SISTEM PERINGKAS TEKS OTOMATIS MULTI DOKUMEN KLIPING ARTIKEL BERITA GEMPA MENGGUNAKAN METODE TF-IDF
| Main Authors: | Abidin, Aa Zezen Zaenal, Nurjanah, Enung |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
STMIK SUBANG
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://jurnalstmiksubang.ac.id/index.php/jtik/article/view/166 https://jurnalstmiksubang.ac.id/index.php/jtik/article/view/166/pdf |
Daftar Isi:
- New technology is increasingly evolving so that internet users can find out the news on the internet quickly. Most news stories about the earthquake make it difficult for readers to know the news contents in depth. Because of this, summarizing multi-document texts is important. So that readings are fast and easy and information can be obtained briefly. With the summarization of the text the reader can know the clippings of earthquake news briefly not only from one document but several documents or multiple documents can be done, at least from two documents. The author constructs a prototype multi-document text summarizing system using the term frequency inverse document frequency (TF-IDF) method for breaking the content of documents into sentences, discarding characters, breaking sentences into words, giving weight values to words, adding weight values, measuring idf and TF values -IDF in order to obtain the word weight value of each sentence, t Each document's summary is merged and summarized again, so as to become the third summary as a combination of two documents. Web-based tools are used, the programming language used is PHP and MySQL DBMS. This application can implement multi-document automatic text summarizing news article clippings on the internet TF-IDF method. This system can help find out the important contents of many news article clippings on the internet. the system has the accuracy of the results of the respondent's test 54.45% and the similarity test document accuracy is 78,023%
- Teknologi saat ini berkembang pesat sehingga pengguna internet mudah untuk mengetahui berita yang ada di internet. Berita artikel gempa yang banyak menyulitkan pembaca mengetahui isi berita secara terperinci. Karena itu peringkas teks multi dokumen menjadi penting untuk dilakukan. Agar pembacaan menjadi cepat dan mudah serta informasi bisa di dapat secara singkat. Dengan adanya peringkas teks pembaca bisa mengetahui kliping artikel berita gempa secara singkat tidak hanya dari satu dokumen tetapi beberapa dokumen atau multi dokumen bisa dilakukan, minimal dari dua dokumen. Penulis membuat prototype system peringkas teks multi dokumen menggunakan metode Term frquency inverse document frequency (TF-IDF) yaitu memecah isi dokumen menjadi kalimat, membuang karakter, memecah kalimat menjadi kata, memberi nilai bobot pada kata, menjumlahkan nilai bobot, menghitung nilai idf dan TF-IDF sehingga di dapat nilai bobot kata dari setiap kalimat, diperoleh bobot kalimat dimana bobot yang tertinggi atau beberpa kalimat dengan rangking tertinggi dijadikan ringkasan dari masing-masing dokumen. Ringkasan dari setiap dokumen digabung dan diringkaskan lagi, sehingga menjadi ringkasan ketiga sebagai gabungan dua dokumen. Digunakan tools berbasis web, Bahasa pemogramman yang digunakan yaitu PHP dan DBMS MySQL. Aplikasi ini dapat mengimplementasikan peringkas teks otomatis multi dokumen kliping artikel berita di internet metode TF-IDF. Sistem ini dapat membantu mengetahui isi penting dari kliping artikel berita yang banyak di internet. Memiliki akurasi hasil uji responden 54.45% dan uji kemiripan dokumen sebesar 78.023%. Kata kunci: peringkas teks multi dokumen, kliping artikel berita, TF-IDF..