## Implementasi Metode Latent Semantic Analysis Pada Peringkasan Artikel Bahasa Indonesia Menggunakan Pendekatan Steinberger Jezek
Dewi Fatmarani Surianto 1,* , Rezki Angriani Pratiwi Kadir 1 , Fizar Syafaat 1 , M Miftach Fakhri 2 ,
Dary Mochamad Rifqie 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Kalla, Makassar, Indonesia
2 Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Negeri Makassar, Makassar, Indonesia
3 Program Studi Teknik Elektronika, Universitas Negeri Makassar, Makassar, Indonesia Email: 1,* dewifatmarani@kallabs.ac.id, 1 rezkiangrianipk@kallabs.ac.id, 1 fizar@kallabs.ac.id, 2 fakhri@unm.ac.id,
3 dary.mochamad.rifqie@unm.ac.id Email Penulis Korespondensi: dewifatmarani@kallabs.ac.id Submitted 0 2-08-2022 ; Accepted 14-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Saat ini, berbagai jenis media berita yang berkembang memiliki tantangannya masing-masing, salah satunya pada jenis media digital atau online yang jumlahnya semakin meningkat. Peningkatan jumlah media digital berupa situs berita online tidak hanya memberikan dampak positif terhadap masyarakat, namun juga memberikan tantangan.  Semakin meningkatnya jumlah portal berita online , maka informasi yang tersebar juga semakin banyak. Dengan berbagai topik dan informasi yang beragam, maka menimbulkan masalah bagi para pembaca dalam mengefisiensikan waktu dalam membaca secara lengkap untuk memperoleh informasi yang diinginkan. Hal ini membuat fenomena peringkasan teks menjadi sangat penting. Tujuan dari studi ini adalah untuk menerapkan dan menganalisis metode Latent Semantic Analysis pada proses peringkasan teks. Dataset yang digunakan berasal dari penelitian terdahulu yang mencakup 100 artikel berita  Bahasa  Indonesia dari  berbagai portal  berita  online. Dalam  eksperimen  yang  dilakukan,  teknik Steinberger dan  Jezek digunakan untuk proses pemilihan kalimat. Proses peringkasan yang dilakukan menggunakan tiga jenis compression rate yakni 10%, 30% dan 50%. Hasil terbaik yang diperoleh dalam studi ini adalah dengan nilai presisi 20% pada tingkat compression rate 10%, nilai recall 42% pada jenis compression rate 50%, dan nilai f-measure 22% pada jenis compression rate 50% .
Kata Kunci: Ringkasan; Latent Semantic Analysis; SVD; Artikel berita; Steinberger dan Jezek

## Abstract
Currently, various types of news media that are developing have their own challenges, one of them is the increasing number of digital or online media. The increasing number of digital media in the form of online news sites not only has a positive impact on society, but also poses challenges. The more the number of online news portals increases, the more information is spread out. With a variety of topics and diverse information, it creates problems for readers to make time efficient in reading in full to obtain the desired information. This makes the phenomenon of text summarization very important. The purpose of this study is to analyze the Latent Semantic Analysis method in the text summarization process. The dataset used comes from previous research which includes 100 Indonesian news articles from various online news portals. In the experiment process, the Steinberger and Jezek techniques are used for the sentence selection process.  The  summary  process  is  carried  out using  three  types  of compression  rates, namely  10%, 30%  and  50%.  The  best  results obtained in this study are the precision value of 20% at a 10% compression rate, a recall value of 42% at a 50% compression rate, and an f-measure value of 22% at a 50% compression rate.
Keywords : Summary; Latent Semantic Analysis; SVD; News Article; Steinberger and Jezek

## 1. PENDAHULUAN
Pada masa kini, berbagai jenis dokumen dengan topik yang berbeda sangat mudah diperoleh melalui berbagai sumber. Dokumen tidak hanya dapat diperoleh melalui media cetak saja, namun media daring atau dalam jaringan juga memiliki pengaruh besar dalam hal membantu pekerjaan manusia yaitu memudahkan dalam melakukan pencarian dan menemukan informasi sesuai dengan kebutuhan mereka masing-masing. Berbagai jenis teks yang tersebar di Internet misalnya teks artikel  berita,  teks  review  produk, dan  lainnya.  Media  online  seperti  website  umum  ataupun  situs  berita  sudah  sangat beragam. Berita disebut sebagai sebuah informasi untuk disampaikan kepada khayalak umum, dapat berupa fakta maupun opini. Keberagaman bentuk berita yang semakin hari semakin beragam dalam berbagai media seperti media cetak, media online,  dan  media-media  lainnya  yang  memiliki  keunggulan  dan  kekurangan    masing-masing.  Dalam  beberapa  tahun terakhir, keberadaaan media digital membuat tantangan baru bagi model media cetak, utamanya dalam hal kecepatan. Seperti yang terdapat pada artikel oleh Usher, salah satu jenis media cetak seperti koran tidak mampu bersaing dengan media  berita  online,  utamanya  dalam  basis  kecepatan  [1].  Adapun  berbagai  situs  yang  menyediakan  informasi  berita diantaranya Kompas.com, detik.com, CNNIndonesia.com, serta berbagai jenis situs media digital lainnya[2].
Dengan semakin banyaknya situs berita dan mudahnya seseorang dalam memperoleh berita melalui Internet, tidak hanya memberikan manfaat positif dan kemudahan dalam mencari informasi yang diinginkan, akan tetapi hal tersebut dapat memunculkan kesulitan bagi seseorang [3]. Faktanya, ketika seseorang ingin mencari artikel ataupun berita yang relevan dengan kebutuhan mereka, tidak sedikit situs berita yang ditampilkan oleh situs Web dengan berbagai halaman Web dan informasi yang beragam pula [4]. Hal ini menimbulkan masalah untuk mereka yang ingin mengefisiensikan waktunya dalam membaca secara lengkap dan mendapatkan informasi yang diinginkan [4].
Oleh karena itu, untuk dapat memahami maksud dan inti dari seluruh konten artikel berita dalam waktu yang lebih efisien, maka dibutuhkan suatu proses yang dapat memudahkan, salah satunya adalah peringkasan teks [5]Menurut Radef
dkk,  sebuah  ringkasan  diartikan  sebagai  suatu  teks  yang  dibentuk  dari  satu  atau  lebih  teks  yang  mencakup  informasi penting dari teks asli. Suatu ringkasan atau rangkuman memiliki panjang yang tidak lebih banyak dari setengah teks asli atau bahkan lebih sedikit [6].
Peringkasan  teks  otomatis  merupakan  salah  satu  solusi  untuk  menemukan  inti  dan  maksud  dari  teks  artikel  ke dalam  bentuk  deskripsi  singkat  [6].  Menurut  Bhargava  et  al.  (2016)  peringkasan  teks  adalah  proses  pemadatan  teks sedemikian rupa sehingga data yang berlebihan dihapus dan informasi penting yang dapat mewakili keseluruhan dokumen diekstraksi sesingkat mungkin [7]. Peringkasan teks menghasilkan rangkuman yang berisi kalimat penting dan memuat seluruh informasi yang relevan dan penting dari dokumen asli. Pendekatan dalam peringkasan teks dibagi kedalam dua jenis, yakni bentuk peringkasan teks bersifat ekstraktif  serta abstraktif [8]. Pada peringkasan teks ekstraktif, ringkasan dihasilkan tanpa membentuk kalimat baru. Berbeda dengan ekstraktif, teknik abstraktif membentuk ringkasan  dengan membuat kalimat baru [9]. Alguliev dkk mengemukakan bahwa 5% hingga 30% panjang dokumen dibutuhkan dalam merepresentasikan informasi dari dokumen tersebut sehingga lebih mudah untuk dipahami [10].
Berbagai  pendekatan  dan  metode  telah  banyak  digunakan  di  penelitian  terdahulu  pada  area  peringkasan  teks, seperti menggunakan metode pembobotan, machine learning, graph-based, metode statistikal, fuzzy logic, maupun Latent Semantic Analysis (LSA). Penggunaan metode peringkasan teks membantu dalam menghasilkan ringkasan yang mampu memuat informasi penting dari teks asli [6]. Latent Semantic Analysis (LSA) merupakan salah satu  jenis metode atau pendekatan  yang  dapat  diterapkan  dalam  membuat  ringkasan  teks.  Metode  ini  disebut  dengan  metode  aljabar  yang memiliki  kemampuan  dalam  menemukan  hubungan  antar  kalimat  dan  kata  melalui  kemampuan  Singular  Value Decomposition (SVD). Metode LSA digunakan untuk menemukan kalimat-kalimat penting yang akan dibentuk sebagai sebuah ringkasan. Oleh karena itu, pemilihan kalimat menjadi salah satu proses dalam menghasilkan sebuah ringkasan untuk merepresentasikan inti dari teks asli [11].
Adapun beberapa penelitian terkait peringkasan teks berbasis LSA dilakukan oleh Gong dan Liu, Steinberger dan Jezek serta peneliti lainnya. Gong dan Liu merumuskan metode pemilihan kalimat menggunakan SVD dengan memilih nilai tertinggi diantara kalimat pada setiap baris dari matriks V T . Selain itu, berbeda dengan Gong dan Liu, Steinberger dan  Jezek  menggunakan  dua  matriks  hasil  dari  SVD  dalam  proses  pemilihan  kalimat.  Baik  Gong  dan  Liu  maupun Steinberger dan Jezek memberikan hasil ringkasan yang berbeda [11]. Peringkasan teks otomatis juga sangat dipengaruhi oleh jenis Bahasa yang digunakan pada teks terkait baik menggunakan metode LSA ataupun metode lainnya [12].
Algoritma pemilihan kalimat khususnya pada metode LSA memberikan hasil yang berbeda dengan proses yang berbeda  pula  berdasarkan  metode  yang  digunakan.  Salah  satu  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Dokun,  dkk. menggunakan pendekatan Latent Semantic Analysis untuk proses summarisasi dokumen. Dataset yang digunakan pada penelitian tersebut adalah corpus DUC-2002 dan 2004. Dari eksperimen yang dilakukan, diperoleh hasil penelitian bahwa nilai f-measure dan precision tertinggi diperoleh dengan menggunakan pendekatan Steinberger and Jezek [13], sehingga, pada studi ini juga menggunakan pendekatan Steinberger dan Jezek . Namun, dengan menggunakan dataset yang berbeda yakni pada dokumen Bahasa Indonesia. Salah satu hal yang melatarbelakangi studi ini adalah temuan dari salah satu studi yang menyebutkan bahwa kumpulan dataset tertentu dapat mempengaruhi komposisi ringkasan dalam beberapa kasus, seperti  pernyataan  kualitas,  atribut  gespasial  dan  asalnya  [14].  Disisi  lain,  penulisan  artikel  pada  setiap  jenis  Bahasa memiliki  bentuk  yang  berbeda-beda.  Pada  penulisan  artikel  berita  Bahasa  Indonesia,  dikenal  dengan  bentuk  Piramid, dimana kalimat terpenting diletakkan sebagai kalimat pertama [15]. Oleh karenanya, studi ini berfokus pada peringkasan teks artikel berita Bahasa Indonesia dengan menerapkan metode Latent Semantic Analysis (LSA) dan SVD menggunakan pendekatan Steinberger dan Jezek dalam proses pemilihan kalimat untuk menganalisa lebih lanjut performansi metode LSA terhadap jenis dokumen yang berbeda, yakni dokumen Bahasa Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  sub  bab  ini  mendeskripsikan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  studi  ini  yakni  dengan  tujuan  utama menghasilkan sebuah ringkasan ekstraktif dari teks artikel berita. Metode yang digunakan pada studi ini adalah metode Latent Semantic Analysis (LSA). Latent Semantic Analysis (LSA) merupakan metode aljabar statistic yang mengekstrak struktur semantic tersembunyi dari kata dan kalimat. Metode ini merupakan pendekatan tanpa pengawasan yang tidak membutuhkan pelatihan maupun pengetahuan eksternal. LSA menggunkan konteks dokumen input/ dokumen asli dan mengekstrak  informasi  seperti  kata-kata  mana  saja  yang  dapat  digunakan  bersama  juga  kata-kata  umum  mana  yang muncul  dalam  kalimat  yang  berbeda.  Banyaknya  kata  umum  di  antara  kalimat  menunjukkan  bahwa  kalimat  tersebut terkait  secara  semantic  [11].  Algoritma  peringkasan  berbasis  metode  LSA  terdiri  dari  3  tahap  utama  diantaranya: pembentukan  matriks  yang  merepresentasikan  bobot  dari  teks  artikel,  kemudian  melakukan  dekomposisi  menjadi  3 matriks baru melalui perhitungan Singular Value Decomposition (SVD), hingga tahap terakhir adalah pemilihan kalimat [11].  Pembuatan matriks atau dikenal dengan input matrix creation merupakan langkah penting dalam peringkasan teks karena akan memberikan pengaruh terhadap matriks SVD nantinya.
Berikut adalah desain sistem ilustrasi tahap-tahap yang dilakukan pada studi ini:

## Gambar 1. Tahapan alur Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah teks artikel berita Bahasa Indonesia. Dataset diperoleh dari penelitian Kurniawan  dkk  [16].  Dokumen  artikel  diambil  sebanyak  100  teks  berita.  Setiap  artikel berita  memiliki  judul,  sumber URL, konten berita dan rangkuman manual (rangkuman yang dilakukan oleh manusia/para ahli di bidangnya). Adapun data artikel berita yang diperoleh terdiri dari berbagai sumber seperti CNNIndonesia.com, Kumparan.com, dan lainnya [16].

## 2.2 Tahap Prapemrosesan
Tahap ini merupakan tahap yang dilakukan setelah seluruh data telah diperoleh. Tahap preproses dibutuhkan sebelum menghasilkan  sebuah  ringkasan  dengan  tujuan  untuk  melakukan  pembersihan/clean  terhadap  data  yang  semula  tidak terstruktur menjadi data terstruktur untuk kemudian nantinya akan diproses ke fase berikutnya. Adapun tahap preproses terdiri dari 6 langkah diantaranya segmentasi kalimat, case folding, penghapusan non-alphanumeric, word tokenizing, penghapusan  stopwords,  dan  stemming.  Segmentasi  Kalimat:  Tahap  ini  dilakukan  dengan  memecah  paragraf  dari dokumen berita. Setiap dokumen dipecah menjadi sejumlah kalimat yang ditandai dengan tanda baca titik (.). Proses ini dilakukan dimana artikel berita menjadi sebuah input dan sejumlah kalimat menjadi output [17]. Pada langkah ini, peneliti menggunakan  library dari  python  yaitu nltk  atau  dikenal  dengan  Natural  Language  Toolkit  library.  Selanjutnya,  hasil pemecahan menjadi kalimat kemudian diproses kedalam bentuk huruf kecil (lowercase) atau disebut dengan proses case folding [18]. Setelah itu, karakter angka dan non-alphanumeric pada setiap kalimat akan dibersihkan/dihilangkan, seperti karakter !, <, <=, dan lainnya.
Proses  berikutnya  ialah  word  tokenizing.  Word  tokenizing:  merupakan  tahap  preproses  dengan  memisahkan kalimat  menjadi  kata-kata  [18].  Kalimat  dipisah  dengan  pemisah  karakter  spasi.  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan library python. Kemudian, setelah kalimat dipisah  menjadi bentuk kata per kata, maka dilakukan proses stopword  removal ,  yang  merupakan  proses  menghilangkan  kata  yang  dinilai  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  atau tidak terlalu penting pada deskripsi. Stopword removal dilakukan melalui pengecekan terhadap kata-kata tersebut apakah termasuk dalam daftar kata tidak penting (stoplist) atau tidak  [18]. Adapun daftar kata tidak penting atau stoplist diambil dari situs Kaggle  (Hartono, 2016). Proses selanjutnya adalah stemming. Proses ini dilakukan dengan menghapus suffix, affix, maupun prefix dari hasil stopword removal [17]. Stemming disebut dengan proses mentransformasikan kata-kata yang  memiliki  imbuhan  menjadi  bentuk  kata  dasar  yang  terdapat  dalam  Bahasa  Indonesia  [18].  Pada  penelitian  ini, stemming menggunakan modul Sastrawi yang tersebut di python. Hasil dari proses stemming dimasukkan ke dalam hasil praproses untuk selanjutnya digunakan pada pembentukan matriks.

## 2.3 Pembentukan Matriks Sentence-Term
Pembentukan matriks bobot merupakan langkah pertama pada implementasi metode Latent Semantic Analysis (LSA). Setelah tahap pre-proses selesai dilakukan, maka kemudian dibutuhkan sebuah matriks untuk merepresentasikan kalimat dan term ke dalam ruang dimensi. Matriks sentence-term direpresentasikan sebagai matriks berukuran m x n atau disebut dengan  matriks  A.  Setiap  baris  atau  m  pada  matriks  A  merepresentasikan  terms/kata,  dan  setiap  kolom  (n) merepresentasikan  sebuah  kalimat.  Adapun  nilai  matriks  A  merepresentasikan  tingkat  kepentingan  term  pada  kalimat tersebut [19].
Pada studi ini, pembentukan matriks sentence-term atau kata-kalimat dilakukan dengan menggunakan pendekatan term-frequency/inverse  document  frequency  (TF/IDF).  Pendekatan  TF/IDF  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat kepentingan  atau  seberapa  penting  pengaruh  kata  tersebut  pada  sebuah  dokumen  dalam  sekumpulan  dokumen.
Pendekatan ini terdiri dari 2 langkah, yaitu menghitung frekuensi kemunculan kata (t) pada setiap kalimat/dokumen (d), kemudian langkah berikutnya adalah melakukan inversi frekuensi dokumen untuk mengukur seberapa sering atau jarang istilah/term  tersebut  muncul  dalam  seluruh  dokumen/kalimat  [12].  Adapun  term  atau  kata  yang  digunakan  pada pembentukan matriks tersebut adalah kata hasil dari preproses yang muncul setidaknya dalam 2 kalimat [20].

## 2.4 Perhitungan Singular Value Decomposition
Setelah  proses  TF/IDF  dilakukan,  hasil  yang  diperoleh  adalah  matriks sentence-term atau  direpresentasikan  sebagai matriks A berukuran m x n. Jumlah baris m menunjukkan jumlah kata/ term dan n merupakan jumlah kalimat dalam sebuah artikel/dokumen. Matriks A yang dihasilkan pada dasarnya adalah jenis sparse matrix (Gunawan, dkk, 2015). Oleh karena itu,  matriks  A  tersebut  kemudian  didekomposisi  kedalam  3  matriks  baru  menggunakan  perhitungan Singular  Value Decomposition (SVD)  diantaranya  matriks  orthogonal U, matriks  diagonal S atau ∑ ,  dan  mariks  ortogonal  transpos 𝑉 𝑇 [11]. Secara sistematis dapat ditulis dengan rumus berikut [21]:
𝐴 = 𝑈∑𝑉 𝑇 (1)
Dimana: A : Input matrix (m x n) U: Words x concept (m x n) ∑ : Nilai Singular, matriks diagonal ( n x n ) 𝑉 𝑇 : Sentences x concept ( n x n )

## Gambar  2. Singular Value Decomposition (SVD)

## 2.4 Pemilihan Kalimat
Tahap ini adalah tahap terakhir pada metode Latent Semantic Analysis (LSA) sebelum membentuk sebuah ringkasan oleh sistem yang dibangun. Pemilihan kalimat dilakukan dengan memilih kalimat penting menggunakan hasil dari perhitungan singular  value  decomposition (SVD)  yang  akan  dijadikan  sebagai  ringkasan.  Terdapat  beberapa  algoritma  ataupun pendekatan yang dapat digunakan untuk dapat memilih kalimat pada metode LSA. Algoritma tersebut seperti pendekatan Gong dan  Liu  pada  tahun 2011,  Steinberger  dan  Jezek  pada  tahun 2014,  ataupun pendekatan  lainnya [22].  Algoritma Gong dan Liu merupakan salah satu kajian utama yang dilakukan dalam peringkasan teks dengan metode LSA. Dalam pendekatan  Gong  dan  Liu,  satu  kalimat  dipilih dari  konsep  yang paling penting,  kemudian  kalimat  kedua  dipilih  dari konsep terpenting kedua hingga terkumpul sejumlah kalimat yang sudah ditentukan sebelumnya. Jumlah kalimat yang akan dikumpulkan diberikan sebagai parameter.

## 2.5 Pembentukan Ringkasan
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyusunan  kembali  kalimat-kalimat  yang  telah  terpilih  berdasarkan  nilai  tertinggi  dari pendekatan  Steinberger  dan  Jezek.  Adapun  kalimat  yang  memiliki  nilai  tertinggi  pertama  akan  dimasukkan  sebagai kalimat pertama sebagai bagian dari ringkasan, kemudian kalimat dengan nilai tertinggi kedua menjadi kalimat kedua dari sebuah ringkasan yang dibentuk dan begitu seterusnya hingga seluruh kalimat yang terpilih telah selesai diproses.

## 2.5 Evaluasi Performansi
Setelah seluruh kalimat telah diberi nilai dan melalui proses pemilihan, maka selanjutnya tahap terakhir dari penelitian ini  adalah  menguji  performansi  sistem  menggunakan  pendekatan  Steinberger  dan  Jezek.  Pada  peringkasan  teks, pengukuran kualitas seperti pemahaman, koherensi, dan keterbacaan sangat sulit dilakukan. Para ahli melakukan evaluasi sistem  secara  manual  dengan membandingkan  ringkasan  yang  berbeda  kemudian  memilih  yang  terbaik.  Namun yang selanjutnya menjadi tantangan adalah bahwa setiap individu yang melakukan tugas evaluasi biasanya memiliki ide atau tanggapan yang sangat berbeda mengenai hal-hal yang harus dimuat dalam ringkasan yang baik [23].
Pengukuran performa algoritma saat ini diukur sesuai kriteria sebagai berikut [12]
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝑠𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝑠𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠+𝑊𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠 (2)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝑠𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝑠𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠+𝑀𝑖𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑠𝑒𝑛𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠 (3) 𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Dimana Correct sentences adalah jumlah kalimat yang sama di kedua ringkasan yang dihasilkan oleh manusia dan sistem. Wrong  sentences adalah  jumlah  kalimat  disajikan  dalam  ringkasan  yang  dihasilkan  oleh  sistem  tetapi  tidak termasuk dalam ringkasan yang dibuat manusia; Missed sentences adalah jumlah kalimat yang tidak muncul di ringkasan yang  dihasilkan  sistem  tetapi  disajikan  dalam  ringkasan  yang  dihasilkan  oleh  manusia.  Oleh  karena  itu, Precision menentukan jumlah kalimat yang cocok yang diekstraksi oleh sistem dan Recall menentukan jumlah kalimat cocok yang terlewatkan oleh sistem peringkasan [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  dilakukan  untuk  menguji  performansi  metode Latent  Semantic  Analysis (LSA)  dan  Teknik Steinberger  dan  Jezek  pada  proses  pembentukan  kalimat  terhadap  dataset  yang  digunakan.  Setiap  ringkasan  yang dihasilkan menggunakan tiga jenis compression rate berbeda , yakni 10%, 30% dan 50%. Persentase tersebut merupakan jumlah kalimat dari teks artikel yang diambil dari bentuk asli berita sebelum diubah (original).

## 3.1 Pembentukan Kalimat
Pada  penelitian  ini,  digunakan  pendekatan  Steinberger  dan  Jezek  pada  proses  pemilihan  kalimat.  Pendekatan  ini menggunakan matriks 𝑉 𝑇 dan matriks Singular S atau ∑ yang diambil dari hasil perhitungan SVD. Matriks 𝑉 𝑇 merupakan transpos dari matriks V dimana tiap baris matriks tersebut mendefinisikan kalimat dan kolom mendefinisikan sebagai konsep  yang  terbentuk.  Dalam  pendekatan  ini,  panjang  setiap  vektor  kalimat,  yang  diwakili  oleh  baris  matriks  V, digunakan untuk pemilihan kalimat. Panjang kalimat kemudian dihitung dengan menggunakan rumus berikut [22]:
𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ =   √∑ 𝑉 𝑖𝑗 × 𝑛 𝑗=1 ∑ 𝑗𝑗 (5)
Kalimat dengan nilai panjang tertinggi akan dipilih sebagai bagian dari ringkasan. Berikut adalah contoh ilustrasi pemilihan kalimat menggunakan pendekatan Steinberger dan Jezek [11]: a. Dari hasil SVD, diperoleh matriks V T dengan ukuran 3 x 2 yaitu 3 kolom kalimat dan 2 baris konsep yang terbentuk yaitu k = 2.
Tabel  1. Simulasi Perhitungan Matriks V T
Matriks V T (k = 2) Kal0 Kal1 Kal2 Kon0 0.457 0.728 0.510 Kon1 -0.770 0.037 0.637
b. Kemudian, dilakukan perhitungan panjang/ length menggunakan rumus (2).
Tabel  2. Simulasi Perhitungan Nilai Panjang
Nilai Panjang/Length Kal0 1.043 Kal1 1.929 Kal2 1.889
Selanjutnya,  jika kalimat tersebut memiliki nilai Panjang tertinggi, maka kalimat tersebut akan terpilih sebagai bagian  dari  ringkasan  yang  akan  dibentuk.  Dalam  contoh  ini  maka  Kal1  yang  terpilih  sebagai  kalimat  pertama  untuk kemudian  dimasukkan  sebagai  bagian  dari  ringkasan.  Adapun  jumlah  kalimat  yang  akan  diambil  untuk  membentuk ringkasan  dapat  ditentukan  berdasarkan  compression  rate.  Proses  ini  dilakukan  hingga  memenuhi  jumlah  kalimat berdasarkan perhitungan compression rate yang diinginkan.
Tujuan  utama  penggunaan  pendekatan  ini  adalah  agar  ringkasan  yang  dihasilkan  dapat  lebih  baik  dengan mengatasi kelemahan dari metode Gong dan Liu. Pada pendekatan Steinberger dan Jezek, kalimat yang berkaitan erat dengan semua konsep akan dipilih dimana hal ini memungkinkan adanya lebih dari satu kalimat yang dipilih dari sebuah konsep penting [11].

## 3.2 Hasil Studi
Proses pengujian dilakukan dengan menggunakan 100 teks artikel berita Bahasa Indonesia. Dari setiap artikel berita yang digunakan, jumlah kalimatnya pun berbeda-beda. Proses ini juga mencakup proses membandingkan hasil. Hasil ringkasan yang  dihasilkan  oleh  sistem  dibandingkan  dengan  ringkasan  yang  dihasilkan  oleh  manusia/ human. Adapun  ringkasan manual atau ringkasan yang dibuat oleh manusia diperoleh dari penelitian yang dilakukan oleh Kurniawan dan Louvan [16]. Studi ini menggunakan tiga nilai compression rate yang berbeda-beda. Compression Rate berarti jumlah kata dalam
ringkasan dibagi dengan jumlah kata dari teks original. Contoh, suatu artikel terdiri dari 1000 kata yang diringkas menjadi 100 kata, sehingga dapat dikatakan bahwa telah mengalami rasio kompresi 1:10 atau 10%.
Berikut  merupakan  contoh  salah  satu  teks  artikel  berita  Bahasa  Indonesia:  Teks  di  atas  merupakan  teks  asli artikel Berita Bahasa Indonesia sebelum dilakukan peringkasan. Berikut adalah hasil ringkasan manual yang dilakukan oleh manusia/para ahli di bidangnya atau yang disebut sebagai hasil human summary:
Hasil ringkasan oleh sistem menggunakan Teknik Steinberger dan Jezek dengan tingkat compression rate senilai 10%:
Hasil ringkasan oleh sistem menggunakan Teknik Steinberger dan Jezek dengan compression rate senilai 30%:
Hasil ringkasan oleh sistem menggunakan Teknik Steinberger dan Jezek dengan tingkat compression rate senilai 50%:
JAKARTA (Pos Kota) - Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK) menahan Bupati Hulu Sungai Tengah, Kalimantan Selatan, Abdul Latif, usai ditetapkan tersangka dalam kasus suap proyek pembangunan RSUD Damanhuri, Barabai. Rupanya bupati itu merupakan residivis kasus korupsi.
Ketua KPK, Agus Rahardjo menyatakan, Latif pernah diproses dalam kasus korupsi pada 2005-2006. Saat itu, Latif tersangkut kasus korupsi pembangunan Unit Sekolah Baru (USB) Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Labuan Amas Utara dengan anggaran Rp711,880 juta."Waktu itu yang bersangkutan seorang pengusaha. Kasusnya telah diputus di pengadilan, yang bersangkutan divonis satu setengah tahun penjara kalau tidak salah," kata Agus, saat konferensi pers, di Gedung KPK, Jalan Kuningan Persada, Setiabudi, Jakarta Selatan, Jumat (5/1/2018).
Agus menguraikan, pembangunan sekolah tersebut dilakukan saat Latif masih menjadi kontraktor swasta. Proyek pembangunan sekolah itu tidak selesai dan menimbulkan kerugian keuangan negara. Setelah menjalani hukuman, Latif  mencalonkan  diri  menjadi  Anggota  DPRD  Kalimantan  Selatan  periode  2014-2019.  Dia  menjadi  caleg  dari daerah pemilihan IV meliputi Kabupaten Tapin, Hulu Sungai Tengah, dan Hulu Sungai Selatan. "Yang bersangkutan kemudian terpilih sebagai anggota DPRD Kalimantan Selatan periode 2014-2019," ujar Agus.
Setahun menjadi anggota dewan, Latif ikut dalam pemilihan Bupati Hulu Sungai Tengah periode 2016-2021 hingga terpilih dan dilantik pada Februari 2016 lalu."Ini harus jadi pelajaran menjelang Pilkada. Mari kita pilih betul-betul personal yang baik, yang tidak punya catatan buruk," imbau Agus.
Dalam  kasus  suap  pembangunan  RSUD  Damanhuri  ini,  Latif  diduga  menerima  suap  Rp3,6  miliar.  Jumlah  itu merupakan komitmen fee 7,5 persen dari total nilai proyek pembangunan ruang rawat kelas I, II, VIP, dan Super VIP. Uang itu diberikan oleh Direktur Utama PT Menara Agung, Donny Winoto, selaku kontraktor proyek. Donny juga ditetapkan sebagai tersangka dalam OTT KPK.
Agus  menyebut  Donny  merupakan  kontraktor  swasta  yang  cukup  banyak  menangani  proyek  di  Kabupaten  Hulu Sungai  Tengah.  "Tetapi  sejumlah  proyek  yang  dikerjakan  diduga  tidak  selesai,"  imbuh  Agus.  KPK  menetapkan empat  tersangka,  yaitu  diduga  sebagai  penerima  adalah  Abdul  Latif,  Fauzan  Rifani,  dan  Abdul  Basit,  kemudian diduga sebagai pemberi adalah Donny Winoto. Keempat orang tersangka itu pun sudah ditahan di rumah tahanan berbeda.
Abdul  Basit  bersama  Fauzan  Rifani  dititipkan  di  Rutan  Pomdam  Jaya,  Guntur.  Sementara,  Abdul  Latif  bersama Donny Winoto masing-masing ditahan di Rutan KPK, dan Rutan Mapolres Jakarta Timur.
Dia  menjadi  caleg  dari  daerah  pemilihan  IV  meliputi  Kabupaten  Tapin,  Hulu  Sungai  Tengah,  dan  Hulu  Sungai Selatan. Agus menyebut Donny merupakan kontraktor swasta yang cukup banyak menangani proyek di Kabupaten Hulu Sungai Tengah.
Rupanya bupati itu merupakan residivis kasus korupsi.
Saat itu, Latif tersangkut kasus korupsi pembangunan Unit Sekolah Baru (USB) Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Labuan Amas Utara dengan anggaran Rp711,880 juta.
Agus menguraikan, pembangunan sekolah tersebut dilakukan saat Latif masih menjadi kontraktor swasta. Proyek pembangunan sekolah itu tidak selesai dan menimbulkan kerugian keuangan negara. Jumlah itu merupakan komitmen fee 7,5 persen dari total nilai proyek pembangunan ruang rawat kelas I, II, VIP, dan Super VIP. Agus menyebut Donny merupakan kontraktor swasta yang cukup banyak menangani proyek di Kabupaten Hulu Sungai Tengah. Keempat orang tersangka itu pun sudah ditahan di rumah tahanan berbeda.
Dari proses pengujian menggunakan tiga tingkat compression rate yang berbeda-beda, berikut hasil evaluasi performansi terhadap Teknik Steinberger dan Jezek yang didapatkan:
Tabel  3. Perbandingan Nilai Precision, Recall, dan F-Measure pada salah satu contoh teks artikel
Tingkat Compression Rate 10% 30% 50% Precision 0% 29% 33% Recall 0% 33% 67% F-measure 0% 31% 44%
Adapun Tabel 4 dibawah menunjukkan daftar indeks kalimat yang berhasil diekstrak oleh sistem menjadi sebuah ringkasan untuk ketiga compression rate yang digunakan pada contoh salah satu teks artikel berita di atas:
Tabel  4. Indeks Kalimat yang berhasil diekstrak menjadi ringkasan oleh sistem
Jumlah Kalimat Original (JKO = 24) Compression Rates Jumlah  Kalimat  yang diesktrak Indeks  Kalimat  pada  Ringkasan Sistem Indeks Kalimat pada Ringkasan Manual 10% 2 [9,18] [0, 1, 2, 3, 4, 5] 30% 7 [1,3,6,7,15,18,21] 50% 12 [0,1,2,4,9,11,12,13,14,15,18,21]
Tabel diatas mendeskripsikan tingkat persamaan kalimat yang diekstrak menjadi rangkuman oleh sistem. Untuk nilai compression rate senilai 10%, jumlah kalimat yang diekstrak hanya berjumlah 2, dan kalimat yang masuk ke dalam ringkasan adalah kalimat dengan indeks 9 dan 18. Sedangkan, jika dibandingkan dengan indeks kalimat yang terdapat pada  ringkasan  manual  atau  human  summary,  tidak  ada  persamaan  kalimat  yang  diekstrak.  Kemudian,  untuk  nilai compression rate 30%, jumlah kalimat yang diekstrak adalah 7 dari jumlah kalimat original berjumlah 24, yakni kalimat dengan index 1,3,6,7,15,18,21 yang masuk menjadi ringkasan yang dihasilkan oleh sistem. Jika dibandingkan dengan indeks kalimat pada ringkasan manual, dari ketujuh kalimat yang diekstrak oleh sistem, terdapat 2 indeks kalimat yang sama. Selanjutnya, untuk tingkat compression rate 50%, jumlah kalimat yang diekstrak adalah 12 kalimat dengan indeks kalimat 0,1,2,4,9,11,12,13,14,15,18,21, yang jika dibandingkan dengan indeks kalimat pada ringkasan manual,  terdapat 3 indeks kalimat yang sama.
Hasil  diatas  menunjukkan  bahwa  Teknik  Steinberger  dan  Jezek  yang  digunakan  masih  belum  optimal  untuk menghasilkan ringkasan yang baik. Hal ini terlihat dari nilai precision, recall dan f-measure seperti yang ditunjukkan apda Tabel 3, bahwa pada salah satu teks artikel berita untuk tingkat ringkasan 10% mencapai nilai 0% artinya tidak ada kalimat yang sama yang dihasilkan oleh sistem dengan ringkasan manual. Hal ini terjadi karena dalam proses pemilihan kalimat menggunakan Teknik Steinberger dan Jezek, kalimat yang dipilih masih berasal dari konsep yang dianggap tidak penting untuk semua kalimat yang ada.
Hal ini berarti konsep yang tidak penting untuk keseluruhan kalimat juga terekstrak dan dianggap sebagai konsep terpilih. Sehingga ringkasan yang dihasilkan sangat mempengaruhi nilai performansi. Selain itu, hasil dari praproses yang digunakan saat pembentukan matriks SVD masih belum bersih yaitu masih terdapat kata-kata yang tidak relevan seperti kata pun yang masih masuk ke dalam bagian dari ringkasan.
Adapun hasil keseluruhan pengujian performansi untuk 100 data teks artikel berita dengan mengambil nilai rata- rata pada setiap metrik pengukuran ditunjukkan pada Tabel 5 dibawah:
Tabel  5. Perbandingan nilai rata-rata Precision, Recall, dan F-Measure
Tingkat Compression Rate 10% 30% 50% Precision 20% 15% 15% Recall 12% 25% 42% F-measure 14% 18% 22%
Tabel 5 di atas menggambarkan hasil pengujian performansi terhadap Teknik Steinberger dan Jezek untuk 100 data  teks  artikel  berita  Bahasa  Indonesia.  Hasil  akhir  yang  diperoleh  menunjukkan  perbedaan  untuk  masing-masing tingkat compression rate yang digunakan. Terlihat bahwa untuk compression rate 50%, nilai recall, maupun f-measure merupakan nilai tertinggi diantara kedua jenis compression rate lainnya yaitu nilai rata-rata presision sebesar 15%, recall sebesar 42% dan nilai rata-rata f-measure sebesar 22%. Hal  tersebut  terjadi  dikarenakan  dengan compression  rate yang  lebih  besar  maka  kesempatan  kalimat  tersebut diambil sebagai bagian dari ringkasan semakin besar pula yang dimana evaluasi dilakukan berdasarkan jumlah kalimat di  antara  ringkasan  oleh  sistem  maupun  oleh  manusia.  Selain  itu,  masih  kecilnya  nilai  dari  ketiga  metrik  pengukuran tersebut juga disebabkan oleh adanya beberapa ringkasan yang dihasilkan oleh sistem mengandung kalimat yang tidak sama dengan kalimat yang terdapat pada ringkasan manual sehingga hal ini menyebabkan nilai precision, recall, maupun
f-measure dapat mencapai 0%, yaitu jika dihitung nilai rata-rata keseluruhan untuk seluruh 100 data teks artikel, maka nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure menjadi kecil.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan eksperimen pada proses peringkasan teks artikel berita Bahasa Indonesia dengan menerapkan metode Latent Semantic Analysis (LSA) serta Teknik Steinberger dan Jezek yang digunakan pada proses pemilihan kalimat, maka diperoleh  hasil  yang  berbeda-beda  pada  skcenario  perbedaan  nilai compression  rate yang  digunakan.  Nilai  precision tertinggi yaitu 20% diperoleh pada nilai compression rate 10%, kemudian nilai rata-rata recall tertinggi didapatkan ketika nilai compression rate 50% yaitu 42%. Hal itu pula juga ditunjukkan pada nilai f-measure. Nilai f-measure tertinggi yang diperoleh adalah 22% yakni ketika nilai compression rate ringkasan yang diterapkan adalah 50%. Tingkat compression rate dinilai sangat berpengaruh terhadap hasil pengujian performa metode yang digunakan. Selain itu, hasil pengujian yang diperoleh juga dipengaruhi oleh dataset dan bentuk ringkasan yang dibuat oleh manusia yang digunakan sebagai pembanding  hasil  ringkasan  yang  dibentuk  oleh  sistem.  Untuk  studi  lanjutan,  disarankan  untuk  penggunaan  metode- metode  lain  seperti  machine  learning  dalam  membentuk  model  yang  lebih  baik,  utamanya  dalam  hal  membentuk  dan memilih kalimat untuk mencapai hasil rangkuman yang lebih baik dan optimal.

## REFERENCES
[1] M. Tanikawa, “What is news? What is the newspaper? The physical, functional, and stylistic transformation of print newspapers, 1988-2013,” International Journal of Communication , vol. 11, no. September 2017, pp. 3519–3540, 2017.
[2] R.  Indrianto, M.  A.  Fauzi,  and L.  Muflikhah,  “Peringkasan Teks  Otomatis  Pada  Artikel  Berita Kesehatan  Menggunakan  K- Nearest  Neighbor  Berbasis  Fitur  Statistik,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , vol. 1, no. 11, pp. 1–6, 2017.
[3] M. Allahyari et al. , “Text Summarization Techniques: A Brief Survey,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications , vol. 8, no. 10, 2017.
[4] E.  Lloret,  “TEXT  SUMMARIZATION :  AN,” Paper  supported  by  the  Spanish  Government  under  the  project  TEXT-MESS (TIN2006-15265-C06-01). , 2008.
[5] H. Zhang, Z. C. W. Ma, and Q. Cai, “A study for documents summarization based on personal annotation,” in HLTNAACL 2003 Workshop: Text Summarization (DUC03) , 2003, pp. 41–48.
[6] Silvia, P. Rukmana, and V. R. Aprilia, “APLIKASI AUTOMATIC TEXT.” pp. 1–7, 2010.
[7] R. Bhargava, Y. Sharma, and G. Sharma, “ATSSI: Abstractive Text Summarization Using Sentiment Infusion,” in Procedia Computer Science , 2016, vol. 89, pp. 404–411.
[8] A. P. Widyassari et al. , “Review of automatic text summarization techniques  methods,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences , vol. 34, no. 4, pp. 1029–1046, 2022.
[9] J.-M. T. Moreno, Automatic Text Summarization , 1ST ed. London: Wiley-ISTE, 2014.
[10]  R.  Alguliyev  and  R.  Aliguliyev,  “Evolutionary  Algorithm  for  Extractive  Text  Summarization,” Intelligent  Information Management , vol. 1, pp. 128–138, 2009.
[11]  M. G. Ozsoy, F. N. Alpaslan, and I. Cicekli, “Text summarization using latent semantic analysis,” Journal of Information Science , vol. 37, no. 4, pp. 405–417, 2011.
[12]  F.  E.  Gunawan,  A.  V.  Juandi,  and  B.  Soewito,  “An  automatic  text  summarization  using  text  features  and  singular  value decomposition  for popular  articles  in  Indonesia  language,”  in 2015  International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its Applications, ISITIA 2015 - Proceeding , 2015, pp. 27–32.
[13]  D.  Oluwajana  and  E.  Celebi,  “Single-Document  Summarization  Using  Latent  Semantic  Analysis,” International  Journal  of Scientific Research in Information Systems and Engineering (IJSRISE) , vol. 1, no. 2, 2018.
[14]  L. Koesten, E. Simperl, T. Blount, E. Kacprzak, and J. Tennison, “Everything you always wanted to know about a dataset: Studies in data summarisation,” International Journal of Human Computer Studies , vol. 135, no. October 2018, p. 102367, 2020.
[15]  Juwito, Menulis Berita dan Feature . Surabaya: Unesa University Press, 2008.
[16]  K. Kurniawan and S. Louvan, “INDOSUM: A New Benchmark Dataset for Indonesian Text Summarization,” in International Conference on Asian Language Processing (IALP) Authors: , 2018.
[17]  P. M. Sabuna and D. B. Setyohadi, “Summarizing Indonesian Text Automatically By Using Sentence Scoring And Decision Tree,” in International Conference of Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering , 2017.
[18]  M. A. Zamzam, “Sistem Automatic Text Summarization Menggunakan Algoritma Textrank,” Matics , vol. 12, no. 2, pp. 111– 116, 2020.
[19]  K.  Al-Sabahi,  Z.  Zuping,  and  Y.  Kang,  “Latent  Semantic  Analysis  Approach  for  Document  Summarization  Based  on  Word Embeddings.” 2018.
[20]  N. Derbentseva, P. J. Kwantes, and P. Terhaar, “Latent Semantic Analysis ( LSA ) tools Latent Semantic Analysis ( LSA ) tools Defence R  D Canada – Toronto,” no. July. 2012.
[21]  S. A. Babar and P. D. Patil, “Improving performance of text summarization,” Procedia Computer Science , vol. 46, no. Icict 2014, pp. 354–363, 2015.
[22]  R.  M.  Badry,  A.  S.  Eldin,  and  D.  S.  Elzanfally,  “Text  Summarization  within  the  Latent  Semantic  Analysis  Framework : Comparative Study,” International Journal of Computer Application , vol. 81, no. 11, pp. 40–45, 2013.
[23]  S.  Gholamrezazadeh,  M.  A.  Salehi,  and  B.  Gholamzadeh,  “A  comprehensive  survey  on  text  summarization  systems,”  in Proceedings of the 2009 2nd International Conference on Computer Science and Its Applications, CSA 2009 , 2009, pp. 1–6.