## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 7 No. 2 Agustus 2021

## Peringkasan Teks Otomatis pada Modul
Pembelajaran Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Cross Latent Semantic Analysis ( CLSA )
Yunita Maulidia Sari #1 , Nenden Siti Fatonah #2
# Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No. 1, Kembangan, Jakarta 11650
1 yunyunitamsr@gmail.com
2 nendenfatonah@gmail.com
Abstrak— Perkembangan teknologi yang pesat membuat kita lebih  mudah  dalam  menemukan  informasi-informasi  yang dibutuhkan. Permasalahan muncul ketika informasi tersebut sangat  banyak.  Semakin  banyak  informasi  dalam  sebuah modul  maka  akan  semakin  panjang  isi  teks  dalam  modul tersebut.  Hal  tersebut  akan  memakan  waktu  yang  cukup lama  untuk  memahami  inti  informasi  dari  modul  tersebut. Salah  satu  solusi  untuk  mendapatkan  inti  informasi  dari keseluruhan  modul  dengan  cepat  dan  menghemat  waktu adalah  dengan  membaca  ringkasannya.  Cara  cepat  untuk mendapatkan  ringkasan  sebuah  dokumen  adalah  dengan cara  peringkasan  teks  otomatis.  Peringkasan  teks  otomatis (Automatic  Text  Summarization)  merupakan  teks  yang dihasilkan  dari  satu  atau  lebih  dokumen,  yang  mana  hasil teks  tersebut  memberikan  informasi  penting  dari  sumber dokumen asli, serta secara otomatis hasil teks tersebut tidak lebih  panjang  dari  setengah  sumber  dokumen  aslinya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  peringkasan teks otomatis pada modul pembelajaran berbahasa Indonesia dan mengetahui hasil akurasi peringkasan teks otomatis yang menerapkan metode Cross Latent Semantic Analysis (CLSA). Jumlah data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 10 file modul pembelajaran yang berasal dari modul para dosen Universitas  Mercu  Buana,  dengan  format  .docx  sebanyak 5 file  dan  format  .pdf  sebanyak  5  file.  Penelitian  ini menerapkan  metode  Term  Frequency-Inverse  Document Frequency  (TF-IDF)  untuk  pembobotan  kata  dan  metode Cross  Latent  Semantic  Analysis  (CLSA)  untuk  peringkasan teks. Pengujian akurasi pada peringkasan modul pembelajaran dilakukan dengan cara membandingkan hasil ringkasan manual oleh manusia dan hasil ringkasan sistem. Yang  mana  pengujian  ini  menghasilkan  rata-rata  nilai  f- measure, precision, dan recall tertinggi pada compression rate 20% dengan nilai berturut-turut 0.3853, 0.432, dan 0.3715.
Kata  kunci — Cross  Latent  Semantic  Analysis,  Modul Pembelajaran, Peringkasan Teks Otomatis, TF-IDF.

## I. P ENDAHULUAN
Seperti  yang  kita  ketahui  perkembangan  kemajuan teknologi  yang  pesat  membuat  manusia  menjadi  lebih
mudah  dalam  menemukan  informasi-informasi  yang dibutuhkan.  Baik  itu  informasi  yang  didapatkan  dari membaca  di  internet  maupun  membaca  buku,  modul, artikel,  majalah,  koran,  dan  lain-lain.  Salah  satu  sumber informasi dapat diperoleh dalam sebuah modul pembelajaran  yang  biasanya  digunakan  sebagai  media belajar oleh mahasiswa atau mahasiswi. Modul ialah bahan ajar  yang  dibuat  secara  sistematis  dengan  menggunakan bahasa yang mudah dipahami oleh para siswa, yang sesuai usia  dan  tingkat  pengetahuan  siswa  sehingga  para  siswa bisa belajar dengan bantuan dari pendidik [1]. Modul ialah bahan  ajar  yang  ditujukan  kepada  mahasiswa  atau mahasiswi dalam mencapai tujuan belajarnya, yang dibuat secara  sistematis  serta  sesuai  kebutuhan  sehingga mahasiswa atau mahasiswi dapat belajar secara mandiri.
Semakin  banyak  dan  mudahnya  informasi  yang diperoleh  tidak  sejalan  dengan  minat  baca  masyarakat. Salah  satu  kegiatan  yang  wajib  dilakukan  guna memperkaya pengetahuan dan informasi ialah dengan cara membaca.  Permasalahan  muncul  ketika  informasi  yang terdapat  dalam  suatu  modul  tersebut  sangat  banyak. Semakin banyak informasi dalam sebuah modul maka akan semakin  panjang  isi  teks  dalam  modul  tersebut.  Hal tersebut tentu saja akan memakan waktu yang cukup lama untuk memahami inti dari informasi dalam modul tersebut. Salah  satu  solusi  untuk  mendapatkan  inti  informasi  dari keseluruhan  modul  dengan  cepat  dan  menghemat  waktu adalah  dengan  membaca  bagian  ringkasan  dari  dokumen tersebut.
Cara cepat dalam memperoleh ringkasan dari dokumen adalah dengan cara peringkasan teks otomatis. Peringkasan teks otomatis ( Automatic Text Summarization ) merupakan teks  yang  dihasilkan  dari  satu  atau  lebih  dokumen,  yang mana  hasil  teks  tersebut  memberikan  informasi  penting dari sumber dokumen asli, serta secara otomatis hasil teks tersebut tidak lebih panjang dari setengah sumber dokumen aslinya.[2]  Peringkasan  teks  otomatis  adalah  proses membuat  teks  yang  Panjang  menjadi  berkurang  dengan
bantuan  program  dari  komputer  sehingga  dihasilkan sebuah  ringkasan  yang  berisikan  kalimat-kalimat  penting yang  mana  hasil  peringkasan  tersebut  tidak  melebihi  dari setengah  dokumen  teks  asli  nya.[3],[4]  Sehingga  dengan menggunakan peringkasan teks otomatis akan mendapatkan  ide  pokok  maupun  informasi  penting  dari sebuah  modul  pembelajaran  dengan  jelas,  tepat,  dan ringkas,  tanpa  merubah  makna  dari  isi  modul  tersebut. Peringkasan  teks  otomatis  juga  dapat  menghemat  waktu dalam  mendapatkan  inti  informasi  dari  sebuah  modul tersebut.  Peringkasan  teks  sendiri  pada  umumnya  terdiri dari  dua  teknik  yaitu,  peringkasan  teks  ekstraksi  dan abstraksi.  Teknik  ekstraksi  adalah  teknik  penyusunan kalimat  dengan  memilih  kalimat-kalimat  penting  yang terdapat  pada  dokumen  asli  dan  menggabungkannya menjadi  dokumen  yang  lebih  pendek.  Sedangkan,  teknik abstraksi  adalah  teknik  penyusunan  kalimat  dengan  cara mengambil kalimat-kalimat penting pada dokumen asli lalu membuatnya  dalam  bentuk  kalimat  lain  untuk  dijadikan ringkasan[5].
Penelitian terdahulu banyak yang membahas peringkasan teks otomatis ( Automatic Text Summarization ) dengan  menggunakan  berbagai  metode,  diantaranya penelitian  yang  dilakukan  dilakukan  oleh  (Gamaria  dan Gunawan, 2018) mereka melakukan penelitian pada artikel berita dengan menerapkan metode Cross Latent Semantic Analysis (CLSA).  Pada  penelitian  ini  membandingkan metode  LSA  dan  CLSA  dengan  menggunakan  data  yang berasal dari 240 artikel www.kompas.com. Setelah melalui proses preprocessing ,  pembobotan  kata  (TF-IDF), perhitungan  metode  CLSA  dan  LSA,  hasil  pengujian menggunakan  metode  CLSA  lebih  baik  dibandingkan dengan  metode  LSA. Hasil  pengujian  peringkasan dokumen berita menggunakan CLSA mendapatkan akurasi sebesar 72% dengan compression rate 30%.[6] Penelitian lainnya  dilakukan  oleh  (Dika  dkk,  2017),  dimana  pada penelitian ini dilakukan peringkasan teks otomatis pada 30 artikel  kesehatan  dengan  menggunakan  metode Lexical Chain dan Word  Sense  Disambiguation .  Penelitian  ini menghasilkan  nilai  akurasi  dengan  menggunakan  metode Lexical  Chain dengan Word  Sense  Disambiguation memiliki rata-rata precision sebesar 66% dan recall sebesar 34%  sedangkan  untuk  metode Lexical  Chain tanpa Word Sense Disambiguation memiliki rata-rata precision sebesar 57%  dan recall sebesar  29%.  Kesimpulannya  dengan menggunakan  metode Lexical  Chain dan Word  Sense Disambiguation mendapatkan  akurasi  yang  lebih  baik daripada hanya menggunakan metode Lexical Chain tanpa Word Sense Disambiguation .[7]
Berdasarkan  pada  penelitian  sebelumnya  tentang peringkasan teks otomatis ( Automatic Text Summarization ) [6],[7]  yang  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan metode Cross  Latent  Semantic  Analysis (CLSA)  dapat memberikan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  dibanding metode lainnya. Maka pada penelitian ini akan dilakukan peringkasan  teks  otomatis  berbahasa  Indonesia    dengan menerapkan  teknik  ekstraksi  dan  metode Cross  Latent Semantic  Analysis (CLSA)  terhadap  modul  pembelajaran
yang memiliki jumlah kalimat yang lebih banyak dibanding penelitian  sebelumnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  hasil  akurasi  ringkasan  teks  otomatis  dengan menerapkan  metode Cross  Latent  Semantic Analysis dan menghasilkan  peringkasan  teks  otomatis  pada  modul pembelajaran berbahasa Indonesia dengan cepat dan tepat, sehingga mahasiswa yang membaca modul tersebut dapat mengetahui inti informasi dari mata kuliah yang akan atau sedang  diambil.  Diharapkan  ketika  mahasiswa  yang hendak mengambil mata kuliah, mereka sudah mendapatkan  gambaran  tentang  mata  kuliah  yang  akan mereka ambil dengan membaca ringkasan modul tersebut.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Data Penelitian
Dataset  yang  dipakai  penulis  pada  penelitian  ini diperoleh secara manual. Pada penelitian ini menggunakan sampel  data  sebanyak  10  file  modul  pembelajaran  yang berasal  dari  modul  para  dosen  Universitas  Mercu  Buana yang tidak dikunci atau lock , dengan format .docx sebanyak 5 file dan format .pdf sebanyak 5 file.

## B. Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan penelitian diantaranya; start ,  modul  pembelajaran  (.docx  &  .pdf), preprocessing ,  pembobotan  kata  (TF-IDF),  peringkasan teks  (CLSA), hasil peringkasan modul pembelajaran, hasil pengujian  atau  evaluasi,  dan finish .  Seperti  pada  contoh Gambar 1.

## Gambar. 1 Tahapan penelitian
1) Modul  Pelajaran  .docx  /  .pdf: Tahapan  pertama melakukan  peringkasan  teks  otomatis  adalah  dengan menginputkan  data  atau  dokumen  yang  berupa  modul pembelajaran dengan format .docx dan .pdf.
2) Preprocessing: tahap  awal  pada  pemrosesan peringkasan  berita[8].  Tahapan  dalam preprocessing dilakukan  dengan  tahapan cleaning ,  pemecahan  kalimat, case  folding , stemming,  tokenization, dan stopword removal .
a) Cleaning: Pada tahap ini kumpulan kalimat yang telah dipecah,  selanjutnya  dilakukan  proses cleaning yang bertujuan  untuk  membersihkan noise yang  ada  dalam
teks.  Beberapa  contoh noise yang  akan  dibersihkan yaitu; angka, tanda buka kurung, dan lain-lain.[9]
b) Pemecahan Kalimat: Pada tahapan pemecahan kalimat yang berarti memecah dokumen yang telah diinputkan menjadi  per  kalimat.  Pemisah  ( delimiter )  yang digunakan  yaitu  (.  ,  ?).  Hasil  dari  pemecahan  kalimat selanjutnya dapat digunakan untuk tahapan selanjutnya.[10]
c) Case  Folding: Setelah  melalui  tahap cleaning , selanjutnya  yaitu  tahapan case  folding. Tahap  ini berfungsi  untuk  mengganti  huruf  kapital  ( uppercase ) menjadi huruf kecil ( lowercase ). Sehingga teks menjadi sama  rata  dan  tidak  ditemukan  lagi  huruf  kapital ( uppercase ) dalam data.[7] d) Stemming: Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengubah  kata berimbuhan  menjadi  kata  dasar.  Contohnya  seperti pada  kata  “membeli”  diganti  menjadi  “beli”,  kata “berlibur” diganti menjadi “libur”. Dalam penelitian ini algoritma stemming yang  digunakan  yaitu  algoritma dari Nazief dan Adriani.[11] Algoritma Nazief-Adriani ialah  algoritma stemming yang  mengubah  kata  yang terdapat  pada  dokumen  menjadi  kata  akarnya  ( root word ) dengan memakai aturan tertentu. Misalnya pada kata  bersama,  kebersamaan,  menyamai,  akan  diubah menjadi kata “sama”.
e) Tokenization: Tahap  ini  berfungsi  untuk  memotong atau  memisahkan  atau  memecah  kalimat  menjadi  per kata  berdasarkan  spasi  sebagai  pemotong/  pemisah/ pemecah kata tersebut.[9]
f) Stopword Removal: Tahap terakhir pada preprocessing adalah stopword  removal .    Dalam  tahap  ini  kata-kata yang  dianggap  tidak  penting  akan dilakukan penghapusan, yang bertujuan untuk mengurangi jumlah kata  yang  akan  diproses.  Contoh  kata  yang  akan dihilangkan seperti; “dan”, “atau”, “dia”, “ia”, “adalah”, “dari”, dan lain-lain.[12]
3) Pembobotan Kata Term frequency-Inverse document  frequency  (TF-IDF): merupakan  ekstraksi kalimat  dengan  cara  memberikan  nilai  atau  bobot  pada kata[13].  TF-IDF  ialah  salah  satu  metode  perhitungan bobot kata dengan  cara  mengekstraksi  ciri suatu teks.[14] Proses  perhitungan  TF-IDF  dilakukan  agar  mendapatkan bobot  kata  yang  terdapat  pada  suatu  dokumen.  Semakin sering  kata  tersebut  muncul  pada  sebuah  dokumen  maka nilainya semakin besar. Bobot kata akan memperhitungkan kebalikan  frekuensi  dokumen  yang  terdapat  sebuah  kata ( Inverse Document Frequency ).[12]
Proses TF-IDF dapat dituliskan seperti pada persamaan 1 dan persamaan 2:
W = TF * IDF (1)
Keterangan:
W :  bobot  dokumen  ke-d  terhadap  kata  ke-t  (nilai bobot dari setiap kata  pada sebuah dokumen).
TF  : jumlah kata yang dihitung pada kalimat (D) IDF : Inverse Document Frequency
Untuk nilai IDF dapat dicari dengan Rumus 2:
IDF = Log ( 𝑁 𝐷𝐹 ) (2)
Keterangan:
IDF  :  banyaknya  dokumen  yang  mengandung  kata ( Document Frequency ) dengan jumlah kalimat (D)
N : total kalimat dalam dokumen DF : banyaknya kalimat yang mengandung kata.
4) Pemilihan  Kalimat  Ringkasan  (CLSA): Setelah mendapatkan  hasil  pembobotan  dari  setiap  kata  dengan menggunakan algoritma TF-IDF. Maka tahap selanjutnya adalah pemilihan kalimat Ringkasan dengan menggunakan algoritma Cross Latent Semantic Analysis (CLSA). CLSA ialah pengembangan dari metode Latent Semantic Analysis (LSA). Steinberger dan Jezek merupakan pencetus pertama kali  metode  ini.  Berikut  ini  adalah  proses step  by  step CLSA dalam melakukan peringkasan pada dokumen:[6]
a) Matriks  Amn  yang  pertama  kali  dibuat,  dengan menerapkan Singular  Value  Decomposition (SVD) yang dirumuskan seperti pada Rumus 3:
𝐴 𝑚𝑛 =   𝑈 𝑚𝑛 . 𝑆 𝑛𝑛 . 𝑉 𝑇 𝑛𝑛 (3)
Keterangan:
𝐴 𝑚𝑛 : matriks awal
𝑈 𝑚𝑚 : matriks ortogonal U
𝑆 𝑚𝑛 : matriks diagonal S
𝑉 𝑇 𝑛𝑛 : transpose matriks orthogonal V
b) Eigenvector (matriks  V)    dan eigenvalue ditemukan dari matriks AᵀA.
c) Nilai singular (matriks  S)  dicari,  dengan  cara mengurutkan  nilai  yang  tertinggi  lalu  selanjutnya diakarkan.
d) Lakukan Transpose pada eigenvector yang  bertujuan untuk membuat matriks Vᵀ.
e) Matriks V T akan dihitung rata-rata nilainya.
f) Melakukan seleksi pada setiap nilai matriks V T .
g) Melakukan  perhitungan  pada  nilai length di  setiap matriks  Vᵀ.  Perhitungan  tersebut  dapat  menggunakan Rumus 4 sebagai berikut:
Length = √∑ 𝑛 𝑗=1 𝑉 2 𝑖 𝑗 ∗ 𝑆 2 𝑗 𝑗 (4)
Hasil ringkasan ditentukan menurut skor tertinggi dari setiap kalimat yang telah dilakukan perhitungan.
5) Evaluasi Hasil Ringkasan: Berdasarkan penelitian  sebelumnya,  penulis  melakukan  penelitian  ini dengan  menggunakan  metode  evaluasi  atau  pengujian intrinsik menggunakan perhitungan f-measure .[15] Nilai f- measure ialah hasil dari precision dan recall . Recall adalah
sebuah  metode  yang  mampu  mengambil  nilai  tertinggi yang  sebagian  besar  kalimatnya  sesuai  (benar), precision ialah jumlah kalimat yang berhasil diambil oleh sistem.[6]

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian terhadap modul pembelajaran sebagai contoh data  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  hasil  dari peringkasan  teks  otomatis  yang  telah  dibuat.  Pengujian diterapkan  pada  10  modul  pembelajaran  dengan format  .docx  dan  .pdf.  Tingkat  akurasi  diperoleh  dengan cara membandingkan antara hasil ringkasan  manual yang
dibuat  oleh  manusia  dengan  hasil  ringkasan  oleh  sistem. Pengujian tingkat akurasi pada penelitian ini diukur dengan cara perhitungan f-measure , precision , dan recall .

## A. Hasil  Proses TF-IDF
Keluaran  yang  dihasilkan  dari  tahap  TF-IDF  akan disimpan  ke  dalam array .  Contoh  hasil  perhitungan  nilai TF-IDF  pada  setiap term atau  kata  yang  terdapat  dalam setiap  dokumen  atau  data  yang  dipergunakan  dalam penelitian  ini  dapat  dijumpai  pada  Tabel  I.  Hasil TF-IDF didapatkan dari rumus persamaan (1) dan (2).

## TABEL I
H ASIL TF-IDF Kata Frekuensi Kata di Setiap Kalimat DF D/DF IDF= log(D/DF) TF W=TF*
IDF D0 D1 D2 D3 D4 … D50 D51 D52 D53 D54
a 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 aktifitas 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 asmstrong 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 ariyant 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 bahas 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 behavior 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 center 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 edition 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 fakultas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74 field 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 55/1=55 Log(55)= 1.74 1 1 * 1.74 = 1.74
Pada Tabel I terlihat nilai bobot untuk setiap term atau kata nya. Setelah didapatkan bobot untuk setiap term atau kata  dalam  dokumen.  Maka  selanjutnya  hasil  TF-IDF seperti  pada  Tabel  I  akan  digunakan  untuk  proses berikutnya  yaitu  proses  pemilihan  kalimat  ringkasan dengan  menerapkan  metode Cross  Latent  Semantic Analysis.

## B. Hasil Proses CLSA
Setelah  dilakukan  pembobotan  kata  memakai  matriks TF-IDF  selesai,  proses  berikutnya  adalah Singular  Value Decomposition (SVD)  dimana  proses  ini  bertujuan  untuk mereduksi matriks agar tidak terlalu panjang. Matriks yang digunakan  pada  SVD  adalah  matriks  A T A,  sebelum  itu matriks  yang  sudah  dibuat  yaitu  matriks  m  x  n  akan ditranspose menjadi n x m.[16] Kemudian akan dilanjutkan pencarian nilai AA T , A T A dan pencarian nilai eigenvector matriks V dan nilai eigenvalue A T A. Kemudian proses akan dilanjutkan dengan mencari nilai singular matriks S  yang selanjutnya  akan  diakarkan.  Hasil  matriks  pada  SVD kemudian  akan  dilanjutkan  ke  proses Cross  Latent Semantic  Analysis dimana  pada  proses  ini  mencari  rata  – rata pada matriks V T kemudian akan dilakukan seleksi pada matriks V T dan terakhir dihitung nilai length pada matriks V T untuk dijadikan sebagai hasil ringkasan.
TABEL III H ASIL S CORE L ENGTH Kalimat Length 0 2.378916469406922 1 2.4906230811582497 2 1.3506302642655612 3 1.985021059726594 4 1.985021059726594 … 50 1.2890134865930443 51 1.0957155064668238 52 0.5485170339757925 53 0.23890463877447993 54 0.22114392759375243
Berbeda  dengan  metode Latent  Semantic  Analysis (LSA),  yang  berdasarkan  dari  kecocokan  antara  kalimat dengan  judul  dokumen,  pada  metode Cross  Latent Semantic  Analysis (CLSA)  hal  yang  dijadikan  sebagai parameter  dari  hasil  ringkasan  adalah length dari  kalimat yang  terdapat  pada  dokumen  uji  atau  dataset.  Hasil  dari kalimat  yang  memiliki  nilai length tertinggi  akan  dipilih sebagai  hasil ringkasan.  Untuk mencari  nilai length suatu kalimat dapat menggunakan rumus persamaan (4). Setelah didapatkan  nilai length setiap  kalimatnya.  Proses selanjutnya akan dilakukan pencarian rata-rata dari matriks V T dan proses terakhir adalah mendapatkan hasil ringkasan menurut skor tertinggi kalimat yang diuji.
TABEL IIIII H ASIL L ENGTH T ERTINGGI
Length Kalimat 2.4906230811582497 1 2.4533655041777607 6 2.378916469406922 0 2.210745915374316 7 2.029591520928515 10 … 0.5273028879978168 13 0.24114957607657286 31 0.23890463877447993 53 0.22114392759375243 54 0.11030317113124717 37
Dari  Tabel  III,  dapat  diketahui length kalimat  yang paling  panjang  yaitu  terdapat  pada  kalimat  ke-1. Sedangkan length kalimat  yang  memiliki  hasil length paling pendek adalah kalimat ke-37. Dari hasil perhitungan length  pada  Tabel  III,  dapat  diambil  kalimat  hasil ringkasannya.

## C. Hasil Pengujian Peringkasan  Teks Otomatis
Pengujian dilakukan dengan cara membandingkan teks yang  dihasilkan  dari  ringkasan  teks  otomatis  yang menerapkan  metode Cross  Latent  Semantic  Analysis dengan  teks  yang  dihasilkan  secara  manual.  Untuk mendapatkan  hasil  pengujian  ringkasan  teks  otomatis penelitian  ini  memakai  metode precision , recall ,  dan f- measure yang  dihitung  menggunakan compression  rate . Nilai persentase untuk compression rate yaitu 10%, 20%, 30%, 40%, dan 50% pada setiap dokumen yang digunakan. Dipilihnya  nilai  persentase  tersebut  dikarenakan  dengan nilai compression rate 10% sampai dengan 50% telah dapat dikatakan  cukup  untuk  menghasilkan  sebuah  ringkasan yang  cukup  baik.[5]  Pengujian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  atau  performa  dari  hasil peringkasan teks otomatis yang menerapkan metode Cross Latent  Semantic  Analysis (CLSA)  yang  didapatkan  dari hasil  nilai precision , recall ,  dan f-measure .  Selanjutnya akan dilakukan analisis dan diambil kesimpulan mengenai tingkat akurasi dari ringkasan menggunakan metode Cross Latent  Semantic  Analysis untuk  meringkas  modul pembelajaran.  Hasil  rata-rata  pengujian  peringkasan  teks otomatis  dengan  memakai  metode f-measure,  precision , dan recall pada compression  rate 10%,  20%,  30%,  40%, dan 50% terdapat pada Gambar. 3.
Gambar. 2  Rata-rata pengujian CR 10%, 20%, 30%, 40%, dan 50%
Dengan  melakukan  pengjian  pada  semua  dokumen yang berjumlah 10 dokumen, maka didapat hasil rata-rata untuk  metode f-measure , precision ,  dan recall dengan compression  rate 10%,  20%,  30%,  40%,  dan  50%.  Nilai rata-rata  hasil f-measure , precision ,  dan recall tertinggi terdapat pada compression rate 20% dengan nilai berturut- turut  0.3853, 0.432, dan 0.3715 atau 38.53%, 43.2%, dan 37.15%.  Sedangkan  untuk  nilai  rata-rata  hasil f-measure , precision , dan recall terendah terdapat pada compression rate 30%  dengan  nilai  berturut-turut  0.3524,  0.5318,  dan 0.2766 atau 35.24%, 53.18%, dan 27.66%.
TABEL IVV H ASIL P ENGUJIAN D ENGAN CR 20%
Compression Rate 20% Dokumen F-Measure Precision Recall Doc 1 0.474 0.731 0.35 Doc 2 0.58 0.448 0.688 Doc 3 0.322 0.558 0.226 Doc 4 0.407 0.385 0.431 Doc 5 0.514 0.46 0.583 Doc 6 0.301 0.365 0.256 Doc 7 0.205 0.28 0.161 Doc 8 0.453 0.475 0.432 Doc 9 0.272 0.25 0.297 Doc 10 0.325 0.368 0.291 Rata-rata 0.3853 0.432 0.3715 Rata- rata % 38.53 43.2 37.15
Dari  hasil  pengujian  pada compression  rate 20% menggunakan  metode f-measure , precision ,  dan recall didapatkan rata-rata secara berurutan yaitu  0.3853, 0.432, dan  0.3715.  Sedangkan  untuk  nilai f-measure , precision , dan recall tertinggi  terdapat  pada  Doc  2  yang  secara berurutan yaitu 0.58, 0.448, dan 0.688.
Gambar. 3 Pengujian dengan CR 20%
Dari  hasil pengujian menggunakan metode f-measure , precision , dan recall pada algoritma Cross Latent Semantic Analysis menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup  rendah dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  dengan menggunakan algoritma yang sama Cross Latent Semantic Analysis . Selain dikarenakan perbedaan banyaknya jumlah kata  atau  kalimat  dalam  dokumen  yang  diproses,  hasil pemilihan  ringkasan  antara  sistem  dan  pakar  juga  dapat memengaruhi  hasil  akhir  dari  akurasi  peringkasan  teks otomatis. Sebagai contoh penelitian (Prabowo et al., 2017) yang  menerapkan  metode Normalized  Google  Distance dan K-Means .[17] Dimana penelitian tersebut menggunakan 10 data dokumen KIKBI. Yang menghasilkan  rata-rata nilai  akurasi precision , recall , dan relative  utility secara  berurutan  pada  pakar  pertama  ialah 0,20, 0,47, 0,48 dan pada pakar kedua ialah 0,27, 0,43, 0,45. Jika dibandingkan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh  penulis  dengan  menerapkan  metode Cross  Latent Semantic  Analysis .  Maka  hasil  ringkasan  yang  memakai metode Cross Latent Semantic Analysis menghasilkan nilai rata-rata  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan memakai  metode Normalized  Google  Distanc e  dan K- Means .

## IV. K ESIMPULAN
Hasil pengujian peringkasan teks otomatis menggunakan  algoritma Cross  Latent  Semantic  Analysis , menghasilkan  rata-rata  nilai  akurasi f-measure , precision , dan recall pada compression rate 20% secara berturut-turut yaitu  0.3853,  0.432,  dan  0.3715.  Sedangkan  pengujian untuk  nilai f-measure , precision ,  dan recall tertinggi terdapat  pada  Doc  2  yang  secara  berurutan  yaitu  0.58, 0.448, dan 0.688. Pengujian ini menghasilkan nilai akurasi yang  cukup  rendah  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya  dengan  menggunakan  algoritma  yang  sama Cross  Latent  Semantic  Analysis .  Selain  dikarenakan perbedaan  banyaknya  jumlah  kata  atau  kalimat  dalam dokumen yang diproses, hasil pemilihan ringkasan antara sistem  dan  secara  manual  oleh  manusia  juga  dapat memengaruhi  hasil  akhir  dari  akurasi  peringkasan  teks otomatis.
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  terdapat  saran  untuk penelitian  yang  akan  datang.  Adapun  sarannya  yaitu
37,35
38,53 35,24 33,47 31,53 32,93 43,2 53,18 59,91 64,47 45,95 37,15 27,66 24,39
21,87 1 2 3 4 5 COMPRESSION RATE C R  1 0 % ,   2 0 % ,   3 0 % ,  4 0 % ,   5 0 % F-Measure Precision Recall 0 0,2 0,4 0,6 0,8 Doc 1 Doc 2 Doc 3 Doc 4 Doc 5 Doc 6 Doc 7 Doc 8 Doc 9 Doc 10 Compression Rate 20% F-Measure Precision Recall
dengan  lebih  memperhatikan delimiter pada  saat melakukan pemecahan kalimat. Karena ada beberapa kata yang  menjadi  ambigu  ketika delimiter yang  digunakan tanda  titik  (.).  Contohnya  seperti  dalam  sebuah  kalimat terdapat  kata  yang  disertai  gelar  atau  singkatan  misalnya Dr. Sari, Sari, M.Kom, M.M, yang seharusnya untuk kata tersebut  tidak  dipecah  berdasarkan  hanya  tanda  titik  (.). Untuk  penelitian  yang  akan  datang  diharapkan  bisa menerapkan  algoritma Cosine  Similarity atau  metode lainnya  yang  sesuai  kebutuhan.  Hal  tersebut  bertujuan untuk  mencocokkan  antara  judul  dengan  kalimat hasil ringkasan. Pada  proses Cosine Similarity ,  dokumen  yang sudah    berhasil    diringkas    menggunakan  metode Cross Latent  Semantic  Analysis .  Selanjutnya    akan    dilakukan pengecekan  kemiripan  antara  judul  dengan  kalimat  yang sudah diringkas. Dengan menambahkan algoritma Cosine Similarity diharapkan  dapat  menghasilkan  akurasi  yang lebih baik lagi.

## R EFERENSI
[1] Y. N. Kholisho, “Pengembangan Modul Pembelajaran Multimedia untuk  Meningkatkan  Minat  dan  Pemahaman  Konsep  Mahasiswa Prodi Pendidikan Informatika,” EDUMATIC J. Pendidik. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 17, 2017, doi: 10.29408/edumatic.v1i1.733.
[2] I.  P.  G.  Hendra  Saputra,  “Peringkasan  Teks  Otomatis  Untuk Dokumen Bahasa Bali Berbasis Metode Ektraktif,” J. Ilmu Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 33–38, 2018.
[3] M.  A.  Ubaidillah,  I.  B.  G.  Dwidasmara,  and  A.  Muliantara, “Peringkas  Teks  Otomatis  Berita  Online  Menggunakan  Metode Cross  Latent  SemanticAnalysis  &  Cosine  Similarity,” JELIKU (Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput.  Udayana) ,  vol.  9,  no.  1,  p.  105, 2020, doi: 10.24843/jlk.2020.v09.i01.p11.
[4] S.  Twinandilla,  S.  Adhy,  B.  Surarso,  and  R.  Kusumaningrum, “Multi-Document  Summarization  Using  K-Means  and  Latent Dirichlet  Allocation  (LDA)  -  Significance  Sentences,” Procedia Comput. Sci. , vol. 135, pp. 663–670, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.08.220.
[5] J. Saputra, M. Fachrurrozi, and Yunita, “Peringkasan Teks Berita Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode  Latent  Semantic Analysis  (LSA)  dan  Teknik  Steinberger  &  Jezek,” Comput.  Sci. ICT , vol. 3, no. 1, pp. 215–219, 2017.
[6] G. Mandar and G. Gunawan, “Peringkasan dokumen berita Bahasa Indonesia menggunakan metode Cross Latent Semantic Analysis,” Regist.  J.  Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  94,  2017,  doi: 10.26594/register.v3i2.1161.
[7] D. M. Fazar and N. I. Widiastuti, “Lexical Chain dan Word Sense Disambiguation Untuk Peringkasan Artikel Berbahasa Indonesia,” Techno.Com ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  195–207,  2017,  doi: 10.33633/tc.v16i2.1413.
[8] I.  No  and  J.  Pinto,  “Available  Online  at  www.ijarcs.info  TEXT SUMMARIZER FOR URL AND . DOCX FILES,” vol. 11, no. 4, pp. 18–22, 2020.
[9] M. D. Diana, B. D. Satya, and F. Rahutomo, “Penerapan Algoritma Score-Based  pada  Peringkasan  Teks  Cerpen  Otomatis,” Semin. Inform. Apl. POLINEMA 2020 , 2020.
[10]  D. Andriani and M. T. Furqon, “Peringkasan Teks Otomatis Pada Artikel Berita Hiburan Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode
BM25,” vol. 3, no. 3, pp. 2603–2610, 2019.
[11]  H.  Noprisson  and  V.  Ayumi,  “Implementasi  Algoritma  Nazief- Adriani Pada Fitur Tebak Kata di Web Edukasi Bahasa Indonesia,”
JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 1, no. 1, pp. 18–23, 2018, doi: DOI:10.36085/jsai.v1i1.10.
[12]  H.  Jayadianti,  R.  Damayanti,  and  ...,  “Latent  Semantic  Analysis (Lsa)  Dan  Automatic Text  Summarization  (Ats)  Dalam Optimasi Pencarian  Artikel  Covid  19,” Semin.  Nas.  … ,  vol.  2020,  no. Semnasif, pp. 52–59, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4085.
[13]  K.  E.  Dewi  and  E.  Widiastuti,  Nelly  Indriani  Rainarli,  “Evaluasi Sentence Extraction pada Peringkasan Dokumen Otomatis,” Pros. Semin. Nas. Inform. dan Apl. , no. September, p. A-8 sd. A-12, 2017.
[14]  R.  D.  Himawan  and  Eliyani,  “Perbandingan  Akurasi  Analisis Sentimen  Tweet  terhadap  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  di Masa,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  58–63, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/.
[15]  C. Shah and A. Jivani, “A Hybrid Approach of Text Summarization Using  Latent  Semantic  Analysis  and  Deep  Learning,” 2018  Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Informatics , pp. 2039–2044, 2018.
[16]  M.  M.  Tf-idf,  “Pendekatan  dengan  Naturan  Language  Analysis  . Beberapa Teknik Pendekatan statistika,” pp. 134–142, 2019.
[17]  D.  A.  Prabowo,  M.  A.  Fauzi,  and  Y.  A.  Sari,  “Peringkasan  Teks Ekstraktif  Kepustakaan  Ilmu  Komputer  Bahasa  Indonesia Menggunakan Metode Normalized Google Distance dan K-means,”
J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 12, pp. 1697–1707, 2017.