Hardiana, Fia Amara Sandra (2022) PENDEKATAN EKSTRAKTIF PADA SUMMARIZE DOKUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA TEXTRANK. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (994kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (225kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (534kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (149kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (793kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (40kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (153kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-18.11.2491-Fia Amara Sandra Hardiana - Fia Amara Sandra Hardiana.zip Restricted to Repository staff only Download (456kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-18.11.2491-Fia Amara Sandra Hardiana - Fia Amara Sandra Hardiana.pdf Restricted to Repository staff only Download (912kB) |
Abstract
Perkembangan teknologi dan informasi yang pesat mengakibatkan informasi yang tersedia baik online maupun offline semakin bertambah salah satunya adalah artikel berita. Dari banyaknya kalimat pada artikel berita, hanya beberapa informasi penting yang meurpakan representasi pokok pikiran dari penulis. Artikel berita bersifat real time dan up to date yang mengakibatkan pembaca harus meluangkan waktu dalam membaca dan mengikuti perkembangan berita, sehingga dibutuhkan sebuah peringkasan teks otomatis. Peringkasan teks otomatis (Automatic Text Summarization) merupakan peringkasan teks yang dilakukan oleh komputer untuk membuat sebuah artikel menjadi lebih sederhana dengan mengambil kesimpulan tanpa menghilangkan makna yang ada. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk meringkas teks otomatis adalah algoritma TextRank. TextRank merupakan metode perangkingan kalimat berbasis graph dengan menentukan nilai tertinggi dari sebuah kalimat. Setiap kalimat akan dianggap sebagai sebuah vertex dan akan dihubungkan berdasarkan nilai similarity menggunakan cosine similarity. Pembobotan pada setiap vertex menggunakan perhitungan PageRank dan ringkasan yang dihasilkan mengambil satu kalimat teratas. Hasil evaluasi ringkasan artikel berita berbahasa Indonesia dengan membandingkan ringkasan mesin yang diperoleh menggunakan algoritma TextRank dengan ringkasan manusia pada dataset Liputan6 sebanyak 193.883 menghasilkan nilai rata-rata f-measure pada ROUGE-1 sebesar 27.82%, ROUGE2 sebesar 14.22%, dan ROUGE-L sebesar 23.13%.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Peringkasan Teks, Extractive Summarization, TextRank, ROUGE | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 08 Jun 2022 07:04 | ||
| Last Modified: | 08 Aug 2023 02:38 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/476 |
Actions (login required)
 |
View Item |