Pembangunan Aplikasi Peringkasan Dokumen Berita Otomatis Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis dan Cross Latent Semantic Analysis 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pembangunan Aplikasi Peringkasan Dokumen Berita Otomatis Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis dan Cross Latent Semantic Analysis Salim Satriajati ( 221709994 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi saat ini menyebabkan akses terhadap berita menjadi lebih cepat. Hal tersebut dimanfaatkan oleh Biro Hubungan Masyarakat Badan Pusat Statistik ( Humas BPS ) dalam menunjang kinerjanya dengan melakukan pengumpulan berita dan meringkas berita dari media daring. Namun , dalam meringkas berita , Humas BPS perlu membaca seluruh berita tersebut satu per satu sehingga kurang efektif dan efisien. Untuk mengatasi permasalahan tersebut , maka dalam penelitian ini akan dirancang sebuah aplikasi peringkasan teks pada artikel berita berbahasa Indonesia secara otomatis. Di samping peringkasan teks , dalam penelitian ini juga akan dibangun sebuah modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita dari media daring. Pembuatan peringkasan teks otomatis dalam penelitian ini menggunakan metode Latent Semantic Analysis ( LSA ) dan Cross Latent Semantic Analysis ( CLSA ) . Berdasarkan evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan ROUGE , metode peringkasan CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd adalah yang terbaik dengan rata-rata nilai f1-score ROUGE-1 0.51892 , ROUGE-2 0.42842 dan ROUGE-L 0.54177. Selanjutnya , metode tersebut diimplementasikan pada aplikasi. terbaik Kata Kunci— berita , peringkasan , LSA , CLSA I. LATAR BELAKANG Saat ini , dunia sedang berada pada era dimana teknologi informasi dan komunikasi berkembang sangat pesat. Salah satu dampaknya adalah adanya media berita daring atau online [ 1 ] . Jika sebelumnya berita didapatkan melalui televisi , radio , maupun media cetak seperti koran , majalah , tabloid dan sebagainya , kini masyarakat dapat mengakses berita hanya dengan menggunakan gawai dan koneksi internet. Beragam jenis media menyediakan berita terkini secara cepat , sehingga memudahkan masyarakat dalam mengakses fenomena dan kejadian yang terjadi di tengah-tengah mereka. Berita yang beredar luas di dunia maya juga dimanfaatkan oleh Biro Hubungan Masyarakat Badan Pusat Statistik RI ( Humas BPS ) . Humas BPS telah melakukan pengumpulan berita dari media massa baik cetak dan digital yang didapat melalui kerjasama dengan pihak ketiga , yakni Isentia. Pengumpulan berita tersebut digunakan sebagai penilaian kinerja dan evaluasi pandangan masyarakat terhadap BPS. Namun , dalam memahami informasi pada artikel berita , pihak Humas BPS perlu membaca berita tersebut secara keseluruhan. Maka dari itu , dibutuhkan suatu alat bantu yang dapat mereduksi artikel berita menjadi bagian yang hanya mengandung bagian terpenting saja , yakni berupa peringkasan teks. Peringkasan teks adalah proses membuat versi terkompresi pada teks yang berisi informasi paling berguna bagi pengguna [ 2 ] . Dalam meringkas teks , informasi tambahan dalam teks tersebut dapat dikesampingkan sehingga hasil dari peringkasan hanya menyisakan bagian teks yang terpenting saja , sehingga memudahkan pembaca untuk mencerna makna utama dari keseluruhan teks. Humas BPS sendiri telah melakukan peringkasan dokumen berita. Hasil ringkasan tersebut kemudian dilaporkan dalam bentuk kliping dan dikirim ke seluruh pegawai BPS lainnya melalui e-mail. Namun dalam prakteknya , pembuatan ringkasan dokumen berita secara manual tersebut dirasa kurang efisien karena Humas BPS perlu membaca isi teks secara intensif dan menyeluruh agar dapat menemukan inti dan hubungan antar bagian teks. Karena melibatkan manusia , kegiatan membaca dan meringkas teks akan menemui sejumlah keterbatasan , terutama keterbatasan secara fisik seperti kelelahan. Selain keterbatasan fisik manusia , pembuatan ringkasan teks juga memerlukan teknik dan keterampilan dalam memahami isi artikel agar hasilnya bagus dan dapat mewakili isi artikel. teks Peringkasan secara otomatis dapat menjawab keterbatasan-keterbatasan tersebut. Dengan peringkasan teks secara otomatis , kegiatan meringkas teks yang sebelumnya dilakukan secara manual oleh manusia , dapat digantikan oleh mesin. Tentunya dengan melibatkan mesin , kegiatan peringkasan teks dapat meminimalisasi bahkan menghilangkan keterbatasan yang bersumber dari manusia , terutama keterbatasan dari segi fisik. Peringkasan teks secara otomatis dapat dilakukan dengan memanfatkan keilmuan Natural Language Processing ( NLP ) . NLP sendiri merupakan cabang dari ilmu komputer , kecerdasan buatan dan linguistik yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia [ 3 ] . Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam peringkasan dalam teks. Penelitian ini akan menggunakan dua buah metode , yakni Latent Semantic Analysis ( LSA ) dan Cross Latent Semantic Analysis ( CLSA ) . Selain itu juga digunakan dua buah metode pemilihan kalimat , yakni metode Steinberger & Jezek dan avesvd. Metode-metode tersebut kemudian diperbandingkan dengan ringkasan ideal yang dibuat oleh manusia melalui evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan nilai ROUGE ( Recall-Oriented Understudy for 1 / 8 Gisting Evaluation ) . Metode peringkasan teks bersama metode pemilihan kalimat yang terbaik selanjutnya diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi. Berdasarkan permasalahan tersebut , maka dalam penelitian ini akan dirancang suatu aplikasi peringkasan teks secara otomatis pada artikel berita berbahasa Indonesia dengan memanfaatkan keilmuan Natural Language Processing. Selain aplikasi peringkasan juga mengembangkan modul pengumpul berita yang memanfaatkan teknik web crawling dan web scraping yang dapat mengumpulkan berita untuk selanjutnya diintegrasikan dengan aplikasi peringkasan teks otomatis. Pada akhirnya , aplikasi yang dibuat dalam penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan oleh Humas BPS untuk menunjang kegiatannya. teks otomatis , penelitian ini II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang di atas , selanjutnya dirumuskan tujuan penelitian sebagai berikut : 1. Membangun modul pengumpul mendapatkan berita dari media daring. berita untuk 2. Menerapkan Natural Language Processing dalam meringkas teks secara otomatis. 3. Membangun aplikasi antar muka peringkasan teks otomatis berbasis web. III. PENELITIAN TERKAIT Dalam tahap ini , dilakukan studi literatur dengan menelusuri penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya yang terkait dengan sistem pengumpul berita yang digunakan untuk mendapatkan berita dari media daring dan peringkasan teks otomatis. Peta literatur dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1. Peta literatur ( literature map ) Penelitian [ 1 ] menjelaskan mengenai web scraping. Tujuan penelitian tersebut adalah untuk membangun sebuah situs web yang dapat menyimpan secara otomatis data berita hasil web scraping ke dalam database. Hasil akhir penelitian tersebut adalah sebuah situs web yang dapat mengambil isi dari beberapa situs media berita daring yang selanjutnya digabung menjadi satu situs web. Penelitian [ 4 ] menjelaskan mengenai pembuatan sistem web scraping secara tersebut berhasil terjadwal. Penelitian membangun sebuah Sistem Pengumpul Berita Terjadwal dan Aplikasi Dashboard Berita berbasis web. Scraper dalam sistem Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik web scraping tersebut dibuat dengan menggunakan Python dan package Scrapy. Penelitian [ 5 ] menjelaskan mengenai pembuatan modul Automatic Text Summarizer menggunakan metode Latent Dirichlet Algorithm yang disematkan ke dalam aplikasi yang bernama WMSS ( We Mining Something Serious ) . Penelitian [ 6 ] menjelaskan mengenai pembuatan aplikasi pengumpul berita dan peringkas berita otomatis yang berkaitan dengan perubahan nilai Produk Domestik Bruto ( PDB ) . Peringkas berita otomatis dalam penelitian tersebut menggunakan tiga metode yang melibatkan sentence extraction dan lexical chain. Penelitian [ 7 ] menjelaskan mengenai pengimplementasian metode peringkasan teks yakni Latent Semantic Analysis ( LSA ) dan Cross Latent Semantic Analysis ( CLSA ) . Peringkasan teks dalam penelitian ini dilakukan pada teks berbahasa Indonesia. Dengan compression rate ( rasio hasil peringkasan dengan teks aslinya ) sebesar 30 % , evaluasi hasil ringkasan dari 240 buah artikel menghasilkan nilai F-Measure 72 % pada metode CLSA. Sedangkan dengan metode LSA didapatkan nilai F-Measure 70 % . Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode CLSA lebih baik dari metode LSA. Penelitian [ 8 ] menjelaskan mengenai beberapa metode pemilihan kalimat dalam peringkasan teks otomatis , diantaranya metode Gong & Liu , Steinberger & Jezek , Murray & Renals & Carletta , Cross Method dan Topic Method. Peringkasan teks dalam penelitian ini diterapkan pada Bahasa Turki. Penelitian ini menggunakan nilai ROUGE dalam evaluasi hasil peringkasan teks otomatis. Penelitian [ 9 ] menjelaskan mengenai metode Steinberger & Jezek sebagai metode pemilihan kalimat dalam peringkasan teks otomatis. Ide dari metode pemilihan kalimat ini adalah menghitung length setiap kalimat berdasarkan formula yang dibuat oleh Steinberger dan Jezek. Kalimat yang menjadi ringkasan adalah yang memiliki length terbesar , diikuti kalimat berikutnya hingga mencapai batas ringkasan yang ditetapkan. Penelitian [ 10 ] menjelaskan mengenai metode avesvd dan ravesvd sebagai metode pemilihan kalimat dalam peringkasan teks otomatis. Kedua metode tersebut adalah pengembangan dari metode Gong & Liu. Kalimat yang menjadi ringkasan dalam metode avesvd adalah yang memiliki nilai rata-rata term terbesar. Penelitian [ 11 ] menjelaskan mengenai metode evaluasi peringkasan teks. Metode evaluasi secara garis besar dibagi menjadi dua. Pertama adalah evaluasi ekstrinsik , yakni memeriksa ringkasan berdasarkan bagaimana pengaruhnya terhadap penyelesaian tugas lain seperti klasifikasi teks , pencarian informasi , dan lain-lain. Ringkasan dianggap sebagai baik jika hasil ringkasannya dapat membantu tugas tersebut. Kedua adalah evaluasi intrinsik , yakni memeriksa sistem peringkasan itu sendiri dimana kualitas ringkasan ditentukan berdasarkan perbandingan antara ringkasan yang dibuat secara otomatis dan ringkasan manual buatan manusia. Salah satu alat evaluasi secara intrinsik ini adalah Recall Oriented Understudy of Gisting Evaluation ( ROUGE ) . 2 / 8 Penelitian [ 12 ] khusus menjelaskan mengenai ROUGE sebagai alat evaluasi otomatis untuk mengukur kualitas ringkasan teks. IV. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini akan menghasilkan artefak berupa sebuah aplikasi yang dapat melakukan peringkasan teks berita secara otomatis yang terintegrasi dengan modul pengumpul berita , dimana berita dikumpulkan dari media daring berdasarkan kata kunci yang diinput oleh pengguna. Berita yang dapat dikumpulkan dibatasi dari empat situs media daring yakni Detik , Kompas , Antara dan Bisnis.com. Jumlah berita yang dapat dikumpulkan juga dibatasi , yakni seluruh berita yang muncul pada halaman pertama pencarian kata kunci pada masing-masing situs media daring. B. Metode Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan untuk menunjang penelitian ini berasal dari berbagai sumber , sebagai berikut : 1. Studi Pustaka Studi Pustaka dilakukan untuk menemukan informasi yang dapat menunjang penelitian. Studi pustaka dilakukan melalui jurnal , internet , skripsi terdahulu dan media lainnya. 2. Data sekunder Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik rancangan arsitektur sistem dan use case diagram. 3. Development Dalam pengembangan sistem ini , digunakan beberapa alat. Bahasa pemrograman yang digunakan di sisi backend adalah Python versi 3.7. Python dimanfaatkan dalam penggunaan web framework Flask dan package Scrapy untuk web scraping. Sedangkan , implementasi sistem di sisi frontend menggunakan HTML , CSS , Javascript dengan memanfaatkan web framework Codeigniter 3 yang berbasis PHP. 4. Evaluation Evaluasi dilakukan untuk memastikan sistem berjalan. Penelitian ini akan menggunakan uji blackbox. 5. Conclusion Dalam tahap ini , dilakukan penarikan kesimpulan apakah sistem berjalan sudah memenuhi harapan atau belum. otomatis D. Metode Peringkasan Teks Otomatis teks ini dalam Peringkasan menggunakan teknik ekstraksi , dimana hasil ringkasan merupakan gabungan dari kalimat-kalimat terpenting yang terdapat dalam dokumen berita. Selanjutnya , dalam pembuatan peringkasan teks otomatis ini akan melalui beberapa tahapan sebagai berikut : 1. Preprocessing penelitian Data sekunder dalam penelitian ini adalah kumpulan berita berdasarkan kata kunci tertentu yang berasal dari empat media daring , yakni Detik , Kompas , Antara dan Bisnis.com. Data sekunder ini kemudian diproses menjadi ringkasan. Preprocessing dilakukan untuk mengubah data teks agar lebih terstruktur dan agar dapat digunakan untuk proses selanjutnya. Dalam penelitian ini , tahapan preprocessing yang dilakukan adalah sebagai berikut : • Case folding , yakni mengubah seluruh kata dalam teks 3. Ringkasan Manual menjadi huruf kecil. Ringkasan manual digunakan sebagai dasar evaluasi terhadap ringkasan yang dihasilkan oleh sistem. Ringkasan manual bersumber dari enam partisipan yang seluruhnya memiliki latar belakang pendidikan S1 pada program studi Sastra Indonesia dan Pendidikan Bahasa Indonesia. C. Metode Analisis Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Design - Oriented Research. Design - Oriented Research berfokus pada evaluasi yang dilakukan pada artefak hasil perancangan [ 13 ] . Artefak harus memenuhi seperangkat kriteria demi memenuhi kepuasan pengguna dan pemangku kepentingan. Tahap analisis ini akan melalui lima tahap sebagai berikut : 1. Awareness of Problem Identifikasi masalah dilakukan dengan melakukan wawancara dengan pemangku kepentingan ( subject matter ) , yakni Biro Hubungan Masyarakat ( Humas ) BPS RI. 2. Suggestion Berdasarkan permasalahan , selanjutnya akan dirancang sistem usulan berupa identifikasi hasil • Stopword Removal , yakni membuang kata-kata yang dianggap tidak memiliki makna. Stopword Removal dilakukan dengan menggunakan Python dan package Sastrawi. • Tokenize , kalimat menjadi potongan-potongan kata atau kalimat tersendiri. Dalam penelitian ini , tokenisasi dilakukan per kalimat dan menggunakan Python dan package NLTK. yakni memisahkan • Stemming , yakni mengubah seluruh kata hingga menjadi kata dasarnya saja dengan membuang imbuhan yang melekat pada kata. Stemming dilakukan dengan menggunakan Python dan Algoritma Nazief dan Adriani dalam package Sastrawi. 2. Pembuatan TF-IDF TF-IDF - ( Term Frequency Inverse Document Frequency ) adalah metode yang digunakan dalam merepresentasikan dokumen menjadi bentuk vektor dengan menghitung bobot setiap kata yang paling sering digunakan dalam dokumen tersebut. Proses pembuatan matriks TF- IDF menggunakan Python dan modul TfidfVectorizer dalam package scikit-learn. 3. Proses Peringkasan dan Pemilihan Kalimat Untuk menghasilkan ringkasan terbaik , penelitian ini 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik setiap baris pada matriks V dihitung rata-ratanya dan selanjutnya , matriks diurutkan dari kalimat yang memiliki nilai rata-rata terbesar hingga terkecil. Jumlah kalimat yang diringkas ditentukan berdasarkan compression rate dan diambil berdasarkan nilai length ( pada metode pemilihan kalimat Steinberger & Jezek ) dan nilai rata-rata ( pada metode pemilihan kalimat avesvd ) yang terbesar. Compression rate yang digunakan dalam penelitian ini adalah 30 % . 4. Evaluasi Hasil Peringkasan Teks Metode peringkasan teks dan metode pemilihan kalimat tersebut kemudian diperbandingkan dengan ringkasan ideal yang dibuat oleh manusia melalui evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan nilai ROUGE ( Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation ) . Penelitian ini menggunakan dua jenis ROUGE. Pertama yakni ROUGE-N yang mengukur frekuensi kecocokan n- gram antara teks yang dihasilkan oleh peringkasan teks otomatis dengan ringkasan ideal. Adapun jumlah n-gram yang digunakan adalah unigram ( ROUGE-1 ) dan bigram ( ROUGE-2 ) . Kedua yakni ROUGE-L yang mengukur frekuensi kecocokan urutan kata terpanjang atau Longest Common Subsequence ( LCS ) antara teks yang dihasilkan oleh peringkasan teks otomatis dengan ringkasan ideal. Selanjutnya , hitung f1-score masing-masing ROUGE. Kombinasi metode peringkasan teks dan metode pemilihan kalimat terbaik adalah yang memiliki nilai f1-score ROUGE terbesar. Metode terbaik tersebut kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi. V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. akan menggunakan beberapa metode. Peringkasan teks otomatis dalam penelitian ini menggunakan dua metode , yakni Latent Semantic Analysis dan Cross Latent Semantic Analysis. Latent Semantic Analysis ( LSA ) adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk membuat peringkasan teks otomatis dengan cara menelusuri dan memodelkan hubungan antara kata dan kalimat [ 10 ] . Sedangkan Cross Latent ( CLSA ) merupakan Analysis pengembangan metode Latent Semantic Analysis [ 7 ] [ 8 ] . Semantic Kedua metode peringkasan teks otomatis di atas memanfaatkan matriks hasil dekomposisi. Dekomposisi sendiri adalah suatu proses untuk mengubah suatu matriks menjadi faktor-faktornya berupa matriks yang lebih dari satu [ 14 ] . Dalam penelitian ini , jenis dekomposisi yang digunakan adalah Dekomposisi Nilai Singular ( Singular Value Decomposition ) . 𝐴 = 𝑈 ∑ 𝑉𝑇 ( 1 ) Berdasarkan formula di atas , matriks U , ∑ dan VT adalah hasil dekomposisi dari sebuah matriks Amxn. Matriks U yang berukuran m x n dapat disebut dengan matriks singular kiri. Matriks ∑ yang berukuran n x n merupakan matriks diagonal , dimana elemen diagonalnya adalah nilai singular tunggal non-negatif pada matriks A. Sedangkan matriks VT yang berukuran n x n dapat disebut dengan matriks singular kiri. Proses SVD dilakukan dengan menggunakan Python dan modul np.linalg.svd dalam package numpy. Teks yang telah didekomposisi , selanjutnya diproses dengan metode LSA dan CLSA. Proses LSA dilakukan dengan menggunakan matriks VT hasil dari Singular Value Decomposition yang selanjutnya ditranspose menjadi matriks V. Proses CLSA juga menggunakan matriks VT. Namun , matriks tersebut dimodikasi terlebih dahulu , dimana apabila nilai sel dalam matriks VT memiliki nilai yang lebih kecil dibanding nilai rata-rata setiap baris matriks , maka nilai sel tersebut diubah menjadi nol ( 0 ) . Kemudian matriks sehingga tersebut membentuk matriks V yang baru. ditranspose Setelah proses LSA dan CLSA , tahap selanjutnya adalah proses pemilihan kalimat ringkasan. Pemilihan kalimat ringkasan menggunakan dua metode pemilihan kalimat , yakni metode Steinberger & Jezek dan avesvd [ 9 ] [ 10 ] . Pada metode pemilihan kalimat Steinberger & Jezek , setiap baris pada matriks V dihitung length-nya dengan menggunakan Persamaan 2 berikut , dimana ∑ merupakan matriks diagonal hasil SVD. Lalu , matriks diurutkan dari kalimat yang memiliki length terbesar hingga terkecil. 𝑛 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ = √∑ 𝑉𝑖𝑗 2 ∗ ∑𝑗𝑗 2 ( 2 ) 𝑗=1 Gambar 2. Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Sedangkan pada metode pemilihan kalimat avesvd , A. Analisis Permasalahan Analisis permasalahan digunakan untuk mengidentifikasi seluruh permasalahan yang melatarbelakangi penelitian ini. 4 / 8 Analisis permasalahan dilakukan bersama dengan subject matter , dalam hal ini adalah Humas BPS. Berdasarkan hasil wawancara dengan pihak Humas BPS , ditemukan beberapa permasalahan. Secara garis besar , permasalahan yang ditemukan ada dua. Pertama yakni penggunaan pihak ketiga dalam pengumpulan berita yang lama dan berbayar dan yang kedua yakni peringkasan teks secara manual tidak efisien. Kedua permasalahan tersebut dipetakan dalam Diagram Ishikawa di bawah ini. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dan keterampilan dalam meringkas teks berita agar hasilnya bagus dan dapat merepresentasikan isi teks sesungguhnya. Kegiatan meringkas teks berita secara manual juga menguras tenaga dan rentan akan kelelahan. Dari sisi Methods , peringkasan teks berita secara manual dirasa kurang efisien. Peringkasan teks secara manual juga memakan banyak waktu , terutama dalam membaca teks berita. Terlebih , teks berita yang perlu diringkas jumlahnya tidak sedikit. Dari sisi Machines , peringkasan teks secara manual dilakukan karena Humas BPS tidak memiliki alat yang dapat meringkas teks berita secara otomatis. Adapun dari sisi Materials , jumlah berita yang perlu diringkas sangat banyak. B. Analisis Kebutuhan Berdasarkan permasalahan tersebut , selanjutnya dapat dirumuskan kebutuhan dari Humas BPS yang harus tersedia pada sistem atau aplikasi yang akan dibuat dalam penelitian ini • Sistem dapat mengumpulkan berita dari media daring melalui modul pengumpul berita berdasarkan kata kunci tertentu. Gambar 3. Diagram Ishikawa pada Permasalahan Pertama • Sistem dapat melakukan peringkasan berita secara otomatis. • Sistem dapat menghasilkan output berupa laporan seperti yang selama ini dilakukan oleh Humas BPS. C. Perancangan Sistem Usulan Rancangan arsitektur sistem pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 5 di bawah ini. Berdasarkan Diagram Ishikawa pada Gambar 3 di atas , mengenai permasalahan penggunaan pihak ketiga dalam pengumpulan berita yang lama dan berbayar dapat diidentifikasi menjadi dua faktor penyebab , yakni dari sisi Materials dan dari sisi Methods. Dari sisi Materials , pengumpulan berita tidak bisa dilakukan secara cepat karena Humas BPS perlu menunggu setoran berita yang dikirimkan oleh pihak ketiga. Selain itu , karena menggunakan jasa pihak ketiga , tentunya ada biaya. Dari sisi Methods , Humas BPS menggunakan pihak ketiga dalam mengumpulkan berita karena belum tersedianya web crawler maupun web scraper yang dapat mengumpulkan berita secara cepat. Gambar 4. Diagram Ishikawa pada Permasalahan Kedua Selanjutnya , berdasarkan Diagram Ishikawa pada Gambar 4 di atas , mengenai peringkasan teks secara manual tidak efisien dapat diidentifikasi menjadi empat faktor penyebab , yakni dari sisi Man , Methods , Machines dan Materials. Dari sisi Man , Humas BPS tentunya perlu untuk membaca teks secara menyeluruh. Peringkas juga perlu memiliki teknik Gambar 5. Rancangan Arsitektur Sistem berjudul Peringkasan dokumen berita otomatis dalam penelitian ini , dalam pengimplementasiannya akan menjadi sebuah fitur atau modul pada aplikasi bernama “Evaluasi Respon Publik” yang telah dibangun oleh Novi Kanadia ( 2019 ) dalam penelitiannya yang “Pengembangan Model Named-Entity Recognition pada Berita Indikator-indikator BPS untuk Social Network Analysis”. Maka dari itu , web framework yang digunakan dalam penelitian ini akan menyesuaikan dengan aplikasi tersebut , yakni Codeigniter dan Flask [ 15 ] . CodeIgniter digunakan untuk merancang aplikasi berbasis web , sedangkan Flask merupakan web framework berbasis Python yang digunakan untuk pengolahan data pada beberapa fungsi. Dalam 5 / 8 penelitian ini , Flask dimanfaatkan untuk proses webcrawling - web scraping dan peringkasan teks otomatis. Gambar 6. Use Case Diagram Melalui Rancangan Use Case pada Gambar 6 di atas , terlihat bahwa User dapat melakukan dua aktivitas utama , yakni menjalankan modul pengumpul berita dan menjalankan peringkasan teks otomatis. D. Pengembangan Peringkasan Teks Otomatis Berikut ini adalah kutipan dari proses peringkasan teks otomatis pada artikel berita , mulai dari preprocessing sampai menjadi ringkasan berita yang utuh. Indeks Harga Saham Gabungan ( ) sore ini ditutup menguat 59 poin ( 0,99 % ) ke level 6.091. Indeks LQ45 juga menguat 14 poin ( 1,64 % ) ke level 919. IHSG berada di level tertingginya 6.091 dan terendahnya 6.005. Sebanyak 235 saham naik , 258 turun dan 157 stagnan… Sumber : https : / / finance.detik.com / bursa-dan-valas / d-5592135 / naik- dari-siang-ihsg-ditutup-menguat-ke-6091 1. Preprocessing Dalam penelitian dilakukan tahapan ini , preprocessing , mulai dari case folding , stopword removal , tokenize dan stemming. Teks berita juga diubah menjadi tipe data list , dimana setiap anggotanya merupakan kalimat yang telah melalui preprocessing. Kutipan hasilnya adalah sebagai berikut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL II BENTUK MATRIKS TF-IDF Kalimat 1 Kalimat 2 … Kalimat 14 ada 0.000000 0.000000 … 0.243932 amerika 0.000000 0.000000 … 0.000000 anggur … 0.00000 … 0.00000 … … … 0.00000 … zona 0.00000 0.00000 … 0.00000 3. Proses Peringkasan dan Pemilihan Kalimat Selanjutnya dilakukan dekomposisi dengan SVD. Matriks hasil SVD selanjutnya digunakan pada metode peringkasan LSA dan CLSA dan metode pemilihan kalimat Steinberger & Jezek dan avesvd. Hasil metode peringkasan LSA metode pemilihan kalimat Steinberger & Jezek dapat dilihat pada Tabel III. Selanjutnya ambil beberapa kalimat berdasarkan compression rate , yakni 30 % . Misalnya , berita ini terdiri dari 14 kalimat. Maka jumlah kalimat hasil ringkasannya adalah sebanyak 4 kalimat. TABEL III PEMILIHAN KALIMAT DENGAN METODE STEINBERGER & JEZEK length 1.000120 … -0.165997 … 0 -0.519684 13 -7.07E-01 1 -0.519684 -0.165997 … 7.07E-01 1.000120 -0.23145 -0.196857 … -1.11E-17 1.000091 -0.112645 0.414437 … 6.10E-17 1.000040 Kalimat 2 Kalimat 8 Kalimat 7 Kalimat 10 … Kalimat 4 … … … … … -0.091694 0.037918 … -9.80E-18 0.999882 Sedangkan hasil metode peringkasan LSA dan metode pemilihan kalimat avesvd dapat dilihat pada Tabel IV. TABEL IV PEMILIHAN KALIMAT DENGAN METODE AVESVD Kalimat 3 Kalimat 2 Kalimat 6 Kalimat 10 … Kalimat 7 0 -0.15626 1 … -0.200681 … 13 1.16E-16 average 0.134668 -0.519684 -0.165997 … -7.07E-01 0.121859 -0.317032 -0.27103 … -1.06E-16 0.11622 -0.112645 0.414437 … 6.10E-17 0.097281 … … … … … -0.23145 -0.196857 … -1.11E-17 0.010727 Lalu , pada metode CLSA , hasil matriks V yang baru dapat dilihat pada Tabel V berikut. TABEL V MATRIKS PADA METODE CLSA 0 0 … 0.137342 … 1 12 0.230487 0 … -0.009904 0 … 0 … … … 0 … 0 13 5.99E-17 0.00E+00 … 1.40E-16 -2.03E-01 3.88E-02 … 1.32E-02 -1.06E-17 [ 'indeks harga saham gabung sore tutup kuat poin level ' , 'indeks lq kuat poin level ' , 'ihsg ada level tinggi rendah ' , … 'ini investor perhati pulih ekonomi tingkat inflasi duga masih ada atas target the fed ' ] Kalimat 1 Kalimat 2 … Kalimat 14 average 2. Pembuatan TF-IDF Tabel II di bawah ini adalah contoh hasil konversi teks di atas menjadi bentuk TF-IDF. Matriks V yang baru tersebut kemudian dapat diproses pemilihan kalimatnya , baik menggunakan metode Steinberger & Jezek , maupun avesvd. 6 / 8 E. Evaluasi Hasil Peringkasan Teks Otomatis Evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan metode evaluasi intrinsik , yakni dengan membandingkan antara ringkasan yang dibuat secara otomatis dan ringkasan manual buatan manusia. ini Untuk menghindari adanya subjektivitas , evaluasi melibatkan enam orang partisipan yang seluruhnya memiliki latar belakang pendidikan S1 Sastra Indonesia dan Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia. Seluruh partisipan diminta untuk melakukan peringkasan teks berita secara manual. Teks berita yang diringkas berjumlah 10 buah teks yang bersumber dari berbagai situs media daring. Setelah ringkasan manual dari seluruh partisipan berhasil dikumpulkan , selanjutnya hitung nilai f1-score ROUGE , baik ROUGE-1 , ROUGE-2 dan ROUGE-L Metode Peringkasan LSA LSA CLSA CLSA Metode Pemilihan Kalimat Steinberger & Jezek avesvd Steinberger & Jezek avesvd TABEL VI HASIL ROUGE f1-score ROUGE-1 ROUGE-2 ROUGE-L 0.50179 0.40444 0.52373 0.49311 0.39445 0.51853 0.44680 0.35291 0.48101 0.51892 0.42842 0.54177 Berdasarkan hasil evaluasi , didapatkan metode peringkasan teks CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd memiliki nilai ROUGE tertinggi dibanding kombinasi metode lainnya , baik pada ROUGE-1 , ROUGE-2 dan ROUGE-L. Selanjutnya , metode terbaik ini akan diimplementasikan pada sistem. F. Implementasi Sistem Berikut ini adalah tangkapan layar hasil implementasi sistem. Sebelumnya , dapat dilihat bahwa aplikasi bernama “Evaluasi Respon Publik” ini memiliki beragam fitur yang dibuat oleh peneliti sebelumnya. Untuk mengakses modul pengumpul berita berikut peringkasan teks otomatis , pilih menu “Peringkas Teks” yang ada pada sidebar. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik berita yang memiliki kata kunci “Inflasi”. Setelah itu tekan tombol “Scrap Berita”. Gambar 8. Tampilan daftar berita hasil pengumpulan berita Setelah itu , muncul daftar berita yang berhasil dikumpulkan dari keempat media daring seperti yang ditunjukkan Gambar 8. User dapat melakukan pengunduhan berita dalam format .xlsx atau .pdf dan menghapus berita yang tidak diinginkan untuk diringkas nantinya. User juga dapat melihat detail berita seperti yang ditunjukkan Gambar 9 di bawah ini. Gambar 9. Tampilan detail berita Selanjutnya , untuk melakukan peringkasan berita , pada daftar berita hasil pengumpulan berita pada Gambar 8 di atas , klik tombol “Ringkas Berita”. Hasil dari proses peringkasan berita dapat ditunjukkan pada Gambar 10 di bawah ini. Gambar 7. Tampilan modul pengumpul berita Gambar 10. Tampilan daftar berita hasil peringkasan Gambar 7 di atas adalah tampilan awal modul pengumpul berita. User diminta untuk melakukan input kata kunci yang terkait dengan berita yang ingin dikumpulkan. Pada Gambar 7 di atas , dicontohkan berita yang ingin dikumpulkan adalah Sama seperti pada modul pengumpulan berita , User juga dapat melakukan pengunduhan berita dalam format .xlsx atau .pdf. User juga dapat melihat detail berita yang ditunjukkan Gambar 11 di bawah ini. 7 / 8 Gambar 11. Tampilan detail berita hasil peringkasan Dari Gambar 11 di atas , dapat dilihat detail berita hasil peringkasan. Hasil peringkasan menggunakan metode peringkasan terbaik , yakni CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd pada berita tersebut yakni : IHSG berada di level tertingginya 6.091 dan terendahnya 6.005. Dow Jones ditutup 34.600,38 ( +0,07 % ) , NASDAQ ditutup 13.756,33 ( +0,14 % ) , S & P 500 ditutup 4.208,12 ( +0,10 % ) . Investor tidak melakukan banyak transaksi yang kemungkinan kelanjutan dari libur sejak awal minggu. Saat ini fokus investor adalah menanti data mingguan yaitu data pengangguran dan komentar dari Jerome Powel selaku Gubernur The Fed. G. Evaluasi Sistem Evaluasi sistem dalam penelitian ini menggunakan black- box testing. Tujuannya adalah untuk meninjau dan menguji apakah sistem yang telah diimplementasikan sudah sesuai dengan harapan peneliti. Hasil black-box testing dapat dilihat pada tabel di bawah ini. TABEL VII HASIL BLACK-BOX TESTING No. 1. 3. 4. 5. Deskripsi Pengujian Masuk ke menu “Peringkas Teks” Menjalankan modul pengumpul berita. Klik “Scrap Berita” Mengunduh hasil pengumpulan berita Menghapus berita terpilih 6. Melihat detail berita Menjalankan peringkasan teks berita. Klik “Ringkas Teks” Mengunduh hasil peringkasan teks berita Melihat detail berita hasil ringkasan 7. 8. 9. 10. Mengakses URL berita Hasil yang diharapkan Muncul isian kata kunci untuk pengumpul berita Muncul daftar berita hasil pengumpul berita Berita dapat diunduh , baik dengan format .xlsx maupun .pdf Berita yang dihapus , hilang dari daftar berita Dapat melihat detail berita , berisi judul , tanggal , isi berita dan sumber Hasil Aktual Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Muncul daftar berita beserta ringkasannya Berhasil Berita hasil ringkasan dapat diunduh , baik dengan format .xlsx maupun .pdf Dapat melihat detail berita , hasil ringkasan Muncul tab baru pada peramban yang mengarah pada URL berita Berhasil Berhasil Berhasil Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan hasil black-box testing di atas , dapat disimpulkan bahwa seluruh fungsi pada aplikasi yang telah dibuat dapat berjalan sesuai harapan peneliti. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian ini , dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita dari media daring berhasil dibuat dengan menggunakan web framework Flask. teks rata-rata nilai 2. Peringkasan secara otomatis berhasil dibuat. Berdasarkan evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan ROUGE , metode peringkasan CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd adalah yang terbaik f1-score ROUGE-1 0.51892 , dengan ROUGE-2 0.42842 dan ROUGE-L 0.54177. Selanjutnya , metode terbaik tersebut diimplementasikan pada aplikasi. 3. Aplikasi antar muka peringkasan teks otomatis berbasis web berhasil diimplementasikan serta diintegrasikan dengan modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita berdasarkan kata kunci dari situs media daring. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] M. A. Adli and L. Firgia , “Rancang Bangun Web Scraping Pada Media Online Berita Nasional , ” Jurnal ENTER , vol. 1 , pp. 118–128 , 2018. [ 2 ] D. R. Radev , A. Winkel , and M. Topper , “Multi Document Centroid-based Text Summarization” , ACL 2002. 2002. [ 3 ] A. Reshamwala , D. Mishra , and P. Pawar , “Review on Natural Language IRACST Engineering Science and Technology : An Processing”. International Journal ( ESTIJ ) , vol. 3 , no. 1 , pp. 113-116. 2013. [ 4 ] Ponimin. “Pengembangan Sistem Pengumpul Terjadwal dan Aplikasi Dashboard untuk Data Berita”. Bachelor thesis. Program Studi Komputasi Statistik , Politeknik Statistika STIS , Jakarta , 2020. [ 5 ] Rapif , D. F. , “Pembangunan Aplikasi WMMS Modul Text Summarizer Bahasa Indonesia dengan LDA dan GA”. Bachelor thesis. Program Studi Komputasi Statistik , Politeknik Statistika STIS , Jakarta , 2017. [ 6 ] Syafrizal , M. , “Aplikasi Lembar Kerja PDB : Penerapan Text Summarization Untuk Analisis PDB”. Bachelor thesis. Program Studi Komputasi Statistik , Politeknik Statistika STIS , Jakarta , 2019. [ 7 ] G. Mandar and Gunawan , " Peringkasan dokumen berita Bahasa Indonesia menggunakan metode Cross Latent Semantic Analysis " , Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , pp. 94-104 , vol. 3 , no.2 , 2018. [ 8 ] Ozsoy , M. G. , Cicekli , I. , & Alpaslan , F. N. “Text summarization of Turkish texts using Latent Semantic Analysis”. Coling 2010 - 23rd International Conference on Computational Linguistics , Proceedings of the Conference , 2 ( May ) , 869–876. 2010. [ 9 ] Steinberger , J. and Ježek , K. “Using Latent Semantic Analysis in Text Summarization”. In Proceedings of ISIM 2004 , May 2014 , 93 -- 100. 2004. [ 10 ] Dokun , O. and Celebi , E. “Single-Document Summarization Using Latent 1–13. Semantic https : / / doi.org / 10.13140 / RG.2.1.4075.6320. 2015. Analysis”. 1 ( 2 ) , [ 11 ] Saziyabegum , S. and Sajja , P. “Review on Text Summarization Evaluation Methods”. Indian Journal of Computer Science and Engineering ( IJCSE ) , 8 ( 4 ) , 497-500 , 2017. [ 12 ] Lin , C-Y. “ROUGE : A Package for Automatic Evaluation of summaries”. Proceedings of the ACL Workshop : Text Summarization Braches Out 2004. 10. 2004. [ 13 ] Verschuren , P. and Hartog , R. “Evaluation in Design-Oriented Research. Quality and quantity” : international journal of methodology 39 ( 2005 ) 6. 39. 10.1007 / s11135-005-3150-6. 2005. [ 14 ] Ariyanti , G. “Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya” , Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika , 33-39. 2010. [ 15 ] Kanadia N. , “Pengembangan Model Named-Entity Recognition pada Berita Indikator-indikator BPS untuk Social Network Analysis”. Bachelor thesis. Program Studi Komputasi Statistik , Politeknik Statistika STIS , Jakarta , 2019. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O B-METODE O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O B-METODE O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pembangunan Aplikasi Peringkasan Dokumen Berita Otomatis Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis dan Cross Latent Semantic Analysis Salim Satriajati ( 221709994 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi saat ini menyebabkan akses terhadap berita menjadi lebih cepat. Hal tersebut dimanfaatkan oleh Biro Hubungan Masyarakat Badan Pusat Statistik ( Humas BPS ) dalam menunjang kinerjanya dengan melakukan pengumpulan berita dan meringkas berita dari media daring. Namun , dalam meringkas berita , Humas BPS perlu membaca seluruh berita tersebut satu per satu sehingga kurang efektif dan efisien. Untuk mengatasi permasalahan tersebut , maka dalam penelitian ini akan dirancang sebuah aplikasi peringkasan teks pada artikel berita berbahasa Indonesia secara otomatis. Di samping peringkasan teks , dalam penelitian ini juga akan dibangun sebuah modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita dari media daring. Pembuatan peringkasan teks otomatis dalam penelitian ini menggunakan metode Latent Semantic Analysis ( LSA ) dan Cross Latent Semantic Analysis ( CLSA ) . Berdasarkan evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan ROUGE , metode peringkasan CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd adalah yang terbaik dengan rata-rata nilai f1-score ROUGE-1 0.51892 , ROUGE-2 0.42842 dan ROUGE-L 0.54177. Selanjutnya , metode tersebut diimplementasikan pada aplikasi. terbaik Kata Kunci— berita , peringkasan , LSA , CLSA
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian ini , dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita dari media daring berhasil dibuat dengan menggunakan web framework Flask. teks rata-rata nilai 2. Peringkasan secara otomatis berhasil dibuat. Berdasarkan evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan ROUGE , metode peringkasan CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd adalah yang terbaik f1-score ROUGE-1 0.51892 , dengan ROUGE-2 0.42842 dan ROUGE-L 0.54177. Selanjutnya , metode terbaik tersebut diimplementasikan pada aplikasi. 3. Aplikasi antar muka peringkasan teks otomatis berbasis web berhasil diimplementasikan serta diintegrasikan dengan modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita berdasarkan kata kunci dari situs media daring.
per satu sehingga kurang efektif dan efisien. Untuk mengatasi permasalahan tersebut , maka dalam penelitian ini akan dirancang sebuah aplikasi peringkasan teks pada artikel berita berbahasa Indonesia secara otomatis. Di samping peringkasan teks , dalam penelitian ini juga akan dibangun sebuah modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita dari media daring. Pembuatan peringkasan teks otomatis dalam penelitian ini menggunakan metode Latent Semantic Analysis ( LSA ) dan Cross Latent Semantic Analysis ( CLSA ) . Berdasarkan evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan ROUGE , metode peringkasan CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd adalah yang terbaik dengan rata-rata nilai f1-score ROUGE-1 0.51892 , ROUGE-2 0.42842 dan ROUGE-L 0.54177. Selanjutnya , metode tersebut diimplementasikan pada aplikasi. terbaik Kata Kunci— berita , peringkasan , LSA , berita untuk mendapatkan berita dari media daring berhasil dibuat dengan menggunakan web framework Flask. teks rata-rata nilai 2. Peringkasan secara otomatis berhasil dibuat. Berdasarkan evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan ROUGE , metode peringkasan CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd adalah yang terbaik f1-score ROUGE-1 0.51892 , dengan ROUGE-2 0.42842 dan ROUGE-L 0.54177. Selanjutnya , metode terbaik tersebut diimplementasikan pada aplikasi. 3. Aplikasi antar muka peringkasan teks otomatis berbasis web berhasil diimplementasikan serta diintegrasikan dengan modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita berdasarkan kata kunci dari situs media daring.
O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O B-METODE O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O B-METODE O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN