Peringkasan Multi Dokumen Berbahasa Indonesia Dengan Metode Pengurutan Cluster Correlation Dan Probability
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Rosadi, Dadi
Subject
004_Data Processing & Computer Science
Datestamp
2021-09-20 05:58:40
Abstract :
Sebagian besar hasil ringkasan multi dokumen yang menggunakan metode extractive summary, yaitu dengan mengambil kalimat-kalimat penting dari dokumen, sering kali tidak mempertimbangkan hubungan antar kalimat. Pengurutan kalimat yang baik dapat dilihat dari keterkaitan antar kalimat. berdasarkan permasalahan ini, diusulkan sebuah metode untuk pengurutan kalimat pada peringkasan multi dokumen berbahasa Indonesia menggunakan cluster importance dan cluster correlation and probability. Kalimat dari multi dokumen akan melalui tahapan preprocessing, kemudian kalimat hasil preprocessing akan dikelompokan berdasarkan kemiripannya ke dalam cluster-cluster. Kalimat akan diekstrak dari setiap cluster untuk menjadi ringkasan. Ringkasan akan diurutkan berdasarkan cluster importance dan cluster correlation and probability. Hasil ringkasan yang sudah diurutkan akan dievalusi menggunakan metode Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE). Hasil Evalusi menunjukan hasil pengurutan kalimat menggunakan metode cluster correlation and probability lebih mudah dipahami dari pada hasil pengurutan kalimat menggunakan metode cluster importance, itu terlihat dari performansi yang dihasilkan, dimana rata-rata ROUGE untuk cluster correlation and probability sebesar 0.8831 dan cluster importance 0.8460, dimana nilai performansi cluster correlation and probability lebih besar 0.0371 dari cluster importance.
Sebagian besar hasil ringkasan multi dokumen yang menggunakan metode extractive summary, yaitu dengan mengambil kalimat-kalimat penting dari dokumen, sering kali tidak mempertimbangkan hubungan antar kalimat. Pengurutan kalimat yang baik dapat dilihat dari keterkaitan antar kalimat. berdasarkan permasalahan ini, diusulkan sebuah metode untuk pengurutan kalimat pada peringkasan multi dokumen berbahasa Indonesia menggunakan cluster importance dan cluster correlation and probability. Kalimat dari multi dokumen akan melalui tahapan preprocessing, kemudian kalimat hasil preprocessing akan dikelompokan berdasarkan kemiripannya ke dalam cluster-cluster. Kalimat akan diekstrak dari setiap cluster untuk menjadi ringkasan. Ringkasan akan diurutkan berdasarkan cluster importance dan cluster correlation and probability. Hasil ringkasan yang sudah diurutkan akan dievalusi menggunakan metode Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE). Hasil Evalusi menunjukan hasil pengurutan kalimat menggunakan metode cluster correlation and probability lebih mudah dipahami dari pada hasil pengurutan kalimat menggunakan metode cluster importance, itu terlihat dari performansi yang dihasilkan, dimana rata-rata ROUGE untuk cluster correlation and probability sebesar 0.8831 dan cluster importance 0.8460, dimana nilai performansi cluster correlation and probability lebih besar 0.0371 dari cluster importance.
File :
1. 10114014_DADI ROSADI_COVER.pdf
19. 10114014_DADI ROSADI_LEMBAR PENGESAHAN.pdf
15. 10114014_DADI ROSADI_BAB 5.pdf
10. 10114014_DADI ROSADI_DAFTAR PUSTAKA.pdf
21. 10114014_DADI ROSADI_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf
22. 10114014_DADI ROSADI_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf
17. 10114014_DADI ROSADI_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf
20. 10114014_DADI ROSADI_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf
4. 10114014_DADI ROSADI_KATA PENGANTAR.pdf
5. 10114014_DADI ROSADI_DAFTAR ISI.pdf
11. 10114014_DADI ROSADI_BAB 1.pdf
12. 10114014_DADI ROSADI_BAB 2.pdf
13. 10114014_DADI ROSADI_BAB 3.pdf
14. 10114014_DADI ROSADI_BAB 4.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
