RANCANG BANGUN SISTEM PERINGKAS TEKS OTOMATIS ARTIKEL BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE TF-IDF (TERM FREQUENCY-INVERSED DOCUMENT FREQUENCY)
No Thumbnail Available
Date
2016
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universitas Widyatama
Abstract
Dalam media internet artikel merupakan suatu kebutuhan dan pengetahuan. Pada umumnya pembaca ingin mendapatkan rangkuman suatu artikel dengan cepat tanpa membaca isi dari keseluruhan dokumen teks sumber. Agar lebih mempermudah dalam mencari rangkuman diperlukan sistem peringkasan teks otomatis (auto text summarization) yang dapat menghasilkan rangkuman (summary). Summary merupakan hasil dari sebuah kata-kata, kalimat-kalimat dan paragraph yang panjangnya tidak lebih dari setengah teks sumber asli [1]. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam tujuan untuk peringkasan teks otomatis, dimulai dari pengelolaan dokumen teks dengan menggunakan metode text mining dan perangkuman dokumen artikel menggunakan algoritma Term Frequency - Inversed Document Frequency (TF-IDF). Tingkat akurasi dari algoritma TF-IDF dalam perangkuman dokumen artikel yaitu dengan melakukan hasil pengujian dibandingkan dengan ringkasan manual kepada 20 responden yang menghasilkan nilai rata-rata akurasi 70%.
Description
Keywords
Auto Text Summarization, Summary, Text Mining, Tf-idf