Logo Eventkampus
Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Perbandingan Metode Maximum Marginal Relevance Dan Algoritma Textrank Pada Pencarian Dokumen
Jajang Kamaludin NIM. (2017) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Pencarian dokumen merupakan cara efektif untuk mendapatkan informasi secara otomatis tanpa harus membaca keseluruhan dan memilih dokumen yang relevan. Banyak yang melakukan penelitian terhadap metode maximum marginal relevance dan algoritma textrank dan menghasilkan keakurasian yang tinggi . Untuk mengetahui algoritma yang lebih baik maka perlu dilakukan perbandingan. Perbandingan merupakan proses membandingkan kedua algoritma untuk mengetahui tingkat akurasi yang lebih baik dari metode maximum marginal relevance dan algoritma textrank. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, didapatkan hasil perbandingan metode maximum marginal relevance dengan algoritma textrank melalui perbandingan akurasi, dan menyatakan bahwa kedua algoritma memiliki tingkat akurasi sebanyak 100%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua algoritma memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan sangat cocok untuk digunakan dalam pencarian dokumen berita.
Ringkasan Alternatif
Search document an affective way to get information automatically without having to read a whole and choose the relevant. May who do research on the method maximum marginal relevance and textrank algorithm and generates high accuracy. To know better then the algorithm to do the comparison. The comparison is the process of comparing the two algorithms to figure out a better accuracy of the method then maximum marginal relevance and algorithm textrank. From the result of testing that has been done, the comparison of result obtained by the method of maximum marginal relevance algorithm with textrank through the comparison of accuracy, and stated that the two algorithms has an accuracy rate of 100%. Thus it can be concluded that the two algorithms has a high degree of accuracy and is very suitable for use in document search news.
Sumber