Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini melakukan pengembangan integrasi metode perangkum abstraktif dengan metode ekstraktif dalam merangkum teks berita yang melebihi input maksimal dari model machine learning. Penggabungan metode abstraktif dan ekstraktif menciptakan rangkuman yang lebih natural tanpa kehilangan makna semantiknya, serta menyelesaikan keterbatasan jumlah input maksimal dari model machine learning yang digunakan pada metode abstraktif. Bagian abstraktif dibuat menggunakan model machine learning yang menggunakan arsitektur Transformer, yaitu model BART. Bagian ekstraktif menggunakan algoritma gabungan untuk melakukan pembobotan tiap kalimat menggunakan term frequency – inverse document frequency (TF-IDF), konjungsi antar kalimat, dan peletakan kalimat pada paragraf yang dapat diidentifikasi menggunakan algoritma pemrograman. Dataset yang digunakan adalah benchmark IndoSum, yaitu dataset bahasa Indonesia untuk merangkum teks, sehingga dapat dievaluasikan dengan model pada penelitian yang serupa. Beberapa pengujian dilakukan pada model BART dan tokenizer, dengan nilai ROUGE Score menunjukan adanya peningkatan pada tokenizer bahasa Indonesia ketimbang bahasa Inggris. Hasil evaluasi pada finetuning model BART mendapatkan nilai ROUGE Score sebesar 0,725 untuk ROUGE-1, 0,635 untuk ROUGE-2, 0,699 untuk ROUGE-L, dan 0,718 untuk ROUGE-Lsum, menjadikan model BART lebih tinggi pada beberapa model lainnya pada riset terkait. Human evaluation dilakukan pada hasil integrasi, menunjukan hasil yang baik untuk morfologi, semantik, dan kenaturalan rangkuman, namun masih buruk untuk kesalahan pengetikan.

---

This research develops the integration of abstractive summarization methods with extractive methods in summarizing news texts that exceed the maximum input from the machine learning model. Combining abstractive and extractive methods creates a more natural summary without losing its semantic meaning, and resolves the limitations of the maximum number of inputs from the machine learning model used in the abstractive method. The abstractive part was created using a machine learning model that uses the Transformer architecture, namely the BART model. The extractive section uses a combined algorithm to weight each sentence using term frequency - inverse document frequency (TF-IDF), conjunctions between sentences, and placement of sentences in paragraphs that can be identified using a programming algorithm. The dataset used is the IndoSum benchmark, namely an Indonesian language dataset for summarizing text, so that it can be evaluated with models in similar research. Several tests were carried out on the BART model and tokenizer, with the ROUGE Score showing an increase in the Indonesian language tokenizer compared to English. The evaluation results of finetuning the BART model obtained a ROUGE Score of 0.725 for ROUGE-1, 0.635 for ROUGE-2, 0.699 for ROUGE-L, and 0.718 for ROUGE-Lsum, making the BART model higher than several other models in related research. Human evaluation was carried out on the integration results, showing good results for morphology, semantics and naturalness of summaries, but still poor results for typing errors."

"Kualitas pendidikan tinggi di Indonesia merupakan salah satu upaya penting dalam menghasilkan sumber daya manusia unggul yang dapat memberikan manfaat besar bagi negara. Salah satu aspek penilaian yang dapat dijadikan acuan adalah ketepatan waktu lulus mahasiswa serta perkembangan indeks prestasi yang sejalan. Mahasiswa dikatakan lulus tepat waktu jika menyelesaikan studi dalam kurun waktu empat tahun. Saat ini, penelitian terkait prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa di Indonesia masih terbatas, dengan penelitian terakhir hanya mencakup lingkup Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan setidaknya lima model prediksi dan memanfaatkan ensemble learning untuk membangun model yang diinginkan. Metrik yang digunakan sebagai acuan adalah F1-Score, dengan hasil akhir model ensemble learning yang memanfaatkan stacking classifier mencapai nilai 83%. Produk akhir dari penelitian ini adalah sebuah website yang memiliki fitur prediksi dan fitur statistik. Fitur prediksi digunakan untuk memprediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan model machine learning yang telah dikembangkan. Fitur statistik menyediakan berbagai visualisasi yang memberikan informasi terkait ketepatan waktu lulus pada tingkat nasional, universitas, dan program studi. Visualisasi yang digunakan mencakup line chart, pie chart, geo chart, dan bar chart, serta menyediakan data mentah untuk informasi yang lebih sederhana.

---

The quality of higher education in Indonesia is a crucial effort in producing superior human resources that can significantly benefit the country. One of the assessment aspects that can be used as a reference is the timeliness of student graduation and the development of a corresponding performance index. Students are considered to graduate on time if they complete their studies within four years. Currently, research related to predicting the timeliness of student graduation in Indonesia is still limited, with the last study covering only the University of Indonesia. This study aims to compare at least five predictive models and utilize ensemble learning to build the desired model. The metric used as a reference is the F1-Score, with the final result of the ensemble learning model utilizing a stacking classifier reaching a score of 83%. The final product of this research is a website featuring both prediction and statistical tools. The prediction feature is used to predict the timeliness of graduation based on the previously developed machine learning model. The statistical feature provides various visualizations that offer information related to graduation timeliness at the national, university, and study program levels. The visualizations used include line charts, pie charts, geo charts, and bar charts, and also provide raw data for simpler information."

"Kualitas pendidikan tinggi di Indonesia merupakan salah satu upaya penting dalam menghasilkan sumber daya manusia unggul yang dapat memberikan manfaat besar bagi negara. Salah satu aspek penilaian yang dapat dijadikan acuan adalah ketepatan waktu lulus mahasiswa serta perkembangan indeks prestasi yang sejalan. Mahasiswa dikatakan lulus tepat waktu jika menyelesaikan studi dalam kurun waktu empat tahun. Saat ini, penelitian terkait prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa di Indonesia masih terbatas, dengan penelitian terakhir hanya mencakup lingkup Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan setidaknya lima model prediksi dan memanfaatkan ensemble learning untuk membangun model yang diinginkan. Metrik yang digunakan sebagai acuan adalah F1-Score, dengan hasil akhir model ensemble learning yang memanfaatkan stacking classifier mencapai nilai 83%. Produk akhir dari penelitian ini adalah sebuah website yang memiliki fitur prediksi dan fitur statistik. Fitur prediksi digunakan untuk memprediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan model machine learning yang telah dikembangkan. Fitur statistik menyediakan berbagai visualisasi yang memberikan informasi terkait ketepatan waktu lulus pada tingkat nasional, universitas, dan program studi. Visualisasi yang digunakan mencakup line chart, pie chart, geo chart, dan bar chart, serta menyediakan data mentah untuk informasi yang lebih sederhana.

---

The quality of higher education in Indonesia is a crucial effort in producing superior human resources that can significantly benefit the country. One of the assessment aspects that can be used as a reference is the timeliness of student graduation and the development of a corresponding performance index. Students are considered to graduate on time if they complete their studies within four years. Currently, research related to predicting the timeliness of student graduation in Indonesia is still limited, with the last study covering only the University of Indonesia. This study aims to compare at least five predictive models and utilize ensemble learning to build the desired model. The metric used as a reference is the F1-Score, with the final result of the ensemble learning model utilizing a stacking classifier reaching a score of 83%. The final product of this research is a website featuring both prediction and statistical tools. The prediction feature is used to predict the timeliness of graduation based on the previously developed machine learning model. The statistical feature provides various visualizations that offer information related to graduation timeliness at the national, university, and study program levels. The visualizations used include line charts, pie charts, geo charts, and bar charts, and also provide raw data for simpler information."

"Kualitas pendidikan tinggi di Indonesia merupakan salah satu upaya penting dalam menghasilkan sumber daya manusia unggul yang dapat memberikan manfaat besar bagi negara. Salah satu aspek penilaian yang dapat dijadikan acuan adalah ketepatan waktu lulus mahasiswa serta perkembangan indeks prestasi yang sejalan. Mahasiswa dikatakan lulus tepat waktu jika menyelesaikan studi dalam kurun waktu empat tahun. Saat ini, penelitian terkait prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa di Indonesia masih terbatas, dengan penelitian terakhir hanya mencakup lingkup Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan setidaknya lima model prediksi dan memanfaatkan ensemble learning untuk membangun model yang diinginkan. Metrik yang digunakan sebagai acuan adalah F1-Score, dengan hasil akhir model ensemble learning yang memanfaatkan stacking classifier mencapai nilai 83%. Produk akhir dari penelitian ini adalah sebuah website yang memiliki fitur prediksi dan fitur statistik. Fitur prediksi digunakan untuk memprediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan model machine learning yang telah dikembangkan. Fitur statistik menyediakan berbagai visualisasi yang memberikan informasi terkait ketepatan waktu lulus pada tingkat nasional, universitas, dan program studi. Visualisasi yang digunakan mencakup line chart, pie chart, geo chart, dan bar chart, serta menyediakan data mentah untuk informasi yang lebih sederhana.

---

The quality of higher education in Indonesia is a crucial effort in producing superior human resources that can significantly benefit the country. One of the assessment aspects that can be used as a reference is the timeliness of student graduation and the development of a corresponding performance index. Students are considered to graduate on time if they complete their studies within four years. Currently, research related to predicting the timeliness of student graduation in Indonesia is still limited, with the last study covering only the University of Indonesia. This study aims to compare at least five predictive models and utilize ensemble learning to build the desired model. The metric used as a reference is the F1-Score, with the final result of the ensemble learning model utilizing a stacking classifier reaching a score of 83%. The final product of this research is a website featuring both prediction and statistical tools. The prediction feature is used to predict the timeliness of graduation based on the previously developed machine learning model. The statistical feature provides various visualizations that offer information related to graduation timeliness at the national, university, and study program levels. The visualizations used include line charts, pie charts, geo charts, and bar charts, and also provide raw data for simpler information."