Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Mochamad Irfan Dary
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Analisis Dan Implementasi Short Text Similarity Dengan Metode Latent Semantic Analysis Untuk Mengetahui Kesamaan Ayat Al-quran Mochamad Irfan Dary; Moc. Arif Bijaksana; Siti Sa'adah
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu cara untuk membantu memahami sebuah konsep adalah dengan mencari hubungan antara konsep tersebut dengan konsep yang lainnya. Latent semantic analysis (LSA) adalah salah satu penerapan dari hal tersebut. Dimana  LSA dapat mencari nilai kesamaan antar konsep. LSA adalah suatu cara untuk mengekstraksi tulisan dan membuat representasi statistik dari tulisan tersebut dengan pendekatan dimensi rendah (low rank approximation), dimana digunakan dimensi yang kecil untuk mengetahui keseluruhan makna dokumen. Tetapi salah satu kekurangan LSA adalah tidak ada cara yang pasti untuk mengetahui berapa dimensi yang harus digunakan dan bagaimana signifikansi dari penggunaannya pada short text seperti ayat al-Quran. Dari hasil pengujian didapat bahwa dari berbagai dimensi yang digunakan, akurasi maksimum adalah 71% dan F-measure terbaik adalah 40%. Lebih baik dibandingkan term document matrix biasa (tanpa LSA) dengan akurasi 85% tetapi F-measure 0%. Temuan lainnya adalah jika dimensi yang dipilih terlalu rendah, maka nilainya semakin seragam dan bias sehingga nilainya kurang relevan. Selain itu ada dimensi keseimbangan, dimana dimulai dari dimensi tersebut, hasil similarity tidak akan terlalu jauh berbeda.  Kata Kunci: latent semantic analysis, similarity, al-Quran, clustering, matriks, singular value decomposition, cosine similarity
Co-Authors Moc. Arif Bijaksana Siti Sa'adah