2021
DOI: 10.29099/ijair.v5i1.187
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Extractive Text Summarization of Student Essay Assignment Using Sentence Weight Features and Fuzzy C-Means

Abstract: One of the main tasks of a lecturer is to give students an academic assessment in the learning process. The assessment process begins with reading or checking the answers of student assignments that contain a combination of very long sentences such as essay or report assignments. This certainly takes a lot of time to get the primary information contained therein. It is necessary to summarize the answers so that the lecturer does not need to read the whole document but is still able to take the essence of the r… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

0
2
0
2

Year Published

2021
2021
2024
2024

Publication Types

Select...
4
2
1

Relationship

0
7

Authors

Journals

citations
Cited by 7 publications
(4 citation statements)
references
References 18 publications
0
2
0
2
Order By: Relevance
“…[2] Peringkasan teks dibagi menjadi dua, yaitu peringkasan single dokumen dan multi dokumen. Peringkasan single dokumen adalah teknik meringkas yang diambil dari satu dokumen tunggal, [3]Tujuan utamanya adalah merangkum atau mengambil esensi informasi yang terkandung dalam satu sumber dokumen. Peringkasan multi dokumen adalah teknik peringkasan dimana dokumen yang diringkas lebih dari satu atau lebih.…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…[2] Peringkasan teks dibagi menjadi dua, yaitu peringkasan single dokumen dan multi dokumen. Peringkasan single dokumen adalah teknik meringkas yang diambil dari satu dokumen tunggal, [3]Tujuan utamanya adalah merangkum atau mengambil esensi informasi yang terkandung dalam satu sumber dokumen. Peringkasan multi dokumen adalah teknik peringkasan dimana dokumen yang diringkas lebih dari satu atau lebih.…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…The noise reduction stage generates a series of keywords or words. The next step is word weighting, which entails giving a term or phrase a weight or value that demonstrates its importance to the document [37]. Each phrase or word in each paragraph is weighted to ensure consistency and coherence in the text [38].…”
Section: Term Weightingmentioning
confidence: 99%
“…Langkah berikutnya adalah melakukan proses term weighting, di mana setiap term atau kata diberikan bobot atau nilai untuk menunjukkan pentingnya term tersebut dalam dokumen. Penghitungan bobot term dilakukan untuk setiap dokumen, sehingga dapat mengidentifikasi ketersediaan dan kemiripan term dalam dokumen tersebut [24]. Semakin sering term muncul dalam koleksi dokumen, semakin tinggi nilai atau bobot yang diberikan kepada term tersebut.…”
Section: Pembobotan Kataunclassified