English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Tools annual

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Global: Zendy Plus annual

Global: Zendy Free Plan

Pengelompokan dokumen merupakan suatu metode yang digunakan untuk dapat mengelompokkan suatu data berupa dokumen teks sesuai dengan kategori dari informasi yang dimiliki. Akan tetapi dengan banyaknya dokumen teks yang bervariasi menyebabkan beberapa masalah timbul dari proses pengelompokan dokumen. Salah satu diantaranya adalah hasil pengelompokan yang bersifat hard clustering. Hal ini disebabkan karena proses pengelompokan yang diterapkan merupakan metode unsupervised. Berdasarkan hal tersebut maka diajukan suatu metode pengelompokan yang mengunakan Algoritma Heuristic Fuzzy Co-clustering dengan menerapkan metode semi-supervised yang menggunakan dokumen berlabel sebagai proses pembelajarannya. Hasil uji coba terhadap metode yang diusulkan menunjukkan Algoritma Heuristic Fuzzy Co-clustering usulan terbaik dicapai pada kondisi Tu=Tv=dan 0,01 dengan nilai precission 0,19 dan recall 0,16. Algoritma Modified Heuristic Fuzzy Co-clustering yang diusulkan memberikan hasil lebih stabil dibandingkan dengan hasil pengelompokan Algoritma Heuristic Fuzzy Co-clustering.

Pengelompokan Dokumen Menggunakan Dokumen Berlabel dan Tidak Berlabel Dengan Pendekatan Modified Heuristic Fuzzy Co-Clustering