Peringkasan Teks Dokumen Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw)

Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Penelitian ini bertujuan menguji akurasi metode Simple Additive Weighting (SAW), untuk diterapkan dalam bidang peringkasan teks otomatis. Tahapan dari peringkasan teks otomatis yang akan dilakukan diantaranya adalah penerimaan input teks, preprocessing, mengekstrak beberapa fitur. Selanjutnya hasil ekstraksi fitur digunakan sebagai masukkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Setelah didapatkan rangking dari seluruh kalimat, selanjutnya memilah 50% kalimat berdasarkan nilai output metode Simple Additive Weighting (SAW). Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan 41 data uji dapat disimpulkan bahwa peringkasan teks otomatis pada single dokumen menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) menghasilkan nilai dengan tingkat relevansi tertinggi adalah recall 100%, precission 100% dan f-measure 100% dan tingkat relevansi yang terendah dengan nilai recall 37,50%, precission 33,33% dan f-measure 36,36% dan akurasi 54,16%