangun memiliki fitur-fitur yang dapat digunakan oleh pengguna untuk membuat proses pemetaan pada proses perbaikan jalan dari awal sampai akhir menjadi lebih mudah dan cepat.Aplikasi Pemetaan Kerusakan Jalan yang dibangun memiliki beberapa modul yang dapat membantu proses pemetaan. Namun, pada penelitian ini hanya dibahas dua modul utama. Modul yang akan dibahas adalah tentang Image Manipulation, yaitu dengan metode Image Stretching dan metode Image Stitching. Keluaran dari modul yang dibangun dapat digunakan sebagai data masukkan untuk modul atau proses selanjutnya pada aplikasi untuk mengeluarkan hasil yang dapat digunakan dan sesuai kebutuhan.
Sistem Navigasi pada Throwing Robot ABU Robocon 2021 dengan Integrasi Wheel Odometry dan Lidar Scan Matching Menggunakan Iterative Closest Point Furqan Aliyuddien; Chastine Fatichah; Djoko Purwanto
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.73415

Abstract

Sistem navigasi hingga saat ini menjadi fokus utama dalam pengembangan robot otonom. Mengetahui lokasi di mana robot sedang berada merupakan syarat agar robot dapat menjalankan tugasnya. Robot otonom darat, pada umumnya digunakan untuk transportasi, survei lokasi yang berbahaya, atau pekerjaan berat yang repetitif. Sistem navigasi dengan metode dead reckoning seperti Inertial Navigation System (INS) memiliki masalah dengan akumulasi error. Untuk mengatasi masalah tersebut, penggunaan kamera atau Lidar sebagai referensi eksternal sangat cocok untuk diaplikasikan di lingkungan indoor. Penelitian ini bertujuan mengkombinasikan Wheel Odometry dengan Lidar Scan Matching menggunakan Iterative Closest Point untuk navigasi robot yang akan digunakan untuk ABU Robocon 2021, kontes robot antar perguruan tinggi se-Asia Pasifik. Iterative Closest Point merupakan salah satu metode Scan Matching pada Point Cloud Lidar yang sederhana namun cukup akurat. Integrasi Wheel Odometry dan Scan Matching dilakukan dengan menggunakan Extended Kalman Filter. Data mentah posisi dari Wheel Odometry akan digunakan sebagai dasar transformasi Point Cloud Lidar, sehingga dapat memangkas jumlah iterasi ICP yang diperlukan. Hasil ICP antara data Lidar dengan peta referensi akan digunakan sebagai input posisi pengukuran sensor pada EKF. Data mentah posisi Wheel Odometry juga akan digunakan sebagai input posisi EKF pada waktu dimana data Lidar tidak didapatkan. Data estimasi posisi dari EKF menjadi output dari sistem pada waktu t dan juga akan digunakan sebagai input prediksi pada waktu t+1. Dari hasil uji coba yang dilakukan, integrasi sistem navigasi dengan Scan Matching menggunakan Lidar dapat mengatasi masalah akumulasi error yang menjadi masalah utama Inertial Navigation System. Setelah digunakan selama sepuluh menit, error sudut pada gyro dapat mencapai 3°, sedangkan sistem navigasi yang dibangun dapat dengan konsisten memiliki error sudut dibawah 0.7°.
Modifikasi Ant Colony Optimization Berdasarkan Gradient Untuk Deteksi Tepi Citra Febri Liantoni; Nanik Suciati; Chastine Fatichah
Jurnal Buana Informatika Vol. 6 No. 3 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 3 Juli 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v6i3.435

Abstract

Abstract. Ant Colony Optimization (ACO) is an optimization algorithm which can be used for image edge detection. In traditional ACO, the initial ant are randomly distributed. This condition can cause an imbalance ants distribution. Based on this problem, a modified ant distribution in ACO is proposed to optimize the deployment of ant based gradient. Gradient value is used to determine the placement of the ants. Ants are not distributed randomly, but are placed in the highest gradient. This method is expected to be used to optimize the path discovery. Based on the test results, the use of the proposed ACO modification can obtain an average value of the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) of 12.724. Meanwhile, the use of the traditional ACO can obtain an average value of PSNR of 12.268. These results indicate that the ACO modification is capable of generating output image better than traditional ACO in which ants are initially distributed randomly.Keywords: Ant Colony Optimization, gradient, Edge Detection, Peak Signal to Noise Ratio Abstrak. Ant Colony Optimization (ACO) merupakan algoritma optimasi, yang dapat digunakan untuk deteksi tepi pada citra Pada ACO tradisional, semut awal disebarkan secara acak. Kondisi ini dapat menyebabkan ketidakseimbangan distribusi semut. Berdasarkan permasalahan tersebut, modifikasi distribusi semut pada ACO diusulkan untuk mengoptimalkan penempatan semut berdasarkan gradient. Nilai gradient digunakan untuk menentukan penempatan semut. Semut tidak disebar secara acak akan tetapi ditempatkan di gradient tertinggi. Cara ini diharapkan dapat digunakan untuk optimasi penemuan jalur. Berdasarkan hasil uji coba, dengan menggunakan ACO modifikasi yang diusulkan dapat diperoleh nilai rata-rata Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) 12,724. Sedangkan, menggunakan ACO tradisional diperoleh nilai rata-rata PSNR 12,268. Hasil ini menunjukkan bahwa ACO modifikasi mampu menghasilkan citra keluaran yang lebih baik dibandingkan ACO tradisional yang sebaran semut awalnya dilakukan secara acak.Kata Kunci: Ant Colony Optimization, gradient, deteksi tepi, Peak Signal to Noise Ratio
Penggabungan Fitur Bentuk dan Fitur Tekstur yang Invariant terhadap Rotasi untuk Klasifikasi Citra Pap Smear Yuwanda Purnamasari Pasrun; Chastine Fatichah; Nanik Suciati
Jurnal Buana Informatika Vol. 7 No. 1 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 1 Januari 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v7i1.479

Abstract

Abstract. Pap test is a cervical cancer screening manually and requires a long time that it needs an exact cell classification system based computers. Features determination by observation in characteristic differences between the datasets visually betweenclass will help a cell classification results which has relevant characteristics between classes. In addition, the change in orientation of the cells at the time of the acquisition will affect the value of the generated feature so extraction method that is rotation invariant is needed to overcome that problem. This research proposes the combination of simple shapes feature and the texture feature from extraction Local Binary Pattern Histogram Fourier (LBP-HF) that invariant to rotation as additional features to classify pap smear images. The result show that the proposed feature combination yield good performance with accuracy 92.44% for two category cell and 70.06% for seven class cell.Keywords: classification, lbp-hf,  pap smear image, shape feature.Abstrak. Pap test adalah pemeriksaan kanker serviks secara manual yang membutuhkan waktu yang lama sehingga dibutuhkan sistem klasifikasi sel berbasis komputer yang tepat. Penentuan fitur melalui observasi pada perbedaan ciri antarkelas secara visual pada dataset akan membantu hasil klasifikasi sel untuk mendapatkan ciri yang relevan antarkelas. Selain itu, adanya perubahan orientasi sel pada saat akuisisi akan mempengaruhi nilai fitur yang dihasilkan sehingga dibutuhkan metode ekstraksi fitur yang invariant terhadap rotasi. Penelitian ini mengusulkan penggabungan fitur bentuk sederhana dan fitur tekstur dengan ekstraksi fitur Local Binary Pattern –Histogram Fourier yang invariant terhadap rotasi sebagai ciri tambahan dalam mengklasifikasikan citra pap smear. Hasilnya menunjukkan bahwa kombinasi fitur menghasilkan performa yang baik dengan akurai 92,44% untuk dua kategori sel dan 70,06% untuk tujuh kelas sel.Kata Kunci: klasifikasi, lbp-hf, citra pap smear, fitur bentuk.
Penggabungan Fitur Tekstur yang Invariant terhadap Iluminasi dan Fitur Bentuk untuk Deteksi Acute Lymphoblastic Leukemia Rizal A Saputra; Chastine Fatichah; Nanik Suciati
Jurnal Buana Informatika Vol. 7 No. 1 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 1 Januari 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v7i1.481

Abstract

Abstract. Detection with microscopic blood image can help early detection of Accute Lymphoblastic Leukemia (ALL). Therefore, image acquisition process under lighting variation cause varying illumination image, so it’s needed to find texture feature extraction method that is invariant towards illumination. Shape feature also needed in this study because can represent characteristics of microscopic blood image.This study proposes combination of texture feature that is illumination invariant and shape feature for ALL detection. Texture feature will be extracted using Complete Robust Local Binary Pattern (CRLBP) method and will be tested on microscopic blood image dataset named ALL_IDB1. Testing will be conducted by using various combination of different texture feature and shape feature. Combination of shape feature and CRLBP is perform better than others. In indvidual cell test, highest result using SVM Linear with accuracy 90.89%, sensitivity 94.24% and specificity 64.82%. Classification using ALL image reach accuracy 88.00 %, sensitivity 82.35% and specificity 100%.Keywords: Acute Lymphoblastic Leukemia detection, Complete Robust Local Bianry Pattern, Local Binary Pattern, shape feature, texture feature. Abstrak. Deteksi dengan citra mikroskopik sel darah dapat membantu untuk deteksi dini Accute Lymphoblastic Leukemia (ALL). Namun, proses akuisisi citra mikroskopik dengan variasi pencahayaan yang berbeda menyebabkan iluminasi citra menjadi beragam sehingga dibutuhkan metode yang dapat mengekstraksi fitur tekstur yang invariant terhadap iluminasi. Fitur bentuk juga dibutuhkan dalam penelitian ini karena dapat merepresentasikan perbedaan pada citra mikroskopik sel darah. Penelitian ini mengusulkan penggabungan fitur tekstur yang invariant terhadap iluminasi dan fitur bentuk untuk deteksi dini ALL. Fitur tekstur akan diekstraksi dengan menggunakan metode Complete Robust Local Binary Pattern (CRLBP) dan diuji coba pada dataset ALL_IDB1. Uji coba dilakukan dengan variasi penggabungan fitur bentuk dan fitur tekstur. Penggabungan fitur bentuk dan CRLBP merupakan kombinasi fitur dengan performansi paling baik. Pada pengujian sel tunggal memberikan hasil tertinggi pada klasifikasi SVM Linear dengan akurasi 90,89%, sensitifitas 94,24% dan sepesifisitas 64,82%. Pada klasifikasi citra ALL akurasi mencapai 88,00%, dengan sensitifitas 82,35% dan spesifisitas 100%.Kata Kunci: Complete Robust Local Binary Pattern, deteksi Acute Lymphoblastic Leukemia, Local Binary Pattern, fitur bentuk, fitur tekstur
Three-level Local Thresholding Berbasis Metode Otsu untuk Segmentasi Leukosit pada Citra Leukemia Limfoblastik Akut Eka Prakarsa Mandyartha; Chastine Fatichah
Jurnal Buana Informatika Vol. 7 No. 1 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 1 Januari 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v7i1.483

Abstract

Abstract. Segmentation of Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) images can be used to identify the presence of ALL disease. In this paper, three-level local thresholdings based on Otsu method is presented for leucocytes segmentation in ALL image. Firstly, a method based on Gram-Schmidt orthogonalization theory is applied to partition the input image into several sub-images. The proposed method extends Otsu’s bi-level thresholding to three-level thresholding method  to find two local threshold values that maximize between-class variance. Using the two local threshold values and three-level local thresholding technique then segmenting each of sub-images into three regions, e.g. nucleus, cytoplasm, and background. To evaluate the performance of the proposed method, 32 peripheral blood smear images are used. The performance of the proposed method is compared with manually segmented ground truth using Zijdenbos similarity index (ZSI), precision, and recall. An experimental evaluation demonstrates superior performance over three-level global thresholding for ALL image segmentation.Keywords: three-level local thresholding, acute lymphoblastic leukemia, three-level Otsu thresholding, gram-schmidt orthogonalizationAbstrak. Segmentasi citra Limfoblastik Leukemia Akut (LLA) dapat digunakan untuk mengidentifikasi kehadiran penyakit LLA. Pada penelitian ini diusulkan metode three-level local thresholding berbasis metode Otsu untuk segmentasi leukosit pada citra LLA. Pertama-tama, metode berbasis teori ortogonalisasi Gram-Schmidt diaplikasikan untuk membagi citra LLA menjadi sub-sub citra. Metode yang diusulkan memperluas metode bi-level thresholding Otsu ke dalam kasus three-level thresholding untuk pencarian dua nilai ambang lokal tiap sub-citra yang memaksimumkan varian antar kelas. Dengan nilai ambang jamak lokal tersebut, teknik three-level local thresholding selanjutnya  mensegmentasi tiap sub-citra ke dalam tiga region, yaitu nukelus, sitoplasma, dan latar belakang. Untuk mengevaluasi performa metode usulan, 32 citra uji digunakan. Performa metode yang diusulkan dibandingkan dengan citra segmentasi manual menggunakan Zijdenbos similarity index (ZSI), presisi, dan recall. Hasil uji coba menunjukkan performa three-level local thresholding lebih unggul daripada metode three-level global thresholding untuk segmentasi citra LLA. Kata Kunci: three-level local thresholding, leukemia limfoblastik akut, three-level Otsu thresholding, ortogonalisasi gram-schmidt
Feature-based POS tagging and sentence relevance for news multi-document summarization in Bahasa Indonesia Moch Zawaruddin Abdullah; Chastine Fatichah
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 11, No 1: February 2022
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v11i1.3275

Abstract

Sentence extraction in news document summarization determines representative sentences primarily by employing the news feature known as news feature score (NeFS). NeFS can achieve meaningful sentences by analyzing the frequency and similarity of phrases while neglecting grammatical information and sentence relevance to the title. The presence of instructive content is indicated by grammatical information carried by part of speech (POS). POS tagging is the process of giving a meaningful tag to each term based on qualified data and even surrounding words. Sentence relevance to the title is intended to determine the sentence's level of connectivity to the title in terms of both word-based and meaning-based similarity, primarily for news documents in Bahasa Indonesia. In this study, we present an alternative sentence weighting method by incorporating news features, POS tagging, and sentence relevance to the title. Sentence extraction based on news features, POS tagging, and sentence relevance is introduced to extract the representative sentences. The experiment results on the 11 groups of Indonesian news documents are compared with the news features scores with the grammatical information approach method (NeFGIS). The proposed method achieved better results. The increasing f-score rate of ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, and ROUGE-SU4 sequentially are 1.84%, 3.03%, 3.85%, 2.08%.
Co-Authors Achmad Arwan Adhi Nurilham Aditya Bagusmulya Afrizal Laksita Akbar Agung Prasetya Agus Subhan Akbar, Agus Subhan Agus Zainal Arifin Agus Zainal Arifin Ahmad Hayam Brilian, Ahmad Hayam Ahmad Saikhu Ahmad Syauqi Ahmad Syauqi Aini, Nuru Ainul Mu'alif Akwila Feliciano Akwila Feliciano Al-Haddad, Abdullah Amalia Nurani Basyarah Amelia Devi Putri Ariyanto Amirullah Andi Bramantya Andika Pratama Andrea Bemantoro J Anisa Nur Azizah Anna Kholilah Anny Yuniarti Ardian Yusuf Wicaksono Ariana Yunita Arianto Wibowo Arif Sanjani, Lukman Arijal Ibnu Jati Ario Bagus Nugroho Arya Yudhi Wijaya Asmawati, Diah Avin Maulana Ayu Ismi Hanifah Benny Afandi Bilqis Amaliah Budi Pangestu Cahyaningtyas, Zakiya Azizah Daniel Oranova Siahaan Daniel Sugianto Daniel Swanjaya Darlis Heru Murti Darlis Herumurti Davin Masasih Deni Sutaji Desmin Tuwohingide Dhimas Pamungkas Wicaksono Diana Purwitasari Diana Purwitasari Diema Hernyka Satyareni Dimas Ari Setyawan Dimas Renggana, Christiant Dini Adni Navastara, Dini Adni Djoko Purwanto Dwi Kristianto Dwi Taufik Hidayat edy susanto Eha Renwi Astuti Eka Prakarsa Mandyartha Eka Prakarsa Mandyartha Eko Prasetyo Esa Prakasa Evan Tanuwijaya Evelyn Sierra Evy Kamilah Ratnasari Fachrul Pralienka Bani Muhamad Fachrul Pralienka Bani Muhamad Faizin, Muhammad 'Arif Fajar, Aziz Fajrin, Ahmad Miftah Fandy Kuncoro Adianto Fandy Kuncoro Adianto Faried Effendy Fatonah, Nenden Siti FATRA NONGGALA PUTRA Febri Liantoni Febri Liantoni, Febri Fiqey Indriati Eka Sari Furqan Aliyuddien Ginardi, R.V. Hari Ginardi, Raden Venantius Hari Gou Koutaki Hadziq Fabroyir Handayani Tjandrasa Haniefardy, Addien Haq, Dina Zatusiva Hardika Khusnuliawati Hardika Khusnuliawati Hari Ginardi Hendra Mesra hidayat, dwi taufik Hilya Tsaniya Hilya Tsaniya Hisyam Syarif, Hisyam I Ketut Eddy Purnama Ilmi, Akhmad Bakhrul Imam Artha Kusuma Imamah Imamah Irzal Ahmad Sabilla Isye Arieshanti Ivan Agung Pandapotan Jayanti Yusmah Sari Johan Varian Alfa Keiichi Uchimura Kevin Christian Hadinata Kevin Christian Hadinata Kinana Syah Sulanjari Kinana Syah Sulanjari Kusuma, Irnayanti Dwi Kusuma, Selvia Ferdiana Lukman Hakim M Rahmat Widyanto M. Rahmat Widyanto Machfud, M. Mughniy Mambaul Izzi Martini Dwi Endah Susanti Maulani, Irham Maulidiya, Erika Mauridhi Hery Purnomo Moch Zawaruddin Abdullah Mohamad Anwar Syaefudin Muhamad, Fachrul Pralienka Bani Muhammad Bahrul Subkhi Muhammad Fikri Sunandar Muhammad Jerino Gorter Muhammad Meftah Mafazy Muhammad Muharrom Al Haromainy Muhtadin Mustika Mentari Mutmainnah Muchtar Nafiiyah, Nur Nanik Suciati Nanik Suciati Narandha Arya Ranggianto Nazarrudin, Ahmad Ricky Nur Hayatin Nur Nafi’iyah Nur Nafi’iyah Nurilham, Adhi Nurina Indah Kemalasari Nursanti Novi Arisa Nursuci Putri Husain Nurwijayanti nuzula, Muhammad Iqbal firdaus Pradany, Latifa Nurrachma Priambodo, Anas Rachmadi Putra, Ramadhan Hardani R Dimas Adityo R. Dimas Adityo R. V. Hari Ginardi R.V Hari Ginardi R.V. Hari Ginardi Rachmad Abdullah Rahayu, Putri Nur Ramadhan Rosihadi Perdana Ramadhani, Muhammad Rafi' Rangga Kusuma Dinata Rangga Kusuma Dinata Ratih Kartika Dewi Rendra Dwi Lingga P. Riduwan, Muhammad Riyanarto Sarno Rizal A Saputra Rizal A Saputra, Rizal A Rizal Setya Perdana Rizka Wakhidatus Sholikah Rizka Wakhidatus Sholikah, Rizka Wakhidatus Rizqa Raaiqa Bintana Rozi, Fahrur RR. Ella Evrita Hestiandari Rully Soelaiman Safhira Maharani Safhira Maharani Sahmanbanta Sinulingga Salim Bin Usman Salim Bin Usman Sambodho, Kriyo Santoso, Bagus Jati Sarimuddin, Sarimuddin Septiyan Andika Isanta Sherly Rosa Anggraeni Sherly Rosa Anggraeni Shofiya Syidada Siti Mutrofin Siti Mutrofin Siti Rochimah Stefani Tasya Hallatu Subali, Made Agus Putra Subhan Nooriansyah Subkhi, M. Bahrul Sudianjaya, Nella Rosa Suhariyanto Suhariyanto Surya Sumpeno Syah Dia Putri Mustika Sari Sylvi Novita Dewi Tanzilal Mustaqim Tesa Eranti Putri Thoha Haq Tsaniya, Hilya Tuwohingide, Desmin Umi Laily Yuhana, Umi Laily Umy Rizqi Vit Zuraida Wahyu Saputra, Vriza Welly Setiawan Limantoro Wibowo, Prasetyo Wijoyo, Satrio Hadi Wilda Imama Sabilla Yoga Yustiawan Yosi Kristian Yudhi Purwananto Yuhana, Umi Laili Yuita Arum Sari Yulia Niza Yulia Niza Yunan Helmi Mahendra Yuslena Sari, Yuslena Yuwanda Purnamasari Pasrun Zaenal Arifin, Agus Zakiya Azizah Cahyaningtyas Zakiya Azizah Cahyaningtyas Zeng, Xinyou