Art Original

Analisis Performa Berbasis Arsitektur Large Language Model Untuk Extractive Summarization

---

Penelitian ini menganalisis performa model Large Language Model (LLM), yaitu T5 dan Llama 3.2, dalam tugas extractive summarization untuk teks berbahasa Indonesia. Latar belakang penelitian ini didasarkan pada meningkatnya volume informasi digital yang menyebabkan kesulitan dalam memahami teks secara efektif. Extractive summarization menjadi solusi untuk menyaring informasi penting dengan mengekstraksi inti infromasi tanpa merubah bahasa dari teks asli. Dalam penelitian ini, model T5 dan Llama 3.2 diuji menggunakan 1000 data dari dataset IndoSum dan dievaluasi dengan metrik ROUGE untuk mengukur performa ringkasan yang dihasilkan. Proses pre-processing dilakukan untuk membersihkan dan menyesuaikan data sebelum model dilatih menggunakan fine-tuning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Llama 3.2 memiliki konvergensi yang lebih stabil dibandingkan dengan T5 dalam proses fine-tuning, sementara kedua model menunjukkan performa yang kompetitif dalam menghasilkan ringkasan teks. Studi ini memberikan wawasan tentang penerapan LLM dalam ekstraksi informasi otomatis serta membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam pemrosesan teks berbahasa Indonesia.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 623.82 Adj a

Language

Indonesia

NPM

213510709

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2025

Keyword(s)

Extractive summarization
Large Language Model
T5

Other Information

Petugas

Ayu Agustina

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment