Pemanfaatan Vector Space Model Untuk Peringkasan Berita - Rina Anggeriani; Fitria; Muhammad Hafid (Journal of Big Data Analytic and Artificial Intelligence, 2017)
Automatic summarization adalah proses mengurangi dokumen teks dengan sebuah program komputer untuk membuat ringkasan yang mempertahankan bagian yang paling penting dari dokumen asli. Untuk mengatasi informasi yang berlebihan, dan jumlah data yang meningkat, sehingga perlu peringkasan otomatis. Konsep sederhana ringkasan adalah mengambil bagian penting dari keseluruhan isi dari artikel. Yang kemudian menyajikannya kembali dalam bentuk ringkasan. Langkah yang diambil pada penelitian ini nantinya berawal dari user (admin) memilih atau mencari teks dokumen yang akan diringkas dengan kata kunci pada judul berita sebagai query. Sistem melakukan penyiapan teks (text preprosessing) dokumen yang terdiri dari tahap peringkasan mulai dari pemecahan kalimat, case folding, tokenisasi, stop word removal, stemming, pembobotan tf/idf, pembobotan query dengan kalimat menggunakan vector space model yang nantinya diperoleh hasil ringkasan. Hasil ringkasan diperoleh dari nilai cosine >0 dan diurutkan dari nilai maksimal kenilai minimal. Hasil pengujian dibandingkan dengan ringkasan manual yang menghasilkan rata-rata precision 64%, recall 67%, dan f-measure 64,73%.