Penerapan Text Summarization Dengan Metode Maximum Marginal Relevance Pada Mata Pelajaran Sejarah di SMA

Panjang dan kompleksnya materi pembelajaran sejarah sering menjadi kendala bagi siswa SMA dalam memahami inti pembahasan secara efektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Maximum Marginal Relevance (MMR) dalam sistem text summarization berbasis query guna menghasilkan ringkasan materi sejarah yang singkat, relevan, dan tidak redundan. Data penelitian menggunakan buku pelajaran Sejarah SMA kelas XI Kurikulum 2013, khususnya Bab Pergerakan Kebangsaan Indonesia, yang terdiri dari tiga subbab dan 30 query yang mewakili inti materi. Proses peringkasan diawali dengan tahap preprocessing, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, serta penghitungan kesamaan menggunakan cosine similarity, kemudian dilanjutkan dengan seleksi kalimat menggunakan metode MMR. Evaluasi kualitas ringkasan dilakukan dengan membandingkan hasil sistem terhadap ringkasan pakar menggunakan metrik ROUGE-1, ROUGE-2, dan ROUGE-L berbasis F1-Score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa threshold 0,15 menghasilkan performa terbaik dengan rata-rata nilai ROUGE-1 sebesar 0,5747, yang menandakan keseimbangan optimal antara relevansi dan keberagaman informasi. Selain itu, subbab 3 memperoleh nilai ROUGE-1 tertinggi sebesar 0,6233. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan ringkasan yang mendekati kualitas ringkasan manual dan efektif untuk mendukung pembelajaran sejarah di tingkat SMA.