Wabah virus corona telah membawa langkah-langkah yang belum pernah terjadi sebelumnya, yang memaksa pihak berwenang untuk membuat keputusan terkait dengan penerapan lockdown di beberapa daerah yang dilanda pandemi. Media sosial telah menjadi pendukung penting bagi orang-orang saat melewati masa sulit ini. Pada tanggal 9 November 2020, ketika vaksin pertama dengan tingkat efektif lebih dari 90% telah diumumkan, media sosial telah bereaksi dan orang-orang di seluruh dunia mulai mengekspresikan perasaan mereka terkait dengan vaksinasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendapat tentang vaksinasi COVID-19 di Indonesia. Analisis dilakukan terhadap data 3780 tweet yang berkaitan vaksinasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Berdasarkan analisis, dapat diamati bahwa sebagian besar tweet memiliki sikap positif (60,3 %), sementara jumlah tweet yang netral (34,4 %) melebihi jumlah tweet yang menentang (5,4 %). Nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 0,93 (93 %).
AbstrakSalah satu metode peringkasan teks otomatis yang sederhana dan dapat meminimalkan redundansi pada ringkasan adalah metode Maximum Marginal Relevance (MMR). Metode MMR memiliki kelemahan yaitu terdapat bagian-bagian yang terpisah satu sama lain dalam hasil ringkasan yang secara semantic tidak terhubung. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil ringkasan menggunakan metode MMR berbasis semantic dan MMR berbasis non-semantic. Metode MMR berbasis semantic memanfaatkan WordNet Bahasa dan corpus dalam pemrosesan ringkasan teks. Metode MMR berbasis non-semantic menggunakan metode TF-IDF. Penelitian ini juga melakukan pemampatan ringkasan sebesar 30%, 20% dan 10%. Data penelitian yang digunakan berupa 50 teks berita online. Pengujian hasil ringkasan teks dilakukan dengan menggunakan toolkit ROUGE.. Hasil penelitian menyatakan bahwa nilai rata-rata f-score terbaik pada metode MMR berbasis semantic adalah 0,561, sedangkan nilai f-score terbaik pada metode MMR berbasis non-semantic adalah 0,598. Nilai tersebut dihasilkan dengan menambahkan proses preprocessing berupa stemming dan pemampatan hasil ringkasan 30%. Perbedaan nilai yang diperoleh disebabkan oleh ketidaklengkapan WordNet Bahasa dan terdapat beberapa kata di dalam judul berita yang tidak sesuai dengan EYD (KBBI). Kata kunci-peringkasan teks otomatis, metode MMR, semantic, non-semantic AbstractOne simple automatic text summarization method that can minimize redundancy, in summary, is the Maximum Marginal Relevance (MMR) method. The MMR method has the disadvantage of having parts that are separated from each other in summary results that are not semantically connected. Therefore, this study aims to compare summary results using the MMR method based on semantic and non-semantic based MMR. Semantic-based MMR methods utilize WordNet Bahasa and corpus in processing text summaries. The MMR method is nonsemantic based on the TF-IDF method. This study also carried out summary compression of 30%, 20%, and 10%. The research data used is 50 online news texts. Testing of the summary text results is done using the ROUGE toolkit. The results of the study state that the best value of the f-score in the semantic-based MMR method is 0.561, while the best f-score in the nonsemantic MMR method is 0.598. This value is generated by adding a preprocessing process in the form of stemming and compression of a 30% summary result. The difference in value obtained is due to incomplete WordNet Bahasa and there are several words in the news title that are not in accordance with EYD (KBBI).
Purpose: In the learning process, most of the tests to assess learning achievement have been carried out by providing questions in the form of short answers or essay questions. The variety of answers given by students makes a teacher have to focus on reading them. This scoring process is difficult to guarantee quality if done manually. In addition, each class is taught by a different teacher, which can lead to unequal grades obtained by students due to the influence of differences in teacher experience. Therefore the purpose of this study is to develop an assessment of the answers. Automated short answer scoring is designed to automatically grade and evaluate students' answers based on a series of trained answer documents.Methods: This is ‘how’ you did it. Let readers know exactly what you did to reach your results. For example, did you undertake interviews? Did you carry out an experiment in the lab? What tools, methods, protocols or datasets did you use The method used is TF-IDF-DF and Similarity and scoring computation. Theword weight used is the term Frequency-Inverse Documents Frequency -Document Frequency (TF-IDF-DF) method. The data used is 5 questions with each question answered by 30 students, while the students' answers are assessed by teachers/experts to determine the real score. The study was evaluated by Mean Absolute Error (MAE).Result: The evaluation results obtained Mean Absolute Error (MAE) with a resulting value of 0.123.Value: The word weighting method used is the Term Frequency Inverse Document Frequency DocumentFrequency (TF-IDF-DF) which is an improvement over the Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) method. This method is a method of weighting words that will be applied before calculating the similarity of sentences between teachers and students.
Pengukuran kesamaan semantic antara kata telah dikembangkan dalam beberapa tahun terakhir. Pengukuran kesamaan semantic antar kata dikelompokkan menjadi tiga yaitu distance based method, information content based method dan distance and information content based method. Distance based method adalah cara yang lebih alami untuk mengukur kesamaan semantic antara kata. Pendekatan ini memperkirakan jarak antara node yang sesuai dengan konsep yang dibandingkan. Information content based method menggunakan basis pengetahuan yang sistematis dan statistik informasi kata-kata dari database seperti WordNet, Corpus dan HowNet. Distance and information content based method merupakan penggabungan dari pendekatan berbasis jarak dengan pendekatan berbasis konten informasi.
Keadaan rumah yang sering ditinggal kosong oleh penghuninya akibat kesibukan mengurus bisnis dan kesibukan dikantor sangat rentan akan adanya aktifitas pencurian. Maka oleh sebab itu diperlukan inovasi baru yang dapat mengantispasi aktifitas pencurian sebagai peralatan tambahan dari sistem penguncian yang telah ada. Kemajuan teknologi informasi saat ini tidak terlepas dari berkembangnya teknologi komunikasi telepon seluler atau dikenal dengan teknologi mobile. Telepon seluler atau smartphone saat ini dapat dimanfatkan diberbagai bentuk alat kontrol atau monitoring, sebagai contoh yaitu: alat sistem monitoring rumah berbasis internet of things (IoT). Alat monitoring ini dapat membantu pemilik rumah untuk mengontrol dan memonitor keadaan didalam rumah dari jarak jauh karena terhubung dengan internet dan anda dapat mengontroll pada smartphone dengan menggunakan alamat IP Address Wi-Fi yang telah terhubung dengan ESP32- CAM melalui web browser. Perancangan dan pembuatan alat ini menggunakan ESP32-CAM melalui program Arduino IDE dan Web Browser yang kemudian menampilkan pada web browser pada smartphone sehingg smarta pemilik rumah dapat memantau dari jarak jauh.
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.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.