Faizah Husniah, ---- (2022) PERINGKASAN TEKS OTOMATIS ARTIKEL BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA TEXTRANK. Peringkasan Teks Otomatis Artikel Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Textrank, Vol. 6 (No.1). ISSN 2502-8782 (In Press)

Preview

Text Repositori Faizah Fix.pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Banyaknya informasi yang terdapat pada media online salah satunya adalah artikel. Artikel pada umumnya berisikan kumpulan kalimat yang panjang sehingga pembaca membutuhkan waktu yang lebih banyak untuk memperoleh intisari dari artikel. Sistem peringkasan teks otomatis membantu pengguna mengetahui isi artikel tanpa harus membaca keseluruhan dokumen, sehingga dapat menghemat waktu. Penelitian ini menyelidiki algoritma textrank untuk peringkasan dokumen. Algoritma textrank akan menghitung skor dari setiap kalimat, kemudian memilih sejumlah kalimat sebagai ringkasan. Untuk meningkatkan performa textrank dengan menguji pemilihan kelompok skor kalimat yang akan dipilih menjadi ringkasan. ROUGE scoring digunakan untuk menghitung performa sistem berdasarkan ringkasan manual yang dibuat oleh manusia (human annotator) sebagai gold standard. Hasil pengujian dengan compression rate 50% pada pilihan ranking kalimat yang terpilih sebagai ringkasan, menghasilkan nilai pada ROUGE-1, ROUGE-2 dan ROUGE-L secara berturut-turut adalah 68.76%, 60.60%, dan 68.29%. Sedangkan untuk compression rate 30%, rata-rata pada ROUGE-1, ROUGE- 2 dan ROUGE-L berturut-turut adalah 45.00%, 31.62%, dan 43.59%. Hasil ini sangat kompetitif dibandingkan dengan score pada penelitian tentang sistem peringkasan dokumen lainnya

Actions (login required)

View Item