Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.988
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Semantik Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Proceeding SENDI_U Journal of Information System Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Journal of Applied Geospatial Information Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Eksplora Informatika JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Techne : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Jurnal Sistem Cerdas EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Building of Informatics, Technology and Science Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET) Journal La Multiapp Community: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat
Ardytha Luthfiarta
Teknik Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Physics Social Sciences Other

Published : 52 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Semantik

 1 
Algoritma Latent Semantic Analysis (LSA) Pada Peringkas Dokumen Otomatis Untuk Proses Clustering Dokumen Luthfiarta, Ardytha; Zeniarja, Junta; Salam, Abu
Semantik Vol 3, No 1 (2013): Semantik 2013
Publisher : Semantik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Teknologi pengklasteran dokumen memiliki peran yang signifkan dalam kemajuan teknologi informasi, diantaranya mempunyai peranan penting dalam pengembangan web di bidang akurasi kategorisasi keyword otomatis pada search engine, kategorisasi berita untuk surat kabar elektronik, peningkatan rating situs dengan teknologi Search Engine Optimization (SEO) dan sangat memungkinkan untuk diimplementasikan dalam berbagai teknologi informasi lainnya, oleh karena  itu diperlukan penelitian untuk meningkatkan ketepatan akurasi dalam pengklasteran dokumen. Dalam penelitian ini Algoritma  Latent Semantic Analysis  (LSA) dapat melakukan proses reduksi kalimat dengan lebih baik dibandingkan algoritma Feature Based sehingg a mendapatkan hasil akurasi proses clustering dokumen yang lebih akurat.Beberapa tahapan clustering dalam penelitian ini, yaitu preprocessing, peringkas dokumen otomatis  dengan metode fitur,  peringkas dokumen otomatis dengan  LSA, pembobotan kata,  dan algoritma clustering.Hasil penelitian menunjukkan  tingkat akurasi menggunakan peringkas dokumen otomatis  dengan LSA dalam  proses clusteringdokumen  mencapai  71,04  %yang diperoleh pada tingkat peringkas dokumen otomatisdengan  LSA  40%  dibandingkan dengan hasil clustering tanpa peringkas dokumen otomatis yang hanya mencapai tingkat akurasi 65,97  %.
Integrasi Peringkas Dokumen Otomatis Dengan Penggabungan Metode Fitur dan Metode Latent Semantic Analysis (LSA) Sebagai Feature Reduction Junta Zeniarja; Abu Salam; Ardytha Luthfiarta; L Budi Handoko; Muhammad Jamhari
Semantik Vol 3, No 1 (2013): Semantik 2013
Publisher : Semantik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (599.107 KB)

Abstract

Proses  clustering dokumen memudahkan pengguna menemukan dokumen yang diinginkan. Dalam prosesnya  dokumen  yang akan dicluster  direpresentasikan menggunakan Vector Space Model (VSM). Masalah  klasik  dalam VSM adalah matrik term-dokumen  yang  sangat jarang (banyak mengandung angka 0 dalam term-dokumen matrik) dan juga  berdimensi tinggi, sehingga dapat mengurangi kinerja clustering dokumen. Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk bisa mengurangi dimensi term-dokumen dan menghilangkan term yang bernilai 0 tersebut sehingga dapat meningkatkan kinerja proses clustering. Dalam penelitian ini diusulkan model peringkas dokumen otomatis  dengan penggabungan metode fitur dan latent semantic analysis (LSA) sebagai feature reduction pada proses clustering dokumen.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi dari clustering dokumen dengan pengkombinasian metode padaperingkas dokumen otomatis yang diintegrasikan sebagai feature reduction. Beberapa tahapan clustering dalam penelitian ini, yaitu preprocessing, peringkas dokumen otomatis  dengan metode fitur ,LSA dan Kombinasi, pembobotan kata, feature selection, feature transformation dan algoritma clustering.   Hasil penelitian menunjukkan  tingkat akurasi menggunakan peringkas dokumen  otomatis yang diintegrasikan sebagai feature reduction  dengan menggabungkan metode fitur dan metode LSA  mencapai 93,33  %  yang diperoleh pada tingkat peringkas dokumen otomatis  LSA Summary + Feature Summary 50% + Feature Selection 20% + LSA  dibandingkan dengan feature selection 20 % tanpa menggunakan peringkas dokumen otomatis yang hanya mencapai tingkat akurasi 89,33 %.
Co-Authors ., Junta Zeniarza ., Junta Zeniarza Abu Salam Abu Salam Adhitya Nugraha Adhitya Nugraha Adhitya Nugraha Affandy Affandy Al Fahreza, Muhammad Daffa Althoff, Mohammad Noval Aris Febriyanto Aryanti, Firda Ayu Dwi Astuti, Yani Parti Bagus Dwi Satya, Mohammad Wahyu Basiron, Halizah Cahya, Leno Dwi Catur Supriyanto Catur Supriyanto Defri Kurniawan Desyana, Nindya Dhita Aulia Octaviani Dwi Mareta, Amalia Putri Dzaki, Azmi Abiyyu Dzaki, Muhammad Hafizh Edi Faisal Edi Sugiarto Egia Rosi Subhiyakto, Egia Rosi Erwin Yudi Hidayat Fahreza, Muhammad Daffa Al Fahrezi, Sahrul Fahrezi Fahrezi, Sahrul Yudha Fahri Firdausillah Fairuz Dyah Esabella Farandi, Muhammad Naufal Erza Farsya, Nabila Zibriza Fauzyah, Zahrah Asri Nur Firmansyah, Gustian Angga Fitri, Maulatus Shaffira Ganiswari, Syuhra Putri Hafiizhudin, Lutfi Azis Haresta, Alif Agsakli Harun Al Azies Hasan Shobri Heru Lestiawan Huda, Alam Muhammad Ika Novita Dewi Imam Muttaqin, Almas Najiib Indrawan, Michael Irham Ferdiansyah Katili Ivan Zuhdiansyah Julius Immanuel Theo Krisna Junta Zeniarja Krisna, Julius Immanuel Theo L. Budi Handoko Leno Dwi Cahya Maharani, Zahra Nabila Mahardika, Pramesthi Qisthia Hanum Md. Mahadi Hasan, Md. Mahadi Michael Indrawan Muhammad Daffa Al Fahreza Muhammad Jamhari Muhammad Naufal, Muhammad Muhammad Rafid Mulyana, Yudha Mumtaz, Najma Amira Muttaqin, Almas Najiib Imam Nauval Dwi Primadya Nisa, Laila Rahmatin Novandian, Yohanes Deny Octaviani, Dhita Aulia Primadya, Nauval Dwi Putra, Permana Langgeng Wicaksono Ellwid Putri, Ni Kadek Devi Adnyaswari Rafid, Muhammad Ramadhan Rakhmat Sani Rismiyati Rismiyati Riyanto, Azizu Ahmad Rozaki Sahrul Yudha Fahrezi Salsabila, Pramesya Mutia Satya, Mohammad Wahyu Bagus Dwi Setiawan, Dicky setiawan, nabila putri Soeroso, Dennis Adiwinata Irwan Sri Winarno Sri Winarno Suprayogi Suprayogi Suryaningtyas Rahayu Syarifah, Ulima Muna Utomo, Danang Wahyu Wibowo Wicaksono Wibowo Wicaksono Wicaqsana, Shiva Augusta Wulandari, Kang Andini Wulandari, Kang, Andini Zarifa, Yasmine Zuhdiansyah, Ivan