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 Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

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 Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Teknologi saat ini berkembang pesat sehingga pengguna internet mudah untuk mengetahui berita yang ada di internet. Berita artikel gempa yang banyak menyulitkan pembaca mengetahui isi berita secara terperinci. Karena itu peringkas teks multi dokumen menjadi penting untuk dilakukan. Agar pembacaan menjadi cepat dan mudah serta informasi bisa di dapat secara singkat. Dengan adanya peringkas teks pembaca bisa mengetahui kliping artikel berita gempa secara singkat tidak hanya dari satu dokumen tetapi beberapa dokumen atau multi dokumen bisa dilakukan, minimal dari dua dokumen. Penulis membuat prototype system peringkas teks multi dokumen menggunakan metode Term frquency inverse document frequency (TF-IDF) yaitu memecah isi dokumen menjadi kalimat, membuang karakter, memecah kalimat menjadi kata, memberi nilai bobot pada kata, menjumlahkan nilai bobot, menghitung nilai idf dan TF-IDF sehingga di dapat nilai bobot kata dari setiap kalimat, diperoleh bobot kalimat dimana bobot yang tertinggi atau beberpa kalimat dengan rangking tertinggi dijadikan ringkasan dari masing-masing dokumen. Ringkasan dari setiap dokumen digabung dan diringkaskan lagi, sehingga menjadi ringkasan ketiga sebagai gabungan dua dokumen. Digunakan tools berbasis web,   Bahasa pemogramman yang digunakan yaitu PHP dan DBMS MySQL. &#x0D;Aplikasi ini dapat mengimplementasikan peringkas teks otomatis multi dokumen kliping artikel berita di internet metode TF-IDF. Sistem ini dapat membantu mengetahui isi penting dari kliping artikel berita yang banyak di internet. Memiliki akurasi hasil uji responden 54.45% dan uji kemiripan dokumen sebesar 78.023%.&#x0D;Kata kunci: peringkas teks multi dokumen, kliping artikel berita, TF-IDF..

SISTEM PERINGKAS TEKS OTOMATIS MULTI DOKUMEN KLIPING ARTIKEL BERITA GEMPA MENGGUNAKAN METODE TF-IDF