## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## AUTOMATIC SUMMARIZING DOKUMEN REPOSITORY DENGAN TERM FREQUENCY - INVERSE DOCUMENT FREQUENCY METHOD
Harry Andriyan Maulana 1 , Arita Witanti 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email: 16111140@student.mercubuana-yogya.ac.id 1
Program Studi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email: arita@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Menurut Kamus Besar Indonesia (KBBI), dokumen adalah surat yang tertulis atau tercetak yang dapat dipakai sebagai bukti keterangan. Dan repository dapat diartikan  dalam  kamus  bahasa  Indonesia  yaitu  tempat  penimbunan,  tempat penyimpanan.  Maka  dokumen  repository  adalah    kumpulan  surat  yang  berisi informasi  dan  keterangan.  Namun  di  dalam  perpustakaan  perguruan  tinggi Universitas  Mercu  Buana  dokumen  repository  skripsi  mahasiwa  masih  belum tertata  dan  sulit  untuk  mengakses  berdasarkan  kata  kunci  yang  akan  dicari. Sehingga pembaca sulit jika mau mencari dokumen skripsi yang sesuai dengan tema yang diinginkannya.  Maka dari itu  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  diperlukan sebuah  aplikasi  automatic  summarizing    dokumen  repository  yang  dapat membantu  melakukan  pencarian  dokumen  skripsi  berdasarkan  kata  kunci  yang ingin  dicari.  Proses  inferensi  menggunakan  metode  term  frequency-inverse document  frequency,  mencari  kata  kunci  dengan  mengambil  data  dari  bagian dokumen  bab  1  pada  naskah  skripsi,  kemudian  pembaca  jika  akan  mencari dokumen skripsi hanya tinggal memasukan kata kunci saja pada aplikasi ini, nanti akan muncul beberapa dokumen skripsi yang dicari. Hasil yang akan dicapai pada penelitian  ini  adalah  sebuah  purwarupa  automatic  summarizing  dokumen repository yang akan mempermudah pembaca mencari naskah skripsi yang sesuai dengan  tema  yang  dicari  di  perpustakaan  perguruan  tinggi  Universitas  Mercu Buana Yogyakarta..
Kata Kunci : automatic summarizing dokumen, tf-idf, frequency method.
I. PENDAHULUAN Sistem repository digital merupakan sistem perpustakaan digital  untuk  menyimpan  hasil-hasil penelitian  mahasiswa,  mulai  dari jurnal,  proposal,  dan  skripsi  ataupun dokumen  dari  dosen.  Sistem  ini
membuat  data  dokumen  tersimpan dengan lebih aman dan terpusat dalam bentuk  soft  copy  yang  umumnya berformat PDF. Repository Universitas Mercubuana  Yogyakarta  merupakan web  portal  yang  menyimpan  dan
menyajikan  dokumen  skripsi  dan penelitian dalam bentuk PDF menggunakan  aplikasi open  source  e- print.  Text  mining  merupakan  salah satu  implementasi  dari  data  mining,
adalah suatu metode untuk mengumpulkan  data  text  dari  suatu sumber data, yang kemudian data text itu dapat diolah dengan suatu metode untuk  mendapatkan  informasi  yang berguna. Dalam penelitian ini dokumen  diambil  dari  repository Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
Dokumen  yang  diambil  adalah dokumen  skripsi  bab  1.  Dalam repository  ini  data  hanya  disimpan dalam  direktori  di  server  dengan pengelompokan  berdasarkan  tahun dan fakultas, belum ada fitur pencarian berdasarkan  kata  dalam  dokumen. Term  Frequency  -  Inverse  Document Frequency  atau  TF-IDF  adalah  suatu algoritma yang berfungsi untuk menghitung  bobot  kata  yang  sering digunakan pada suatu kumpulan kata. Secara  sederhana,  algoritma  TF-IDF digunakan  untuk  mengetahui  berapa sering  suatu  kata  muncul  di  dalam dokumen.  Algoritma  ini  merupakan algoritma yang efisien, mudah
diimplementasikan dan memiliki akurasi  yang  baik.  Algoritma  ini menghitung nilai Term Frequency (TF) yaitu  banyaknya  kata  yang  muncul pada setiap dokumen, semakin banyak frekuensi  kemunculan  kata  maka bobotnya  semakin  tinggi  dan  Inverse Document  Frequency  (IDF)  yaitu perhitungan bagiamana
kata terdistribusikan dalam dokumen,
semakin sedikit frekuensi kemunculan kata maka bobotnya semakin tinggi.
II. LANDASAN TEORI 2.1 Summarizing Summarizing  adalah  proses
pengambilan kesimpulan atau ringkasan  dari  sebuah  teks  hanya dengan mencuplik poin-poin pentingnya saja. Summarizing
(ringkasan)  harus  singkat,  lengkap, dan  obyektif  dengan  cara  membaca bagian-bagiannya  dengan  hati-hati agar  menghasilkan  suatu  ringkasan yang  bagus  (Paja,  2016).  Text summarization  (perangkuman  teks) adalah  suatu  cara  yang  digunakan untuk  meringkas  atau  memadatkan dokumen  teks  yang  panjang  menjadi lebih pendek, ringkas, dan tetap tidak kehilangan  inti  konten  dari  dokumen tersebut,  sehingga  hasil  rangkuman teks  yang  relatif  lebih  pendek  tetap bisa mewakilkan teks yang panjang..

## 2.2 Otomatisasi
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI)  otomatisasi  adalah penggantian  tenaga  manusia  dengan tenaga  mesin  yang  secara  otomatis melakukan  dan  mengatur  pekerjaan sehingga  tidak  memerlukan  lagi pengawasan  manusia  (dalam  industri dan  sebagainya).    Otomatisasi  dapat juga  diartikan  sebagai  peningkatan efisiensi  dalam  suatu  pekerjaa  yang berulang  dan  mirip  atau  serupa, dengan  cara  dibuat  mekanismenya sehingga  pekerjaan  tersebut  dapat dilakukan  oleh  suatu  alat  atau perangkat secara madiri dan berkelanjutan. Automatic Text Summarization  adalah  perangkuman teks pada suatu dokumen digital  atau artikel yang dilakukan secara otomatis oleh  komputer  atau  dalam  penelitian ini oleh software/program komputer.

## 2.3 Text Mining
Text  mining  adalah  suatu metode  pengumpulan  data  yang berformat teks, dimana biasanya data
DOI : 10.51530/jutekin.v11i1.665
bersumber dari suatu dokumen atau artikel yang bertujuan  untuk  mencari  kata-kata yang  mewakili  isi  dokumen.  (Milkha Harlian,  2017).  Text  mining  adalah proses yang dilakukan sebelum adanya proses  selanjutnya,  dokumen  atau artikel  yang  berisi  kumpulan  teks pertama-tama akan dibaca kontennya terlebih dahulu, lalu data yang berupa teks  akan  diambil  dan  disimpan menjadi  sebuah  data  teks.  Dari  data teks tersebut kemudian akan diproses kedalam  proses  selanjutnya  yang disebut Text processing atau pemrosesan  dari  data  teks.  Didalam proses  Text  mining  terdapat  proses sebelum Text Processing, yaitu Preprocessing  text.  Ini  merupakan tindakan yang bertujuan untuk menghilangkan karakter-karakter yang tidak  diinginkan  dan  menganggu proses, seperti koma, tanda petik dan karakter khusus lainnya serta mengubah semua huruf kapital menjadi  huruf  kecil.  Selain  itu,  dalam tahap text preprocessing ini dilakukan tokenization. Tokenization adalah proses pengolahan token yang terdapat dalam rangkaian teks, sehingga  dokumen  dipecah-pecah menjadi  term.  Text  mining  dalam prakteknya mencari
pola-pola tertentu, mengasosiasikan suatu
bagian  teks  dengan  yang  lain berdasarkan  aturan-aturan  tertentu, kata-kata yang dapat mewakili sehingga  dapat  dilakukan  analisa keterhubungan  antar  satu  dengan yang  lain.  Berikut  tahapan-tahapan dalam proses Text Mining.
1. Case Folding
Pada  dasarnya  tahap  Case Folding  adalah  mengubah  data  teks yang  memiliki  format  huruf  kapital
yang  tidak  sesuai  dan  konsisten,  oleh karena  itutahapan  pertama  yang biasanya  dilakukan  adalah  tahapan case folding. Tahapan ini hampir selalu disertakan  ketika  melakukan  text preprocessing, karena data teks tidak selalu terstruktur dan konsisten dalam penggunaan huruf kapital. Jadi, peran dari  case  folding  adalah  untuk menyamaratakan  menggunaan  huruf kapital.  Misalnya  data  teks  yang  kita dapat  berupa  tulisan  "PeNeliTian PAdI"  maka  dengan  case  folding artinya  kita  mengubah  semua  huruf menjadi huruf kecil semua. Sementara itu, karakter lain yang bukan termasuk huruf  dan  angka,  seperti  tanda  baca dan spasi dianggap sebagai delimiter. Delimiter  ini  bisa  juga  dihapus  atau diabaikan
2. Tokenizing
Pada  tahap  ini,  setiap  kata dalam  kalimat  akan  dipisah  dengan menggunakan  spasi  sebagai  delimiter yang akan menghasilkan token berupa kata.  Dengan  tokenizing  kita  dapat membedakan  mana  antara  pemisah kata  atau  bukan.  Proses  selanjutnya adalah penguraian, proses penguraian yang  dimaksud  adalah  membagi  text menjadi kumpulan kata tanpa memperhatikan keterhubungan antara kata satu dengan kata lain serta peran dan posisinya pada kalimat 3. Filtering
Pada  tahap  ini  setiap  kata  yang didapat dari proses sebelumnya, yaitu Tokenizing  akan  disaring  dengan  cara membandingkan dengan kata yang kita definisikan  sebagai  Stopwords  atau dapat  disebut  sebagai  kata  yang dianggap  tidak  penting  atau  tidak memiliki  makna  dalam  proses  Text mining.  Stopword  berisi  kata-kata
umum  yang  sering  muncul  dalam sebuah dokumen dalam jumlah banyak namun  tidak  memiliki  kaitan  dengan tema  tertentu,  sebagai  contoh  antara lain “yang”, “di”, “dan”, “dengan”, dan lain sebagainya. Penghilangan stopword ini dapat mengurangi ukuran index  dan  waktu  pemrosesan.  Selain itu, juga dapat mengurangi level noise
4. Stemming Pada  tahap  ini  kata-kata  yang diproses pada Filtering akan diubah ke bentuk  dasar  dengan  menghilangkan imbuhan  awal  (prefix)  dan  imbuhan akhir  (sufix)  sehingga  didapat  kata dasar. Tahap stemming adalah tahapan  yang  juga  diperlukan  untuk memperkecil  jumlah  indeks  yang berbeda  dari  satu  data  sehingga sebuah  kata  yang  memiliki  suffix maupun prefix akan kembali ke bentuk dasarnya.  Selain  itu  juga  untuk melakukan  pengelompokan  kata-kata lain  yang memiliki kata dasar dan  arti yang  serupa  namun  memiliki  bentuk yang  berbeda  karena  mendapatkan imbuhan yang berbeda pula
2.4 Term  Frequency  –  Inverse
Document Frequency Metode  Term  Frequency  - Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah cara pemberian bobot hubungan  suatu  kata  terhadap dokumen. Metode ini
menggabungkan  dua  konsep  untuk perhitungan  bobot,  yaitu  Term frequency  (TF)  merupakan  frekuensi kemunculan  kata  pada  kalimat,  dan Document  frequency  (DF)  adalah banyaknya kalimat dimana suatu kata (t)  muncul  (Kristiawan,  David,  2020). Pada penelitian ini pembobotan yang digunakan  adalah  pembobotan  lokal, yaitu  pembobotan  yang berpedoman
pada frekuensi munculnya term dalam suatu  dokumen  (satu  dokumen  saja) karena proses summarizing dilakukan per dokumen.
Term Frequency berarti seberapa sering istilah muncul dalam dokumen.  Dalam  konteks  bahasa alami,  istilah  berhubungan  dengan kata  atau  frasa.  Tetapi  istilah  juga dapat mewakili token  apa pun dalam teks.  Frekuensi  istilah  biasanya digunakan  dalam  tugas  Text  Mining, Machine  Learning,  dan  Information Retrieval. Cara yang sangat sederhana untuk  mengkarakterisasi  dokumen adalah  dengan  menghitung  seberapa sering setiap kata muncul di dalamnya.  Konsep  ini  disebut  istilah frekuensi.
Inverse  Document  Frequency adalah  ukuran  apakah  suatu  istilah umum  atau  jarang  dalam  korpus dokumen  tertentu.  Ini  diperoleh dengan membagi jumlah total dokumen  dengan  jumlah  dokumen yang  mengandung  istilah  dalam korpus. Setelah dua metrik ini dihitung, mereka dapat digabungkan (dikalikan) untuk  mendapatkan  ukuran  baru: frekuensi  istilah  ×  frekuensi  dokumen terbalik.  Nilai  ini  mencerminkan betapa  pentingnya  sebuah  kata sehubungan dengan dokumen tertentu  dalam  kumpulan  dokumen. Metrik ini sering digunakan oleh mesin pencari  online  untuk  mengambil dokumen  yang  paling  relevan  untuk permintaan pengguna.

## III. ANALISIS MASALAH
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah dokumen
repository  skripsi  bab  1  Universitas Mercu  Buana  Yogyakarta  fakultas Teknik  Informatika  Dari  tahun  2012
DOI : 10.51530/jutekin.v11i1.665
sampai dengan tahun 2021.
Gambar 3.1 Alur Penelitian a. Perumusan Masalah Perumusan masalah,
merupakan  dasar  dari  dilakukannya penelitian  ini,  masalah  yang  ada  dan dapat  diselesaikan  dengan  adanya penelitian  dan  sistem  ini  antara  lain, adanya  sistem  untuk  melakukan perangkuman dan kategorisasi dokumen  repository  secara  otomatis,
dokumen  repository  yang  berupa skripsi dapat diberi label sesuai isi dari dokumen tersebut, serta memudahkan  pencarian  dokumen dengan adanya fitur pencarian berdasarkan label kategori. b. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan dengan  cara  mengunduh  bab  1 dokumen  skripsi  dari  repository Universitas  Mercu  Buana  Yogyakarta Fakultas  Teknologi  Informasi,  dan terkumpul 163 dokumen PDF. Adapun Teknik  pengumpulan  data  dalam penilitian  ini  adalah  dengan  cara mengunduh  secara  manual  dokumen repository skripsi bab 1.
c. Perancangan Sistem Perancangan sistem mempunyai hasil akhir sebuah program yang dapat digunakan  untuk  memproses  data yang telah dikumpulkan sesuai dengan tujuan  dari  penelitian.  Berikut  tahap-
tahap  yang  dilakukan  dalam  proses Perancangan Sistem.
1. Perancangan  Flowchart  Sistem Perancangan  Flowchart  Sistem ditujukan untuk membuat gambaran  sistem  dan  alur kerjanya  secara  umum  dan lengkap. 2. Perancangan  Diagram  Context Diagram  Context  digunakan untuk  memberikan  gambaran interaksi di dalam sistem, mulai dari Program Aplikasi, Administrator, Pengguna public, hingga  Database  dan  data dokumen.
3. Perancangan DFD
DFD diperlukan untuk membuat memaparkan  sistem  dari  alur kerja,  user,  dan  database,  dan interaksinya  atau  penggunaan sistem,  maka  dalam  hal  ini  alur login  memproses  data  hingga menghasilkan output.
4. Perancangan ERD dan Database
Perancangan  ERD  ditujukan untuk Langkah awal pembuatan database sistem, database
(basis  data)  digunakan  untuk menyimpan  seluruh  data  yang digunakan sistem.
5. Perancangan Antar Muka Proses pembuatan  antar  muka  sistem berupa maket (desain awal).

## IV. PERANCANGAN SISTEM
4.1 Flowchart Sistem Flowchart  atau  diagram  alur merupakan diagram yang merepresentasikan cara kerja dan alur sistem  dari  awal  sampai  akhir  secara berurutan dan lengkap. Berikut Flowchart sistem yang dibangun.
DOI : 10.51530/jutekin.v11i1.665

## Gambar 4.1 Flowchart Sistem
4.2

## Diagram Context
Diagram  Context  dibuat  untuk memberikan  gambaran  sistem  dan entitas  apa  saja  yang  terlibat  dalam sistem  mulai  dari  Program  web aplikasi,  user  administrator,  user publik,  database,  dan  dokumen  data yang di proses.
Gambar 4.2
Diagram Context 4.3 Perancangan DFD Perancangan Data Flow Diagram  (DFD)  ditujukan  untuk membuat pemodelan yang memungkinkan  profesional  sistem untuk menggambarkan sistem sebagai suatu jaringan proses fungsional yang dihubungkan  satu  sama  lain  dengan alur data, baik secara manual maupun komputerisasi.
DOI : 10.51530/jutekin.v11i1.665

## Gambar 4.4 DFD Level 1
4.4 Perancangan Entity Relationship Diagram (ERD) ERD digunakan untuk menyusun struktur data dan hubungan  antar  data,  dan  untuk menggambarkannya digunakan notasi,  simbol,  bagan,  dan  lain sebagainya. Gambar 4.5 Entity Relationship Diagram 4.5 Perancangan Tabel Basis Data Database yang digunakan
dalam  perancangan  sistem  ini  adalah database  berbasis  open  source (sumber  kode  terbuka)  PostgreSQL, yang  merupakan  salah  satu  database berbasis  relation  popular  di  dalam software development.
Tabel 4.1 Tabel User Kolom Tipe Data Key id int(11) Primary username char password char createdAt timestamp updatedAt  timestamp Tabel 4.2 Tabel Dokumen Kolom Tipe Data Key id int(11) Primary title char year int(4) faculty char tags text text text createdAt timestamp

## updatedAt  timestamp
Tabel 4.3 Tabel Search Log Kolom Tipe Data Key id int(11) Primary keyword char createdAt timestamp updatedAt  timestamp

## 4.6 Perancangan Antar Muka
Antar  muka  sistem  ini  berupa web  aplikasi  berbasis  Javascript  yang
dibangun  menggunakan  React.js  dan Node.js.
Gambar 4.6 Halaman Depan Antar Muka Sistem
Gambar 4.7
Halaman Manage Dokumen
Gambar 4.8
Halaman Pencarian (Search) Dokumen

## V. IMPLEMENTASI
Penelitian dan sistem automatic summarizing  dokumen  repository    ini dibuat untuk mengelompokkan dokumen  repository  yang  berupa dokumen  skripsi  berdasarkan  kata kunci  yang  paling  merepresentasikan pada setiap dokumen.
Tidak  semua  data  dokumen repository  Universitas  Mercu  Buana Yogyakarta  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  hanya  dokumen  bab  1 dokumen  skripsi.  Pada  bab  ini  berisi analisis  dan  pembahasan  sistem
Automatic  Summarizing  Document Repository menggunakan Term Frequency – Inverse Document
Repository Method.
Hasil  pengujian  sistem  ini merupakan  tahap  yang  dilakukan setelah  sistem  berhasil  diinstall, dihubungkan  dengan  database,  dan memiliki  user  administrator.  Setelah itu diinputkan dokumen PDF uji, yaitu dokumen PDF yang telah ditentukan 5 kata  kuncinya  sebanyak  80  dokumen. Berikut  5  sampel  dokumen  yang digunakan dalam proses pengujian.

## Tabel 5.1
Tabel Sampel Dokumen Uji
No  Judul 1 Identifikasi Citra Tulisan Tangan Untuk Menentukan Karakter Kepribadian Introvert Atau Extrovert Dengan Metode Least Square Classifier 2 Aplikasi Pengamanan Pesan Teks Menggunakan Algoritma Kriptografi RC6 Berbasis Android
3 Desain Monitoring Jaringan
Berbasis Snmp Simple Network Management Protocol 4 Identifikasi Buah Pepaya California Dan Pepaya Jingga Menggunakan Metode Learning Vector Quantization 5 Pengenalan Suara Untuk
Identifikasi Personal Menggunakan LVQ
Dari  sampel  dokumen  diatas diambil  satu  sampel  sebagai  contoh proses  perhitungan  dengan  TF-IDF, yaitu  dokumen  “Pengenalan  Suara Untuk Identifikasi Personal
Menggunakan  LVQ”.  Perlu  ditegaskan bahwa data teks yang diproses sistem bukan  dari  judul  dokumen  melainkan dari seluruh isi teks dokumen PDF yang diekstrak  menjadi  data  teks  terlebih dahulu oleh sistem.
Tabel 5.2
Hasil Perhitungan TF-IDF No  Kata TF TF-IDF 1 Suara 14 1.8195 2 Pengenalan  13 1.7823 3 Identifikasi 12 1.7013 4 Sistem 9 1.6635 5 LVQ 6 1.5595 Dari contoh proses perhitungan TF-IDF diatas dapat diuraikan persamaan  yang  digunakan  yaitu  dari dokumen  teks  dicari  nilai  Term Frequency  (TF)  terlebih  dahulu,  dan secara terpisah juga dicari nilai Inverse Document  Frequency  (IDF).  Setelah kedua  nilai  ini  ditemukan  baru  kedua nilai tersebut
dikombinasikan (dikalikan)  dengan  detail  persamaan sebagai berikut.

## TF(d, t)
= { 1 + log(1 + log(𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑑, 𝑡))) 0 jika freq(d, t)   =  0
𝑻𝑭 − 𝑰𝑫𝑭(𝒅, 𝒕) = 𝑻𝑭(𝒅, 𝒕) 𝒙  𝑰𝑫𝑭(𝒕)

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang telah  dilakukan,  kesimpulan  yang diperoleh adalah sebagai berikut :
1. Menggunakan  metode  TF-IDF sangat membantu untuk melakukan peringkasan dokumen  repository,  dengan cara menemukan kata-kata kunci  yang  merepresentasikan isi dari dokumen.
2. Dari  hasil  pengujian  diperoleh nilai akurasi sebesar 80%.
Adapun  beberapa  hal  saran untuk  mengembangkan  penelitian selanjutnya sebagai berikut:
1. Untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan sistem dapat melakukan  Text  Mining  dari remote  dokumen  PDF  tanpa melakukan upload manual.
2. Menambahkan fitur otomatisasi sehingga  administrator  tidak perlu  menambahkan  dokumen satu per satu.
3. Meningkatkan unjuk kerja sistem yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
Andayani, Sri., Ryansyah, Adi.,  (2017).
Implementasi  Algoritma  TF-IDF
Pada  Pengukuran  Kesamaan
Dokumen. Kristiawan., David., (2020). Implementasi  metode  TF-IDF untuk aplikasi peringkas document base. Riki Ruli, Siregar., Fera Amelia, Sinaga., (2020). Aplikasi penentuan dosen penguji skripsi menggunakan  metode  TF-IDF dan Vector Space Model. Meiga, Ariyanti., Aji Prasetya, Wibawa., Utomo Pujianto., (2018). Metode term frequency -  invers  document  frequency pada  mekanisme  pencarian judul skripsi.
Fitroh.,  Meiga,  Nur.,    (2018).  Metode term frequency-invers document frequency pada mekanisme  pencarian  judul skripsi  dalam  sistem  informasi skripsi  dan  tugas  akhir  Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Malang.
Moh  Afif  Rofiqi,  Abd.  Charis  Fauzan,
Afivatu  Pratama  Agustin,  dan Ahmad  Agung  Saputra  (2019). Implementasi  Term-Frequency Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) Untuk Mencari Relevansi Dokumen Berdasarkan Query