Eliminasi Non-Topic Menggunakan Pemodelan Topik untuk Peringkasan Otomatis Data Tweet dengan Konteks Covid-19 - Putri Damayanti; Diana Purwitasari; Nanik Suciati (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Akun twitter, seperti Suara Surabaya, dapat membantu menyebarkan informasi tentang COVID-19 meskipun ada bahasan lainnya seperti kecelakaan, kemacetan atau topik lain. Peringkasan teks dapat diimplementasikan pada kasus pembacaan data twitter karena banyaknya jumlah tweet yang tersedia, sehingga akan mempermudah dalam memperoleh informasi penting terkini terkait COVID-19. Jumlah variasi bahasan pada teks tweet mengakibatkan hasil ringkasan yang kurang baik. Oleh karena itu dibutuhkan adanya eliminasi tweet yang tidak berkaitan dengan konteks sebelum dilakukan peringkasan. Kontribusi penelitian ini adalah adanya metode pemodelan topik sebagai bagian tahapan dalam serangkaian proses eliminasi data. Metode pemodelan topik sebagai salah satu teknik eliminasi data dapat digunakan dalam berbagai kasus namun pada penelitian ini difokuskan pada COVID-19. Tujuannya adalah untuk mempermudah masyarakat memperoleh informasi terkini secara ringkas. Tahapan yang dilakukan adalah pra-pemrosesan, eliminasi data menggunakan pemodelan topik dan peringkasan otomatis. Penelitian ini menggunakan kombinasi beberapa metode word embedding, pemodelan topik dan peringkasan otomatis sebagai pembanding. Ringkasan diuji menggunakan metode ROUGE dari setiap kombinasi untuk ditemukan kombinasi terbaik dari penelitian ini. Hasil pengujian menunjukkan kombinasi metode Word2Vec, LSI dan TextRank memiliki nilai ROUGE terbaik yaitu 0.67. Sedangkan kombinasi metode TFIDF, LDA dan Okapi BM25 memiliki nilai ROUGE terendah yaitu 0.35.