Peringkasan Teks Otomatis Secara Ekstraktif Pada Artikel Berita Kesehatan Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis

  

Vol. 2, No. 9, September 2018, hlm. 2821-2828 http://j-ptiik.ub.ac.id

Peringkasan Teks Otomatis Secara Ekstraktif Pada Artikel Berita

Kesehatan Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Metode Latent

  

Semantic Analysis

₁

_{2 3} Nurina Savanti Widya Gotami , Indriati , Ratih Kartika Dewi

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: nurinaswgotami@gmail.com, indriati.tif@ub.ac.id, ratihkartikad@ub.ac.id

  

Abstrak

  Meningkatnya jumlah data digital dengan cepat setiap tahunnya, salah satunya adalah data teks dokumen yang dapat berupa teks artikel berita dapat membuat sulit pembaca dalam memahami seluruh informasi sehingga mempengaruhi perolehan informasi yang akurat dan dibutuhkannya waktu yang lebih lama untuk mengekstrasi suatu informasi pada sebuah dokumen. Oleh karena itu, perlu adanya sebuah sistem peringkasan teks otomatis secara ekstraktif pada artikel kesehatan berbahasa Indonesia dengan tujuan membantu pembaca atau pengguna untuk mempermudah dalam proses ekstraksi informasi yang ada pada dokumen dengan waktu yang cepat, ringkas dan jelas. Penelitian ini menggunakan metode latent

  

semantic analysis (LSA) yang merupakan sebuah metode yang mengekstrak struktur semantik atau

  makna yang tersembunyi pada sebuah kalimat dan menghasilkan ringkasan yang bermakna umum atau luas. Metode LSA menggunakan pendekatan aljabar linear singular value decomposition (SVD) dengan membentuk matriks representasi dari asosiasi term yang merupakan kata-kata pada dokumen yang berhubungan erat dari proses perhitungan TF-IDF. Sedangkan Cross method LSA digunakan untuk menyusun urutan ringkasan dalam tahap ekstraksi ringkasan. Pengujian penelitian ini menghasilkan bahwa hasil peringkasan teks dengan metode LSA memperoleh nilai rata-rata akurasi precision, recall dan f-measure secara berurutan pada compression rate 50% dengan nilai 0.668, 0.743, 0.700 dan 0.690 sedangkan pada compression rate 40% sebesar 0.696, 0.605, 0.642 dan 0.663.

  

Kata kunci: peringkasan teks ekstraktif, latent semantic analysis,singular value decomposition, compression rate.

  

Abstract

Increasing the amount of digital data quickly each year, one of which is text data of documents that can

be text news articles can make it difficult for the reader to understand all the information so as to affect

the acquisition of accurate information and need a longer time to extract an information on a document.

Therefore, it is necessary to have an automatic extract text extracting system in Indonesian language

health articles in order to help the reader or user to facilitate the process of extraction of information

in the document with a fast, concise and clear time. This study uses the latent semantic analysis (LSA)

method which is a method that extracts semantic structure or hidden meaning in a sentence and

produces a general or broad meaningful summary. The LSA method uses the linear value decomposition

(SVD) linear algebra approach by forming a representation matrix of term associations which are words

in the closely related document of the TF-IDF calculation process. The LSA cross method is used to

construct a summary sequence in the summary extraction stage. Tests of this research resulted that the

result of text summary with LSA method obtained the accuracy value of precision, recall and f-measure

in consecutive order at compression rate 50% with value 0.668, 0.743, 0.700 and 0.690 while at

compression rate 40% equal to 0.696, 0.605 , 0.642 and 0.663.

  

Keywords: Extractive text summarization, latent semantic analysis,singular value decomposition, compression

rate.

  informasi online dengan jumlah yang cukup 1. banyak. Variasi informasi tentunya

   PENDAHULUAN

  mempengaruhi hasil pencarian informasi online

  World wide web sebagai sumber penyedia Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

  

2821

  (web surfing) dengan memberikan hasil informasi serta halaman web atau dokumen yang berbeda-beda setiap kali melakukan pencarian informasi sehingga mempersulit proses ekstrasi dari keseluruhan informasi yang tersedia pada sebuah dokumen teks. Jenis-jenis informasi pada penyimpanan cloud di tahun 2020 menurut (Gantz & Reinsel, 2012) diperkirakan data yang paling banyak data berupa dokumen dalam kategori entertainment yakni sebanyak 46,7%, kemudian diikuti kategori komputer serta konsumen elektronik dan kesehatan.

  Membaca merupakan salah satu kegiatan yang tidak bisa lepas bagi manusia, baik membaca buku, majalah maupun artikel berita. Masalah muncul apabila teks atau dokumen yang akan dibaca panjang dan banyak karena membutuhkan waktu yang lama untuk dapat memahami isi dokumen tersebut. Salah satu cara agar dapat memahami isi dokumen keseluruhan dengan cepat adalah dengan membaca ringkasannya. Banyaknya informasi yang tersedia pada data teks dokumen yang salah satunya adalah artikel berita membuat proses pengambilan data dari dokumen menjadi lebih sulit dilakukan serta tidak efisien. Sehingga diperlukan sebuah peringkas teks otomatis yang dapat membantu pengurangan isi dokumen yang lebih ringkas dan singkat dengan mengambil inti dokumen serta membuang term tanpa mengurangi makna dari dokumen tersebut (Luthfiarta, et al., 2013). Sehingga dihasilkan sebuah informasi yang bermanfaat dengan jelas dan ringkas, dimana hal ini dapat menghemat waktu serta tenaga yang ada.

  Pada penelitian ini akan dibangun sebuah sistem untuk melakukan peringkasan teks agar dapat membantu pembaca memperoleh inti dari sebuah informasi dari sebuah berita dengan waktu yang cepat dengan menggunakan metode

  latent semantic analysis

  (LSA). Metode TF-IDF dari penelitian yang dilakukan oleh (Evan, Pranowo, & Purnomo, 2014) sebagai metode dalam proses pembobotan kata berdasar frekuensi kemunculan kata. Kemudian dilakukan langkah selanjutnya yang pernah dilakukan oleh (Jamhari, Noersasongko, & Subagyo, 2014) yaitu metode Cross latent

  semantic analysis merupakan metode yang

  menerapkan ekstraksi dari makna tersembunyi atau dikenal dengan makna semantik yang ada pada sebuah kalimat.

  Peringkasan teks sendiri digolongkan menjadi peringkasan teks ekstraktif dan abstraktif. Peringkasan teks secara ekstraktif merupakan peringkasan teks yang dilakukan dengan menampilkan kembali paragraf atau kalimat dari dokumen teks yang merupakan topik utama sebuah dokumen teks namun dengan bentuk yang sederhana. Sedangkan peringkasan teks abstraktif merupakan sebuah interpretasi dari teks asli yang ada. Kalimat yang terdapat pada dokumen ditransformasikan kembali menjadi kalimat yang lebih singkat (Dalal & Malik, 2014). Penelitian sebelumnya mengenai peringkasan teks yang dilakukan oleh (Prabowo, et al., 2017) menggunakan

  normalized google distance yang merupakan

  metode pengukuran nilai kemiripan kalimat berdasar peristiwa kemunculan term secara bersamaan yang menentukan dari kemiripan setiap objek dari kecenderungan fitur paling dominan (term dan kalimat). Kemudian dengan metode k-means dilakukan untuk mengelompokkan suatu data berdasar labelnya yakni berupa kemiripan antar data yang berperan penting bagi pengujian akurasi nantinya. Namun kekurangan dari metode ini, sebuah pengukuran yang berdasarkan keterkaitan antara seluruh kalimat atau dokumen tapi semakin besar kalimat atau dokumen maka diperlukan fitur kecerdasan yang lebih besar. Selain itu penelitian yang dilakukan oleh (Evan, Pranowo, & Purnomo, 2014) dimana dilakukan peringkasan dokumen dengan menyaring kata- kata penting pada dokumen menggunakan

  sentence scoring dengan metode TF-IDF. Pada

  metode TF-IDF diberikan nilai pada setiap kata sesuai dengan kemunculan kata pada setiap dokumen. Sedangkan sentence scoring dilakukan dengan menjumlahkan nilai dari setiap kata sehingga diperoleh nilai akhir dari tiap-tiap kalimat. Kalimat yang akan digunakan sebgai ringkasan di pilih berdasarkan peringkat pada dokumen. Penelitian menghasilkan ringkasan yang berupa kalimat-kalimat yang memiliki keterkaitan dengan topik pada sebuah dokumen teks. Namun, pada penelitian ini perlu adanya pengoptimalan pemilihan kalimat yang akan dijadikan ringkasan dengan metode yang mencari kemiripan kata serta kalimat sehingga menghindari adanya redudansi (Evan, Pranowo, & Purnomo, 2014).

  Dari beberapa uraian diatas serta dari beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penting untuk dilakukan peringkasan teks agar dapat membantu pembaca memperoleh inti dari sebuah informasi dari sebuah berita dengan waktu yang cepat dengan menggunakan metode latent semantic analysis

2. DASAR TEORI

  telah dikerjakan sebelumnya. Dari proses ini akan dihasilkan kata-kata yang nantinya akan dijadikan term. Proses penghilangan kata tidak penting ini dilakukan dengan menghilangkan kata tak penting yang didapatkan dari data

  stoplist atau stopword dari hasil tokenisasi yang

  2.3.1 TF-IDF

  2.3. Processing

  kata dan menjadikan kata dasar sehingga mengurangi variasi kata dengan kata yag juga memiliki kata dasar sama.

  Sastrawi , dengan menghilangkan imbuhan pada

  Merupakan sebuah tahapan mengubah data hasil filtering menjadi kata dasar dengan menghilangkan imbuhan yang ada pada setiap kata. Pada proses ini digunakan library python

  2.2.4 Stemming

  stoplist penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh (Tala, 2003).

  (LSA). Metode TF-IDF dari penelitian yang dilakukan oleh (Evan, Pranowo, & Purnomo, 2014) sebagai metode dalam proses pembobotan kata berdasar frekuensi kemunculan kata sehingga kata dengan nilai TF-IDF tinggi, merupakan kata itu memiliki hubungan erat dengan dokumen yang terdapat kemunculan kata tersebut. Kemudian dilakukan langkah selanjutnya yang pernah dilakukan oleh (Jamhari, Noersasongko, & Subagyo, 2014) yaitu metode latent semantic analysis merupakan metode yang menerapkan ekstraksi dari makna tersembunyi atau dikenal dengan makna semantik yang ada pada sebuah kalimat.

  2.2.3 Filtering

  Merupakan suatu tahapan dimana akan dilakukan penghapusan beberapa kata umum atau tidak penting lah lebih dikenal dengan

  preprocessing menggunakan metode TF-IDF

  case folding dengan mengubah huruf menjadi huruf kecil.

  Merupakan proses pemotongan string input dari tiap kata penyusunnya atau memisah tiap kata dalam satu dokumen yang dilakukan dalam seluruh kalimat hasil dari proses parsing. Pada tahap ini dilakukan penghilangan angka, tanda baca dan karakter selain huruf alphabet karena dianggap sebagai delimiter atau pemisah kata yang tak memiliki pengaruh dalam pemrosesan teks. Pada tahap lexing juga dilakukan proses

  2.2.2 Tokenisasi

  preprocessing dilakukan dengan tahapan parsing , tokenisasi , filtering dan stemming.

  pemrosesan teks. preprocessing memiliki tujuan menghasilkan term-term indeks dari dokumen teks yang dilakukan agar dapat di proses ke tahap selanjutnya yakni tahap pemrosesan TF-IDF dan metode LSA yang menggunakan SVD agar bersih dari noise yang dapat mengganggu ke tahapan proses selanjutnya. Tahapan dalam

  2.2. Prepocessing Prepocessing merupakan tahap awal pada

  Pengumpulan data dibutuhkan sebagai hal penting dalam proses perhitungan sistem. Data- data yang digunakan meliputi data stoplist atau data yang berisi kata-kata tak penting dalam bahasa Indonesia pada tahap preprocessing dalam proses filtering serta data dokumen artikel berita kesehatan dari website berita online kompas.com yang akan diringkas oleh sistem sebanyak 10 dokumen. Dokumen artikel berita disimpan dalam bentuk file.txt. Jumlah kalimat yang dipakai pada dokumen tidak lebih dari 20 kalimat. Pakar melakukan ringkasan tidak lebih dari 50% dari keseluruhan isi dokumen. Pakar merupakan guru bahasa Indonesia di SMA Dharma Wanita di kecamatan Pare kabupaten Kediri.

  2.1. Data Yang Digunakan

  Tahap perhitungan TF-IDF dilakukan guna memperoleh bobot dari setiap kata di setiap dokumen. Pembobotan pada setiap kata dilakukan menggunakan term indeks dari

2.2.1 Parsing

  (Term-Frequency

• – Inversed Document Frequency ) dan akan dihasilkan bobot dari

  sebuah kata yang didasari oleh jumlah frekuensi kemunculan kata pada artikel teks berita dan kemunculan kata pada dokumen lainnya. Pembobotan kata pada tiap kata diperoleh dari

  Merupakan tahapan dimana akan dilakukan pemisahan string atau struktur di setiap kalimat dengan pembatas simbol titik menjadi komponen-komponen terpisah. Setiap dokumen yang telah dipecah akan dimasukkan kedalam list kalimat. Keluaran dari hasil segmentasi berupa kumpulan kalimat yang akan digunakan pada proses berikutnya.

  Untuk mencari nilai eigenvalue diperoleh dari determinan matriks dengan aturan Sarrus sebagai berikut : ( − )

2.3.2 Perhitungan LSA

  (6) untuk mencari nilai matriks ∑ sebagai berikut : = √

  perhitungan frekuensi kemunculan term dalam dokumen yang disebut TF (Term Frequency),lalu menghitung frekuensi kemunculan dokumen yang mengandung term yang disebut DF (document frequency) serta perhitungan IDF (inverse Document Frequency) yang menghitung jumlah dokumen yang mengandung term yang dicari dari beberapa dokumen yang ada. − = ×

  Keterangan : N = Matriks bujursangkar dimensi m atau n A = Matriks input proses preprocessing TF-IDF AT = Matriks transpose dari inputan TF-IDF

  ∑ = Matriks diagonal berdimensi k x k m = Jumlah baris matriks n = Jumlah kolom matriks Gambar 1. Dekomposisi Matriks SVD Untuk menentukan nilai eigenvalue serta eigenvector dari matriks N adalah sebagai berikut : = (5)

  1 0 … 0 … 0

  2 … 0 … 0 … … … … … …

  mengidentifikasi semantik kalimat-kalimat dengan peringkat tertinggi dan yang beda dari yang lain. LSA menggunakan metode aljabar linear singular value decomposition (SVD). Langkah

  (λ) hasil pemfaktoran determinan dan menyusun nilai σ i sebagai berikut : ∑ = [

  similarities . LSA sendiri digunakan untuk

  Algoritme LSA merupakan metode yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara sebuah frase ataupun kalimat dengan sekumpulan dokumen. Metode statistik untuk menentukan serta menunjukkan kesamaan makna dari beberapa kata dan teks dengan analisis dari beberapa teks dalam jumlah yang banyak. Metode ini juga semantik dari teks dapat dihitung dari proses perhitungan semantik

  IDF = Inversed Document Frequency N = total dokumen df = banyak dokumen terdapat kata dicari

  (3) Keterangan : TF-IDF = bobot dokumen terhadap kata TF = banyak kata dicari pada sebuah dokumen

  ( )

  (2) =

  (1) = 1 +

  (7) Matriks ∑ merupakan matriks diagonal yang terbentuk dari yang diperoleh dari akar eigenvalue

• –langkah pada algoritme LSA adalah sebagai berikut : 1.

  = ∑ (4) Keterangan : A = Input Matriks U = Matriks berdimensi m x k V = Matriks berdomensi k x n

  Metode singular value decomposition (SVD) mengubah matriks yang lebih sederhana dengan mendekomposisi menjadi 3 komponen matriks. SVD memiliki kemampuan pemodelan hubungan antara kata - kata dan kalimat serta dapat mereduksi noise yang membantu untuk meningkatkan akurasi.

  0 … … 0 ]

  Matriks U dibentuk dari perkalian matriks A yang merupakan matriks inputan awal dari proses perhitungan TF-IDF serta matriks V yang diperoleh dari proses normalisasi eigenvector. Sedangkan matriks S ^-1 merupakan matriks S yang kemudian di invers.

  = −1

  (8) 3.

  Peringkasan Teks

  Untuk proses tahap pemilihan kalimat yang nantinya akan dijadikan ringkasan dengan berdasarkan kalimat yang ada pada matriks V

  T . Salah satu metode penyusunan ringkasan atau ekstraksi ringkasan dengan menggunakan pendekatan cross method atau cross method latent semantic. Pada metode ini pada proses pemilihan kalimat atau

  Pembuatan Inputan Matriks Inputan matriks diperoleh dari proses perhitungan TF-IDF yang membentuk sebuah matriks A.

2. Singular Value Decomposition

• ( + + + )

  mrthod untuk memperoleh hasil ringkasan dari dokumen.

  4.1 Pengujian Compression Rate 10% Tabel 1 Pengujian CR 10%

  yang ada dalam ringkasan manual dan muncul dalam ringkasan sistem. False positif (fp) kalimat yang ada dalam ringkasan manual tapi tidak muncul di sistem. False negative (fn) merupakan kalimat yang ada pada ringkasan manual tapi tidak muncil pada ringkasan sistem. Dan true negative (tn) merupakan kalimat yang taka da dalam ringasan manual maupun ringkasan sistem.

  (13) True positive (tp) merupakan kalimat

  2 ( + ) (12) =

  ( + ) (11) − =

  ( + ) (10) ( ) =

  Pada pengujian ini akan menggunakan precision,recall, f-measure dan akurasi yang dihitung dengan nilai parameter compression rate. Pengujian pada compression rate ini dilakukan dengan dilakukan uji coba sebanyak 6 kali dari besar persentasenya yaitu dengan nilai 10%, 20%, 30%, 40% dan 50% untuk setiap data teks dokumen yang akan digunakan. Dipakainya nilai variasi persentase diatas karena dengan nilai compression rate dengan besar 10-50% sudah dapat dikatakan cukup untuk menghasilkan sebuah ringkasan yang cukup baik (Alguliev & Aliguliyev, 2009). Namun sebaiknya sebuah ringkasan tidak lebih dari 50% dari seluruh isi dokumen teks. Nilai precision,recall, f-measure dan akurasi dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut : ( ) =

  Kemudian dihitung hasil bobot tadi ke proses LSA dengan SVD yang mendekomposisi matriks menjadi 3 matriks dan baru stelah itu akan diekstraksi hasil ringkasan dengan cross

  ekstraksi ringkasannya dengan melakukan perhitungan nilai rata-rata dan panjang (length) yang diperoleh dari matriks V

  stemming . Kemudian dilakukan perhitungan Tf- IDF untuk mencari bobot dari setiap term.

  Tahapan pada implementasi sistem adalah ditunjukkan pada gambar 2 sebagai berikut : Gambar 2 Alur Proses Penelitian Dari alur flowchart hal pertama yang dilakukan pada penelitian ini dengan menginputkan berupa data artikel berita kesehatan. Lalu dilakukan proses preprocessing diantaranya parsing, tokenisasi, filtering dan

   IMPLEMENTASI

  2 (9) 3.

  2 ∑

  ℎ = √∑ =1

  T serta matriks ∑.

4. PENGUJIAN DAN ANALISIS

  Berdasar hasil pengujian diatas nilai presicion , recall, f-measure dan akurasi pada pengujian compression rate 10% dari seluruh dokumen. Dapat disimpulkan bahwa pada compression rate 10% menghasilkan hasil precision tingga dan recall yang rendah. Nilai precision tinggi ditentukan dari ketepatan ringkasan yang dihasilkan sistem sesuai dengan ringkasan yang dihasilkan pakar. Sedangkan nilai recall yang rendah dikarenakan data yang dipakai saat digunakan parameter compression rate 10% hanya menghasilkan ringkasan sejumlah 1 hingga 2 kalimat saja dari keseluruhan jumlah kalimat ringkasan yang telah ditentukan. Sedangkan untuk nilai f- measure terendah pada Gambar grafik 6.1 adalah pada dokumen 1 yang bernilai 0.2 sedangkan untuk yang tertinggi adalah 0.333 pada dokumen 3. Untuk akurasi yang dihasilkan berada pada rata-rata nilai 0.5.

  10 R ata-rata Evaluasi Pengujian Compression Rate 10%

  CR=20% P CR=20% R CR=20% F-Measure CR=20% Akurasi

  10 Rata-… Evaluasi Pengujian CR 20%

  9

  8

  7

  6

  5

  4

  3

  2

  1

  1

  CR=10% P CR=10% R CR=10% F-Measure CR=10% Akurasi 0,5

  9

  Gambar 3 Pengujian CR 10%

  8

  7

  6

  5

  4

  3

  2

  1

  1

  0,2 0,4 0,6 0,8

4.2 Pengujian Compression Rate 20%

  4.3 Pengujian Compression Rate 30% Tabel 3 Pengujian CR 30%

  Gambar 4 Pengujian CR 20%

  Tabel 2 Pengujian CR 20% Dari hasil pengujian diatas menunjukkan peningkatan pada hasil perhitungan recall dikarenakan kenaikan nilai parameter compression rate 20% yang berhasil me-retrieve hasil kalimat ringkasan lebih banyak daripada saat digunakan nilai compression rate 10%. Beberapa precision juga mengalami sedikit penurunan dikarenakan bertambahnya jumlah ringkasan yang dihasilkan sistem terkadang merupakan sebuah kalimat ringkasan pada sistem namun bukan bukan merupakan ringkasan menurut pakar sehingga mempengaruhi hasil precision nya. Sedangkan untuk nilai f-measure terendah pada dokumen 9 yang bernilai 0.25 sedangkan untuk yang tertinggi adalah 0.545 pada dokumen 10. Pada nilai f-measure juga mengasilkan nilai yang semakin naik apabila presicion atau nilai recall mengalami kenaikan. Karena nilai f-measure merupakan nilai hubungan antara nilai precision dan recall itu sendiri. Untuk akurasi yang dihasilkan cukup stabil dari hasil akurasi sebelumnya yang dihasilkan pada nilai compression rate 10 % yakni masih antara sekitaran 0.5. hasil pengujian dapat dilihat bahwa nilai rata-rata precission, recall, f-measure dan akurasi pada nilai compression rate sebesar 30% secara berurutan adalah 0.69556, 0.605, 0.64159 dan 0.66333. Sedangkan nilai precission, recall, f- measure dan akurasi tertinggi pada compression rate sebesar 20% secara berurutan adalah 0.83333, 0.625, 0.71429 dan 0.76471 yakni pada dokumen 10.

  Gambar 4 Pengujian CR 30%

  10 Rata-… Evaluasi Pengujian CR 40%

  Evaluasi Pengujian CR 30% CR=30% P CR=30% R CR=30% F-Measure CR=30% Akurasi

  9

  8

  7

  6

  5

  4

  3

  2

  1

  1

  CR=40% P CR=40% R CR=40% F-Measure CR=40% Akurasi

  9

  dari hasil pengujian dapat dilihat bahwa nilai rata-rata precission, recall, f-measure dan akurasi pada nilai compression rate sebesar 30% secara berurutan adalah 0.66828, 0.74262, 0.70027, 0.69003. Sedangkan nilai precission, recall, f-measure dan akurasi tertinggi pada compression rate sebesar 20% secara berurutan adalah 0.85714, 0.85714, 0.85714 dan 0.83333 yakni pada dokumen 8.

  8

  7

  6

  5

  4

  3

  2

  1

  1

  0,5

  Dari keseluruhan rata-rata nilai precission terbaik terdapat pada nilai compression rate 10% dengan nilai 0.95 , sedangkan untuk recall terbaik terdapat pada nilai compression rate 50% hal ini terjadi karena semakin banyak kata yang di retrieve oleh sistem akan mengandung semakin banyak kalimat ringkasan yang telah ditentukan pakar sebelumnya,untuk f- measure memiliki nilai tertinggi pada saat nilai compression rate pada saat 40% yang menunjukkan hubungan antara nilai precision dan nilai recall yakni nilai nonot harmonic rata-rata dari precision dan nilai recall dan akurasi terbaik terdapat pada nilai compression rate bernilai 50%. Dari kelima tabel tersebut juga dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai compression rate maka semakin besar juga rata-rata dari ke-4 akurasi yang didapat.

  4.5 Pengujian Compression Rate 50% Tabel 5 Pengujian CR 50%

  Gambar 5 Pengujian CR 40%

10 Rata…

4.4 Pengujian Compression Rate 40%

10 Rata-…

  Berdasarkan pengujian dan analisis hasil yang sudah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Peringkasan teks otomatis secara ekstraktif pada artikel berita kesehatan berbahasa Indonesia dengan menggunakan LSA dapat diterapkan dengan cara LSA sebagai algoritme untuk mendapat kalimat- kalimat yang memiliki keterkaitan kata dengan pendekatan secara semantik dengan menggunakan SVD sebagai fitur penghilang redudansi atau noise pada kata tertentu. Serta penggunaan Cross method LSA sebagai pengekstrasi ringkasan yang akan dipilih dari artikel berita kesehatan dalam data teks dokumen.

  Evaluasi Pengujian CR 50% CR=50% P CR=50% R CR=50% F-Measure CR=50% Akurasi

  9

  8

  7

  6

  5

  4

  3

  2

  1

  1

  0,5

  Tala, F. (2003). A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia. M.S. thesis Master of Logic Project. Institute for Logic, Language and Computation. Universiteti van Amsterdam The Netherlands.

  Retrieved Januari 07, 2018, from http://finansial.bisnis.com/read/201502 27/215/407320/menkes-65-penduduk- sakit-klaim-bpjs-membengkak

  Gambar 6 Pengujian CR 50%

  Algoritma Latent Semantic Analysis (LSA) pada Peringkas Dokumen Otomatis Untuk Proses Clustering Dokumen , 1-2.

  Extractive and Abstractive Text Summarization Techniques , 1-2.

  Hasil akurasi pada penelitian ini diperoleh dengan cara pengujian akurasi precission, recall, f-measure dan akurasi terhadap seluruh teks dokumen yang digunakan. Dimana diperoleh ringkasan terbaik dengan nilai compression rate 40% yang didapati nilai precission, recall, f- measure serta akurasi secara berurutan adalah 0.75 , 0.6 , 0.667 dan 0.727 serta pada compression rate sebesar 50% secara berurutan adalah 0.668, 0.743, 0.700 and 0.690.

  DAFTAR PUSTAKA Alguliev, R., & Aliguliyev, R. (2009).

  Evolutionary algorithm for extractive text summarization. Intelligent

  Information Management, 1 (02), 128- 138.

  Dalal, V., & Malik, L. G. (2014). A Survey of

  Evan, F. H., Pranowo, & Purnomo, S. Y. (2014).

KESIMPULAN DAN SARAN

  Luthfiarta, A., Zeniarja, J., & Salam, A. (2013).

  Pembangunan Perangkat Lunak Peringkas Dokumen dari Banyak Sumber Menggunakan Sentence Scoring dengan Metode TF-IDF.

  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 17-22.

  Gantz, J., & Reinsel, D. (2012). THE DIGITAL UNIVERSE IN 2020 : Big Data,Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East. IDC iView: IDC Analyze

  the future, 2007 , 1-16.

  Jamhari, M., Noersasongko, E., & Subagyo, H.

  (2014). PengaruhPeringkas Dokumen Otomatis Dengan Penggabungan Metode Fitur dan Latent Semantic Analysis (LSA) Pada Proses Clustering Dokumen Teks Berbahasa Indonesia. 1, 2355-5920.

  Noviani, A. (2015). Menkes: 65% Penduduk Sakit, Klaim BPJS Membengkak .