## PERANCANGAN INFORMATION RETRIEVAL (IR) BERBASIS TERM FREQUENCY- INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) UNTUK PERINGKASAN TEKS TUGAS KHUSUS BERBAHASA INDONESIA
Erwien Tjipta Wijaya
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer ASIA Malang e-mail: erwin.cipta@gmail.com

## ABSTRAKSI
Tugas  khusus  merupakan  salah  satu  prasyarat  kelulusan  di  STMIK  ASIA.  Informasi yang terdapat pada laporan tugas khusus terbilang cukup banyak, pada laporan tugas akhir  berkisar  antara  50  hingga  100  halaman.  Karena  begitu  banyaknya  informasi yang  terkandung,  tidak  jarang  seseorang  mengalami  kesulitan  baik  dalam  mencari maupun memahami isi dari laporan tersebut.
Pemanfaatan  Information  Retrieval  dalam  peringkasan  teks  pada  laporan  Tugas Khusus, dapat membantu user dalam memahami isi laporan Tugas Khusus secara garis besar.  Basis  yang  digunakan  adalah  Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity.
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  pembuatan  rancangan  Information  Retrieval  ini adalah  bahwa  sistem  yang  dirancang  untuk  membantu  user  dan  memberikan informasi ringkas laporan Tugas Khusus.
Kata kunci : Information Retrieval, Term Frequency Inverse Document frequency, Cosine Similarity

## ABSTRACT
The  specific  task  is  a  prerequisite  for  graduation  in  STMIK  ASIA.  The  information contained in the report specific task is quite a lot, in the final report ranged from 50 to 100 pages. Because so much information is contained, no less a person having difficulty either in finding and understanding the contents of the report.
Utilization of Information Retrieval in  summary  text of Task reports, can assist the user in understanding the contents of the report outlines the Special Duties. Base used is the Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) and the Cosine Similarity .
The conclusion that can be drawn from the drafting Information Retrieval is that the system is designed to assist users and give concise information reporting Task.
Keywords : Information  Retrieval,  the  Term  Frequency  Inverse  Document  frequency, Cosine Similarity

## PENDAHULUAN
Tugas  Khusus  (TK)  adalah  hasil tertulis  dari  pelaksanaan  suatu penelitian, yang dibuat untuk pemecahan  masalah  tertentu  dengan menggunkan kaidah-kaidah yang berlaku  dalam  bidang  ilmu  tersebut.
STMIK ASIA memberlakukan matakuliah Tugas Khusus (TK) sebagai syarat  untuk  mengambil  matakuliah Tugas Akhir (TA) yang menjadi syarat utama  kelulusan.  Tugas  Khusus  (TK) rata-rata  memiliki  jumlah  halaman atara 50 hingga 100 lembar.
Ketersediaan  informasi  yang banyak  dalam  Tugas  Khusus  (TK) menjadikan ringkasan
sebagai kebutuhan  yang  sangat  penting  untuk proses  pencarian.  Dengan  adanya ringkasan,  pembaca  dapat  dengan cepat  dan  mudah  memahami  makna secara garis besar pada Tugas Khusus (TK) tanpa harus membaca keseluruhan  isi  Tugas  Khusus  (TK). Hal  ini  dapat  menghemat  waktu pembaca  karena  dapat  menghindari pembacaan  teks  yang  tidak  relevan dengan  informasi  yang  diharapkan oleh pembaca.
Berbagai cara telah diterapkan dan masih  terus  dikembangkan  oleh  para peneliti tentang peringkasan teks. Salah satunya  adalah  Peringkasan  Teks
Otomatis (Automated Text Summarization)  atau  sering  disebut Text Summarization yaitu sebuah proses untuk menghasilkan ringkasan
(summary)  dari  suatu  Teks  dengan menggunakan  komputer.  Tujuannya adalah  mengambil  sumber  informasi dengan  mengutip  sebagian  besar  isi yang  penting  dan  menampilkan  kepada pembaca  dalam  bentuk  yang  ringkas sesuai  dengan  kebutuhan  pembaca. Dengan  demikian  teknologi  ini  dapat membantu  pembaca  untuk  menyerap informasi  yang  ada  dalam  Teks  melalui ringkasan tanpa harus membaca seluruh isi dokumen

## KAJIAN TEORI
1. information retrieval (ir) Information  Retrieval  merupakan bagian  dari computer  science yang berhubungan dengan pengambilan informasi  dari  dokumen-dokumen  yang didasarkan  pada  isi  dan  konteks  dari dokumen-dokumen itu sendiri. Berdasarkan referensi dijelaskan bahwa Information  Retrieval  merupakan  suatu pencarian  informasi    yang  didasarkan pada suatu query yang diharapkan dapat memenuhi keinginan user dari kumpulan dokumen yang ada.
a.  Definisi Information Retrieval (IR) “ Information  Retrieval adalah  seni  dan ilmu mencari informasi dalam dokumen,  mencari  dokumen  itu sendiri,  mencari  metadata  yang menjelaskan  dokumen,  atau  mencari dalam database ,  apakah relasional database itu  berdiri  sendiri  atau database hypertext jaringan  seperti Internet atau intranet ,  untuk  teks  , suara, gambar, atau data “
Information  Retrieval adalah  “bidang  di persimpangan ilmu informasi dan ilmu komputer. Berkutat dengan pengindeksan dan pengambilan informasi  dari  sumber  informasi heterogen dan sebagian besar-tekstual. Istilah ini diciptakan oleh Mooers pada tahun  1951,  yang  menganjurkan bahwa diterapkan ke “aspek intelektual”  deskripsi  informasi  dan sistem  untuk  pencarian  (Mooers, 1951).
Query Dokumen Daftar Query Pembobotan Dokumen Pembobotan Kemiripan Dokumen Menampilkan Dokumen Dengan Bobot Tertinggi Preprocessing Preprocessing Dan Indexing

## Gambar 1 : Diagram IR
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa proses  IR memerlukan dua buah inputan yang  pertama  berupa  dokumen  yang akan  diproses  dan  yang  kedua  berupa query  atau  potongan  kalimat  sederhana. kedua  inputan  tersebut  kemudian  akan dilakukan preprocessing dengan
menggunakan  langkah  text  mining  dan dilakukan  pembobotan,  kemudian  kedua inputan  tersebut  akan  dibandingkan sehingga  menghasilkan  bobot  yang  baru yang  akhirnya  bobot  tersebut  akan digunakan sebagai acuan untuk
menampilkan dokumen yang berhubungan dengan query.
b. Pembuatan Index ( Indexing ) Indexing dilakukan  untuk  membentuk basisdata  terhadap  koleksi  dokumen yang dimasukkan, atau dengan kata lain, indexing merupakan  proses  persiapan yang dilakukan terhadap dokumen sehingga  dokumen  siap  untuk  diproses. Tahapan  proses  Indexing  pada  IR menggunakan tahapan preprocessing pada text mining.
2. Text Minin g
Text  mining adalah data mining dengan input data  berupa text . Text mining muncul karena sekitar 90% data di  dunia  dalam  bentuk  format  tidak terstruktur,  adanya  kebutuhan  bisnis, yang  asalnya  document  retrieval menjadi knowledge discovery.
Text mining adalah proses untuk menemukan  pengetahuan  baru,  yang belum  pernah  diketahui,  secara  otomatis oleh  komputer  dari  sumber-sumber tertulis  yang  berbeda (Fan  Weiguo, Wallace  Linda,  Rich  Stephanie,  and Zhang Zhongju, 2005) .
Tahapan  awal  yang  dilakukan  dalam text mining disebut preprocessing .  Tahapan yang  dilakukan  secara  umum  dalam preprocessing yaitu Casefolding, Tokenizing, Filtering, Stemming, Tagging, dan Analyzing.
Pada  penelitian  ini  tahapan  tagging  tidak digunakan  karena  objek  penelitian  yang diambil  berupa  teks  bahasa  indosesia. Sehingga  pada  preprocessing  tahapan yang akan dilakukan adalah Casefolding,
Tokenizing,  Filtering,  Stemming,  dan Analyzing, Yaitu :

## Case Folding
Case  folding  adalah  tahapan  proses mengubah  semua  huruf  dalam  teks dokumen  menjadi  huruf  kecil  atau  huruf besar,  serta  menghilangkan  karakter selain a-z.

## Tokenizing
Tokenizing  adalah  proses  pemotongan string  input  berdasarkan  tiap  kata  yang menyusunnya. Pemecahan kalimat
menjadi  kata-kata  tunggal  dilakukan dengan mencari kalimat dengan pemisah (delimiter)  white  space  (spasi,  tab,  dan newline).

## Filtering
Filtering merupakan proses penghilangan stopword.  Stopword  adalah  katakata yang sering kali muncul dalam dokumen namun  artinya  tidak  deskriptif  dan  tidak memiliki keterkaitan dengan tema tertentu.  Didalam  bahasa  Indonesia stopword  dapat  disebut  sebagai  kata tidak  penting,  misalnya  “di”,  ”oleh”, “pada”, ”sebuah”, ”karena”
,”yang”,”dengan”.”yaitu” dan lain sebagianya.

## Stemming
Tahap  Stemming  adalah  proses mengubah  sebuah  kata  turunan menjadi  kata  dasarnya  dengan menggunakan aturan-aturan tertentu dari tiap kata hasil filtering. Pada  dasarnya,  bentuk  umum  kata berimbuhan dalam bahasa Indonesia adalah seperti berikut :
Prefiks  1  +  Prefiks  2  +  Kata  dasar  + Sufiks 3 + Sufiks 2 + Sufiks 1
Dalam  penelitian  ini,  Algoritma stemming yang akan digunakan adalah Algoritma Nazief dan Adriani (1996).
Algoritma ini mengacu pada aturan morfologi  bahasa  Indonesia  yang mengelompokkan imbuhan, yaitu imbuhan  yang  diperbolehkan  atau imbuhan  yang  tidak  diperbolehkkan. Pengelompokan ini termasuk imbuhan di  depan  (awalan),  imbuhan  kata  di belakang  (akhiran),  imbuhan  kata  di tengah  (sisipan)  dan  kombinasi imbuhan  pada  awal  dan  akhir  kata (konfliks). Algoritma ini menggunakan kamus kata keterangan yang digunakan  untuk  mengetahui  bahwa stemming telah  mendapatkan  kata dasar.
Langkah-langkah  algoritma  Nazief  dan Adriani berdasarkan flowchart  berikut :
Mulai Kata Cek Kamus Kata Dasar Ada atau Tidak ? Hilangkan Inflection suffiks Hilangkan Inflection suffikx Possesive pronoun suffiks Hilangkan Derivation semua suffiks Hilangkan Derivation semua preffiks
Selesai
Gambar  2  :  Flowchart  Algoritma Nazief Adriani
Kelebihan  algoritma  stemming nazief dan adriani adalah algoritma ini memperhatikan  kemungkinan  adanya partikel-partikel
yang mungkin mengikuti  suatu  kata  berimbuhan.
Sehingga  dapat  melihat  rumus  untuk algoritma ini yaitu adanya penempatan possessive  pronoun dan juga particle yang  mungkin  ada  pada sebuah  imbuhan  yang  mungkin  ada pada  suatu  kata  berimbuhan.  Akhir dari  algoritma  ini  yaiu  apabila pemotongan  semua  imbuhan  tersebut pada  rumus  maka  algoritma  ini  yaitu apbila  pemotongan  semua  imbuhan telah  berhasil  dan  hasil  pemotongan imbuhan  tersebut  terdapat  pada kamus  maka  algoritma  ini  dapat dikatakan  berhasil  dalam  penentuan kata dasarnya. Dan apabila sebaliknya bahwa algoritma ini setelah dilakukan
pemotongan  kata  dan  tidak  terdapat pada  kamus  maka  kata  berimbuhan yang  telah  mengalami  pemotongan dikembalikan ke keadaan semula.

## Aturan Stemming Nazief-Adriani
Untuk  menyempurnakan  algoritma  di atas,  maka  ditambahkan  aturan-aturan dibawah ini:
1.   Aturan untuk reduplikasi.
a. Jika  kedua  kata  yang  dihubungkan oleh kata penghubung adalah kata yang sama  maka root  word adalah  bentuk tunggalnya,  contoh  :  “buku-buku” root word -nya adalah “buku”.
b. Kata  lain,  misalnya  “bolak-balik”, “berbalas-balasan,  dan  ”seolah-olah”. Untuk  mendapatkan root  word -nya, kedua  kata  diartikan  secara  terpisah. Jika  keduanya  memiliki root word yang sama  maka  diubah  menjadi  bentuk tunggal, contoh: kata “berbalas-balasan”, “berbalas”  dan  “balasan”  memiliki root word yang sama yaitu “balas”, maka root word “berbalas-balasan”  adalah  “balas”. Sebaliknya,  pada  kata  “bolak-balik”, “bolak”  dan  “balik”  memiliki root  word yang  berbeda,  maka root  word -nya adalah “bolak-balik”.
2.   Tambahan  bentuk  awalan  dan akhiran  serta  aturannya.  Untuk  tipe awalan  “mem-“,  kata  yang  diawali dengan  awalan  “memp-”  memiliki  tipe awalan  “mem-”.  Tipe  awalan  “meng-“, kata  yang  diawali  dengan  awalan “mengk-” memiliki tipe awalan “meng-”.
a. Analyzing
Tahap  terakhir  adalah  tahap analyzing ,  yaitu  tahap  penentuan seberapa  jauh  keterhubungan  antar kata-kata  pada  dokumen  yang  ada dengan  menghitung  frekuensi  term pada dokumen. Tahap ini disebut juga tahap  pembobotan,  yaitu  dijelaskan sebagai berikut :
1. Pembobotan Term Term  adalah  suatu  kata  atau  suatu kumpulan  kata  yang  merupakan ekspresi verbal  dari suatu pengertian. Dalam  i nformation  retrieval sebuah
term perlu  diberi  bobot,karena semakin  sering  suatu term muncul pada suatu dokumen, maka kemungkinan term tersebut  semakin penting  dalam  dokumen.  Pembobotan term ( term  weighting )  merupakan salah  satu  operasi  yang  dibutuhkan untuk membantu suatu proses information retrieval yaitu  dengan menghitung  kemunculan  frekuensi suatu term pada  sebuah  dokumen. Pembobotan  term  dibutuhkan  dalam menentukan peringkat dokumen ( document  ranking ).  Salah  satu basis pembobotan term adalah  TF
( Term  Frequency ).  TF  merupakan frekuensi  kemunculan term pada dokumen.
Dari  proses  Pembobotan  Term maka  akan  didapatkan  hasil  akhir berupa Term Frequency (TF)  yaitu merupakan  frekuansi  atau  jumlah masing-masing kata. Hasil pembobotan  Term  kemudian  akan digunakan  sebagai  dasar  perhitungan pada  basis  Term  Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF).
2. Term  Frequency-Inverse  Document Frequency (TF-IDF)
Term  Frequency-Inverse  Document Frequency (TF-IDF)  adalah  cara pemberian bobot hubungan suatu kata
( term )  terhadap  dokumen.  Untuk dokumen tunggal tiap kalimat dianggap  sebagai  dokumen.  Basis  ini menggabungkan  dua  konsep  untuk perhitungan bobot, yaitu Term frequency (TF)  merupakan  frekuensi kemunculan kata ( t ) pada kalimat ( d ). Document  frequency (DF)  adalah banyaknya  kalimat  dimana  suatu  kata ( t ) muncul.
Frekuensi  kemunculan  kata  di dalam  dokumen  yang  diberikan menunjukkan  seberapa  penting  kata itu  di  dalam  dokumen  tersebut. Frekuensi dokumen yang mengandung kata  tersebut  menunjukkan  seberapa umum  kata  tersebut.  Bobot  kata semakin  besar  jika  sering  muncul
dalam  suatu  dokumen  dan  semakin kecil  jika  muncul  dalam  banyak dokumen (Robertson, 2005).
Basis  pembobotan  TF-IDF  adalah jenis pembobotan yang sering digunakan  dalam  IR  (information retrieval) dan text mining. Pembobotan ini adalah suatu pengukuran  statistik  untuk  mengukur seberapa  penting  sebuah  kata  dalam kumpulan dokumen. Tingkat kepentingan  meningkat  ketika  sebuah kata  muncul  beberapa  kali  dalam sebuah  dokumen  tetapi  diimbangi dengan  frekuensi  kemunculan  kata tersebut  dalam  kumpulan  dokumen. TF-IDF  dapat  dirumuskan  sebagai berikut :
      , , * k j k j k TF IDF t d TF t d IDF t  
Keterangan:
j d = Dokumen ke-j k t = Term ke-k
Dimana sebelumnya dihitung terlebih  dahulu Term  Frequency (TF) yaitu  frekuensi  kemunculan  suatu term di  tiap  dokumen.  Kemudian  dihitung Inverse Document Frequency (IDF)  yaitu nilai  bobot  suatu  term  dihitung  dari seringnya  suatu  term  muncul  di beberapa  dokumen.  Semakin  sering suatu term muncul di banyak dokumen, maka  nilai  IDF  nya  akan  kecil.  Berikut rumus-rumus TF dan IDF.
    , , k j k j TF t d f t d 
Keterangan : TF = Jumlah frekuensi term
f = Jumlah frekuensi kemunculan
j d = Dokumen ke-j
k t = Term ke-k
Untuk menghitung nilai IDF bisamenggunakan  persamaan  sebagai berikut, yaitu :
    1 k IDF t df t  Atau     log k N IDF t df t 
Keterangan : IDF   = bobot term
N = Jumlah total dokumen df = Jumlah kemunculan dokumen
j d = Dokumen ke-j k t = Term ke-k
Persamaan  diatas  hanya  boleh digunakan apabila hanya terdapat satu buah  dokumen  saja  yang  diproses sedangkan  persamaan  2,4  digunakan pada  proses  yang  melibatkan  banyak dokumen.

## 3.PERINGKASAN
TEKS (TEXT SUMMARYZATION) Peringkasan teks
otomatis
( automatic text summarization ) adalah pembuatan  versi  yang  lebih  singkat dari sebuah teks dengan memanfaatkan aplikasi yang
dijalankan  pada  komputer  .  Hasil peringkasan  ini  mengandung  poin- poin  penting  dari  teks  asli.  Dalam Hovy ( 2001 ), summary atau ringkasan didefinisikan sebagai sebuah teks yang dihasilkan  dari  satu  at  au  lebih  teks, mengandung  informasi  dari  teks  asli dan  panjangnya  tidak  lebih  dari setengah teks asli.
Terdapat  dua  pendekatan  pada peringkasan  teks,  yaitu  ekstraksi ( shallower  approaches )  dan  abstraksi
( deeper  approaches ).  Pada  teknik ekstraksi,  sistem  menyalin  informasi yang dianggap paling penting dari teks asli  menjadi  ringkasan  (sebagai contoh,  klausa  utama,  kalimat  utama, atau  paragraf  utama).  Sedangkan teknik  abstraksi  melibatkan  parafrase dari  teks  asli.  Pada  umumnya, abstraksi  dapat  meringkas  teks  lebih
kuat daripada ekstraksi, tetapi sistemnya  lebih  sulit  dikembangkan karena  mengaplikasikan  teknologi natural  language  generation yang merupakan bahasan yang dikembangkan tersendiri.
Berdasarkan  jumlah  sumbernya, ringkasan  teks  dapat  dihasilkan  dari satu  sumber  ( single-document )  atau dari banyak sumber ( multi-document ).
Suatu ringkasan dapat bersifat general , yaitu  ringkasan  yang  berupaya mengambil sebanyak mungkin informasi umum yang mampu menggambarkan  keseluruhan  isi  teks. Selain  itu  dapat  juga  informasi  yang diambil  untuk  ringkasan  berdasar pada query yang didefinisikan user .
Terdapat  2  (dua)  jenis  tipe peringkasan otomatis yang dikembangkan  dengan  teks mining , yaitu :
1. Peringkasan otomatis tipe abstraksi Yaitu  tipe  peringkasan  otomatis yang  dilakukan  oleh  mesin  dengan meniru cara peringkasan yang dilakukan menggunakan bahasa manusia  ( human  language ),  yaitu dengan  melakukan  perubahan  pada susunan  kata  dengan  cara  melakukan penambahan  atau  pengurangan  pada setiap  kalimat  yang  dianggap  inti kalimat.
Contoh : Kalimat  =  “ text mining adalah algoritma pengembangan  dari data mining yang digunakan  untuk  pengolahan  data berupa text  document .  Tahapan  pada text  mining  disebut preprocessing . Information  retrieval menggunakan preprocessing dalam melakukan indexing ”
Query = “ text mining ” Ringkasan  =  “ text  mining merupakan bagian  dari information retrieval pada indexing ”
2. Peringkasan otomatis tipe ekstraksi Peringkasan otomatis tipe
ekstraksi  adalah  peringkasan  yang dilakukan  mesin  dengan  melakukan
pembobotan  pada  setiap  kalimat  dan hanya menampilkan informasi dengan nilai  bobot  tertinggi  tanpa  melakukan perubahan (pengurangan atau penambahan) kata pada setiap kalimat yang ditampilkan.
Contoh : Kalimat  =  “ text mining adalah algoritma pengembangan  dari data mining yang digunakan  untuk  pengolahan  data berupa text  document .  Tahapan  pada text  mining  disebut preprocessing . Information  retrieval menggunakan preprocessing dalam melakukan
indexing ” Query = “ text mining ”
Ringkasan  =  “ Text  Mining Adalah Algoritma  Pengembangan  Dari Data Mining Yang Digunakan Untuk Pengolahan Data Berupa Text Document .  Tahapan  Pada  Text  Mining
Disebut Preprocessing .”
Cosine Similarity Cosine  similarity  digunakan  untuk menghitung pendekatan relevansi query terhadap dokumen. Penentuan relevansi sebuah query terhadap  suatu  dokumen dipandang sebagai pengukuran kesamaan  antara vektor  query dengan vektor dokumen.  Semakin  besar  nilai kesamaan vector query dengan vektor dokumen maka query tersebut dipandang  semakin  relevan  dengan dokumen.  Saat  mesin  menerima query , mesin  akan  membangun  sebuah vektor Q  (w  q1  ,w  q2  ,…w  qt  )  berdasarkan istilah-istilah  pada  query  dan  sebuah vector D (d  i1 ,d  i2 ,…d  it  ) berukuran  t untuk setiap dokumen.
Adapun persamaannya  yaitu  sebagai  berikut, yaitu :
  . , . q d CS q d q d 
Keterangan:   , CS q d =  Cosine  Similarity  vektor query
dan dokumen q = Vektor query
d = Vector dokumen
q = panjang vector query
d = panjang vector dokumen
Pada umumnya cosine similarity (CS) dihitung  dengan  rumus cosine  measure
( Grossman , 1998 ).
  1 , 1 , 2 2 2 1 , 1 1 , 2 1, 2 n t b t b t n n t b t b t t W W CS b b W W     
 
Keterangan: CS(b1,b2 )  =  Cosine  Similarity  dalam blok b1 dan b2 t    = term dalam kalimat W t,b1   = bobot term t dalam blok b1 W t,b2   = bobot term t dalam blok b2
PEMBAHASAN
1. Analisa Data
Sebelum proses text mining dilakukan,  diperlukan  proses  data converse dari data berbentuk document ( .doc ) menjadi plain text (.txt). Tujuan dari converse ini adalah  menghilangkan isi dari document yang tidak diperlukan dalam text mining seperti gambar, tabel, dan  format  text  sehingga  prosesnya menjadi  lebih  mudah  dan  efektif  untuk kebutuhan  pengguna,  dengan  indicator sebagai berikut :
1. Mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat.
2. Pengurangan  waktu  komputasi untuk masalah dengan skala besar. Membuat  nilai  data  menjadi  lebih kecil  tanpa  merubah  informasi  yang dikandungnya. 2.  Flowchart Sistem Alur peringkasan secara keseluruhan memiliki beberapa tahapan proses sebagai berikut : Berdasarkan  gambar  flowchart dibawah    maka  dapat  dijelaskan  alur
peringkasan  adalah  sebagai  berikut, yaitu :
Mulai Input Dokumen Dan Query Pecah Kalimat Cek Kamus Kata Dasar ? Selesai Ya Case Folding Tokenizing Filtering Stemming Tidak Pembobotan TF-IDF Perhitungan Cosine Similarity Menampilkan kalimat dengan Nilai tertinggi
Gambar 3 : Flowchart Sistem
Contoh Kasus Pada  pembahasan  Contoh  kasus digunakan  suatu  contoh  latar  belakang Tugas  Khusus  untuk  peringkasan tersebut adalah sebagai berikut, yaitu:

## Latar Belakang Tugas Khusus
Koperasi  serba  usaha  merupakan salah satu badan usaha yang bergerak dalam  perdagangan retail berskala menengah,  dikelola  seorang  manager dan  berusaha  berdampingan  dengan warung  atau  toko  perorangan,  pasar tradisional  dan  pasar  modern  lainnya. Sebagai  suatu  bentuk  usaha  maka koperasi  serba  usaha  termasuk  dalam kategori  usaha  penyedia  kebutuhan sehari-hari  yang  berorientasi  pada pemenuhan  kebutuhan  anggota  dan
masyarakat pada umumnya. Karena itu koperasi  serba  usaha  harus  dikelola dengan management dan  kebijakan yang  tepat  seperti  layaknya  sebuah perusahaan perdagangan.
Karena banyaknya kebutuhan sehari-hari  maka  koperasi  memantau kebiasaan belanja anggota dan masyarakat  umum  lainnya.  Manager koperasi  menganalisa  dan  memahami infomasi  yang  berhubungan  dengan perilaku  pelanggan  adalah  alat  untuk memenangkan persaingan.
Oleh karenanya  diperlukan  sebuah  sistem yang  dapat  memberikan  informasi yang  dibutuhkan.  Sistem  tersebut bertugas  memberikan  analisa  asosiasi barang  sebagai  dasar  pertimbangan dalam merencanakan atau meramalkan barang-barang yang harus  di  stok  dalam  gudang  dan menetapkan persediaan minimum. Penggunaan sistem penggalian data
( data  mining )  dengan  algoritma Apriori . Untuk mencari seberapa besar tingkat asosiasi bahwa barang A dibeli bersamaan  dengan  barang  B,  atau sebaliknya.  Dengan  mengetahui  pola assosiasi  tersebut  maka  diharapkan manager  dapat  mengambil  keputusan yang  tepat  terhadap  perkembangan usaha tersebut. Apabila telah ditemukan  beberapa  pola  assosiasi, maka  dapat  menentukan  strategi pemasaran  misalnya  memberikan potongan  harga  pada  setiap  pola assosiasi atau menjadikan pola assosiasi  tersebut  menjadi  sebuah paket  penjualan  dengan  harga  yang lebih  murah  di  bandingkan  harga ecerannya. Membandingkan hasil akhir dari kedua kondisi yaitu sebelum diambil  kebijakan  dan  sudah  diambil kebijakan  dapat  dianalisa  tingkat keberhasilan suatu sistem.
Dengan  maksud  tersebut  diatas maka  dibuatlah  tugas  akhir  dengan judul
“PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI  PENERAPAN  DATA MINING  UNTUK  ANALISIS  POLA

## ELASTISITAS MINAT KONSUMEN DAN PENETAPAN  HARGA  PADA  KOPERASI
DENGAN METODE APRIORI”.
Untuk melakukan peringkasan diperlukan sebuah query yang bertujuan sebagai  pembanding  dala  menentukan bobot.  Dalam  kasus  ini  query  yang digunakan  adalah  judul  dari  Tugas Khusus itu sendiri, yaitu:

## Query
Perancangan  dan  implementasi  data mining  untuk  analisa  pola  elastisitas minat  konsumen  dan  penetapan harga  pada  koperasi  dengan  metode apriori

## 3.  Pemecahan Kalimat
Pemecahan  kalimat  adalah  tahap memecah  string  dokumen  menjadi kumpulan  kalimat  dengan  melakukan pemotongan dokumen menjadi kalimat- kalimat  berdasarkan  tanda  baca  akhir kalimat (delimiter). Flowchartnya adalah sebagai berikut :
Gambar 4 : Flowchart Pemecahan Kalimat
Pada  kasus  ini  tanda  baca  akhir kalimat  yang  dijadikan  sebagai  patokan pemotongan  kalimat  adalah  tanda  baca titik  “.”,  tanda  baca  tanya  “?”  dan  tanda baca  seru  “!”.  Sehingga  menghasilkan potongan kalimat-kalimat seperti terlihat sebagai berikut : No Kalimat 1 Koperasi  serba  usaha  merupakan  salah  satu  badan usaha  yang  bergerak  dalam  perdagangan retail berskala  menengah  dikelola  seorang  manager dan berusaha berdampingan dengan warung atau toko  perorangan,  pasar  tradisional  dan  pasar modern lainnya
2 Sebagai  suatu  bentuk  usaha  maka  koperasi  serba usaha  termasuk  dalam  kategori  usaha  penyedia kebutuhan  sehari-hari  yang  berorientasi  pada pemenuhan  kebutuhan  anggota  dan  masyarakat pada umumnya 3 Karena  itu  koperasi  serba  usaha  harus  dikelola dengan  management  dan  kebijakan  yang  tepat seperti layaknya sebuah perusahaan perdagangan 4 Karena  banyaknya  kebutuhan  sehari-hari  maka koperasi  memantau  kebiasaan  belanja  anggota dan masyarakat umum lainnya 5 Manager  koperasi  menganalisa  dan  memahami infomasi  yang  berhubungan  dengan  perilaku pelanggan  adalah  alat  untuk  memenangkan persaingan
6 Oleh  karenanya  diperlukan  sebuah  sistem  yang dapat memberikan informasi yang dibutuhkan
7 Sistem  tersebut  bertugas  memberikan  analisa asosiasi  barang  sebagai  dasar  pertimbangan dalam  merencanakan  atau  meramalkan  barang- barang  yang  harus  di  stok  dalam  gudang  dan menetapkan persediaan minimum 8 Penggunaan  sistem  penggalian  data  (data  mining) dengan algoritma Apriori
9 Untuk  mencari  seberapa  besar  tingkat  asosiasi bahwa barang A dibeli bersamaan dengan barang B, atau sebaliknya
10 Dengan  mengetahui  pola  assosiasi  tersebut  maka diharapkan  manager  dapat  mengambil  keputusan yang tepat terhadap perkembangan usaha tersebut 11 Apabila telah ditemukan beberapa pola assosiasi, maka dapat  menentukan  strategi  pemasaran  misalnya memberikan  potongan  harga  pada  setiap  pola assosiasi  atau  menjadikan  pola  assosiasi  tersebut menjadi sebuah paket penjualan dengan harga yang lebih murah di bandingkan harga ecerannya
12 Membandingkan  hasil  akhir  dari  kedua  kondisi  yaitu sebelum  diambil  kebijakan  dan  sudah  diambil kebijakan dapat dianalisa tingkat keberhasilan suatu sistem
13 Dengan  maksud  tersebut  diatas  maka  dibuatlah tugas  akhir  dengan  judul  “PERANCANGAN  DAN
IMPLEMENTASI  PENERAPAN  DATA  MINING UNTUK  ANALISIS  POLA  ELASTISITAS  MINAT KONSUMEN  DAN  PENETAPAN  HARGA  PADA KOPERASI DENGAN METODE APRIORI”

## 4. Case Folding
Case Folding adalah tahapan mengubah  kalimat  menjadi  huruf  kecil
Input Dokumen Menghapus Delimiter !?. Memecah Kalimat berdasarkan Delimiter !?. Kalimat -Kalimat Mulai Selesai
( lower case )  dan  menghilangkan  semua jenis  tanda  baca  dan  symbol  sehingga menghasilkan  kalimat  yang  murni  dan sederhana.  Tahapan  Case  Folding seperti terlihat pada gambar berikut :
Gambar 5 : Flowchart Case Folding 5. Tokenizing
Tokenizing  merupakan  tahapan memecah  kalimat  menjadi  kata-kata yang  berdiri  sendiri-sendiri,  yaitu dengan  cara  melakukan  pemisahan masing-masing  kata  dengan  cara memotong  semua  kata  berdasarkan spasi  “    ”.  Tahapan  tokenizing  seperti telihat pada gambar berikut :
Pada  kasus  ini,  kumpulan  kalimat hasil  dari case  folding kemudian dilakukan proses tokenizing kata yaitu memotong  kalimat  menjadi  kata-kata berdasarkan karakter
pemisah
( delimiter )  yang menyusunnya  berupa karakter  spasi (UTF8  kode  0020). Berdasarkan  tabel  3.4  dan  tabel  3.5. Proses tokenizing menghasilkan  token kata sejumlah  184  kata  yang  berbeda pada  dokumen  dan  18  kata  yang berbeda  pada query .  Yaitu  terlihat pada tabel berikut :
Kata koperasi Analisa pemenuhan menentukan serba Asosiasi anggota Strategi Usaha Barang masyarakat Pemasaran Merupakan Dasar umumnya Misalnya Salah pertimbangan  karena Potongan Satu merencanakan  itu Harga Badan meramalkan harus Setiap Yang Di management  Menjadikan Bergerak Stok kebijakan Menjadi Dalam Gudang tepat Paket Tabel  ditas  merupakan  sebagian dari semua kata yang telah mengalami proses tokeniaing. Query perancangan  minat Untuk Koperasi Dan konsumen Analisa Dengan implementasi  penetapan Pola Metode Data harga elastisitas Apriori Mining pada 6. Filtering
Filtering merupakan tahapan dimana kata-kata  yang  dianggap  tidak  memiliki makna  dihilangkan.  Pada  tahapan filtering  diperlukan  sebuah  kamus stopword  yang  berisikan  list  dari  kata- kata  yang  dianggap  tidak  memiliki makna.
Gambar 7 :  Flowchart Filtering
Kata –kata  yang  dianggap penting Mulai Cek kamus Stopword Kata hasil Tokkenizing tidak Selesai HIlangkan angka dan tanda baca (,/:;'"{} Merubah semua huruf menjadi huruf kecil Kalimat hasil Casefolding Mulai Kalimat hasil pemecahan dan query Selesai ada
Pada  tahap  ini,  kata-kata  hasil yokenizing dilakukan pembuangan kata- kata  yang  dianggap  tidak  memiliki makna  sesuai  dengan  kata-kata  yang terdapat pada kamus stopword. Stopword adalah  kata-kata  yang  kurang deskriptif  yang  dapat  dibuang  dalam pendekatan bag-of-words .  Pembuangan stopword dilakukan dengan mengecek kamus stopword . Jika terdapat kata yang sama dengan kamus maka akan dihapus. Kata  hasil  token  dicek  terlebih  dahulu untuk  dicocokkan  dengan  kamus stopword .  Jika  dalam  pencocokan terdapat  kata  yang  sama  dalam  kamus maka  kata  tersebut  dihilangkan.  kata- kata  yang  termasuk  dalam stopword dalam  contoh  kasus  ini  adalah  :  “yang”, ”dan”,  “akan”,  “dengan”,  “di”  ,  “pada”  , “yaitu” , “atau” dan “itu” , “adalah”. Hasil Filtering berdasarkan tabel 3.6 dan tabel 3.7, maka sebagian hasilnya seperti pada tabel berikut :
Kata
koperasi menganalisa perdagangan tugas analisa
kedua menetapkan bentuk pemenuhan seberapa seperti assosiasi menentukan memahami penjualan judul serba kondisi Retail Maka asosiasi warung Persediaan diharapkan anggota besar Layaknya karenanya strategi infomasi Lebih perancangan usaha tingkat Berskala termasuk barang sebelum Minimum mengambil Query perancangan  Minat Analisa koperasi implementasi  konsumen Pola metode data penetapan Elastisitas  apriori mining Harga

## 7. Stemming
Stemming adalah tahapan mengubah sebuah  kata  turunan  menjadi  kata dasarnya  dengan  menggunakan  aturan- aturan.    Aturan  stemming  yang
digunakan  adalah aturan  dari  algoritma Nazief-Adriani,  dimana  pada  aturan algoritma
Nazief-Adriani yaitu melakukan  pengecekan  pada  kamus kata dasar sebelum melakukan pemotongan  awalan  dan  akhiran  untuk mencari  kata  dasar.  Hasil filtering kemudian di- stemming untuk mendapatkan  kata  dasar  ( root ). Proses stemming menggunakan bantuan kamus-kamus  kecil  yang  digunakan untuk membedakan  suatu  kata  yang mengandung  imbuhan  baik  prefiks maupun  sufiks  yang  salah  satu  suku katanya merupakan bagian dari imbuhan, terutama  dengan  kata  dasar yang mempunyai  suku  kata  lebih  besar dari dua.
Dokumen
Kata
koperasi ==> koperasi potongan ==> potong menganalisa ==> analisa dianalisa ==> analisa perdagangan ==> dagang banyaknya ==> banyak tugas ==> tugas dapat ==> dapat analisa ==> analisa satu ==> satu kedua ==> dua tradisional ==> tradisional
menetapkan ==> tetap
ecerannya ==> ecer bentuk ==> bentuk analisis ==> analisis pemenuhan ==> penuh merencanakan ==> rencana seberapa ==> berapa bersamaan ==> sama seperti ==> seperti seorang ==> orang
assosiasi ==> assosiasi
kebutuhan ==> butuh menentukan ==> tentu harga ==> harga memahami ==> paham keberhasilan ==> hasil penjualan ==> jual data ==> data judul ==> judul perkembangan ==> kembang 8. Analyzing Analyzing merupakan tahapan penghitungan  bobot  setiap  kata  untuk menentukan seberapa jauh keterhubungan  antar  kata-kata  pada dokumen  yang  ada  dengan  menghitung frekuensi  term  pada  dokumen.  Pada tahapan  ini  penghitungan  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma Term Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF).  Tahapan  algoritma Term Frequency-Inverse  Document  Frequency

## (TF-IDF) seperti terlihat pada flowchart gambar 8, adalah sebagai berikut

## Gambar 7 :  Flowchart Filtering
Hasil  proses text  preprosessing dilakukan pembobotan tf-idf. Pembobotan secara otomatis biasanya berdasarkan jumlah kemunculan suatu  kata  dalam  sebuah  dokumen
( term frequency ) dan jumlah kemunculannya dalam koleksi dokumen ( inverse document frequency ).  Bobot  kata  semakin  besar jika  sering  muncul  dalam  suatu dokumen  dan  semakin  kecil  jika muncul  dalam  banyak  dokumen. Berikut  adalah  hasil  penghitungan Document Term Frequency :
Dokumen Kata frekuensi  Kata frekuensi koperasi 6 barang 5 serba 3 dasar 1 usaha 9 timbang 1 rupa 1 rencana 1
salah 1 ramal 1 Satu 1 stok 1 badan 1 gudang 1 gerak 1 tetap 2 dagang 2 dia 1 retail 1 minimum 1 skala 1 guna 1 tengah 1 gali 1 kelola 2 data 3 orang 2 mining 2 manager 3 algoritma 1 Term  Frequency  Inverse  Documen frequency Setelah diketahui Document Term Frequency maka selanjutnya adalah penghitungan idf. Dokumen Kata df Idf Kata df Idf koperasi 6 0.3357  barang 5 0.4149 serba 3 0.6368  dasar 1 1.1139 usaha 9 0.1597  timbang 1 1.1139 rupa 1 1.1139  rencana 1 1.1139 salah 1 1.1139  ramal 1 1.11392 Satu 1 1.1139  stok 1 1.1139 badan 1 1.1139  gudang 1 1.1139 gerak 1 1.1139  tetap 2 0.8129 dagang 2 0.8129  dia 1 1.1139 retail 1 1.1139  minimum 1 1.1139
Hasil  penghitungan  Term  Frquency tersebut  kemudian  dihitung  dengan menggunakan  metode  tf-idf  sehingga dihasilkan nilai idf untuk masing-masing kata  dasar  yang  telah  di  preprocessing. Hasil  penghitungan  tersebut  kemudian akan digunakan sebagai dasar penghitungan Wdt untuk tiap kata yang dimiliki masing-masing kalimat.
Nilai  TF/IDF  kalimat  ke  -1.  Perhitungan ini dilakukan untuk semua kalimat.
Kalimat 1
kata IDF Tf Wdt kata IDF Tf Wdt koperasi  0.3357  1  0.3357  tengah 1.1139  1  1.1139 serba 0.6368  1  0.6368  kelola 0.8129  1  0.8129 usaha 0.1597  3  0.4791  orang 0.8129  2  1.6258 rupa 1.1139  1  1.1139  manager  0.6368  1  0.6368
Bobot Kata dasar Mulai Kata dasar hasil stemming Hitung term frekuensi (tf) Hitung Document frekuensi (df) Hitung Inverse Document Frekuensi (idf=log(n/df) Hitung Bobot Kata (Wdt=tf*idf) Selesai
salah 1. 1139  1  1. 1139  damping  1. 1139  1  1. 1139 satu 1. 1139  1  1. 1139  warung 1. 1139  1  1. 1139 badan 1. 1139  1  1. 1139  toko 1. 1139  1  1. 1139 gerak 1. 1139  1  1. 1139  pasar 0.6368  2  1.2736
dagang  0.8129  1  0.8129  tradisional  1. 1139  1  1. 1139 retail 1. 1139  1  1. 1139  modern 1. 1139  1  1. 1139 skala 1. 1139  1  1. 1139  lain 0.8129  1  0.8129

## 9. Cosine Similarity
Setelah  penghitungan  pada  masing- masing  kalimat,  selanjutnya  melakukan penghitungan  kemiripan  vector  query dengan  setiap  kalimat  yang  ada. Menghitung kemiripan vector dilakukan dengan  menggunakan cosine  similarity . Yang  dilakukan  pertama  kali  dalam menghitung  kemiripan  vector  yaitu menghitung skalar masing-masing kalimat  yaitu  dengan  mengkuadratkan bobot idf pada setiap term yang dimiliki query  lalu  mengalikannya  dengan  tf masing-masing  kalimat.  Perhitungan seperti terlihat pada table.

## Term skalar query Frequency
Query Term K1 K2  K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 rancang 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 1
implementasi 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
1 data
0  0  0  0  0  0  0 1 0  0 0 0 1
mining
0  0  0  0  0  0  0 1 0  0 0 0 1 minat 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 1 konsumen 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 1 tetap 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 1 harga 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 3 0 1 analisa
0  0  0  0 1 0 1 0  0  0 0 1 1
pola
0  0  0  0  0  0  0  0  0 1 3 0 1 elastisitas 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0
0 1 koperasi 1  1  1  1  1 0  0  0  0  0 0 0 1 metode 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 1 apriori
0  0  0  0  0  0  0 1 0  0 0 0 1 Query Term
Q =
(tf*id f) *(tf*idf) K1 K2 K3 K 4 K5 K6 K7 rancang 1.2408  0 0 0 0  0 0  0 Implement asi 1.2408  0 0 0 0  0 0  0 Data 0.4055  0 0 0 0  0 0  0
Mining 0.6608  0 0 0 0  0 0  0 Minat 1.2408  0 0 0 0  0 0  0 konsumen  1.2408  0 0 0 0  0 0  0 Tetap 0.6608  0 0 0 0  0 0  0 Harga 0.2620  0 0 0 0  0 0  0 Analisa 1.2408  0 0 0 0 1.2408 0 1.2408 Pola 0.1722  0 0 0 0  0 0  0 elastisitas  1.2408  0 0 0 0  0 0  0 koperasi 0.1127 0.1127 0.1127 0.1127 0 . 1 1 2 7 0.1127 0  0 Metode 1.2408  0 0 0 0  0 0  0 Apriori 0.6608  0 0 0 0  0 0  0 Total Skalar 11.6210 0.1127 0.1127 0.1127 0 . 1 1 2 7 1.3536 0  1.2408 Query Term Q = (tf*idf) *(tf*idf) K8 K9 K10 K11 K12 K13 rancang 1.2408  0 0  0 0 0 1.2408 implementasi 1.2408  0 0  0 0 0 1.2408 data 0.4055 0.4055 0  0 0 0 0.4055 mining 0.6608 0.6608 0  0 0 0 0.6608 minat 1.2408  0 0  0 0 0 1.2408 konsumen 1.2408  0 0  0 0 0 1.2408 tetap 0.6608  0 0  0 0 0 0.6608 harga 0.2620  0 0  0 0.7860 0 0.2620 analisa 1.2408  0 0  0 0 1.2408 1.2408 pola 0.1722  0 0 0.1722 0.5166 0 0.1722 elastisitas 1.2408  0 0  0 0 0 1.2408 koperasi 0.1127  0 0  0 0 0 0.1127 metode 1.2408  0 0  0 0 0 1.2408 apriori 0.6608 0.6608 0  0 0 0 0.6608
Total Skalar  11.6210 1.7272  0  0.1722 1.3026 1.2408 11.621
Selanjutnya  melakukan  perhitungan panjang  vector  untuk  setiap  kalimat yaitu dengan mengkuadratkan nilai Wdt masing-masing  pada  tabel  3.14  hingga tabel  3.26,  sehingga  menghasilkan  nilai seperti terlihat pada tabel :

## 10. Hasil Peringkasan
Tahap  terakhir  yaitu  menampilkan hasil  kalimat-kalimat  yang  dianggap sebagai  inti  teks.  Untuk  menentukan kalimat-kalimat  mana  saja  yang  akan ditampilkan  berdasarkan  bobotnya
yaitu ditentukan berdasarkan nilai rata- rata query relevancy, yaitu:
  Cos Q Bk n  
Keterangan :
Bk   = Batas nilai kalimat
  Cos Q  = Total query relevancy n   = jumlah kalimat
Sehingga  menghasilkan  perhitungan sebagai berikut, yaitu :
  .
0.0729 13 Cos Q Bk n     0 9477
Setelah  didapatkan  batas  nilai kalimat  maka  selanjutnya  adalah menampilkan  semua  kalimat  dengan nilai yang lebih besar atau sama dengan batas nilai kalimat yang diperoleh. Hasil kalimat  yang  memenuhi  syarat  akan diurutkan  sesuai  urutan  awal  kalimat, seperti terlihat pada tabel  berikut :
K-n Cos (Q) Kalimat 5 0.1001 Manager  koperasi  menganalisa  dan memahami infomasi yang berhubungan  dengan  perilaku pelanggan  adalah  alat  untuk memenangkan persaingan. 7 0.0958 Sistem tersebut bertugas memberikan analisa asosiasi barang sebagai dasar pertimbangan dalam merencanakan  atau  meramalkan barang-barang  yang  harus  di  stok dalam  gudang  dan  menetapkan persediaan minimum 8 0.1130 Penggunaan  sistem  penggalian  data (data  mining)  dengan  algoritma Apriori. 11 0.0982 Apabila  telah  ditemukan  beberapa  pola assosiasi,  maka  dapat  menentukan strategi pemasaran misalnya memberikan  potongan  harga  pada setiap pola assosiasi atau menjadikan pola  assosiasi  tersebut  menjadi sebuah paket penjualan dengan harga yang  lebih  murah  di  bandingkan harga ecerannya. 12 0.0958 Membandingkan  hasil  akhir  dari  kedua kondisi  yaitu  sebelum  diambil kebijakan dan sudah diambil kebijakan  dapat  dianalisa  tingkat keberhasilan suatu sistem 13 0.2933 Dengan maksud tersebut diatas maka dibuatlah tugas akhir dengan judul “PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PENERAPAN
DATA  MINING  UNTUK  ANALISIS POLA ELASTISITAS MINAT
KONSUMEN  DAN  PENETAPAN HARGA  PADA  KOPERASI  DENGAN METODE APRIORI”.

## 11. Uji Coba Sistem
Uji  coba  sistem  dilakukan  dengan menghitung  nilai recall dan precision . Dalam  uji  coba  ini  digunakan  10 dokumen tugas khusus. Tabel dibawah ini  menunjukan  nilai  perhitungan recall dan precisionnya.
DocId Jml Kal Jml Kal Ringkasan Recall (%) Precision (%) 1 13 6 100 80 2 13 5 100 70 3 15 7 90 75 4 18 7 85 80 5 16 7 80 80 6 15 6 80 75 7 14 7 85 70 8 16 6 85 80 9 16 7 80 80 10 17 5 100 80

## PENUTUP Kesimpulan
Dari  serangkaian  uraian  yang  telah dijabarkan  pada  bab  sebelumnya  maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Penggunaan  algoritma  pengolahan teks  Information  Retrieval  dapat digunakan sebagai sistem peringkasan yang dapat mengekstraksi  sebuah  teks  menjadi lebih  ringkas  seperti  yang  telah dijabarkan pada bab sebelumnya.
2. Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukan, keakuratan  dalam  menghasilkan ringkasan  sangat  dipengaruhi  oleh pemilihan kata pada query.

## SARAN
Dari  serangkaian  penghitungan  pada bab  sebelumnya,  diharapkan  sistem peringkasan  ini  dapat  dikembangkan hingga  menghasilkan  ringkasan  yang lebih baik, seperti :
1. Menambahkan algoritma peringkasan  yang  dapat  digunakan dalam pengembangan
sistem peringkasan seperti algoritma Maximum  Marginal  relevancy  yang dapat  digunakan  sebagai  algoritma yang dapat memaksimalkan algoritma  Cosine  Similarity  seperti pada pembahasan sebelumnya.
2. Melakukan  analisa  lebih  lanjut untuk  menentukan  stopword  yang akan  digunakan,  karena  pada pengembangan  sistem  peringkasan penentuan  kata  yang  akan  di filtering juga dapat sangat menentukan  dalam  pembobotan masing-masing kalimat.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Arifin,  A  Z,  (2002).  Penggunaan Digital  Tree  Hibrida  pada  Aplikasi Information
Retrieval untuk Dokumen  Berita,  Jurusan  Teknik Informatika, FTIF, Institut Teknologi
Sepuluh Nopember. Surabaya
2. Budhi,  G  S,.  Intan  R,.  Silivia  R., Stevanus  R.  (2007)  Indonesian Automated  Text  Summarization  ,
Petra Christian University, Informatics Engineering Dept. Siwalankerto , Surabaya.
3. Hovy,  E.  (2001).  Automated  Text Summarization.  In  R.  Mitkov  (Ed.), Ebook  of  computation  linguistics.
Oxford:  Oxford  University  Press.  , Diambil 10 oktober 2012
4. Mustaqhfiri, M.,
Abidin Z., Kusumawati,R.(2011).  Peringkasan Teks  Otomatis  Berbahasa  Indonesia Menggunakan  Metode  Maximum Marginal Relevance. Ejournal
Matics,4,4,135-147.  Diambali  12
Oktober 2012 5. Purwasih, N. (2008).Sistem
Peringkas  Teks  Otomatis  untuk Dokumen  Tunggal  Berita  Berbahasa Indonesia  dengan  Menggunakan Graph-based Summarization Algorithm dan Similarity .
Departemen  Teknik  Informatika,
Institut Teknologi Telkom Bandung
6. Tala,  fadilah  Z.  (2003),  A  Study  of Stemming  Efects  on  Information Retrieval  ini  Bahasa  Indonesia. Institute  for  logic,  Language  and Computation University itvan Amsterdam the Netherlands.
7. Iyan.  M,  Sena  .R,  Herfina  (2012). Penerapan  Term  Frequency  – Inverse  Document  Frequency  Pada Sistem  Peringkasan  Teks  Otomatis
Dokumen Tunggal Berbahasa Indonesia,  Ejournal,  Diambali  14 Oktober 2012