## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## DATA PREPRARATION UNTUK
AUTOMATIC SUMMARIZATION VIDEO TO TEXT
Putry Wahyu Setyaningsih 1 , Arita Witanti 2 , Indah Susilawati 3
Prodi  Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email : putryws@mercubuana-yogya.ac.id 1 , arita@mercubuana-yogya.ac.id 2 , indah@mercubuana-yogya.ac.id 3

## ABSTRAK
Berbagai  video  yang  diunggah  setiap  hari  di  seluruh  dunia  pada  halaman Youtube dengan durasi yang sangat panjang, di saat pandemi covid 19 sebagian besar video  yang  di  unggah  adalah  video  tentang  pembelajaran.  Pencarian  video  yang berbasis  informasi  tertentu  sesuai  dengan  pencarian  yang  kita  inginkan membutuhkan sumber daya waktu khusus. Sebagian besar video berisi begitu banyak konten buffer yang mungkin tidak sesuai dengan pencarian yang kita inginkan. Untuk mendapatkan  informasi  kita  harus  menonton  seluruh  video  yang  mungkin menghabiskan banyak waktu. Setelah itu kita seleksi dan pilih video yang benar benar sesuai  dengan  informasi  yang  kita  maksud  .  Youtube  memiliki  fasilitas  API  subtitle sesuai  dengan  bahasa  yang  kita  pilih.  Dari  menu  subtitle  inilah  penelitian  ini  akan mencoba  melakukan  crawling  database  text  video  kemudian  mengolahnya. Pengolahan  yang dilakukan  berupa tahap  preprocessing  data  kemudian  melakukan proses summary atau resume singkat dari kalimat yang penting. Ringkasan ini akan lebih cepat memberikan informasi yang berguna dan penting dari video tersebut, yang pasti akan menghemat waktu untuk menonton seluruh video. Hasil dari preprocesing data Kata sarah menduduki tempat tertinggi  dari sisi TF-IDF  yaitu  0,254.  Kata  Otak Rake tertinggi dengan nilai 1700 dan untuk embeding dengan dimensi sejumlah kata tertinggi nilainya diduduki kata mitos dengan ilai 0.602.
Kata Kunci: Automatic summarization, extractive summary, video to text

## I. PENDAHULUAN
Informasi yang dibutuhkan saat ini bisa didapat dari berbagai sumber, bisa dari media  cetak  maupun  media  online atau  media  digital.  Perkembangan internet  saat  ini  sangat  berpengaruh dalam memenuhi
kebutuhan
informasi, salah satunya adalah media online  atau  media  digital  yang  dapat berupa  video.  Pandemi  covid  19 membuat  semua  serba  digital  salah satunya kegiatan seminar yang sebelumnya  hanya  dilakukan  secara tatap  muka,  kaena  kondisi  pandemi
86 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.664
covid  19  akhirnya  seminar-seminar yang  di  adakan  dibeberapa  sekolah, universitas  maupun  instansi-instansi lainnya harus dilakukan secara daring, yang  saat  ini  sering  disebut  dengan webinar. Banyaknya video-video webinar  yang  beredar  pada  laman Youtube durasinya bisa sangat panjang, penonton  harus meluangkan waktu  untuk  mengetahui  informasi video webinar tersebut. Untuk mengetahui  informasi  penting  pada video  webinar  dengan  keterbatasan waktu  yang  dimiliki,  penonton  video webinar ingin lebih cepat mengetahui isi  informasi  dari  video  webinar tersebut  dengan  waktu  yang  lebih singkat, salah satunya dengan automatic summarizing untuk video to text  menggunakan  metode  extractive summarization  dengan  mengambil beberapa  kalimat  penting  yang  ada pada video webinar. Nantinya diharapkan  penonton  video  webinar dari  laman  youtube  tidak  harus meluangkan waktu untuk mengetahui isi  informasi  dari  video  webinar tersebut.

## II. LANDASAN TEORI
Pada  penelitian  ini,  kami  mengambil topik riset tentang Teknologi Informasi Berbasis Artificial Intelligence, dengan topik riset data science. Fishbone riset tentang  Teknologi  Informasi  Berbasis Artificial Intelligence pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Fishbone riset tentang Teknologi Informasi Berbasis Artificial Intelligence
Artificial  intelligence  atau  yang  sering disebut  kecerdasan  buatan  saat  ini perkembangannya  cukup  signifikan  di berbagai bidang di kehidupan saat ini. Kecerdasan  buatan  atau  Artificial Intelligence  banyak  dikembangkan sehingga  teknologi  yang  akan  meniru bahkan mengambil alih pekerjaan yang biasa  dilakukan  manusia,  beberapa perusahaan  yang  telah  menerapkan kecerdasan  buatan  atau  Artificial Intelligence diantaranya adalah Amazon,  Facebook,  Microsoft  sampai Google.  Salah  satu  bidang  yang memanfaatkan  kecerdasan  buatan saat  ini  adalah  bidang  Pendidikan. Kecerdasan  buatan  sering  dikaitkan dengan  sebuah  alat  untuk  membantu menemukan sebuah masalah-masalah dan  dapat  menyelesaikan  masalah- masalah  yang  ada  di  dalam  beberapa bidang  kehidupan  (Fauzan,  2020). Konsep utama dari sebuah kecerdasan utama  adalah  menciptakan  sebuah alat  bantu  atau  mesin  yang  dapat berpikir  seperti  manusia  (Goralski  & Tan, 2020).
Salah  satu  kecerdasan  buatan  saat  ini adalah  sebuah  peringkasan  teks  yang digunakan  untuk  proses  pemampatan teks  sumber  ke  dalam  versi  lebih pendek namun tetap mempertahankan  informasi  pokok yang terkandung didalamnya (Alami et al.,  2015).  Peringkasan  teks  termasuk dalam  text  mining,  text  mining merupakan proses penggalian informasi  yang  bermakna  dari  sebuah dokumen  ataupun  data  (Allahyari  et al., 2017). Summarization text dibedakan menjadi ekstraktif, abstraktif  dan  hibrida.  Pendekatan abstrak  mengambil  kalimat  utama
87 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.664
dokumen  teks  dari  sumber  dan mengubahnya  menjadi  kalimat  baru yang berbeda tetapi memiliki inti yang sama. Pendekatan hybrid menggabungkan  teknik  abstraksi  dan abstraksi.  Teknik  ekstraksi  memilih kalimat penting dari dokumen sumber
dan menggabungkannya menjadi paragraf  pendek  baru  (Moratanch  & Chitrakala, 2017).
Meringkas  dokumen  secara  manual oleh  manusia,  membutuhkan  banyak biaya  dan  waktu  apabila  dokumen tersebut banyak dan panjang sehingga diperlukan  sistem  peringkas  otomatis (automatic summarization) untuk mengatasi banyaknya biaya dan waktu tersebut (Aristoteles, 2013). Karakteristik Automatic Text Summarization Peringkasan teks
otomatis pada umumnya memiliki dua teknik peringkasan yaitu:
a. Abstraction based summarization
Tipe  peringkasan  abstraktif  akan menghasilkan  sebuah  interpretasi terhadap teks aslinya. Sebuah kalimat akan ditransformasikan menjadi kalimat  yang  lebih  singkat  dan menciptakan  kalimat  baru  yang  tidak terdapat  didalam  dokumen  teks aslinya.
b.Extraction based summarization
Peringkasan  ekstraktif  menghasilkan sebuah  ringkasan  dengan  memilih sebagian dari kalimat yang ada didalam dokumen teks aslinya.
Dataset  yang  didapat  dari  suatu sumber  merupakan  suatu  data  yang tidak terstuktur dalam hal pemenuhan data  kebutuhan  sistem  peringkasan.
Atas  dasar  tersebut  maka  sebelum diolah, data harus melalui tahapan text preprocessing.  Text  preprocessing adalah  pemrosesan  data  awal  untuk mentransformasi  data  tekstual  yang tidak  terstruktur  menjadi  suatu  data baru  yang  terstruktur.  Data  baru tersebut dapat
mempermudah pemrosesan  algoritma  peringkasan agar  menjadi  efektif  dan  efisien
(Suputra, 2018).
Tahap pertama adalah tahap preprocessing, yaitu salah satu tahapan penting dalam text summarization, di mana pada tahap ini teks diubah menjadi bentuk yang lebih mudah dicerna oleh komputer (Yuliska & Syaliman, 2020).
Tahap-tahap  preprocessing  ada  5, seperti tabel di bawah ini:
Tabel 1. Tahap preprocessing Tahap Keterangan Tokenization Memecah  kalimat menjadi  kumpulan kata Stopword Penghapusan kata- kata yang tidak bermakna bagi dokumen, seperti “dan”, “yang” Stemming Penghapusan imbuhan, contoh “peringkasan” menjadi “ringkas” Case Folding Mengubah  semua huruf kapital menjadi huruf kecil Sentence Splitting Memecah  paragraf menjadi  kumpulan kalimat
88 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.664
Tahap-tahap preprocessing ada 5:

## a. Tokenization
Tokenization atau tokenization adalah proses  paling  awal  dari  text  mining. Aliran  input  yang  diperoleh  dari  file teks  dibagi  menjadi  beberapa  bagian. porsi kecil. Misalnya, memecah kalimat menjadi kata-kata (token) (Setiawan et al., 2013).
b. Stopword
Kumpulan kata-kata yang tidak berhubungan  (tidak  relevan)  dengan topik  utama.  Secara  desain,  kata  ini sering  muncul  dalam  data  yang digunakan.  Kata  Ini  biasanya  berarti jenis  konjungsi,  imbuhan,  dan  yang lain-lain.  Di  bawah  ini  adalah  contoh algoritma  yang  digunakan  untuk menghapus stopwords. Istilah pencarian  yang  dimasukkan  oleh pengguna (Setiawan et al., 2013) :
1)  Isi  array  stoplist  dengan  daftar stopword dari database.
2)  Tahan  istilah  pencarian  yang dimasukkan dalam variabel.
3)  Pisahkan  variabel  string  menjadi array  kata  kunci  menggunakan  fungsi string split.
4)  Inisialisasi variabel yang diisi berisi nilai boolean false.
5)   Apakah item dalam array kata kunci sama dengan item dalam stoplist? Jika langkah  6  tidak  terpenuhi,  lakukan langkah 7.
6)  Ubah  nilai  variabel  met  menjadi true. Selesaikan langkah 8.
7)  Ulangi  langkah  4-5  sampai  semua item dalam matriks stoplist habis. 8) Apakah variabel yang puas bernilai salah?Jika  kondisi  terpenuhi,  ikuti langkah 9 dan selesaikan langkah 10.
9) Tempel elemen larik kata kunci yang dipilih ke dalam larik hasil. 10)  Ulangi  langkah  4-9  sampai  semua elemen larik kata kunci habis.
c. Stemming Stemming adalah proses yang dilakukan untuk menemukan akar kata (Pradnyana & Mogi, 2014). Proses yang dilakukan  adalah  menghapus  semua imbuhan  yang  sesuai  terdiri  dari awalan, sisipan, akhiran, dan kombinasi  awalan,  akhiran  kata turunan  (suffix).  Meskipun  imbuhan dalam  setiap  bahasa  selalu  berbeda, misalnya,  imbuhan  bahasa  Indonesia lebih  rumit  daripada  dalam  Bahasa Inggris.    Bahasa  Indonesia  terdiri  dari prefiks,  infiks,  sufiks,  repetisi,  dan sufiks.  Untuk  mengubah  bentuk  kata harus  menghapus  lampiran  yang melekat  pada  kata  tersebut  dan  akan terbentuk menjadi dasar dari kata.
Ada  beberapa  masalah  yang  sangat spesifik  dengan  asal  usul  teks  bahasa Indonesia  untuk  bahasa.  Salah  satu masalah  tersebut  adalah  jenis  afiks yang  berbeda,  hal  lain  adalah  bahwa awalan  dapat  berubah  tergantung pada  huruf  awal  tentang  batang. Misalnya,  karakter  pertama  dapat berubah  dari  “me-“  menjadi  “mem-“, dari  kata  dasarnya  adalah  “b”  contoh kata  dengan  kata  dasar  b  adalah  kata "membuat",  tapi  "me"  juga  dapat dirubah  jika  huruf  pertama  yang ditambahkan adalah "s", maka menjadi "meny-",  dengan  kata  dasar  “s” menjadi  sebuah  kata  “menyapu”.  Jika beberapa  imbuhan  dilampirkan  pada
sebuah  kata,  urutannya  menghapus akhiran kata sangat penting.
d. Case folding
Case  folding  adalah  proses  yang memodifikasi data dalam format yang sesuai.  Tujuannya  dari  case  folding adalah  mengurangi  redundansi  data
yang digunakan dalam proses klasifikasi, dengan mengurangi redudansi maka proses perhitungannya akan semakin optimal.
Misalnya format data huruf kecil atau huruf  besar  dirubah  menjadi  huruf kecil semua sesuai dengan kebutuhan dalam  proses  klasifikasi.  Huruf  yang diterima  dalam  case  folding  hanya huruf a sampai z, selain huruf a sampai z  tidak  akan  diterima,  dan  harus dihilangkan.  Karakter  selain  huruf disebut dengan delimeter (Muttaqin & Bachtiar, 2016).
e. Sentence splitting
Merupakan  proses  pemilihan  kata yang  dimasukkan  dalam  dua  kalimat atau lebih.
Pemilihan
kalimat mendefinisikan  karakter  itu  akan menjadi  sebuah  kalimat  lengkap setelah substitusi dimasukan dan telah dibuat.  Kalimat-kalimat  itu  mengacu pada beberapa karakter ".", "!", "," dan "?", beberapa karakter tersebut adalah tanda  dalam  mengakhiri  sebuah kalimat.  Tanda  referensi  di  atas  akan disimpan  dalam  kamus  segmentasi frasa  dalam  bentuk  file  *.xml. Penyortiran kalimat berdasarkan tanda baca (Mahdiyah & Andriyani, 2013).
Berbagi  video  adalah  hal  umum  yang dapat  dilakukan  diberbagai  kalangan,
di mana semua orang dapat membagikan  video  pada  kesempatan yang  berbeda  salah  satu  contoh berbagi video tentang seminar, pernikahan,  pariwisata,  dll.  Tetapi menonton  jenis  video  dengan  durasi yang  panjang  membuat  waktu  kita terbuang  banyak.  Peringkasan  video otomatis sangat efisien untuk menghasilkan  momen  menarik  dari video  panjang  dalam  waktu  singkat (Burhan Ul Haq et al., 2021).
Peringkasan video dengan durasi yang panjang  saat  ini  sangat  dibutuhkan untuk  memberikan  informasi  yang tepat untuk penontonnya, dari pemilihan beberapa frame video yang bagus,  dan  teks  yang  ada  pada  video akan  menghasilkan  ringkasan  cerita dari  ringkasan  video  tersebut  dengan menggunakan  alat  peringkas  video  ke teks (Sah et al., 2017).

## III. METODE PENELITIAN
Extractive summary sendiri memiliki beberapa proses seperti gambar 2 .

## Gambar 2. Abtractive Summarize
Terdiri atas tahapan
1) Preprocessig dari input text;
2)  Post  processing  seperti  reordering extract  sentence,  dan  mengatur kembali tanda baca dan kalimat;
3) Melakukan processing task. Prossesing  task  sendiri  yang  terdiri dari:
90 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.664
a) membuat representasi yang sesuai dari inputan text untuk memfasilitasi analisis
selanjutnya;
b)  melakukan  scoring  pada kalimat lalu merangkingnya.
c)  mengekstrak  kalimat  yang punya  skor  tinggi,  menyeleksi kalimat  yang  paling  penting dari  inputan  dokumen  dan menggabungkannya  menjadi sebuah text summary. Panjang tidaknya hasil summary
tergantung  dari  compression rate dari cut off threshhold dan meghindari kalimat yang mirip (Agham & Shandilya, 2021)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  hasil  dan  pembahasan  akan di lakukan tahapan-tahapan preprocessing. Dalam tahapan-
tahapan  preprocessing,  terdapat  8 tahapan  yang  akan  di  lalui  untuk menemukan  hasilnya,  seperti  gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Tahapan-tahapan preprocessing
Preprocessing adalah proses membuang duplikasi data, memeriksa data  yang  tidak  konsisten  dan memperbaiki kesalahan pada penulisan kata (Mardi, 2017). Pada tahapan preprocessing data ada 8 tahapan, yang pertama adalah tokenizing. Tokenizing adalah
dokumen  hasil  dari  case  folding  yang akan  dipecah  menjadi  kumpulan beberapa  kata  berdasarkan  spasi (Aulia et al., 2021).
Tahap  kedua  adalah  word  embedding yang merupakan vektor bernilai nyata yang  merepresentasikan  suatu  kata yang dapat mewakili konteks di mana kata tersebut muncul (Wijayanto et al., 2021).
Tahap ketiga adalah remove punctuation,  special  character  and number jurnal.
Tahap  keempat  adalah  removing  stop words  yaitu  proses  sekumpulan  kata yang  tidak  berhubungan  dengan subyek  utama,  kata-kata  yang  tidak berhubungan adalah jenis kata sambung, imbuhan dan lain sebagainya (Setiawan et al., 2013). Tahap kelima adalah vector representation of sentences. Tahap keenam adalah similarity matrix adalah tabel data yang membandingkan  jumlah  kesamaan dan  perbedaan  antara  pengkodean dua pembuat kode yang berbeda atau tim  pengkodean  masing-masing  (Hai- Jew, 2019).
91 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.664
Tahap  ketujuh  adalah  converting similarity matrix sim_mat into graph.
Tahap  yang  terakhir  adalah  tahap kedelapan  yaitu  summarization  yaitu memproses  informasi  penting  dari sebuah dokumen untuk menghasilkan versi  yang  lebih  singkat,  yang  bisa disebut dengan meringkas (Romadhony et al., 2017).
Proses  implementasi  preprocessing data  menggunakan  aplikasi  Orange. Aplikasi  orange  merupakan  aplikasi yang dikembangkan oleh University of Ljubljana dimana kita dapat melakukan proses  data  mining  sesuai  dengan metode yang kita gunakan.
Pertama  yang  harus  disiapkan  adalah data  yang  akan  digunakan.  Kita menggunakan 10 data video pembelajaran  berbahasa  Indonesia. Dengan 10 video pembelajaran itu kita ubah  dari  video  menjadi  transkrip (subtitle) ke teks.
Gambar 4. Salah satu video pembelajaran
Gambar 5. Hasil dari video di ubah ke menjadi teks
Setelah  mendapatkan  10  subtitle  video tersebut,  kita  masuk  ke  aplikasi  Orange. Untuk  melakukan  file  baru,  kita  klik  new. Seperti gambar 6.

## Gambar 6. Halaman utama Orange
Setelah kita klik new, pilih text mining, lalu pilih import document bisa dengan cara  drag  and  drop,  bisa  juga  double click.  Gambar  dapat  dilihat  pada gambar 7.

## Gambar 7. Proses import document
Setelah  itu  double  click  pada  import document,  lalu  pilih  dokumen  yang akan digunakan. Seperti gambar 8, kita pakai  dokumen  video  yang  sudah  di jadikan 10 file berupa .txt.
Gambar 8. Memilih data yang akan di
input
Setelah memilih dokumen yang digunakan, kita pilih corpus viewer, seperti gambar 9.
Gambar 9. Corpus viewer
Pada corpus viewer, kita dapat melihat isi file  video  tadi  yang  isinya  ada  10  file  .txt dari 10 video, seperti gambar 10.

## Gambar 10. Isi data corpus viewer
Setelah  itu  klik  pada  preprocess  text, yang dapat dilihat pada gambar 11.

## Gambar 11. Preprocess text
Isi  dari  preprocess  text  adalah  proses transformation,tokenization,normaliz ation,  filtering,  N-grams  range,  dan POS Tagger. Seperti gambar 12 . Pada tahap  filtering  digunakan  stopword yang diambil dari stopword kosa kata bahasa Indonesia untuk mesortir kata kata kurang baku.

## Gambar 12. Isi preprocess text
Setelah  preprocess  text,  lanjut  ke extract keyword. Seperti gambar 13 di bawah ini.

## Gambar 13. Extract keyword
Hasil  dari  extract  keyword  adalah menampilkan top words yang ada pada 10 file .txt video yang di ubah menjadi teks. Untuk menentukan top words di sesuaikan  dengan  penelitian,  seperti gambar  14.  Sari    kata  yang  dihasilkan diantarany sarah,otak, mitos, gambar, pokok,  input  ,  temperatur,  kalikan, numerik, kontribusi. Kata sarah
menduduki  tempat  tertinggi  dari  sisi TF-IDF  yaitu  0,254.  Kata  Otak  Rake tertinggi  dengan  nilai  1700  dan  untuk embeding  dengan  dimensi  sejumlah kata  tertinggi  nilainya  diduduki  kata mitos dengan nilai 0.602.
Hasil  dari  preprocessing  dari  subtitle data berhasil dilakukan dengan menghasilkan  data  subtitle  yang  siap untuk diresume.

## V. KESIMPULAN
Automatic summarizatioan video to  text  menggunakan  aplikasi  Orange berhasil  membuat  extract  keyword dengan  10  data  subtile  pembelajaran dengan  hasil  Kata  sarah  menduduki tempat  tertinggi  dari  sisi  TF-IDF  yaitu 0,254. Kata Otak Rake tertinggi dengan nilai 1700 dan untuk embeding dengan dimensi  sejumlah  kata  tertinggi nilainya  diduduki  kata  mitos  dengan nilai 0.602.

## DAFTAR PUSTAKA
Agham, V., & Shandilya, V. K. (2021). A
Survey  Paper  on  Extractive  and Abstractive Techniques in Automatic  Text  Summarization. International Journal of Research Publication  and  Reviews,  2(4),
619–625. www.ijrpr.com
Alami,  N.,  Meknassi,  M.,  &  Rais,  N. (2015). Automatic Texts Summarization:  Current  State  of the Art. Journal of Asian Scientific Research, 5(1), 1–15. https://doi.org/10.18488/journal
.2/2015.5.1/2.1.1.15 Allahyari,  M.,  Pouriyeh,  S., Assefi,  M., Safaei, S., Trippe, E. D., Gutierrez,
J. B., & Kochut, K. (2017). A Brief Survey of Text Mining: Classification,  Clustering  and Extraction Techniques. http://arxiv.org/abs/1707.02919 Aristoteles. (2013). Penerapan Algoritma Genetika pada Peringkasan Teks Dokumen Bahasa Indonesia. Semirata FMIPA Universitas Lampung, 29– 33.
http://jurnal.fmipa.unila.ac.id/in dex.php/semirata/article/downl oad/703/523 Aulia,  T.  M.  P.,  Jamaludin,  A.,  &  ... (2021). Extractive Text Summerization Pada Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector  Machine.  J-SAKTI  (Jurnal
Sains …, 5(September), 727–735. http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/ index.php/jsakti/article/view/37
1
Burhan  Ul  Haq,  H.,  Asif,  M.,  &  Bin
Ahmad, M. (2021). Video Summarization  Techniques:  A Review  Article  in.  International Journal of Scientific & Technology Research, 9(11), 146–153.
www.ijstr.org
Fauzan, I. (2020). Artificial Intelligence (AI) Pada Proses Pengawasan dan Pengendalian  Kepegawaian  - Sebuah Eksplorasi Konsep
Setelah  Masa  Pandemi  Berakhir.
Jurnal Civil Service, 14(1), 31–42. Goralski,  M.  A.,  &  Tan,  T.  K.  (2020). Artificial intelligence and sustainable development. International Journal of Management  Education,  18(1). https://doi.org/10.1016/j.ijme.2 019.100330 Hai-Jew, S. (2019). Applying Qualitative Matrix Coding Queries and Qualitative Crosstab
Matrices  for  Explorations  of Online  Survey  Data.  181–204. https://doi.org/10.4018/978-1- 5225-8563-3.ch008 Mahdiyah,  E.,  &  Andriyani,  Y.  (2013). Analisa  Algoritma  Pemahaman Kalimat  Pada  ALICE  ChatBot Dengan  Menggunakan  Artificial
Intelligence  Markup  Language (AIML). Prosiding SEMIRATA 2013, 1(1), 193–201. Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Edik Informatika, 2(2), 213–219. https://doi.org/10.22202/ei.201 6.v2i2.1465 Moratanch, N., & Chitrakala, S. (2017). A  survey  on  extractive  text summarization. International Conference on Computer, Communication, and Signal Processing: Special Focus  on IoT, ICCCSP 2017. https://doi.org/10.1109/ICCCSP. 2017.7944061 Muttaqin,  F.  A.,  &  Bachtiar,  A.  M. (2016). Implementasi Teks Mining Pada Aplikasi Pengawasan Penggunaan Internet Anak “Dodo Kids Browser.” Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika, 1–8. Pradnyana,  G.  A.,  &  Mogi,  I.  K.  A. (2014). Implementasi Automated Text Summarization Untuk Dokumen  Tunggal  Berbahasa Indonesia Dengan  Menggunakan Graph-Based. Jurnal Ilmiah NERO, 1(2), 33–46. Romadhony, A., Z.R, F., Yusliani, N., & Abednego, L. (2017). Text Summarization  untuk  Dokumen Berita Berbahasa Indonesia. Konferensi Nasional ICT-M Politeknik Telkom, 408–414. //journals.telkomuniversity.ac.id
/knip/article/view/586 Sah,  S.,  Kulhare,  S.,  Gray,  A.,
Venugopalan, S., Prud’hommeaux, E., & Ptucha, R. (2017). Semantic text
summarization  of  long  videos.
Proceedings  -  2017  IEEE  Winter Conference  on  Applications  of Computer  Vision,  WACV  2017, March, 989–997. https://doi.org/10.1109/WACV.2 017.115 Setiawan,  A.,  Kurniawan,  E.,  & Handiwidjojo, W. (2013). Implementasi Stop Word Removal  Untuk  Pembangunan Aplikasi Alkitab Berbasis Windows 8. Jurnal EKSIS, 6(2), 1– 11. Suputra, I. P. G. H. (2018). Peringkasan
Teks  Otomatis  Untuk  Dokumen Bahasa  Bali  Berbasis  Metode Ektraktif.  Jurnal  Ilmu  Komputer, 10(1), 33–38.
Wijayanto, I. R., Cholissodin, I., & Sari, Y.  A.  (2021).  Pengaruh  Metode Word  Embedding  dalam  Vector Space  Model  pada  Pemerolehan
Informasi Materi IPA Siswa SMP. 5(3), 950–959. Yuliska,  Y.,  &  Syaliman,  K.  U.  (2020). Literatur Review Terhadap Metode,  Aplikasi  dan  Dataset Peringkasan Dokumen Teks Otomatis  untuk  Teks  Berbahasa Indonesia.  IT  Journal  Research
and  Development,  5(1),  19–31. https://doi.org/10.25299/itjrd.2 020.vol5(1).4688