Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 25 - 32 ISSN Media Elektronik: 2443-3640
Implementasi Tunelling pada Perancangan Sistem Peringkasan dan Klasifikasi Berita Otomatis menggunakan Textrank dan KNN Tunelling Implementation on Design of Sports News Summarization and Classification System using Textrank and KNN
Falahah 1* , Ari Fajar Santoso 2 , Abdullah Fajar 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom
1 falahah@telkomuniversity.ac.id

## Abstract
News summarization is very important in the news analysis process. However, in the summarization process, there are often obstacles such as the large number of news stories and the need for news classification. This research aims to build a simple web-based system that can be used to summarize and classify news which will be very useful in the news analysis process. The proposed  summarization  method  is  Textrank,  and  the  news  classification  method  that  will  be  used  is  KNN.  This  system  is expected to provide an automatic summarization function to make it easier to analyze news content. The data that will be used as the basis for classification modeling is sports news in 3 months, and the classification that will be used to determine whether the news includes sports news in three branches, namely football, rackets or basketball.  Testing of the summarization model using textrank was carried out by applying ROUGE-1 and ROUGE-2, with results of 0.79 and 0.67. Meanwhile, testing the classification model using KNN with k=3 and k=5 is 0.9866 and 0.9666 so k=3 will be used. This system will be built using the  web  scrapping  library,  textrank,  stopword  from  PySastrawi,  scikit-learn  for  the  classification  module  using  the  KNN algorithm, and ngrok for publishing web-based applications. By using ngrok, we can expose the application through internet with a temporary public url without hosting required
Keywords: news, summarization, classification, textrank, KNN, ngrok.

## Abstrak
Peringkasan berita merupakan hal yang sangat penting pada proses analisis berita. Namun dalam proses peringkasan tersebut, seringkali  terdapat  kendala  seperti  banyaknya  jumlah  berita  dan  perlunya  klasifikasi  berita.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang sistem sederhana berbasis web yang dapat digunakan untuk melakukan peringkasan dan klasifikasi berita yang akan sangat  berguna  dalam  proses  analisis  berita.  Metode  peringkasan  yang  diusulkan  adalah  Textrank,  dan  metode pengklasifikasian  berita  yang  akan  digunakan  adalah  KNN.  Sistem  ini  diharapkan  dapat  menyediakan  fungsi  peringkasan otomatis sehingga memudahkan dalam menganalisis isi berita.  Data yang akan digunakan sebagai dasar pemodelan klasifikasi adalah berita olahraga selama tiga bulan, dan klasifikasi dilakukan untuk menentukan apakah berita tersebut termasuk berita olahraga  pada  tiga  cabang  yaitu  sepakbola,  raket  atau  basket.  Pengujian  pada  model  peringkasan  menggunakan  textrank, dilakukan  dengan  menerapkan  ROUGE-1  dan  ROUGE-2,  dengan  hasil  0.79  dan  0.67.  Sedangkan  pengujian  pada  model klasifikasi menggunakan KNN dengan k=3 dan k=5 adalah 0.9866 dan 0.9666 sehingga akan digunakan k=3. Sistem ini akan dibangun  memanfaatkan  pustaka web  scrapping,  textrank,  stopword dari PySastrawi , scikit-learn untuk  modul  klasifikasi menggunakan algoritma KNN, dan ngrok untuk publikasi aplikasi berbasis web. Pemanfaatan ngrok memungkinkan kita untuk mempublikasikan aplikasi di internet dengan menggunakan url publik sementara tanpa harus melakukan hosting.
Kata kunci: berita, peringkasan, klasifikasi, textrank, KNN, ngrok.

## 1. Pendahuluan
Analisis  berita  merupakan  pekerjaan  penting  pada kegiatan kejurnalistikan. Informasi yang dipublikasikan di berbagai media, termasuk media massa mainstream, tak  cukup  hanya  dibaca.  Praktisi  komunikasi  dituntut
mampu  untuk  melakukan  analisis  berita,  sehingga hasilnya dapat menjadi strategi komunikasi pengemasan informasi yang ingin disampaikan kepada masyarakat
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1840 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Analisis isi dipakai untuk menganalisis isi media baik cetak  maupun  elektronik.  Analisis  dilakukan  secara ilmiah untuk mempelajari dan menarik kesimpulan atas suatu fenomena, dengan memanfaatkan dokumen pada isi media cetak  maupun  elektronik. Lewat analisis isi, peneliti dapat mempelajari gamabaran isi, karakteristik pesan,  dan  perkembangan  dari  suatu  isi.  Selain  itu, dapat  dilihat  juga  mana  yang  diuntungkan  atau dirugikan,  pihak  mana  yang  menindas  maupun tertindas.
Bersamaan  dengan  massifnya  jumlah  berita  saat  ini, maka pekerjaan analisis berita tidak dapat berlangsung dengan  cepat,  tanpa  terlebih  dahulu  mempersiapkan konten berita yang akan dianalisis, serta kategori yang harus  dipenuhi  oleh  konten  berita  tersebut.    Guna membantu  proses  analisis  ini,  maka  berita-berita tersebut harus dipilih dengan cermat, disarikan isinya, kemudian diklasifikasikan. Dengan cara ini, penganalisis berita dapat lebh cepat memilih berita yang tepat sesuai kebutuhan.
Kendala  pada  proses  pemilihan  berita  ini  adalah bagaimana  cara  mengumpulkan  berita  dari  sumber media  daring  dengan  cepat,  mensarikan  isinya  dan mengklasifikasikannya.  Hal  ini  terkait  dengan  bidang ilmu  analisis  text  dan  pemrosesan  bahasa  natural ( natural language processing ), yang sangat terkait erat dengan pustaka bahasa yang akan digunakan.  Terkait dengan  berita  dalam  bahasa  Indonesia,  masih  banyak ditemui kendala dalam pemilihan pustaka bahasa yang dapat  dengan  mudah  digunakan  pada  perangkat  lunak ekstraksi  dan  klasifikasi  data.  Penelitian  ini  akan mengusulkan  langkah-langkah  untuk  menyelesaikan masalah  di  atas  dengan  menerapkan  teknik  web scrapping, text summarization dan text classification.
Teknik  peringkasan  berita  menerapkan  konsep peringkasan  teks  yang  dapat  dibagi  menjadi  dua kategori  yaitu:  ringkasan  ekstratif  dan  ringkasan abstraktif.  Ringkasan ekstratif adalah teknik yang akan memilih himpunan bagian kalimat dari teks asal sebagai pembentuk  hasil  rangkuman.    Sedangkan  ringkasan abstratif melibatkan reorganisasi bahasa pada teks asal, dan  jika  diperlukan,  penambahan  kata-kata  baru  atau frase  pada  hasil  peringkasan.  Oleh  karena  itu,  proses peringkasan ekstratif relatif lebih sederhana dibandingkan  dengan  peringkasan  abstraktif.  Hasil peringkasan ekstratif juga dapat dievaluasi menggunakan metrik ROUGE [1].
Penelitian  terkait  peringkasan  teks  sudah  banyak dilakukan, yang menerapkan berbagai algoritma antara lain: Bert [2], Textrank [3], Fuzzy Logic [4], LSA [5], TF-IDF  [6],  dan  lain-lain.  Evaluasi  hasil  peringkasan dapat menggunakan metrik ROUGE atau bleu [7]. Dari sekian banyak algoritma tersebut, Textrank merupakan algoritma  yang  lebih  sering  digunakan  karena  sifat kompleksitas komputasionalnya relatif rendah dibandingkan  yang  lain,  sehingga  proses  eksekusinya
lebih  cepat  dibandingkan  BERT.  Beberapa  riset sebelumnya  menunjukkan  bahwa  algoritma  Textrank memberikan hasil kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma lainnya [8] - [12].
Pada prinsipnya, TextRank adalah algoritma supervised yang  dapat  digunakan  untuk  meringkas  teks  bahasa natural,  yang  dapat  mengambil  bagian  terpenting  dari sumber  teks  dan  menggabung-gabungkannya  hingga membentuk  rangkuman.  Textrank  menggunakan metode  berbasis  graf  yang  mengasumsikan  kata  dan kalimat dianggap sebagai verteks graf [13].  Algoritma pemeringkatan berbasis graf sendiri merupakan sebuah metode  untuk  mengetahui  node  (titik)  yang  relevan pada  sebuah  graf  dengan  cara  mendapatkan  informasi global dari seluruh jaringan node, secara rekursif.
Misal,  G  =  (V,E)  sebagai  graf  dengan  V  adalah sekumpulan  simpul  dan  E  adalah  sekumpulan  sisi, dimana  E  merupakan  sebagian  dari  VxV.  Sebuah  sisi memiliki bobot yang dapat ditentukan nilainya dengan rumus  kesamaan  (similar  formula).  Pada  simpul  Vi, terdapat  In  (Vi),  simpul-simpul  yang  menunjuk  ke simpul tersebut (predecessor) dan Out (Vi), sekumpulan simpul-simpul yang ditunjuk oleh Vi (successor). Skor total pada simpul Vi didefinisikan seperti pada Rumus 1 [14]:
𝑆(𝑉 𝑖 ) = (1 − 𝑑) + 𝑑 ∗ ∑
1 |𝑂 𝑢𝑡 (𝑉 𝑗 )| 𝑆(𝑉 𝑗 ) 𝑗𝜖𝐼 𝑛 (𝑉 𝑖 ) (1)
dimana  d  adalah  damping  factor  yang  dapat  bernilai diantara 0 - 1. Nilai d berperan dalam mengintegrasikan probabilitas  perpindahan  dari  satu  simpul  ke  satu simpul  acak  pada  graf.  Pada  konteks  web  surfing, algoritma  ini  menerapkan  “random  surfer  model”, dimana  pengguna  secara  acak  menekan  link  dengan kemungkinan d  dan berpindah  ke halaman yang  sama sekali baru dengan kemungkinan 1-d. Faktor d biasanya bernilai 0,85. Setiap iterasi diperoleh nilai simpul baru. Error  diketahui  dengan  mengurangi  hasil  iterasi sekarang  dengan  hasil  iterasi  sebelumnya  dengan Rumus 2:
𝑆 𝑘+1 (𝑉 𝑖 ) − 𝑆 𝑘 (𝑉 𝑖 ) (2)
Setelah menjalankan algoritma, skor dihubungkan pada tiap simpul, yang mewakili “pentingnya” simpul dalam suatu graf. Nilai akhir yang diperoleh setelah TextRank selesai  tidak  dipengaruhi  oleh  pilihan  nilai  awal melainkan jumlah iterasi menuju ambang bataslah yang berpengaruh.
Metode  yang  diterapkan  merupakan  graf  berbobot maka perlu diketahui bobot tiap sisi yang menghubungkan simpul-simpul. Maka rumus TextRank seperti terlihat pada Rumus 3:
𝑊𝑆(𝑉 𝑖 ) = (1 − 𝑑) + 𝑑 ∗   ∑ 𝑤 𝑗𝑖 𝑉 𝑘 ∈𝑂 𝑢𝑡 (𝑉 𝑗 ) 𝑊𝑆(𝑉 𝑖 ) 𝑉 𝑗 𝜖𝐼 𝑛 (𝑉 𝑖 ) (3)
WS(Vi) adalah Bobot simpul, Vi & d adalah damping factor (0.85), Vk adalah Himpunan simpul tetangga, Vj
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1840 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
WS(Vi) adalah Bobot simpul, Vj Vj adalah Himpunan simpul tetangga, Vi wji & wjk adalah bobot sisi antara simpul j&i dan j&k secara berurutan
Penelitian  terkait  peringkasan  berita  sudah  banyak dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma misalnya Lexical chain dan word sense disambiguation [15], TF-IDF [6], Maximum Marginal Relevance [16], dan Cross  Latent  Semantic Analysis [17].    Sedangkan penelitian terkait klasifikasi berita secara otomatis juga sudah  dilakukan  dengan menerapkan berbagai algoritma  seperti Naïve  Bayes [18],  ANN[19],  SVM [20]  dan  KNN[21]. K-Nearest  Neighbors (KNN) merupakan salah satu algoritma yang relatif lebih sering digunakan  [22].    Beberapa  penelitian  sebelumnya menunjukkan bahwa akurasi KNN dianggap lebih baik dibandingkan teknik  klasifikasi lainnya, seperti SVM, regresi logistik dan random forest (RF) [23] [24].  Pada umumnya  penelitian  terkait  peringkasan  berita  belum dikombinasikan  dengan  teknik  klasifikasi  berita,  serta hasil  akhir  penelitian  berupa  penerapan  algoritma peringkasan  atau  klasifikasi  pada  studi  kasus  berita beserta  hasil  pengujian  tingkat  akurasinya,  namun belum  ditemui  hasil  akhir  berupa  implementasi  kedua model  tersebut  dalam  bentuk  aplikasi.  Hal  ini  karena perangkat yang digunakan untuk menerapkan algoritma tersebut  pada  umumnya  menggunakan  pustaka  dari Pyhton, baik yang berjalan pada Google colab maupun yang terpasang di lokal.
Di  lain  pihak,  peluang  untuk  mempublikasikan  model menjadi  satu  aplikasi,  meskipun  model  tersebut diimplementasikan  pada  Google  colab,  dimungkinkan dengan  adanya  fasilitas  tunneling  dari  ngrok.  Pada prinsipnya, ngrok menyediakan fitur yang memungkinkan  kita  untuk  mempublikasikan  server lokal  melalui  tunnels  (terowongan)  sehingga  dapat diakses melalui URL publik [25].  Dengan adanya fitur ini,  kita  dapat  mempublikasikan  aplikasi  tanpa  harus memiliki  akun  di  webserver  publik.  Ngrok  juga  dapat diintergrasikan  dengan  model  machine  learning  yang sudah disiapkan di google colab [26].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelesaikan  masalah terkait kebutuhan awal untuk membantu analisis berita, yaitu bagaimana menyediakan isi berita secara singkat dan  cepat,  dengan  mengusulkan  rancangan  sistem peringkasan  dan  klasifikasi  berita  secara  otomatis. Sistem ini akan dibangun dengan memanfaatkan teknik web  scrapping ,  algoritma  peringkasan  teks  dan klasifikasi teks, serta pustaka-pustaka pendukung pada python  yang  dapat  berjalan  pada  google  colab, termasuk  fitur  publikasi  berupa  aplikasi  web  yang berjalan  pada  url  publik  menggunakan  fitur tunelling dari  ngrok.  Pertanyaan  yang  akan  dijawab  pada penelitian  ini  adalah:  Bagaimana  melakukan  web scrapping  pada  situs  berita  online?;  Bagaimana melakukan peringkasan berita?; Bagaimana membangun  model  klasifikasi  berita?;  Bagaimana
merancang sistem yang memuat model peringkasan dan klasifikasi, yang berjalan pada lingkungan cloud.
Perbedaan  penelitian  ini  dari  penelitian  terkait sebelumnya  adalah  penggabungan  antara  proses peringkasan dan klasifikasi. Sedangkan kontribusi yang dihasilkan  dari  penelitian  ini  adalah  tersedianya rancangan  sistem  peringkasan  berita  otomatis  yang dapat  berjalan  pada  lingkungan  cloud,  sehingga  dapat dengan  mudah  dibagi-pakaikan  ke  pihak  yang memerlukan.

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  digunakan  metode  penelitian Canonical  Action  Research (CAR)  yang  merupakan salah  satu  bentuk  metode Action  Research .    Metode Action Research (AR)  sendiri banyak digunakan pada bidang  pendidikan  dan  mengacu  pada  usaha  untuk meningkatkan  kualitas  organisasi  dan  kinerjanya. Tetapi, metode AR juga sudah banyak digunakan dalam pembangunan  software  [27]  [28]  dan  diterapkan  pada beberapa  pembangunan  aplikasi  di  kalangan  industri [29].
Metode  CAR,  yang  merupakan  salah  satu  varian  dari metode  AR,  dilakukan  melalui  lima  tahapan  seperti yang terlihat pada gambar 1.  Perbedaan mendasar atas metode  CAR  terhadap  metode  AR  adalah  proses penelitian  berlangsung  secara  iteratif,  kolaboratif  dan terstruktur [30].
Tahapan-tahapan pada metode CAR adalah:
Diagnosis , meliputi eksplorasi terhadap ruang lingkup penelitian,  identifikasi  permasalahan,  kebutuhan  dan keinginan stakeholder secara keseluruhan.  Pada fase ini perlu  ditetapkan  tema  penelitian  yang  mencerminkan permasalahan  dan  ruang  lingkup  pengetahuan  yang akan dicakup.
Planning ,  merupakan  fase  perencanaan  terhadap tindakan yang akan dilakukan, berdasarkan kondisi dan ruang  lingkup  yang  sudah  diketahui  pada  fase sebelumnya.  Pada fase ini ditentukan batasan masalah, asumsi-asumsi,  definisi-definisi  serta  kendala  yang harus dipertimbangkan.  Hasilnya berupa hipotesa atau usulan  solusi  yang  harus  diikuti  dengan  landasan teoritis ilmiah yang relevan.
Intervention , merupakan tahapan implementasi rencana.
Evaluation ,  merupakan  tahapan  untuk  menganalisis efek  atas  tindakan  yang  dilakukan,  yang  disesuaikan dengan  latar  belakang  teori  yang  diacu,  ketika menyusun atau merencanakan tindakan.
Reflection ,  merupakan  tahap  diseminasi  pengetahuan atau  pelajaran  yang  diperoleh  dari  hasil  implementasi dan evaluasi, kepada berbagai pihak di organisasi.
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
Gambar 1. Tahapan Canonical Action Research [30]
Pada  penelitian  ini  metoda  CAR  diterapkan  hingga langkah  3  yaitu intervention .  Hal  ini  karena  cakupan tahapan  perancangan  tidak  meliputi  evaluasi  sistem yang  sudah  berjalan  ataupun  penyebarluasan  hasil kepada berbagai pihak terkait.
3. Hasil dan Pembahasan
Pada fase diagnosis, ditetapkan identifikasi permasalahan  dan  ruang  lingkup  penelitian.  Ruang lingkup  permasalahan  yang  akan  dicakup  meliputi penyediaan  solusi  untuk  mengatasi  masalah  ekstraksi konten  berita,  peringkasan  dan  klasifikasi  isi  berita, dengan  menerapkan  teknik  dan  algoritma  sebagai berikut:  Ekstraksi  konten  berita  akan  menggunakan teknik  web  scrapping;  Peringkasan  isi  berita  akan menggunakan  metode  Textrank;  Klasifikasi  isi  berita akan menggunakan metode KNN.
Dikarenakan  penelitian  ini  berfokus  pada  kasus peringkasan  berita  olahraga  dari  media  berbahasa Indonesia,  maka  beberapa  batasan  yang  diterapkan antara  lain:  Ruang  lingkup  berita  dibatasi  pada  berita olahraga, yang mencakup tiga kategori yaitu sepakbola, raket  dan  basket;  Dataset  berita  diambil  dari  media sport.detik.com; Durasi pengambilan berita antara Juli 2023  hingga  November  2023;  Proses  yang  akan dicakup  pada  sistem  meliputi  ekstraksi  data, peringkasan dan klasifikasi data teks.
Adapun asumsi-asumsi yang digunakan untuk menyusun solusi atas permasalahan ini adalah: Sistem harus  berjalan  pada  lingkungan  komputasi  awan  dan dapat  digunakan  oleh  siapa  saja  tanpa  perlu  proses instalasi  yang  rumit;  Pengguna  harus  memahami struktur  dokumen  situs  berita  untuk  memudahkan proses web-scrapping; Pengelompokan berita mengikuti pengkategorian berita yang digunakan pada situs sumber berita.
Berdasarkan asumsi dan batasan masalah di atas, maka sistem  diusulkan  untuk  berjalan  pada  arsitektur komputasi  awan  dengan  memanfaatkan  fitur  dari google colab , dipadukan dengan ngrok sebagai sarana publikasi aplikasi berbasis web.
Tahapan  intervention  adalah  realisasi  dari  rencana implementasi, yaitu perancangan aplikasi dan
pembangunannya pada platform teknologi yang dipilih. Tahapan  perancangan  aplikasi  meliputi:  Identifikasi kebutuhan pengguna; Spesifikasi fungsional; mplementasi spesifikasi fungsional; Pengujian fungsional; dan perancangan antarmuka.
Secara garis besar, fungsional sistem dapat dilihat pada usecase diagram seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Fungsional Sistem Peringkasan dan Klasifikasi Berita
Berdasarkan  identifikasi  kebutuhan  pengguna,  maka sistem  yang  akan  dibangun  meliputi  spesifikasi  serta rancangan  aplikasi  seperti  diuraikan  pada  bagian berikut:
Extract  Data ,  dilakukan  dengan  menerapkan  teknik web scrapping . Web scrapping dilakukan dengan cara mempelajari  struktur  halaman  web  situs  berita  target dan  memodifikasi  blok  program  untuk  membaca konten.
Peringkasan teks, merupakan fitur untuk membaca data konten yang dihasilkan dari proses web scrapping dan membuat  peringkasan  dengan  menerapkan  metode textrank .
Klasifikasi teks, merupakan fitur untuk mengelompokkan  konten  yang  sudah  dirangkum menjadi tiga kategori yaitu raket, sepakbola dan basket. Metode yang digunakan adalah KNN.
Desain  sistem  di  atas  kemudian  diimplementasikan secara  teknis  dengan  memanfaatkan  beberapa  pustaka pada Python dan mengikuti prosedur sebagai berikut:
Fungsi  Web  Scrapping,  yang  dibangun  berupa  fungsi yang  menggunakan  beberapa  pustaka  sebagai  berikut: Request-html , merupakan pustaka Python berupa modul web-scrapping yang dapat mengeksekusi HTTP request dan rendering  Javascript ;  dan Bs4  (Beautiful  soup) , merupakan pustaka Python untuk mendapatkan struktur data, dan berinteraksi melalui HTML.
Secara garis besar, proses web scrapping dapat dilihat seperti pada Gambar 3. Hasilnya adalah diperoleh text yang  memuat  isi  berita,  yang  disimpan  dalam  tabel dataframe  dengan  struktur:  link, title ,  judul,  kategori, content .
Gambar 3. Proses Web Scrapping
Fungsi Peringkasan Text yang dibangun menggunakan putaka  Python:  (a)  nltk  dan  nltk.tokenized,  (b)  Glove, untuk glove  vector  of  words ,  utk  proses  word embedding,  dan  (c) Pysastrawi ,  untuk stopwords berbahasa  Indonesia.    Proses  yang  dilakukan  sebagai berikut: tokenized ; word embedding ; text preprocessing ( remove  stopwords ); extract  word  vector ; similarity matrix (menggunakan cosine  similarity );Menerapkan pagerank.
Fungsi  Klasifikasi  berita  yang  dilakukan  setelah diperoleh  konten  berita  yang  sudah  diringkas.  Model klasifikasi  yang  dipilih  adalah  KNN,  dan  tahapan- tahapannya  adalah:  Memberikan  label  pada  dataset berita  hasil  peringkasan,  menjadi  tiga  kategori  yaitu sepakbola,  raket,  dan  basket;  Membagi  dua  dataset menjadi  data  latih  dan  data  uji; Preprocessing  text seperti  melakukan tokenizing ,  membuang stopwords dan membersihkan tanda baca; dan menerapkan model KNN menggunakan pustaka scikit-learn .
Pengujian teknis terhadap model yang diusulkan sudah dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  [31],  sehingga pada artikel ini akan ditampilkan beberapa contoh hasil pengujian yaitu pengujian model peringkasan berita dan pengujian model klasifikasi berita.
Pengujian fungsional terhadap hasil peringkasan berita menunjukkan  bahwa  prosedur  peringkasan  berita menggunakan  metode  textrank  sudah  bekerja  dengan baik.  Tabel  1  menampilkan  contoh  hasil  metode textrank  yang  dapat  meringkas  berita  menjadi  hanya memuat kata-kata penting dari isi berita tersebut.
Pengujian terhadap model klasifikasi berita yang sudah dilakukan pada penelitian sebelumnya [31], menunjukkan  bahwa  akurasi  untuk  model  klasifikasi dengan metode kNN untuk k =3, adalah 0.98666, dan untuk k=5 tingkat akurasinya adalah 0.9666, sehingga model yang akan diterapkan adalah dengan k=3.
Selain  itu,  pengujian  juga  dilakukan  terhadap  model prediksi,  yang  berupa  penerapan  model  tersebut  pada teks  berita  yang  belum  diberi  label  untuk  mengetahui apakah  model  mampu  mengklasifikasi  berita  dengan
tepat. Sebagai contoh, konten berita akan diambil dari situs  Kompas  dan  CNN.    Tabel  2  menampilkan beberapa contoh hasil prediksi kategori berita olahraga.
Tabel 1. Contoh Hasil Peringkasan Berita Attribute Data Link https://sport.detik.com/sepakbola/bola-dunia/d- 6975897/rabiot-messi-tidak-pantas-raih-ballon-dor Title Rabiot: Messi Tidak Pantas Raih Ballon d'Or Category Sepakbola Content Gelandang  Prancis  Adrien  Rabiot  menilai  Lionel Messi  tidak  pantas  menang  Ballon  d'Or  2023. Menurutnya,  ini  persaingan  antara  Kylian  Mbappe dan Erling Haaland.Messi dijagokan meraih Ballon
d'Or 2023 menyusul kesuksesannya bersama timnas Argentina  di  Piala  Dunia  2022.  Mantan  pemain Barcelona  itu  akhirnya  menjuarai  Piala  Dunia  usai sukses  bersama  Argentina  di  Qatar.Messi  juga memberikan  dampak  besar  ke  klub  barunya,  Inter Miami. Pemain 36 tahun itu membawa Inter Miami juara  Leagues  Cup.  Namun,  Messi  dianggap  gagal dan dapat kritik saat masih di Paris Saint-Germain. Meski  juara  Ligue  1,  PSG  gagal  di  Liga Champions."Saya terus mendengar kalau Messi akan melakukannya.  Tapi  dalam  kaitannya  dengan olahraga,  seharusnya  antara  Kylian  Mbappe  dan Erling  Haaland,"  ujar  Rabiot  kepada  RMC Sport."Sulit  untuk  memilih  satu  dari  yang  lain, tergantung  apa  dasarnya.  Tidak  semua  orang  akan setuju, tapi ini akan antara mereka berdua," katanya. Kylian  Mbappe  memang  berkaitan  dengan  Lionel Messi di level klub karena pernah satu tim di PSG. Namun  di  level  individu,  Mbappe  juga  bersinar  di Piala  Dunia  Dunia  2022  dengan  meraih  Golden Boot.Sementara  itu,  Erling  Haaland  sukses  besar bersama  Manchester  City  musim  lalu.  Striker Norwegia  itu  mencetak  total  52  gol  di  semua kompetisi  dan  ikut  mengantar  The  Citizens  meraih treble.
Summary Menurutnya,  ini  persaingan  antara  Kylian  Mbappe dan Erling Haaland.Messi dijagokan meraih Ballon d'Or 2023 menyusul kesuksesannya bersama timnas Argentina  di  Piala  Dunia  2022.  Mantan  pemain Barcelona  itu  akhirnya  menjuarai  Piala  Dunia  usai sukses  bersama  Argentina  di  Qatar.Messi  juga memberikan  dampak  besar  ke  klub  barunya,  Inter Miami. Tidak semua orang akan setuju, tapi ini akan antara  mereka  berdua,"  katanya.  Kylian  Mbappe memang berkaitan dengan Lionel Messi di level klub karena  pernah  satu  tim  di  PSG.  Namun  di  level individu, Mbappe juga bersinar di Piala Dunia Dunia 2022  dengan  meraih  Golden  Boot.Sementara  itu, Erling  Haaland  sukses  besar  bersama  Manchester City musim lalu.
Tabel 2. Contoh Hasil Prediksi Klasifikasi Berita Olahraga
No Sumber Konten Berita Prediksi Kategori 1 Kompas Tunggal  putra  Denmark,  Viktor
Axelsen,  melempar  raket  seusai juara  Indonesia  Open  2023.
Viktor  Axelsen  juara  Indonesia Open  2023  setelah  mengalahkan wakil  tuan  rumah,  Anthony Sinisuka  Ginting,  pada  laga  final di Istora Senayan, Jakarta, Minggu  (18/6/2023).    Axelsen meraih kemenangan straight game  atau  dua  gim  langsung dengan skor 21-14, 21-13.
Raket
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
No Sumber Konten Berita Prediksi Kategori Axelsen lantas melakukan selebrasi  usai  memastikan  gelar juara.    Peraih  medali  emas Olimpiade Tokyo 2020 itu memberikan  dua  raket  kepada penonton.  Raket  pertama  ia berikan
kepada
seorang penggemar yang berada di tribune
belakang lapangannya.
2 CNN Indonesia  harus  tampil  di  babak playoff karena menjadi juru kunci Grup  G  Kualifikasi  Piala  Dunia 2022.  Indonesia  termasuk  empat tim  yang  performanya  paling buruk  dalam  kualifikasi  tersebut.
Indonesia akan bertindak sebagai tuan rumah terlebih dahulu pada 7
September 2021. Sedangkan
pertandingan  leg  kedua  akan berlangsung  pada  12  Oktober
2021 di Taiwan.
Sebanyak  24  tim  yang  dibagi menjadi enam grup akan tampil di babak kualifikasi Piala Asia 2023. Sebanyak 11 tiket ke putaran final
Piala  Asia  2023,  yang  akan berlangsung  di  China  pada  16
Juni  hingga  16  Juli  2023, diperebutkan. Sepak bola
Setelah diperoleh model prediksi yang baik, selanjutnya model  tersebut  diterapkan  pada  antarmuka  berbasis web,  dengan  memanfaatkan  pustaka  ngrok  untuk Python  pada  google  colab.    Gambar  4  menampilkan antarmuka  untuk  hasil  ekstrak  data  dari  berbagai sumber berita.
Gambar 4. Antarmuka Ekstrak Data dari Sumber Berita
Setelah  diperoleh  konten  berita,  selanjutnya  dapat dilakukan  proses  peringkasan,  baik  dilakukan  secara kolektif  ataupun  untuk  satu  blok  artikel  yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna (Gambar 5).
Gambar 5. Antarmuka Proses Peringkasan Berita
Konten berita yang sudah diringkas kemudian dijadikan masukan untuk membangun model klasifikasi. Gambar 6 menampilkan hasil klasifikasi berita untuk data-data yang sudah dimasukkan.

## Gambar 6. Hasil Klasifikasi Berita
Setelah  diperoleh  model  klasifikasi  yang  kemudian disimpan pada sistem, model ini dapat digunakan untuk memprediksi  klasifikasi  konten  berita  yang  baru  atau dari  sumber  berita  yang  berbeda,  baik  dengan menyimpan  konten  berita  dalam  satu  dataset  khusus maupun secara langsung dengan cara menyalin konten berita pada area teks dan memanggil fungsi klasifikasi sesuai  model  yang  sudah  dibangun  sebelumnya (Gambar 7).
Gambar 7. Prediksi Klasifikasi Berita
Tahapan selanjutnya adalah publikasi web menggunakan  fitur  tuneling  dari  ngrok,  dengan langkah-langkah  sebagai  berikut:  Menyimpan  model untuk  peringkasan  dan  klasifikasi  berita;  Instalasi pustaka pyngrok pada google colab ; Menyiapkan ngrok autotoken ; Menyiapkan platform aplikasi berbasis web ; Menjalankan  aplikasi  web  ( mode  external ),  dan  catat port yang digunakan; Memanggil ngrok dari Python dan memulai tunelling/connection ,  catat public-url yang dihasilkan.
Sebagai  contoh,  berikut  skrip  untuk  memanggil aplikasi dan menampilkan public url dari ngrok.  Pada contoh  ini,  port  yang  digunakan  adalah  8000,  dan contoh public url yang dihasilkan adalah: http://02cb- 33-82-95-132.ngrok.io
ngrok_tunnel = ngrok.connect( 8000 ) print ( 'Public URL:' , ngrok_tunnel.public_url)
nest_asyncio.apply()
uvicorn.run(app, port= 8000 )

## Hasil eksekusi
INFO:     Started server process [61] INFO:     Waiting for application startup.
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1840 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
INFO:     Application startup complete. INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) Public URL: http://02cb-33-82-95-132.ngrok.io
Dalam mengembangkan sistem peringkasan berita ini, masih  terdapat  kendala  yaitu:  Model  klasifikasi  yang dibangun, masih dibatasi untuk tiga kategori, sehingga masih perlu ditambahkan kemampuan untuk klasifikasi berdasarkan kategori lainnya; Kemampuan peringkasan perlu  ditambah  dengan  penetapan  keyword  dan penentuan  topik,  agar  lebih  memudahkan  praktisi jurnalistik melakukan analisis berita; dan hosting yang dilakukan  masih  bersifat  sementara  ( temporary ), sehingga perlu disiapkan platform yang lebih permanen untuk hosting agar sistem ini dapat dimanfaatkan secara luas.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  diuraikan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa sistem peringkasan  dan  klasifikasi  berita  olahraga  yang dibangun dengan menggunakan metode textrank untuk peringkasan  berita  dan  KNN  untuk  klasifikasi  berita sudah dapat membantu menjawab beberapa permasalahan  seperti  kemampuan  untuk  melakukan web scrapping untuk mendapatkan konten berita secara otomatis,    fasilitas  peringkasan  konten  berita  dan penentuan  kategori  berita  olahraga  pada  tiga  kategori yaitu  sepakbola,  raket  dan  basket.    Sistem  juga  dapat berjalan  pada  lingkungan  komputasi  awan  karena dijalankan pada google colab yang dapat dioperasikan oleh  siapa  saja  menggunakan  akun  Google  masing- masing.  Sedangkan  antarmuka  berbasis  web  dapat difasilitasi  dengan  memanfaatkan  fasilitas  dari  ngrok. Pengembangan  lebih  lanjut  dapat  diarahkan  dengan menambahkan  beberapa  fitur  pada  fungsi peringkasan seperti  ekstrak  keywords,  penentuan  topik,  serta penambahan jenis kategori pada fitur klasifikasi berita

## Daftar Rujukan
[1] C.  Zhu,  “Applications  and  future  of  machine  reading comprehension,”  in Machine  Reading  Comprehension , Elsevier, 2021, pp. 185–207.
[2] D.  Miller,  “Leveraging  BERT  for  Extractive  Text Summarization on Lectures,” Jun. 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1906.04165.
[3] 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, pp. 1–19, Jan. 2022, doi: 10.1155/2022/5649994.
[4] S.  Kemahduta,  “Automatic  Text  Summarization  dengan kategorisasi  pada  berita  online  mengenai  tokoh  masyarakat indonesia  dengan  metode  Fuzzy  Logic,”  Universitas  Sebelas Maret, 2019.
[5] H. Gupta and M. Patel, “Method Of Text Summarization Using Lsa And Sentence Based Topic Modelling With Bert,” in 2021
International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS) , Mar. 2021, pp. 511–517, doi: 10.1109/ICAIS50930.2021.9395976.
[6] K.  U.  Manjari,  S.  Rousha,  D.  Sumanth,  and  J.  Sirisha  Devi, “Extractive  Text  Summarization  from  Web  pages  using
Selenium  and  TF-IDF  algorithm,”  in 2020  4th  International Conference  on  Trends  in  Electronics  and  Informatics (ICOEI)(48184) , Jun. 2020, pp. 648–652, doi: 10.1109/ICOEI48184.2020.9142938.
[7] P. Modaresi, P. Gross, S. Sefidrodi, M. Eckhof, and S. Conrad, “On (Commercial) Benefits of Automatic Text Summarization Systems  in  the  News  Domain:  A  Case  of  Media  Monitoring and  Media  Response  Analysis,”  Jan.  2017,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/ 1701.00728.
[8] K. S. Thakkar, R. V Dharaskar, and M. B. Chandak, “Graph- Based  Algorithms  for  Text  Summarization,”  in 2010  3rd International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology , Nov. 2010, pp. 516–519, doi:
10.1109/ICETET.2010.104.
[9] A.  Abdurrohman,  “Evaluasi  Algoritma  Textrank  pada Peringkasan Teks Berbahasa Indonesia,” Universitas Sumatera Utara, 2018.
[10]  Y.  Marsyah  and  S.  H.  Wijaya,  “Perbandingan  Kinerja Algoritme  TextRank  dengan  Algoritme  LexRank  pada Peringkasan  Dokumen  Bahasa  Indonesia,”  IPB  University, 2013.
[11]  S.  R.  K.  Harinatha,  B.  T.  Tasara,  and  N.  N.  Qomariyah, “Evaluating  Extractive  Summarization  Techniques  on  News Articles,”  in 2021  International  Seminar  on  Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) , Jul. 2021, pp. 88– 94, doi: 10.1109/ISITIA52817.2021.9502230.
[12]  M. Zhang, X. Li, S. Yue, and L. Yang, “An Empirical Study of TextRank for Keyword Extraction,” IEEE Access , vol. 8, pp. 178849–178858, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3027567.
[13]  S.  Mishra,  M.  Kuznetsov,  G.  Srivastava,  and  M.  Sviridenko, “VisualTextRank:  Unsupervised  Graph-based  Content Extraction  for  Automating  Ad  Text  to  Image  Search,”  Aug. 2021, doi: 10.1145/1122445.1122456.
[14]  Y.  Chen  and  Q.  Song,  “News  Text  Summarization  Method based  on  BART-TextRank  Model,”  in 2021  IEEE  5th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC) , Mar. 2021, pp. 2005–2010, doi: 10.1109/IAEAC50856.2021.9390683.
[15]  N.  A.  Maghfiroh,  G.  W.  Wicaksono,  and  C.  S.  K.  Aditya, “Peringkasan  Berita  Online  Corona  Virus  dengan  Metode Lexical Chain dan Word Sense Disambiguation,” Komputika J. Sist. Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 145–151, Aug. 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i2.4499.
[16]  S.  Tuhpatussania  and  L.  M.  Nurkholis,  “Automatic  Text Summarization Artikel Berita Menggunakan Metode Maximum Marginal Relevance,” EXPLORE , vol. 12, no. 2, p.
18, Jul. 2022, doi: 10.35200/explore.v12i2.543.
[17]  G.  W.  Wicaksono,  M.  N.  M.  Hakim,  N.  Hayatin,  N.  P. Hidayah, and T. I. Sari, “Text Summarization on Verdicts of Industrial Relations Disputes Using the Cross-Latent Semantic Analysis  and  Long  Short-Term  Memory,” JOIV    Int.  J. Informatics  Vis. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  847–853,  Sep.  2023,  doi: 10.30630/joiv.7.3.2052.
[18]  B.  Imran,  M.  N.  Karim,  and  N.  I.  Ningsih,  “KLASIFIKASI BERITA HOAX TERKAIT PEMILIHAN UMUM PRESIDEN  REPUBLIK  INDONESIA  TAHUN  2024 MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES  DAN  SVM,” Din. Rekayasa ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  1–9,  Jan.  2024,  doi: 10.20884/1.dinarek.2024.20.1.27.
[19]  A. S. Ridwan, Y. H. Chrisnanto, and R. Ilyas, “KLASIFIKASI KALIMAT  PADA  BERITA  OLAHRAGA  SECARA OTOMATIS  MENGGUNAKAN  METODE  ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,” J. Komput. dan Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 88–97, Apr. 2021, doi: 10.35508/jicon.v9i1.3708.
[20]  G.  Elisabeth,  Rahma  Salsa  Bilah,  S.  N.  Ardini,  N.  Agustina, and  D.  A.  Rismayadi,  “KLASIFIKASI  BERITA  PALSU KENAIKAN  HARGA  BAHAN  BAKAR  MINYAK  (BBM) MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR MACHINE  (SVM),” Naratif    J.  Nas.  Riset,  Apl.  dan  Tek. Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  104–109,  Dec.  2023,  doi: 10.53580/naratif.v5i2.188.
[21]  R.  M.  Juwita,  E.  Haerani,  S.  K.  Gusti,  and  S.  Ramadhani,
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1840 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
“Klasifikasi  Berita  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 259–268, Apr. 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i2.4192. [22]  J. Ahmed and M. Ahmed, “ONLINE NEWS
CLASSIFICATION USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES,” IIUM  Eng.  J. ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  210–225, Jul. 2021, doi: 10.31436/iiumej.v22i2.1662.
[23]  Nur  Ghaniaviyanto  Ramadhan,  “Indonesian  Online  News Topics  Classification  using  Word2Vec  and  K-Nearest Neighbor,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol.  5,  no.  6,  pp.  1083–1089,  Dec.  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i6.3547.
[24]  K. Munawaroh and A. Alamsyah, “Performance Comparison of SVM, Naïve Bayes, and KNN Algorithms for Analysis of Public Opinion Sentiment Against COVID-19 Vaccination on Twitter,” J. Adv. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 113–125, Mar. 2023, doi: 10.15294/jaist.v4i2.59493.
[25]  Ngrok,  “What  is  ngrok.”  https://ngrok.com/docs/what-is- ngrok/.
[26]  A. RS, “Quickly share ML WebApps from Google Colab using
ngrok for Free,” Toward Data Science , 2020. https://towardsdatascience.com/quickly-share-ml-webapps- from-google-colab-using-ngrok-for-free-ae899ca2661a (accessed Apr. 04, 2024).
[27]  G.  .  Santos,  P.S.M,  Travassos,  “Action  Research  Can  Swing the  Balance  in  Experimental  Software  Engineering,” Adv. Comput. , vol. 83, pp. 205–276.
[28]  M.  Staron, Action  Research  in  Software  Engineering .  Cham: Springer International Publishing, 2020.
[29]  S.  M,  “Action  Research  in  Software  Engineering:  Metrics’ Research  Perspective,”  in Theory  and  Practice  of  Computer Science. SOFSEM 2019. Lecture Notes in Computer Science , Springer Berlin Heidelberg, 2019.
[30]  N. Davidson, R.M, Martinsons, M.G., Kock, “Systems Journal: Principles of Canonical Action Research,” J. Inf. , vol. 14, pp. 65–86, 2004.
[31]  Falahah,  “Summarization  and  Classification  of  Sports  News using Textrank and KNN,” Int. J. Syst. Eng. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 23–29, 2024, doi: 10.29207/joseit.v3i1.5706.