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: Kajian Pengaruh Metode Penarikan Contoh dan Algoritma Klasifikasi Pembelajaran Mesin terhadap Artikel Berita
Abstrak: Peringkasan teks adalah teknik untuk memperpendek dokumen teks yang panjang dari berbagai sumber teks seperti blog, makalah penelitian, artikel berita, dan email. Peringkasan teks dapat dilakukan dengan dua pendekatan yaitu pendekatan ekstraktif dan abstraktif. Pendekatan ekstraktif menggunakan pendekatan statistik (selection based) dengan memilih dan menyalin kalimat penting untuk membuat ringkasan, sedangkan metode abstraktif menggunakan pendekatan pengetahuan (knowledge based) dengan mengambil ide utama dari dokumen asal dan kemudian membuat ringkasan dengan kalimat baru. Pendekatan ekstraktif menganggap peringkasan teks sebagai masalah klasifikasi dimana tiap kalimat diberi bobot dan diklasifikasikan masuk atau tidak ke dalam ringkasan. Tantangan dalam peringkasan teks ekstraktif saat ini yaitu pemilihan serta kombinasi fitur dan penentuan teknik peringkasan untuk mendapatkan ringkasan yang lebih baik. Fitur adalah karakteristik atau indikator dari kalimat yang diekstrak untuk menghasilkan ringkasan. Teknik atau pendekatan yang banyak digunakan dan dapat dipadukan adalah pendekatan statistik dan pembelajaran mesin. Penggunaan algoritma klasifikasi pembelajaran mesin terutama menggunakan data yang besar tentunya memerlukan waktu dan sumber daya yang besar. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk efisiensi proses serta mempermudah proses selanjutnya adalah dengan melakukan reduksi data. Reduksi data dapat dilakukan dengan reduksi dimensi, pemilihan fitur, kompresi data, dan sebagainya. Penarikan contoh yang merupakan suatu teknik untuk memilih sebagian data representatif dari keseluruhan set data merupakan salah satu metode yang data digunakan untuk reduksi data yang diharapkan dapat memberikan hasil yang memuaskan dengan set data yang lebih kecil. Terkait latar belakang yang telah dipaparkan, penelitian ini berfokus untuk mengkaji pengaruh proporsi data contoh, metode penarikan contoh, serta algoritma klasifikasi pembelajaran mesin dalam peringkasan artikel berita berbahasa Indonesia. Data yang digunakan adalah set data IndoSum yang berisi kumpulan artikel berita berbahasa Indonesia dengan metode penarikan contoh yang dibandingkan yaitu penarikan contoh acak bertingkat secara sederhana dan sistematik pada tujuh proporsi data contoh untuk dilihat pengaruhnya terhadap model peringkasan. Algoritma klasifikasi pembelajaran mesin Extremely Randomized Tree (Extra Tree) dan eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) digunakan dan diperbandingkan kinerjanya dalam peringkasan teks dengan ukuran kebaikan model yang digunakan adalah nilai F1-Score. Selanjutnya, dari model yang dihasilkan juga dikaji fitur yang penting dengan menggunakan metode Permutation Feature Importance (PFI) dan SHapley Additive ExPlanations (SHAP) untuk mengetahui karakteristik kalimat yang mencirikan kalimat tersebut sebagai kalimat penting yang masuk ke dalam ringkasan. Uji sidik ragam berdasarkan rancangan faktorial tiga faktor dalam rancangan acak kelompok lengkap digunakan untuk menganalisis nilai kebaikan model F1-Score. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa interaksi tiga faktor yang tidak signifikan mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan pengaruh antara ketiga faktor terhadap F1-Score, namun pengaruh tersebut tidak bergantung dari interaksi taraf-taraf ketiga faktor. Pengaruh kelompok yaitu sumber berita, proporsi data contoh dan algoritma klasifikasi sebagai faktor utama, serta interaksi dua faktor signifikan pada alpha = 5%. Hasil uji lanjut tukey pada interaksi dua faktor menunjukkan bahwa algoritma Extra Tree memiliki kinerja lebih baik dibandingkan XGBoost pada kedua metode penarikan contoh yang digunakan. Begitu juga jika dilihat interaksinya dengan faktor proporsi data contoh, Extra Tree menghasilkan nilai F1-Score yang lebih tinggi daripada XGBoost pada semua proporsi data contoh dan memiliki perbedaan rata-rata yang signifikan pada proporsi data contoh diatas 1%. Selanjutnya, pola yang dihasilkan pada model Extra Tree menunjukkan bahwa
Keyword: Klasifikasi, Rancangan Faktorial, Peringkasan, Extra Tree, XGBoost

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia