Latent Semantic Analysis Menggunakan Semi Discrete Decomposition Pada Peringkasan Teks Berbahasa Indoensia
Daftar Isi:
- Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem peringkasan teks otomatis dalam meringkas latar belakang proposal skripsi. Pada penelitian ini menggunakan metode Latent Semantic Analysis (LSA) berbasis Semi Discrete Decomposition (SDD). Penelitian sebelumnya tentang peringkasan teks menggunakan metode LSA berbasis Singluar Value Decomposition (SVD) mendapatkan hasil performasi precision 66.8%, recall 74.3%, dan f-measure 70%. Tahapan dari peringkasan teks otomatis diantranya pemilihan data masukan dokumen latar belakang, proses preprocessing, pembobotan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), proses dekomposisi matriks hasil pembobobtan TF-IDF menggunakan metode LSA berbasis SDD, pemilihan kalimat yang dijadikan ringkasan menggunakan metode Cross Method LSA, dan pengujian hasil ringkasan menggunakan metode evaluasi ringkasan instrinstik. Penelitian ini dilakukan pengujian pada 50 dokumen latar belakang yang pernah dilakukan pada penelitian sebelumnya dan sudah tervalidasi oleh pakar bahasa dengan compression rate hasil ringkasan sebesar 50%. Berdasarkan hasil pengujian disimpulkan metode LSA berbasis SDD dapat diterapkan pada peringkasasn teks otomatis pada latar belakang proposal skripsi dengan performasi rata-rata precision 72.8%, recall 72.92%, dan f-measure 72.79%.