## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 85/M/KPT/2020 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## PERINGKAS OTOMATIS TEKS BERBAHASA ARAB MENGGUNAKAN ALGORITMA TEXTRANK
Muhammad Fikri Hidayattullah 1) , Ardhiyan Azizi 2)
1 Program Studi D IV Teknik Informatika, Politeknik Harapan Bersama
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan
email: 1 fikri@poltektegal.ac.id, 2 ardhiyan.azeezee@gmail.com

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  27 April 2021 Revised   :  14 June 2021 Accepted   :  28 June 2021 Published  :  30 June 2021 Increasingly,  the  amount  of  data  in  the  form  of  text  documents scattered on the internet is getting bigger. It took a very long time to  get  the  information  from  each  of  these  documents.  For  this reason,  several  researchers  developed  the  Automatic  Text Summarizer  to  summarize  text  automatically,  so  that  the  time needed to get important information from the entire document can be  faster.  Research  that  focuses  on  automatic  summarization  of Arabic  texts  is  very  rare.  In  fact,  there  are  more  than  300  million Arabic speakers in the world and Arabic is the official language at the  United  Nations.  Therefore,  this  study  develops  a  model  that can perform text summarization automatically using the TextRank algorithm. The test results using Q&A Evaluation show very good results with details of the suitability of the summary results with the original text by 90%, the suitability of the summary results with Arabic grammar is 91.43%, the suitability of the summary results is 90%, the  ease of  understanding  the  summary  results  is  90%.  and the useful aspects of the model developed were 91.43%.

## Keywords:
Automatic Summarizer Arabic
TextRank
Artificial Intelligence Machine Learning IEEE style in citing this article: M.  F.  Hidayattullah  and  A. Azizi,  “Peringkas  Otomatis Teks Berbahasa Arab Menggunakan Algoritma Textrank”,
Jurnal.ilmiah.informatika,  vol. 6, no. 1, pp. 33-42, Jun. 2021.
© 2021 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi cerdas semakin  hari  semakin canggih.  Teknologi tersebut diimplementasikan pada berbagai bidang  kehidupan  manusia.  Salah  satu bentuk penerapan teknologi cerdas adalah pada  bidang  bahasa.  Muncul  berbagai bidang  kajian  riset  seperti  text  mining  dan
natural  language  processing.  Salah  satu bentuk  riset  terkini  di  dalam  bidang  text mining yang mampu memberikan loncatan spektakuler adalah automatic text summarization  (peringkas  teks  otomatis) seperti  yang  dilakukan  Subramanian  [1]. Penelitian  tersebut  menghasilkan  sebuah model  yang  mampu  meringkas  abstrak
dari sebuah artikel ilmiah secara otomatis. Bahkan abstrak di dalam artikel penelitian tersebut hasil generate otomatis dari model yang diciptakan.
Semakin hari jumlah data berupa teks yang  tersebar  melalui  media  internet semakin  tinggi  dan  mengalami  overload. Jumlah  dokumen  teks  elektronik  yang disimpan  di  seluruh  dunia  tidak  dapat dihitung banyaknya. Perkembangan internet  berperan  dalam  penyebarluasan artikel  dan  dokumen  teks.  Dalam  survei website Netcraft pada bulan Agustus 2013, mendapat  respon  dari  716.822.317  situs. Angka ini meningkat sebanyak 17.998.808 situs sejak Juli 2013. Berdasarkan kecenderungan  6  (enam)  bulan  terakhir, Netcraft memperkirakan akan ada 1 (satu) miliar  situs  dalam  18  bulan  ke  depan. Selain  itu,  jumlah  tersebut  masih  harus ditambah dengan dokumen teks elektronik yang  tidak  terdapat  di  internet.  Dengan banyaknya  dokumen  teks  yang  tersedia, mengakibatkan  terlalu  banyak  informasi yang dituntut untuk dapat diakses dengan cepat  dan  tidak  membutuhkan  banyak waktu  dalam  pengambilan  intisari  yang dibutuhkan  untuk  mengambil  keputusan berdasarkan  informasi  yang  tersedia. Automatic Text Summarization adalah salah satu solusi untuk membantu pencarian inti dari  dokumen  atau  artikel  berupa deskripsi  singkat  (summary)[2][3].  Hal  ini sangat bermanfaat ketika seseorang menginginkan mendapatkan informasi inti secara  cepat  dari  suatu  tulisan  yang panjang.
Ringkasan (summary) merupakan proses  penyampaian  informasi  penting dari  sumber  teks  asli  [4].  Ringkasan biasanya tidak lebih dari setengah teks asli dan biasanya jauh lebih sedikit dari itu [5]. Ringkasan  seringkali  diperlukan  untuk mempercepat kerja-kerja pembacaaan dokumen  dalam  jumlah  yang  relatif banyak  dan  memerlukan  waktu  lama untuk menyelesaikan pembacaannya.
Studi penelitian yang berfokus melakukan  peringkasan  teks  berbahasa Arab secara otomatis masih sangat jarang [6], terlebih lagi di Indonesia. Penyebabnya adalah  karena  kerumitan  bahasa  Arab tersebut,    baik dari  segi  struktur maupun morfologi.  Namun  demikian,  sistem peringkasan bahasa Arab sangat dibutuhkan saat ini. Ada lebih dari 300 juta penutur bahasa Arab di dunia, dan bahasa Arab adalah bahasa resmi di Perserikatan Bangsa-Bangsa  [7].  Penelitian  di  bidang peringkasan teks berbahasa Arab menjadi sebuah  tantangan  yang  menarik.  Karena riset di bidang ini tidak sekadar meringkas dokumen  menjadi  lebih  singkat,  namun juga dokumen hasil ringkasan harus sesuai dengan  kaidah  gramatika  bahasa  Arab, terlebih jika teks tersebut memiliki harakat (tanda baca).
Beberapa penelitian seputar peringkas teks otomatis dalam berbagai bahasa telah dibuat, seperti Eris [8] membuat peringkas teks  otomatis  untuk  dokumen  berbahasa Indonesia. Jayashree juga membuat peringkas teks dalam bahasa Kannada [9]. Uy  membuat  peringkas  teks  otomatis dalam  bahasa  Vietnam  [10],  sedangkan Saggion  [11]  membuat  peringkas  teks otomatis  dalam  bahasa  Inggris  dan memberikan  review  seputar  penelitian dalam bidang automatic text summarization.
Salah  satu  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  meringkas  dokumen adalah  algoritma  TextRank.  Algoritma TextRank merupakan algoritma pemrosesan  teks  berbasis  graf  dengan model  pemeringkatan  [12]  dan  juga merupakan turunan dari algoritma Google PageRank  [13].  Salah  satu  keunikan  dari algoritma ini adalah mampu bekerja tanpa menggunakan data training.
Penelitian  ini  akan  mengembangkan sebuah  model  peringkas  otomatis  teks berbahasa  Arab  menggunakan  algoritma TextRank. Ringkasan yang dihasilkan akan
divalidasi dengan metode pengujian Q&A Evaluation.

## 2. KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Eris et. al. [8] dalam penelitiannya yang berjudul    Penerapan  Algoritma  Textrank untuk Automatic Summarization pada Dokumen  Berbahasa  Indonesia    membuat sebuah  model  peringkas  teks  berbahasa Indonesia berbasis website. Sistem menerima  data  berupa  dokumen  tunggal dan  menghasilkan  ringkasan  ekstraktif dari  dokumen  tersebut.  Algoritma  yang digunakan  adalah  TextRank.  Algoritma TextRank  bekerja  dengan  membangun graf.    Untuk  membangun  sebuah  graf, sistem  menerima  input  berupa  dokumen teks.  Graf  dibangun  dengan  memecah dokumen menjadi kalimat-kalimat sebagai vertex-vertex  yang  saling  terhubung  oleh edges. Edges inilah yang merepresentasikan hubungan  relasi  antarkalimat.  Dari  hasil pengujian Q & A evaluation,  algoritma ini mampu  memberikan  ringkasan  dengan konten  informatif  hingga  82,48%  untuk teks ringkasan 50% dan konten informatif 93,76%  untuk  teks  ringkasan  yang dirangkum 75%.
Silvia  et.  al.  [2]  mengembangkan sebuah  aplikasi  peringkas  teks  dengan nama Aplikasi Automatic Text Summarizer. Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan sebuah  algoritma  peringkas  teks  dengan bertumpu  kepada  algoritma  genetika. Algoritma yang dikembangkan didasarkan  pada  penilaian  fitur  kalimat dan  algoritma  genetika  digunakan  untuk menentukan bobot fitur kalimat.
Perhitungan akurasi salah satunya menggunakan F-Measure. F-measure
digunakan  untuk  menyatakan  kualitas ringkasan  sistem  dengan  memadukan presisi dan recall. Nilai F-measure tertinggi didapatkan saat rasio ringkasan 30%.
Saggion  &  Poibeau  [11]  melakukan penelitian seputar peringkasan teks
otomatis dalam bahasa Inggris. Penelitian ini  berfokus  melakukan  review  terhadap berbagai  penelitian  seputar  automatic  text summarization yang sudah pernah dilakukan  dan  yang  akan  dikembangkan pada  masa  yang  akan  datang.  Di  dalam penelitian  tersebut  dijelaskan  mengenai lima  metode  peringkas  teks  yang  umum digunakan,  yaitu    Superficial  Techniques, Knowledge-based Approaches, Non-Extractive Methods,  Multi-document  Summarization dan  Multilingual  Summarization.  Masing- masing metode tersebut memiliki pendekatan dan cara yang berbeda dalam meringkas suatu teks atau dokumen.
Qassem  et.al.  [4]  dalam  penelitiannya yang  berjudul  Automatic  Arabic  Text Summarization Based on Fuzzy Logic berhasil melakukan  peringkasan  teks  berbahasa Arab. Penelitian ini berupaya meningkatkan  akurasi  dari  beberapa penelitian  sebelumnya  yang  mengambil objek yang sama yaitu bahasa Arab. Secara umum  di  dalam  penelitian  sebelumnya terkendala  dengan  sulitnya  struktur bahasa Arab beserta morfologinya. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah fuzzy logic. Hasil akhir dari  penelitian  ini  dievaluasi  dengan metode EASC dan penggunaan fuzzy logic terbukti mampu meningkatkan akurasi.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisis Permasalahan
Peringkasan teks berbahasa Arab tidak bisa lepas dari ilmu gramatika bahasa Arab yang  terdiri  dari  nahwu  dan  shorof.  Ilmu nahwu merupakan ilmu gramatika bahasa Arab yang mengkaji bunyi akhir suatu kata (pengharakatan  akhir  kata).  Sedangkan ilmu  shorof  merupakan  ilmu  gramatika bahasa  Arab  yang  mengkaji  perubahan dari  suatu  kata,  misalnya  kata  kerja dharaba-yadhribu-dharban.. Kesalahan dalam mentashrif dan memberikan harakat akhir akan berakibat fatal dalam penulisan sebuah teks berbahasa Arab.
Contoh sederhana suatu frase :

## بتك
يلع Teks  di atas  bisa  dibaca  kataba  aliyyun (Ali telah menulis) atau juga  kutubu aliyyin (buku-buku milik
Ali).  Disinilah  salah  satu  tantangan melakukan riset di dalam peringkasan teks berbahasa Arab dengan kerumitan struktur dan morfologinya.
Pada  penelitian  ini  akan  melakukan peringkasan  dokumen  tunggal  dengan melakukan  pembandingan  antara  teks berharakat  dan  tanpa  harakat.  Tujuannya adalah untuk mengetahui tingkat keakuratan  algoritma  TextRank  dalam melakukan  peringkasan.  Apakah  teks yang  diringkas  mengalami  kesalahan tashrif  dan  pengharakatan  bunyi  akhir suatu  kata  atau  tidak.  Oleh  karena  itu tahap  validasi  ini  akan  melibatkan
beberapa responden yang memiliki kemampuan ilmu gramatika bahasa Arab. Jumlah responden yang dilibatkan sebanyak  14  orang.  Model  pemvalidasian menggunakan  Q&A  Evaluation,  yaitu dengan  memberikan  kuesioner  kepada responden  untuk  dijawab  terkait  hasil peringkasan  teks  secara  otomatis  yang sedang  dikembangkan.  Hasil  penilaian tersebut akan digunakan untuk menentukan  sejauh  mana  keakuratan model peringkas teks berbahasa Arab ini.

## 3.2 Rancangan Model
Model  peringkas  teks  berbasa  Arab secara  otomatis  akan  diimplementasikan ke  dalam  sebuah  prototipe  menggunakan bahasa  pemrograman  Python.  Dokumen yang  akan  diringkas  hanya  dokumen tunggal.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Peringkasan
Peringkasan teks berbahasa Arab secara otomatis  ini  diimplementasikan  ke  dalam
bahasa  Python.  Library  yang  digunakan untuk  mengimplementasikan  algoritma TextRank adalah gensim.
Peringkasan Dokumen menggunakan TextRank Dokumen Tunggal Berbahasa Arab Dokumen Hasil Ringkasan Q&A Evaluation
Gambar 2. Implementasi Library Gensim
Dokumen yang diringkas ada dua jenis, yaitu  dokumen  berharakat  dan  tanpa harakat (teks Arab gundul). Salah satu teks
tanpa harakat yang akan diringkas adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Teks Asal
Hasil ringkasannya :
( نيقتملل ىده هيف بير لا باتكلا كلذ ( 2 ) )
: جيرج نبا لاق نب لتاقمو يدسلاو ، ريبج نب ديعسو ، ةمركعو ، دهاجم لاق اذكو . باتكلا اذه : باتكلا كلذ : سابع نبا لاق نولمعتسيف ةراشلإا ءامسأ نم نيمسلاا نيذه نيب ضراقت برعلاو ، اذه ىنعمب كلذ نأ : جيرج نباو ، ملسأ نب ديزو ، نايح مهملاك يف فورعم اذهو ، رخلآا ناكم امهنم لاك .
دعبأ دقف ، هريغو ريرج نبا هاكح امك ، ليجنلإاو ةاروتلا ىلإ ةراشلإا باتكلا كلذب دارملا نإ : لاق نمو . نآرقلا ) باتكلا ( و هب هل ملع لا ام فلكتو ، عزنلا يف قرغأو ةعجنلا .
نع ينادمهلا ةرم نعو ، سابع نبا نع حلاص يبأ نعو ، كلام يبأ نع يدسلا لاق ، كشلا : بيرلاو نعو ، دوعسم نبا
هيف كش لا ) هيف بير لا ( : ملسو هيلع الله ىلص الله لوسر باحصأ نم سانأ .
سنأ نب عيبرلاو ةيلاعلا وبأو ءاطعو رمع نبا ىلوم عفانو كلام وبأو ريبج نب ديعسو دهاجمو سابع نباو ءادردلا وبأ هلاقو
لاقو . دلاخ يبأ نب ليعامسإو ةداتقو يدسلاو نايح نب لتاقمو افلاخ اذه يف ملعأ لا : متاح يبأ نبا . [ ليمج لاق ةمهتلا يف بيرلا لمعتسي دقو : بيرم نيثب اي انلاك تلقف ينتبرأ ليمج اي تلاق ةنيثب لمعتساو - اضيأ - مهضعب لاق امك ةجاحلا يف :
افويسلا انعمجأ مث ربيخو     بير لك ةماهت نم انيضق]
باتكلا اذه نأ : ملاكلا ىنعمو - و نآرقلا وه -
باتكلا ليزنت ملا ( : ةدجسلا يف ىلاعت لاق امك ، الله دنع نم لزن هنأ هيف كش لا
: ةدجسلا [ ) نيملاعلا بر نم هيف بير لا 1 ، 2
] هيف اوباترت لا : يأ ، يهنلا هانعمو ربخ اذه : مهضعب لاقو [ . ] . ( : هلوقب ئدتبيو ) بير لا ( : هلوق ىلع فقي نم ءارقلا نمو
) هيف بير لا ( : ىلاعت هلوق ىلع فقولاو ) نيقتملل ىده هيف
) ىده هيف ( : نوك نم غلبأ كلذو ، نآرقلل ةفص ) ىده ( : هلوق ريصي هنلأو ، انركذ يتلا ةيلآل ىلوأ .
لاحلا ىلع ابوصنمو ، تعنلا ىلع اعوفرم نوكي نأ ةيبرعلا ثيح نم لمتحي ) ىده ( و .

## Gambar 4. Teks Hasil Ringkasan
Agar dapat diketahui validitas keabsahan  dari  sisi  gramatika  bahasa
Arab,  maka  diperlukan  dokumen  yang
sama  namun  memiliki  harakat.  Dokumen berharakat  tersebut  akan  dibandingkan dengan yang tanpa harakat.
Gambar 5. Teks Asal dengan Harkat
Hasil ringkasannya :
( نيقتملل ىده هيف بير لا باتكلا كلذ ( 2 ) )
، اذه ىنعمب كلذ نأ : جيرج نباو ، ملسأ نب ديزو ، نايح نب لتاقمو يدسلاو ، ريبج نب ديعسو ، ةمركعو ، دهاجم لاق اذكو
نم نيمسلاا نيذه نيب ضراقت برعلاو مهملاك يف فورعم اذهو ، رخلآا ناكم امهنم لاك نولمعتسيف ةراشلإا ءامسأ .
باتكلا اذه نأ : ملاكلا ىنعمو - نآرقلا وهو - باتكلا ليزنت ملا ( : ةدجسلا يف ىلاعت لاق امك ، الله دنع نم لزن هنأ هيف كش لا
: ةدجسلا [ ) نيملاعلا بر نم هيف بير لا 1 ، 2 ] . ( ْي َر  َلا  ُباَتِكْلا  َكِلَذ َنيِقَّتُمْلِل ىًدُه ِهيِف  َب ( 2 ) )
، ُةَم ِرْكِع َو ، ٌدِهاَجُم َلاَق اَذَك َو .  ُباَتِكْلا اَذَه :  ُباَتِكْلا  َكِلَذ :  ٍساَّبَع ُنْبا َلاَق : ٍجْي َرُج ُنْبا َلاَق
ُلِتاَقُم َو ُّيِ دُّسلا َو ،  ٍرْيَبُج ُنْب ُديِعَس َو
، َمَلْسَأ ُنْب ُدْي َز َو ، َناَّيَح ُنْب َراَشِ ْلإا  ِءاَمْسَأ  ْنِم  ِنْيَمْس ِلاا  ِنْيَذَه َنْيَب  ُض ِراَقُت  ُب َرَعْلا َو ، اَذَه ىَنْعَمِب  َكِلَذ َّنَأ : ٍجْي َرُج ُنْبا َو
ِة ْمِهِم َلاَك يِف  ٌفو ُرْعَم اَذَه َو ،  ِرَخ ْلآا َناَكَم اَمُهْنِم  الاُك َنوُلِمْعَتْسَيَف .
ْنَم َو . ُنآ ْرُقْلا )  ُباَتِكْلا (  َو
َغ َو  ٍري ِرَج ُنْبا ُهاَكَح اَمَك ، ِلي ِجْنِ ْلإا َو ِةا َر ْوَّتلا ىَلِإ ُة َراَشِ ْلإا ِباَتِكْلا  َكِلَذِب َدا َرُمْلا َّنِإ : َلاَق ْدَقَف ، ُه ُرْي ِهِب ُهَل َمْلِع  َلا اَم  َفَّلَكَت َو ، ِع ْزَّنلا يِف َق َرْغَأ َو َةَعْجَّنلا َدَعْبَأ . ،  ُّكَّشلا :  ُبْي َّرلا َو
َم  ِنْبا  ِنَع ِ يِناَدْمَهْلا َة َّرُم  ْنَع َو ،  ٍساَّبَع  ِنْبا  ِنَع ٍحِلاَص يِبَأ  ْنَع َو ،  ٍكِلاَم يِبَأ  ْنَع ُّيِ دُّسلا َلاَق
ْنَع َو ، ٍدوُعْس ِهيِف  َّكَش  َلا ) ِهيِف  َبْي َر  َلا ( : َمَّلَس َو ِهْيَلَع ُ َّاللَّ ىَّلَص ِ َّاللَّ ِلوُس َر ِباَحْصَأ  ْنِم  ٍساَنُأ .
َمُع  ِنْبا ىَل ْوَم ٌعِفاَن َو  ٍكِلاَم وُبَأ َو  ٍرْيَبُج ُنْب ُديِعَس َو ٌدِهاَجُم َو  ٍساَّبَع ُنْبا َو  ِءاَد ْرَّدلا وُبَأ ُهَلاَق َو
ٍسَنَأ ُنْب ُعيِب َّرلا َو ِةَيِلاَعْلا وُبَأ َو ٌءاَطَع َو  َر ُنْب ُليِعاَمْسِإ َو ُةَداَتَق َو ُّيِ دُّسلا َو َناَّيَح ُنْب ُلِتاَقُم َو اًف َلا ِخ اَذَه يِف ُمَلْعَأ  َلا :  ٍمِتاَح يِبَأ ُنْبا َلاَق َو . ٍدِلاَخ يِبَأ . [  ٌلي ِمَج َلاَق ِةَمْهُّتلا يِف  ُبْي َّرلا ُلَمْعَتْسُي ْدَق َو :
ُبي ِرُم ُنْيَثُب اَي اَن َلاِك  ُتْلُقَف يِنَتْب َرَأ ُليِمَج اَي  ْتَلاَق ُةَنْيَثُب
َل ِمْعُتْسا َو - اًضْيَأ - ْمُهُضْعَب َلاَق اَمَك ِةَجاَحْلا يِف :
اَفوُيُّسلا اَنْعَمْجَأ َّمُث  َرَبْيَخ َو     ٍبْي َر َّلُك َةَماَهِت  ْنِم اَنْيَضَق]
َباَتِكْلا اَذَه َّنَأ :  ِم َلاَكْلا ىَنْعَم َو - ُنآ ْرُقْلا  َوُه َو - َلاَق اَمَك ، ِ َّاللَّ ِدْنِع  ْن ِم َل َزَن ُهَّنَأ ِهيِف  َّكَش  َلا ُلي ِزْنَت ملا ( : ِةَدْجَّسلا يِف ىَلاَعَت : ِةَدْجَّسلا [ ) َني ِمَلاَعْلا ِ ب َر  ْن ِم ِهيِف  َبْي َر  َلا ِباَتِكْلا 1 ، 2 ] ِهيِف اوُباَت ْرَت  َلا : ْيَأ ، ُيْهَّنلا ُهاَنْعَم َو  ٌرَبَخ اَذَه : ْمُهُضْعَب َلاَق َو [ . ] . َق ىَلَع  ُفِقَي  ْنَم  ِءا َّرُقْلا َن ِم َو َلا ( : ىَلاَعَت ِهِل ْوَق ىَلَع  ُفْق َوْلا َو ) َنيِقَّتُمْلِل ىًدُه ِهيِف ( : ِهِل ْوَقِب ُئِدَتْبَي َو )  َبْي َر  َلا ( : ِهِل ْو ) ِهيِف  َبْي َر َلْبَأ  َكِلَذ َو ،  ِنآ ْرُقْلِل ًةَف ِص ) ىًدُه ( : ُهُل ْوَق  ُري ِصَي ُهَّنَ ِلأ َو ، اَن ْرَكَذ يِتَّلا ِةَي ْلآِل ىَل ْوَأ ) ىًدُه ِهيِف ( :  ِن ْوَك  ْنِم ُغ
.
ِلاَحْلا ىَلَع اًبوُصْنَم َو ، ِتْعَّنلا ىَلَع اًعوُف ْرَم َنوُكَي  ْنَأ ِةَّيِب َرَعْلا  ُثْيَح  ْنِم ُل ِمَتْحَي ) ىًدُه (  َو
.
Gambar 6. Teks Hasil  Ringkasan
Teks  hasil  ringkasan  dari  dokumen berharakat  dan  tanpa  harakat  tidak  ada bedanya dari sisi kata penyusunnya. Hasil kedua ringkasan ini akan dinilai oleh para responden.

## 4.2 Hasil Pengujian
Hasil  peringkasan  teks  otomatis  yang sudah  dihasilkan  perlu  untuk  diuji  untuk mengetahui sejauh mana tingkat keakuratannya.
Pengujian dilakukan
dengan  menggunakan  metode  Q&A
Evaluation  berbentuk  kuesioner  skala Likert. Kuesioner tersebut diberikan kepada  para  responden  yang  memiliki kemampuan penguasaan gramatika bahasa Arab (nahwu-shorof). Para responden  diberikan  dokumen  asli  dan dokumen hasil ringkasan. Setelah itu, para responden diminta memberikan penilaian sesuai  butir-butir  pertanyaan yang ada di kuesioner.
Tabel 1. Kuesioner Penilaian No. Pertanyaan 1 2 3 4 5
1.  Apakah  hasil  ringkasan  sesuai  dengan teks aslinya?
2.  Apakah  hasil  ringkasan  sudah  sesuai dengan kaidah gramatika bahasa Arab?
3.  Apakah pengharakatan tanda baca di hasil ringkasan sudah benar semua?
4.  Apakah hasil ringkasan mudah dipahami?
5.  Apakah peringkas otomatis
teks berbahasa Arab ini bermanfaat?
Jumlah responden yang diminta untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan di kuesioner  sebanyak  14  orang.  Adapun rumus perhitungan skala Likert :

## T x Pn
T = Total jumlah responden yang memilih Pn = Pilihan angka skor Likert
Setelah  diperoleh  nilai  total  dari  tiap jawaban, maka langkah berikutnya adalah
melakukan  interpretasi  skor  perhitungan. Agar  mendapatkan  hasil  interpretasi, terlebih  dahulu  harus  diketahui  skor tertinggi  (X)  dan  skor  terendah  (Y)  untuk item  penilaian  dengan  rumus  sebagai berikut :
X= skor tertinggi likert x jumlah responden Y = skor terendah likert x jumlah responden
(  َ ي ِق َّ ت ُم ْ ل ِل ى ً د ُ ه  ِهي ِف  َب ْي َر  َلَ  ُباَت ِك ْ لا َ ك ِل َ ذ ( 2 ) )
َ أ  ُن ْب ُ د ْي َ ز َو ، َ نا َّي َح  ُن ْب  ُل ِتا َ ق ُم َو  ُّي ِّ د ُّسلا َو ،  ٍ ْ ي َب ُج  ُن ْب ُ دي ِع َس َو ،  ُة َم ِر ْ ك ِع َو ،  ٌد ِها َج ُم َلا َ ق ا َ ذ َ ك َو
َ ن ْع َمِب َ ك ِل َ ذ َّ ن َ أ :  ٍج ْ    ي َر ُج  ُنْبا َو ،  َمَل ْس ِ ْ لا  ِءا َم ْس َ أ  ْن ِم  ِ ْ ي َم ْس ِلِا  ِن ْي َذ َه  َ  ْ يَب  ُضِرا َ ق ُ ت  ُب َر َع ْ لا َو ، ا َ ذ َ ه ْم ِه ِم َ لًّ َ ك  ي ِ ف  ٌفو ُر ْع َم ا َذ َه َو ، ِر َ خ ْ لْا َ نا َ ك َم ا َم ُه ْ ن ِم ا لًّ ُ ك َ نو ُ ل ِم ْع َ ت ْس َي َ ف  ِة َرا َش . َبا َ ت ِك ْ لا ا َ ذ َ ه َّ ن َ أ :  ِم َ لًّ َ ك ْ لا  َ ن ْع َم َو - ُ نآْر ُ ق ْ لا  َو ُ ه َو - ِة َ د ْج َّسلا  ي ِ ف  َلَا َعَت  َلاَق ا َمَك ،  ِ هللَّا  ِدْن ِع  ْن ِم َلَزَن ُهَّن َ أ  ِهي ِف َّ ك َ ش َ لَ ُليِ ْ ي َ ت ملا ( : :  ِة َ د ْج َّسلا [ )  َ ي ِم َ لا َع ْ لا  ِّب َر  ْن ِم  ِهي ِف  َب ْي َر  َلَ ِبا َ ت ِك ْ لا 1 ، 2 ] .
Jumlah  skor  tertinggi  untuk  jawaban “Sangat  Bagus”  adalah  5x14  =  70. Sedangkan  skor  terendah  untuk  jawaban
“Sangat Kurang Bagus” adalah 1x14 = 14.
Adapun  tabel  skala  perangkingannya sebagai berikut : Tabel 2. Skala Penilaian Total Nilai Skala 57 - 70 Sangat Bagus 43 - 56 Bagus 29 - 42 Cukup 15 - 28 Kurang Bagus 0 - 14 Sangat Kurang Bagus Perhitungan Nilai Skala Likert a. Skor untuk pertanyaan pertama “Apakah hasil ringkasan sesuai dengan teks aslinya?”
Berikut  jawaban  dari  masing-masing responden :
 Responden yang memberikan skor 5 sejumlah 8 → (5x8) = 40
 Responden yang memberikan skor 4 sejumlah 5 → (4x5) = 20
 Responden yang memberikan skor 3 sejumlah 1 → (3x1) = 3
 Responden yang memberikan skor 2 sejumlah 0 → 0
 Responden yang memberikan skor 1 sejumlah 0 → 0
 Semua hasil dijumlahkan = 40 + 20 + 3 = 63 (Sangat  Bagus)
Perhitungan nilai presentasenya : 63/70 x 100 = 90 %
b. Skor untuk pertanyaan pertama “Apakah hasil ringkasan sudah sesuai dengan  kaidah  gramatika  bahasa Arab?”
Berikut  jawaban  dari  masing-masing responden :
 Responden yang memberikan skor 5 sejumlah 9 → (5x9) = 45
 Responden yang memberikan skor 4 sejumlah 4 → (4x4) = 16
 Responden yang memberikan skor 3 sejumlah 1 → (3x1) = 3
 Responden yang memberikan skor 2 sejumlah 0 → 0
 Responden yang memberikan skor
1 sejumlah 0 → 0
 Semua hasil dijumlahkan = 45 + 16 + 3 = 64 (Sangat  Bagus)
Perhitungan nilai presentasenya :
64/70 x 100 = 91,43 %
c. Skor untuk pertanyaan pertama “Apakah pengharakatan tanda baca di hasil ringkasan sudah benar semua?” Berikut  jawaban  dari  masing-masing responden :
 Responden yang memberikan skor 5 sejumlah 9 → (5x9) = 45
 Responden yang memberikan skor 4 sejumlah 4 → (4x4) = 16
 Responden yang memberikan skor 3 sejumlah 0 → 0
 Responden yang memberikan skor 2 sejumlah 1 → (2x1) = 2
 Responden yang memberikan skor 1 sejumlah 0 → 0
 Semua hasil dijumlahkan = 45 + 16 + 2 = 63 (Sangat  Bagus)
Perhitungan nilai presentasenya :
63/70 x 100 = 90 %
d. Skor untuk pertanyaan pertama
“Apakah  hasil  ringkasan  mudah dipahami?”
Berikut  jawaban  dari  masing-masing responden :
 Responden yang memberikan skor 5 sejumlah 8 → (5x8) = 40
 Responden yang memberikan skor 4 sejumlah 5 → (4x5) = 20
 Responden yang memberikan skor 3 sejumlah 1 → (3x1) = 3
 Responden yang memberikan skor 2 sejumlah 0 → 0
 Responden yang memberikan skor 1 sejumlah 0 → 0
 Semua hasil dijumlahkan = 40 + 20 + 3 = 63 (Sangat  Bagus)
Perhitungan nilai presentasenya : 63/70 x 100 = 90 %
e. Skor untuk pertanyaan pertama “Apakah  peringkas  otomatis  teks berbahasa Arab ini bermanfaat?” Berikut  jawaban  dari  masing-masing responden :
 Responden yang memberikan skor 5 sejumlah 8 → (5x8) = 40
 Responden yang memberikan skor 4 sejumlah 6 → (4x6) = 24
 Responden yang memberikan skor 3 sejumlah 0 → 0
 Responden yang memberikan skor 2 sejumlah 0 → 0
 Responden yang memberikan skor 1 sejumlah 0 → 0
 Semua hasil dijumlahkan = 40 + 24 = 64 (Sangat  Bagus)
Perhitungan nilai presentasenya : 64/70 x 100 = 91,43 %

## 5. KESIMPULAN
Algoritma  TextRank  terbukti  dapat digunakan untuk melakukan peringkasan dokumen  berbahasa  Arab.  Berdasarkan pengujian Q&A Evaluation diperoleh hasil yang  sangat  bagus  dengan  rincian kesesuaian  hasil  ringkasan  dengan  teks aslinya  sebesar  90%,  kesesuaian  hasil ringkasan dengan gramatika bahasa Arab sebesar 91,43%, kesesuaian pengharakatan hasil  ringkasan  sebesar  90%,  kemudahan memahami  hasil  ringkasan  sebesar  90% dan  aspek  kebermanfaatan  model  yang
dikembangkan  sebesar  91,43%.  Peringkas otomatis  ini  masih  berbentuk  prototipe sederhana, perlu dikembangkan antarmuka untuk
memudahkan pengoperasian dan juga metode pengujian perlu  ditambahkan  recall,  precision  dan perhitungan akurasi.

## 6. REFERENSI
[1]  S. Subramanian, R. Li, J. Pilault, and C. Pal,  “On  Extractive  and  Abstractive Neural  Document  Summarization with Transformer Language Models”,
Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language  Processing  (EMNLP),  pp. 9308-9319, Nov.  2020. [2]  Silvia, P. Rukmana, and V. R. Aprilia, “Aplikasi Automatic
Text Summarizer,”  Comput.  Sci.  Dep.  Bina Nusant., vol. 1969, p. 7, 2010.
[3]  I.  S.  Pratama,  G.  Alam,  and  Tinaliah, “Penerapan Algoritma Centroid- Based  Summarization  untuk  Sistem Peringkasan  Dokumen  Berbahasa Indonesia,” no. x, 2015.
[4]  L. Al Qassem, D. Wang, H. Barada, A. Al-Rubaie, and N. Almoosa, “Automatic Arabic Text Summarization  Based  on  Fuzzy
Logic,”  Proc.  3rd  Int.  Conf.  Nat.  Lang.
Speech Process., pp. 42–48, 2019.
[5]  F.  Kiyani  and  O.  Tas,  “A  survey automatic text summarization,” Pressacademia,  vol.  5,  no.  1,  pp.  205– 213, 2017.
[6]  L.  M.  Al  Qassem,  D.  Wang,  Z.  Al Mahmoud,  H.  Barada,  A.  Al-Rubaie, and N. I. Almoosa, “Automatic Arabic Summarization: A survey of methodologies and systems,” Procedia Comput. Sci., vol. 117, pp. 10–18, 2017.
[7]  A.  B.  Al-Saleh  and  M.  E.  B.  Menai, “Automatic Arabic text summarization: a survey,” Artif. Intell.
Rev., vol. 45, no. 2, pp. 203–234, 2016.
[8]  Eris,  V.  C.  M,  and  J.  Pragantha,
“Penerapan Algoritma Textrank Untuk  Automatic  Summarization Pada Dokumen Berbahasa
Indonesia,”  J.  Ilmu  Tek.  dan  Komput., vol. 1, no. 1, pp. 71–78, 2017.
[9]  R.  Jayashree,  S.  Murthy  K.,  and  B.  S. Anami,  “Categorized Text  Document Summarization  in  the  Kannada Language  by  sentence  ranking,”  Int. Conf. Intell. Syst. Des. Appl. ISDA, pp. 776–781, 2012.
[10]  N. Q. Uy, P. T. Anh, T. C. Doan, and N.  X.  Hoai,  “A  study  on  the  use  of genetic  programming  for  automatic text  summarization,”  Proc.  -  4th  Int. Conf.  Knowl.  Syst.  Eng.  KSE  2012,  pp.
93–98, 2012.
[11]  H.  Saggion  et  al.,  “Automatic  Text Summarization :  Past  ,  Present  and Future,” 2016.
[12]  R. Mihalcea and P. Tarau, “TextRank: Bringing Order into Texts,” 2004.
[13]  R.  Elbarougy,  G.  Behery,  and  A.  El,
“Extractive Arabic Text Summarization Using Modified PageRank Algorithm,” Egypt. Informatics J., vol. 21, no. 2, pp. 73–81, 2020.