PERINGKASAN TEKS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MODIFIED DISCRETE DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM
Nur Hadi Waryanto, , Indonesia
Abstract
Perkembangan kehidupan modern yang pesat membuat informasi yang beredar semakin banyak. Sebagian
besar informasi yang beredar berbentuk teks. Orang perlu membaca untuk memperoleh informasi. Akan tetapi,
membaca teks panjang membutuhkan waktu yang lama. Sistem peringkasan teks merupakan solusi karena dapat
menghasilkan ringkasan dari suatu teks. Salah satu metode yang dapat digunakan pada peringkasan teks adalah
Modified Discrete Differential Evolution (MDDE). Perancangan sistem menggunakan metode Waterfall dengan
tahapan analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem dibuat menggunakan bahasa pemrograman
PHP dan didesain secara responsive. Pengujian yang dilakukan pada sistem adalah evaluasi ringkasan dan
pengujian Betha. Berdasarkan evaluasi ringkasan, sistem mempunyai tingkat akurasi 51.33% pada teks bahasa
Indonesia. Akurasi sistem berdasarkan jenis teks adalah: narasi=18.89%, deskripsi=48.22%, persuasi=31.55%,
eksposisi=55.56%, dan argumentasi=66.66%. Berdasarkan pengujian Betha, sistem membantu memahami isi teks,
menghasilkan ringkasan yang relevan, aman, dan mudah digunakan.
Kata kunci: sistem, sistem peringkasan teks, MDDE
besar informasi yang beredar berbentuk teks. Orang perlu membaca untuk memperoleh informasi. Akan tetapi,
membaca teks panjang membutuhkan waktu yang lama. Sistem peringkasan teks merupakan solusi karena dapat
menghasilkan ringkasan dari suatu teks. Salah satu metode yang dapat digunakan pada peringkasan teks adalah
Modified Discrete Differential Evolution (MDDE). Perancangan sistem menggunakan metode Waterfall dengan
tahapan analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem dibuat menggunakan bahasa pemrograman
PHP dan didesain secara responsive. Pengujian yang dilakukan pada sistem adalah evaluasi ringkasan dan
pengujian Betha. Berdasarkan evaluasi ringkasan, sistem mempunyai tingkat akurasi 51.33% pada teks bahasa
Indonesia. Akurasi sistem berdasarkan jenis teks adalah: narasi=18.89%, deskripsi=48.22%, persuasi=31.55%,
eksposisi=55.56%, dan argumentasi=66.66%. Berdasarkan pengujian Betha, sistem membantu memahami isi teks,
menghasilkan ringkasan yang relevan, aman, dan mudah digunakan.
Kata kunci: sistem, sistem peringkasan teks, MDDE
Full Text:
PDFRefbacks
- There are currently no refbacks.
Online ISSN (e-ISSN): 3031-1152
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika by https://journal.student.uny.ac.id/index.php/jktm/index is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. |