Implementasi Text-to-Text Transfer Transformer untuk Peringkasan Ulasan Otomatis Berbasis Web

This is the latest version of this item.

Ulasan konsumen pada platform e-commerce menjadi sumber informasi penting
dalam menilai kualitas produk dan memengaruhi keputusan pembelian. Namun,
jumlah ulasan yang besar dengan variasi gaya bahasa dan panjang teks
menyulitkan pengguna dalam memperoleh informasi secara cepat. Penelitian ini
bertujuan untuk mengembangkan sistem peringkasan ulasan produk berbasis web
menggunakan model IndoT5 dengan pendekatan fine-tuning. Dataset yang
digunakan berjumlah sekitar 7.000 pasangan ulasan dan ringkasan dalam bahasa
Indonesia yang telah melalui tahap praproses. Evaluasi dilakukan menggunakan
metrik ROUGE-L, BERTScore, penilaian ahli bahasa, serta pengujian usability
melalui SUS dan NPS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu
menghasilkan ringkasan dengan ROUGE-L sebesar 0,4 dan BERTScore F1
sebesar 0,8, yang mengindikasikan kesesuaian yang baik terhadap ringkasan
acuan. Penilaian ahli bahasa memperoleh rata-rata 4,3 dari 5 pada aspek
keabstrakan, faithfulness, dan struktur bahasa, yang menunjukkan ringkasan
informatif dan mudah dipahami. Selain itu, sistem memiliki tingkat kegunaan yang
baik dengan SUS kategori B dan NPS sebesar 51% (excellent). Dengan demikian,
sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan ringkasan berkualitas dan
membantu pengguna memahami ulasan secara lebih efisien.
Kata Kunci : peringkasan abstraktif, IndoT5, ulasan e-commerce, pemrosesan
bahasa alami, transformer