SAFAR, RAJAUL BANI (2026) PENGEMBANGAN AI DALAM PENYAJIAN INFORMASI BERITA WILAYAH LHOKSEUMAWE DENGAN METODE NER DAN WEB SCRAPING. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER.pdf Download (185kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (199kB)
	Text ABSTRACT.pdf Download (199kB)
	Text BAB I.pdf Download (223kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (174kB)
	Text Full Text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Kebutuhan informasi lokal di Kota Lhokseumawe belum terpenuhi secara optimal, karena sistem pencarian berita yang ada umumnya bersifat umum dan tidak memiliki mekanisme penyaringan berdasarkan entitas lokasi spesifik di tingkat kota. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pencarian dan peringkasan berita lokal berbasis Artificial Intelligence (AI) yang mengintegrasikan web scraping, Named Entity Recognition (NER), extractive summarization, dan semantic similarity matching dalam satu alur pemrosesan. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Flask, di mana proses pengumpulan artikel dilakukan menggunakan HTTPX sebagai metode utama dan Selenium sebagai mekanisme fallback. Artikel yang terkumpul disaring menggunakan model NER berbasis spaCy untuk mendeteksi entitas lokasi "Lhokseumawe", kemudian diringkas menggunakan model Sentence Transformer dan diperingkat berdasarkan kemiripan semantik terhadap kata kunci dari pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode NER mampu melakukan penyaringan lokasi dengan nilai Precision 80,49%, Recall 91,67%, dan F1-Score 85,72%. Selain itu, hasil pengujian kualitatif menunjukkan bahwa ringkasan yang dihasilkan mampu menyajikan informasi utama secara ringkas dan relevan dengan kebutuhan pengguna dengan bentuk output yang menyesuaikan jenis query. Output berupa ringkasan naratif untuk pencarian informasi umum dan daftar rekomendasi untuk query bersifat rekomendatif. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi NER, extractive summarization, dan semantic similarity matching efektif diterapkan untuk penyajian informasi berita lokal berbasis lokasi. Kata Kunci: Artificial Intelligence (AI), extractive summarization, named entity recognition (NER), semantic similarity, web scraping

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Rajaul Bani Safar
Date Deposited:	16 Sep 2026 07:42
Last Modified:	16 Sep 2026 07:42
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22957

Actions (login required)

View Item