Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2064 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 79-84 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## THE INFLUENCE OF FEATURE EXTRACTION ON AUTOMATIC TEXT SUMMARIZATION USING GENETIC ALGORITHM
Fitrah Amalia Rahmadianti *1 , Nirwana Hendrastuty 2
1,2,3 Information Systems, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
Email: 1 fitrah_amalia_rahmadianti@teknokrat.ac.id , 2 nirwanahendrastuty@teknokrat.ac.id
(Article received: May 08, 2024; Revision: May 23, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Text summarization using extraction methods is a technique that summarizes by retaining a subset of sentences to create a summary. There are  two types of documents commonly used for summarization: single document and multi-document. Multi-document refers to documents originating from one or more sources that contain several main  ideas.  The  data  used  in  this  research  is  obtained  from  the  E-lapor  DIY  website,  consisting  of  1000  data entries. E-Lapor DIY is a website provided by the DIY government to accommodate all public aspirations and complaints, such as damaged roads, broken traffic lights, insufficient street lighting, litter in public places, and more.  The  accumulation  of  data  and  the  delayed  response  time  has  become  an  issue  for  the  government  in addressing  these  complaints.  This  research  aims  to  consider  the  impact  of  using  feature  extraction  for  text summarization  using  genetic  algorithms.  The  feature  extraction  compared  in  this  research  is  the  influence  of sentence  position  in  feature  extraction.  The  results  obtained  show  that  Precision  testing  using  F1  is  0.64,  and without using F1, it is 0.66. Recall testing using F1 is 0.65, and without using F1, it is 0.68. F-Measure testing using F1 is 0.65, and without using F1, it is 0.68. This testing using the algorithm can be an interesting alternative for more time-efficient text summarization.
Keywords : E-Lapor DIY, Genetic algoritm, Text summarization.

## PENGARUH PENGGUNAAN EKSTRASI FITUR PADA PERINGKASAN TEKS OTOMATIS MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

## Abstrak
Peringkasan teks menggunakan metode ektrasi merupakan teknik meringkas dengan mempertahankan subset dari kalimat untuk dijadikan ringkasan. Ada dua jenis dokumen yang sering di gunakan uantuk melakukan peringkasan yaitu single dokumen dan  multi dokumen, Multi dokumen  merupakan dokumen  yang berasal dari satu sumber atau lebih yang memiliki beberapa ide pokok bahasan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang di dapat dari website E-lapor DIY sebanyak 1000 data.  E-Lapor DIY merupakan website yang di sediakan oleh pemerintah DIY untuk menampung seluruh aspirasi dan keluhan masyarakat seperti jalanan rusak, lampu apil yang mati, penerangan jalan yang kurang, sampah yang berserakan di tempat umum dan lain-lain. Penumpukan data dana  lama  untuk  di  respon  menjadi  masalah  pemerintah  dalam  menangani  pengaduan  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan  mempertimbangkan  pengaruh  penggunaan  ektraksi  fitur  untuk  melakukan  peringkasan  teks menggunakan  algoritma  genetika,  Ektraksi  fitur  yang  dibandingkan  pada  penelitian  ini  adalah  seberapa berpengaruhnya posisi antar kalimat dalam ektraksi fitur. Hasil yang diperoleh, pengujian Precision menggunakan F1  sebesar  0,64  dan  tidak  menggunakan  F1  sebesar  0,66  sedangkan  Hasil  pengujian  Recall  menggunakan  F1 sebesar 0,65 dan tidak menggunakan F1 sebesar 0,68 serta Hasil pengujian F-Measure menggunakan F1 sebesar 0,65  dan  tidak  menggunakan  F1  sebesar  0,68.  Dalam  pengujian  menggunakan  algoritma  ini  dapat  menjadi alternatif menarik untuk peringkasan teks yang lebih efesien waktu.
Kata kunci : Algoritma genetika, E-Lapor DIY, Text summarization.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  pemerintah  tidak  hanya  melakukan pelayanan  dan  menerima  pengaduan  terkait  keluhan dari  masyarakat  secara  tatap  muka  tetapi  sudah
banyak website yang  menerima pengaduan tersebut. Permasalahannya  adalah,  ketika  banyak  masyarakat melaporkan  keluhannya  ke  website  maka  keluhan tersebut  akan  menumpuk  dan  lama  untuk  di  respon
80 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 79-84
[1], [2]. Sehingga  membutuhkan peringkasan secara otomatis  untuk  memepermudah  hal  tersebut. Peringkasan teks otomatis ( automated text summarization) merupakan tahapan untuk mendapatkan informasi dari sebuah dokumen [3] atau teks  menggunakan  komputer  [4].  Terdapat  dua pendekatan  untuk  melakukan  peringkasan  teks otomatis,  pendekatan  ektraksi  dan  pendekatan abstraksi  [5],  [6].  Pendekatan  abstraksi  melakukan peringkasan dengan mempertahankan klausa yang di anggap informative pada suatu tulisan [7]. frasa yang disalin dapat berupa klausa utama, klausa utama, atau paragraf  utama  [8].  Metode  eliminasi  digunakan untuk  melestarikan  kata  asli  dalam  laporan  yang sebenarnya  untuk  meminimalkan  perbedaan  makna turunan.    Salah  satu  metode  yang  banyak dikembangkan  untuk  melakukan  peringkasan  teks secara  otomatis  adalah  algoritma  genetika  [9]. Algoritma Genetika merupakan salah satu algoritma komputasi  yang  mengadopsi  teori  evolusi,  dimana teori  tersebut  yang  akan  digunakan  untuk  mencari solusi  dari  suatu  permasalahan  optimasi  [10],  [11]. Fatah  dan  Ren  (2008)  telah  melakukan  peringkasan teks  secara  otomatis  pada  dokumen  tunggal berbahasa Indonesia menggunakan metode algoritma genetika  [12].  Melakukan  peringkasan  teks  secara otomatis  pada  multi  dokumen  menggunakan algoritma  genetika[13].  Yang  ketiga  penelitian tersebut  adalah  ektraksi  fitur  yang  di  gunakan  [14]. Melakukan  peringkasan  teks  menggunakan  empat ektraksi fitur sedangkan melakukan peringkasan teks menggunakan sepuluh ektrasi fitur yaitu posisi antar kalimat,  kata  kunci  positif,  kata  kunci  negative, kemiripan  kalimat,  koneksi  antar  kalimat,  panjang kalimat, kalimat mengandung angka, kalimat entitas, jumlah koneksi antar kalimat dan bobot kalimat[12]. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang  di  dapat  dari  website  E-lapor  DIY  sebanyak 1000 data.  E-Lapor DIY merupakan website yang di sediakan  oleh  pemerintah  DIY  untuk  menampung seluruh  aspirasi  dan  keluhan  masyarakat  seperti jalanan rusak, lampu apil yang mati, penerangan jalan yang  kurang,  sampah  yang  berserakan  di  tempat umum dan lain-lain [15],[16]. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  seberapa  pengaruh  posisi  antar kalimat  sebagai  ektraksi  fitur  pada peringkasan  teks multi  dokumen  menggunakan  metode  abstraksi  dan algoritma genetika.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  yang  di  lakukan  pada penelitian ini dapat di lihat pada gambar 1.
Penelitian  ini  memiliki  enam  tahap  penelitian yaitu, data  collection,  text  preprocessing,  fiture extraction,  TF-ISF , genetic  algorithm,  evaluastion. Data  yang  di  gunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak 1000 data yang di dapatkan dari proses scraping pada website e-Lapor DIY.    Dataset  yang  digunakan
merupakan  aduan  masyarakat  berbahasa  Indonesia dari  bulan  Februari  2018  sampai  Juli  2020.  Tahap preprocessing  yang  digunakan  yaitu  case  folding, pemenggalan  kalimat,  filtering,  tokenizating  dan stopword removal.
Precission Recall F-measure Inisialisasi Generasi Seleksi
(Roulette wheel)
Bangkitkan Populasi Awal (jml Kalimat/2) Fungsi Fitnes ( W(f1+...f9) ) Crossover (Single Point) Pemilihan Individu Terbaik Mutasi Elitism Hasil Ringkasan Pemenggalan Kalimat Stopword Removal Filtering Tokenizing Scraping Database Text Preprocessing Evaluation Fiture Extraction Data Colection Case Folding Posisi Kalimat (f1) Kemiripan Kalimat (f4) Kata Kucni Positif (f2) Kata Kunci Negatiif (f3) Kalimat Entitas (f5) Koneksi Antar Kalimat (f8) Kalimat Mengandung Angka (f6) Panjang Kalimat (f7) Jumlah Koneksi Antar Kalimat (f9) Genetic Algorithm

## Gambar 1. Arsitektur Sistem

## 2.2. Ekstraksi Fitur
Salah  satu  proses  yang  sangat  penting  untuk mengubah format teks yang tidak terstruktur menjadi tersetruktur  adalah  ekstraksi  fitur.  Penelitian  ini menggunakan  ektraksi  fitur  yang  sama  dengan penelitian  yang  sudah  di  lakukan  oleh  [12]  yaitu Posisi  Antar  Kalimat  (F1),  Kalimat  Positif  (F2), Kalimat Negatif (F3), Kemiripan Antar Kalimat (F4), Kalimat Mengandung Entitas (F5), Kalimat Mengandung  Numerik  (F6),  Panjang  Kalimat  (F7), Koneksi Antar Kalimat (F8), Jumlah Koneksi Antar Kalimat  (F9)  [17]  .  Penggunaan  ektraksi  fitur  yang akan  di  bandingkan  adalah  pada  penggunaan  posisi antar  kalimat  (F1),  seberapa  berpengaruhnya  posisi antar  kalimat  pada  ektraksi  fitur  untuk  melakukan peringkasan teks [18]. Berikut merupakan persamaan ektraksi fitur yang di gunakan pada penelitian ini:
a. Posisi Kalimat
Posisi  kalimat  dapat  dihitung  menggunakan persamaan  (1)  Dengan  asumsi  bahwa  kalimat pertama dan terakhir dari setiap paragraf adalah yang paling penting.
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓1 (𝑠) = 𝑋 𝑁
(1)
b. Kata Kunci Positif (f2) Menghitung kata kunci positif dapat di lakukan menggunakan persamaan (2). Kata yang paling sering digunakan  dalam  sebuah  kalimat  adalah  kata  kunci positif.
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓2 (𝑠) = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖 𝑘𝑒 𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 (2)
c. Kata Kunci Negatif (f3)
Kata kunci negatif dapat di hitung menggunakan persamaan  (3).  Kata  kunci  negatif  merupakan  kata kunci yang paling sedikit muncul pada kalimat.
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓3 (𝑠) = 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖 𝑝𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 (3)
d. Kemiripan Antar Kalimat (f4)
Persamaan  dapat  digunakan  untuk  mengetahui seberapa mirip kalimat satu sama lain (4). Kemiripan antar  kalimat  adalah  mencari  kata  yang  sama  yang ada  pada  kromosom  pertama  dengan  kata  yang  ada pada kromosom lain.
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓4 (𝑠) =
𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖  𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 ⋂ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖  𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖  𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 ⋃ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖  𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 (4)

## e. Kalimat yang Mengandung Kata Entitas (f5)
Persamaan  dapat  digunakan  untuk  menghitung kalimat  yang  mengandung  kata  entitas  (5).  Kalimat yang  mengandung  entitas  merupakan  kalimat  yang mengandung makna seperti nama pulau, nama orang, institusi, tempat, dan lain-lain.
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓5 (𝑠) = 𝑛𝑎𝑚𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑖𝑡𝑎𝑠  𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡
𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 (5)
f. Kalimat yang Mengandung Angka (f6)
Persamaan menunjukkan kalimat yang mengandung  angka  (6).  Kalimat  yang  mengandung angka biasanya dianggap penting.
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓6 (𝑠) =
𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎  𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡
𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 (6)

## g. Panjang Kalimat (f7)
Panjang  kalimat  dapat  dihitung  menggunakan persamaan  (7).  Panjang  kalimat  bertujuan  untuk mengetahui seberapa Panjang kalimat tersebut.
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓7 (𝑠) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎  𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑘 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 (7) h. Koneksi Antar Kalimat (f8)
Koneksi antar kalimat dapat dihitung menggunakan persamaan (8).   Banyak kalimat yang memiliki  kata  yang  sama  disebut  "koneksi  antar kalimat".
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓8 (𝑠) = 𝑘𝑜𝑛𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡
(8)
i. Jumlah Koneksi Antar Kalimat (f9)
Jumlah  koneksi  antar  kalimat  dapat  dihitung menggunakan  persamaan  (9).  Jumlah  kalimat  yang memiliki  kata  yang  sama  disebut  "koneksi  antar kalimat".
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑓8 (𝑠) = ∑ 𝑘𝑜𝑛𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑛 𝑘=0 (9)
Perbandingan  ektraksi  fitur  yang  di  lakukan pada penelitian ini sebagai berikut.

## Tabel. 1 Perbandingan Penggunaan Ektraksi Fitur
Perbandingan Penggunaan Ektraksi Fitur Perbandingan Menggunakan F1 Tidak Menggunakan F1 Ke 1 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8, F9 F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8, F9
Ke 2 F1, F3, F4, F5, F6, F7, F8, F9 F3, F4, F5, F6, F7, F8, F9 Ke 3 F1, F2, F4, F5, F6, F7, F8, F9 F2, F4, F5, F6, F7, F8, F9 Ke 4 F1, F2, F3, F5, F6, F7, F8, F9 F2, F3, F5, F6, F7, F8, F9 Ke 5 F1, F2, F3, F4, F6, F7, F8, F9 F2, F3, F4, F6, F7, F8, F9 Ke 6 F1, F2, F3, F4, F5, F7, F8, F9 F2, F3, F4, F5, F7, F8, F9 Ke 7 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F8, F9 F2, F3, F4, F5, F6, F8, F9 Ke 8 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F9 F2, F3, F4, F5, F6, F7, F9 Ke 9 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 Fungsi fitness yang dihitung dengan menggunakan  ekstraksi  fitur  teks  digunakan  untuk menentukan  seberapa  baik  seseorang  [19].  Setelah melakukan  proses  ektraksi  fitur  tahap  selanjutnya yaitu proses peringkasan teks menggunakan algoritma  genetika.  Algoritma  genetika  berhasil menyelesaikan  masalah  kompleks  yang  sulit diselesaikan  oleh  metode  konvensional.  Ini  karena kemampuan  algoritma  untuk  menjelajahi  ruang pencarian  kompleks  dan  menemukan  solusi  optimal untuk kompleksitas parameter [20]. Tahap algoritma genetika menggunakan 20 iterasi dengan 20 popsize yang  di  tetapkan  di  awal  proses  penentuan  individu [21].  Nilai  ektraksi  fitur  teks  ditunjukkan  dalam  isi kromosom,  yang  merupakan  indeks  kalimat  yang menggabungkan seluruh fitur ektraksi (W 1 , W 2 , W 3 , ,.., W n ). Proses peringkasan menggunakan algoritma genetika  akan  di  lakukan  per  satu  minggu  dengan jumlah  kromosom  di  setiap  individu  adalah  n/2  di mana  n  adalah  jumlah  kalimat  yang  ada  pada  data aduan masyarakat selama satu minggu.
Fungsi Fitness yang digunakan yaitu 𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = ∑ 𝑊 𝑖 𝑛 𝑖=1 di mana W  merupakan bobot kalimat  [22]. Metode  seleksi  yang  digunakan  adalah roulette wheel. Kemungkinan  bahwa  seseorang  akan  dipilih sebagai  orang  terbaik  lebih  besar  jika  mereka memiliki  nilai  probabilitas  yang  lebih  tinggi  [22] [23].  Dengan  ketentuan  total  dari  probabilitas keseluruhan individu adalah 100%. Metode crossover yang  di  gunakan  yaitu single  poin  crossover [24]. Kromosom  yang  akan  di crossover diseleksi  secara random untuk  menghasilkan  anak  ( offspring )  [25]. Proses  mutasi  gen  yang  terpilih  bobot  kalimatnya akan di tambah dengan nilai random antara -1 hingga 1. Elitism dilakukan menggunakan metode continous update yaitu  memungkinkan  berkumpulnya genome offspring dan parents dalam satu generasi.  Individu dengan  nilai  fitness  tertinggi  di  populasi  yang  sama dianggap  individu  terbaik  dan  akan  di  jadikan  hasil ringkasan  [26].  Dari  hasil  rigkasan  yang  di  anggap individu  terbaik  akan  di  bandingkan  antara  hasil ringkasan  yang  menggunakan  ektraksi  fitur  F1 dengan  hasil  ringkasan  yang  tidak  menggunakan ektraksi fitur F1.
82 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 79-84

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan metode  evaluasi  intrinsik  dengan  mengukur  kinerja sistem,  meliputi  pengujian  akurasi,  recall,  dan  f- measure  berdasarkan  hasil  rangkuman  dari  keluhan pelanggan. Objek berbahasa Indonesia diimplementasikan dengan algoritma genetika. Tidak semua  kombinasi  parameter  dapat  dilakuan  karena keterbatasan  waktu  dan  sumber  daya,  sehingga parameter yang diuji dalam penelitian ini menggunakan 20 ukuran popsize dan 20 Iterasi.
Gambar 2. Grafik Hasil Pengujian
Bagan
tersebut membandingkan dua konfigurasi, berjudul "Menggunakan F1" (Menggunakan  F1)  dan  "Tidak  Menggunakan  F1" (Tidak  Menggunakan  F1).  Ini  mungkin  mengacu pada  pengaturan  dalam Machine  Learning. Bagan pengukuran  presisi,  Perolehan  Kembali,  dan Pengukuran F1 untuk setiap konfigurasi di sembilan eksperimen (diberi label "Ke 1" hingga "Ke 9"). Ini semua adalah metrik performa umum yang digunakan untuk  mengevaluasi Machine  Learning. Sisi  kiri grafik  kemungkinan  menunjukkan  trade-off  antara presisi  dan  perolehan.  Presisi  menunjukkan  berapa banyak  kasus  positif  aktual  yang  diidentifikasi  oleh model, sedangkan recall menunjukkan berapa banyak kasus  positif  sebenarnya  yang  diidentifikasi  oleh model.  Idealnya,  suatu  model  memiliki  presisi  dan recall  yang  tinggi.  Dengan  grafik  garis  di  sebelah kanan kemungkinan menunjukkan bagaimana Presisi,  Perolehan,  dan  Pengukuran  F1  berubah selama sembilan eksperimen untuk setiap konfigurasi.
Berdasarkan  Hasil  yang  diperoleh,  hasil pengujian  Precision  menggunakan  F1  sebesar  0,64 dan  tidak  menggunakan  F1  sebesar  0,66  sedangkan Hasil pengujian Recall menggunakan F1 sebesar 0,65 dan  tidak  menggunakan  F1  sebesar  0,68  serta  Hasil pengujian F-Measure menggunakan F1 sebesar 0,65 dan tidak menggunakan F1 sebesar 0,68..

## 4. DISKUSI
Sebelumnya  terdapat  beberapa  penelitian  yang melakukan peringkasan teks otomatis. Salah satunya adalah  penelitian  pembobotan  fitur  ekstraksi  pada peringkasan  teks  Bahasa  Indonesia  menggunakan
algoritma  genetika.  Berdasarkan  penelitian  terssbut hasil pembobotan 2 bobot fitur adalah 39%. Terjadi peningkatan  2%  ketika  menggunakan  4  bobot  fitur, peningkatan  9%  ketika  menggunakan  6  bobot  fitur, peningkatan  2%  ketika  menggunakan  7  bobot  fitur, peningkatan  1%  ketika  menggunakan  8  bobot  fitur, mengalami  penurunan  4%  ketika  menggunakan  9 bobot  fitur,  dan  mengalami  penurunan  3%  ketika menggunakan 10 bobot fitur [12].
Kemudian Penelitian lainnya melakukan peringkasan  teks  artikl  ilmiah  berbahasa  infonesia dengan  metode  pembobotan  kalimat  menghasilkan tiga  indicator  yaitu  desain  sebesar  82,6%  ,  segi efesiensi  sebesar  80,2%  dan  segi  kepuasaan  sebesar 83,7% [27].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menunjukkan bahwa  peringkasan  teks  memiliki  metode  yang berbeda – beda. Seperti penelitian ini  menggunakan metode  algoritma  genetika  mendapatkan  hasil perbandingan  yang  menggunakan  F1  dan  tidak menggunakan  F1.  Selain  itu  penelitian  ini  memiliki perbedaan  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya seperti data yang digunakan adalah data E-Lapor DIY Dataset yang digunakan merupakan aduan masyarakat berbahasa Indonesia dari bulan Februari 2018  sampai  Juli  2020.  Kemudian  melakukan tahapan  preprocessing  yang  digunakan  yaitu  case folding, pemenggalan kalimat, filtering, tokenizating dan stopword removal.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  solusi  untuk menangani  penumpukan  keluhan  masyarakat  di platform online dengan mengembangkan peringkasan teks otomatis menggunakan algoritma genetika. Dua pendekatan  utama,  yaitu  ekstraksi  dan  abstraksi, digunakan  untuk  mencapai  tujuan  ini.  Melalui ekstraksi  fitur,  penelitian  ini  mengeksplorasi pengaruh  posisi  antar  kalimat  sebagai  salah  satu faktor dalam peringkasan teks. Penelitian menggunakan  data  dari  website  E-lapor  DIY  dan melibatkan enam tahap penelitian, termasuk pengumpulan  data,  pra-pemrosesan  teks,  ekstraksi fitur,  dan  evaluasi.  Pengujian  dilakukan  dengan mengukur  akurasi,  recall,  dan  f-measure  dari  hasil peringkasan  teks  dalam  dua  konfigurasi:  dengan menggunakan ekstraksi fitur posisi antar kalimat (F1) dan  tanpa  F1.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa penggunaan F1 memberikan hasil yang sedikit lebih rendah dibandingkan tanpa F1. Meskipun demikian, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam memahami  penggunaan  ekstraksi  fitur  untuk peringkasan teks otomatis dan menyoroti pentingnya penyesuaian parameter untuk memperoleh hasil yang optimal.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya dapat  mencari  fitur  ekstraksi  baru  kemudian menambahkannya  dengan  fitur  ekstraksi  yang  ada pada  penelitian  ini  dan  pada  penelitian  selanjutnya dapat  menggunakan  algoritma  lainnya  untuk
pembobotan  fitur  ekstraksi  teks  pada  peringkasan Bahasa Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Annaafi,  Engkus,  and  M.  I.  Nur, “Mekanisme  Pengaduan  Dan  Responsivitas Kinerja  Pegawai  Pada  Badan  Pertanahan Nasional Kabupaten Bandung,” J. Ilm. Hosp. , vol. 11, no. 2, pp. 443–455, 2022.
[2] M.  F.  M.  Hutasuhut  and  R.  Rosnelly, “Perancangan  Dan  Implementasi  Sistem Pengaduan  Dan  Pelayanan  Masyarakat Berbasis Mobile,” J. Info Digit , vol. 1, no. 2, pp. 756–769, 2023.
[3] I. Muslim, K. Karo, A. Perdana, S. Dewi, and I. Komputer,
“Implementasi Text
Summarization Pada Review Aplikasi Digital Library  System  Menggunakan  Metode
Maximum  Marginal  Relevance,”  vol.  4,  no.
1, 2024.
[4] Halimah, Surya Agustian, and Siti Ramadhani,  “Peringkasan  teks  otomatis (automated text summarization) pada artikel berbahasa indonesia menggunakan algoritma lexrank,” J.  CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf. Technol. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  371–381,  2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4300.
[5] A.  A.  Fattahila,  A.  Romadhony,  and  S.  Al
Faraby, “Peringkasan Artikel Berita Menggunakan Pendekatan Abstraktif Dengan
Model  Transformers,”  vol.  10,  no.  5,  pp. 4980–4986, 2023.
[6] N. F. Saraswati, Indriati, and R. S. Perdana, “Peringkasan  Teks  Otomatis  Menggunakan
Metode Maximum Marginal Relevance Pada Hasil  Pencarian  Sistem  Temu  Kembali Informasi Untuk Artikel Berbahasa Indonesia,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 5494–5502,  2018,  doi:  10.1016/s1010- 6030(01)00380-x.
[7] G.  A.  Pradnyana  and  I.  K.  A.  Mogi,
“Implementasi Automated Text Summarization  Untuk  Dokumen  Tunggal Berbahasa  Indonesia  Dengan  Menggunakan
Graph-Based,” J.  Ilm.  NERO ,  vol.  1,  no.  2, pp. 33–46, 2014.
[8] W.  Pratama,  R.  Ilyas,  and  F.  Kasyidi,
“Peringkasan Otomatis Makalah Menggunakan Maximum Marginal Relevance,” Informatics Digit. Expert , vol. 3,
no. 1, pp. 32–37, 2022, doi: 10.36423/index.v3i1.677. [9]
Y.  Yuliska  and  K.  U.  Syaliman,  “Literatur
Review  Terhadap  Metode,  Aplikasi  dan Dataset Peringkasan Dokumen Teks
Otomatis untuk Teks Berbahasa  Indonesia,”
IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 19–31, 2020,
doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4688.
[10] M.  K.  Fajarlestari  and  I.  B.  Suban, “Kombinasi  Crossover  dan  Mutasi  Terbaik pada Algoritma Genetika dalam Penjadwalan
Mata  Kuliah,” Techno.Com ,  vol.  22,  no.  4, pp. 843–853, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i4.9298.
[11] S.  B.  Saputra  and  E.  W.  Pamungkas, “Development  of  Scheduling  System  With Genetic  Algorithm  in  Website-Based  Smk
Negeri 1 Sine,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 4, pp. 797–806, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.4.784. [12] Z. Zulkifli, A. T. Wibowo, and G. Septiana, “Pembobotan Fitur Ekstraksi Pada Peringkasan Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Genetika | Zulkifli |
eProceedings of Engineering,” vol. 2, no. 2, pp. 6481–6489, 2015.
[13] R.  R.  Putra et  al. ,  “Peringkasan  Teks Otomatis Pada Multi Dokumen
Menggunakan  Textrank,” J.  Ilm.  Komput. dan Inform. , 2018.
[14] N.  Hendrastuty  and  A.  SN,  “Text Summarization  in  Multi  Document  Using Genetic  Algorithm,” IJCCS  (Indonesian  J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 15, no. 4, p. 327, 2021, doi: 10.22146/ijccs.66026.
[15] D.  Lestari,  W.  W.  Winarno,  and  M.  P. Kurniawan,  “Model  E-Readiness  Untuk Pengukuran Kesiapan Pengelolaan Aduan E- Lapor  DIY,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  7, no. 2, p. 86, 2021, doi:
10.24076/citec.2020v7i2.249.
[16] F. D. Agustyar, A. Aditya, S. Aminah, and A. Tirtana,  “Design  and  Development  an  e- Lapor  Application  to  Support  Public Complaint Services in Tunjungtirto Village,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 7, no.
1, pp. 164–173, 2023, doi: 10.31289/jite.v7i1.9762. [17] A. Tendi And K. E. Dewi, “Ilmiah Komputer Dan  Relevance  Vector  Machine  Dalam Peringkasan Multidokumen Ilmiah Komputer
Dan,” Vol. 6, No. 1, 2017. [18] A.  Kurniawan,  “Aplikasi  Sistem  Ekstraksi Kata Kunci Berbahasa Indonesia Menggunakan  Algoritma  Textrank  Studi Kasus Data Wikipedia Indonesia,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , 2021.
[19] W.  Hadikristanto  and  I.  Nasai,  “Penerapan
Algoritma  Genetika  Dalam  Memprediksi Penerima Program Keluarga Harapan Dengan  Metode  Naïve  Bayes,” SIGMA  -  J. Teknol. Pelita Bangsa 167 , vol. 10, no. 1, pp. 167–172, 2019.
[20] L.  A.  Pangestu,  S.  H.  Suryawan,  and  A.  J. Latipah,  “Penerapan  Algoritma  Genetika
84 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 79-84
Dalam  Penjadwalan  Mata  Pelajaran,” J. Inform. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  194–205,  2023, doi: 10.31294/inf.v10i2.16701.
[21] L. Syakina, T. Bakhtiar, F. Hanum, and P. T.
Supriyo,  “Penentuan  Rute  Distribusi  Rastra Menggunakan Algoritma Genetika,”
MILANG J. Math. Its Appl. , vol. 19, no. 2, pp.
97–115, 2023, doi: 10.29244/milang.19.2.97-
115.
[22] L.  D.  Yulianti,  S.  Basuki,  and  Y.  Azhar, “Implementasi
Algoritma Graf dan
Algoritma Genetika pada Peringkasan Single Document,” J. Repos. , vol. 2, no. 11, p. 1521, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i11.891.
[23] D.  A.  Suprayogi  and  W.  F.  Mahmudy, “Penerapan  Algoritma  Genetika  Traveling Salesman Problem with Time Window: Studi
Kasus Rute Antar Jemput Laundry,” J. Buana Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 121–130, 2015, doi: 10.24002/jbi.v6i2.407.
[24] M.  Kurniawan,  “Optimasi  Struktur  Rangka Batang  Menggunakan  Metode  Algoritma Genetika  Dengan  Kendala  Tegangan  Dan Probabilitas  Kegagalan,” J.  Saintis ,  vol.  19, no. 1, pp. 15–23, 2019, doi: 10.25299/saintis.2019.vol19(1).3043.
[25] W.  F.  Mahmudy  and  M.  A.  Rahman, “Optimasi Fungsi Multi-Obyektif Berkendala Menggunakan  Algoritma  Genetika  Adaptif Dengan Pengkodean Real,” J. Ilm. KURSOR , vol. 6, no. 1, pp. 19–26, 2011.
[26] S.  Ulya,  M.  A.  Soeleman,  and  F.  Budiman, “Optimasi  Parameter  K  Pada  Algoritma  K- NN  Untuk  Klasifikasi  Prioritas  Bantuan Pembangunan  Desa,” Techno.Com ,  vol.  20, no. 1, pp. 83–96, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4215.
[27] D.  Fatmalasari  and  F.  R.  Lumbanraja, “Peringkasan Teks Artikel Ilmiah Berbahasa Indonesia  dengan  Metode  Pembobotan Kalimat,” J. Pepadun , vol. 3, no. 3, pp. 314– 322, 2022, doi: 10.23960/pepadun.v3i3.127.