Vol.  17,  No. 2, June 2024,  pp. 108~117 eISSN:  2502-339X,  pISSN:  1979-276X, DOI: 10.30998/fa ktore xacta.v17i2.20006  108

## Implementasi  Sistem Automatic Text Summarization  Berbasis Fitur  dan Metode Jaringan  Syaraf Tiruan  Propagasi Balik
Muhammad  Sulthan  Syaddad 1 ,  Mohammad  Syafrullah 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur, Indonesia
1 sulthansyaddad331@gmail.com, 2 mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Aug 27,  2023 Revised Apr 02,  2024 Accepted Apr 04,  2024 In the  era of  Industry 4.0,  information  has become  a primary  necessity  for society  today  as  it  enables  people  to  know  about  various  current  events worldwide.  With  the  rapid  development  of  information  technology  and  the internet,  there  has been  an  abundance  of  documents  available  that  we  can search  according  to  our  needs.  Text  Summarization  Machines  have  the function  of presenting essential information from the original documents in a shorter  format  while  still  preserving  the  main  content  and  helping  users understand the  information  from lengthy  documents  faster. In  this case,  the method used is the Text Summarization Feature-Based  approach, utilizing  the Backpropagation Artificial  Neural Network algorithm for sentence prediction calculations.  The Backpropagation Artificial  Neural Network algorithm seeks the  most optimal  weights  during its process. In the  testing  process with  five document  samples, the final  result  obtained  was a text  summary model  that could predict the overall number of labels correctly.  However, it struggled in predicting  which ones should be labeled  as "true" and which ones should be labeled as "false". Keywords: Text  Summarization
Neural  Network Backpropagation Feature-Based

## Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Muhammad  Sulthan Syaddad, Teknik  Informatika,  Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur,
Jl.  Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260,  DKI  Jakarta. Email:  sulthansyaddad331@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Pada era  industri 4.0  informasi  menjadi  kebutuhan utama  masyarakat  saat ini  karena  memungkinka n masyarakat  untuk mengetahui berbagai peristiwa  terkini  di seluruh dunia. Dengan berkembangnya teknologi informasi  dan teknologi internet yang berkembang  semakin pesat, telah memungkinkan  munculnya dokumen- dokumen yang tersedia secara melimpah  yang dapat kita cari sesuai kebutuhan kita. Namun,  terdapat kesulitan untuk membaca  dokumen secara cepat dan dapat mengerti  apa saja informasi  yang tersimpan dalam dokumen tersebut. Untuk Membaca dan memahami  seluruh konten sebuah berita membutuhkan  waktu yang lebih lama , sedangkan dengan menggunakan ringkasan  teks saja,  kita  dapat memahami  informasi  yang terdapat dala m dokumen  dengan lebih  efisien.  Oleh  karena  itu,  ringkasan  teks   memiliki  peran  yang sangat penting dala m memahami  isi  dokumen  untuk memperoleh  suatu informasi  yang dibutuhkan secara  cepat. Dengan adanya ringkasan, pembaca dapat dengan mudah dan cepat memahami  isi dokumen tanpa harus membaca  keseluruhan dokumen  tersebut.  Hal  ini  membantu  menghemat  waktu  pembaca  dengan  menghindari  membaca  suatu dokumen  yang  tidak  relevan  dengan  informasi  yang  diharapkan  oleh  pembaca,  terutama  karena  jumla h dokumen  yang tersedia di  internet  sangat banyak saat ini.  Mesin Peringkasan  Teks h adir  sebagai alat  yang cukup penting dan efisien dalam membantu mengurangi waktu yang diperlukan untuk membaca  dokumen yang tebal.
109
Mesin Peringkasan Teks memiliki  fungsi untuk menyajikan  informasi  penting dari dokumen asli dalam format  yang lebih  singkat,  tetapi tetap mempertahankan  konten utama  dan membantu  pengguna memaha mi informasi  dari  dokumen  yang panjang secara lebih  cepat  [1]  [2]  [3].  Mesin ini  berfokus pada dua masalah utama, yaitu pemilihan  bagian terpenting dari teks dan pembuatan ringkasan yang koheren . Proses ini berbeda dengan cara  manusia  membuat  ringkasan,  karena  manusia  dapat  menangkap  makna  mendalam  d an  tema dokumen  dengan lebih baik,  suatu hal yang sulit diimplementasikan  dalam  mesin .  Terdapat dua Teknik  dari mesin  peringkasan teks yaitu ekstraksi  dan abstraksi. Teknik  ekstraksi  bekerja  dengan cara memilih  kalima t paling  penting dan informatif  dari  s ebuah dokumen. Sedangkan Teknik  abstraksi mengambil  ide  utama dari sebuah dokumen dan membuat  kalimat  baru dari ide tersebut [4].
Selama  masa pengembangannya, Mesin Peringkasan Teks menemui  beberapa kendala  yang membuat mesin  ini  memiliki  batasannya tersendiri.  Pada  model  Encoder-Decoder,  hasil  pengukuran  interaksi  antara tahap encoder dan decoder dengan nilai  yang besar mengidentifikasikan  bahwa masukan ke i telah digunakan dan sulit untuk digunakan  kembali  untuk mencetak  keluaran  ke t .  Kendala  yang selanjutnya dihadapi yaitu hasil  dari  membandingkan  abstrak  yang dihasilkan  dari  sistem  dan  yang dihasilkan  secara  manual  hanya memiliki  sedikit kalimat  saja dengan tingkat kemiripannya  tertinggi. Ini dapat terjadi karena penulis biasanya memiliki  susunan kalimatnya  sendiri yang umumnya  memiliki  kata  ya ng tidak  ada pada badan teks. Jumlah kalimat  yang dihasilkan oleh mesin ini juga berpengaruh terhadap seberapa banyaknya informasi penting yang dapat dicakup dari teks aslinya.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Logan Lebanoff [5]  menjelaskan bahwa Mesin Peringkasan Teks yang dibuatnya menggunakan metode  abstraksi dengan algoritma  PG-MMR  mendemonstrasikan  hasil yang kompetitif.  Lalu  pada penelitian  C  Slamet  [6]  menjelaskan  bahwa model  VSM  yang digunakan untuk meringkas  jurnal  menghasilkan ringkasan yang dimana hasilnya menunjukkan  perbandingan antara ringkasan menggunakan  sistem  dan manual  sampai  pada keluaran  empat  kalimat  dengan tingkat  kemiripan  tertinggi. Selanjutnya, pada penelitian Ladda Suanmali  [7] menjelaskan  penerapan metode ROUGE  dan algoritma  fuzzy logic  dapat mengekstrak  ringkasan  se-informatif  mungkin  seperti keseluruhan  teks  pada  dokumen  dengan cakupan informasi  yang lebih baik.
Membuat  Mesin  Peringkasan  Teks  otomatis  dilakukan  dengan cara  pemberian  bobot menggunakan beberapa fitur untuk setiap kalimat  dan mencari  kata yang mirip  dengan judul dokumen dari kata yang terdapat didalam  kalimat.  Dalam  penelitian  ini  ringkasan  yang dihasilkan  merupakan  kumpulan  kalimat  dari  hasil perhitungan dengan metode Jaringan Syaraf  Tiruan Propagasi Balik.  Metode ini  be rtujuan untuk mengamb il sebagian  kalimat  dari  keseluruhan  teks  dokumen  yang  penting,  ditandai  dengan  bobot  tinggi  dari  hasil perhitungan  dengan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik.  Keluaran  yang  dihasilkan  akan menampilkan  sebuah ringkasan dokumen yang diharapkan sesuai dengan kebutuhan pembaca.

## 2. METODE  PENELITIAN

## 2.1 Penerapan  Metode
Pada proses penerapan dalam  membangun  sistem  Text  Summarization,  topik  ini  akan menggunakan basis fitur  (Feature based) dan jaringan  syaraf tiruan propagasi balik  untuk memberi  nilai  atau skor  dengan perhitungan matematis masing-masing  fitur untuk setiap kata dan kalimat  yang ada di dalam dataset yang telah ditentukan, yang bertujuan untuk mencari  kalimat  mana saja yang memiliki  relevansi tertinggi terhadap topik utama  dokumen asal. Pada penelitian  yang dilakukan  ini,  terdapat beberapa tahap yang akan dibuat dan bisa dilihat  pada gambar  1  dibawah  ini.  Gambar  1  merupakan  suatu proses bagaimana data atau dokumen  yang dimasukkan  ke dalam  mesin Text  Summarization  diolah dan kemudian  dapat menghasilkan  sebuah ringkasan teks baru.
Preprocessing Extraction of Features Extraction of Sentences Summary Document Source Document Feature Score Sentence
Score Calculation of
Sentence Score Ranking
Gambar 1. Flowchart Tahapan Proses Sistem Text Summarization
110

## a. Pengumpulan  Dataset
Berdasarkan studi literatur yang telah dipelajari  sebelumnya, hal paling utama yang harus dilakukan adalah  mengumpulkan  dataset  yang  akan  diolah  untuk  menghasilkan  informasi  baru.  Data  yang diperoleh untuk penelitian ini didapat dari data publik yaitu dataset IndoSum yang sudah memiliki  gold standard.
b. Transformasi  dan  Preprocessing Dataset
Setelah  menyaring  data  apa  saja  yang  bisa  digunakan,  tahap  selanjutnya  adalah  melakuka n preprocessing data dengan melakukan  transformasi data dari format  json ke  dalam  format work sheet . Tahap ini  dilakukan  dengan cara manual  yang ada pada Microsoft excel  dikarenakan  format  data sulit untuk  diterapkan.  Sehingga,  pada  tahap  ini  penulis  hanya  menggunakan  beberapa  attribute  yang diperlukan.  Kemudian  attribut tersebut selanjutnya akan  dibersihkan  melalui  tahapan preprocessing dengan cara dilakukan  penghilangan karakter  maupun term  yang tidak penting. Selanjutnya, data yang sudah dibersihkan  diubah  ke  bentuk  numerik  sehingga dapat  dilakukan  perhitungan matematis   [8] sebelum akhirnya siap untuk kebutuhan yang diperlukan dalam  tahap pengolahan.
c. Perhitungan  Fitur
Pada tahap ini data yang sudah melalui  tahap preprocessing akan dilakukan  perhitungan matematis berdasarkan 6 fitur yang akan diterapkan pada penelitian ini.  6 fitur ini  diantaranya yaitu Title Feature , Sentence  Length  Feature ,  Sentence Position  Feature , Sentence  to  Sentence  Similarity  Feature, Thematic Word Feature dan Numerical Word Feature yang akan dibahas pada bagian 2.2.
d. Proses Perhitungan  Prediksi Jaringan Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik
Tahap selanjutnya adalah menerapkan proses perh itungan prediksi menggunakan algoritme  jaringan syaraf tiruan propagasi balik.  Menentukan prediksi  ini  merupakan  hal yang sangat penting karena ini berdampak pada ringkasan teks yang dihasilkan oleh Text Summarizat ion.  Kalimat  yang memiliki  nilai dengan semakin mendekati  angka ‘1’ maka  berpeluang besar dipilih  untuk menjadi  kalimat  dalam  hasil ringkasan teks.
e. Ekstrasi Ringkasan Teks
Tahap  terakhir  yaitu  menngektraksi  kalimat-kalimat  yang  memiliki  nilai  akhir  tertinggi  dan menjadikannya  ringkasan teks terbaru. Ini  dapat dilakukan  dengan cara mengurutkan  skor nilai  akhir dari kalimat-kalimat  yang sudah diproses sebelumnya. Selanjutnya dipilih  berapa banyak kalimat  yang akan  dijadikan  ringkasan teks yang baru. Terakhir  menampilkan  keluaran  ringkasan teks yang sudah dibuat ke tampilan  layar.Berisi  penjelasan tentang tahapan penelitian yang menggambarkan urutan logis untuk mendapatkan hasil penelitian sesuai dengan harapan dan gambaran sistem. Jika  ada gambar  dan tabel, itu harus disajikan  dengan nama tabel dan gambar yang disertai dengan nomor urut.

## 2.2 Fitur  Kalimat
Setelah  dokumen selesai melewati  tahap preprocessing, tiap kalimat  dalam  dokumen  diubah menjad i atribut vektor  yang mencerminkan  berbagai fitur.  Fitur-fitur  ini  adalah atribut  yang berusaha mewakili data sesuai dengan tugasnya. Pada penelitian ini penulis akan berfokus pada tujuh fitur untuk setiap kalimat.  Setiap fitur diberi  nilai  antara ‘0’  sampai ‘1’  [7].  Terdapat enam fitur, diantaranya adalah:

## a. Title Feature
Kata-kata yang ada dalam  kalimat  dan juga ada dalam judul dokumen memberikan  skor yang cukup tinggi. Ini dapat ditentukan dengan menghitung jumlah  kata yang cocok antara kata yang ada di kalima t dan kata  yang ada  pada judul.  Penulis  menghitung skor  fitur ini  dengan membagi  jumlah  kata  yang muncul baik  dalam  kalimat  maupun judul dengan total kata dalam  judul.
𝑆 𝐹1(𝑆) = Σ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑆
Σ 𝑘𝑎𝑡𝑎  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑗𝑢𝑑𝑢𝑙 (1)

## b. Sentence Length
Fitur  ini  berguna dalam  menyaring  kalimat  pendek seperti  jadwal  dan nama  penulis yang sering ditemukan  dalam  artikel  berita.  Kalimat-kalimat  pendek ini  tidak  diharapkan  muncul  pada ringkasan. Penulis menggunakan panjang suatu kalimat  dengan membagi  jumlah  kata yang muncul pada kalima t dengan jumlah  kata yang muncul pada kalimat  terpanjang dari sebuah dokumen.
𝑆 𝐹2(𝑆) = Σ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑆 Σ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡  𝑡𝑒𝑟𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 (2)
111

## c. Sentence Position
Baik  itu pada 5  kalimat  pertama  di  paragraf,  posisi kalimat  dalam  teks memberi  indikasi  tentang seberapa penting  kalimat  tersebut. Fitur  ini  melibatkan  beberapa elemen  seperti  posisi  dari  sebuah kalimat  dalam  dokumen,  paragraf,  dan  lainnya.  Kalimat  pertama  dianggap sebagai kalimat  dengan peringkat  tertinggi.  Dengan menggunakan skor  dari  fitur  ini,  penulis dapat menentukan  bahwa  lima kalimat  pertama  dalam  paragraf  tersebut  merupakan  kalimat  yang  paling  penting. Rumus  untuk menghitung skor fitur  ini dapat dirumuskan  sebagai berikut .
𝑆 𝐹4(𝑆) =   5 5 ⁄  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡  1, 4 5 ⁄  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘  𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡  2, 3 5 ⁄  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘  𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 3,2 5 ⁄  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘  𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 4, 1 5 ⁄  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘  𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡  5, 0 5 ⁄  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘  𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡  𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (3)
d. Sentence to Sentence Similarity
Fitur  ini  menghitung  tingkat  kesamaan  antar  kalimat.  Untuk  setiap kalimat S ,  tingkat  kesamaan antara S dan kalimat  lain  dihitung menggunakan cosine similarity dengan rentang nilai  berkisar  antara ‘0’  dan  ‘1’  [9].  Bobot  term w i dan w j dari  term t hingga  term  ke n dalam  kalimat S i dan S j direpresentasikan  sebagai  vektor.  Tingkat  kesamaan  antara  setiap  pasangan kalimat  dapat  dihitung menggunakan rumus similarity  sebagai berikut [10].
𝑆𝑖𝑚(𝑆 𝑖 . 𝑆 𝑗 ) = ∑ 𝑤 𝑖𝑡 𝑥 𝑤 𝑗𝑡 𝑁 𝑡 =1 √∑ 𝑤 𝑖𝑡 2 𝑛 𝑡=1 𝑥 √∑ 𝑤 𝑗𝑡 2 𝑛 𝑡 =1 (4)
Skor  fitur  ini untuk kalimat  S diperoleh  dengan menghitung rasio antara tingkat kesamaan kalima t S  dengan setiap kalimat  lainnya  dalam  ringkasan,  kemudian  dibagi  dengan nilai  maksimum  tingkat kesamaan dalam  ringkasan.
𝑆 𝐹5(𝑆) = Σ𝑆𝑖𝑚(𝑆 𝑖 . 𝑆 𝑗 )
𝑀𝑎𝑥 (Σ𝑆𝑖𝑚(𝑆 𝑖 . 𝑆 𝑗 )) (5)

## e. Thematic Word
Jumlah  kata tematik  dalam  sebuah kalimat  menjadi  fitur  penting karena  term  yang sering muncul dalam  dokumen memiliki  kemungkinan berkaitan dengan topik dokumen tersebut. Jumlah kata tematik mengindikasikan  bahwa kata-kata tersebut memiliki  hubungan dengan tingkat kemungkinan yang tinggi dengan topik dokumen. Penulis menggunakan 10 kata dengan frekuensi tertinggi sebagai pertimbangan kata-kata  tematik.  Skor  fitur  ini  diungkapkan  sebagai rasio  antara jumlah  kata  tematik  yang muncul dalam  kalimat  dibagi dengan nilai  maksimum  dari  jumlah  kata tematik  dalam  ringkasan kalimat.
𝑆 𝐹7(𝑆) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎  𝑡ℎ𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑐  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑆 𝑀𝑎𝑥 (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎  𝑡ℎ𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑐 ) (6)

## f. Numerical Data
Jumlah data numerik  dalam sebuah kalimat  menjadi  fitur penting, karena kalimat  yang mengandung data numerik  memiliki  kemungkinan  tinggi untuk dimasukkan  dalam  ringkasan dokumen.  Skor  untuk fitur ini dirumuskan dengan membagi jumlah  data numerik  yang muncul dalam  kalimat  dengan panjang kalimat.
𝑆 𝐹8(𝑆) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎  𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑖𝑘  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑆 𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡  (𝑆) (7)

## 2.3 Neural  Network  Backpropagation:  Multi-Layer  Perceptron  Regresor
Jaringan syaraf tiruan (Artificial  Neural Network)  merupakan sebuah penerapan sistema komputasi yang memiliki  dasar analogi pemodelan dari jaringan syaraf biologis otak manusia dan karena itu banyak terminologi  dipinjam  dari neuroscience [11].  Jaringan syaraf tiruan terhubung untuk tiap prosesor sederhana melalui  koneksi berbobot. Pendekatan dari jaringan syaraf tiruan dalam  pengenalan pola, didasarkan pada cara pembelajaran  yang dipakai  untuk mendapatkan output dari jaringan.  Pada pendekatan kali  ini  sistema akan dilatih sebelumnya untuk mendapatkan output yang diinginkan.
112
a. Backpropagation (Propagasi Balik)
Backpropagation merupakan algoritma jaringan syaraf tiruan yang bekerja dengan cara memberikan bobot pada jaringan secara acak, yang kemudian bobot akan disesuaikan saat melakukan perhitungan pengkoreksian pada saat propagasi balik (ke arah lapisan ma- sukan). Propagasi balik terjadi setelah jaringan menghasilkan keluaran yang mengandung error[11].
Gambar  1.  Arsitektur Backpropagation
Backpropagation meliputi  2 fase, yaitu Forward-Phase  (ke arah lapisan keluaran)  yang bertujuan untuk menghasilkan  keluaran, dan Backward-Phase  (ke arah lapisan masukan) yang bertujuan untuk melakukan  pengkoreksian bobot. Proses ini dilakukan  secara berulang kali  sampai ditemukan  nilai  error terkecil  untuk semua jaringan[12].  Arsitektur pada metode Backpropagation dapat dilihat  pada Gambar  1.  Setelah backpropagation selesai menghasilkan keluaran,  Hasil pelatihan tersebut akan disimpan  dan kemudian  digunakan untuk menghitung nilai  output dari sampel baru.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  berisi  analisis,  hasil  implementasi  ataupun pengujian  serta  pembahasan dari  topik penelitian,  yang  bisa  dibuat  terlebih  dahulu  met odologi  penelitian.  Bagian  ini  juga  merepresentasikan penjelasan yang berupa penjelasan, gambar,  tabel dan lainnya.

## 3.1 Implementasi  Metode
a. Pengumpulan  Dataset
Untuk melakukan  implementasi  metode ke dalam  sistem aplikasi yang akan dibuat, tahap awal yang harus dilakukan  yaitu mengumpulkan  dataset. Dataset yang akan digunakan adalah data dari IndoSum yang ditransformasikan  ke dalam  worksheet dan sudah memiliki gold standard untuk menjadi  standar acuan. b. Seleksi Dataset
Setelah dataset berhasil didapatkan, maka  tahap selanjutnya yaitu menyeleksi  dataset. Penyeleksian dataset ini bertujuan untuk memilih  data mana saja yang akan dipakai untuk proses Text Summarization . Pada  Gambar  2  merupakan  sampel  Dataset  IndoSum  yang  pada  penelitian  ini  p enulis  akan menggunakan data Paragraphs dan Gold_Standard yang ditranformasikan  ke bentuk worksheet.
Gambar 2. Sampel Dataset IndoSum c. Preprocessing Dataset
Dalam  dataset  IndoSum,  ada  beberapa  atribut  yang  tidak  akan  dipakai  untuk  proses  Text Summarization  pada penelitian ini. Atribut-atribut yang akan digunakan adalah atribut yang diperlukan untuk  melakukan  pencarian  skor  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  fitu r  dan  jaringan  syaraf  tiruan propagasi balik.  Atribut-atribut  yang tidak  akan  digunakan  adalah: categories,  gold labels, source, source_url . Jadi,  pada Tabel 1 dibawah ini  dapat dilihat atribut yang digunakan untuk penelitian ini:
Tabel 1. Sampel Preprocessing Data Doc Doc_Sentence Gold_Standard 1 Ketua MPR  Zulkifli  Hasan menyesalkan kisruh yang terjadi antara pelaku sarana transportasi online dan tradisional. 1 1 Zulkifli  menyarankan adanya pertemuan bersama  antara pemerintah,  pelaku transportasi online dan transportasi tradisional demi  meredam  kisruh yang masih belum  terselesaikan. 1 1 Zulkifli  menyarankan adanya pertemuan bersama antara pemerintah,  pelaku transportasi online dan transportasi tradisional demi  meredam  kisruh yang masih belum  terselesaikan. 1 1 "Tidak hanya tarif  tapi apa saja harus diatur. 0 1 Dipanggil  keduanya untuk berbicara masing-masing, musyawarah, duduk bareng kemudian  dibuat aturan yang saling menguntungkan. 0 1 Kan bisa saling melengkapi,  negara lain  bisa masa kita  enggak bisa," ucap Zulkifli  di Gedung DPR,  Senayan, Jakarta Pusat, Senin (27/3). 0 1 Ketua Umum  PAN menambahkan  bahwa hal ini harus diatur karena menyangkut mata pencaharian dari masyarakat itu sendiri. 0

## d. Perhitungan  Fitur
Proses perhitungan fitur  ini bertujuan untuk menghitung seberapa besar nilai  skor setiap fitur untuk masing-masing  kalimat  pada dataset Indosum. Sebagai contoh, pada Tabel  2 dibawah ini  dapat dilihat beberapa  sampel  yang  akan  digunakan  penulis  untuk  melakukan  perhitungan  fitur  pada  beberapa kalimat:
114 Tabel 2. Sampel Perhitungan Tiap -Tiap Fitur Title_F eature Sentence_ Length_Fe ature Sentence_Positi on_Feature Sentence_To_ Sentence_Sim ilarity_Feature Thematic_Word _Feature Numerical_ Data_Featur e 0.625 0.8461538 461538461 1.0 0.2617801047 120419 0.2 0.0 0.5 0.9230769 230769231 0.94444444444 44444 0.5314685314 685315 0.4 0.0 0.375 1.0 0.88888888888 88888 0.3989218328 8409705 0.3 0.0 0.0 0.1538461 538461538 5 0.83333333333 33334 0.2530612244 897959 0.1 0.0 0.0 0.5384615 384615384 0.77777777777 77778 0.3058823529 411765 0.0 0.0 0.0 0.7692307 692307693 0.72222222222 22222 0.1621621621 6216217 0.0 0.022222222 222222223 0.125 0.5384615 384615384 0.66666666666 66666 0.1775700934 5794392 0.0 0.0

## e. Perhitungan  Prediksi dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik
Proses perhitungan prediksi menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik ini bertujuan untuk memberikan  label prediksi yang ada pada masing-masing  kalimat  agar dapat mengetahui kalimat  mana saja yang akan masuk ke hasil akhir  ringkasan teks berdasarkan pengujian pada dataset Indosum. Pada penelitian  ini  penulis  menggunakan 10.000  iterasi,  learning  rate  bersifat  adaptive,  dan hidden  layer sebanyak 100  x  100  node. Sebagai  contoh, dapat dilihat  pada  Gambar  3  dibawah  ini  penulis  akan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik  pada beberapa kalimat:
Gambar 3. Sampel Perhitungan Prediksi dengan  Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik
f. Pengurutan  Data  Berdasarkan  Urutan  Posisi Kalimat
Proses pengurutan data berdasarkan urutan posisi kalimat  ini bertujuan untuk mengurutkan kalima t dengan  nilai  skor  akhir  yang  didapat  dari  masing -masing  kalimat  pada  dataset  Indosum  secara descending (besar ke  kecil).  Sebagai  contoh, dapat dilihat  pada Gambar  4  dibawah  ini  penulis akan menggunakan beberapa sampel  untuk menampilkan  penerapan pengurutan data berdasarkan nilai  skor akhir  yang didapat pada beberapa kalimat:
Gambar 4. Sampel Pengurutan Data Berdasarkan Urutan Posisi Kalimat

## g. Pembuatan  Hasil Ringkasan Teks
Pada  proses terakhir  ini  bertujuan untuk mengambil  dan meyusun beberapa kalimat  dengan nilai skor tertinggi  pada dataset Indosum menjadi  ringkasan  teks yang baru. Sebagai  contoh, dapat dilihat pada Gambar  5 dibawah ini  penulis akan menggunakan contoh dokumen untuk melakukan  pembuatan ringkasan teks dari beberapa kalimat  dengan nilai  skor tertinggi:
Gambar 5. Contoh Hasil Ringkasan  Teks

## 3.2 Pengujian
Metode pengujian  ini  menggunakan  metode  pengujian  perhitungan  hasil  tingkat  Presisi, Recall , F- Measure, dan Akurasi.  Tujuan  dari  pengujian ini  adalah  untuk menentukan  seberapa tinggi  ketepatan hasil ringkasan teks dari Text  Summarization  yang telah dibuat dengan Gold Standard yang sudah ada sebagai acuan standard tingkat ketepatan hasil. Pada Tabel 3  menampilkan  hasil perhitungan pengujian pada data latih  dan pada Tabel 4 menampilkan  hasil perhitungan pengujian pada data uji.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (𝑇𝑃)/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) (8) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑇𝑃)/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) (9) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁  +  𝐹𝑃  +  𝐹𝑁 (10) 𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = (2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (11)
116
Tabel 3. Hasil Pengujian Precision, Recall dan F-Measure Pada Data Latih Data Latih Doc TP TN FP FN precision recall Akurasi f-measure 1 3 15 0 0 1 1 1 1 2 4 5 0 1 1 0,8 0,9 0,888889 3 4 19 0 0 1 1 1 1 4 3 39 0 0 1 1 1 1 5 2 1 0 0 1 1 1 1 6 1 15 0 1 1 0,5 0,941176 0,666667 7 3 14 1 0 0,75 1 0,944444 0,857143 8 4 12 0 0 1 1 1 1 9 4 18 0 0 1 1 1 1 10 3 14 0 2 1 0,6 0,894737 0,75 11 3 28 0 0 1 1 1 1 12 3 10 0 0 1 1 1 1 13 1 13 0 1 1 0,5 0,933333 0,666667 14 3 16 2 0 0,6 1 0,904762 0,75 15 3 10 0 1 1 0,75 0,928571 0,857143 Total 44 229 3 6 0,93617 0,88 0,963135 0,907216 Tabel 4. Hasil Pengujian Precision, Recall dan F-Measure Pada Data Uji Data Uji Doc TP TN FP FN
precision recall Akurasi f-measure 1 1 6 0 2 1 0,333333 0,78 0,5 2 2 10 0 4 1 0,333333 0,75 0,5 3 2 11 1 0 0,666667 1 0,93 0,8 4 2 6 0 3 1 0,4 0,73 0,571429 5 1 2 0 4 1 0,2 0,43 0,333333 Total 8 35 1 13 0,888889 0,380952 0,72 0,533333
Berdasarkan  hasil  pengukuran pada  presisi,  recall,  akurasi  dan  f-measure  didapatkan  analisis  yaitu akurasi  yang didapat menggunakan  data uji  memperlihatkan  bahwa  dari  5  dokumen  yang diuji  didapatkan ketepatan prediksi  sebesar 72%  dari  total  keseluruhan label  prediksi.  Presisi  yang didapat  sebesar 88.89% menunjukkan  tingginya  ketepatan  hasil  memprediksi  jumlah  label  “benar”  terhadap jumlah  label  “benar” sesungguhnya dari keseluruhan data uji.  Hasil  dari  recall  sebesar 38.1%  pada data uji  menunjukkan  cukup rendahnya ketepatan posisi label “benar” yang sesungguhnya diprediksi secara tepat. Namun pada perhitungan f-measure  didapatkan hasil sebesar 53.3%  yang dimana  hasil ini menunjukkan  seberapa besar ketepatan rata - rata antara hubungan hasil dari  presisi dan recall.  Hasil  ini  dapat diartikan  bahwa model  dapat memprediks i jumlah  keseluruhan  label  secara benar  namun  kurang  baik  dalam  memprediksi  mana  yang  harus berlabel “benar” dan mana  yang harus berlabel “salah”.

## 3.3 Evaluasi
Evaluasi  adalah tahap terakhir  dalam  pengujian system aplikasi  untuk mengetahui apa saja kelebihan dan kekurangan yang terdapat pada sistem aplikasi yang telah dibuat. Setelah melakukan  pengujian, didapatkan beberapa kelebihan  dan kekurangan pada program  aplikasi  yang akan dijelaskan  dibawah ini:
a. Kelebihan  Sistem Aplikasi Text Summarization
Sistem  aplikasi ini  memiliki  beberapa kelebihan, yaitu:
117
1. Memiliki  tingkat ketepatan yang tinggi jika  dibandingkan antara kalimat  yang sudah diprediksi akan masuk sebagai hasil ringkasan teks dengan hasil ringkasan teks yang sudah dijadikan  gold standard.
2. Hasil  yang didapat dari perhitungan ketepatan prediksi  diartikan  bahwa model  dapat mempred - iksi  jumlah  keseluruhan label  secara benar namun  kurang baik  dalam  memprediksi  mana  yang harus berlabel  “benar” dan mana yang harus berlabel “salah”.
b. Kekurangan  Sistem Aplikasi Text Summarization
Selain  memiliki  kelebihan,  sistem aplikasi  ini juga memiliki  beberapa kekurangan, yaitu:
1. Sistem  hanya bisa menerima  masukkan  satu dokumen saja.
2. Sistem  tidak membentuk  kalimat  baru untuk setiap kalimat  yang ada di dalam  ringkasan teks.

## 4. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dari  penelitian,  setelah  menggunakan  dataset  IndoSum  yang  telah ditransformasikan  menjadi  bentuk text didapatkan hasil pengukuran ketepatan dengan rata -rata sebesar 0.889 untuk Presisi,  0.381  untuk Recall,  0.533  untuk F-measure  dan untuk akurasi sebesar 0.72.  Hasil  yang didapat dari perhitungan ketepatan prediksi diartikan  bahwa model dapat memprediksi  jumlah  keseluruhan label secara benar namun kurang baik dalam memprediksi  mana yang harus berlabel “benar” dan mana yang harus berlabel “salah”. Pada penelitian  di  masa depan dapat dilakukan  penerapan Text  Summarization  menggunakan basis Fitur dan metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik  menggunakan pendeketan abstraktif dengan masukin multi  dokumen.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] D. W. Brata and A. Hetami, “Perancangan  Information Retrieval  (IR) Untuk Pencarian  Ide Pokok Teks Artikel Berbahasa Inggris  Dengan  Pembobotan Vector Space Model,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 9, no. 1, pp. 53–59, 2015.
[2] Waseemullah et al. , “A Novel Approach for Semantic  Extractive Text Summarization,” MDPL , pp. 1–14, 2022.
[3] D.  Delvin,  D.  Arisandi,  and  T.  Sutrisno,  “APLIKASI  PERINGKASAN  DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE (MMR),” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 62–68, M ar. 2022.
[4] P. M. Sabuna  and D. B. Setyohadi, “Summarizing  Indonesian  text automatically  by using sentence scoring  and decision  tree,” Proc. - 2017 2nd Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr.  Eng. ICITISEE 2017 , vol. 2018-Janua, no. February, pp. 1–6, 2018.
[5] L. Lebanoff, K. Song, and F. Liu, “Adapting the neural encoder-decoder framework from single to multi-document summarization,” Proc. 2018 Conf. Empir. Methods Nat. Lang. Process. EMNLP 2018 , pp. 4131–4141, 2018.
[6] C. Slamet,  A. R. Atmadja, D. S. Maylawati, R. S. Lestari, W. Darmalaksana,  and M. A. Ramdhani,  “Automated Text Summarization  for Indonesian  Article Using  Vector Space  Model,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci.  Eng. , vol. 288, no. 1, 2018.
[7] L. Suanmali,  N. Salim,  and M . S. Binwahlan, “Fuzzy Logic Based M ethod for Improving Text Summarization,” vol. 2, no. 1, 2009.
[8] D. P. Ismi  and F. Ardianto, “Peringkasan  Ekstraktif Teks Bahasa  Indonesia  dengan  Pendekatan Unsupervised M enggunakan  M etode Clustering,” Cybernetics , vol. 3, no. 02, p. 90, 2020.
[9] A.  J.  C.  Trappey and  C.  V.  Trappey, “An R and  D  knowledge  management  method  for  patent document summarization,” Ind. Manag. Data Syst. , vol. 108, no. 2, pp. 245–257, 2008.
[10] A.  Hernández-castañeda,  R.  A.  García-hernández,  Y.  Ledeneva,  and  C.  E.  M illán-hernández,  “Extractive Automatic  Text  Summarization  Based  on  Lexical-Semantic Keywords,” IEEEAccess ,  vol.  8,  p. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,  2020.
[11] A. D. Dongare,  R. R. Kharde, and A. D. Kachare, “Introduction to Artificial Neural Network,” 2008.
[12] P. Bhasin, “Back Propogation Algorithm: An Artificial Neural Network Approach.”