Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699

## Implementasi Pencarian Link graph terbaik dalam menentukan Kalimat Representatif Pada Peringkasan Dokumen Berbahasa Indonesia
Irwan Darmawan 1 , Sholeh Rachmatullah 2 , Nilam Ramadhani 3
1,2,3 Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Madura, Pamekasan, Indonesia
E-mail: 1 darmawan@unira.ac.id, 2 sholeh@unira.ac.id,
3 nilamramadhani@unira.ac.id

## Abstract
Indonesian documents have many or several sentences that are considered important in  summarizing  one  document  or  many  documents,  sentences  that  appear  a  lot  in documents are usually considered important sentences or reflect representative sentences on a document, even though these are not necessarily sentences that should be taken and put into representative sentences in determining the summarization of documents. In the link  graph  method  used, it  can indeed  determine  the amount  of  sentence  weight  in  each sentence, it becomes a problem when sentence cutting is done if it is considered to have a very  small  weight.  So  a  solution  is  needed  to  overcome  this,  namely  by  finding  or determining  the  best  parameters  on  the  link  graph  of  each  sentence  in  the  document summary.  The  value  of  such  parameters  is  used  to  determine  the  truncation  of  each sentence. If the weight value of the sentence does not reach the limit of the parameter to be  searched then  the  sentence is  not included in the sentence  processing  in  determining the summary of the document. The test parameters used are lambda i.e. (0.1, 0.3, 0.5) and for dumping factor i.e. (0.3, 0.5, 0.8).
Keywords : Link, Graph, Summarization, Document

## Abstrak
Dokumen berbahasa Indonesia memiliki banyak atau beberapa kalimat yang dianggap penting  dalam  melakukan  peringkasan  pada  satu  dokumen  maupun  banyak  dokumen, kalimat  yang  banyak  muncul  dalam  dokumen  biasanya  dianggap  kalimat  penting  atau mencerminkan  kalimat  representatif  pada  sebuah  dokumen,  padahal  hal  tersebut  belum tentu  merupakan  kalimat  yang  seharusnya  diambil  dan  dimasukkan  ke  kalimat representatif  dalam  menentukan  peringkasan  dokumen.  Pada  metode  link  graph  yang digunakan  memang  dapat  menentukan  besaran  bobot  kalimat  pada  masing-masing kalimat,  hal  tersebut  menjadi  permasalahan  ketika  pemotongan  kalimat  dilakukan apabila  dianggap  memiliki  bobot  yang  sangat  kecil.  Maka  diperlukan  solusi  untuk mengatasi  hal  tersebut  dengan  cara  mencari  atau  menentukan  parameter  terbaik  pada link  graph  masing-masing  kalimat  dalam  peringkasan  dokumen.  Nilai  dari  parameter tersebut digunakan untuk menentukan pemotongan masing-masing kalimat. Apabila nilai bobot kalimat tersebut tidak mencapai batasan parameter yang akan dicari maka kalimat tersebut  tidak  dimasukkan  dalam  pengolahan  kalimat  dalam  menentukan  ringkasan dokumen.  Parameter  uji  yang  digunakan  adalah  untuk  dumping  factor  yang  digunakan adalah (0,3, 0,5 dan 0,8 ) dan lambda adalah (0,1, 0,3 dan 0,5).
Keywords: Link, Graf, Peringkasan, Dokumen

## 1. Pendahuluan
Terdapat  banyak  cara  dalam  meringkas  sebuah  dokumen  salah  satu  caranya  adalah dengan  meringkas  dokumen  dengan  cara  ektraktif  atau  abstraktif[1].  Ekstraktif  bekerja

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699
dengan  memilih  subset  dari  kata,  frasa  atau  kalimat  yang  ada  dari  teks  asli  untuk membentuk ringkasan. Teknik ekstraktif mengunakan pendekatan statistik untuk memilih kalimat  atau  kata  kunci  untuk  menghasilkan  sebuah  ringkasan[2].  Sedangkan  abstraktif menghasilkan  kalimat  dari  representasi  semantik  dan  kemudian  menggunakan  teknik generasi  bahasa  alami  untuk  membuat  ringkasan  yang  lebih  dekat  dengan  apa  yang dihasilkan  manusia.  Teknik  abstraktif  lebih  menggunakan  pendekatan  linguistik  untuk memahami teks asli untuk dapat menghasilkan ringkasan.
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  permasalahan  ketika  dokumen  akan  di  ringkas yaitu  cara  menentukan  kalimat  di  dalam  dokumen  yang  akan  diambil  sebagai  kalimat yang akan diolah untuk dijadikan ringkasan dokumen atau kalimat yang menggambarkan kalimat  representatif  pada  sebuah  dokumen.  Oleh  karena  itu  metode  link  graf  yang menggambarkan  bobot  pada  masing-masing  kalimat  terhadap  kalimat  yang  lain mempermudah kita untuk menentukan kalimat representatif tersebut untuk diolah menjadi ringkasan[3].  Permasalahan  yang  terjadi  adalah  cara  menentukan  besaran  bobot  kalimat yang  akan  diambil  sebagai  kalimat  ringkasan,  oleh  karena  itu  dengan  cara  mencari  nilai kombinasi terbaik antara dumping factor dan nilai lambda pada kalimat yang terdapat di link  graf  diharapkan  mampu  menghasilkan  ringkasan yang  lebih baik  daripada  langsung memotong  kalimat  yang  memiliki  bobot  kecil  padahal  kalimat  yang  dimaksud  belum tentu bukan merupakan kalimat yang harus dibuang dalam meringkas dokumen[3]. Untuk  ujicoba  menggunakan  abstrak  paper  dari  tugas  akhir  mahasiswa  program  studi Informatika  di  Universitas  Madura  dengan  jumlah  dokumen  uji  sebanyak  50  dokumen paper tugas akhirsebagai penentu dari kombinasi lambda dan dumping factor, sedangkan 50  dokumen  paper  tugas  akhir  sebagai  data  ujicoba  peringkasan  dokumen  secara otomatis.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Preprocessing
Preprocessing  merupakan  langkah  awal  yang  harus  dilalui  sebelum  dokumen  mentah diolah menjadi sebuah ringkasan dokumen dengan menggunakan metode tertentu. Dalam hal  ini  ada  beberapa  tahapan  preprocessing  yang  harus  dilalui  dengan  tujuan  agar mendapat data yang berkualitas[4], tahapannya sebagai berikut :
a. Tokenizing :proses ini membaca semua kata yang ada didalam dokumen.
b. Case folding adalah tahapan merubah huruf besar atau upper case menjadi lower case  semua  hal  ini  dimaksudkan  supaya  data  kata  yang  terbaca  memiliki  nilai bobot yang sama pada tahap-tahap berikutnya.
c. Tahap  stopword  removal  :  pada  tahapan  ini  melewati  cek  setiap  kata  yang termasuk  didalam  kata  stoplist  yang  ada  di  basis  data  jika  kata  tersebut merupakan kata yang termasuk didalam stoplist maka kata tersebut dilewati atau tidak dimasukkan ke tahap berikutnya untuk menghitung bobot kata.
d. Tahap  stemming  :  pada  tahapan  ini  adalah  menentukan  kata  dasar  setiap  kata yang  terdapat  didalam  data  base  untuk  dihitung  bobot  setiap  kata  pada  tahapan berikutnya yaitu menggunakan TF-IDF

## 2.2. Stemmer Bahasa Indonesia
Pada buku yang ditulis oleh Jelita Asian B.Comp. Sc.(Hons.) Stemming lemmatization adalah proses merubah kata menjadi kata dasar dari kata yang memilki imbuhan. Dalam mengolah lemmatization harus menggunakan aturan ketatabahasaan[4] .

## 2.3. Algoritma Sastrawi Stemmer Bahasa Indonesia
Menemukan kata dasar pada sebuah kata adalah proses membuang imbuhan. Prosedur stemming  terdiri  dari  beragam  cara.  Tabel  pemenggalan  terlampir  adalah  sumber  dari teknik  pertama.  Dengan  teknik  ini,  sebuah  istilah  dikelompokkan  dengan  memenggal

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699
kepala  imbuhan  yang  digunakan  dengan  menghilangkannya  dari  istilah  menggunakan Tabel  referensi  [5].  Karena  hasil  stemming  menggunakan  metode  ini  dipengaruhi  oleh pengumpulan  dokumen  yang  digunakan  dalam  prosedur  percobaan,  cara  kedua  dikenal sebagai  metode  stemming  berbasis  korpus[2].  Metode  pertama  dikembangkan  menjadi metode ketiga. Ini juga menggunakan istilah-istilah kunci selain Tabel referensi imbuhan pemenggalan.  Ketika  prosedur  pemenggalan  kata  selesai,  hasil  kata  dasar  digunakan sebagai  panduan  dari  data  kata  didalam  data  base  pada  istilah-istilah  penting  ini. Pendekatan ini membutuhkan frasa bertangkai untuk berada dalam kamus kata-kata yang diperlukan;  jika  tidak,  istilah  yang  dimasukkan  dianggap  sebagai  bentuk  dasar  [6]. Strategi  ketiga  algoritma  sastrawi  adalah  algoritma  stemming    yang  merukan  sebuah library  yang  dapat  digunakan  secara  langsung  dimana  algoritma  ini  didasarkan  pada algoritma  Nazief  dan  Adriani  yang  kemudian  mengalami  perbaikan  algoritma  serta dikenal  dengan  algoritma  confix  stripping(CS)  pada  perkembangannya  ditingkatkan  lagi menjadi algoritma Enhanced connfix Stripping) dan terakhir mengalami peningkatan oleh modified Enhanced confix stripping.
Beberapa  hal  yang  dapat  di  selesaikan  dengan  algoritma  stersebut  adalah  sebagai berikut:
a) Mencegah pemotongan kata yang terlalu over dengan kamus kata dasar.
b) Mencegah under stemming dengan aturan-aturan tambahan.
c) Kata dalam bentuk jamak yang distem: makan-makan menjadi kata makan.

## 2.4. Algoritma stemming Nazief dan Adriani
Algoritma  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  bobby  nazief  dan  andriani,  dimana algoritma  ini  di  dasarkan  pada  aturan  morfologi  Bahasa  Indonesia  menjadi  satu kelompok.  Algoritma  ini  disusun  embali  dari  proses  hasil  stemming  berdasarkan  kata dasar pada setiap kata[7]. Secara garis besar Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
a) Menentukan  kata  dasar  yang  akan  mengalami  stemming  kemudian  melakukan pencarian kata tersebut dan berhenti ketika kata tersebut sudah ditemukan
b) Langkah  berikutnya  adalah  menghilangkan  kata  yang  termasuk  Inflectional suffixes, yaitu dengan menghilangkan bagian tertentu contoh (simpanlah menjadi simpan  dengan  menghilangkan  bagian  kata  “-lah”,  siapakah  menjadi  kata  siapa dengan  menghilangkan  bagian  kata  ”-kah”,  atau  kata  kapanpun  menjadi  kapan dengan menghilangkan bagian kata  “-pun”), Langkah selanjutnya menghilangkan bagian  dari  pronoun  suffixes  contohnya  (“-mu”  ,“-ku”,  atau  ”-nya”).  Kemudian melakukan  pengecekan  kata  dasar  didalam  kamus,  jika  sudah  ditemukan,  maka algortima  dapat    dihentikan, jika  tidak  maka  dilanjutkan  pada langkah  ke  3  atau Langkah berikutnya.
c) Menghapus kata yang dapat merubah menjadi noun atau Derivational Suffix yaitu kata yang dapat memunculkan makna baru seperti kata “-an” atau ”-i”. algoritma berhenti bila  kata ditemukan dalam kamus kata dasar. bila tidak ditemukan, maka mengikuti  Langkah-langkah  sebagai  berikut    3a:  a.  Jika  akhiran  “-  an”  telah dihapus dan huruf terakhir dari kata tersebut adalah “-k”, maka “-k” juga dihapus. Jika  kata  tersebut  ditemukan  dalam  kamus  maka  algoritma  berhenti.  Jika  tidak ditemukan maka lakukan langkah 3b. b. Akhiran yang dihapus (“- an” ,“-i”, atau “-kan”) akan dikembalikan, Langkah selanjutnya adalah Langkah 4.
d) Menghapus  Derivational  Prefix  (”di-”,”ke-”,“be-”,”me-”,”pe-“,”se-”  atau  “te-“). Bila kata ditemukan dalam kamus kata dasar , maka Langkah berhenti, jika tidak, maka  lakukan  perekaman.  Tahapan  ini  dapat  dikerjakan  jika  memenuhi  kondisi sebagai berikut:
1. Terdapat kombinasi awalan dan akhiran yang tidak diijinkan .
2. Awalan yang dideteksi sama dengan awalan yang dihilangkan sebelumnya.
3. Tiga awalan telah dihilangkan .

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
e) apabila  Langkah-langkah  tersebut  sudah  dikerjakan  dan  kata  tersebut  tidak terdapat didalam database maka kata tersebut dikembalikan ke bentuk asalnya [5].

## 2.5. Algoritma TF-IDF (Term Frquency-Invers Document Frequency)
Metode TF-IDF digunakan untuk menghitung bobot kata yang muncul terhadap setiap corpus  dokumen.  Dalam  penelitian  ini  setiap  satu  dokumen  dianggap  mewakili  setiap kalimat didalam dokumen yang diujikan. Dengan perhitungan TF-IDF melalui persamaan 1 berikut ini :
𝑊𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 ∗ 𝑖𝑑𝑓 (1)
Pada persamaan 2 berikut ini adalah rumus perhitungan idf dengan logaritma.
𝑊𝑖𝑗 = 𝑡𝑓𝑖𝑗∗ log (2) Keterangan :
𝑊𝑖𝑗 =  bobot kata/term tj terhadap dokumen di. 𝑡𝑓𝑖𝑗 = jumlah kemunculan kata/term tj dalam di.
N= jumlah semua dokumen yang ada dalam basis data. n = jumlah dokumen yang mengandung kata/term tj (minimal ada satu kata yaitu term tj).
Persamaan diatas dapat dinormalisasi dengan persamaan TF-IDF berikut :
Wij= tfij*log N/n+1 (3)

## 2.6. Cosinus similarity
Metode  Cosine  Similarity  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung similaritas (tingkat kesamaan) antar dua buah objek. Secara umum penghitungan metode ini  didasarkan  pada  vector  space  similarity  measure  [8].  Metode  cosine  similarity  ini menghitung  similarity  antara  dua  buah  objek  (misalkan  D1  dan  D2)  yang  dinyatakan dalam dua buah vector dengan menggunakan keywords (kata kunci) dari sebuah dokumen sebagai ukuran. rumus cosinus similarity adalah sebagai berikut :
(𝑑 ) ∑ ( ) √∑ ( ) ∑ ( ) (4)
Keterangan : 𝑖𝑗 = bobot istilah j pada dokumen i= 𝑖𝑑𝑓 . 𝑑𝑖𝑗 = bobot istilah j pada dokumen i= 𝑖𝑑𝑓𝑗 .
Untuk mencari peringkat dari sebuah kalimat dapat menggunakan algoritma pagerank dengan  cara  semua  kalimat  di  peringkat  dalam  sebuah  dokumen.  Berdasarkan  model graph  diatas  maka  peringkat  masing-masing  vertex  dapat  dihitung.  Sedangkan  rumus ranking kalimat sebagai berikut :
( )   𝑑 ∑ ( ) (    𝑑) (5)
Dimana  r(ui  )  dan  u  j  dua  vertex  pada  graph  dan  d  adalah  parameter  antara  0  dan  1. Selain menggunakan algoritma faktorisasi matriks seperti Singular Value Decomposition (SVD), Non-Negative Matrix Factorization (NMF), dan Symmetric Matrix Factorization untuk  pengumpulan  dokumen,  pemetaan  dokumen  dilakukan  dalam  bentuk  matriks. Kalimat  yang  berbeda  dipecah  menjadi  beberapa  kelompok,  dan  kalimat  pembuka  akan diambil  dari  masing-masing  kelompok.  Dengan  mengidentifikasi  sekelompok  sub-topik laten  dari  dokumen  yang  secara  miring  memberikan  informasi  tambahan  untuk  kluster, pendekatan  kluster  frasa  akan  mencapai  potensi  penuhnya.  metode  ini  menyarankan teknik untuk meringkas teks yang tidak membawa sesuatu yang baru[9]. Pendekatan yang disarankan menggunakan data dari efek timbal balik kalimat dan efek konektivitas antar kalimat.  Dengan  memanfaatkan  algoritma  peringkat  grafik  untuk  memodelkan  dokumen yang ada ke dalam grafik, penelitian dibuat.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699

## 2.7. TextRank Dan LexRank Dokumen Tunggal
Peringkasan  dokumen  secara  otomatis  adalah  proses  ektraksi  dari  dokumen  yang mengandung  informasi  menggunakan  software  yang  berasal  dari  dokumen  aslinya. Peringkasan dokumen otomastis merupakan bagian penting dari pengolahan Bahasa alami (NLP), machine learning dan kecerdasan buatan[10].
Paper  ini  menjelaskan  peringkasan  dokumen  secara  ektraksi  dimana  hasil  ektraksi berupa  dokumen  tunggal  yang  berasal  dari  dokumen  aslinya  yang  terdiri  dari  kalimat- kalimat  representative.  Abstrak  dokumen  yang  diringkas  harus  mengandung  kalimat pokok sebagai kata kunci dalam melakukan peringkasan dokumen tunggal[11]
Penggunaan  algoritma  sorting  berdasarkan  graph  adalah  untuk  merekomendasikan seberapa penting kalimat tersebut terhadap kalimat yang lain . Bila misalkan ada kalimat yang  terdapat  pada  titik  A  didalam  graph  menunjuk  ke  titik  B  maka  bisa  dikatakan kalimat  pada  titik  B  lebih  penting  daripada  kalimat  yang  terdapat  di  titik  A.  pentingnya memilih kalimat pada titik A sebagai titik awal menentukan pentingnya kalimat pada titik B berikutnya. Model sorting graf dapat ditujunkkan pada gambar 1 berikut ini :
Gambar 1 . Model Sorting Graf.
Penggunaan  algoritma  taxrank  dimaksudkan  untuk  penggunaan  dengan  graph  yang memilki arah dengan disertai bobot pada masing-masing simpul graph[8]. Dimana rumus dasarnya  adalah  G={V,  E},  V  adalah  pengelompokan    dari  node-node  yang  ada  atau vertex  yang mewakili setiap kata didalam dokumen, E adalah tepi (edge) yang mewakili relevansi antar kata-kata. Bobot Eijantara simpul Vi dan Vj adalah Wij, dan Wij mewakili kesamaan antara simpul Vi dan Vj yang berasal dari jarak atau cosinus similarity sebuah dokumen.  .  Bobot  setiap  kata  S(v)  dapat  dihitung  dengan  keterhubungan  antar    simpul S(v)  yang  lsatu  dengan  simpul  yang  lainnya.  perhitungan  S(V)  perihtungan  ranking kalimat didapat degan persamaan berikut :
( )   𝑑   (    𝑑) ∑      ( )
( ) ∑ ( ) (6)
B(v)  adalah  simpul  yang  menunjuk  ke  simpul  v,  F(v)  adalah  himpunan  simpul  yang ditunjuk  oleh  simpul  v,  d  menunjukkan  dumping  faktor  yang  memilki  nilai  antara  0 sampai  1.  Pada  persamaan  diatas  digunakan  untuk  menghitung  nilai  note  yang  ada didalam  graph  tak  berarah.  S(v)  adalah  nilai  awal  sesuai  yang  menghitung  nilai  iterasi didalam graph sampai mencapai nilai konvergen. Nilai dari simpul awal dari graph tidak mempengaruhi  nilai  akhir  dari  perhitungan  bobot  graph  tak  berarah  dan  hanya mempengaruhi konvergensi algoritma. Setelah didapatkan hitungan dari nilai konvergensi maka  didapatkan  stabilitas  setiap  node  dalam  graph.  Dimana  kestabilan  tersebut merepresentasikan pusat kata yang sesuai dengan simpul yaitu dapat mengetahui ciri dari dokumen tersebut[12].
ALgoritma  LaxRank  membutuhkan  perhitungan  dari    hubungan  antara  kalimat  yang satu  dengan  kalimat  yang  lain.  Untuk  mengukur  kesamaan  antar  kalimat  algoritma Laxrank  menggunakan  frekuensi  kemunculan  kata  di  dalam  kalimat[13]  .Maka

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699
menggunakan  rumus  graph  yang  tidak  berarah  dengan  persamaan  sebagai  berikut  :  G  = adalah  hubungan  antar  kalimat  didalam  dokumen  dalam  hal  ini  dokumen  tunggal  yang akan mengalami peringkasan, sedangkan  d dari simpul s adalah link  yang terhubung ke s,  dimana  s  merupakan  seberapa  penting  hubungan  antar  kalimat  dalam  kalimat  yang sesuai.  Semakin  besar  D,  maka  semakin  banyak  jumlah  kalimat  yang  terkait  dengan kalimat  yang  sesuai,  semakin  banyak  pula  informasi  penting  yang  terkandung  dalam kalimat ini, dan dan sebaliknya. jika tingkat simpulnya adalah relatif besar, maka kalimat yang terkait pun juga lebih penting. Dengan cara ini, pertama, paper ini disusun graph G yang  tidak  berarah  dengan  menghitung  kesamaan  antara  kalimat.  Cara  kedua  adalah menggunakan  iterasi didalam  menghitung  kestabilan kalimat  yang  satu terhadap  kalimat yang lainnya caraini dilakukan untuk  mendapatkan urutan peringkat dari masing-masing kalimat,  iterasi  akan  berhenti  Ketika  sudah  mencapai  kestabilan  dalam  menentukan peringkat kalimat[1].

## 2.8. Cluster kalimat dengan Node-Node Graph
Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Anyman  El-Kilany,  Iman  Saleh,  Journal  IEEE  2012. Dengan bantuan kalimat awal dokumen, ringkasan ekstraktif dibangun. Elemen dokumen, seperti frekuensi kata atau frasa, memengaruhi kalimat-kalimat penting ini. Kalimat yang harus  diambil  dan  lokasinya  di  dalam  teks  keduanya  dapat  ditentukan  oleh  kata  kunci ini[9]. Metode  baru  untuk  mengekstraksi  Ringkasan dokumen  tunggal  disarankan  dalam makalah  ini.  Selain  Algoritma  Louvain  cluster,  pendekatan  kami  juga  menggunakan kalimat  Grafik  dependensi untuk  mengekstrak  kata  kunci  dari  dokumen.  Untuk  menguji kinerja metode, kami menggunakan tiga data uji yaitu corpus of British Colombia(BC3), Document  Understanding  Conference  corpus(DUC)1  dan  the  Concisus  corpus  of  event summaries[9] .
Pada Metode ini menjelaskan tentang alur yang dilaksanakan dalam proses pengolahan dokumen  sampai  menjadi  ringkasan  pada  dokumen  tersebut.  Berikut  adalah  gambar pengolahan  kalimat  pada  masing-masing  dokumen  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2 berikut ini :
Gambar 2 Pengolahan kalimat pada dokumen
Pada  tahapan  ini  menjelaskan  tentang  proses  yang  dilalui  oleh  dokumen  sehingga membentuk  sebuah  ringkasah  dokumen.  Pertama  dokumen  dimasukkan  ke  sistem peringkasan  kemudian  diolah  melalui  proses  preprocessing.  Tahap  berikutnya  dari  hasil pengolahan preprocessing maka kalimat yang sudah terbentuk di masukkan pada masing- masing node-node graf dimana antar node graf terdapat masing-masing link antar kalimat yang satu dengan kalimat yang lainnya. Pada masing-masing link kalimat memiliki bobot tertentu sesuai seberapa penting hubungan kalimat tersebut dengan kalimat yang lainnya. Pada  tahapan  berikutnya  adalah  melakukan  cluster  pada  masing-masing  kalimat  yang merupakan  kalimat  representatif  dari  sebuah  dokumen  untuk  menghasilkan  ringkasan dokumen.  Algoritma  cluster  yang  digunakan  untuk  menghasikan  ringkasan  adalah

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699
menggunakan SNMF ( sparse non negative matrix factorization). Tahapan yang  terakhir maka sistem peringkasan  akan memunculkan hasil ringkasan dokumen tersebut[1] .
Berikut  adalah  proses  pencarian  link  atau  bobot  graf  terbaik  pada  masing-masing kalimat  untuk  menentukan  kombinasi  terbaik  antara  dumping  factor  dengan  dengan lambda  sehingga  didapatkan  kalimat  representatif  dari  sebuah  dokumen  uji  yang ditunjukkan pada gambar 3 berikut ini .
Gambar 3 . proses pencarian atau penentuan link graf terbaik
Pada  tahapan  ini  dijelaskan  bahwa  dokumen  ditentukan  terlebih  dahulu  bobot  graf masing-masing  kalimat  pada  dokumen  tersebut  kemudian  mencari  masing-masing  nilai lambda disetiap kalimat yang ada, setelah diketahui masing-masing nilai lambda tersebut maka  dihitung  berdasarkan  nilai  kombinasi  lambda  yang  telah  ditentukan  yaitu  0,1  ,03 dan  0,4.  Pada  proses  berikutnya  tentukan  nilai  dumping  factor  dari  masing-masing kalimat  berdasarkan  bobot  kalimat  pada  graf,  setelah  proses  tersebut  selesai  maka keduanya  di  kombinasikan  antara  lambda  dan  dumping  factor  kemudian  tentukan  nilai tertinggi  yang  dihasilkan  oleh  kombinasi  tersebut.  Bila  nilai  bobot  pada  pada  masing- masing  kalimat  kurang  dari  kombinasi  antara  nilai  dumping  factor  dan  lambda  maka kalimat tersebut pada link graf dipotong atau dibuang dan tidak dianggap sebagai kalimat representatif  dari  ringkasan  dokumen  sedangkan  kalimat  pada  link  graf  yang  memilki bobot  diatas  kombinasi  antar  dumping  factor  dan  lambda  maka  kalimat  tersebut merupakan kalimat represtatif dari dokumen tersebut. Tahapan preprocessing ditunjukkan pada gambar 4 berikut ini :
Gambar 4 . Tahapan Preprocessing dokumen
Sebelum    dokumen  diolah  maka  ada  tahapan  preprocessing  yang  harus  dilakukan, dokumen  dimasukkan  kedalam  sistem  untuk  diolah,  pertama  membaca  keseluruhan  isi dari  dokumen  yang  dikenal  dengan  tahap  tokenizing,  pada  tahap  berikutnya  menjadikan semua  kata  didalam  dokumen  menjadi  lower  case  atau  mengubah  ke  huruf  kecil  semua

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699
kemudian  tahap  berikutnya  cek  kata  yang  ada  didalam  stoplist  atau  yang  lebih  dikenal dengan  stopword  removal  yaitu  jika  kata  tersebut  ada  didalam  stopword  removal  maka kata  tersebut  tidak  dimasukkan  ke  tahapan  berikutnya,  pada  tahapan  terakhir  adalah melakukan  stemming  yaitu  mengambil  kata  dasar  dari  seluruh  kata  yang  ada  didalam dokumen.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut  adalah  gambar  salah  satu  proses  preprocessing  dokumen  yang  diolah.  Pada tahapan ini  menampilkan  hasil  dokumen  yang  telah  diproses sampai    tahapan  tokenisasi dokumen  dimana  isi  dokumen  dibaca  terlebih  dahulu  serta  dilakukan  proses  lowercase dengan tujuan untuk diambil masing-masing kata dasarnya dari dokumen tersebut.
Gambar 5. proses tokenisasi dokumen.
Pada  hasil  uji  parameter  dengan  menentukan  nilai  lambda  dan  dumping  factor  yang telah  dikombinasikan  berdasarkan percobaan  yang  dilakukan  oleh  3 orang  pakar  Bahasa Indonesia  dan  selanjutnya  dijadikan  sebagai  data  latih  didapatkan  nilai  uji  pada  setiap kalimat didalam single dokumen dengan Tabel 1 sebagai berikut ini
:
Tabel 1 . uji parameter oleh pakar Parameter Dok ke (0.1), (0.1), (0.1), (0.3), (0.3), (0.3), (0.5), (0.5), (0.5), (0.2) (0.5) (0.8) (0.2) (0.5) (0.8) (0.2) (0.5) (0.8) dok1 0,61 0,57 0,66 0,49 0,63 0,56 0,51 0,62 0,62 0,59 0,48 0,61 0,68 0,58 0,57 0,55 0,65 0,66 0,54 0,47 0,58 0,45 0,57 0,48 0,47 0,57 0,51 dok2 0,69 0,62 0,7 0,55 0,67 0,72 0,62 0,69 0,62 0,6 0,49 0,65 0,6 0,68 0,71 0,61 0,64 0,57 0,63 0,54 0,71 0,56 0,69 0,77 0,63 0,69 0,63 dok3 0,52 0,57 0,52 0,58 0,64 0,63 0,68 0,63 0,63 0,53 0,56 0,55 0,65 0,66 0,64 0,68 0,63 0,62 0,43 0,47 0,47 0,49 0,56 0,51 0,57 0,53 0,53 dok4 0,35 0,45 0,37 0,57 0,46 0,45 0,55 0,55 0,53 0,36 0,5 0,37 0,59 0,47 0,48 0,6 0,61 0,58 0,36 0,47 0,36 0,61 0,46 0,45 0,54 0,59 0,56 dok5 0,4 0,47 0,42 0,54 0,55 0,52 0,5 0,5 0,48 0,51 0,49 0,48 0,72 0,68 0,7 0,69 0,64 0,62 0,57 0,5 0,56 0,82 0,7 0,77 0,72 0,76 0,68 dok6 0,54 0,58 0,56 0,69 0,75 0,73 0,68 0,71 0,68 0,57 0,58 0,57 0,69 0,72 0,72 0,67 0,71 0,67 0,58 0,61 0,58 0,7 0,77 0,77 0,72 0,72 0,65 dok7 0,4 0,5 0,47 0,58 0,53 0,58 0,54 0,56 0,53 0,45 0,5 0,5 0,65 0,61 0,7 0,66 0,65 0,57

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
0,46 0,52 0,5 0,65 0,67 0,61 0,61 0,59 0,56 dok8 0,47 0,36 0,41 0,4 0,42 0,39 0,42 0,47 0,42 0,44 0,42 0,38 0,48 0,53 0,42 0,52 0,57 0,51 0,45 0,42 0,41 0,51 0,53 0,4 0,53 0,54 0,49 dok9 0,41 0,41 0,36 0,45 0,47 0,39 0,48 0,48 0,44 0,47 0,41 0,4 0,48 0,52 0,53 0,51 0,49 0,51 0,47 0,42 0,38 0,51 0,59 0,58 0,6 0,55 0,54 Dok10 0,53 0,55 0,51 0,51 0,58 0,5 0,58 0,61 0,58 0,657 0,64 0,58 0,55 0,72 0,6 0,6 0,71 0,66 0,66 0,64 0,57 0,54 0,72 0,6 0,6 0,7 0,67
Selanjutnya adalah menentukan hasil dari uji dokumen dengan menggunakan ketentuan parameter  yang  sama  yang  ditunjjukan  di  Tabel  2  sebagai  data  testing  dari  sistem didapatkan  hasil  uji  para  meter  terbaik  setelah  di  rata-rata  berada  pada  nilai  lambda  0,3 dan  nilai  dari  dumping  factor  0,8  dengan  mengambil  nilai  terbaik  dari  recall  adalah 0,64421 dapat dilihat dari hasil uji coba Tabel 2 berikut ini :
Tabel 2 . Hasi Ujicoba 50 Dokumen maksimum nilai  dari pakar tata Bahasa Indonesia.
Parameter No (0.1),(0. 2) (0.1),(0. 5) (0.1),(0. 8) (0.3),(0. 2) (0.3),(0. 5) (0.3),(0. 8) (0.5),(0. 2) (0.5),(0. 5) (0.5),(0. 8) 1 0,61 0,57 0,66 0,68 0,63 0,57 0,55 0,65 0,66 2 0,69 0,62 0,71 0,6 0,69 0,77 0,63 0,69 0,63 3 0,53 0,57 0,55 0,65 0,66 0,64 0,68 0,63 0,63 4 0,36 0,5 0,37 0,61 0,47 0,48 0,6 0,613 0,58 5 0,57 0,505 0,56 0,82 0,7 0,77 0,72 0,76 0,68 6 0,58 0,61 0,58 0,7 0,77 0,77 0,72 0,72 0,68 7 0,46 0,52 0,5 0,65 0,67 0,7 0,66 0,65 0,57 8 0,47 0,42 0,41 0,51 0,53 0,42 0,53 0,57 0,51 9 0,47 0,42 0,4 0,51 0,59 0,58 0,6 0,55 0,54 10 0,66 0,64 0,58 0,55 0,72 0,6 0,6 0,71 0,67 11 0,59 0,6 0,57 0,49 0,7 0,61 0,66 0,64 0,55 12 0,75 0,71 0,69 0,64 0,63 0,59 0,61 0,75 0,7 13 0,54 0,64 0,59 0,61 0,54 0,54 0,62 0,59 0,5 14 0,39 0,51 0,45 0,52 0,53 0,52 0,53 0,66 0,59 Rata- Rata 0,57 0,57 0,56 0,63 0,61 0,64 0,63 0,63 0,61
Tahapan selanjutnya adalah menentukan nilai dari recall, precision dan F-score sebagai pengukur  hasil  dari  ringkasan  dokumen  tunggal  dengan  menggunakan  Rouge  2.0  yang ditunjukkan oleh Tabel 3, hasil yang diperoleh terjadi peningkatan nilai jika dibandingkan dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  nilai  lambda  dan  dumping  factor secara  acak,  dengan  menggunakan  nilai  kombinasi  dari  nilai  lambda  (0,1,  0.3  dan  0,5) serta  untuk  nilai  dari  dumping  factor  adalah  (0,3,  0,5  dan  0,8  )  maka  didapatkan  hasil seperti pada Tabel 3 berikut :
Tabel 3. Penentuan recall, precission dan F-score
Dok ke Recall Precision F-Score Recall Precision F-Score Recall Precision F-Score (0.1), (0.1), (0.1), (0.3), (0.3), (0.3), (0.5), (0.5), (0.5), (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) 1 0,65 0,18 0,24 0,59 0,17 0,22 0,6 0,17 0,22 0,64 0,16 0,21 0,57 0,15 0,2 0,6 0,16 0,2 0,54 0,22 0,29 0,49 0,2 0,26 0,52 0,21 0,28 2 0,65 0,15 0,19 0,6 0,14 0,18 0,62 0,16 0,21 0,58 0,14 0,18 0,64 0,15 0,19 0,62 0,16 0,22 0,64 0,15 0,2 0,61 0,15 0,2 0,66 0,17 0,23 3 0,55 0,17 0,23 0,56 0,18 0,24 0,69 0,19 0,26 0,58 0,19 0,25 0,6 0,19 0,26 0,67 0,2 0,27 0,49 0,18 0,24 0,49 0,19 0,25 0,59 0,2 0,27 4 0,49 0,15 0,19 0,51 0,16 0,21 0,62 0,16 0,22 0,53 0,15 0,19 0,49 0,15 0,19 0,5 0,14 0,18 0,49 0,15 0,19 0,5 0,15 0,2 0,54 0,16 0,21 5 0,48 0,16 0,21 0,53 0,17 0,23 0,59 0,2 0,27 0,55 0,16 0,2 0,62 0,17 0,22 0,74 0,21 0,29 0,55 0,14 0,18 0,69 0,16 0,21 0,69 0,18 0,24 6 0,4 0,14 0,18 0,4 0,16 0,2 0,41 0,14 0,17

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699
Dok ke Recall Precision F-Score Recall Precision F-Score Recall Precision F-Score (0.1), (0.1), (0.1), (0.3), (0.3), (0.3), (0.5), (0.5), (0.5), (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) (0.85) 0,47 0,14 0,18 0,49 0,16 0,2 0,48 0,14 0,17 0,48 0,13 0,16 0,51 0,14 0,18 0,52 0,13 0,16 7 0,5 0,15 0,2 0,6 0,19 0,25 0,55 0,2 0,26 0,51 0,14 0,18 0,64 0,17 0,23 0,61 0,18 0,24 0,52 0,14 0,17 0,69 0,16 0,22 0,66 0,17 0,23 8 0,43 0,15 0,2 0,47 0,13 0,17 0,46 0,15 0,19 0,4 0,13 0,16 0,49 0,12 0,15 0,51 0,13 0,16 0,41 0,13 0,16 0,44 0,12 0,14 0,52 0,13 0,16 9 0,36 0,13 0,16 0,43 0,16 0,21 0,39 0,15 0,18 0,38 0,13 0,16 0,51 0,19 0,25 0,45 0,16 0,21 0,34 0,14 0,17 0,58 0,21 0,29 0,45 0,17 0,22 10 0,54 0,15 0,19 0,62 0,17 0,22 0,65 0,15 0,19 0,54 0,14 0,18 0,71 0,17 0,22 0,71 0,15 0,19 0,54 0,14 0,17 0,69 0,16 0,21 0,72 0,14 0,18

## 4. Kesimpulan
Dengan  hasil  uji  coba  yang  sudah  dilakukan  untuk  penentuan  parameter  uji  terbaik dengan  menggunakan  kombinasi  lambda  dan  dumping  factor  seperti  yang  tertera  pada Tabel pengujian ringkasan. Dengan parameter tersebut didapatkan  hasil ringkasan sesuai perameter  uji  terbaik  yaitu  berada  pada  kombinasi  nilai  lambda  0.3  dan  damping  factor 0.8  maka  nilai  threshold  yang  digunakan  adalah  0.6444  dalam  meringkas  dokumen, apabila nilai atau bobot kurang dari nilai recall dan precission serta f-score maka kalimat tersebut  tidak  dimasukkan  kedalam  ringkasan  dokumen  tunggal.  Pada  penelitian  ini disarankan  untuk  mengujicobakan  parameter-parameter  baru  untuk  dimasukkan  dalam ujicoba  dengan  tujuan  mencari  atau  menentukan  link  graf  terbaik  pada  kalimat-kalimat didalam dokumen yang lebih menggambarkan kalimat representatif dari sebuah dokumen sebagai nilai threshold.

## Daftar Pustaka
[1] C.  Kwatra  and  K.  Gupta,  “Extractive  and  Abstractive  Summarization  for  Hindi Text using Hierarchical Clustering,” Proc.  2021  IEEE  Int.  Conf.  Innov.  Comput.
Intell. Commun. Smart Electr. Syst. ICSES 2021 , 2021, doi: 10.1109/ICSES52305.2021.9633789.
[2] J. Asian, “Effective Techniques for Indonesian Text Retrieval,” Ph.D  Thesis ,  pp. 1–286, 2007, [Online]. Available: https://researchrepository.rmit.edu.au/esploro/outputs/doctoral/Effective-
techniques-for-Indonesian-text-retrieval/9921861570701341
[3] S.  Singh  and  A.  Mahmood,  “The  NLP  Cookbook:  Modern  Recipes  for Transformer  Based  Deep  Learning  Architectures,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp. 68675–68702, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3077350.
[4] J.  Asian,  H.  E.  Williams,  and  S.  M.  M.  Tahaghoghi,  “Stemming  Indonesian,” Conf.  Res.  Pract.  Inf.  Technol.  Ser. ,  vol.  38,  no.  September  2018,  pp.  307–314, 2005, doi: 10.1145/1316457.1316459.
[5] I.  Darmawan  and  N.  Haidar  Hari,  “Discourse  Connectors  Pada  Peringkasan Dokumen  Berbahasa  Indonesia,” SMARTICS  J. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  33–41,  2021,
[Online]. Available: https://doi.org/10.21067/smartics.v7i1.5046
[6] I. Darmawan, R. A. H, and H. Armato, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Peringkasan paper dengan metode Sparse Nonnegative Matrix Factorization untuk Pemeriksaan Kesesuaian dengan Abstrak Tugas Akhir,” vol. 1, 2020.
[7] N. Ramadhani, “View of Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X.pdf,” vol. 8, no. 1, pp. 14– 21, 2022.
[8] M.  Asfi  and  N.  Fitrianingsih,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier sebagai  Sistem  Rekomendasi  Pembimbing  Skripsi,” InfoTekJar  J.  Nas.  Inform.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 689-699
dan Teknol. Jar. , vol. 5, no. 1, p. 44, 2020.
[9] A. El-Kilany and I. Saleh, “Unsupervised document summarization using clusters of dependency graph nodes,” Int. Conf. Intell. Syst. Des. Appl. ISDA , pp. 557–561, 2012, doi: 10.1109/ISDA.2012.6416598.
[10] H.  Zheng  and  M.  Lapata,  “Sentence  centrality  revisited  for  unsupervised summarization,” ACL  2019  -  57th  Annu.  Meet.  Assoc.  Comput.  Linguist.  Proc. Conf. , no. 2, pp. 6236–6247, 2020, doi: 10.18653/v1/p19-1628.
[11] A. Alifimoff, “Abstractive Sentence Summarization with,” pp. 1–9.
[12] Y.  C.  Tseng,  M.  H.  Yang,  Y.  C.  Fan, W.  C. Peng,  and  C.  C.  Hung,  “Template- Based  Headline  Generator  for  Multiple  Documents,” IEEE  Access ,  vol.  10,  pp. 46330–46341, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3157287.
[13] A.  Li,  T.  Jiang,  Q.  Wang,  and  H.  Yu,  “The  mixture  of  TextRank  and  LexRank techniques  of  single  document  automatic  summarization  research  in  Tibetan,” Proc.  -  2016  8th  Int.  Conf.  Intell.  Human-Machine  Syst.  Cybern.  IHMSC  2016 ,
vol. 1, pp. 514–519, 2016, doi: 10.1109/IHMSC.2016.278.