Text Summarization Dengan Metode K Means pada Artikel Berita Berbahasa Indonesia

Tempat/tanggal lahir : Bojonegoro, 30 juli 1987 Jenis kelamin : laki-laki

Status : Mahasiswa

Agama : Islam

Alamat : Jln. Babakan Cianjur Rt. 01 Rw. 07 kel.Campaka kec.Andir Bandung.

E-mail : agus.riyanto922@gmail.com

PENDIDIKAN 1993-1999 : SD Negeri 1 Mayangkawis 1999-2002 : SMP Negeri 2 Balen 2002-2005 : SMA PGRI 1 Bojonegoro

SKRIPSI

Diajukan Untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana

AGUS RIYANTO

10112917

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

2016

iii

KATA PENGANTAR

Alhamdulillahi Rabbil ‘Alamiin, segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya, shalawat serta salam semoga tercurah kepada Rasulullah SAW, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul “TEXT SUMMARIZATION DENGAN METODE K-MEANS PADA ARTIKEL BERITA BERBAHASA INDONESIA” untuk memenuhi salah satu syarat dalam menyelesaikan studi jenjang strata satu (S1) di Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia.

Dengan keterbatasan ilmu dan pengetahuan serta pengalaman penulis, maka penulis mendapat banyak bantuan serta dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terimakasih yang sebesar –besarnya kepada:

1. Allah SWT karena dengan izin-Nya lah tugas akhir ini dapat terselesaikan 2. Yth. Bapak Prof. Dr. Ir. Eddy Suryanto Soegoto, M.Sc., selaku Rektor

Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

3. Yth. Ibu Prof. Dr. Hj. Ria Ratna Ariawati, M.S, Ak, selaku Pembantu Rektor I Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

4. Yth. Bapak Prof. Dr. Moh Tadjuddin, M.A., selaku Pembantu Rektor II Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

5. Yth. Ibu Dr. Hj. Aelina Surya, selaku Pembantu Rektor III Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

6. Yth. Bapak Prof. Dr. Ir. Denny Kurniadie, M.Sc. selaku Dekan Fakultas Teknik & Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

iv

7. Yth. Bapak Irawan Afrianto, M.T. selaku ketua program studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

8. Ibu Ken Kinanti Purnamasari, S.Kom., M.T selaku dosen wali IF-19k/2012 dan juga selaku pembimbing yang selalu mengarahkan dan memberikan masukan dengan penuh kesabaran dalam menyelesaikan tugas akhir ini. 9. Yth. Segenap tim dosen dan staf program studi Teknik Informatika

Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

10.Yth. Segenap staf front office Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

Penulis menyadari bahwa penulisan tugas akhir ini masih jauh dari sempurna. Untuk perbaikan dan pengembangan, penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun. Akhir kata, semoga penulisan tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi penulis khususnya, dan semua yang membaca.

Bandung, 25 Agustus 2016

v

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR GAMBAR ... ix

DAFTAR TABEL ... xi

DAFTAR SIMBOL ... xv

DAFTAR LAMPIRAN ... xviii

BAB 1 PENDAHULUAN ... 1

1.1. Latar Belakang Masalah ... 1

1.2. Identifikasi Masalah ... 2

1.3. Maksud dan Tujuan ... 2

1.4. Batasan Masalah... 2

1.5. Metodologi Penelitian ... 3

1.5.1. Metode Pengumpulan Data ... 3

1.5.2. Metode Pembangunan Perangkat Lunak ... 3

1.6. Sistematika Penulisan... 5

BAB 2 LANDASAN TEORI ... 7

2.1 Artikel ... 7

2.2 Kalimat ... 7

vi

2.4 Peringkasan Teks ... 9

2.4.1 Tahapan Membuat Ringkasan ... 9

2.5 TextMining ... 10

2.6 Peringkasan Teks Otomatis ... 10

2.6.1 Pendekatan Peringkasan Teks Otomatis ... 10

2.6.2 Preprocessing ... 10

2.7 Metode TF-IDF (Term Frequency – Inversed Document Frequency)... 12

2.8 Metode K-Means Clustering ... 13

2.9 Generating... 16

2.10 Teknik Evaluasi Peringkasan Teks ... 16

2.11 Flowchart ... 17

2.12 Data flow diagram(DFD) ... 17

2.13 Perangkat Lunak Pendukung... 18

2.13.1 Pengertian XAMPP ... 19

2.13.2 Pengertian PHP ... 19

2.13.3 Sublimtext... 19

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN ... 21

3.1 Analisis Masalah ... 21

3.2 Arsitektur Sistem ... 21

3.3 Analisis Sistem ... 22

3.3.1 Analisis Data Masukan ... 24

3.3.2 Analisis Preprocessing ... 25

vii

3.3.4 Algoritma TD-IDF... 36

3.3.5 Algoritma K-Means ... 39

3.4 Analisis Kebutuhan Non-Fungsional ... 50

3.4.1 Kebutuhan Perangkat Keras (hardware). ... 50

3.4.2 Kebutuhan Perangkat Lunak (Software) ... 50

3.4.3 Kebutuhan Pengguna ... 51

3.5 Analsisi Kebutuhan Fungsional ... 51

3.5.1 Diagram Konteks ... 51

3.5.2 Data Flow Diagram (DFD)... 52

3.5.3 Spesifikasi Proses ... 56

3.5.4 Kamus Data ... 60

3.6 Perancangan Struktur Menu ... 62

3.6.1 Perancangan Antarmuka ... 62

3.6.1.1 Antarmuka Halaman Utama(T01) ... 62

3.6.1.2 Antarmuka Halaman Mencari/Pilih Dokumen(T02) ... 63

3.6.1.3 Antarmuka Halaman Hasil Ringkasan(T03) ... 64

3.6.2 Perancangan Pesan ... 66

3.6.2.1 Perancangan Pesan Berita Kosong(M01)... 66

3.6.3 Jaringan Semantik ... 66

3.7 Perancangan Prosedural ... 67

3.7.1 Perancangan Algoritma Utama... 67

3.7.2 Perancangan Algoritma Pemecahan Kalimat ... 68

viii

3.7.4 Perancangan Algoritma Filtering ... 70

3.7.5 Perancangan Algoritma Tokenizing ... 71

3.7.6 Perancangan Algoritma Stopword removal ... 72

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... 73

4.1 Implementasi Sistem ... 73

4.1.1 Implementasi Perangkat Keras ... 73

4.1.2 Implementasi Perangkat Lunak ... 74

4.1.3 Implementasi Antarmuka ... 74

4.2 Pengujian ... 77

4.2.1 Pengujian Sistem ... 78

4.2.1.1 Pengujian Fungsionalitas ... 78

4.2.2 Skenario Pengujian Performasi ... 78

4.3 Hasil Pengujian ... 78

4.3.1.1 Hasil Pengujian Fungsionalitas ... 78

4.3.1.2 Hasil Pengujian Performasi ... 82

4.3.2 Evaluasi Pengujian ... 97

4.3.3 Kesimpulan Pengujian Akurasi ... 100

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN... 101

5.1 KESIMPULAN ... 101

5.2 SARAN ... 101

102

[2]. Wardhana, Wisnu Linggakusuma. 2008. “Peringkas Multi-Dokumen untuk Bahasa Indonesia Menggunakan Teknik Centroid-Based Summarization dan Teknik K-Means-Based Summarization“. Skripsi. Fakultas Ilmu Komputer. Universitas Indonesia. Depok

[3]. Sommerfille, Ian. 2007. “Software Engineering Eight Edition”. s.l. : AddisonWisley, 2007.

[4]. Sudarman, Paryati. 2008. “Menulis di Media Massa”. Cetakan Pertama. Yogyakarta:Pustaka Pelajar

[5]. Zaman B. dan E. Winarko. 2011. “Analisis Fitur Kalimat untuk Peringkas Teks Otomatis pada Bahasa Indonesia”. Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems 5 (2): 60-68.

[6]. Juhara, E., Budiman, E., dan Rohayati, R. 2005. “Cendekia Berbahasa”. Bahasa dan Sastra Indonesia. Bandung: PT Setia Purna Inves.

[7]. Mustaqhfiri, Muchammad. 2011. “Peringkasan Teks Otomatis Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Maximum Marginal Relevance”. Skripsi. Jurusan Teknik Informatika. Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim. Malang.

[8]. Agusta, Yudi. 2007. “K-Means - Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait”. Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3: 47-60.

[9]. Wakhidah, Nur. 2010. “Clustering Menggunakan K-Means Algorithm”. Jurnal Transformatika 8 (1): 33-39

[10]. HM, Jogiyanto. 1989. “Analisis & Desain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis”. Yogyakarta: Penerbit ANDI. [11]. Madcoms. 2009. “Aplikasi Program PHP + MySQL untuk membuat website

interaktif”. Yogyakarta: Andi.

[12]. Manjula, KS, S Begum, dan DVS Ramana. 2013. “Extracting Summary from Documents Using K-Mean Clustering Algorithm”. dalam: International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering 2 (8), p. 3244.

[13]. Agrawal, Ayush, dan Utsay Gupta. 2014. “Extraction Based Approach for Text Summarization Using KMeans Clustering”. dalam: IJSRP 4 (11).

[14]. Hovy, E.H.,U. Hermjakob, C-Y. Lin, and D. Ravichandran. 2001. “Toward Semantic-Based Answer Pinpointing”. Proceedings of the Human Language Technologies Confrence (HLT). San Diego, CA

[16]. Vijayasekaran, D., Kumar, R.A., Gowrishankar, N.C., Nedunchelian, K., Sethuraman, S. 2006. “Mantoux and Contact Positivity in Tuberculosis” . Indian Journal of Pediatr.

[17]. R. Feldman dan J. Sanger. 2007. “The Text Mining Handbook”. Cambridge [18]. Pratama. Fendra. 2014. “Rancang Bangun Aplikasi Peringkas Teks Otomatis

Artikel Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan K-Mean Clustering “. Skripsi. Fakultas

Sains dan Teknologi Komputer. Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Pekanbaru.

[19]. Hovey, E. 2003. Text summarization.”In Book The Oxford Handbook of Computational Linguistic”. Auth. Mitkov R. Oxford: Oxford University

1

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1.Latar Belakang Masalah

Perkembangan teknologi semakin pesat menyebabkan kebutuhan akan informasi yang sangat besar dan tidak terbatas, terutama informasi dalam bentuk jurnal, artikel, dan berita. Artikel yang ada pada situs portal berita umumnya bersifat

real time dan up to date yang menyebabkan artikel berita memiliki jumlah kalimat/paragraf yang sangat banyak[4]. Dibutuhkan waktu yang lama untuk membaca secara keseluruhan untuk dapat memehami dan mengetahui isi dari berita tersebut. Sehingga diperlukan sebuah sistem peringkasan teks otomatis. Dengan adanya sistem peringkasan teks otomatis diharapkan pembaca akan lebih mudah untuk memahami dan mengetahui isi dari berita tersebut.

Banyak metode penelitian yang membahas tentang peringkasan teks otomatis salah satunya, yaitu Rendra Pratama pada tahun 2014. Rendra Pratama menggunakan

K-means clustering untuk meringkas dokumen tunggal berita artikel dalam bahasa Indonesia. Pada penelitiannya jumlah kluster yang sudah ditetapkan atau konstan, sedangkan jumlah kluster sangat berpengaruh terhadap ringkasan[13]. Pada penelitian tersebut pemilihan kalimat penting berdasarkan bobot kalimat paling besar pada tiap cluster dengan mengambil compression sebesar 25% dan 40%. Pengujian hasil ringkasan sistem pada compression 40% menghasilkan rata-rata recall 60%, precision 62%, dan f-measure 61%. Sedangkan untuk compression 25% menghasilkan rata-rata recall 37%, precision 44%, dan f-measure 40%. Penilaian hasil ringkasan sistem oleh expert judgement pada compression 40% menghasilkan nilai rata-rata 3,15 atau pada range diterima, sedangkan pada compression 25% menghasilkan nilai rata-rata 1,83 atau berada pada range cukup diterima[18]. Dalam hal ini seberapa besar tingkat akurasi apabila tingka tidak menggunakan tingkat compression dan penentuan jumlah

Berdasarkan pada hal tersebut, maka penulis dalam penelitian ini akan membuat Text Summarization dengan metode k-means pada artikel berita berbahasa Indonesia. Hasil ringkasan nantinya diharapkan dapat memberikan informasi yang lebih akurat.

1.2. Identifikasi Masalah

Berdasarkan uraian pada latar belakang masalah diatas, identifikasi masalah dalam penelitian ini adalah seberapa besar tingkat akurasi ringkasan yang dihasilkan sistem peringkasan teks pada artikel berita berbahasa Indonesia jika tingkat

compression dan penentuan jumlah cluster disesuaikan berdasarkan pada jumlah kalimat.

1.3. Maksud dan Tujuan

Penelitian ini bermaksud membuat sistem peringkas teks pada artikel berita berbahasa Indonesia. Sedangkan tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah mengetahui tingkat akurasi pada sistem peringkasan teks otomatis dengan metode K

-Means pada artikel berita berbahasa Indonesia. 1.4. Batasan Masalah

Agar penelitian ini tidak menyimpang dari latar belakang dan tujuan yang akan dicapai, maka terdapat batasan masalah sebagai berikut.

1. Dokumen yang digunakan sebagai inputan berupa dokumen berita berbahasa Indonesia dengan ekstensi .txt dan dokumen tunggal berita berbahasa Indonesia.

2. Proses preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari

Token Kalimat, casefolding, Filtering, Tokenizing dan Stopword Removal.

3. Output yang dihasilkan dari sistem peringkasan teks berupa ringkasan teks.

1.5. Metodologi Penelitian

Metode penelitian implementasi text suummarization dengan metode K-Means ini menggunakan metode deskriptif. Metode deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisis suatu hasil penelitian tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih [15]. Metode penelitian meliputi metode pengumpulan data dan metode pembangunan perangkat lunak. Adapun skema dalam penelitian ini, untuk lebih jelasnya lihat gambar 1.1 berikut.

Mengidentifikasi Masalah

Mengidentifikasi Masalah Merumuskan Tujuan Penelitian Merumuskan Tujuan

Penelitian Mengumpulkan DataMengumpulkan Data

Perancangan Sistem

Perancangan Sistem Evaluasi DataEvaluasi Data LaporanLaporan

Gambar 1. 1 Skema Penelitian 1.5.1. Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini, penulis melakukan beberapa metode untuk memperoleh data atau informasi dalam menyelesaikan permasalahan. Metode yang dilakukan tersebut adalah Studi literatur. Studi literatur dilakukan dengan mempelajari teori-teori melalui buku, artikel, jurnal dan bahan lain yang berkaitan dengan metode tahap yang digunakan untuk meringkas teks dan algoritma K-Means.

1.5.2. Metode Pembangunan Perangkat Lunak

Metode pembangunan perngkat lunak yang digunakan untuk implementasi text summarization artikel berita berbahasa indonesia menggunakan model waterfall sommervile[3] yang melakukan pendekatan secara sistematis dan berurutan. Berikut alur proses model waterfall sommerfille.

Analisa kebutuhan

Desain sistem

Penulisan Kode Program

Pengujian Program

Operasi dan perawatan

Gambar 1. 2 Diagram Waterfall Sommerfille[3] 1. Analisa kebutuhan

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan kebutuhan penelitian secara lengkap mengenai peringkasan teks menggunakan motode k-means. Data yang digunakan dalam format .txt.

2. Desain sistem

Setelah kebutuhan data telah dikumpulkan, tahap selanjutnya adalah perancangan sistem secara keseluruhan. Untuk kebutuhan perangkat lunak dalam pengolahan data diperlukan software yang berjalan pada operasi sistem windows dalam hal ini peneliti menggunakan bahasa pemrograman PHP. Yang akan berjalan disebuah halaman website.

3. Penulisan kode program

Setelah perancangan sistem secara keseluruhan, maka tahap selanjutnya adalah mengimplementasikan ke dalam bahasa pemrograman. Tahap preprocessing(pemisahan kalimat, casefolding, filtering, tokenisasi dan

TF-IDF. Hasil dari TF-IDF ini kemudian akan dilakukan clustering dengan metode K-Means.

4. Pengujian program

Tahapan ini digunakan untuk mengintegrasikan program, apabila program yang dibuat berjalansesuai dengan harapan maka text summarization siap digunakan oleh pengguna sistem.

5. Operasi dan perawatan

Pada tahapan ini sistem sudah siap untuk digunakan, lalu dilakukan pengembangan sistem seperti penambahan fitur dan fungsi baru yang mungkin akan muncul untuk kebutuhan pengguna.

1.6. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan pada penelitian ini disusun untuk memberikan gambaran umum tentang kasus yang akan dilakukan. Sistematika penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut.

BAB 1 PENDAHULUAN

Bab ini menerangkan secara umum mengenai latar belakang, rumusan masalah, menentukan maksud dan tujuan, batasan masalah, metodologi penelitian, metode pembangunan perangkat lunak, serta sistematika penulisan penelitian text summarization artikel berita berbahasa indonesia.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pada bab ini membahas berbagai konsep dasar dan teori-teori yang berkaitan dengan topik penelitian tugas akhir. Pembahasan dimulai dari penjelasan berita, jenis-jenis berita. Dilanjutkan dengan peringkasan teks dan metode yang digunakan. BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

Bab ini berisi mengenai perancangan untuk melakukan text summarization

artikel berita berbahasa indonesia. Perancangan text summarization meliputi persiapan dokumen artikel, tahap preprocessing (pemisahan kalimat,casefolding,

filtering, tokenizing, stopword removal), pembobotan kata dengan TF-IDF dan

clustering dengan metode k-means.

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

Pada bab ini berisi tentang tahapan yang dilakukan dalam penelitian secara garis besar dimulai dari tahapan persiapan sampai pada penarikan kesimpulan, pada tahap ini text summarization akan diuji dengan menggunakan data testing.

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi tentang kesimpulan hasil penelitian yang telah dilakukan dan saran yang diharapkan dapat dikembangkan untuk penelitian selanjutnya

7

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Artikel

Artikel adalah tulisan lepas berisi opini seseorang yang mengupas tuntas suatu masalah tertentu yang sifatnya aktual dan atau kontroversial dengan tujuan untuk memberitahu (informatif), memengaruhi dan meyakinkan (persuatif argumentatif), atau menghibur khalayak pembaca (rekreatif). Disebut lepas, karena siapa pun pembaca boleh menulis artikel dengan topik bebas sesuai dengan minat dan keahliannya masing-masing. Selain itu juga artikel yang ditulis tersebut tidak terkait dengan berita atau laporan tertentu. Ditulisnya pun boleh kapan saja, di mana saja, dan oleh siapa saja. Secara teknis jurnalistik, artikel adalah salah satu bentuk opini yang terdapat dalam surat kabar atau majalah. Disebut salah satu, karena masih ada bentuk opini yang lain. Analoginya sederhana, kalau kita membuka halaman demi halaman surat kabar atau majalah maka secara umum isinya dapat digolongkan ke dalam tiga kelompok besar. Kelompok pertama adalah berita (news), kelompok kedua disebut opini (views), kelompok ketiga dinamakan iklan (advertising)[4].

Kelompok berita, meliputi berita langsung (straight news), berita foto (photo news), berita suasana-berwarna (colour news), berita menyeluruh (comprehensive news) berita mendalam (depth news), berita penafsiran (interpretative news), dan berita penyelidikan (investigative news). Kelompok opini, meliputi tajuk rencana atau editoril, karikatur, pojok, artikel, kolom, dan surat pembaca. Untuk memisahkan secara tegas antara berita (news) dan opini (views), maka tajuk rencana, karikatur, pojok artikel, dan surat pembaca ditempatkan pada satu halaman khusus. Pemisahan secara tegas berita dan opini tersebut merupakan konsekuensi dari norma dan etika luhur jurnalistik yang tidak menghendaki berita sebagai fakta objektif, diwarnai atau dibaurkan dengan opini sebagai pandangan yang bersifat subjektif [4].

Kalimat adalah satuan bahasa terkecil dalam wujud lisan atau tulisan, yang mengungkapkan pikiran yang utuh. Kalimat terdiri atas deret kata yang dimulai dengan huruf kapital dan diakhiri dengan tanda titik. Unsur-unsur kalimat terdiri dari kata, kelompok kata dan lagu kalimat. Di dalam kalimat terdapat pengaturan hubungan kedudukan antara bagian-bagiannya. Ada bagian didalam kalimat yang menunjukkan sebagai “pelaku”, ada bagian yang menunjukkan sebagai “perbuatan”, ada bagian yang menunjukkan “bagaimana perbuatan itu dilakukan”. Berdasarkan jabatannya kalimat terdiri dari.

1. Subyek, yaitu bagian yang menjadi pangkal atau pokok pembicaraan.

2. Predikat, yaitu bagian yang menerangkan subyek, biasanya berdiri sesudah subyek.

3. Obyek, yaitu bagian yang menjadi tujuan.

4. Keterangan, yaitu bagian yang menunjukkan waktu (keterangan waktu), tempat (keterangan tempat), alat (keterangan alat) dan sebagainya. Sedangkan kalimat berdasarkan fungsinya, dapat dikategorikan sebagai berikut.

a. Kalimat pernyataan. b. Kalimat pertanyaan. c. Kalimat perintah. d. Kalimat seruan.

2.3 Kata

Kata adalah kesatuan terkecil yang diperoleh sesudah kalimat dibagi atas bagianbagiannya dan mengandung suatu ide. Kategori kata berdasarkan sintaksisnya terdiri dari lima kata [7] yaitu :

1. Kata Benda (Nomina) Kata benda adalah kata yang mengacu pada manusia, binatang, benda dan konsep atau pengertian.

3. Kata Sifat (Adjektiva) Kata sifat adalah kata yang memberi keterangan yang lebih khusus tentang sesuatu yang dinyatakan oleh nomina dalam kalimat.

4. Kata Keterangan (adverbia) Kata keterangan adalah kategori yang dapat mendampingi adjektiva, numeralia atau preposisi dalam konstruksi sintaksis.

5. Kata tugas adalaah kata yang hanya memiliki arti gramatikal dan tidak memiliki arti leksikal.

2.4 Peringkasan Teks

Konsep sederhana ringkasan adalah mengambil bagian penting dari keseluruhan isi dari artikel. Ringkasan adalah mengambil isi yang paling penting dari sumber informasi yang kemudian menyajikan kembali dalam bentuk yang lebih ringkas bagi penggunanya[5].

2.4.1 Tahapan Membuat Ringkasan

Ada beberapa tahapan dalam membuat ringkasan [6], yaitu sebagai berikut. 1. Membaca naskah asli secara menyeluruh untuk mengetahui kesan umum,

gagasan pengarang dan sudut pandangnya.

2. Mencatat semua gagasan u utama atau gagasan penting.

3. Menyusun kembali suatu karangan singkat berdasarkan gagasan tersebut. Untuk membuat dan mendapatkan ringkasan yang baik, yaitu dengan cara membaca dengan seksama teks bacaan dan mencatat hal-hal pokok dari bacaan tersebut[6]. Ciri-ciri sebuah ringkasan yang baik itu harus mudah dipahami, bentuknya lebih singkat atau lebih ringkas, dan terdiri dari gagasan- gagasan utama (expert judgement).

2.5 TextMining

Text mining adalah proses mencari informasi dengan menggunakan tools

analisis berupa kategorisasi. Proses text mining dapat menjadi solusi dari permasalah pemrosesan data berupa teks yang tidak terstruktur dalam jumlah yang banyak. Text mining sering digunakan dalam kasus information retrieval. Tujuan adanya text mining yaitu untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat dari sekumpulan data, salah satunya adalah dokumen teks [17].

2.6 Peringkasan Teks Otomatis

Peringkasan teks otomatis adalah teknik pembuatan ringkasan dari sebuah teks secara otomatis dengan memanfaatkan aplikasi yang dijalankan pada komputer untuk menghasilkan informasi yang paling penting dari dokumen aslinya [5].

2.6.1 Pendekatan Peringkasan Teks Otomatis Terdapat 2 pendekatan peringkas teks[5], yaitu:

1. Ekstraksi(extractive summari). Pada teknik ekstraksi, sistem manyalin unit-unit teks yang dianggap paling penting dari sumber teks menjadi ringkasan. Unit-unit teks yang disalin dapat berupa klausa utama, kalimat utama, atau tidak terdapat pada paragraf utama tanpa ada penambahan-penambahan kalimat baru yang tidak teradapat pada dokumen aslinya.

2. Abstraksi (abstraksi summary). Teknik abstraksi menggunakan metode linguistik

untuk memeriksa dan menafsirkan teks dokumen menjadi ringkasan. Ringkasan teks tersebut dihasilkan dengan cara menambahkan kalimat-kalimat yang ada pada teks sumber.

2.6.2 Preprocessing

Pada tahap pra proses (preprocessing) dilakukan penyiapan dokumen mentah menjadi dokumen atau representatif dokumen yang siap diproses untuk langkah selanjutnya[5]. Pada tahap ini proses yang dilakukan antara lain membagi dokumen

menjadi kalimat, casefolding, filtering, dokumen menjadi kata (tokenizing), dan menghapus stopword.

1. Pemisahan Kalimat.

Memecah dokumen menjadi kalimat-kalimat merupakan langkah awal tahapan preprocessing. Pemecahan kalimat yaitu proses memecah string teks dokumen yang panjang menjadi kumpulan kalimat-kalimat. Dalam memecah dokumen menjadi kalimat-kalimat menggunakan fungsi split (), dengan tanda titik (“.”) sebagai pemisah (delimiter) untuk memotong string dokumen[7].

2. Case Folding

Case folding adalah tahapan proses mengubah semua huruf dalam teks dokumen menjadi huruf kecil, serta menghilangkan karakter selain a-z. [7].

3. Filtering

Data teks dalam dokumen yang sebelumnya sudah diubah ke dalam huruf kecil semua. Selanjutnya dilakukan proses filtering teks. Filtering adalah tahapan pemrosesan teks dimana semua teks selain karakter “a” sampai “z” dan titik “.” akan dihilangkan dan hanya menerima spasi[7].

4. Tokenizing

Tokenizing adalah proses pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya. Pemecahan kalimat menjadi kata-kata tunggal dilakukan dengan men-scan kalimat dengan pemisah (delimiter) whitespace (spasi, tab, dan newline)[7]. 5. Stopword

Penghapusan Stopword merupakan proses penghilangan kata stopword. Stopword adalah kata - kata yang sering kali muncul dalam dokumen namun arti dari kata-kata tersebut tidak deskriptif dan tidak memiliki keterkaitan dengan tema tertentu. Misalnya “di”, ”oleh”, “pada”, ”sebuah”, ”karena” dan lain sebagainya[7].

2.7 Metode TF-IDF (Term Frequency – Inversed Document Frequency)

Metode Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan suatu cara untuk memperoleh pembobotan berdasarkan jumlah II-8 kemunculan suatu kata (term) dalam sebuah dokumen term frequency (TF) dan jumlah kemunculan term dalam koleksi dokumen inverse document frequency (IDF).

TF merupakan banyak kata yang muncul pada sebuah dokumen, sedangkan DF merupakan banyaknya dokumen yang mengandung sebuah kata. Nilai IDF sebuah kata (term) dapat dihitung menggunakan persamaan berikut.

IDF = log

(2.1)

N adalah jumlah dokumen yang berisi term (t) dan df adalah jumlah kemunculan kata (term) terhadap N. Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung bobot (W) masing-masing dokumen, yaitu dapat dilihat pada rumus berikut.

Wdt = tfdt * IDFt (2.2) dengan:

d = kalimat ke–d t = kata (term) ke–t

TF = term frequency / frekuensi kata

W = bobot kalimat ke–d terhadap kata (term) ke–t IDF = Inverse Document Frequency

Berikut ilustrasi dari TF-IDF:

dokumen 1 (d1) : Manajemen transaksi logistik. dokumen 2 (d2) : Pengetahuan antar individu.

dokumen 3 (d3) : Dalam manajemen pengetahuan terdapat transfer pengetahuan logistik. Jadi jumlah dokumen (d) = 3

Setelah melalui proses filtering, maka kata “antar” pada dokumen 2 serta kata “dalam” dan “terdapat” pada dokumen 3 dihapus.

Tabel 2. 1 Contoh perhitungan TF-IDF

Token Tf DF IDF W (TF-IDF)

D1 D2 D3 D1 D2 D3

Manajemen 1 0 1 2 0.1761 0.1761 0 0.1761

transaksi 1 0 0 1 0.4771 0.4771 0 0

Logistik 1 0 1 2 0.1761 0.1761 0 0.1761

Pengetahuan 0 1 1 2 0.1761 0 0.1761 0.3522

Individu 0 1 0 1 0.4771 0 0.4771 0

transfer 0 0 1 1 0.4771 0 0 0.4771

Dari tabel di atas didapat : Bobot (w) untuk d1 = 0.8293 Bobot (w) untuk d2 = 0.6532 Bobot (w) untuk d3 = 1.1815

2.8 Metode K-Means Clustering

K-Means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok[8].

Metode ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Adapun tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering, yang pada umumnya berusaha meminimalisasikan variasi di dalam suatu cluster dan

memaksimalisasikan variasi antar cluster. Manfaat Clustering adalah sebagai

Identifikasi Object (Recognition) misalnya dalam bidang Image Processing, Computer Vision atau robot vision. Selain itu adalah sebagai Sistem Pendukung Keputusan dan Data Mining seperti Segmentasi pasar, pemetaan wilayah, Manajemen marketing dll.

Data clustering menggunakan metode K-Means ini secara umum dilakukan dengan algoritma dasar[9]. Algoritma K-means dapat dilihat pada gambar 2.1 berikut.

Mulai Tentukan Jumlah

Cluster K

Tentukan asumsi titik pusat cluster (centroid)

Hitung Jarak Objek ke

Centroids

Kelompokkan Jarak Berdasarkan Jarak Minimum

Adakah Objek Yang Berpindah

Selesai Tidak

Ya

1. Tentukan jumlah cluster

2. Menentukan nilai centroid

Dalam menentukan nilai centroid untuk awal iterasi, nilai awal centroid

dilakukan secara acak. Sedangkan jika menentukan nilai centroid yang merupakan tahap dari iterasi dihitung berdasarkan nilai rata-rata dari data yang terletak pada

centroid yang sama.

3. Menghitung jarak antara data dengan pusat cluster.

Untuk menghitung jarak tersebut dapat menggunakan Euclidean Distance. Euclidean sering digunakan karena penghitungan jarak dalam distance space ini merupakan jarak terpendek yang bisa didapatkan antara dua titik yang diperhitungkan[8]. Berikut persamaan dengan Euclidean Distance.

De = √ (2.3) dengan:

De = euclidean distance. i = banyaknya data. x = bobot dokumen. y = pusat cluster.

4. Pengelompokan Data

Untuk menentukan anggota cluster adalah dengan memperhitungkan jarak terpendek data. Nilai yang diperoleh dalam keanggotaan data pada distance matriks adalah 0 atau 1, dimana nilai 1 untuk data yang dialokasikan ke cluster dan nilai 0 untuk data yang dialokasikan ke cluster yang lain.

5. Kembali ke tahap 2, lakukan perulangan hingga nilai centroid yang dihasilkan tetap dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain.

2.9 Generating

Tahapan ini adalah pembangkitan atau pembentukan hasil akhir. Terdiri dari penggabungan frase, pencetakan kata atau frase dan pembangkitan kalimat. Metode

generating yang digunakan yaitu Topic list yang merupakan teknik hasil akhir yang berisi kata-kata yang sering muncul atau penggabungan pengertian yang telah diinterpretasi [7].

2.10 Teknik Evaluasi Peringkasan Teks

Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan pengujian akurasi. Standar pengukuran yang biasa digunakan dalam penelitian text summarization yaitu recall, precision, dan f-measure[19].

Recall adalah tingkat keberhasilan ringkasan. Perhitungan recall dapat dilihat pada persamaan sebagai berikut.

dimana

recall : tingkat keberhasilan

correct : jumlah kalimat yang berhasil di ekstrak sistem sesuai dengan kalimat yang diekstrak manusia

missed : jumlah kalimat yang diekstrak manusia tetapi tidak terdapat dalam kalimat yang diekstrak sistem

Precision adalah tingkat ketepatan hasil ringkasan. Perhitungan precision dapat dilihat pada persamaan berikut:

dimana,

precision : tingkat ketepatan

correct : jumlah kalimat yang berhasil di ekstrak sistem sesuai dengan kalimat yang diekstrak manusia

wrong : jumlah kalimat yang diekstrak sistem tetapi tidak terdapat dalam kalimat yang diekstrak manusia

F-measure adalah gabungan antara recall dan precision. Perhitungan f-measure

dapat dilihat pada persamaan berikut:

2.11 Flowchart

Flowchart adalah bagan (chart) yang menunjukkan alir (flow) di dalam program atau prosedur sistem secara logika. Bagan alir program (program flowchart) merupakan bagan alir yang mirip dengan bagan alir sistem, yaitu untuk menggambarkan prosedur di dalam sistem [7].

2.12 Data flow diagram(DFD)

Pengertian Data Flow Diagram (DFD) adalah Diagram yang menggunakan notasi simbol untuk menggambarkan arus data system [7]. DFD sering digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem yang baru yang akan dikembangkan secara logika dan menjelaskan arus data dari mulai pemasukan sampai dengan keluaran data tingkatan diagram arus data mulai dari diagram konteks yang menjelaskan secara umum suatu system atau batasan system dari level 0 dikembangkan menjadi level 1 sampai system tergambarkan secara rinci. Gambaran ini tidak tergantung pada perangkat keras, perangkat lunak, struktur data atau organisasi file.

1. Kesatuan Luar (External Entity)

Kesatuan luar (external entity) merupakan kesatuan (entity) di lingkungan luar sistem yang dapat berupa orang, organisasi, atau sistem lain yang berada pada

lingkungan luarnya yang memberikan input atau menerima output dari sistem. 2. Arus Data (Data Flow)

Arus Data (data flow) di DFD diberi simbol suatu panah. Arus data ini mengalir di antara proses, simpan data dan kesatuan luar. Arus data ini menunjukan arus dari data yang dapat berupa masukan untuk sistem atau hasil dari proses sistem.

3. Proses (Process)

Proses (process) menunjukan pada bagian yang mengubah input menjadi output, yaitu menunjukan bagaimana satu atau lebih input diubah menjadi beberapa output. Setiap proses mempunyai nama, nama dari proses ini menunjukan apa yang dikerjakan proses.

4. Simpanan Data (Data Store)

Data Store merupakan simpanan dari data yang dapat berupa suatu file atau database pada sistem komputer.

2.13 Perangkat Lunak Pendukung

Pada bagian ini akan dijelaskan tentang beberapa perangkat lunak dan bahasa pemrograman yang digunakan untuk mendukung dalam pengembangan aplikasi yang dibuat. Bahasa pemrograman yang digunakan diantaranya adalah php dan html. Selain itu terdapat perangkat lunak yang digunakan yaitu XAMPP, Macromedia Dreamweaver dan MySQL

2.13.1 Pengertian XAMPP

XAMPP adalah satu paket software web server yang terdiri dari Apache, Mysql, PHP dan phpMyadmin. Mengapa menggunakan XAMPP? Karena XAMPP sangat mudah penggunaanya, terutama bagi pemula. Proses instalasi XAMPP sangat mudah, karena tidak memerlukan konfigurasu Apache, PHP dan MySQL secara manual, XAMPP melakukan instalasi dan konfigurasi secara otomatis [11].

2.13.2 Pengertian PHP

PHP merupakan kependekan dari kata Hypertext Prepocessor. PHP tergolong sebagai perangkat lunak open source yang diataur dalam aturan general purpose licences (GPL).

Pemograman PHP sangat cocok dikembangkan dalam lingkungan web, karena PHP bisa dilekatkan pada script HTML atau sebaliknya. PHP dikhususkan untuk pengembangan web dinamis. Maksudnya, PHP mampu menghasilkan website yang secara terus menerus hasilnya bisa berubah-ubah sesuai dengan pola yang diberikan. Hal tersebut bergantung pada permintaan client browser yang digunakan. Pada umumnya, pembuatan web dinamis berhubungan erat dengan database sebagai sumber data yang akan ditampilkan.

PHP tergolong juga sebagai bahasa pemograman yang berbasis server (server side cripting). Ini berarti bahwa semua script PHP diletakkan diserver dan diterjemahkan oleh web server terlebih dahulu, kemudian hasil terjemahan itu dikirim ke browser client. Tetu hal tersebut berbeda dengan JavaScript selalu tampak dihalaman web bersangkutan, jika dilakukan penyimpanan terhadap file web. Secara teknologi, bahasa pemograman PHP memiliki kesamaan dengan bahasa ASP (Active Server Page), Cold Fusion, JSP (Java Server Page), ataupun Perl.

2.13.3 Sublimtext

Sublime Text merupakan editor HTML yang professional mendesain, menulis kode program dan mengembangkan website, halaman web, dan aplikasi web. Dalam pengerjaanya dreamweaver memberikan tiga pilihan yaitu bekerja dengan menulis

kode program (Menu Code), dengan pengeditan secara visual (Mode Design) dan dengan tampilan keduanya (Split Mode). Dreamweaver juga menyediakan alat-alat bantu untuk mengembangkan kreatifitas pembuatan web.

21

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN

3.1Analisis Masalah

Analisis masalah adalah gambaran masalah yang diangkat dalam penelitian tentang text summarization dalam artikel berita berbahasa Indonesia. Analisis masalah menjelaskan tentang proses identifikasi masalah serta evaluasi mengenai sistem peringkas teks otomatis dalam artikel berita berbahasa Indonesia.

Pada tugas akhir ini peringkasan teks otomatis(automatic text summarization) akan dilakukan dengan pendekatan statistik. Metode pertama yaitu Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) yang merupakan metode pemberian bobot hubungan suatu kata (term) terhadap dokumen. Bobot tiap kata (term) terhadap dokumen yang diperoleh akan dijumlahkan sehingga menjadi bobot kalimat[12]. Selanjutnya dari bobot tiap kalimat dijadikan data masukan proses clustering data dengan menggunakan metode K-means Clustering. Karena metode K-means dapat mempartisi data ke dalam cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain [8]. Pada tahap akhir, tiap bobot kalimat pada tiap cluster dijumlahkan selanjutnya dipilih jumlah yang paling besar. Nilai cluster paling besar itulah yang akan menjadi ringkasan dengan mengurutkan data aslinya, sehingga diharapkan hasil ringkasan yang diperoleh nantinya merupakan teks yang berisi informasi penting dari suatu bacaan dan panjang hasil ringkasan yang dihasilkan tersebut tidak lebihdari setengah panjang teks aslinya [13].

3.2Arsitektur Sistem

Arsitektur sistem menggambarkan perancangan sistem peringkasan teks otomatis secara keseluruhan. Adapun gambaran arsitektur sistem peringkasan teks otomasis seperti pada gambar 3.1 berikut.

Token Kalimat

Token Kalimat Case FoldingCase Folding FilteringFiltering TokenToken Kata Kata Stopword RremovalStopword Rremoval Perhitungan Bobot dengan TF-IDF Perhitungan Bobot dengan TF-IDF Preprocessing Dokume Berita Menentukan Jumlah Cluster Menentukan Jumlah Cluster Menentukan Centroid Tiap

Cluster

Menentukan

Centroid Tiap

Cluster

Perhitungan Jarak Dengan Centroid

Perhitungan Jarak Dengan Centroid

Pengelompokan Data Ke Masing-Masing Cluster Pengelompokan Data Ke Masing-Masing Cluster

Jumlah Max Cluster

Jumlah Max Cluster K-Means

Ringkasan Gambar 3. 1 Arsiteksur Sistem

3.3Analisis Sistem

Analisis sistem didefinisikan sebagai penguraian dari sistem utama kedalam sub- sub sistem dengan tujuan untuk mendefinisikan permasalahan yang ada dan kebutuhan- kebutuhan yang diperlukan agar dapat diusulkan dan diciptakan sistem yang lebih baik. Implementasi metode k-means pada peringkasan teks yang akan dibangun bisa dilihat pada gambar 3.2 berikut.

Mulai

Data Dokumen

Preprocessing

Clustering K-Means

Selesai Data Dokumen

Gambar 3. 2 Alur Sistem

Analisis sistem peringkasan teks otomatis yang akan dibangun pada penelitian ini memiliki 3 tahapan, yaitu preprocessing, penghitungan bobot dengan TF-IDF,

clusteringK-Means. Untuk penjelasan tiap tahapan dapat dilihat sebagai berikut : 1. Datadokumen

Pada tahap ini pengguna memilih data yang akan diringkas. Data ini merupakan artikel berita berbahasa Indonesia dengan ektensi .txt.

2. Preprocessing

Proses preprocessing merupakan tahap dimana data yang akan digunakan sebagai data testing dibersihkan dari hal yang tidak mempunyai pengaruh dalam ringkasan. Preprocessing yang akan dilakukan dalam tahap ini

meliputi : pemecahan kalimat, case folding(merubah menjadi lowercase),

filtering, tokenizing dan hapus stopword. Kemudian dilanjutkan dengan pembobotan kata menggunakan TF-IDF.

3. Clustering dengan K-means

Clustering yang kalimat yang berada pada satu kelas yang memiliki makna yang sama, sehingga nantinya akan dilakukan seleksi kalimat dengan cara mengambil salah satu kalimat dari setiap cluster sebagai perwakilan akan makna tertentu.

3.3.1 Analisis Data Masukan

Analisis data masukan (input data) pada peringkasan teks(text summarization) artikel berita berbahasa Indonesia menjelaskan proses data masukan yang dibuat merupakan sistem peringkasan dengan inputan data training berupa single dokumen untuk menghasilkan ringkasan (summary).

Data masukan pada penelitian ini didapat dari artikel berita megapolitan.kompas.com dengan judul “lulung dukung waarga bukit duri gugat pemprofDKI”,

http://megapolotan.kompas.com/read/2016/05/13/10104761/Lulung.Dukung.Warga. Bukit.Duri.Gugat.Pemprov.DKI

Tabel 3. 1 Data Masukan Artikel Berita

Rencana warga Bukit Duri, Jakarta Selatan, menggugat Pemprov dan didukung Wakil Ketua DPRD Abraham "Lulung" Lunggana. Lulung menyatakan, gugatan memang harus dilakukan warga Bukit Duri untuk memberikan pelajaran bagi Pemprov DKI agar tidak sewenang-wenang. "Baguslah, Pemprov harus mengerti mana yang menjadi tanah negara, mana yang dikelola oleh rakyat," kata Lulung di Masjid Luar Batang, Kamis (12/5/2016) malam. Ia mencontohkan tanah negara yang menjadi aset pemerintah, seperti kawasan Monumen Nasional (Monas) dan kantor Balai Kota. Sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan Pasar Ikan yang telah digusur Pemprov DKI. "Dia (Ahok) jangan mengklaim saja, lihat dulu di sana ada enggak penduduknya, RT, RW-nya, dan mereka bayar kewajiban pajak enggak? Ada nilai keekonomiannya, terus warga yang sudah bertahun-tahun di sana enggak boleh main gusur aja," ujar Lulung. Warga Bukit Duri memutuskan untuk mengajukan gugatan class action terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta yang berencana menertibkan permukiman tersebut. Gugatan telah didaftarkan ke Pengadilan Negeri Jakarta Pusat pada 10 Mei.

3.3.2 Analisis Preprocessing

Analisis preprocessing menjelaskan proses-proses yang dilakukan untuk mendapatkan fitur kata yang bersih sehingga tidak mengandung kata yang tidak pengaruh dalam ringkasan untuk menghasilkan proses selanjutnya. Berikut ini adalah tahapan preprocessing dalam sistem peringkasa teks artikel berita berbahasa Indonesia.

mulai

Pemecahan kalimat

Case folding

Tokenizing

Stopword removal

selesai Data uji hasil

stopword removal Dokumen

berita

Filtering

Gambar 3. 3 Tahap Preprocessing

Adapun penjelasan dari tahapan preprocessing. Berikut penjelasan dari tahapan- tahapan preprocessing:

1. Pemecahan Kalimat

Pada tahap pemecahan kalimat adalah memecah string menjadi kalimat-kalimat berdasarkan tanda titik ( . ) sebagai pemisah. Hasil pemecahan dokumen menjadi kalimat-kalimat dapat dilihat pada Tabel 3.2 berikut.

Tabel 3. 2 Pemecahan Kalimat

No Kalimat

S1 Rencana warga Bukit Duri, Jakarta Selatan, menggugat Pemprov dan didukung Wakil Ketua DPRD Abraham "Lulung" Lunggana

S2 Lulung menyatakan, gugatan memang harus dilakukan warga Bukit Duri untuk memberikan pelajaran bagi Pemprov DKI agar tidak sewenang-wenang

S3 "Baguslah, Pemprov harus mengerti mana yang menjadi tanah negara, mana yang dikelola oleh rakyat," kata Lulung di Masjid Luar Batang, Kamis (12/5/2016) malam.

S4 Ia mencontohkan tanah negara yang menjadi aset pemerintah, seperti kawasan Monumen Nasional (Monas) dan kantor Balai Kota.

S5 Sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan Pasar Ikan yang telah digusur Pemprov DKI.

S6 . "Dia (Ahok) jangan mengklaim saja, lihat dulu di sana ada enggak penduduknya, RT, RW-nya, dan mereka bayar kewajiban pajak enggak? Ada nilai keekonomiannya, terus warga yang sudah bertahun-tahun di sana enggak boleh main gusur aja," ujar Lulung.

S7 Warga Bukit Duri memutuskan untuk mengajukan gugatan class action terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta yang berencana menertibkan permukiman tersebut.

Keterangan

S1 = Kalimat ke-1. S2 = Kalimat ke-2. S3 = Kalimat ke-3. S4 = Kalimat ke-4. S5 = Kalimat ke-5. S6 = Kalimat ke-6. S7 = Kalimat ke-7 S8 = Kalimat ke-8.

2. Case Folding

Pada tahap casefolding adalah membuat karakter/huruf menjadi lowercase. Hasil dari case folding dapat dilihat pada Tabel 3.3 berikut.

Tabel 3. 3 Case Folding

No Kalimat Hasil case folding

S1 Rencana warga Bukit Duri, Jakarta Selatan, menggugat Pemprov dan didukung Wakil Ketua DPRD Abraham "Lulung" Lunggana

rencana warga bukit duri, jakarta selatan, menggugat pemprov dan didukung wakil ketua dprd abraham "lulung" lunggana

S2 Lulung menyatakan, gugatan memang harus dilakukan warga Bukit Duri untuk memberikan pelajaran bagi Pemprov DKI agar tidak sewenang-wenang

lulung menyatakan, gugatan memang harus dilakukan warga bukit duri untuk memberikan pelajaran bagi pemprov dki

agar tidak sewenang-wenang S3 "Baguslah, Pemprov harus mengerti mana

yang menjadi tanah negara, mana yang dikelola oleh rakyat," kata Lulung di Masjid Luar Batang, Kamis (12/5/2016) malam.

"baguslah, pemprov harus mengerti mana yang menjadi tanah negara, mana yang dikelola oleh rakyat," kata lulung di masjid luar batang, kamis (12/5/2016) malam. S4 Ia mencontohkan tanah negara yang

menjadi aset pemerintah, seperti kawasan Monumen Nasional (Monas) dan kantor Balai Kota.

ia mencontohkan tanah negara yang menjadi aset pemerintah, seperti kawasan monumen nasional (monas) dan kantor balai kota.

S5 Sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan Pasar Ikan yang telah digusur Pemprov DKI.

sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan pasar ikan yang telah digusur pemprov dki.

S6 "Dia (Ahok) jangan mengklaim saja, lihat dulu di sana ada enggak penduduknya, RT, RW-nya, dan mereka bayar kewajiban pajak enggak? Ada nilai keekonomiannya, terus warga yang sudah bertahun-tahun di sana enggak boleh main gusur aja," ujar Lulung.

"dia (ahok) jangan mengklaim saja, lihat dulu di sana ada enggak penduduknya, rt, rw-nya, dan mereka bayar kewajiban pajak enggak? ada nilai keekonomiannya, terus warga yang sudah bertahun-tahun di sana enggak boleh main gusur aja," ujar lulung. S7 Warga Bukit Duri memutuskan untuk

mengajukan gugatan class action terhadap

warga bukit duri memutuskan untuk mengajukan gugatan

Pemerintah Provinsi DKI Jakarta yang berencana menertibkan permukiman tersebut.

class action terhadap pemerintah provinsi dki jakarta yang berencana menertibkan permukiman tersebut.

S8 Gugatan telah didaftarkan ke Pengadilan Negeri Jakarta Pusat pada 10 Mei.

gugatan telah didaftarkan ke pengadilan negeri jakarta pusat pada 10 mei.

Keterangan

S1 = Kalimat ke-1. S2 = Kalimat ke-2. S3 = Kalimat ke-3. S4 = Kalimat ke-4. S5 = Kalimat ke-5. S6 = Kalimat ke-6. S7 = Kalimat ke-7 S8 = Kalimat ke-8. 3. Filtering

Filtering digunakan untuk menghilangkan karakter – karakter non – huruf yang dianggap tidak valid (karakter angka dan simbol). Karakter – karakter yang akan dihapus atau dianggap sebagai pemisah kata, dapat dilihat pada Tabel 3.4 berikut.

Tabel 3. 4 Karakter yang akan dihapus Karakter

! ( < ]

@ ) : |

# . ; \

$ , / +

% „ ? =

^ “ { _

& - } ,

* > [ Tab, spasi,

enter

Hasil filtering dapat dilihat pada Tabel 3.5 berikut. Tabel 3. 5 Hasil Filtering

No Data hasil case folding Seteleh Filtering

S1 rencana warga bukit duri, jakarta selatan, menggugat pemprov dan didukung wakil ketua dprd abraham "lulung" lunggana

rencana warga bukit duri jakarta selatan menggugat pemprov dan didukung wakil ketua dprd abraham lulung lunggana

S2 lulung menyatakan, gugatan memang harus dilakukan warga bukit duri untuk memberikan pelajaran bagi pemprov dki agar tidak sewenang-wenang

lulung menyatakan gugatan memang harus dilakukan warga bukit duri untuk memberikan pelajaran bagi pemprov dki agar tidak sewenang wenang

S3 "baguslah, pemprov harus mengerti mana yang menjadi tanah negara,

baguslah pemprov harus mengerti mana yang menjadi tanah negara

mana yang dikelola oleh rakyat," kata lulung di masjid luar batang, kamis (12/5/2016) malam.

mana yang dikelola oleh rakyat kata lulung di masjid luar batang kamis malam

S4 ia mencontohkan tanah negara yang menjadi aset pemerintah, seperti kawasan monumen nasional (monas) dan kantor balai kota.

ia mencontohkan tanah negara yang menjadi aset pemerintah seperti kawasan monumen nasional monas dan kantor balai kota

S5 sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan pasar ikan yang telah digusur pemprov dki.

sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan pasar ikan yang telah digusur pemprov dki

S6 "dia (ahok) jangan mengklaim saja, lihat dulu di sana ada enggak penduduknya, rt, rw-nya, dan mereka bayar kewajiban pajak

enggak? ada nilai

keekonomiannya, terus warga yang sudah bertahun-tahun di sana enggak boleh main gusur aja," ujar lulung.

dia ahok jangan mengklaim saja, lihat dulu di sana ada enggak penduduknya rt rw nya dan mereka bayar kewajiban pajak enggak ada nilai keekonomiannya terus warga yang sudah bertahun tahun di sana enggak boleh main gusur aja ujar lulung

S7 warga bukit duri memutuskan untuk mengajukan gugatan class action terhadap pemerintah provinsi dki jakarta yang berencana menertibkan permukiman tersebut.

warga bukit duri memutuskan untuk mengajukan gugatan class action terhadap pemerintah provinsi dki jakarta yang berencana menertibkan permukiman tersebut

S8 gugatan telah didaftarkan ke pengadilan negeri jakarta pusat pada 10 mei.

gugatan telah didaftarkan ke pengadilan negeri jakarta pusat pada 10 mei

Keterangan

S1 = Kalimat ke-1. S2 = Kalimat ke-2. S3 = Kalimat ke-3. S4 = Kalimat ke-4. S5 = Kalimat ke-5. S6 = Kalimat ke-6. S7 = Kalimat ke-7 4. Tokenizing

Pada tahap Tokenizing kata adalah menghilangkan karakter pemisah yang menyusunya berupa katakter spasi. Hasil tokenizing dapat dilihat pada Tabel 3.6 berikut..

Tabel 3. 6 Tokenizing

No Data hasil case folding Tokenizing

S1 rencana warga bukit duri jakarta selatan menggugat pemprov dan didukung wakil ketua dprd abraham lulung lunggana

rencana didukung

warga wakil

bukit ketua

duri dprd

jakarta abraham selatan lulung menggugat Lunggana pemprov

Keterangan

S1 = Kalimat ke-1

(Selengkapnya Lihat Lampiran A.)

5. Stopword Removal

Proses stopword removal adalah proses menghapus kata yang tidak penting yang diambil dari tahap tokenizing. Pada tahap stopword ini menggunakan algoritma

stoplist dengan membuang kata yang kurang penting. Contoh stopword adalah”di”,

“dari”, “yang” dan lain-lain. Hasil dari stop word removal dapat dilihat pada Tabel 3.8. Adapun isi dari sebagian daftar kata stopword yang disajikan pada Tabel 3.7 berikut.

Tabel 3. 7 Daftar Sebagian Stopword Removal

telah punya mendapatkan Dari

antara agar juga Semua

setelah jadi ada Setelah

(Selengkapnya Lihat Lampiran B)

Tabel 3. 8 Hasil Stopword Removal

No Data hasil tokenizing stopword

S1 rencana didukung Rencana didukung

warga wakil warga wakil

bukit ketua bukit ketua

duri dprd duri dprd

jakarta abraham jakarta abraham selatan lulung selatan lulung

menggugat lunggana menggugat lunggana

pemprov pemprov

dan

(Selangkapnya Lihat Lampiran C)

3.3.3 Analisis Summarization

Pada alanisis simmarization akan menjelaskan proses peringkasan teks artikel berita berbahasa Indonesia dengan metode pembobotan kata TF-IDF dan metode

Clustering K-Means. Berikut adalah flowchart proses peringkasan teks berita artikel berbahasa Indonesia dengan metode TF-IDF dan metode Clustering K-Means:

Mulai

Data uji dari preprocessing

Pembobotan kata dengan TF-IDF

Clustering K-means

Hasil Ringkasan

Selesai

3.3.4 Algoritma TD-IDF

Hasil proses text preprosessing dilakukan pembobotan TF-IDF. Pembobotan secara otomatis biasanya berdasarkan jumlah kemunculan suatu kata dalam sebuah dokumen (term frequency) dan jumlah kemunculannya dalam koleksi dokumen (inverse document frequency). Bobot kata semakin besar jika sering muncul dalam suatu dokumen dan semakin kecil jika muncul dalam banyak dokumen. Rumus TF-IDF dapat dilihat pada persamaan 2.2 Proses awal dilakukan perhitungan kata (term) pada tiap dokumen, sehingga mendapatkan frekuensi term (tf). Selanjutnya mencari

documen frequency (df), df merupakan banyaknya dokumen dimana satu kata (term) muncul. Contoh kata “warga” maka.

Diketahui

Jumlah kalimat (S(n)) = 8,

df = 4 (karena kata “warga” muncul di S1,S2,S6,S7),

Idf(t) = log(D/df) = log(8/4) = 0.301.

Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 3.9 berikut.

Tabel 3. 9 Perhitungan IDF Dari Tiap Kata(Term).

Term Tf df S(n)/df Idf =log(S(n)/df)

S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8

rencana 1 0 0 0 0 0 0 0 1 8 0.903

Warga 1 1 0 0 0 1 1 0 4 2 0.301

Bukit 1 1 0 0 0 0 1 0 3 2.67 0.426 Duri 1 1 0 0 0 0 1 0 3 2.67 0.426 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Pusat 0 0 0 0 0 0 0 1 1 8 0.903

Keterangan

Term = Daftar kata yang terdapat pada artikel. S1 = Kalimat ke-1.

S2 = Kalimat ke-2. S3 = Kalimat ke-3. S4 = Kalimat ke-4. S5 = Kalimat ke-5. S6 = Kalimat ke-6. S7 = Kalimat ke-7 S8 = Kalimat ke-8.

df = Frekuensi Dokumen (dokumen frequence).

S(n) = Jumlah Sentence/Kalimat.

Idf = Perhitungan jumlah dokumen yang mengandung sebuah kata (term) yang dicari dari kumpulan dokumen yang ada.

(Selengkapnya Lihat Lampiran D)

Untuk memperoleh bobot pada kata “warga” maka dilakukan perhitungan perkalian tf

dengan idf

tf-idf(t) = tf(t,d) x idf(t)= 1 x 0.301 = 0.301

Tabel 3. 10 Perhitungan TF-IDF

Term Kalimat (S)

S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8

Rencana 0.903 0 0 0 0 0 0 0

Warga 0.301 0.301 0 0 0 0.301 0.301 0

Bukit 0.426 0.426 0 0 0 0 0.426 0.477

Duri 0.426 0.426 0 0 0 0 0.426 0.477

Jakarta 0.426 0 0 0 0 0 0.426 0.426

Selatan 0.903 0 0 0 0 0 0 0

... ... ... ... ... ... ... ... ...

Pusat 0 0 0 0 0 0 0 0.903

Mei 0 0 0 0 0 0 0 0.903

TF-IDF(w) 10.91 5.316 9.155 9.145 8.678 15.653 10.257 5.969

Keterangan

Term = Daftar kata yang terdapat pada artikel. S1 = Kalimat ke-1.

S2 = Kalimat ke-2. S3 = Kalimat ke-3. S4 = Kalimat ke-4. S5 = Kalimat ke-5. S6 = Kalimat ke-6. S7 = Kalimat ke-7

S8 = Kalimat ke-8.

TF-IDF(w) = Bobot kalimat.

(Selengkapnya Lihat Lampiran E)

3.3.5 Algoritma K-Means

Dari hasil pembobotan kalimat dengan TF-IDF pada topik artikel tersebut selanjutnya dijumlahkan nilai tiap kalimat yang digunakan sebagai data inputan algoritma K-Means Clustering [13]. untuk lebih jelasnya perhatikan tabel 3.11 berikut.

Tabel 3. 11 Data Inputan K-Means Kalimat (S) TF-IDF(w)

S1 10.91

S2 5.316

S3 9.155

S4 9.145

S5 8.678

S6 15.653

S7 10.257

S8 5.969

Keterangan

S1 = Kalimat ke-1. S2 = Kalimat ke-2. S3 = Kalimat ke-3. S4 = Kalimat ke-4.

S5 = Kalimat ke-5. S6 = Kalimat ke-6. S7 = Kalimat ke-7 S8 = Kalimat ke-8.

TF-IDF = hasil perhitungan TF-IDF pada tiap kalimat. Penentuan Jumlah Cluster

Adapun cara untuk menentukan jumlah cluster (K) yaitu dengan membagi 2 jumlah kalimat yang ada pada berita artikel kemudian hasil dari pembagian diakarkuadrat[12]. Pada kasus ini terdapat 8 jumlah kalimat berikut untuk lebih jelasnya.

√ (3.1) Maka diperoleh

√ = 2 Dimana :

jumlah cluster/kelompok Jumlah Kalimat

Jika hasil dari pembagian berupa bilangan desimal maka dibulatkan bawah. Misalnya terdapat 10 kalimat maka

Menentukan Nilai Centroid / titik pusat cluster

Dalam menentukan nilai centroid untuk awal iterasi, nilai awal centroid

dilakukan secara acak. Contohnya pada kasus ini terpilih bobot kalimat(TF-IDF) ke-1 dan ke-5. Misalnya :

Diambil data ke-1 sebagai pusat cluster ke-1 (wC1) = 10.91 Diambil data ke-5 sebagai pusat cluster ke-2 (wC2) = 8.678 Keterangan

wC1 = Cluster (kelompok) ke-1 wC2 = Cluster (kelompok) ke-2

Menghitung Jarak Antara Data Dengan Pusat Cluster.

Untuk menghitung jarak dengan pusat Cluster tersebut dapat menggunakan persamaan (2.3) agar nilai yang dihasilkan selalu positif. Centroid terdekat akan menjadi cluster yang diikuti oleh data tersebut. Kemudian akan didapatkan matrik jarak yaitu wC1 dan wC2. Berikut perhitungan jarak antara data ke setiap centroid. Perhitungan pada Cluster 1 (wC1)

De (w1,wC1) = √ = 0 De (w2,wC1) = √ = 5.594 De (w3,wC1) = √ = 1.755 De (w4,wC1) = √ = 1.454 De (w5,wC1) = √ = 2.232 De (w6,wC1) = √ = 4.473

De (w7,wC1) = √ = 0.653 De (w8,wC1) = √ = 4.941 Perhitungan pada Cluster 2 (wC2)

De (w1,wwC2) = √ = 2.232 De (w2,wC2) = √ = 3.362 De (w3,wC2) = √ = 0.477 De (w4,wC2) = √ = 0.778 De (w5,wC2) = √ = 0 De (w6,wC2) = √ = 6.975 De (w7,wC2) = √ = 1.579 De (w8,wC2) = √ = 2.709

Setelah mendapatkan nilai dari masing-masing cluster, kemudian ditetapkan jarak terpendeknya, untuk mengetahui bobot kalimat(TF-IDF) tersebut berada di salah satu cluster(kelompok). Untuk lebih jelasnya perhatikan tabel 3.12 berikut.

Tabel 3. 12 Euclidian Distance Iterasi 1 No S (Kalimat) TF-IDF(w) wC1 wC2 Jarak

Terpendek

Keterangan

1 S1 10.91 0 2.232 0 wC1

2 S2 5.316 5.594 3.362 3.362 wC2

4 S4 9.145 1.454 0.778 0.778 wC2

5 S5 8.678 2.232 0 0 wC2

6 S6 15.653 4.473 6.975 4.473 wC1

7 S7 10.257 0.653 1.579 0.653 wC1

8 S8 5.969 4.941 2.709 2.709 wC2

Pengelompokan Data

Jarak hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan dan dipilih jarak terdekat antara data dengan pusat cluster, jarak ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. Berikut data matrik penglompokan grup, nilai 1 berati data tersebut berada dalam grup tersebut. Untuk lebih jelasnya perhatikan tabel 3.13 berikut.

Tabel 3. 13 Pengelompokan Data Iterasi ke-1 S (Kalimat) wC1 wC2

S1 1

S2 1

S3 1

S4 1

S5 1

S6 1

S7 1

Penentuan Pusat Cluster Baru

Setelah anggota tiap cluster diketahui kemudian menentukan pusat cluster

baru berdasarkan nilai rata-rata dari data yang terletak pada centroid yang sama. Perhitungan pusan cluster baru dapat dilihat pada tabel 3.14 berikut.

Tabel 3. 14 Pusat Cluster Baru Iterasi ke-1 S / Kalimat TF-IDF(w) wC1 wC2

S1 10.91 10.91

S2 5.316 5.316

S3 9.155 9.155

S4 9.145 9.145

S5 8.678 8.678

S6 15.653 15.653

S7 10.257 10.257

S8 5.969 5.969

Centroid Baru 12.273 7.714

Iterasi Ke-2

Untuk iterasi ke-2 maka proses dilakukan dengan menentukan titik pusat cluster, kemudian menghitung jarak antara data dengan pusat cluster hingga posisi data tidak mengalami perubahan.

Centroid baru wC1 = 12.273

Centroid baru wC2 = 7.714

Menghitung Jarak Antara Data Dengan Pusat Cluster Pada Iterasi ke-2

Proses penghitungan jarak antara data dengan pusat cluster dapat dilihat pada proses berikut ini.

Perhitungan pada Cluster 1 (wC1)

De (w1,wC1) = √ = 1.363 De (w2,wC1) = √ = 6.957 De (w3,wC1) = √ = 3.118 De (w4,wC1) = √ = 2.817 De (w5,wC1) = √ = 3.595 De (w6,wC1) = √ = 3.379 De (w7,wC1) = √ = 2.016 De (w8,wC1) = √ = 6.304 Perhitungan pada Cluster 2 (wC2)

De (w1,wC2) = √ = 3.195 De (w2,wC2) = √ = 2.399 De (w3,wC2) = √ = 1.44 De (w4,wC2) = √ = 1.741 De (w5,wC2) = √ = 0.963 De (w6,wC2) = √ = 7.938 De (w7,wC2) = √ = 2.542

De (w8,wC2) = √ = 1.746

Setelah mendapatkan nilai dari masing-masing cluster, kemudian ditetapkan jarak terpendeknya. Untuk lebih jelasnya perhatikan tabel 3.15 berikut.

Tabel 3. 15 Euclidian Distance Iterasi ke-2 No S (Kalimat) TF-IDF(w) wC1 wC2 Jarak

Terpendek

Keterangan

1 S1 10.91 1.363 3.195 1.363 wC1

2 S2 5.316 6.957 2.399 2.399 wC2

3 S3 9.155 3.118 1.44 1.44 wC2

4 S4 9.145 2.817 1.741 1.741 wC2

5 S5 8.678 3.595 0.963 0.963 wC2

6 S6 15.653 3.379 7.938 3.379 wC1

7 S7 10.257 2.016 2.542 2.016 wC1

8 S8 5.969 6.304 1.746 1.746 wC2

Pengelompokan Data

Berikut data matrik penglompokan data, nilai 1 berati data tersebut berada dalam grup tersebut. Kemudian bandingkan pengelompokan data ke-1 dan ke-2, jika posisi anggota cluster tetap atau tidak berubah maka proses perhitungan selesai, sebaliknya jika posisi anggota cluster berubah maka ditetapkan pusat cluster baru dan dilakukan perhitungan antara data denga pusat cluster baru. Untuk lebih jelasnya perhatikan tabel 3.16 berikut

Tabel 3. 16 perbandingan Data Iterasi ke-1 dan Data Iterasi ke-2 Data Iterasi ke-1 Data Iterasi ke-2

S (Kalimat) wC1 wC2 S (Kalimat) wC1 wC2

S1 1 S1 1

S2 1 S2 1

S3 1 S3 1

S4 1 S4 1

S5 1 S5 1

S6 1 S6 1

S7 1 S7 1

S8 1 S8 1

Karena hasil Clustering pengelompokan data ke-1 sama dengan pengelompokan data ke-2 maka tidak perlu dilakukan perhitungan lagi. Maka selanjutnya mendapatkan hasil ringkasan, yaitu dengan menjumlahakan data pada masing-masing cluster nilai yang tertinggi yang akan menjadi hasil ringkasan berdasarkan urutan data asli [13].

Tabel 3. 17 Hasil Penjumlahan Pada Tiap-Tiap Cluster No S (Kalimat) TF-IDF(w) wC1 wC2

1 S1 10.91 10.91

2 S2 5.316 5.316

3 S3 9.155 9.155

4 S4 9.145 9.145

5 S5 8.678 8.678

6 S6 15.653 15.653

7 S7 10.257 10.257

8 S8 5.969 5.969

Hasil dari penjumlahan masing-masing cluster adalah wC1 memiliki jumlah 36.82 dan wC2 memiliki jumlah 38.574, sehingga wC2 menunjukkan nilai tertinggi. Maka untuk mendapatkan hasil ringkasan berada pada cluster wC2 dengan anggota S2,S3,S4,S5,dan S8. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 3. 18 Data Cluster C2

No Kalimat

S2 Lulung menyatakan, gugatan memang harus dilakukan warga Bukit Duri untuk memberikan pelajaran bagi Pemprov DKI agar tidak sewenang-wenang

S3 "Baguslah, Pemprov harus mengerti mana yang menjadi tanah negara, mana yang dikelola oleh rakyat," kata Lulung di Masjid Luar Batang, Kamis (12/5/2016) malam.

S4 Ia mencontohkan tanah negara yang menjadi aset pemerintah, seperti kawasan Monumen Nasional (Monas) dan kantor Balai Kota.

S5 Sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan Pasar Ikan yang telah digusur Pemprov DKI.

S8 Gugatan telah didaftarkan ke Pengadilan Negeri Jakarta Pusat pada 10 Mei.

Untuk hasil ringkasan dapat dilihat pada tabel berikut ini. Tabel 3. 19 Hasil Ringkasan

Dokumen asli Hasil ringkasan

Rencana warga Bukit Duri, Jakarta Selatan, menggugat Pemprov dan didukung Wakil Ketua DPRD Abraham "Lulung" Lunggana. Lulung

Lulung menyatakan, gugatan memang harus dilakukan warga Bukit Duri untuk memberikan pelajaran bagi Pemprov DKI agar tidak

sewenang-menyatakan, gugatan memang harus dilakukan warga Bukit Duri untuk memberikan pelajaran bagi Pemprov DKI agar tidak sewenang-wenang. "Baguslah, Pemprov harus mengerti mana yang menjadi tanah negara, mana yang dikelola oleh rakyat," kata Lulung di Masjid Luar Batang, Kamis (12/5/2016) malam. Ia mencontohkan tanah negara yang menjadi aset pemerintah, seperti kawasan Monumen Nasional (Monas) dan kantor Balai Kota. Sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan Pasar Ikan yang telah digusur Pemprov DKI. "Dia (Ahok) jangan mengklaim saja, lihat dulu di sana ada enggak penduduknya, RT, RW-nya, dan mereka bayar kewajiban pajak enggak? Ada nilai keekonomiannya, terus warga yang sudah bertahun-tahun di sana enggak boleh main gusur aja," ujar Lulung. Warga Bukit Duri memutuskan untuk mengajukan gugatan class action terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta yang berencana menertibkan permukiman tersebut. Gugatan telah

wenang. "Baguslah, Pemprov harus mengerti mana yang menjadi tanah negara, mana yang dikelola oleh rakyat," kata Lulung di Masjid Luar Batang, Kamis (12/5/2016) malam. Ia mencontohkan tanah negara yang menjadi aset pemerintah, seperti kawasan Monumen Nasional (Monas) dan kantor Balai Kota. Sementara lahan negara yang dikelola oleh masyarakat salah satunya di kawasan Pasar Ikan yang telah digusur Pemprov DKI. Gugatan telah didaftarkan ke Pengadilan Negeri Jakarta Pusat pada 10 Mei.

didaftarkan ke Pengadilan Negeri Jakarta Pusat pada 10 Mei.

3.4Analisis Kebutuhan Non-Fungsional

Analisis kebutuhan non-fungsional pada penelitian ini terdiri dari kebutuhan perangkat keras, kebutuhan perangkat lunak, dan kebutuhan pengguna.

3.4.1 Kebutuhan Perangkat Keras (hardware).

Kebutuhan perangkat keras yang digunakan dalam pembangunan text summarization menggunakan metode K-Means pada artikel berita berbahasa Indonesia adalah dapat dilihat pada tabel 3.20 berikut.

Tabel 3. 20 Kebutuhan Perangkat Keras

Perangkat Keras Spesifikasi

Processor Intel(R) Dual Core 1.5GHz

RAM 2048 MB

Monitor 10.1 inch

Keyboard Standar

Mouse Standar

3.4.2 Kebutuhan Perangkat Lunak (Software)

kebutuhan perangkat lunak (software) yang digunakan dalam pembangunan text summarization dengan metode K-Means pada artikel berita berbahasa Indonesia adalah sebagai berikut.

1. Sistem Operasi Windows Ultimate 7 32bit 2. Web Browser Google Chrome

3. Code editor SublimeText3 Portable 4. Bahasa Pemrograman PHP

3.4.3 Kebutuhan Pengguna

Kebutuhan pengguna pada text summarization menggunakan metode MMR pada artikel berbahasa Indonesia adalah sebagai berikut:

a. Menguasai penggunaan komputer.

b. Mengerti secara teknis tools dan software pendukung dalam menjalankan aplikasi.

Mengerti tahap-tahap dalam menjalankan aplikasi text summarization.

3.5 Analsisi Kebutuhan Fungsional

Analisis kebutuhan fungsional bertujuan untuk menganalisis proses yang akan diterapkan dalam sistem yang akan dibangun. Analisis kebutuhan fungsional pada aplikasi ini menggunakan Diagram konteks,pembuatan DFD, Spesifikasi proses, dan kamus data.

3.5.1 Diagram Konteks

Diagram konteks atau disebut juga dengan model sistem fundamental mempresentasikan seluruh elemen sistem sebagai sebuah bubble tunggal dengan data input output yang di tunjukan oleh arah panah yang masuk dan keluar secara berurutan. Berdasarkan hasil analisis maka sistem yang dibangun dapat di lihat dalam diagram konteks berikut:

Pengguna

Peringkasan Berita Data Berita

Info Berita

Info Ringkasan

Gambar 3. 5 Diagram konteks

3.5.2 Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram (DFD) merupakan diagram konteks dalam bentuk yang lebih detail. DFD menguraikan proses-proses yang terjadi dalam sistem sampai prosesyang lebih detail.

1. DFD level 1

DFD Level 1 berikut ini menjelaskan bahwa pangguna Aplikasi dapat melakukan akses pada Aplikasi dengan memilih menu yang ada. Untuk lebih jelasnya kita lihat gambar 3.6 berikut.

Pengguna

1.0

Preprocessing

2.0

K-Means Clustering

Data Berita

Info ringkasan

Data Preprocessing

Gambar 3. 6 DFD Level 1 2. DFD level 2 Preprocessing

DFD Level 2 berikut ini menjelaskan bahwa data berita untuk kemudian dilakukan preprocessing. Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar 3.7 berikut.

Pengguna

1.1 Token Kalimat

1.2 Case Folding Data Berita

Data Kalimat

1.3 Filtering Data Kalimat

1.4 Token kata

1.5 Stopword Removal

Data Kalimat

Data Token

1.6 TF-IDF Data Bobot Kalimat

Data Stopword Removal Data Kalimat

Data Bobot Kalimat stoplist List Stopword

3. DFD level 2 K-Means Clustering

DFD level 2 K-Means Clustering berikut ini menjelaskan proses pengelompokkan menggunakan metode K-Means. Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar 3.8 berikut.

Pengguna

2.1 Random Centroid

2.2 Pengelompokkan

Bobot Kalimat Data Bobot Kalimat

Data Centroid

2.4 Ringkasan Data Centroid

2.3 Indeks Ringkasan Data Pengelompokkan

Data Indeks Ringkasan Data indeks

Info ringkasan

3.5.3 Spesifikasi Proses

Spesifikasi proses digunakan untuk menggambarkan proses model aliran yang terdapat pada DFD. Spesifikasi proses dari gambaran DFD pada subbab sebelumnya akan dijelaskan pada tabelberikut ini.

Tabel 3. 21 Spesifikasi Proses

No Proses Keterangan

1 No proses 1.1

Nama proses Token Kalimat

Sumber Pengguna

Input Data Berita

Output Token Kalimat

Destination Pengguna

Logika user 1. Sistem telah mengambil data berita yang telah dipilih

2. Sistem akan memisahkan suatu teks menjadi sebuah kalimat dengan delimeter titik (“.”)

2 No proses 1.2

Nama proses Case Folding

Sumber Pengguna

Input Data Token Kalimat

Output Data Case Folding

Destination Pengguna

Logika user 1. Sistem mengambil data berita yang telah diubah menjadi per kalimat

2. Sistem akan mengubah semua huruf menadi huruf kecil (lowcase)

Nama proses Filtering

Sumber Pengguna

Input Data Case Folding

Output Data Filtering

Destination Pengguna

Logika user 1. Data telah terdiri dari huruf kecil (lowcase) 2. Sistem akan menghapus semua simbol dan

angka, kecuali huruf, spasi, dan titik (“ ”)

4 No proses 1.4

Nama proses Token Kata

Sumber Pengguna

Input Data Filtering

Output Data Token Kata

Destination Pengguna

Logika user 1. Sistem telah menghapus semua simbol dan angka, kecuali huruf, spasi, dan titik (“ ”) 2. Sistem akan memisahkan kalimat tersebut

menjadi sebuah kata-kata dengan delimeter spasi (“ ”)

5 No proses 1.5

Nama proses Stopword Removal

Sumber Pengguna

Input Data Token Kata

Output Data Stopword Removal

Destination Pengguna

Logika user 1. Sistem telah memisahkan kalimat menjadi kata

tersebut termasuk ke daftar stopword atau tidak.

6 No proses 1.6

Nama proses TF-IDF

Sumber Pengguna

Input Data Stopword Removal

Output Data Bobot Kalimat

Destination Pengguna

Logika user 1. Sistem telah membagi perkata

2. Sistem akan menghitung bobot dari setiap kata

3. Kemudian sistem akan menjumlahkan bobot setiap kalimat.

7 No proses 2.1

Nama proses Random Centroid

Sumber Pengguna

Input Data Bobot Kalimat

Output Data Centroid

Destination Pengguna

Logika user 1. Sistem telah menjumlahkan bobot setiap kalimat

2. Sistem akan mengambil nilai secara acak 3. Kemudian sistem akan mengalokasikan ke

setiap cluster.

8 No proses 2.2

Nama proses Pengelompokkan Bobot Kalimat

Sumber Pengguna

Keterangan

Ringkasan Manual = kalimat hasil ringkasan manual Ringkasan Sistem = kalimat hasil ringkasan sistem

Correct = kalimat hasil ringkasan manual sesuai dengan sistem

Setelah perincian dari hasil dokumen sumber sebagai bahan evaluasi, maka berikut ini adalah rekapitulasi dari keseluruhan hasil ringkasan secara manual pada dokumen sumber sebagai bahan evaluasi tersebut terdapat pada tabel 4.18 berikut.

Tabel 4. 26 Hasil Ringkasan Manual

No Dokumen

Jumlah Kalimat

Jumlah Ringkasan

Kalimat Ringkasan

1 10 5 4,6,7,9,10

2 10 5 2,5,6,7,10

3 20 7 3,4,9,10,11,19,20

4 23 10 1,2,10,12,14,15,17,19,20,23

5 8 4 1,3,5,7

6 11 6 1,3,4,7,9,10

7 8 4 2,4,6,7

8 17 9 2,3,4,5,6,9,10,14,15

9 18 8 5,6,12,13,14,15,16,17

10 11 5 1,4,5,6,10

11 19 8 2,3,4,9,10,13,16,19

12 12 6 2,5,6,8,9,10

13 12 7 2,4,5,6,8,10,12

14 10 4 1,2,3,10

Adapun hasil ringkasan sistem terhadap 6 dokumen artikel berita berbahasa Indonesia dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut.

Tabel 4. 27 Hasil Ringkasan Sistem

No Dokumen

Jumlah Kalimat

Jumlah Ringkasan

Kalimat Ringkasan

1 10 7 1,3,4,5,8,9,10

2 10 8 1,4,5,6,7,8,9,10

3 20 8 1,4,5,11,14,15,19,20

4 23 10 1,4,5,11,14,15,16,17,21,23

5 8 5 2,3,4,5,8

6 11 8 1,2,4,6,8,9,10,11

7 8 7 2,3,4,5,6,7,8

8 17 7 1,2,4,5,6,12,17

9 18 8 4,6,8,11,12,13,17,18

10 11 6 1,2,7,9,10,11

11 19 9 1,2,5,6,12,14,15,16,18

12 12 6 1,3,4,7,10,12

13 12 4 1,3,4,6

14 10 7 1,2,3,6,8,9,10

15 8 7 1,2,3,5,6,7,8

4.3.2 Evaluasi Pengujian

Evaluasi pengujian sistem peringkasan teks otomatis dilakukan dengan cara membandingkan hasil rinkasan manual dengan hasil ringkasan sistem. Uji evaluasi dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut.

Tabel 4. 28 Uji Evaluasi Sistem Peringkasan Teks Otomatis No

Doku men

Jumlah Kalimat

∑KR KR ∑KRS KRS

1 10 5 4,6,7,9,10 7 1,3,4,5,8,9,10

2 10 5 2,5,6,7,10 8 1,4,5,6,7,8,9,10

3 20 7 3,4,9,10,11,19,2

0

8 1,4,5,11,14,15,19, 20

4 23 10 1,2,10,12,14,15,

17,19,20,23

10 1,4,5,11,14,15,16, 17,21,23

5 8 4 1,3,5,7 5 2,3,4,5,8

6 11 6 1,3,4,7,9,10 8 1,2,4,6,8,9,10,11

7 8 4 2,4,6,7 7 2,3,4,5,6,7,8

8 17 9 2,3,4,5,6,9,10,14

,15

7 1,2,4,5,6,12,17

9 18 8 5,6,12,13,14,15,

16,17

8 4,6,8,11,12,13,17, 18

10 11 5 1,4,5,6,10 6 1,2,7,9,10,11

11 19 8 2,3,4,9,10,13,16, 19

9 1,2,5,6,12,14,15,1 6,18

12 12 6 2,5,6,8,9,10 6 1,3,4,7,10,12

13 12 7 2,4,5,6,8,10,12 4 1,3,4,6

14 10 4 1,2,3,10 7 1,2,3,6,8,9,10

15 8 4 1,2,6,7 7 1,2,3,5,6,7,8

Keterangan

KR = Kalimat relevan

∑KR = Jumlah kalimat relevan

∑KRS = Jumlah kalimat relevan dengan sistem.

Setelah diketahui hasil pengujian pada sistem peringkasan teks otomatis, selanjutnya mengevaluasi pengujian sistem yang dilakukan terhadap ketepatan (recall), keberhasilan (precision) dan gabungan keduanya (F-measure) dengan menggunakan peramaan masing-masing yaitu persamaan 2.4, persamaan 2.5 dan persamaan 2.6. Hasil uji pada peringkasan teks otomatis dalam notasi perhitungan

recall,precision, dan f-measure dapat dilihat pada tabel 4.21 berikut. Tabel 4. 29 Hasil Evaluasi Sistem

No Doku men

∑KR ∑KRS Recall Precision F-measure

1 5 7 60% 42% 49.41%

2 5 8 80% 50% 61.53%

3 7 8 57% 50% 53.27%

4 10 10 50% 50% 50%

5 4 5 50% 40% 44.45%

6 6 8 67% 50% 57.26%

7 4 7 100% 57% 72.61%

8 9 7 45% 57% 50.29%

9 8 8 50% 50% 50%

10 5 6 40% 33% 36.16%

11 8 9 25% 23% 23.9%

12 6 6 14% 17% 15.35

13 7 4 28% 50% 35.89%

14 4 7 100% 57% 72.6%

15 4 7 100% 57% 72.6%

4.3.3 Kesimpulan Pengujian Akurasi

Rata-rata nilai precision, recall dan F-measures dapat dilihat pada tabel 4.21. Dari tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa ringkasan manual dan ringkasan oleh sistem memiliki rata-rata nilai precision adalah sebesar 45.5%. Hal ini berarti sebesar 45.5% kalimat relevan yang dihasilkan oleh sistem. Dan rata-rata nilai recall adalah 57.74%. Hal ini berarti sebesar sekitar 57.74% kalimat relevan dihasilkan dari jumlah kalimat relevan. Juga dapat disimpulkan bahwa rata-rata nilai F-measures adalah sebesar 46.13%, hal ini berarti sebesar 46.13% antara hasil ringkasan manual dengan hasil ringkasan oleh sistem. Peringkasan menggunakan K-Means membuat hasil ringkasan mengalami perubahan di setiap kali percobaan dan membuat tingkat akurasi hasil ringkasan selalu berubah. Hal ini disebabkan karena pada clustering

tergantung pada penentuan nilai centroid yang diambil nilai secara acak. Sehingga, peringkasan dokumen dengan menggunakan metode K-Means tidak menghasilkan ringkasan yang statis. Untuk mengatasi hal terbut diperlukan sebuah algoritma pengambilan nilai cluster agar hasil ringkasan tidak berubah-ubah.

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 KESIMPULAN

Berdasarkan hasil dari penelitian yang meliputi tahap penentuan masalah, analisis hingga implementasi dan pengujian yang sudah dilakukan sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi dari penggabungan metode Term Frequence Inverce Document Frequence (TF-IDF) dengan metode K-Means untuk sistem peringkasan teks ini menghasilkan rata-rata nilai precision adalah sebesar 45.5%. Dan rata-rata nilai recall adalah 57.74%. Juga dapat disimpulkan bahwa rata-rata nilai F-measures adalah sebesar 46.13%. Dari hasil nilai f-measure dan Precission

dapat disimpulkan bahwa akurasinya masih rendah, karena masih berada dibawah 50%. Clustering menggunakan K-Means membuat hasil ringkasan mengalami perubahan disetiap kali percobaan dan membuat tingkat akurasi hasil ringkasan selalu berubah. Hal ini disebabkan karena proses clustering bergantung pada penentuan titik pusat atau centroid. Sehingga, peringkasan dokumen dengan menggunakan metode

K-Means tidak menghasilkan ringkasan yang statis.

5.2 SARAN

Saran untuk pengembangan peringkasan teks artikel berita berbahasa Indonesia dengan metode K-means adalah

1. Diperlukan algoritma untuk menentukan pusat awal cluster sehingga hasil dari peringkasan lebih dinamis.

2. Untuk peneliti selanjutnya, diharapkan penelitian untuk menggabungkan algoritma lain agar bisa meingkatkan akurasinya.

3. Untuk pengembangan selanjutnya, menambahkan lebih banyak dokumen untuk mendukung hasil yang akurat.