Peringkasan Artikel Berbahasa Indonesia Menggunakan TextRank dengan Pembobotan BM25 - Yurdha Fadhila Hernawan; Putra Pandu Adikara; Randy Cahya Wihandika (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Penggunaan internet sebagai sumber informasi telah membawa manusia pada era one click away. Apa pun bisa diakses di mana pun kapan pun, baik secara visual maupun tidak. Namun, tidak semua informasi yang diakses selalu sesuai dengan konteks yang diinginkan. Untuk memudahkan pengguna internet dalam mendapatkan informasi yang ringkas dengan tidak merusak atau menghilangkan informasi penting, maka dibutuhkan suatu peringkasan otomatis. Salah satu cara untuk mendapatkan ringkasan pada sebuah dokumen adalah dengan mencari kumpulan kalimat penting pada dokumen yang dapat merepresentasikan dokumen asli secara keseluruhan. Metode peringkasan tersebut disebut juga dengan peringkasan ekstraktif. Pada penelitian ini, peringkasan ekstraktif dilakukan dengan memeringkatkan setiap kalimat pada sebuah dokumen dan mengambil kalimat dengan peringkat teratas sebagai ringkasan. Metode TextRank yang digunakan pada penelitian ini merepresentasikan dokumen sebagai graf, setiap kalimat dianggap sebagai node dan hubungan antara kalimat (node) merupakan nilai similarity antar kalimat. Fungsi similarity yang digunakan adalah BM25 dengan metode pemeringkatan PageRank. Panjang ringkasan yang dihasilkan sistem disesuaikan dengan besar nilai compression rate yang digunakan. Setelah membandingkan hasil ringkasan yang didapatkan sistem peringkasan otomatis dengan hasil ringkasan yang didapatkan dari expert (pakar) sebanyak 10 dokumen, penelitian ini berhasil dilakukan dengan kualitas ringkasan terbaik didapatkan pada saat penggunaan compression rate sebesar 30% dengan nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure secara berturut-turut adalah 0,552; 0,552; dan 0,552.