Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Semantik

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 Abu Salam Abu Salam Adhitya Nugraha Adhitya Nugraha Adi Wibowo Afridiansyah, Rahmanda Agus Winarno Agus Winarno, Agus Ahmad Alaik Maulani Ailsa Nurina Cahyani Ainul Yaqin Alan Ma’ruf, Farda Alya Nurfaiza Azzahra Anisatawalanita Ukhifahdhina Anugrah, Muhammad Ikhsan Ardytha Luthfiarta Ardytha Luthfiarta Asih Rohmani Asih Rohmani Asih Rohmani Atika Rahmawati Bayu Aryanto Budi Warsito Cahyani, Ailsa Nurina Candra, Rejka Aditya Catur Supriyanto Catur Supriyanto Debrina Luna Arghata Mangkawa Deby Arida NiMatus Sa’adah Devi Ayu Rachmawati Dianti, Reza Nur Diyan Adiatma Dzaky, Azmi Abiyyu Edi Faisal Edi Sugiarto Edi Sugiarto Edi Sugiarto Egia Rosi Subhiyakto, Egia Rosi Erwin Yudi Hidayat Esmi Nur Fitri Esmi Nur Fitri Esmi Nur Fitri Fajarudin Zakariya Farda Alan Ma'ruf Farda Alan Ma’ruf Ferry Bintang Nugroho Fikri Budiman Fikri Budiman Firmansyah, Gustian Angga Ganiswari, Syuhra Putri Guruh Fajar Shidik Haresta, Alif Agsakli Harun Al Azies Ida Ayu Putu Sri Widnyani Ika Novita Dewi Jaya, Sava Irhab Atma Khoirunnisa, Emila Kiki Widia Kurniawan Ridwan Surohardjo Kurniawan, Defri L. Budi Handoko Luh Putu Ratna Sundari Lutfi Kharisma M Hafidz Ariansyah M. Hafidz Ariansyah Manurung, Ayub Michaelangelo Mas'ud, Ryan Ali Maulani, Ahmad Alaik Mufida Rahayu Muhammad Jamhari Muhammad Joyo Satrio Muljono Muljono Nabila, Qotrunnada Nitho Alif Ibadurrahman Novi Hendriyanto Nur Rokhman Octaviani, Dhita Aulia Paramita, Cinantya Pratama, Rifky Ariya Pulung Nurtantio Andono Putra, Vander Mulya Putri, Rusyda Tsaniya Eka Raden Arief Nugroho Rama Eka Saputra Ramadhan Rakhmat Sani Ramadhan, Ahnaf Irfan Ramadhan, Muhammad Eky Restu Agung Pamuji Rezaroebojo, Rizal Riyan Ardiansyah Rohman, Adib Annur Savicevic, Anamarija Jurcev Setiawan, Dicky Setiawan Sindhu Rakasiwi Sri Winarno Sri Winarno Sri Winarno Syabilla, Mutiara Utomo, Danang Wahyu Valentina Widya Suryaningtyas, Valentina Widya Wibowo Wicaksono Wibowo Wicaksono