EXTRACTIVE TEXT SUMMARIZATION TERHADAP ARTIKEL BERITA INDONESIA BERBASIS MACHINE LEARNING
MUHAMMAD RAIHAN HADWIRIANTO

Informasi Umum

Kode

23.04.4989

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

451 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Terciptanya internet, jejaring sosial, forum, dan teknologi informasi yang tersebar secara cepat, menyebabkan interaksi terhadap informasi semakin sulit untuk dipahami, dibuat, dikembangkan, dan disimpan. Dengan luasnya informasi sehingga hampir tidak mungkin untuk seorang pun untuk memproses dan meringkas semua data informasi yang tersedia. Indonesia memiliki literasi yang sangat rendah dari negara lain dengan beberapa faktor seperti belum membiasakan membaca buku dari rumah, perkembangan teknologi yang semakin pesat, sarana membaca yang minim, kurangnya motivasi untuk membaca, dan malas untuk mengembangkan gagasan. <i>Automatic text summarization</i> adalah salah satu alternatif teknologi yang bisa digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut. <i>Automatic text summarization</i> merupakan cabang dari ilmu <i>Natural Language Processing</i> (NLP) yang bertujuan untuk merepresentasikan dokumen teks panjang yang dikompresi sehingga informasi yang didapatkan dengan cepat dimengerti dan dapat dibaca oleh pengguna. Telah dilakukan berbagai metode untuk mengatasi masalah <i>automatic text summarization</i> untuk objek Bahasa Indonesia yaitu berbasis <i>extractive</i> dan <i>abstractive</i>. Untuk mengatasi masalah ini, pada penelitian digunakan <i>extractive text summarization</i> berbasis <i>machine learning</i>. Pada penelitian ini menggunakan <i>dataset</i> publik yang bisa digunakan untuk penelitian-penelitian selanjtnya. Metode yang digunakan untuk medapatkan hasil <i>summarization </i>dengan menggunakan metode <i>Word2Vec </i>dengan penerapan model <i>Continous Bag-of-Word</i> (CBOW)<i> </i>dan <i>Skip-Gram</i>.<i> </i>Metode yang digunakan untuk evaluasi akurasi hasil ringkasan adalah <i>Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation</i> (ROUGE).</p>

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook