Ahli Hidayat (2016) IMPLEMENTASI METODE TERMS FREQUENCY–INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) DAN MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE UNTUK MONITORING DISKUSI ONLINE. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text FM.pdf Download (348kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (271kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (482kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Download (500kB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (497kB)
Preview	Text BAB VI.pdf Download (249kB) | Preview
Preview	Text EM.pdf Download (263kB) | Preview

Abstract

Penggunan media sosial dan forum diskusi online pada saat ini semakin meningkat. Namun, para penggunanya sering tidak menghiraukan batasan dan etika dalam berkomunikasi. Sehingga sering terjadi kesalahpahaman bahkan menjadi pertikaian yang serius. Oleh karena itu, admin harus berperan aktif dalam membatasi dan mengontrol jalannya diskusi pada forum online. Untuk membatasi itu, salah satu caranya adalah membuat sistem yang bisa memonitoring jalannya diskusi online. Metode yang digunakan adalah TF-IDF, Cosine Similarity dan MMR. Penelitian ini diawali dengan lima tahap text preprocessing yaitu pemecahan kalimat, case folding, tokenizing, filtering, dan stemming. Proses selanjutnya yaitu menghitung bobot TF-IDF, bobot query relevance dan bobot similarity. Ringkasan dihasilkan dari ekstraksi kalimat dengan menggunakan metode maximum marginal relevance. Metode ekstraksi maximum marginal relevance digunakan untuk mengurangi redudansi dalam perangkingan kalimat. Kemudian, untuk menghitung kelayakan komentar digunakan metode TF-IDF. Komentar yang tidak layak, adalah komentar yang bernilai nol (0) dari nilai keseluruhan perbandingan postingan yang telah diringkas dengan komentar. Komentar yang bernilai nol (0) nantinya akan dihapus oleh admin. Metode TF – IDF berhasil diterapkan pada penentuan bobot kelayakan komentar. Kata kunci : Cosine Similarity, Diskusi Online, Kelayakan komentar, Maximum Marginal Relevance, Text Processing, TF-IDF.

Actions (login required)

View Item