Ekstraksi Informasi Pada Surat Keputusan Menggunakan Metode Recurrent Neural Network

Ekstraksi Informasi merujuk pada ekstraksi otomatis dari informasi terstruktur seperti entitas, hubungan antar entitas, dan atribut deskripsi entitas dari sumber yang tidak terstruktur. Ekstraksi Informasi dilakukan dengan cara mendeteksi bagian-bagian yang ada pada suatu dokumen, salah satunya adalah dokumen Surat Keputusan. Penelitian ekstraksi informasi ini bertujuan untuk mengetahui nilai akurasi pada kasus surat keputusan menggunakan metode recurrent neural network. RNN sangat powerful dalam memodelkan data sekuensial, ucapan atau teks dan diterapkan pada data non-sekuensial untuk melatih secara non-sekuensial, RNN bisa digunakan dalam kasus image, video captioning, word prediction, word translation, image processing, speech recognition, natural language processing, music processing dan sebagainya. Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian kuantitatif yang mana sifatnya dapat diklasifikasikan, kongkrit, teramati dan terukur. Penelitian ini menggunakan data latih sebanyak 78 dokumen surat keputusan dan data uji sebanyak 10 dokumen surat keputusan. Dari pengujian terhadap 10 dokumen surat keputusan hasil akurasi tertinggi yaitu 63% dengan precission 33% serta recall 72% dan akurasi terendah yang diperoleh yaitu sebesar 41 % dengan precission 26 % serta recall 48%.