Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.213
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Jurnal CoreIT JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Sebatik Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Building of Informatics, Technology and Science JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi
Febi Yanto, Febi
UIN Suska Riau
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)

 1 
Peringkas teks otomatis pada artikel berbahasa indonesia menggunakan metode maximum marginal relevance Idhafi, Zaky; Agustian, Surya; Yanto, Febi; Safaat H, Nazruddin
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 3 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i3.6311

Abstract

Peringkas teks otomatis atau automated text summarization adalah suatu metode untuk mengambil inti dari satu atau lebih dokumen teks. Peringkas Teks otomatis diperlukan untuk proses pembacaan, pencarian, dan pemahaman informasi menjadi lebih cepat dan efisien. Penelitian ini mengusulkan metode Maximum Marginal Relevance untuk melakukan proses peringkasan teks secara otomatis. Metode dikembangkan dan diuji pada masing-masing 150 dokumen artikel berbahasa Indonesia. Ringkasan dihasilkan dari skor kemiripan antar kalimat yang dihitung menggunakan cosine similarity. Performa MMR dalam menghasilkan ringkasan dievaluasi menggunakan ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), yang membandingkannya dengan ringkasan yang dibuat oleh manusia (gold standard). Hasil pengujian untuk tingkat kompresi 50%, memberikan nilai F1-score pada ROUGE-1, ROUGE-2, dan ROUGE-L masing-masing sebesar 71.86%, 64.18%, dan 71.56%. Sedangkan hasil pengujian dengan tingkat kompresi 30% menghasilkan F1-score untuk ROUGE-1, ROUGE-2, dan ROUGE-L masing-masing 62.95%, 53.61%, dan 62.47%. Dibandingkan penelitian terdahulu, penelitian ini menghasilkan skor yang lebih baik.
Co-Authors Adha, Martin Afriyanti, Liza Afroni, Hallend Agustian, Surya Agustina, Auliyah Dewi, Nurika Eka Pandu Cynthia Eka Pandu Cynthia, Eka Pandu Elin Haerani Elvia Budianita Elvia Budianita Fadhilah Syafria Fadhilah Syafria Fauziyyah, Laila Nurul Fitri Insani Gusti, Gogor Putra Hafi Puja Gusti, Siska Kurnia Harni, Yulia Hatta, M Ilham Herwanza, Niken Aisyah Maharani Idhafi, Zaky Iis Afrianty Irma Welly, Irma Irsyad , Muhammad Iwan Iskandar Jannata, Nanda Lestari Handayani Masaugi, Fathan Fanrita Mazdavilaya, T Kaisyarendika Muhammad Fahri Muhammad Fikry Muhammad Irsyad Nabyl Alfahrez Ramadhan Amril Nazruddin Safaat H Negara, Benny Sukma Permata, Rizkiya Indah Pizaini Pizaini, Pizaini Prananda, Alga Putra, Wahyu Eka Rahmad Abdillah Rahman, Muhammad Taufikur Reski Mai Candra Shahira, Fayza Sofiyah, Wan Sugandi, Hatami Karsa Suwanto Sanjaya Suwanto Sanjaya Syafria, Fadhillah Wijaya, Andy Huang Wirdiani, Putri Syakira Yenggi Putra Dinata Yuli Novita Sari, Yuli Novita Yusra Yusra, Yusra