PERINGKASAN TEKS BERITA UNTUK MENDUKUNG AKSESIBILITAS PADA TUNANETRA MENGGUNAKAN BIDIRECTIONAL AND AUTO-REGRESSIVE TRANSFORMERS - Dalam bentuk buku karya ilmiah
DARY RAMADHAN ABDUSSALAM

Informasi Umum

Kode

24.04.5557

Klasifikasi

006.35 - Natural Language Processing, Computer Science

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Tugas Akhir

Dilihat

72 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Dalam era digital, penyandang tunanetra di Indonesia menghadapi berbagai tantangan dalam mengakses informasi, termasuk kesulitan dalam membaca teks panjang dan kompleks karena keterbatasan fisik yang dialami, kurangnya aksesibilitas, dan bantuan teknis yang memadai. Penelitian ini <em>BERT</em>ujuan untuk mengembangkan model peringkasan teks otomatis yang dikonversi menjadi format suara untuk membantu penyandang tunanetra dalam memahami konten berita berbahasa Indonesia. Model yang digunakan adalah <em>Bidirectional and Auto-Regressive Transformers</em> (<em>BART</em>) karena kemampuannya dalam menghasilkan ringkasan teks yang berkualitas. Prosesnya melibatkan dua tahap utama: <em>pre-training</em>, di mana model menggunakan pendekatan <em>denoising auto</em><em>encoder</em>, serta <em>fine-tuning</em>, di mana model disesuaikan dengan tugas peringkasan teks berita berbahasa Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model <em>BART</em> <em>fine-tuning</em> menunjukkan peningkatan kinerja yang signifikan dibandingkan dengan model <em>pre-training</em>, dengan skor <em>ROUGE-1</em> sebesar 63.42%, <em>ROUGE-2</em> sebesar 56.47%, dan <em>ROUGE-L</em> sebesar 60.65%. Penerapan model ini melalui <em>FastAPI</em> yang menunjukkan waktu <em>scraping</em> dan peringkasan teks yang bervariasi tergantung pada kompleksitas artikel, dengan waktu <em>scraping</em> rata-rata sekitar 20-54 detik dan waktu peringkasan rata-rata sekitar 20-23 detik. Dalam penelitian ini juga, dilakukan testing kepada tiga orang tunanetra untuk menilai kemudahan penggunaan, pemahaman informasi, dan kepuasan mereka. Hasilnya menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam membantu tunanetra mengakses berita dengan cepat dan mudah, meskipun terdapat sedikit penundaan dan masalah pada isi berita yang perlu diperbaiki. Untuk peningkatan lebih lanjut, disarankan eksplorasi teknik <em>fine-tuning</em> yang lebih mendalam, penggunaan dataset yang lebih beragam, serta perbandingan dengan model lain seperti T5 atau PEGASUS.<br />  

• III4A4 - TUGAS AKHIR

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook