## PERANCANGAN INFORMATION RETRIEVAL (IR) UNTUK PENCARIAN IDE POKOK TEKS ARTIKEL BERBAHASA INGGRIS DENGAN PEMBOBOTAN VECTOR SPACE MODEL

## DwijaWisnu B, Anandini Hetami STMIK ASIA Malang

## ABSTRAK
Artikel  berbahasa  Inggris  merupakan  artikel  dengan  bahasa  yang  paling  cepat  menyebar  dan terbaru  dikarenakan  bahasa  Inggris  merupakan  bahasa  internasional  yang  banyak  digunakan  orang  di dunia, namun tidak semua orang fasih berbahasa Inggris dan membutuhkan bantuan untuk mengerti isi sementara artikel yang akan dibaca sangat penting dan panjang sehingga dapat menyita waktu.
Memanfaatkan Information Retrieval pada teks mining untuk menemukan ide pokok dalam teks pada artikel berbahasa Inggris, dapat membantu pembaca untuk lebih mudah memahami isi artikel dan menghemat waktu yang dibutukan untuk membaca secara garis besar dengan memberikan sebuah konten yang  lebih  ringkas  dari  artikel  awal.  Basis  pertama  yang  digunakan  adalah  Term  Frequency  Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  untuk  memberikan  nilai  dan  menggunakan  pembobotan  Vector  Space Model  untuk  menarik  hasil  dari  pencarian  ide  pokok.  Kata  kunci  yang  digunakandalam  proses peringkasan adalah judul dari artikel.
Hasil kesimpulan yang didapatkan dari sistem pencarian ide pokok otomatis ini memberikan nilai recall 66,68%, precision 72,29%, dan f-measure sebesar 70,38%. Kata  kunci: Information  Retriveal,  Pencarian  Ide  Pokok, Peringkasan  Otomatis , Teks  Mining ,  Vector Space Model

## ABSTRACT
English article is one of the most fastest for spreading and most update article because English is used as international language and many people learn it but  not everyone is fluent in English and need helps to understand the contain of an article that will be read, meanwhile the article is important and long and can takes time to finish.
Using Information Retrieval in text mining to found the main idea in English text article can help the reader to understand the article and reducing the time that needed to read the outline with giving a content  that  more  compact  than  the  original  one.  The  first  base  is  using  Term  Frequency  Inverse Document Frequency (TF-IDF) to give value and using Vector Space Model weighting to get the result for the main idea. The keyword that used in process are the article title.
The Result for the main idea search systemgive 66,68% recall, 72,29% recall, 70,38% f-measure as marginal value.
Kata  kunci: Automatic summarization ,  Information  Retriveal,  Main  Idea  Searching, Text  Mining ,  Vector Space Model

## PENDAHULUAN
Artikel  adalah  salah  satu  informasi berupa tulisan yang berisikan informasi, gagasan pikiran,  atau  pendapat  penulis  yang  berguna bagi  pembaca.  Dalam  dunia  Internet  terdapat banyak sekali informasi-informasi berupa artikel yang  tersebar  luas  dan  dalam  berbagai  bahasa. Salah satu jenis artikel yang banyak dijumpai di dunia maya adalah artikel tentang komputer dan teknologi  yang  merupakan  topik  yang  banyak dibicarakan di era teknologi modern saat ini.
Salah satu cara untuk peringkasan yang sudah  diterapkan  adalah  Peringkasan  Teks Otomatis  ( Automated Text Summarization )  atau sering disebut Text Summarization , yaitu sebuah
proses  untuk  menghasilkan  ringkasan  dari  teks menggunakan  komputer.  Tujuannya  untuk mengambil  sumber  infomasi  dengan  mengutip sebagian  besar  isi  yang  penting  dan menampilkan  kepada  pembaca  dalam  bentuk ringkas  sesuai  dengan  kebutuhan  pembaca. Dengan demikian teknologi ini dapat membantu pembaca  untuk  menyerap  informasi  yang terdapat  dalam  teks  melalui  ringkasan  tanpa membaca keseluruhan dokumen.
Vector  Space  Model  (VSM) sebagai metode yang mengukur kemiripan antara suatu dokumen  dengan  suatu  query  user  dengan menggunakan  cosinus  dari  sudut  antar  vektor yang dibentuk oleh dokumen dengan vektor dari
kata kunci yang diinputkan oleh user  dalam hal ini kata kunci adalah judul dari artikel.
Data yang digunakan adalah teks artikel berbahasa  Inggris  yang  dapat  disimpan  dalam format .txt dapat berupa artikel dalam laman di Internet  ataupun ebook yang  memungkinkan untuk  disalin  isinya.  Peringkasan  dilakukan  per artikel  dengan  basis  pertama  adalah  TF-IDF sedangkan  basis  kedua  VSM.  Peringkasan dilakukan  per  artikel  dengan  hasil  ektsraksi, kalimat yang dianggap sebagai inti teks mewakili ide pokok akan diambil.

## KAJIAN TEORI
INFORMATION  RETRIEVAL (SISTEM  TEMU KEMBALI)
Information
Retrieval merupakan sistem  yang  menerima query dari  pengguna, kemudian dilakukan ranking terhadap dokumen berdasar  kesesuian  terhadap query .  Hasil ranking  yang  diberikan  pada  pengguna merupakan  dokumen  yang  menurut  sistem memiliki relevansi terhadap query , tetapi tingkat relevansi  itu  sendiri  merupakan  hal  yang subjektif  tergantung  dari  pengguna  yang dipengaruhii oleh berbagai macam faktor seperti topik,  pewaktuan,  sumber  informasi  maupun tujuan  pengguna.  Model  sistem  temu  kembali menentukan  detail  sistem  temu  yaitu  meliputi representasi  dokumen  maupun query ,  fungsi pencarian  ( retrieval  function ),  dan  notasi kesesuaian  ( relevance  notation )  dokumen terhadap query .
Information  Retrieval  terbagi  dari beberapa  bagian  yang  dijabarkan  sebagai berikut:
1. Text  Operations ,  meliputi  pemilihan  kata- kata  dalam  query  maupun  dokumen  ( term selection )  dalam  proses  transformasi dokumen  atau  query  menjadi term  index (indeks kata-kata).
2. Query  formulation ,  memberi  bobot  pada indeks kata-kata query.
3. Ranking ,  mencari  dokumen-dokumen  yang relevan terhadap query dan mengurungkan dokumen
tersebut berdasarkan kesesuaiannya dengan query.
4. Indexing ,  membangung  basis  data  indeks dari  koleksi  dokumen  Dilakukan  terlebih dahulu  sebelum  pencarian  dokumen dilakukan.

## DATA MINING
Sistem  Manajemen  Basis  Data  tingkat lanjut  dan  teknologi datawarehousing mampu untuk  menampilkan  “banjir”  data  dan  untuk mentransformasikannya  ke  dalam  basis  data yang  berukuran  besar.  Diperlukan  teknik  baru yang secara pintar dan otomatis
mentransformasikan  data-data  yang  diproses untuk menghasilkan pengetahuan dan informasi yang  berguna. Data  mining adalah  serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual.  Kata mining berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang  berharga  dari  sejumlah  besar  material dasar (Pramudiono:2003) . Secara  sederhana data  mining dapat dikatakan  sebagai  proses  menyaring  atau ”menambang”  pengetahuan  suatu  pengetahuan baru dari sejumlah data yang besar menggunakan  serangkaian  proses  matematika. Hal penting yang terkait data mining adalah:
a. Data  mining merupakan  proses  otomatis terhadap data yang ada.
b. Data yang akan diproses  berupa data yang sangat besar.
Tujuan data  mining adalah  mendapatkan hubungan atau pola yang mungkin memberikan indikasi bermanfaat.
TEXT MINING Text  mining merupakan  salah  satu bidang  khusus  dari data  mining . Text  mining dapat  didefiniskan  sebagai  suatu  proses menggali  informasi  dimana  seorang  user berinteraksi  dengan  sekumpulan  dokumen menggunakan tool analisis  yang  merupakan komponen-komponen  dalam data  mining (Han dan Kamber:2006) . Dalam text  mining berbeda  dengan dengan data  mining dimana data  mining yang digunakan  adalah structured  data sementara dalam text mining umumnya  data  yang  ditemui adalah semi-structured atau unstructured . Sementara keduanya memiliki permasalah yang sama yaitu jumlah data yang besar, dimensi yang tinggi,  dan  data  juga  struktur  yang  terus berubah.Struktur teks yang  kompleks dan tidak lengkap, arti yang tidak jelas dan tidak standar, dan  bahasa  yang  berbeda  ditambah  terjemahan yang  tidak  akurat  memberikan  tantangan tambahan pada text mining.
Text  mining dalam  prakeknya  mencari pola-pola tertentu, mengasosiasikan satu bagian teks  dengan  lain  berdasar  aturan-aturan tertentu,  kata-kata  yang  dapat  mewakili sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan antar  satu  dengan  lain,dalam  kumpulan dokumen  yang  sangat  banyak.  Dokumen  yang ada  bisa  bersifat  statis,  yaitu  dokumen  yang tidak  akan  di  perbarui  lagi  ataupun  dinamis yaitu  dokumen  yang  akan  selalu  diperbarui dalam rentang waktu tertentu.
1. Tahapan Text Mining
a. Case Folding
Mengubah semua huruf dalam dokumen
menjadi
huruf kecil ( lowercase ).  Dalam  tahap  ini  juga karakter selain huruf dihilangkan.
b. Tokenizing Memotong tiap kata dalam kalimat atau parsing dengan  menggunakan  spasi sebagai delimiter yang akan menghasilkan token berupa kata.
c. Filtering Menyaring  kata  yang  didapat  dari proses tokenizing yang  dianggap  tidak penting  atau  tidak  memiliki  makna dalam  proses text mining yang  disebut stoplist . Stoplist atau stopword berisi kata-kata  umum  yang  sering  muncul dalam  sebuah  dokumen  dalam  jumlah banyaknamun  tidak  memiliki  kaitan dengan  dengan  tema  tertentu.  Tiap kata  yang  diperoleh  dari tokenizing akan dicocokkan dalam kamus stopword di  dalam database ,  jika  kata tersebut  cocok  dengan  salah  satu  kata dalam stopword maka  kata  tersebut akan dihilangkan, sementara yang tidak cocok  akan  dianggap  cocok  dan diproses ke tahap selanjutnya.
d. Stemming Mengembalkan
kata-kata yang diperoleh  dari  hasil filtering ke  bentuk dasarnya,  menghilangkan  imbuhan awal ( prefix ) dan imbuhan akhir ( sufix ) sehingga  di  dapat  kata  dasar.Metode stemming
memerlukan masukan berupa kata yang terdapat dalam suatu dokumen, dengan menghasilkan keluaran berupa root word .
e. Tagging Merubah  kata  dalam  bentuk  lampau ( past  tense )  menjadi  bentuk  sekarang ( future tense ).
f. Analyzing Keterhubungan  antar  kata  dalam dokumen  akan  ditentukan  dengan menghitung  frekuensi  term  pada dokumen. Tahap analyzing lebih sering dikenal dengan tahap pembobotan .
TF-IDF ( TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY )
Basis  pembobotan  TF-IDF  adalah  jenis pembobotan  yang  sering  digunakan  dalam  IR dan text  mining .  Pembobotan  ini  adalah  suatu pengukuran  statistik  untuk  mengukur  seberapa penting sebuah kata dalam kumpulan dokumen. Tingkat  kepentingan  meningkat  ketika  sebuah kata  muncul  beberapa  kali  dalam  sebuah dokumen  tetapi  diimbangi  dengan  frekuensi kemunculan  kata  tersebut  dalam  kumpulan
dokumen.  TF-IDF  dapat  dirumuskan  sebagai berikut,
      , , * k j k j k
TF IDF t d TF t d IDF t   (2,1)
Keterangan:
j d = Dokumen ke-j
k t = Term ke-k
Dimana  sebelumnya  dihitung  terlebih dahulu Term  Frequency (TF)  yaitu  frekuensi kemunculan  suatu term di  tiap  dokumen. Kemudian  dihitung Inverse Document Frequency (IDF) yaitu nilai bobot suatu term  dihitung dari seringnya  suatu  term  muncul  di  beberapa dokumen. Semakin sering suatu term muncul di banyak dokumen, maka nilai IDF nya akan kecil. Berikut rumus-rumus TF dan IDF.
    , , k j k j TF t d f t d
 (2,2) Keterangan : TF = Jumlah frekuensi term f
= Jumlah frekuensi kemunculan
j d = Dokumen ke-j
k t = Term ke-k
Lalu  untuk  menghitung  nilai  IDF  bisa menggunakan persamaan sebagai berikut, yaitu :
    1 k IDF t df t  (2,3) Atau     log k N IDF t df t  2,4)
Keterangan : IDF = bobot term N = Jumlah total dokumen df
= Jumlah kemunculan dokumen
j d = Dokumen ke-j
k t = Term ke-k
Persamaan  2,3  hanya  boleh  digunakan apabila hanya terdapat satu buah dokumen saja yang  diproses  sedangkan  persamaan  2,4 digunakan pada proses yang melibatkan banyak dokumen.

## VECTOR SPACE MODEL
Model ruang vektor dibuat berdasarkan pemikiran  bahwa  isi  dari  dokumen  ditentukan oleh  kata-kata  yang  digunakan  dalam  dokumen tersebut.  Model  ini  menentukan  kemiripan ( similarity) antara  dokumen  dengan query dengan  cara  merepresentasikan  dokumen  dan query masing-masing  ke  dalam  bentuk  vektor.
Tiap  kata  yang  ditemukan  pada  dokumen  dan query diberi  bobot  dan  disimpan  sebagai  salah satu elemen vektor.
Kemiripan antar dokumen didefinisikan berdasarkan  representasi bag-of-words dan dikonversi ke suatu  model ruang vektor ( vector space model , VSM). Pada VSM, setiap dokumen di dalam database dan query pengguna direpresentasikan  oleh  suatu  vektor  multi- dimensi.  Dimensi  sesuai  dengan  jumlah  term dalam dokumen yang terlibat pada model ini:
1. Vocabulary merupakan  kumpulan  semua term berbeda  yang  tersisa  dari  dokumen setelah preprocessing dan  mengandung t term index . Term-term ini membentuk suatu ruang vektor.
2. Setiap term i di dalam dokumen atau query j ,  diberikan  suatu  bobot  ( weight )  bernilai real W ij.
3. Dokumen  dan query diekspresikan  sebagai vektor t dimensi dj = (W1, W2, ..., W tj ) dan terdapat n dokumen di dalam koleksi, yaitu j = 1, 2, ..., n.
Contoh  dari  model  ruang  vektor  tiga dimensi  untuk  dua  dokumen  D1  dan  D2,  satu query pengguna Q1, dan tiga term T1, T2 dan T3 diperlihatkan pada gambar 2.14.

## Gambar 1 VSM
Dalam  model  ruang  vektor,  koleksi dokumen  direpresentasikan  oleh  matriks term- document (atau  matriks term-frequency ).  Setiap sel  dalam  matriks  bersesuaian  dengan  bobot yang diberikan dari suatu term dalam dokumen yang  ditentukan.  Nilai  nol  berarti  bahwa term tersebut  tidak  hadir  di  dalam  dokumen.Contoh matrik term-document untuk database dengan n dokumen  dan  t  term  berikut  adalah  gambar matriks term document:
Gambar 2 Contoh Matriks VSM
Dokumen-dokumen yang panjang sering dianggap  lebih  relevan  dibandingkan  dokumen yang  pendek,  padahal  belum  tentu  demikian. Untuk mengurangi pengaruh perbedaan panjang dokumen ini,  pada pembobotan kata digunakan satu faktor lagi yang disebut sebagai normalisasi panjang  dokumen.  Normalisasi  yang  digunakan adalah normalisasi kosinus. Berdasarkan rumus normalisasi kosinus yaitu :
√ k ik √
Dengan W adalah bobot dari query dan dokumen.
Setelah  mendapatkan  nilai  cosine  tiap- tiap dokumen, maka hasil bobot dari kata kunci diurutkan.  Bobot  yang  besar  menjadi  prioritas sebagai  dokumen  yang  memiliki  hubungan dengan kata kunci.

## METODE PENELITIAN
1. Studi Pustaka ( Library Research ) Studi  Pustaka  dilakukan  dengan  cara mempelajari teori-teori literatur dan buku- buku  yang  berhubungan  dengan  objek kajian  sebagai  dasar  dalam  penelitian  ini, dengan  tujuan  memperoleh  dasar  teoritis gambaran  dari  apa  yang  dilakukan.  Teori yang  dipelajari  yaitu: text  mining , Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF), vector space model, Porter Stemming, metode tagging, dansebagainya.
2. Melakukan  kajian  secara online di Internet
Browsing  pada  halaman-halaman  situs  di Internet yang membahas tentang algoritma-algoritma  yang  akan  digunakan dalam  pembuatan  program,  seperti  contoh algoritma  untuk  melakukan  stemming  dan tagging.  Browsing  juga  dilakukan  untuk mengumpulkan ebook ataupun artikel yang akan dibutuhkan dalam proses peringkasan.
3. Analisa data Penelitian  dilakukan  menggunakan  berkas data  yang  didapat  untuk  selanjutnya dilakukan  analisa  dan  pembandingan dengan ringkasan yang sudah dibuat secara manual.  Setelah  dilakukan  pengumpulan data,  tahap  selanjutnya  dilakukan  studi pustaka  dan  analisa  atas  data  yang  sudah diperoleh untuk membuat perancangan dan implementasi aplikasi Information Retrieval (IR) untuk peringkasan teks otomatis pada
teks  artikel  berbahasa  Inggris  untuk kemudian dilakukan evaluasi.

## IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pengujian dilakukan dengan menggunakan 10 artikel berbahasa Inggris yang diambil  dari  e-book  “Bypassing  Censorship” pada
website http://en.flossmanuals.net/bypassing- censorship/ . Data yang akan diuji adalah sebagai berikut, yaitu :
No. Judul
Hala man 1 Who  Exactly  Is  Blocking My Access To The Internet? Query: bypassing, censorship,  who,  exactly, is,  blocking,  my, access, to, the, internet?
4 2 How the Net Works Query: bypassing, censorship,  how,  the,  net, works, network, connection 13
3
Am  I  Being  Blocked  or Filtered? Query: bypassing, censorship,  and,  the,  net, am,  i,  being,  blocked,  or, filtered
20
4 Port Blocking Query: bypassing, censorship,  and,  the,  net, port, blocking 25 5 Risks  when  not  using HTTPS Query: bypassing, censorship,  circumvention, and,  safety,  risks,  when, not, using,
https, confidentiality
33 6 Certificate Warning Query:
bypassing, censorship,  circumvention, and,  safety,  certificate, warning, confidentiality, https 33 7 Use Alternative ISPs Query: bypassing, censorship,  get,  creative, use, alternative, isps 41 8 Any Communication Channel Could Be A Circumvention Channel Query: bypassing, censorship,  get,  creative, 42
any, communication, channel, could, be, a, circumvention, channel
9
Obfuscation is not Encryption Query: bypassing, censorhip,  web,  proxies, security  risks,  with,  web, proxies,  obfuscation,  is, not, encryption 47 10 The History of Psiphon Query: bypassing, censorship,  psiphon,  the, history, of 49
Setelah  dilakukan  uji  coba  pada  10  artikel dengan  judul  yang  berbeda  diperoleh  hasil  uji coba seperti terlihat pada tabel berikut:
No. Juml ah Kali mat Jumlah Kalimat Ringkas an No.Kalimat hasil Ringkasan 1 12 10 1,2, 3, 4, 5, 7, 9, 10, 11, 12 2 21 15 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 17, 18, 19, 20 3 15 7 2, 4, 7, 8, 9, 11, 12 4 11 10 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10 5 12 5 1, 2, 6, 7, 12 6 9 7 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9 7 8 7
1, 3, 4, 5, 6, 7, 8
8 17 7 1, 2, 3, 8, 9, 15, 16 9 21 12 1, 5, 6, 10, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 10 18 12 1, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 18 Sementara secara manual diperoleh: No. Juml ah Kali mat Jumlah Kalimat Ringkas an No.Kalimat hasil Ringkasan 1 12 8 1, 2, 3, 4, 9, 10, 11, 12 2 21 12 2, 3, 5, 6, 1, 10, 11, 12, 17, 18, 20, 21 3 15 9 1, 2, 3, 8, 9, 10, 12, 13, 14
4 11 8 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10 5 12 5 1, 4, 5, 6, 7 6 9 6 1, 2, 4, 7, 8, 9 7 8 5 2, 3, 4, 5, 7 8 17 10 1, 2, 4, 5, 8, 10, 14, 15, 16, 17 9 21 13 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 11, 12, 16, 18, 19, 20 10 18 12 1, 2, 3, 4, 5, 7, 9, 10, 12, 13, 17, 18
Setelah  dilakukan  pengujian  pada perangkat  lunak,  pada  tahap  berikut  akan dijelaskan  pengukuran  terhadap  kualitas  hasil ringkasan  yang  dihasilkan.  Untuk  mengukur kualitas  hasil  ringkasan  maka  dilakukan perbandingan  hasil  antara  ringkasan  yang dihasilkan  oleh  sistem  dengan  ringkasan  yang dihasilkan secara manual.
N o.
Juml ah Kali mat Ringk asan Sistem (A) Ringkas an Manual (B) Kemir ipan (A∩B) 1  12 1,2, 3, 4, 5, 7, 9, 10, 11, 12 1, 2, 3, 4, 9, 10, 11, 12 1, 2, 3, 4, 9, 10, 11, 12 2  21 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 17, 18, 19, 20 2, 3, 5, 6, 1, 10, 11, 12, 17, 18, 20, 21 2, 3, 5, 10, 11, 12, 17, 18, 20 3  15 2, 4, 7, 8, 9, 11, 12 1, 2, 3, 8, 9, 10, 12, 13, 14 2, 8, 9, 12 4  11 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10 5  12 1, 2, 6, 7, 12 1, 4, 5, 6, 7 1, 6, 7 6  9 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9 1, 2, 4, 7, 8, 9 1, 2, 4, 7, 8, 9 7  8 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8 2, 3, 4, 5, 7 3, 4, 5, 7 8  17 1, 2, 3, 8, 9, 15, 16 1, 2, 4, 5, 8, 10, 14, 15, 16, 17 1, 2, 8, 15, 16 9  21 1, 5, 6, 10, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 11, 12, 16, 18, 19, 20 1, 5, 6, 16, 18, 20 1 0 18 1, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 18 1, 2, 3, 4, 5, 7, 9, 10, 12, 13, 17, 18 1, 4, 5, 7, 9, 10, 12, 13, 18
Setelah semua hasil ringkasan dijadikan satu  tabel  untuk  dilakukan  perbandingan  maka selanjutnya  hasil  perbandingan  tersebut  akan dilakukan perhitungan untuk mencari nilai recall dan precision nya. Setelah  didapatkan  nilai recall dan precision untuk  masing-masing  hasil  ringkasan maka  selanjutnya  dilakukan  penghitungan f- measure untuk  mendapatkan  nilai  kemiripan yang  akan  dihadikan  sebagai  tolak  ukur  untuk menentukan kelayakan hasil peringkasan.
N o. Recall (%) Precisio n (%) 1 80% 100% 88,89% 2 60% 75% 66,67% 3 57,14% 44,44% 49,99% 4 80% 100% 88,89% 5 60% 60% 60% 6 85,71% 100% 92,30% 7 57,14% 80% 85,33% 8 71,42% 50% 58,82% 9 41,66% 38,46% 39,99% 1 0 75% 75% 75% Dari 10 dokumen yang dilakukan proses peringkasan teks secara manual dan peringkasan menggunakan sistem menghasilkan nilai  rata-rata recall 66,86%  nilai  rata-rata precision 72,29%  dan  nilai  rata-rata f-measure 70,38%. Pada evaluasi didapatkan nilai tertinggi recall  85,71%  dengan precision 100%  dan f- measure 92,30%  lalu  didapatkan  juga  nilai terendah recall 41,66% dengan precision 38,46% dan f - measure 39,99%.
Tampilan  aplikasi  pencarian  ide  pokok adalah sebagai berikut:
Gambar 3 Tampilan preprocessing data input text
1. menu halaman.
2. text field untuk mengisi judul ( query ).
3. text  box untuk  mengisi  teks  awal  yang akan diringkas.
4. tombol  “summarize”  berfungsi  untuk memproses teks yang telah diinputkan.

## Gambar 4 Tampilan Hasil Ringkasan

## KESIMPULAN
Dari  apa  yang  sudah  dijabarkan  pada sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari  hasil  perhitungan  TF-IDF  yang  telah dijalankan  pada  sistem  dapat  disimpulkan bahwa  semakin  banyak  kata  yang  sama ditemukan pada sebuah kata maka nilai TF- IDF akan semakin tinggi, tapi bila kata yang sama  ditemukan  pada  kalimat  lain  maka nilai TF-IDF nya akan semakin rendah.
2. Sistem  masih  belum  bisa  mengenali  mana alamat  sebuah  web  atau  sebuah  kata  yang memerlukan titik di tengah kalimat dengan limiter  titik  yang  digunakan  untuk memecah  kalimat  sehingga  terkadang sistem  memecah  sebuah  alamat  web menjadi  kalimat  tersendiri  yang  dapat memengaruhi  hasil  peringkasan  karena dimungkinkan  memunculkan  kalimat  yang tidak utuh.
3. Dengan  nilai  rata-rata recall sebesar 66,86%, precision 72,29%, f-measure
70,38%  hasil  peringkasan  belum  bisa dianggap  optimal,  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi adalah query yang digunakan,  diperlukan  tambahan  query yang  relevan  dengan  artikel  untuk  hasil peringkasan yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arifin,  A  Z.  Penggunaan  Digital  Tree Hibrida  pada  Aplikasi  Information Retrieval  untuk  Dokumen  Berita. Jurusan  Teknik  Informatika,  FTIF, Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember. Surabaya. 2002 [2] Grossma  D,  Ophir  F.  Information Retrieval  :  Algorithm  and  Heuristics. Kuwer Academic Publisher. 1998 [3] Han, Jiawei dan Kamber, Micheline. Data Mining  :  Concept  and  Techniques Second  Edition . Morgan  Kaufmann Publishers. 2006 [4] Herwansyah, Adit. Aplikasi Pengkategorian Dokumen Dan PengukuranTingkat Similaritas Dokumen  Menggunakan  Kata  Kunci Pada Dokumen Penulisan Ilmiah Universitas Gunadarma.http://www.gunadarma.ac.i d/library/articles/graduate/computer- science/2009/Artikel_10105046.pdf [5] Karmayasa, Oka. Mahendra, Ida Bagus. Implementasi Vector Space Model Dan Beberapa Notasi Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Pada Sistem Temu Kembali Informasi. http://ojs.unud.ac.id/index.php/JLK/art icle/download/2787/1981 [6] Manning  Christopher  D,  Prabhakar Raghavan  dan  Hinrich  Schutze.  An Introduction  to  Information  Retrieval. England.  Cambgridge  University  Press.
2009