Pengembangan Aplikasi Sistem Peringkas Otomatis Jurnal Berbahasa Indonesia Berbasis Deep Learning - Karyawati, A. A. I. N. Eka (Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi (Senastek); Vol 8 No 1 (2023): Senastek 2023, 2023)
Dewasa ini, ketersediaan referensi digital sangat berlimpah dan mudah diakses dari laman Internet. Ketersediaan referensi khususnya artikel jurnal yang sangat banyak tersebut sering membuat pembaca kebingungan untuk memilih referensi yang tepat atau sesuai dengan topik yang didalami. Pembaca sering menghabiskan banyak waktu untuk membaca artikel yang tidak tepat. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sebuah aplikasi peringkasan otomatis yang mampu meringkas artikel secara otomatis sehingga mempersingkat waktu membaca artikel tersebut. Peringkasan teks otomatis (Automatic Text Summarization, ATS) adalah peringkasan teks yang dilakukan secara otomatis oleh komputer. Peringkasan dilakukan sesuai dengan fokus peringkasan. Ada dua pendekatan atau algoritma peringkasan teks otomatis, yaitu peringkasan ekstraksi dan peringkasan abstraksi. Metode peringkasan ekstraksi dilakukan dengan memilih unit teks (kalimat, segmen kalimat, paragraf, atau bagian), yang berisi informasi penting dari dokumen dan mengatur unit tersebut dengan benar. Sedangkan metode peringkasan abstraksi melibatkan proses parafrase (menguraikan dengan kata sendiri) dari dokumen asli. Metode peringkasan abstraksi lebih mendekati metode peringkasan yang dilakukan secara alami oleh manusia. Pada penelitian ini dikembangkan algoritma peringkasan abstraksi untuk peringkasan jurnal Ilmu Komputer/Informatika berbahasa Indonesia menggunakan metode Deep Learning Transformer. Dataset jurnal yang digunakan adalah data jurnal bidang Informatika berbahasa Indonesia yang diunduh dari laman Internet. Data ringkasan jurnal disusun secara manual mengikuti metodologi peringkasan jurnal ilmiah. Evaluasi dilakukan dengan mengukur tingkat akurasi dari model dan juga mengukur fungsionalitas dari prototipe aplikasi peringkas yang dikembangkan.