Journal article

Automatic Text Summarization Menggunakan Metode Graph dan Ant Colony Optimization

I Wayan Adi Setyadi DUMAN CARE KHRISNE I Made Arsa Suyadnya

Volume : 17 Nomor : 1 Published : 2018, May

Majalah Ilmiah Teknologi Elektro

Abstrak

Abstract—Information Retrieval (IR) methods is widely used to seek information from documents. Research in the field of IR has been made since 1950s. But in document retrieval, the IR methods use to retreive document will encounter problems if they have to seek specific information from many document with a lot of text within the document. One of many approach to assist the IR, is to present an automatic summary of documents that can be indexed for sake of document search assist. Automatic Text Summarization in this paper combines two methods, Graph and the Ant Colony Optimization, and combined with the use of four sentences features. The feature is the similarity between sentences, sentences that resembles the title of the document, TFISF and TF-IDF. Tests performed to get Cosine Similarity between system’s summary with the manual summary from expert. The test show us that system’s summary have 78.43% similarity compared with the expert’s summary, with compression rate of 78.2%. Intisari—Metode Information Retrieval (IR) banyak digunakan untuk mencari informasi dari dalam dokumen. Penelitian di bidang IR telah dilakukan sejak tahun 1950an. Tapi dalam pencarian dokumen, metode IR yang digunakan untuk mencari dokumen akan mengalami masalah jika harus mencari informasi spesifik dari banyak dokumen dengan banyak teks di dalam dokumen. Salah satu dari banyak pendekatan untuk membantu IR dalam masalah ini, adalah dengan menyajikan ringkasan dokumen secara otomatis yang dapat diindeks untuk memberi bantuan dalam pencarian dokumen. Peringkasan Teks Otomatis dalam penelitian ini menggabungkan dua metode yaitu metode Graph dan Ant Colony Optimization, yang dikombinasikan dengan penggunaan empat fitur kalimat. Fitur kalimat tersebut adalah, kemiripan antar kalimat, kalimat yang menyerupai judul dokumen, TF-ISF dan TF-IDF. Pengujian dilakukan untuk mendapatkan Cosine Similarity antara ringkasan sistem dengan ringkasan manual dari ahli. Uji coba menunjukkan bahwa ringkasan sistem memiliki kemiripan 78,43% dibandingkan dengan ringkasan ahli, dengan tingkat kompresi 78,2%.