## PENERAPAN ALGORITMA TEXTRANK DALAM MERANGKUM TEKS WORD DAN PDF
Agustinus Yovi Siang Adi Setiawan 1* , Edwin Alexander* 2
1,2 Universitas Katolik Darma Cendika Surabaya; Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No.201, Klampis Ngasem, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60117; Telp. 031-5946482
Riwayat artikel:
Received: 25 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024
Keywords: Text summarization, TextRank
Corespondent Email: edwin.alexander@ukdc.ac.id
Abstrak. Ulasan  kali  ini  membahas  tentang  penerapan  algoritma TextRank untuk  merangkum  teks  Word  dan  PDF.  Teknologi  saat  ini  memungkinkan informasi  berkembang  pesat  namun  juga  menimbulkan  permasalahan kurangnya waktu untuk meneliti informasi secara lebih mendalam. Algoritma TextRank adalah  metode  pemrosesan  bahasa  alami  berbasis  web  yang menggunakan  pendekatan  tanpa  pengawasan  dan  dapat  digunakan  untuk menghasilkan  ringkasan  teks  otomatis.  Metode  pencarian  yang  digunakan meliputi text preprocessing dan penggunaan algoritma TextRank. Artikel ini juga menjelaskan cara menggunakan Google Colab dan Google Drive untuk menjalankan algoritma TextRank untuk membuat ringkasan. Langkah-langkah untuk  menghubungkan  Google  Colab  ke  Google  Drive,  menginstal perpustakaan Python, memanggil data dari Google Drive dan menggunakan algoritma TextRank juga disebutkan dalam artikel ini.
Abstract. This  review  discusses  the  implementation  of  the  TextRank algorithm for summarizing Word and PDF texts. Current technology enables rapid information growth but also raises issues regarding the lack of time to delve deeper into information. The TextRank algorithm is a web-based natural language processing method that employs an unsupervised approach and can be  used  to  generate  automatic  text  summaries.  The  search  method  used includes text preprocessing and the utilization of the TextRank algorithm. This article also explains how to use Google Colab and Google Drive to execute the  TextRank  algorithm  for  summarization.  Steps  for  connecting  Google Colab  to  Google  Drive,  installing  Python  libraries,  retrieving  data  from Google  Drive,  and  using  the  TextRank  algorithm  are  also  outlined  in  this article.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  zaman  sekarang  teknologi  menjadi kebutuhan  penting  bagi  manusia  yang  tidak dapat  dipisahkan  dari  kehidupan,  guna membantu  memudahkan  segala  aktivitas  dan kegiatan yang dilakukan. Pertumbuhan teknologi  pada  bidang  komunikasi  dan komputasi menyebabkan lonjakan besar dalam bidang produksi dan pertukaran informasi yang terjadi  saat  ini.  Perkembangan  informasi  yang semakin  cepat  memberikan  dampak  signifikan
pada  berbagai  aspek  kehidupan  manusia,  baik dalam  bidang  sosial,  pendidikan,  maupun lingkungan.  Perkembangan  informasi  yang cepat di internet juga memberikan dampak pada proses  pengambilan  keputusan  [1].  Kecepatan dalam  memperoleh  informasi  memungkinkan untuk mengambil keputusan secara cepat juga, namun  hal  tersebut  juga  dapat  mengakibatkan kurangnya  waktu  untuk  menyelidiki  informasi lebih  mendalam,  sehingga  mengakibatkan kurang tepatnya informasi yang di dapat [2].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Agustinus  dkk
Dari  survey  yang  telah  dilakukan  oleh Asosiasi  Penyelenggara  Jaringan  Internet Indonesia  (APJII)  pada  tahun  tahun  2019  – 2020  ada  sebanyak  196,7  juta  jiwa  pengguna aktif  internet  dari  jumlah  total  keseluruhan penduduk yang mencapai 266,9 juta jiwa. Dari banyaknya pengguna internet tersebut lebih dari 50% pengguna memanfaatkannya untuk membaca artikel berita. Membaca artikel berita merupakan  salah  satu  cara  untuk  mendapat informasi  dengan  cepat,  tetapi  permasalahan yang sering terjadi adalah waktu yang terbatas untuk  membaca  keseluruhan  teks  tanpa kehilangan  inti  dari  teks  tersebut  [3].  Para pengguna  internet  juga  belum  tentu  memiliki banyak  waktu  untuk  membaca  teks  yang panjang  dikarenakan  adanya  kesibukan  lain. Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan tersebut  yaitu  dengan  dibuatnya  sistem peringkas teks otomatis yang dapat mengambil ide  pokok  dari  keseluruhan  teks  yang  akan dibaca.
Ringkasan (summary) adalah  cara  yang cukup efektif dalam menyajikan suatu teks yang panjang  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  singkat. Ringkasan  teks  otomatis  sangat  diperlukan dalam era big data ini, dimana jumlah data teks selalu  meningkat  secara  signifikan  dan  tidak terstruktur, sehingga untuk membantu menemukan  informasi  yang  relevan  dan  cepat aplikasi text summarization menjadi solusi yang bisa memberikan peran penting dalam meningkatkan  efisiensi  waktu,  mempercepat proses  pengambilan  keputusan  serta  mampu memfasilitasi  akses  cepat  terhadap  informasi penting. Aplikasi text summarization merupakan pembuatan versi pendek dari suatu teks dengan menggunakan aplikasi atau sistem yang  berjalan  di  komputer.  Hasilnya  berupa poin-poin penting dari teks aslinya [4].
Ada  beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  peringkas  teks otomatis (automatic  text  summarization) salah satunya  adalah  algoritma  textrank.  Algoritma textrank merupakan metode pemrosesan bahasa alami  berbasis  web  yang  menggunakan pendekatan unsupervised dan  menggunakan pemodelan  hubungan  antara  kata  atau  frasa dalam  sebuah  dokumen  [5].  Dalam  penelitian ringkasan multi-dokumen yang dilakukan oleh Tendi  Arifin,  ditemukan  bahwa  hasilnya memiliki akurasi sebesar 67,35% , recal sebesar 47,83%,  presisi  sebesar  35,48%,  dan  nilai  f-
measure  sebesar  40,47%  [6].  Meskipun  telah memperoleh  nilai  f-measure  metode  RVM masih belum bagus dalam kinerjanya, sehingga diperlukan  metode  lain  untuk  meningkatkan akurasi  dari  ringkasan  multi  dokumen. Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Yuzar Marsyah  menjelaskan  bahwa  hasil  rangkuman algoritma  textrank  mengandung  kalimat  yang lebih  relevan  dengan  hasil  sebesar  95,56%. Algoritma  textrank  juga  lebih  cepat  dalam mengeluarkan hasil ringkasan daripada algoritma lexrank, yaitu 0,0294 detik dibandingkan dengan 0,4321 detik [7].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Text Summarization
Text  Summarization atau  perangkum teks  merupakan  metode  yang  dapat digunakan untuk merangkum dokumen teks yang  panjang  menjadi  lebih  ringkas  dan memungkinkan  representasi  singkat  yang dapat mencerminkan isi teks yang lebih luas [8].  Merangkum  teks  dapat  dilakukan dengan  dua  cara  pendekatan,  yaitu  secara abstraktif dan ekstraktif.
A. Abstraktif
Abstraktif  adalah  cara  merangkum seluruh  teks  sehingga  ringkasannya memiliki kosakata yang lebih bervariasi, bahkan  terkadang  ada  kata-kata  yang sama sekali tidak ada dalam teks aslinya [9].  Pendekatan  abstraktif  lebih  sulit tetapi  dapat  menghasilkan  ringkasan dengan kohesi yang tinggi antar kalimat dan lebih alami karena hasil ringkasannya merupakan hasil preparafrase  seluruh  isi  teks  seperti halnya  ringkasan  yang  dibuat  oleh manusia.
B. Ekstraktif Ekstraktif  merupakan  cara  merangkum teks dengan mengambil kalimat-kalimat yang  sudah  ada  sebagai  inti  teks  tanpa modifikasi. Pendekatan secara ekstraktif cenderung  lebih  mudah,  akan  tetapi sering  sekali  menghasilkan  ringkasan dengan  kohesi  antar  kalimat  yang rendah [10].

## 2.2. TextRank
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Agustinus  dkk
TextRank  adalah  algoritma  yang digunakan  untuk  mendapatkan  kata-kata paling penting dalam sebuah dokumen teks. TextRank  berbasis  graf  untuk  memberi peringkat pada teks dan kalimat-kalimat teks di representasikan  sebagai  simpul  atau titik dalam  grafik  [11].  Peneliti  lain  juga menjelaskan  bahwa  metode  TextRank merupakan  algoritma  perangkum  berbasis graf  yang  dibangun  berdasarkan  metode PageRank  yang  terdiri  atas  vertex  yang mempresentasikan  kalimat  pada  dokumen dan edge yang mempresentasikan hubungan kemiripan antar kalimat [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk memfasilitasi proses penelitian dalam upaya mencapai tujuan dari penelitian ini, maka diperlukan  sebuah  susunan  atau  tahapan  yang disusun dengan sistematis mulai dari tahap awal hingga tahap akhir sampai mendapat hasil yang diinginkan.  Sebelum  mendapat  hasil  akhir tentunya  terlebih  dahulu  melakukan  studi literatur terkait penelitian yang dilakukan yaitu mengenai Penerapan
Algoritma  TextRang  dalam  Merangkum Teks  Word  dan  PDF.  Tahap  penelitian  yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1. Teks Word dan PDF
Teks Word merupakan sebuah teks yang mengacu  pada  teks  atau  dokumen  yang  dibuat atau  disimpan  menggunakan  perangkat  lunak Microsoft  Word.  Dokumen  Word  dapat mencangkup  berbagai  jenis  dokumen  seperti surat,  laporan,  esai,  dan  banyak  lainnya. Sedangkan  Teks  PDF  merupakan  sebuah  teks yang  disusun  dalam  format  PDF (Portable Document Format). PDF merupakan format file yang  digunakan  untuk  presentasi  dokumen elektronik  dengan  tata  letak  tetap,  tidak bergantung  perangkat  keras,  sistem  komputer, dan  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk membuatnya.
3.2. Text Preprocessing
Text  Preprocessing adalah  pemrosesan teks yang berlangsung setelah tahap pemrosesan awal selesai. Pada text preprocessing sendiri  terdapat  beberapa  tahap yang perlu dilakukan, seperti text splitting, text cleansing, stopward removal, dan tokenizing.
A. Text Splitting Splitting adalah  proses  pembagian dataset  atau  teks  menjadi  beberapa kalimat-kalimat. Text Splitting merujuk pada proses pembagian teks yang lebih panjang  menjadi  lebih  singkat  dan terfokus [13]. B. Text Cleansing Text  Cleansing merupakan  proses pembersihan atau pra-pemrosesan teks sebelum  penerapan  algoritma  textrank yang  mencakup  penghapusan  tanda baca, karakter khusus atau symbol yang tidak relevan dan merubah teks menjadi format  yang  konsisten  (missalnya mengubah menjadi huruf kecil semua) [14]. C. Stopward Removal
Stopward  removal adalah  Kumpulan kata-kata  umum  yang  sering  muncul dalam  teks  namun  tidak  mempunyai makna atau nilai informasi yang tinggi dalam  teks.  Contoh stopward  removal adalah  “dan”,  “atau”,  “yang”,  dan sebagainya dalam bahasa yang digunakan [13]. D. Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  mengubah teks menjadi unit unit yang lebih kecil
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Agustinus  dkk
dan lebih terfokus, tokenizing memungkinkan
textrank untuk
mengidentifikasi dan menganalisis struktur  penting  dari  teks  yang  ada dengan memotong kata tunggal dengan (“ “) spasi sebagai delimeter [15].

## 3.3. TextRank
TextRank  adalah  algoritm  pemrosesan bahasa alami yang digunakan untuk menganalisis  teks  dan  memilih  informasi penting  dalam  teks  berdasarkan  grafik  teks. TextRank  sendiri  memiliki  tahapan-tahapan umum  dalam  memilih  informasi  penting  dari teks.  Tahapan  tersebut  diantaranya Text Similarity, Pembobotan  Teks, Sorting, dan Pemotongan Kalimat.
A. Text Similarity
Text Similarity adalah ukuran kesamaan  atau  sejauh  mana  dua  atau lebih  elemen  teks  memiliki  kesamaan dalam  isi,  ataupun  makna. Text Similarity dalam  TextRank  digunakan dalam proses rangkuman teks. Semakin tinggi kesamaan antara dua bagian teks,
semakin  besar  pula  kemungkinan informasi  yang  disajikan  oleh  kedua bagian tersebut dianggap sama pentingnya dalam ringkasan [16]. B. Pembobotan Teks
Pembobotan  Teks  merupakan  proses pemberian  nilai  atau  bobot  pada  kata dalam  sebuah  teks  berdsarkan  dari kriteria tertentu
C. Sorting Sorting merupakan proses penyusunan kata dalam urutan tertentu berdasarkan suatu kriteria tertentu seperti frekuensi atau  bobot  tiap  kata. Sorting sendiri digunakan dalam mengolah sebuah teks dengan cara mengidentifikasi, mengatur,
dan mengevaluasi
pentingnya sebuah kata. D. Pemotongan Kalimat
Pemotongan Kalimat merupakan sebuah  proses  menyusun  teks  panjang menjadi  ringkasan  yang  lebih  pendek dengan tetap menjaga esensi informasi yang diberikan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  untuk  penerapan algoritma textrank dalam merangkum teks word
dan  pdf  dilakukan  menggunakan  bantuan Google  Colab. Untuk  pengkoneksian  antara Google  Colab dengan Google  Drive sebagai tempat pengambilan data, penginstallan library, pemanggilan  data  dari Google  Drive, dan  penggunaan  algoritma textrank disajakan pada sub bab selanjutnya.
4.1. Pengkoneksian  Google  Colab  dengan Google Drive Pada tahap ini,
melakukan pengkoneksian  antara Google  Colab dengan Google Drive. Cara pengkoneksiannya sebagai berikut
Gambar 2. Perintah pengkoneksian Google Colab dengan Google Drive
Gambar  2  berisi  perintah  untuk  melakukan pengkoneksian  antara Google  Colab dengan Google Drive.
Gambar 3. Izin untuk penyambungan Google Colab dengan Google Drive
Gambar 4. Pilih akun Google
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Agustinus  dkk
Gambar 3 dan Gambar 4 menunjukan tampilan untuk permintaan ijin mengkoneksikan Google Colab dengan Google  Drive, serta  pemilihan akun Google yang  digunakan  sebagai  media penyimpanan data pada Google Drivenya.
Gambar 5.
Gambar 5 menunjukan tampilan bahwa Google Colab sudah terkoneksi dengan Google Drive.

## 4.2. Penginstallan Library
Selanjutnya  adalah  penginstallan  paket Phyton dan  Library  yang  digunakan  untuk menjalankan Textrank pada Google Colab.
Gambar 6. Penginstallan paket Phyton

## Gambar 7. Pengistallan Library
Pada  gambar  7  merupakan sourcode yang digunakan  untuk  perintah  mebaca  dokumen dengan  Pustaka docx,  PDF, dan sintax untuk fungsi summarizer yang  berguna  untuk membuat  ringkasan  dengan  menggunakan metode ekstraktif.
4.3. Pemanggilan  Data  Data  dari  Google
Drive
Gambar 8. Fungsi Phyton membaca dokumen dengan format docx.
Gambar 9. Fungsi Phyton membaca file PDF.
Gambar 10. Fungsi Phyton menggunakan metode summarize
Pada  gambar  10  merupakan  fungsi  untuk menerima  sebuah  teks  sebagai  argumen kemudian  menggunakan summarizer untuk merangkum teks tersebut dengan menggunakan parameter ratio = 0.5 4.4. Penggunaan Algoritma TextRank

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Agustinus  dkk
Gambar 11. Perintah Pemanggilan Data
Sebagai contoh pada Gambar 11 ditunjukan fungsi Phyton untuk pemanggilan data file PDF dari Google  Drive yang  telah  terkoneksi, dengan  nama  file  yang  ada  di Google  Drive
yaitu Materi3.pdf.
Setelah melakukan
pemanggilan  data PDF kemudian  dilakukan pembacaan dari file PDF yang dipanggil, yang selanjutnya setelah mengetahui isi dari file PDF yang  dipanggil  maka  sistem  akan  melakukan pengambilan teks dan melakukan penyimpanan pada  variabel combined_text. Lalu  di  tahap akhir  melakukan  peringkasan  dengan  perintah summarize_text dan  mendapat  hasil  ringksan dari  file PDF yang  dipanggil  seperti  pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil ringkasan dari algoritma
textrank

## 5. KESIMPULAN
Jurnal ini membahas penerapan algoritma  Textrank  dalam  merangkum  teks Word dan PDF serta penggunaan Google Colab dan Google Drive untuk menjalankan algoritma TextRank  dalam  membuat  ringkasan  teks. Teknologi saat ini memungkinkan pertumbuhan informasi yang cepat, namun juga memunculkan masalah kurangnya waktu untuk menyelidiki informasi lebih mendalam. Algoritma Textrank merupakan metode pemrosesan  bahasa  alami  berbasis  web  yang menggunakan  pendekatan  unsupervised  dan dapat digunakan untuk membuat peringkas teks otomatis.  Metode  penelitian  yang  digunakan meliputi text preprocessing, penggunaan
algoritma
Textrank, langkah-langkah pengkoneksian  Google  Colab  dengan  Google Drive, penginstallan library
Python, pemanggilan  data  dari  Google  Drive,  dan penggunaan algoritma TextRank. Daftar pustaka juga disertakan sebagai referensi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  terhadap pihak-pihak  yang  telah  mendukung  untuk menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Danuri, “Development And
Transformation  Of  Digital  Technology,” Infokam ,  Vol.  Xv,  No.  Ii,  Pp.  116–123,
2019. [2]  R.  F.  Daud,  I.  Komunikasi,  U.  M. Kotabumi,  And  L.  Utara,  “Dampak Perkembangan Teknologi Komunikasi Terhadap Bahasa Indonesia,” J. Interak.  J.
Ilmu Komun. , Vol. 5, No. 2, Pp. 252–269, 2021, Doi: 10.30596/Interaksi.V5i2.7539.
[3]  D. Andriani, I. Indriati, And M. T. Furqon, “Peringkasan  Teks  Otomatis  Pada  Artikel
Berita Hiburan Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Bm25,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 3, No. 3, Pp. 2603–2610, 2019.
[4]  R. R. Putra, K. D. Evita, S. Pd, And M. Sc, “Automatic Summarization Text On Multi Document  Using  Textrank  Faculty  Of Engineering And Computer Science University Computer Indonesia.”
[5]  R.  Mihalcea  And  P.  Tarau,  “Textrank: Bringing Order Into Texts.”
[6]  R.  Restu  Putra,  “Peringkasan  Teks
Otomatis Pada Multi Dokumen Menggunakan Textrank.” Universitas
Komputer Indonesia, 2018.
[7]  Y. Marsyah,  “Perbandingan  Kinerja Algoritme  Textrank  Dengan  Algoritme Lexrank  Pada  Peringkasan  Dokumen Bahasa Indonesia.”
[8]  Y. Liu And M. Lapata, “Text Summarization With Pretrained Encoders,”
Arxiv Prepr. Arxiv1908.08345 , 2019.
[9]  K. Ivanedra And M. Mustikasari, “Implementasi  Metode  Recurrent  Neural Network Pada Text Summarization Dengan Teknik Abstraktif,” J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput , Vol. 6, No. 4, P. 377, 2019.
[10] A.  N.  Ammar  And  S.  Suyanto,
“Peringkasan Teks Ekstraktif Menggunakan  Binary  Firefly  Algorithm,” Indones. J. Comput. , Vol. 5, No. 2, Pp. 31– 42, 2020.
[11] L. Pertiwi, “Penerapan Algoritma Text Mining,  Steaming  Dan  Texrank  Dalam Peringkasan Bahasa Inggris,” 2022.
[12] N.  Zhou,  W.  Shi,  R.  Liang,  And  N.
Zhong,  “Textrank  Keyword  Extraction
Algorithm  Using  Word  Vector  Clustering Based On Rough Data-Deduction,” Comput. Intell. Neurosci. , Vol. 2022, 2022.
[13] N. R. Siahaan, R. Y. Tiffany, S. R. E.
Sinaga,  E.  V.  N.  B.  Naibaho,  And  M.  I. Fahmi, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Media  Sosial  Whatsapp  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Ilm.
Betrik , Vol. 14, No. 02 Agustus, Pp. 343–
354, 2023.
[14] O. I. Gifari, M. Adha, F. Freddy, And
F. F. S. Durrand, “Film Review Sentiment
Analysis Using Tf-Idf And Support Vector
Machine,” J.  Inf.  Technol. ,  Vol.  2,  No.  1, Pp. 36–40, 2022, Doi: 10.46229/Jifotech.V2i1.330.
[15] M.  Munthe,  “Perancangan  Aplikasi Silogisme  Artikel  Bahasa  Batak  Dengan Menerapkan Metode Textrank,” J. Comput. Informatics Res. , Vol. 1, No. 2, Pp. 34–37,
2022.
[16] S.  Pratama  And  G.  Alam,  “Penerapan Algoritma  Centroid-Based  Summarization Untuk  Sistem  Peringkasan  Dokumen Berbahasa  Indonesia,” Julyxxxx ,  Vol.  X, No.X, Pp. 1–5.