## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 3 N O . 01 (2021) 32-37
Terbit online pada laman web jurnal : http://index.unper.ac.id | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Peringkasan Otomatis Makalah Menggunakan Maximum Marginal Relevance
Wildan Pratama 1 , Ridwan Ilyas 2 , Fatan Kasyidi 3
1,2.3 Jurusan Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi, Indonesia e-mail: wildan.pratama@student.unjani.ac.id *1 , rdwnilyas@gmail.com 2 , fatan.kasyidi@lecture.unjani.ac.id 3
I

## NFORMASI A RTIKEL A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 25 Maret 2021 Revisi Akhir : 28 November 2021 Diterbitkan Online : 03 Januari 2022
Makalah merupakan karya tulis yang memuat pemikiran tentang suatu masalah atau topik tertentu yang ditulis secara sistematis disertai dengan analisis yang logis objektif. Membaca merupakan  proses  melihat  serta  memahami  isi  dari  apa  yang  tertulis.  Proses  membaca dipengaruhi beberapa factor yang diantaranya jumlah dari bacaan, sehingga penyederhaan atau  perinkasan  suatu  bacaan  contoh  seperti  makalah  maka  akan  menambah  kecepatan membaca. Ringkasan merupakan suatu cara yang efektif untuk menyajikan suatu karangan yang  panjang  dalam  bentuk  yang  singkat.  Peringkasan  makalah  dilakukan  untuk menyajikan jumlah bacaan lebih sedikit tanpa mengurangi informasi yang disampaikan dan mempertahankan  dalam  bentuknya  yang  singkat.  Dalam  membuat  ringkasan  kita diharuskan  untuk  membaca  keseluruhan  isi  makalah  tersebut  terlebih  dahulu,  untuk kemudian meringkasnya. Hal ini tentu menjadi masalah dimana ringkasan dibuat dengan tujuan  untuk  meminimalkan  waktu  membaca  tetapi  tetap  dapat  memberikan  teks  yang isinya  langsung  mengarah  pada  tujuan  utama  atau  ide  pokoknya.  Untuk  memecahkan masalah tersebut diperlukan suatu perangkat atau aplikasi yang dapat meringkas teks secara otomatis. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan graph-based summarization untuk meringkas  dokumen  tunggal  bahasa  Indonesia.  Penelitian  ini  membangun  sistem  yang dapat  meringkaskan  makalah  menjadi  ringkasan  menggunakan  maximum  marginal relevance.  maximum  marginal  relevance  dipilih  karena  mampu  menilai  kalimat  dan merankingnya sebagai acuan untuk pembentukan ringkasan. Penelitian ini mendapatkan hasil ringkasan terbaik dengan pengujian Rouge-1 dengan rata-rata yang diraih 0.68.
Kata Kunci :
Peringkasan , Maksimum Marginal Relevance , Membaca , Makalah
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 812-9557-4385
E-mail
: wildan.pratama@student.unjani.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Ringkasan merupakan penyajian kembali dari suatu tulisan  dengan  hal-hal  penting  yang  terkadung daritulisan  tersebut.  Pembuatan  makalah  ilmiah memerlukan  informasi  dari  penelian  sebelumnya. Sehingga perlu ada proses pengambilan informasi, yang dimana  harus  membaca  seluruh  isi  makalah.  Proses tersebut  akan  terbatu  jika  ada  sebuah  ringkasan  dari makalah tersebut baik ringkasan secara keseluruhan atau perbagian.  Natural  Language  Processing  (NLP)  adalah area  penelitian  dan  aplikasi  yang  mengeksplorasi caranya  komputer  dapat  digunakan  untuk  memahami dan  memanipulasi  teks  atau  ucapan  bahasa  alami  agar bermanfaat.  NLP  bertujuan  untuk  mengumpulkan pengetahuan tentang bagaimana manusia memahami dan menggunakan bahasa sehingga alat dan teknik yang tepat dapat  dikembangkan  untuk  membuat  sistem  computer memahami  dan  memanipulasi  bahasa  alami  untuk melakukan  tugas  yang  diinginkan.  Peringkasan  teks otomatis  dapat  diklasifikasikan  menjadi  dua  kategori: ekstraksi  dan  abstraksi  [1].  Perangkuman  teks  dengan menyalin  informasi  yang  ada  dianggap  yang  paling penting  dari  teks  asli  sebagai  ringkasan,  seperti  klausa utama, kalimat utama, atau utama gugus kalimat. Teknik abstraksi  mengubah  kalimat  menjadi  kalimat  pendek baru  yang  tidak  ada  dalam  teks  asli  [2].  Natural Language  Processing  (NLP)  banyak  digunakan  dalam penelitian  yang  berkaitan  dengan  bahasa  baik  secara tulisan  maupun  tulisan.  Beberapa  penelitian  tentang NLP, Peneltian sebelumnya melakukan pengelompokan,
ekstrasi  informasi  dan  peringkasan  dalam  tahap penelitiannya [3]. Penelitian sebelumnya menggunakan metode  CWPC  (Combined  Words  Recognition  and Paragraph  Clustering)  menghasilkan  recall  77.7%  , precision  74.3%  dan  menghasilkan  fmeasure  sebesar 72.5%  untuk  peringkasan  berita  [4],  penelitian  lain tentang perigkasan teks otomatis menggunakan metode MMR dengan hasil waktu recall 69%, precision 69% dan menghasilkan fmeasure sebesar 69%, dengan 10 kali 2 pengujian dan banyak data yai 10 berita [5], penelitian sebelumnya  menggunakan  peringkasan  ekstraktif dengan  library  python  NLTK  menghasilkan  hasil ringkasan  lebih  baikpada  dokumen  1  dengan  hasil Rouge-1  F1  0.67  dari  hasil  ringkasan  microsoft  word dengan  hasil  Rouge-1  F1  0.57  [6].  Penelitian  ini membuat  sistem  yang  dapat  membuat  ringkasan  dari makalah ilmiah secara otomatis dengan masukan sebuah makalah, akan terangkum menjadi bagian kecil dari teks secara  keseluruhan  dan  mengandung  inti,  atau  hal-hal penting.
Berdasarkan  pada  uraian  yang  dijelaskan sebelumnya  dapat  diketahui  bahwa  dokumen  makalah terdiri atas struktur data dalam bentuk string yang terdiri kalimat  dan  kata.  Terdapat  banyak  kemungkinan pemilihan  kalimat  ringkasan  yang  ada  dalam  makalah sehingga menampilkan informasi yang utama. Sehingga, diperlukan algoritma untuk mengolah data dalam bentuk teks  dalam  satuan  kata  dan  kalimat  dan  diperlukan algoritma  yang  mampu  menseleksi  kalimat-kalimat penting dalam makalah untuk membuat ringkasan. Oleh
karena  itu  dalam  penelitian  ini  akan  dibuat  perangkat lunak untuk memproses data teks dan algoritma MMR untuk  memilih  kalimat-kalimat  yang  mengandung informasi utama.
Berdasarkan  pada  permasalahan  yang  telah diuraikan,  tujuan  dari  penelitian  adalah  membangun sistem peringkasan teks otomatis untuk makalah ilmiah menggunakan TF-IDF dan MMR. Tujuan lainnya adalah untuk memahami penggunaan TF-IDF dan MMR dalam peringksan teks pada makalah ilmiah.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  dari  metodologi  peneltian  untuk peringkasan  teks  otomatis  pada  makalah  ilmiah menggunakan  Term  Frequency  -  Inverse  Document Frequency (TF-IDF) dengan MMR. Tahapan penelitian ini  terdiri  dari  tiga  tahapan  yaitu  proses  praprosses, prosses,  dan  hasil.  Tahapan  metodologi  penelitian diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian
Pada  Gambar  1.1  menjelaskan  skema  dari  proses peringksan  teks  secara  otomatis.  Tahap  awal  pada peringksan  teks  adalah  melakukan  ekstrasi,  menyalin unit-unit  teks  pada  makalah.  Tahap  abstraksi  terhadap makalah.  Pembentukan  kalimat  hasil  dari  proses abstraksi,  melakukan  pemerataan  case.  Selanjutnya pemisahan perkata,menghapus kata tidak perlu.

## 3. TINJAUAN PUSTAKA
Terdapat beberapa pengertian yang masuk kedalam daftar tinjauan pustaka sebagai berikut :

## 3.1.   Peringkasan Teks Otomatis
Peringkasan  teks  otomatis  adalah  proses menghasilkan  atau  mengekstraksi    teks    dari  satu  atau lebih teks yang berisi informasi penting dari teks asli, dan teks  yang  dihasilkan  secara  otomatis  tidak  melebihi setengah teks asli.. Peringkasan dibagi menjadi dua jenis: pertama  peringkasan  ekstraktif,  kedua  peringkasan abstraktif. Peringkasan teks Ekstraktif memilih kalimat yang  diperlukan  dari  teks.  Paragraf  penting  ini  dapat dipilih dengan menggunakan fitur linguistik dan statistik paragraf.  Peringkasan  abstraktif  mengerti  yang  utama konsep  dan  makna  dokumen  atau  teks  email  yang diberikan [7].

## 3.2.  Pendekatan Peringkasan Teks
Pendekatan peringkasan teks ada dua [8], pertama peringksan ektrasi, dan peringkasan abstraksi :

## A. Ekstraksi
Ekstraksi abstrak adalah proses menyalin blok teks terpenting dari  teks Anda ke dalam resume Anda. Blok teks  yang  disalin  dapat  berupa  klausa  utama,  klausa utama,  atau  klausa  utama  tanpa  menambahkan  10 kalimat baru yang ditemukan dalam dokumen asli. Pada penelitian  sebelumnya,  hanya  analisis  ekstraktif  yang digunakan  dan  dibandingkan  dengan  hasil    Microsoft Word. [6].

## B. Abstraksi
Peringkasan  Abstraksi    12  Teknik  abstraksi menggunakan  keterampilan  bahasa  untuk  mempelajari dan  menafsirkan  teks  dari  dokumen  resume.  Buat ringkasan teks  dengan  menambahkan kalimat baru yang mewakili esensi teks asli dalam bentuk yang berbeda dari kalimat yang ada dalam teks asli. [9].

## 3.3.  Pra Proses
Preprocessing adalah tahap dimana teks disiapkan sebagai  data  yang  akan  diproses  pada  langkah selanjutnya.  Preprocessing  teks  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  proses  pembentukan kalimat,  case  folding,  tokenization,  dan  stopwords.. Tahap  preprocessing  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 berikut:
Gambar 2. Tahapan Pra Proses

## A.  Segmentasi
Segmentasi  yaitu  proses  membentuk  string  teks dokumen  yang  Panjang  menjadi  kumpulan  kalimat- kalimat atau paragraf - paragraf dengan cara dipisahkan. Pemisahan teks menjadi kalimat-kalimat, atau paragraph -  paragraf  menghasilkan  korespodensi  kata  yang  lebih baik. Penelitian sebelumnya menggunakan segementasi untuk memotong bahasa ‘Tigrinya’, sesuai aturan yang telah  ditentukan  untuk  menaikan  kualitas  data  dan membuat  token  yang  baik  [10].  Penelitian  terdahulu lainnya, melakukan proses mengubah dokumen menjadi kalimat-kalimat,  terlebih  dahulu  mengubah  file berformat  .pdf  ke  string,  setelah  itu  digunakan  funsi split(), dengan tanda titik “.”, tanda tanya “?”, dan tanda seru  “!”  sebagai  delimiter  untuk  memotong  string dokumen [11].

## B. Case Folding
Case  folding  adalah  proses  konversi  huruf  dalam teks  dimana  semua  huruf  dalam  teks  diubah  ke  dalam case yang sama. Pada penelitian terdahulu penggunaan case  folding  digunakan  pada  tahap  praproses  untuk membersihkan data teks, merubah huruf besar menjadi huruf kecil, sehingga tidak ada redudansi data [12].
C. Tokenizing
Tokenezing adalah proses pemisahan teks yang ada pada data makalah menjadi potongan – potongan kecil
34 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 3, No. 01, Mei 2021, hlm. 32-37
yang  disebut  token.  Pada  penelitian  sebelumnya tokenizing  digunakan  untuk  pembagian  hak  cipta memungkinkan  pembagian  keuntungan  otomatis  dan efisien [13].

## D. Stopwords
Daftar  stopword  atau  stopword  bukanlah  kata deskriptif  (non-kritis)  yang  dapat  dibuang  dengan menggunakan  pendekatan  back-of-word..  Penelitian  A method to generate text summary by accounting pronoun frequency  for  keywords  weightage  computation menggunakan  stopwords  untuk  menghilangkan  kata  – kata tidak penting, dan menghasilkan kata – kata penting [14].

## 3.4. Term Frequency – Inverse Document Frequency
Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  merupakan  metode  ekstraksi  kalimat  dengan cara memberikan nilai atau bobot pada kata. Pembobotan kata  bertujuan  untuk  mencerminkan  betapa  pentingnya sebuah  kata  dalam  sebuah  kumpulan  dokumen  atau korpus [15].

## 3.5. Maximum Marginal Relevance
Algoritma  Maksimum  Margin  Relevansi  (MMR) adalah  salah  satu  metode  peringkasan  yang  digunakan untuk  meringkas  dokumen  individu  atau  beberapa dokumen.  MMR  merangkum  dokumen  dengan menghitung  derajat  kemiripan  (similarity)  antar  bagian teks.  Proposal  dengan    MMR  tertinggi    dipilih  secara iteratif  dari  resume  sampai  nilai  yang  telah  ditentukan tercapai. Penelitian-penelitian sebelumnya menggunakan  metode  maximal  marginalrelevance digunakan untuk menghitung bobot rangking dari setiap proposal. [16].

## 4. PERANCANGAN SISTEM PERINGKASAN
Pada  penelitian  ini  proses  peringkasan  dilakukan menggunakan  Term  Frequency  -  Inverse  Document Frequency dan maximum marginal relevance. Data yang akan menjadi masukan berupa data jurnal dan proseding yang sesuai kriteria yang disimpan dalam format (.pdf). Data yang dimasukan akan dilakukan preprossing, yaitu proses  segementasi  dari  teks  secara  kesluruhan  akan dipisah menjadi bentuk kumpulan kalimat-kalimat. Hasil segmentasi  akan  tokenasi,  pemisahan  dari  kumpulan kalimat  menjadi  kumpulan  kata.  Prapres  terakhir melakukan stopwords removing, penghapusan karakter- karakter, dan kata-kata tidak perlu seperti kata sambung. Tahap prosses, data dari tahap preprosses akan masuk ke TF-IDF, pertama penghitung TF, perhitungan IDF, dan perhitungan TFIDF. Selanjutnya masuk ke MMR, data setelah  prosses  TF-IDF,  menghitung  similarity  kalimat dengan  koleksi,  menghitung  nilai  maksimal  dari  setiap kalimat,  20  teakhir  mengeleminasi  kalimat  yang  tidak sesuai  kriteria,  penggabungan  kalimat  sesuai  kriteria menjadi ringkan.

## 4.1. Perolehan Data
Pada  penelitian  ini  hanya  terdapat  data  .  Data makalah  ilmiah,  jurnal  dan  proseding  didapatkan  dari banyak  web  resmi  penyedia  makalah  ilmiah  seperti Google Scholar, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI),  Perpustakaan  Nasional  Republik  Indonesia (Perpusnas),  Directory  of  Open  Access  Journals (DOAJ),  Citeseer,  Organization  of  Scientific  Research Journals dan sebagainya. Contoh makalah dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Contoh Makalah

## 4.2. Pra Proses
Pada  tahap  praproses,  data  makalah  diolah  untuk mendapatkan  data  masukan  yang  baik.  Tahapan praproses  dilakukan  dengan  empat  tahap  yaitu segmentasi,  case  folding,  tokenezing,  dan  stopwords removal.

## A. Segmentasi
Segementasi  merupakan  proses  pemotongan  data menjadi  beberapa  bagian.  Pemotongan  data  dalam makalah ilmiah akan dipisah menjadi kumpulan kalimat. Tujuan  dari  proses  segmentasi  adalah  menadapatkan kalimat.  Dokumen  makalah  ilmiah,  kalimat  bisa dipisahkan  dengan  tanda  baca  seperti  tanda  titik  “.”, tanda  tanya  “?”,  dan  tanda  seru  “!”.  Segemtasi  pada dokumen makalah dapat dilihat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Segmentasi

## B. Case Folding
Data teks yang terpotong menjadi kalimat direduksi menjadi case pada langkah ini, proses konversi teks ke format  standar  atau  huruf  kecil  dan  menghilangkan angka,  tanda  baca  dan  simbol  dianggap  sebagai pembatas,  sehingga  sistem  hanya  menerima  karakter. dan  simbol..  Hasil  dari  case  folding  bisa  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Case Folding

## C. Tokenizing
Kalimat  yang  dihasilkan  dari  proses  segmentasi akan  dipotong  menjadi  beberapa  token/bagian. Token/bagian itu bisa berupa frasa atau kata. Pada proses ini  akan  dipotong  menjadi  kumpulan  kata.  Pemisahan dilakukan  dengan  memanfaatkan  delimeter  spasi  “  “. Hasil  dari  dari  proses  word  tokenezing  diliahat  pada dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Tokenizing Kata Kata Kata Kata natural language processing nlp is an area of research and application that explores how computers can be used to understand and manipulate natural language text or speech to do useful things nlp researchers aim to gather knowledge on how human beings understand and use language so that appropriate tools and techniques can be developed to make computer systems understand and manipulate natural languages to perform the desired tasks D. Stopwords Stopwords romoval merupakan proses
penghapusan  kata-kata  yang  dianggap  tidak  penting. Tahap  ini  digunakan  untuk  mengurangi  proses peringkasan. Hasil dari stopwords removal terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Stopwords Kata Kata Kata Kata natural language processing nlp area manipulate natural language research application explores computers used understand text speech useful things nlp tasks researchers aim gather desired knowledge human language appropriate beings understand use perform tools and techniques languages developed make manipulate natural computer systems understand and E. Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency Pembobotan otomatis menentukan jumlah
kemunculan  suatu  kata  (term)  dalam  suatu  dokumen
36 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 3, No. 01, Mei 2021, hlm. 32-37
(frekuensi  kemunculan  suatu  istilah)  dan  jumlah kemunculan  dalam  kumpulan  dokumen  (frekuensi kemunculan (inverse Occurency) suatu kata dalam suatu dokumen)  .  Arti  sebuah  kata  lebih  besar  ketika  sering muncul  dalam  dokumen  dan  kurang  penting  ketika muncul  di  banyak  dokumen..  Terdapat  beberapa Tahapan untuk mengetahui bobot diantaranya adalah :
1. Menghitung Term Frequency (TF).
Tabel 5. Term Frequency Term Kalimat 1 Kalimat 2 Kalimat 3 Kalimat 4 Term1 0 0 1 0 Term2 0 1 0 0 Term3 1 0 0 2 Term4 0 3 0 2

## 2. Menghitung Document Frequency (DF).
Tabel 6. Document Frequency Term Kalimat Frequence Term1 1 Term2 1 Term3 2 Term4 5

## 3. Menghitung Invers Document Frequency.
Tabel 7 . Invers Document Frequency Term Kalimat Frequence Term1 Log(4/1) = 0,60205 Term2 Log(4/1) = 0,60205 Term3 Log(4/2) = 0,30102 Term4 Log(4/3) = 0,1249
4.  Menghitung  Term  Frequency  -  invers  Dokument Frequency (TF-IDF).
Tabel 8. Term Frequency – invers document frequency
tf idf Kalimat 1 Kalimat 2 Kalimat 3 Kalimat 4 1 Log(4/1) = 0,60205 0 0,60205 0,60205 0 1 Log(4/1) = 0,60205 0 0,60205 0 0 2 Log(4/2) = 0,30102 0,30102 0 0 0,60204 5 Log(4/3) = 0,1249 0,30102 0,52627 0,60205 0,42592

## 4.3. Maximum Marginal Relevance
Maximum marginal relevance (MMR) merupakan salah  satu  metode  ekstraksi  ringkasan  (extractive summary)  yang  digunakan  untuk  meringkas  dokumen tunggal atau multi dokumen. Kalimat dengan nilai MMR tertinggi  dari  setiap  perhitungan  iterasi  akan  diambil, kemudian  dipilih  untuk  dijadikan  sebagai  ringkasan. Iterasi akan berhenti ketika hasil MMR maksimum sama dengan  0  atau  1.  Untuk  peringkasan  small  dokumen, seperti pada berita (news), menggunakan nilai parameter λ=0.7.
1. Perhitungan Iterasi ke- 1 Nilai 𝑆𝑖𝑚 1 ( 𝑆𝑖 , 𝑆 ′ )adalah kosong (0). 𝑀𝑀𝑅 (1) = 0,7 ∗ 𝑆𝑖𝑚 1 ( 𝑆 1, 𝑄 ) − (1 − 0,7) ∗ max 𝑆𝑖𝑚 2 ( 𝑆 1, 𝑆 ′ )
𝑀𝑀𝑅 (2) = 0,7 ∗ 𝑆𝑖𝑚 1 ( 𝑆 2, 𝑄 ) − (1 − 0,7) ∗ max 𝑆𝑖𝑚 2 ( 𝑆 2, 𝑆 ′ ) 𝑀𝑀𝑅 (3) = 0,7 ∗ 𝑆𝑖𝑚 1 ( 𝑆 3, 𝑄 ) − (1 − 0,7) ∗ max 𝑆𝑖𝑚 2 ( 𝑆 3, 𝑆 ′ ) 𝑀𝑀𝑅 (4) = 0,7 ∗ 𝑆𝑖𝑚 1 ( 𝑆 4, 𝑄 ) − (1 − 0,7) ∗ max 𝑆𝑖𝑚 2 ( 𝑆 4, 𝑆 ′ ) Perhitungan  MMR  akan  berhenti  sesuai  dengan dengan yang ditentukan, setiap iterasi akan mendapatan nilai  dari  setiap  kalimat  yang  akan  menjadi  ringkasan. Similiritas  yang  dihasilkan  pada  setiap  kalimat menggunakan  MMR  akan  dimaukan  ke  dalam  array sesuai  dengan  dengan  urutan  kalimat  yang  terdapat dalam  dokumen  makalah.  Nilai  similaritas  kalimat menjadi acuan pembuatan ringkasan. Setelah penghitungan  similaritas,  masuk  pada  pengurutan  nilai similaritas  kalimat,  menggunakan  Insert  Sort,  nilai similaritas  yang  ada  pada  array  29  indeks  ke  1  akan dibandingkan nilai terbesar dengan indeks ke 2, hasilnya akan  dimasukan  ke  array  baru  penampung  nilai similaritas  yang  telah  tersusun  dari  yang  terbesar  ke terkecil,  selanjutnya  indeks  ke  3  dibandingkan  dengan nilai similaritas yang telah terisi di array baru jika nilai similatas  pembanding  lebih  besar  dari  yang dibandingkan  maka  akan  diletekan  di  indeks  didepan yang  dibandingkan  dan  menggeser  indeks  yang  ada dibelakangnya jika lebih kecil maka akan dibandingkan dengan  dengan  nilai  atau  elemen  pembanding selanjutnya pada array yang telah tersusun, jika sampai indeks terakhir pembanding masih lebih kecil dari yang dibandingkan  maka  diletakan  pada  indeks  selanjutnya pada  array  nilai  similaritas  yang  telah  terurut,  hal tersebut diulangi sampai semua similaritas yang terdapat dalam  array  belum  terurut  dibangdinkan  semuanya. Selanjutnya  melakukan  perhitungkan  perkalian  antara koefisien ringakasan(persentase kompressi/peringkasan) dengan  jumlah  elemen  array  nilai  similaritas  telah terurut, untuk mendapatkan nilai jumlah kalimat (Indeks term) yang akan disatukan menjadi ringkasan atau untuk menyeleksi  kritreia  kalimat  untuk  dibuat  ringkasan. Selanjutnya  indeks  term  digunakan  untuk  mengambil kumpulan  kalimat  dari  indeks  awal  sampai  sampai indeks  peringkasan  dan  menggabungkan  kalimat- kalimat  tersebut  menjadi  sebuah  sebuah  ringkasan. Mekanisme peringkasan terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Mesin Peringkasan

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  perangkat  lunak peringkasan  makalah  otomatis  dengan  Maximum Marginal  Relevance  dapat  melakukan  peringkasan terhadap makalah. Hasil akhir dari penelitian ini adalah data  teks  yang  telah  diringkas  dari  data  teks  semula. Hasil  penelitian  menggunakan  Rouge  Score  dengan membandingkan  peringksan  dengan  MMR  dengan peringkasan esktraktif. peringkasan ekstraktif mendapatkan score Rouge-1 terbaik dengan akurasi 67% dikarenakan  penggunaan  praproses  TF-IDF,  dan  fokus hanya  terhadap  token.  Sedangkan  peringkasan menggunakan MMR mendapatkan nilai akurasi terbaik dari penilain Rouge-2 akurasi 60%, karena penggunaan MMR tidak mengubah susuna kata pada kalimat, Rouge- L akurasi 68%, dan Rouge-W akurasi 36%. Peringkasan otomatis  menggunakan  Maximum  Marginal  Relevance lebih  baik  dari  segi  menghasilkan  lebih  sedikit  dari tumpang  tindih  kalimat,  menghasilkan  struktur ringkasan  lebih  mirip  dengan  abstrak  dari  makalah. Seluruh  Pengujian  memeberikan  hasil  possitif  dengan kesimpulan bahwa peringkasan makalah ilmiah otomatis dengan maximum marginal relevance untuk melakukan peringkasan  makalah  ilmiah,  mengahasilkan  hasil rangkuman  dengan  hasil  pengujian  terbaik  pada pengujian  Rouge-1  dengan  akurasi  64%,  Rouge-2 dengan akurasi 60%, Rouge-L dengan akurasi 68%, dan Rouge-W dengan akurasi 36%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Flüthmann and R. Ostermann, “Ein EDV- standardreport für die MDK-Prüfung in der stationären Altenhilfe: Den ersten Einblick verschaffen.,” Pflege Z. , vol. 62, no. 6, pp. 337– 341, 2009.
[2] V. Gupta and G. S. Lehal, “A Survey of Text Summarization Extractive techniques,” J. Emerg. Technol. Web Intell. , vol. 2, no. 3, pp. 258–268, 2010, doi: 10.4304/jetwi.2.3.258-268.
[3] R. Ilyas and F. Umbara, “Peringkasan Otomatis Dengan Ekstraksi Informasi Untuk Dokumen Berita Ter- cluster,” in ANNUAL RESEARCH SEMINAR 2016 , 2016, vol. 2, no. 1, pp. 405– 408.
[4] C. J. Jiang, H. Peng, Q. L. Ma, and J. C. Chen, “Automatic summarization for Chinese text based on combined words recognition and paragraph clustering,” 3rd Int. Symp. Intell. Inf. Technol. Secur. Informatics, IITSI 2010 , pp. 591–594, 2010, doi: 10.1109/IITSI.2010.15.
[5] S. Setiadi B, “Peringkasan Kumpulan Berita Secara Otomatis Menggunakan Metode Maximum Marginal Relevance,” in Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika ,
2017, vol. 123, pp. 153–160, doi:
10.2298/PAN0903301G.
[6] J. N. Madhuri and R. Ganesh Kumar, “Extractive Text Summarization Using Sentence Ranking,” in 2019 International
Conference on Data Science and
Communication, IconDSC 2019 , 2019, pp. 1–3, doi: 10.1109/IconDSC.2019.8817040.
[7] D. R. Radev and G. Erkan, “LexRank : Graph- based Centrality as Salience in Text Summarization,” J. Artif. Intell. Res. , vol. 22, no. 1, pp. 457–479, 2004, [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1109.2128.
[8] V. Dalal and L. Malik, “A survey of extractive and abstractive text summarization techniques,” Int. Conf. Emerg. Trends Eng. Technol. ICETET , pp. 109–110, 2013, doi:
10.1109/ICETET.2013.31.
[9] J. Chi, L. Li, and Z. Huang, “Mining the Usage of Summary Oriented Features in Abstractive Summarization,” Proc. 2018 5th IEEE Int. Conf. Cloud Comput. Intell. Syst. CCIS 2018 , pp. 789–793, 2019, doi:
10.1109/CCIS.2018.8691296.
[10] Y. Tedla and K. Yamamoto, “The effect of shallow segmentation on English-Tigrinya statistical machine translation,” Proc. 2016 Int. Conf. Asian Lang. Process. IALP 2016 , pp. 79– 82, 2017, doi: 10.1109/IALP.2016.7875939.
[11] U. Nuha and N. Rochmawati, “Klasifikasi Kesahihan Hadits Berdasarkan Perawi Hadits Menggunakan Principal Component Analysis ( PCA ) dan Backpropagation Neural Network ( BPNN ),” (Journal Informatics Comput. Sci. , vol. 01, no. 02, pp. 138–143, 2019.
[12] R. A. Pane, M. S. Mubarok, N. S. Huda, and Adiwijaya, “A multi-lable classification on topics of Quranic verses in English translation using multinomial naive bayes,” 2018 6th Int.
Conf. Inf. Commun. Technol. ICoICT 2018 , vol. 0, no. 1, pp. 481–484, 2018, doi:
10.1109/ICoICT.2018.8528777.
[13] T. Ishida et al. , “Tokenizing and managing the copyrights of digital content on blockchains,” 2019 IEEE 8th Glob. Conf. Consum. Electron. GCCE 2019 , pp. 170–172, 2019, doi: 10.1109/GCCE46687.2019.9015595.
[14] S. Urolagin, J. Nayak, and L. Satish, “A method to generate text summary by accounting pronoun frequency for keywords weightage computation,” Proc. 2017 Int. Conf. Eng. Technol. ICET 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1–4, 2018, doi:
10.1109/ICEngTechnol.2017.8308170.
[15] K. E. Dewi and E. Widiastuti, Nelly Indriani Rainarli, “Evaluasi Sentence Extraction pada Peringkasan Dokumen Otomatis,” Pros. Semin. Nas. Inform. dan Apl. , no. September, p. A-8 sd. A-12, 2017.
[16] U. Shasha Xie , Yang Liu The University of Texas at Dallas , Richardson , TX, “Using Corpus And Knowledge-Based Similarity Measure In Maximum Marginal Relevance For Meeting Summarization,” Computer (Long. Beach. Calif). , vol. 2, no. 2, pp. 4985–4988, 2008.