In this paper, we present Latent Drichlet Allocation in automatic text summarization to improve accuracy in document clustering. The experiments involving 398 data set from public blog article obtained by using python scrapy crawler and scraper. Several steps of clustering in this research are preprocessing, automatic document compression using feature method, automatic document compression using LDA, word weighting and clustering algorithm The results show that automatic document summarization with LDA reaches 72% in LDA 40%, compared to traditional k-means method which only reaches 66%.
Problem solving merupakan salah satu kemampuan yang sangat dibutuhkan untuk menghadapi persaingan global. Maka dari itu perlu untuk dilatih sedari dini. Melihat pada perkembangan teknologi dan imlu komputer, lahirlah sebuah pendekatan problem solving skill yang dikenal dengan nama Computational Thinking (CT). CT dikembangkan dari konsep dasar ilmu komputer, dengan cara mengabstraksi permasalahan kemudian mengilustrasikan dan menyusun solusi. Mulai tahun 2016, Indonesia secara aktif berpartisipasi dalam Komunitas Bebras dan mengkampanyekan Computational Thinking dengan mengadakan Bebras Challenge bagi siswa sekolah di seluruh Indonesia. Fakultas Ilmu Komputer UDINUS menjadi salah satu Bebras Biro yang ikut sebagai penyelenggara Bebras Challenge di Kota Semarang. Penyuluhan Bebras kepada Guru dimaksudkan untuk mengenalkan skill Computational Thinking ini, sehingga ke depannya setiap guru dapat menyampaikan dan melatih siswanya dalam pengembangan skill problem solving. Penyuluhan diikuti oleh guru perwakilan dari 27 sekolah dasar di Kota Semarang. Sebagai rangkaian kampanye, Bebras Challenge diikuti oleh total 169 siswa dari SD dan SMP di Kota Semarang. Hasil Bebras Challenge, terdapat 1 peserta asal Bebras Biro UDINUS yang berhasil masuk peringkat 3 besar nasional.
Dalam menaikkan kinerja serta mengevaluasi kualitas, perusahaan publik membutuhkan feedback dari masyarakat / konsumen yang bisa didapat melalui media sosial. Sebagai pengguna media sosial Twitter terbesar ketiga di dunia, tweet yang beredar di Indonesia memiliki potensi meningkatkan reputasi dan citra perusahaan. Dengan memanfaatkan algoritma Deep Neural Network (DNN), neural network yang tersusun dari layer yang jumlahnya lebih dari satu, didapati hasil analisa sentimen pada Twitter berbahasa Indonesia menjadi lebih baik dibanding dengan metode lainnya. Penelitian ini menganalisa sentimen melalui tweet dari masyarakat Indonesia terhadap sejumlah perusahaan publik dengan menggunakan DNN. Data Tweet sebanyak 5504 record didapat dengan melakukan crawling melalui Application Programming Interface (API) Twitter yang selanjutnya dilakukan preprocessing (cleansing, case folding, formalisasi, stemming, dan tokenisasi). Proses labeling dilakukan untuk 3902 record dengan memanfaatkan aplikasi Sentiment Strength Detection. Tahap pelatihan model dilakukan menggunakan algoritma DNN dengan variasi jumlah hidden layer, susunan node, dan nilai learning rate. Eksperimen dengan proporsi data training dan testing sebesar 90:10 memberikan hasil performa terbaik. Model tersusun dengan 3 hidden layer dengan susunan node tiap layer pada model tersebut yaitu 128, 256, 128 node dan menggunakan learning rate sebesar 0.005, model mampu menghasilkan nilai akurasi mencapai 88.72%.
Failure study on university students is one of the serious problems we face today. Data from the Centre for Education Statistics Research and Development of the Ministry of National Education Republic of Indonesia showed that the percentage of students graduate on time from 2001 to 2011 only reached 51.97%. In addition, cases of students dropping out at the beginning of the semester is also quite significant. One of the causes of failure of this study was the selection of major’s errors when applying to university. This study offers a selection subject recommendation system that builds on the profile data and student’s interest using the technique of Association Rule. Results of the rules of the relationship will then be matched with prospective students using questionnaires dynamic, so expect new students get recommendations more valid subject fit the profile and interest respectively. The system built on this research utilizes student data stored on the academic system of Dian Nuswantoro University. This model however can be adapted by all the universities that has a system of academic information. At the end of this system is expected to be used to minimize failures caused students study majors election mistakes
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.