## RINGKASAN DOKUMEN ILMIAH BERBASIS REPRESENTASI DATA GRAPH MENGGUNAKAN UKURAN CENTRALITY
Mulaab 1)
1 Prodi Teknik  Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan E-mail : 1 mulaab@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Saat ini, informasi banyak tersedia di internet, sangat diperlukan suatu teknik untuk  mendapatkan informasi  dengan  cepat  dan  paling  efisien.  Diantaranya  terdapat  sumber  informasi  ilmiah  yang berasal  dari  teks  yang  tersedia  sangat  banyak  di  internet.  Oleh  karena  itu  diperlukan  teknik  dan mekanisme  yang  baik  untuk  mengekstrak  informasi  yang  paling  relevan  darinya.  Teknik peringkasan dokumen ilmiah adalah salah satu metode untuk mengkompresi  dari isi  dokumen yang besar menjadi  teks yang lebih pendek. Ringkasan teks yang dihasilkan mengandung pokok-pokok makna dan gagasan yang ada dalam dokumen asli. Ringkasan teks atau dokumen ilmiah berdasarkan ekstraksi adalah memilih sebagian kalimat yang memiliki relevansi tinggi (peringkat) dari dokumen berdasarkan  fitur  kata  dan  kalimat  tersebut  selanjutnya  menggabungkan  kalimat-kalimat  yang dipilih  untuk  menghasilkan  ringkasan  dokumen.  Pada  makalah  ini  menggunakan  model pemeringkatan kalimat penting  berdasarkan ukuran centrality yaitu pentingnya simpul-simpul pada data graph . Kalimat direpresentasikan sebagai data berbasis graph dengan simpul-simpul dari suatu graph .
Kata kunci : Ringkasan Text Otomatis, Centrality, Graph Analysis, TF-IDF

## ABSTRACT
Today,  information  is  widely  available  on  the  internet,  a  technique  is  needed  to  get  information quickly and most efficiently. Among them, there are sources of information derived from texts that are widely available on the internet. Therefore we need good techniques and mechanisms to extract the most relevant information from it. The text summarization technique is a method for compressing large document contents into shorter text. The resulting text summary contains key meanings and ideas contained in the original document. Text summary based on extraction is to select part of the sentence which has high relevance (ranking) from the document based on the word and sentence feature, then combine the selected sentences to produce a document summary. This paper uses a ranking model for important sentences based on the measure of centrality, namely the importance of the nodes in the data graph. Sentences are represented as graph-based data with the vertices of a graph
Keywords: Text Summarization, Centrality, Graph Analysis, TF-IDF

## PENDAHULUAN
Peringkasan teks  otomatis adalah tugas  menghasilkan  ringkasan  dokumen dengan mempertahankan informasi utama dan arti secara keseluruhan [1].  Terdapat dua  jenis  kelompok    teknik  dalam melakukan peringkasan teks. Yaitu peringkatan teks ektraktif ( Extractive text astraktif summarization ) dan peringkasan teks abstraktif ( Abstractive text summarization ) Peringkasan teks ektraktif ( Extractive text summarization ) Peringkasasn  teks ektraktif merupakan teknik peringkasan teks dengan mengidentifikasi  dan  mengektrak  kata- kata penting, phrase atau kalimat-kalimat dari dokumen dan menjadikannya menjadi  ringkasan  atau  kesimpulan  dari dokumen.  Sehingga  ringkasan  yang dihasilkan adalah bagian dari kalimat dari dokumen  aslinya  [2].  Sebagian  besar penelitian peringkasan dokumen menggunakan metode peringkasan ektraktif . Peringkasan teks abstraktif memungkinkan  kita  untuk  membuat ringkasan  seperti  cara  orang  membuat ringkasan. Secara umum model peringkasan abstraktif lebih  jelek  dari model peringkasan ektraktif . Hasil ringkasannya kadangkala sangat menyimpang  dengan  isi    dari  dokumen aslinya.  Model  peringkasan  ini  juga memungkinkan  menggunakan  kata-kata yang  berbeda  dengan  kata-kata  dalam dokumen  aslinya.  Dengan  gaya  lebih mirip  dengan  gaya  orang  membuat ringkasan,  maka  model  ini  sangat menjanjikan  untuk  topik  kecerdasan buatan.

## METODE

## Model  Peringkasan  Teks
Terdapat tiga model yang digunakan  untuk  ringkasan  teks  yaitu statistical  frequency  computation  models (TFIDF  etc.),  model  berbasis graph ,  dan pendekatan  berbasis  pembelajaran  mesin ( machine learning models )

## 1. Model Statistik
Metode  ini  didasarkan  pada asumsi  bahwa  pentingnya  dari  kata  atau kalimat  bergantung  pada  banyaknya kemunculan  kata  atau  kalimat  tersebut dalam  dokumen.  Ini  berarti  bahwa pendekatan klasik ini mengabaikan kontek  dan  fitur leksikal dari  teks.  Oleh karena  itu,  pendekatan  ini  hanya  dapat digunakan  pada  jenis  ringkasan ektraktif (extractive summarization)
2. Model berbasis Graph Pada model berbasis graph , graph merupakan representasi dari suatu dokumen  dengan  simpul-simpul graph adalah  kalimat-kalimat  dalam  dokumen. Bobot  sisi  dari graph menyatakan kemiripan  ( similarity )  antara  kalimat dengan  kalimat  dalam  suatu  dokumen.
Model berbasis graph masih ada keterbatasan  dalam  hal  pemahaman leksikal. Sehingga  model ini  hanya dapat digunakan  untuk  melakukan  peringkasan ektraktif.
3. Model dengan Pembelajaran
Mesin ( Machine Learning)
Saat  ini,  banyak  penelitian  yang fokus  pada pelatihan mesin pada Natural Language  Processing (NLP)  termasuk peringkasan  dokumen.  Model  dengan basis pembelajaran mesin untuk melakukan  peringkasan  dengan  model pembelajaran mesin dengan mengintegrasikan  teknik unsupervised deep  neural  network dan  pendekatan word embedding [3] . Model
pengembangan  peringkasan  teks  untuk mengulas opini [4-6]

## Graphs Pada Ringkasan Teks
Suatu graph ( , ) G V E adalah struktur  matematika  yang  digunakan untuk merepresentasikan relasi
berpasangan  antara  objek  dengan  objek. Graph memiliki    dua  komponen  V (Vertices) atau simpul dan E (Edge) atau sisi. Simpul (vertices) menyatakan komponen  utama  dari  sistem  yang direpresentasikan  dan edge atau sisi merepresentasikan      relasi  antara  dua simpul (verteks) . Untuk
merepresentasikan suatu dokumen
menggunakan      model    berbasis graph ,
butuh  tiga hal.
1. Unit  dasar  dari  aplikasi,  dalam ringkasan  teks  adalah  kata,  kalimat atau mungkin paragraph
2. Tipe  relasi  antara  simpul-simpul untuk  menghitung  bobot  dari  sisi dalam  ringkasan  teks,  misal  cosine
similarity .
3. Algoritma pemeringkatan yang digunakan  untuk  memberi  peringkat simpul dalam graph

## Algoritma PageRank
Internat  jaringan  yang  sangat komplek.  Relasi  antara  laman  dengan laman  dapat  dinyatakan  dengan graph . Pentingnya  suatu    simpul  adalah  dapat dilihat  dari  keluar  masuknya link pada suatu simpul. Banyaknya link masuk  dari suatu  laman  menyatakan  indikasi    laman tersebut penting atau berkualitas.
Alogritma  PageRank  menggunakan  ide ini untuk  memberi peringkat pada laman pada hasil proses pencarian[7]. Algoritma PageRank  menjadikan  nilai  pentingnya suatu  laman  tertentu    bergantung  pada nilai  pentingnya  laman–laman  yang menunjuk kepada laman tersebut.

## Evaluasi Model
Mengevaluasi model peringkasan dokumen  adalah  tugas  yang  sangat  sulit karena  tidak  ada  satu  ringkasan  tunggal yang ideal dari dokumen yang diringkas. Bahkan dalam banyak kasus ditemui hasil ringkasan  otomatis  tidak  disetujui  oleh orang (evaluator) .  Oleh  karena  itu  kita harus  membuat  asumsi  tentang  ruang untuk membuat ringkasan yang baik.
1. Mengasumsikan  bahwa  kesimpulan baik akan mendekati kesimpulan yang dibuat oleh manusia
2. Mengasumsikan  bahwa  bagusnya ringkasan dapat diukur dengan banyaknya  informasi  penting  yang ada  didalam  dokumen.  (Asumsi  ini dasarkan  dari  definisi  peringkasan teks).

## ROUGE
Ukuran  evaluasi  ini  adalah  yang paling banyak digunakan untuk memberikan skor  pada saat mengevaluasi peringkasan teks. Metode ROUGE (Recall-Oriented  Understudy  for  Gisting Evaluation) diperkenalkan  oleh    Chin- Yew Lin in 2004 [8]
match gram Count ( gram  ) Count ( gram  ) n n n gram S n S ROUGE N 
     (1)
Dimana n gram adalah pilihan n gram  dan S adalah  referensi ringkasan.

## Metode Usulan
Pada bagian ini akan menjelaskan pendekatan yang diusukan untuk melakukan  ringkasan  dokumen  ilmiah. Gambar 1  menunjukkan diagram alir dari pendekatan yang diusulkan.
Beberapa  proses  diatas  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Membaca  dokumen  ilmiah,  adalah tahapan awal sistem dengan menentukan  dokumen  ilmiah  yang akan diektrak ringkasannya 2. Normalisasi  adalah    proses  untuk membuang tanda hubung, tanda baca lainya, angka dan lain-lain
3. Tokenisasi . Pada langkah ini dokumen  dibagi  menjadi  beberapa paragraf,  kemudian  paragraf  menjadi kalimat, dan terakhir kalimat menjadi kata-kata
Gambar 1. Pendekatan yang diusulkan
4. Menghapus stopword .  Menghapus stopword adalah  mengurangi  teks menjadi teks teks yang lebih berguna. Jika tidak menghapus stopword maka akan  mempengaruhi  efisiensi  dari proses pembobotan
5. Stemming . Stemmer digunakan untuk mengekstrak  kata  dasar  dari  setiap kata  dalam  kalimat.  Proses  ini  dapat mengurangi  ragam  kata    dalam dokumen sehingga memperbaiki perhitungan frekuensi kosakata 6. Ektraksi fitur adalah proses membangun  fitur  dari  setiap  kalimat dalam suatu dokumen 7. Seleksi fitur adalah proses menentukan  fitur,  dalam  hal  ini adalah  memilih  kata  dasar    yang relevan  (kata  dasar  penting)  yang memberikan karakteristik penting dari
suatu dokumen.
8. Membangun representasi graph . Pada tahapan ini keterkaitan kalimat dengan  kalimat  dinyatakan  dalam suatu graph .  Proses  diawali  dengan membentuk  matrik adjancy dari kalimat  dengan  kalimat  lainya  dalam dokumen ilmiah.
9. Menghitung Pagerank simpul-simpul graph  yang  menyatakan  ukuran centrality dari  pentingnya  simpul- simpul graph .  Dalam  hal  ini  ukuran centrality yang digunakan menggunakan  algoritman PageRank Graph yang  menyatakan representasi hubungan  kalimat  dengan  kalimat lainnya  pada  dokumen  ilmiah,  akan dihitung nilai PageRank setiap simpulnya. 10. Ektraksi  ringkasan.  Pada  tahapan  ini adalah memilih kalimat-kalimat tertentu  berdasarkan  nilai PageRank suatu  kalimat  dengan  batas  ambang yang telah ditetapkan. 11. Evaluasi hasil adalah untuk menunjutkkan ukuran relevansi kalimat terhadap ringkasan yang telah dibuat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data dan Diskripsi dokumen Ilmiah
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data yang berasal dari repositori
https://github.com/WING-
NUS/scisumm-corpus .  Tepatnya  pada https://github.com/WING- NUS/scisumm-corpus/tree/master/data/
Data  ini  terdiri  makalah  ACL Anthology .  Setelah  melakukan praproses terhadap  data  dokumen  maka  didapatkan matrik adjancy , hubungan kalimat dengan kalimat seperti berikut seperti gambar  2, dan  bagian  dari  proses  pembentukan graph dari  kalimat  dengan  kalimat  yang memiliki  bobot  dapat  dinyatakan  dengan gambar 3.
Gambar 2. Matrik Adjancy dari kalimat dalam kalimat dokumen
Gambar 3. Bagian Proses Pembentukan
Kalimat dan bobot matrik adjancy Kesimpulan Sistem : Specifically, this study intends to provide the  following  contributions  to  the frameworks  of  the  capacity  allocation problem  based  on  the  optimization methods: Using the theory of rail network and  the train  and passenger  flow  space– time network representation respectively, a  detailed  description  for  the  structure and  characteristics  of  train  capacity allocation  problem  under  stochastic demands in the high-speed rail network is presented.  The  train  capacity  allocation problem under stochastic demands in the high-speed rail network is formulated as a two-stage stochastic integer programming  model  in  Section  3.In  this paper,  we  propose  a  stochastic  integer programming model for passenger capacity problem
under random passenger  demands  and  some  strategies for  optimizing  train  timetabling  problem in  the  high-speed  rail  network  by  using network optimization techniques"
Kesimpulan Manual : As tactical plans  of  complex  rail  operations,  train timetables  are  programmed  and  updated every  year  or  every  season  because  of remarkable variation of passenger demands.Using the theory of rail network and  the train  and passenger  flow  space– time network representation respectively, a  detailed  description  for  the  structure and  characteristics  of  train  capacity allocation  problem  under  stochastic demands in the high-speed rail network is presented.The  train  capacity  allocation problem under stochastic demands in the high-speed rail network is formulated as a two-stage stochastic
integer
programming  model  in  Section.Through implementing  on  the  Beijing-Shanghai high-speed  rail  network  in  China,  we verify  the  performance  and  effectiveness of the proposed methods .". Dari  dokumen  ilimiah  yang diproses  diperoleh  ukuran ROUGE-L yang diberikan: Precision :0.7698309492847855
Recall is :0.6773455377574371 F Score is :0.72063393864

## KESIMPULAN
Dari hasil peringkasan teks  yang dilakukan dengan menggunakan PageRank menunjukkan  nilai F-score yang  tinggi  mendekati  nilai  1,  yang memberikan  informasi  bahwa  Nilai tertinggi  untuk  skor-F  adalah  1,  yang berarti bahwa cukup baik dalam peringkasan  teks  dengan  ditunjukkan peringmbangan  dengan  nilai Precision dan Recall

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Allahyari,  S.  Pouriyeh,  M.
Assefi, S. Safaei, E. D. Trippe, J. B. Gutierrez , et al. , "Text summarization  techniques:  a  brief survey," arXiv preprint arXiv:1707.02268, 2017. [2] J. K. Yogan, O. S. Goh, B. Halizah, H.  C.  Ngo,  and  C.  Puspalata,  "A review on automatic text summarization approaches," Journal  of  Computer  Science, vol. 12, pp. 178-190, 2016. [3] N. Alami, M. Meknassi, and N. En- nahnahi,  "Enhancing  unsupervised neural networks based text summarization with word embedding and ensemble learning," Expert  systems  with  applications, vol. 123, pp. 195-211, 2019. [4] M.  Hong  and  H.  Wang,  "Research on customer opinion summarization  using  topic  mining and deep neural network," Mathematics  and  Computers  in Simulation, 2020. [5] P.  Wu,  X.  Li, S. Shen,  and  D.  He, "Social media opinion
summarization using emotion cognition and convolutional  neural networks," International Journal of
Information  Management, vol.  51,
p. 101978, 2020.
[6] A.  Abdi,  S.  Hasan,  S.  M. Shamsuddin, N. Idris, and J. Piran, "A hybrid deep learning architecture  for  opinion-oriented multi-document summarization based  on  multi-feature  fusion," Knowledge-Based Systems, p. 106658, 2020.
[7] L.  Page,  S.  Brin,  R. Motwani,  and T.  Winograd,  "The  PageRank citation  ranking:  Bringing  order  to the web," Stanford InfoLab1999.
[8] C.-Y.  Lin,  "Rouge:  A  package  for automatic evaluation of summaries," in Text summarization branches out , 2004, pp. 74-81.