Peringkasan Teks Ekstraktif pada Dokumen Tunggal Menggunakan Metode Restricted Boltzmann Machine

Abstract

Penelitian yang dilakukan yaitu menghasilkan peringkasan teks ekstratif secara otomatis yang dapat membantu menghasilkan dokumen yang lebih pendek dari dokumen aslinya dengan cara mengambil kalimat penting dari dokumen sehingga pembaca dapat memahami isi dokumen dengan cepat tanpa membaca secara keseluruhan. Dataset yang digunakan sebanyak 30 dokumen tunggal teks berita berbahasa Indonesia yang diperoleh dari www.kompas.com pada kategori tekno. Dalam penelitian ini, digunakan sepuluh fitur yaitu posisi kalimat, panjang kalimat, data numerik, bobot kalimat, kesamaan antara kalimat dan centroid, bi-gram, tri-gram, kata benda yang tepat, kemiripan antar kalimat, huruf besar. Nilai fitur setiap kalimat dihitung. Nilai fitur yang dihasilkan ditingkatkan dengan menggunakan metode Restricted Boltzmann Machine (RBM) agar ringkasan yang dihasilkan lebih akurat. Untuk proses pengujian dalam penelitian ini menggunakan ROUGE-1. Hasil yang diperoleh dalam penelitian yaitu dengan menggunakan learning rate 0.06 menghasilkan recall, precision dan f-measure tertinggi yakni 0.744, 0.611 dan 0.669. Selain itu, semakin besar nilai compression rate yang digunakan maka hasil recall, precision dan f-measure yang dihasilkan akan semakin tinggi. Hasil peringkasan teks dengan menggunakan RBM memiliki nilai recall lebih tinggi 2.1%, precision lebih tinggi 1.6% dan f-measure lebih tinggi 1.8% daripada hasil peringkasan teks tanpa RBM. Hal ini menunjukkan bahwa peringkasan teks dengan menggunakan RBM hasilnya lebih baik daripada peringkasan teks tanpa RBM.