Judul: Agricultural technology journal article summarization with Bi-LSTM and key feature extraction
Abstrak: Teknologi pertanian adalah bidang yang terus berkembang dan penting untuk mendukung ketahanan pangan dunia. Dalam era informasi saat ini, jumlah artikel jurnal tentang teknologi pertanian semakin meningkat dan menyulitkan para peneliti untuk memilih artikel yang relevan. Oleh karena itu, perlu dikembangkan metode peringkasan artikel jurnal teknologi pertanian yang dapat menghasilkan ringkasan secara otomatis, efektif dan efisien. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model peringkasan teks ekstraktif dengan melakukan rekayasa fitur untuk mengekstrak informasi semantik dari teks asli itu sendiri. Penelitian ini menggunakan metode pemrosesan bahasa alami (NLP), yaitu Bi-directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) untuk mendapatkan kalimat yang paling relevan untuk disajikan sebagai ringkasan dikombinasikan dengan Latent Semantic Analysis (LSA) sebagai metode pelabelan ringkasan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah artikel jurnal teknologi pertanian yang berasal dari basis data Scopus. Metode pembobotan kalimat berhasil mengekstraksi ciri-ciri kunci dalam teks, mempertahankan aspek-informasi penting dan meningkatkan kemampuan sistem dalam merangkum konten dengan presisi semantik. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi 97,84% dan loss sebesar 0,0029. Melalui analisis word cloud terhadap hasil ringkasan model, disimpulkan bahwa penelitian pada paper-paper teknologi pertanian tersebut fokus pada mengeksplorasi inovasi dan pengembangan teknologi pertanian. Fokus utama mencakup pemahaman area tanam, hubungan dengan petani, aplikasi teknologi pada tanah dan pengairan, pengembangan sistem, dan penanganan masalah kekeringan di lapangan., Agricultural technology is a continually evolving field that plays a crucial role in supporting global food security. In the current information era, the growing number of journal articles on agricultural technology poses a challenge for researchers in selecting relevant ones. Therefore, there is a need to develop a method for summarizing agricultural technology journal articles that can generate summaries automatically, effectively, and efficiently. This research aims to create an extractive text summarization model by engineering features to extract semantic information from the original text. This study utilizes Natural Language Processing (NLP) methods, specifically Bi-directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) for extracting the most relevant sentences to serve as summaries, combined with Latent Semantic Analysis (LSA) as a summarization labeling method. The data used in this research are agricultural technology journal articles retrieved from the Scopus database. The sentence weighting method successfully extracts key features in the text, preserving important informational aspects and enhancing the system's ability to summarize content with semantic precision. The evaluation results indicate that the developed model achieves an accuracy rate of 97.84% and a loss of 0,0029. Through word cloud analysis of the model's summary results, it is concluded that research in agricultural technology papers focuses on exploring innovation and the development of agricultural technology. The primary focus includes understanding crop areas, farmer relationships, technology applications in soil and irrigation, system development, and addressing field drought issues.
Keyword: bi-lstm, deep learning, LSA, NLP, text-summarization

Judul: Text Summarization: BART, Random Forest, and Hybrid BART-RF Algorithm comparison
Abstrak: Data dan informasi berkembang secara kuantitatif dan kualitatif. Terdapat banyak teks pada internet dan pertumbuhan data menjadi lebih banyak dari yang dibutuhkan. Jumlah dokumen atau teks yang ada pada seluruh sumber sangat besar, maka pekerjaan merangkum menjadi sangat kompleks. Natural Language Processing (NLP) adalah subbidang pada computer science yang membahas pemrosesan dan analisis bahasa manusia. Pembahasan yang umum pada NLP yaitu pemrosesan percakapan, analisis bentuk kalimat, analisis sintaks, diskursus dan pembahasan terkait aplikasi teks seperti perangkuman (summarization), text generation, grammatical correction. Automatic Text Summarization (ATS) adalah salah satu tugas yang menantang pada NLP. ATS sangat sering digunakan pada text mining dan aplikasi analitis seperti information retrieval, information extraction, question answering dan sebagainya. ATS terdiri dari dua cara pendekatan umum yaitu abstraktif, ekstraktif dan hybrid. Pendekatan hybrid melakukan perangkuman dengan kombinasi dari abstraktif dan ekstraktif. Tujuan utama penelitian ini adalah menguji hasil performa algoritma BART dan Random Forest secara independen dan hasil performa secara kombinasinya dalam automatic text summarization. Digunakan algoritma Random Forest pada pendekatan ekstraktif, BART untuk pendekatan abstraktif dan kombinasi BART dan Random Forest untuk pendekatan hybrid. Penelitian menunjukkan bahwa secara individu, skor BART dan RF ROUGE cukup berbeda. Secara berturut-turut skor ROUGE RF pada R1, R2 dan RL adalah 1) 51.45 , 2) 45.52 dan 3) 54.58., skor ROUGE BART adalah 1) 32.78, 2) 16.17 dan 3) 32.19. Secara berturut-turut rata-rata pengukuran F ROUGE RF, BART dan RFxBART adalah 45.73, 21.38 dan 31.31. RF memiliki skor rata-rata tertinggi. ATS Hybrid RFxBART terbukti berkinerja lebih baik daripada BART default, tetapi lebih buruk daripada RF dalam hal skor ROUGE. Rata-rata ROUGE F RFxBART adalah 31,31. RFxBART memiliki skor sedang. Skor ini lebih baik daripada skor ROUGE default BART. RFxBART dapat menjadi alternatif pendekatan hybrid yang efektif., Data and information grows quantitatively and qualitatively. There is a lot of text on the internet and the growth of data is becoming more than needed. The number of documents or texts contained in all sources is very large, so the work of summarizing becomes very complex. Natural Language Processing (NLP) is a subfield of computer science that discusses the processing and analysis of human language. Common discussions in NLP includes conversation processing, sentence form analysis, syntax analysis, discourse and discussions related to text applications such as summarization, text generation, grammatical correction. Automatic Text Summarization (ATS) is one of the challenging tasks in NLP. ATS is often used in text mining and analytical applications such as information retrieval, information extraction, question answering and so on. ATS consists of two general approaches, which are abstractive, extractive and hybrid. The hybrid approach combines abstractive and extractive to do summarization. The main objective of this research is to test the performance results of the BART and Random Forest algorithms independently and their combined performance results in automatic text summarization. The Random Forest algorithm is used for the extractive approach, BART for the abstractive approach and a combination of BART and Random Forest for the hybrid approach. Research shows that individually, BART and RF ROUGE scores are quite different. Respectively the ROUGE RF scores on R1, R2 and RL are
Keyword: BART, NLP, perangkuman otomatis, random forest, rangkuman teks

Judul: RISIKO PAPARAN KADMIUM DARI COKELAT BATANG PADA KONSUMEN DI INDONESIA
Abstrak: Cadmium is a common contaminant found in cocoa derivative products such as chocolate bars because it is carried away from the cocoa beans. The popularity of chocolate bars among Indonesian consumers may pose a health risk due to cadmium (Cd) content in chocolate bars. The present study aimed to obtain the cadmium (Cd) content in chocolate bars and its dietary exposure to the Indonesia population. Samples of 10 different varieties of chocolate bars were collected from markets in Indonesia and analyzed for their Cd content using Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ICP-MS). The results show that Cd content in chocolate bars ranged between 0.00012 mg/kg to 0.12 mg/kg with the highest content was found in one variant of sweet dark chocolate bar. None of samples contained Cd above the maximum limits of Cd (0.5 mg/kg in chocolate bar products) as regulated by NADFC. The highest average consumption of chocolate bars was found in adolescence (13-18 years), followed by toddler (6-59 months) and children (5-12 years). The highest P95 exposure to Cd from chocolate bars was found in toddler (6-59 months), followed by children (5-12 years), 0.28733 μg/kg bw/day and 0.17846 μg/kg bw/day. The P95th exposures to Cd from chocolate bars in all age groups did not exceed its Provisional Tolerably Monthly Intake (PTMI), indicating that the exposure to Cd through chocolate bar products do not pose any potential risk to human health
Keyword: