Peringkasan Multi Dokumen Berbahasa Indonesia Dengan Metode Pengurutan Cluster Correlation Dan Probability

Sebagian besar hasil ringkasan multi dokumen yang menggunakan metode extractive summary, yaitu dengan mengambil kalimat-kalimat penting dari dokumen, sering kali tidak mempertimbangkan hubungan antar kalimat. Pengurutan kalimat yang baik dapat dilihat dari keterkaitan antar kalimat. berdasarkan permasalahan ini, diusulkan sebuah metode untuk pengurutan kalimat pada peringkasan multi dokumen berbahasa Indonesia menggunakan cluster importance dan cluster correlation and probability. Kalimat dari multi dokumen akan melalui tahapan preprocessing, kemudian kalimat hasil preprocessing akan dikelompokan berdasarkan kemiripannya ke dalam cluster-cluster. Kalimat akan diekstrak dari setiap cluster untuk menjadi ringkasan. Ringkasan akan diurutkan berdasarkan cluster importance dan cluster correlation and probability. Hasil ringkasan yang sudah diurutkan akan dievalusi menggunakan metode Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE). Hasil Evalusi menunjukan hasil pengurutan kalimat menggunakan metode cluster correlation and probability lebih mudah dipahami dari pada hasil pengurutan kalimat menggunakan metode cluster importance, itu terlihat dari performansi yang dihasilkan, dimana rata-rata ROUGE untuk cluster correlation and probability sebesar 0.8831 dan cluster importance 0.8460, dimana nilai performansi cluster correlation and probability lebih besar 0.0371 dari cluster importance.