2018 e-ISSN : 2621-9336

## Peringkasan Otomatis Multi Dokumen menggunakan Hirarki Kluster
Lukman Hakim #1 , Fadli Husein Wattiheluw #2 , Agus Zainal Arifin #3 , Aminul Wahib #4
# Departement of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, Indonesia
1 lukman.its.tif2017@gmail.com
2 fadliwattiheluw1994@gmail.com
3 agusza@cs.its.ac.id
4 wahib13@mhs.if.its.ac.id
Abstract—  Multi-document  summarization  is  a  technique  for getting  information.  The  information  consists  of  several  lines of  sentences  that  aim  to  describe  the  contents  of  the  entire document  relevantly.  Several  algorithms  with  various  criteria have  been  carried  out.  In  general,  these  criteria  are  the preprocessing, cluster, and representative sentence selection to produce  summaries  that  have  high  relevance.  In  some conditions,  the  cluster  stage  is  one  of  the  important  stages  to produce  summarization.  Existing  research  cannot  determine the  number  of  clusters  to  be  formed.  Therefore,  we  propose clustering  techniques  using  cluster  hierarchy.  This  technique measures  the  similarity  between  sentences  using  cosine similarity.  These  sentences  are  clustered  based  on  their similarity  values.  Clusters  that  have  the  highest  level  of similarity  with  other  clusters  will  be  merged  into  one  cluster. This  merger  process  will  continue  until  one  cluster  remains. Experimental  results  on  the  2004  Document  Understanding Document  (DUC)  dataset  and  using  two  scenarios  that  use 132, 135, 137 and 140 clusters resulting in fluctuating values. The  smaller  the  number  of  clusters  does  not  guarantee  an increase  in  the  value  of  ROUGE-1.  The  method  proposed using  the  same  number  of  clusters  has  a  lower  ROUGE-1 value than the previous method. This is because in cluster 140 the similarity values in each cluster experienced a decrease in similarity values.
Keywords—  cluster,  cosine  similarity,  multi-document, summarization
Abstrak—  Peringkasan  multi-dokumen  merupakan  teknik untuk  mendapatkan  informasi.  Informasi  tersebut  terdiri dari  beberapa  baris  kalimat  yang  bertujuan  untuk menggambarkan  isi  dari  keseluruhan  dokumen  secara relevan.  Beberapa  algoritma  dengan  berbagai  macam kriteria  telah  dilakukan.  Secara  umum,  kriteria  tersebut yaitu  tahap  praproses,  kluster,  dan  pemilihan  kalimat  yang representatif  untuk  menghasilkan  ringkasan  yang  memiliki relevansi  tinggi.  Dalam  beberapa  kondisi,  tahap  kluster merupakan  salah  satu  tahap  yang  penting  untuk menghasilkan  peringkasan.  Penelitian  yang  ada  tidak  bisa menentukan  jumlah  kluster  yang  akan  dibentuk.  Oleh karena itu, kami mengusulkan teknik klusterisasi menggunaan hiraki kluster. Teknik ini mengukur kemiripan antar  kalimat  menggunakan  cosine  similarity.  Kalimat-
kalimat  tersebut  dikluster  berdasarkan  nilai  kemiripannya. Kluster  yang  memiliki  tingkat  kemiripan  tertinggi  dengan kluster  lain  akan  digabung  menjadi  satu  kluster.    Proses penggabungan  ini  akan  terus  dilakukan  sampai  tersisa  satu kluster. Hasil eksperimen pada dataset Document Understanding  Document  (DUC)  2004  dan  menggunakan dua  skenario  yaitu  menggunaan  132,  135,  137  dan  140 kluster  menghasilkan  nilai  yang  fluktuatif.  Semakin  kecil jumlah kluster tidak menjamin peningkatan nilai ROUGE-1. Metode  yang  diusulkan  menggunakan  jumlah  kluster  yang sama  memiliki  nilai  ROUGE-1  lebih  rendah  dibandingkan metode  sebelumnya.  Hal  ini  dikarenakan  pada  kluster  140 nilai  similarity  pada  masing-masing  kluster  banyak  yang mengalami penurunan nilai similarity.
Kata  kunci—  kluster,  cosine  similarity,  multi-dokumen, peringkasan

## I. P ENDAHULUAN
Beberapa  topik  dalam  dokumen  memiliki  jumlah  teks dan  informasi  yang  panjang.  Informasi  tersebut  bisa diperoleh  dengan  melakukan  pencarian  dari  satu  atau beberapa  dokumen.  Peningkatan  jumlah  dokumen  yang sangat  pesat  menimbulkan  sebuah  permasalahan  yaitu bagaimana  menemukan  informasi  yang  berguna  secara cepat dan akurat. Oleh karena itu, diperlukan solusi untuk memecahkan  permasalahan  tersebut.  Baru-baru  ini,  salah satu solusi yang diakui untuk menemukan informasi yang berguna  adalah  peringkasan  dokumen.  Peringkasan dokumen adalah proses untuk mendapatkan informasi dari satu  atau  beberapa  dokumen  yang  berisi  kalimat  yang pangjang  disaring  menjadi  beberapa  baris  kalimat  tanpa mengurangi  relevansi  isi  dari  keseluruhan  dokumen  [1]. Melakukan  peringkasan  dapat  memberikan  pengetahuan kepada  pengguna  tentang  permasalahan  utama  dari keseluruhan  teks  pada  dokumen.  Dengan  demikian, pengguna bisa menghemat waktu untuk memahami esensi diskusi tanpa harus membaca teks secara menyeluruh [2].
Metode  peringkasan  teks  dapat  dibagi  menjadi  dua jenis,  yaitu:  (1)  Metode  ekstraktif,  dan  (2)  Metode abstraktif.  Metode  ekstraktif  merupakan  teks  pertama
yang dianggap sebagai sumber yang mewakili topik utama teks. Sedangkan metode abstraktif merupakan teks sumber kedua  yang  dapat  menghasilkan  teks  baru.  Selanjutnya, dokumen  sumber  yang  akan  diringkas  tergantung  jumlah dari  dokumen,  ringkasan  teks  dapat  berupa  ringkasan dokumen  tunggal  atau  ringkasan  multi  dokumen. Ringkasan  dokumen  langsung  menghasilkan  ringkasan singkat  dari  beberapa  dokumen  dalam  satu  set  [3]. Tantangan  ringkasan  multi  dokumen  untuk  mengekstrak kalimat penting lebih tinggi dari pada ringkasan dokumen tunggal karena memiliki ruang pencarian yang lebih besar dibandingkan dengan kumpulan dokumen tunggal [2].
Beberapa penelitian tentang peringkasan multi dokumen  telah  dipelajari  untuk  menghasilkan  ringkasan optimal  berdasarkan  metode  peringkasan  abstraktif. Beberapa diantaranya menggunakan algoritma pengoptimalan seperti Cuckoo Search [2], Cat Swarm [3], Local Sentence Spread [4].
Beberapa kriteria yang dipertimbangkan oleh algoritma optimasi  adalah  menghasilkan  ringkasan  yang  lebih  baik dengan melakukan pengelompokan menggunakan kemiripan berdasarkan Kluster Histogram dan membandingkan kesamaan masing-masing kluster. Kemudian  mempertimbangkan  kata-kata  yang  tersebar  di seluruh  kluster  dan  memberi  bobot  pada  masing-masing kluster.  Tujuannya  untuk  mengatasi  masalah  kata  dengan jumlah  frekuensi  yang  sama  dalam  dokumen  tapi memiliki  nilai  yang  sangat  berbeda  sesuai  dengan  topik utama keseluruhan dokumen yang telah diringkas.
Namun,  dalam  kondisi  tertentu,  dokumen  lebih  dari satu  dan  terdiri  dari  banyak  kategori  yang  perlu dikelompokkan  terlebih  dahulu.  Perumusan  teks  bisa diimplementasikan dalam proses pengelompokan dokumen.  Akibatnya,  penelitian  sebelumnya  pada  bagian kluster  tidak dapat  menentukan  jumlah  kluster yang  akan dibentuk sehingga menambahkan fungsi Cluster Importance untuk mengurutkan kluster secara descending [4].
Oleh  karena  itu,  kami  mengusulkan  sebuah  analisis kluster berbasis Hirarki. Prosesnya yaitu membandingkan kluster-kluster  secara  berpasangan  dengan  kluster-kluster yang  berdekatan,  dan  menggabungkan  kluster  dengan kluster lain yang memiliki nilai kemiripan tertinggi untuk menghasilkan  sejumlah  kecil  kluster.  Prosesnya  yaitu membandingkan  kemiripan  antar  kluster  yaitu  kluster pertama  dengan  kluster  kedua,  kluster  kedua  dengan kluster  ketiga,  kluster  ketiga  dengan  kluster  keempat  dan seterusnya [5]. Proses pengklasteran akan berhenti sampai jumlah kluster sama dengan satu. Selanjutnya, menentukan  berapa  kluster  yang  akan  digunakan. Sedangkan  untuk  memperoleh  nilai  kemiripan  antar kluster  pada  peringkasan  multi  dokumen  menggunakan metode Cosine Measure.

## II. P ERINGKASAN D OKUMEN
Peringkasan  multi-dokumen  merupakan  ringkasan singkat  dari  beberapa  dokumen  tanpa  kehilangan informasi  yang  berguna.  Ada  lima  langkah  utama  seperti tahap  input  dokumen,  tahap  pra-proses,  tahap  kluster, tahap  pengoptimalan  ringkasan,  dan  rangkuman  akhir. Kerangka umum  yang  diusulkan  dijelaskan pada  Gambar 3.  Beberapa  dokumen  dengan  topik  yang  berbeda diberikan  sebagai  masukan  pada  metode  yang  diusulkan. Kemudian,  dokumen  dikelompokkan  berdasarkan  topik. Setelah itu, hasilnya akan melalui tahap pra-proses seperti tokenisasi,  stopword,  dan  stemming.  Akhirnya,  optimasi ringkasan diterapkan untuk mengekstrak ringkasan akhir.

## A. Peringkasan Dokumen Tunggal vs Multidokumen
Metode  peringkasan  dokumen  dibedakan  berdasarkan jumlah  dokumen  yang  diringkas.  Penelitian  awal, dokumen  sumber  yang  akan  diringkas  hanya  dokumen tunggal.  Pada  awal  perkembangannya,  metode  yang paling  sering  dipakai  adalah  dengan  memanfaatkan  fitur dokumen  untuk  menghitung  significant  value  sebagai acuan  pemilihan  kalimat  ringkasan.  Beberapa  fitur  yang digunakan dintaranya word frequency, posisi kalimat, cue word,  dan  kategori  kerangka  dokumen  [6]–[8].  Metode yang  lebih  maju  dengan  menggunakan  machine  learning untuk memilih kalimat, diantaranya dengan menggunakna naive bayes classifier dan decision tree [9][10].
Metode peringkasan multidokumen memiliki perbedaan dengan peringkasan dokumen tunggal dikarenakan  adanya  informasi  yang  sama,  saling melengkapi,  atau  berlawanan.  Informasi  tersebut  tersebar pada  dokumen-dokumen  yang  akan  diringkas.  Oleh karena  itu,  tujuan  dari  peringkasan  dokumen  secara otomatis tidak hanya menghindari pengulangan informasi dalam  ringkasan  namun  juga  mengenali  informasi  baru dan  memastikan  hasil  akhir  ringkasan  lengkap  dan koheren [11].
McKeown  dan  Radev  [12]  mengusulkan  metode peringkasan  multi  dokumen  dengan  konsep  clustering kalimat  dengan  memanfaatkan  similaritas  antar  kalimat dari  beberapa  dokumen  yang  akan  diringkas.  Carbonel dan  Goldstein  [13]  mengusulkan  metode  dengan memanfaatkan  Maximal  Marginal  Relevance  (MMR) untuk  menilai  kebaruan  informasi  pada  suatu  kalimat. Meskipun  peringkasan  otomatis  dokumen  telah  banyak dikembangkan.

## B. Metode Peringkasan Ekstraktif vs Abstraktif
Pada  metode  peringkasan  ekstraktif,  kalimat  dalam hasil  ringkasan  adalah  sebagian  kalimat  dari  dokumen yang akan  diringkas. Metode ekstraktif dilakukan dengan memilih kalimat dari dokumen asal untuk dimasukkan ke dalam  ringkasan.  Sedangkan  pada  metode  peringkasan abstraktif,  kalimat  ringkasan  dibuat  dari  nol  berdasarkan informasi  yang  didapat  dari  dokumen  yang  diringkas (dengan memanfaatkan metode pembentukan kalimat).
Meskipun  pada  awalnya  metode  ekstraktif  dianggap kurang baik untuk  peringkasan multi dokumen, anggapan ini  berubah  ketika  sistem  peringkasan  MEAD  yang dikembangkan  Radev  et.al  [14]  memberikan  performa yang  baik  dengan  metode  ekstraktif.  Metode  abstraktif akan  memberikan  ringkasan  dalam  susunan  yang  lebih baik,  namun  sangat  sulit  diimplementasikan  tanpa tersedianya metode pembentukan kalimat yang baik [9].

## C. Kata Pencarian dalam Peringkasan Dokumen
Artikel  (selain  artikel  tanya  jawab)  biasanya  ditulis untuk  memberikan  sejumlah  informasi  kepada  pembaca. Informasi tersebut biasanya tidak memperhatikan informasi  yang  berguna  bagi  pembaca.  Kata  pencarian mempengaruhi  metode  peringkasan.  Pengaruh  tersebut tergantung  pada  tujuan  suatu  sistem  peringkasan  yang akan  dibuat.  Dengan  tidak  adanya  kata  pencarian, ringkasan  akan  merefleksikan  informasi  yang  ingin disampaikan  penulis  dari  dokumen  yang  akan  diringkas [11].  Kata  pencarian  menjadi  penting  dalam  metode peringkasan  ketika  ringkasan  perlu  disajikan  sebagai jawaban terhadap suatu pertanyaan oleh pencari informasi.
(1)
PERSAMAAN  1,  dimana tf i merupakan  frekuensi kemunculan  term t i ,  sedangkan d i merupakan  jumlah frekuensi seluruh kata pada dokumen.
PERSAMAAN 2, dimana n i dokumen yang mengandung  term t i dalam  sejumlah  koleksi  N  dokumen. Term  Frekuensi  saja  tidak  cukup  untuk  memberikan indikasi bahwa term yang dihasilkan memiliki posisi yang sesuai  dengan  dokumen  atau  query  teks.  Ini  dikarenakan ada  term  yang  memiliki  frekuensi  tinggi  terkonsentrasi pada  satu  atau  beberapa  dokumen,  tidak  ditemukan  di beberapa  dokumen  lain,  itu  akan  mempengaruhi keakuratan  hasil  pencarian.  Oleh  karena  itu  IDF memperhitungkan faktor-faktor yang melibatkan penyebaran istilah dalam satu set dokumen.
PERSAMAAN  3,  W ij merupakan  bobot  dari  word  / term t j terhadap  dokumen  ke d i , tf ij merupakan  jumlah word  /  term  kemunculan t j pada tf ij ,  N  jumlah  semua dokumen  dalam  database,  n  jumlah  dokumen  yang mengandung word / term.
PERSAMAAN  4,  untuk  mengukur  kemiripan  antar kluster  yaitu  dengan  menggunakan  metode  cosine measure.

## III. M ETODOLOGI
Penelitian ini mengusulkan metode hirarki kluster yang diterapkan pada tahap kluster. Secara menyeluruh terdapat beberapa  tahapan  proses  yang  dilakukan  pada  penelitian ini  dan  dapat  dilihat  alurnya  secara  menyeluruh  pada Gambar 3. Sedangkan kontribusi pada penelitian ini dapat dilihat alurnya pada Gambar 1.

## Gambar 1 Proses pembentukan cluster

## A. Preprocessing
Preprocessing digunakan  untuk  menghitung  bobot setiap kalimat dengan menggunakan hasil proses menjadi beberapa  kata.  Tahapan preprocessing ini  terdiri  dari  4 (empat) tahap yaitu casefolding, tokenisasi, stopword, dan stemming.
a. Casefolding
Merubah  semua  huruf  menjadi  huruf  kecil ( lowercase ).
Contoh:
Input: Software Engineering and Civil Engineering. Output: software engineering and civil engineering.
b. Tokenisasi
Pada tahap ini, input kalimat kebutuhan dipecah menjadi unit terkecil.
Contoh:
Input: software engineering and civil engineering. Output: “software”,“engineering”,“and”,“civil”, “engineering”.
(3) (2) (4)
c. Stopword
Stopwords  memiliki  peran  untuk  menghapus kata yang dianggap tidak penting.
Contoh: Input: “software”,“engineering”,“and”,“civil”, “engineering”.
Output: “software”,“engineering”,“civil”, “engineering”.
d. Stemming
Stemming  memiliki  peran  untuk  menjadikan teks  menjadi  kata  dasar.  Proses  kata  stemming dalam  bahasa  inggris  memiliki  karakteristik tersendiri dengan menggunakan algoritma stemming  Porter  yang  tidak  lepas  dari  pengaruh tata bahasanya.
Contoh: “ maintainable ” akan diubah menjadi “ maintan ”.

## B. Sinonim
Perluasan  kesamaan  kata  atau  sinonim  dilakukan  pada term-term  yang  ada  pada  dokumen.  Pertimbangan utamanya  adalah  kata-kata  yang  memiliki  makna  yang sama  dapat  dinyatakan  dalam  satu  atau  lebih  kata  yang berbeda  dalam  suatu  kalimat  kebutuhan.  Sebagai  contoh term  pada  dokumen  yaitu accident memiliki  sinonim ` disaster`,  `collision`, ` blow `,` fluk` ’  yang  terdapat  dalam dokumen yang dianalisis.

## C. Post Tagging
Pada penelitian ini melakukan penentuan part of speech terbaik  untuk  mencari  sinonim  dari  kata  tersebut.  POST Tagging ini sangat penting karena kata yang sama dengan part  of  speech  yang  berbeda  akan  menghasilkan  daftar sinonim yang relatif berbeda.
Contoh:
N: Noun, V: Verb, R: Adverb, and A: Adjective.

## D. Term Weighting
Pada  tahapan  term  weighting  ini  kami  mengajukan beberapa metode pembobotan yaitu:
a. TF ( Term Frequency ) Term  Frequency adalah  proses  untuk  menghitung jumlah kata yang muncul dalam satu kalimat.
b. IDF (Inverse Document Frequency) Inverse  Document  Frequency adalah  proses  untuk menghitung  jumlah  kata  yang  muncul  pada  kedua dokumen.
c. TF-IDF
Metode TF-IDF merupakan cara untuk memberikan bobot hubungan ke dokumen. Metode ini menggabungkan  dua  konsep  untuk  perhitungan  bobot yaitu  TF  dan  IDF.  Frekuensi  kemunculan  kata  pada dokumen  yang diberikan menunjukkan  betapa pentingnya kata itu dalam dokumen. Jumlah frekuensi dokumen  yang  mengandung  kata  menunjukkan
seberapa  umum  kata  itu.  Jadi  bobot  hubungan  antara kata dan dokumen akan tinggi jika frekuensi kata yang ada  dalam  dokumen  tinggi  dan  akan  rendah  jika frekuensi kata yang ada dalam dokumen rendah.

## E. Similarity
Cosine  similarity  adalah  proses  perhitungan  untuk menemukan  kesamaan  antar  kalimat.  Penyatuan  kluster adalah proses penggabungan cluster yang memiliki tingkat kemiripan  tertinggi  diantara  kluster  lainnya.  Penyatuan kluster tersebut akan berhenti sampai jumlah kluster sama dengan  satu.  Selanjutnya,  menentukan  berapa  jumlah kluster yang akan digunakan.

## F. Tahap Kluster
Penyusunan  dokumen  ke  dalam  kelompok  memiliki tujuan  agar  dokumen  yang  memiliki  kemiripan  dengan dokumen  lain  akan  dijadikan  satu  kelompok.  Tahap kluster  merupakan  tahapan  yang  penting  dari  sistem ringkasan,  karena  setiap  topik  dalam  kumpulan  dokumen harus  diidentifikasi  dengan  benar  untuk  menemukan kemiripan dan ketidakmiripan.
Apabila kalimat dikempokkan ke dalam satu kelompok yang  telah  ditentukan,  kluster  mungkin  tidak  koheren karena  beberapa  kalimat  mungkin  dipaksa  menjadi  salah satu  anggota  kluster  walaupun  tidak  memenuhi  keriteria yang  sudah  ditentukan.  Kelompok  yang  tidak  sesuai mungkin berisi unit teks yang diduplikasi pada kelompok yang berbeda. Duplikasi ini menyebabkan hasil ringkasan menjadi  redundan  atau  menurunan  tingkat  relevansinya. Sebaliknya,  jika  kluster  sangat  tinggi,  sebagian  besar kluster  menjadi  singletons  atau  terdiri  dari  satu  dokumen saja  pada  satu  kluster.  Dengan  demikian,  metode  kluster dipilih  untuk  memastikan  koherensi  dan  meminimalkan jarak antar kluster.
Tahap  pertama  dari  proses  pengelompokan  dokumen adalah  dokumen  dibagi  menjadi  beberapa  kalimat. Kalimatnya  terbagi  menjadi  kata-kata.  Bobot  setiap  kata bisa  dihitung  dengan  menggunakan  kemiripan  masing- masing  dokumen.  Kemudian  setiap  kalimat  dengan distribusi  kata  dibentuk  menjadi  sebuah  kelompok. Kluster  mengukur  tingkat  kemiripan  dengan  kelompok lain  secara  berpasangan  untuk  menghasilkan  kluster tunggal  atau  sejumlah  kluster  yang  dibutuhkan.  Proses pengelompokan  yaitu  dengan  membandingkan  kluster pertama  dengan  kluster  kedua,  dan  seterusnya.  Untuk proses  pembentukan  kluster  menggunakan  hirarki  kluster ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 3. Kerangka Metode Usulan
TABEL 1.
C ONTOH K ATA T ERSEBAR
There  was  an  accident  between  a  motorcycle  rider with a pedestrian on the bojonegoro highway.
The  accident  did  not  claim  casualties  but  motorcycle had been unconscious for some time.
There  were  witnesses  who  witnessed  the  accident  by motorcycle.
Hearing that there had been an accident, several police officers drove.
The pedestrian claim that the accident happened open because of him but because the bikers motorcycle did not obey then the others.
TABEL 2.
P EMBOBOTAN K ATA B ERDASARKAN F REKUENSI K UMUNCULAN Term Frequency accident 4 motorcycle 5 pedestrian 2 police 1 officers 1 claim 2 etc...
TABEL 3. P ERBEDAAN P EMBOBTAN M ENGGUNAKAN T F DAN K ATA S EBARAN Term Frequency W d-1 accident 4 0,913 motorcycle 5 0,305 pedestrian 2 0,691 police 1 0,297 officers 1 0,297 claim 2 0,691 etc...
Tabel 1 merupakan contoh dokumen distribusi kata dan dihitung  bobot  kata  berdasarkan  frekuensi  kejadian  dan hasilnya ditunjukkan pada Tabel 2.
Pembobotan  term frekuensi  pada  tabel  2  menunjukkan bahwa term accident dan motorcycle memiliki nilai bobot yang sama sedangkan term accident itu sendiri lebih lebih mewakili  isi  semua  dokumen  bila  dibandingkan  dengan term motorcycle, karena term accident lebih tersebar luas di  setiap  paragraf[15].  Untuk  menghitung  distribusi  kata- kata dalam dokumen (wd-1) to-j diwakili oleh nilai p yang menunjukkan  jumlah  paragraf  yang  mengandung  kata, nilai  P  menunjukkan  jumlah  paragraf  dalam  dokumen, menunjukkan  frekuensi  terjadinya.  Dalam  paragraf berdasarkan  jumlah  kata  yang  berbeda  yang  membentuk paragraf  ke-i(Ci)  dibagi  dengan  jumlah  Ci  dalam dokumen.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil  eksperiment  telah  dilakukan  pada  DUC (Document  Understanding  Conference)  2004  dataset  dari Nasional  Institute  of  Standards  and  Technology  (NIST) untuk  memvalidasi  kinerja  metode  yang  kami  usulkan. Dataset  berisi  50  dokumen,  setiap  topik  terdiri  dari  50 topik,  dan  setiap  topik  memiliki  10  dokumen.  Percobaan diimplementasikan  di  Java  menggunakan  Text  Editor Netbeans  8.2  dan  database  menggunakan  MySql  pada sistem operasi Window 7.
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan menggunakan 132, 135, 137, dan 140 kluster menghasilkan nilai yang fluktuatif. Semakin kecil jumlah kluster  tidak  menjamin  peningkatan  nilai  ROUGE-1.  Hal ini disebabkan karena nilai similarity yang dipakai adalah nilai  similarity  terbaru  dari  kluster  yang  baru  terbentuk. Nilai  kluaster  baru  tersebut  bisa  memiliki  nilai  similarity yang fluktuatif. Terlihat pada Tabel 4, peningkatan terjadi antara  kluaster  140  dan  kluster  137.  Akan  tetapi, penurunan terjadi antara kluster 137 dan 135.
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan menggunakan  jumlah  kluster  yang  sama  memiliki  nilai ROUGE-1 lebih rendah dibandingkan metode sebelumnya. Hal ini dikarenakan pada kluster 140 nilai similarity pada masing-masing kluster banyak yang mengalami penurunan  nilai  similarity.  Hasil  similarity  pada  kluster yang  digabungkan bisa  dilihat  pada  Tabel  6  dan  Tabel 7.
start end Multi- Document Preprocessing Summary Clustering
Summary Result Hierachical Cluster Cosine Similarity
Sedangkan  perbandingan  hasil  peringkasan  antara  kedua metode bisa dilihat pada Tabel 8.
TABEL 4.
P ERBANDINGAN N ILAI R OUGE -1 A NTARA T IGA J UMLAH K LUSTER Jumlah Kluster Rouge 1 132 kluster 0.24512 135 kluster 0.22136 137 kluster 0.23080 140 kluster 0.23077 TABEL 5. P ERBANDINGAN N ILAI R OUGE -1 A NTARA M ETODE YANG D IUSULKAN D ENGAN M ETODE S EBELUMNYA Jumlah Kluster Rouge 1 Hirarki Kluster 140 kluster 0.23077 SHC 140  kluster 0.24511 TABEL 6. S IMILARITY PADA K LUSTER 137 No Nama Kluster Rouge 1 1 Kluster 1 0.32507 2 Kluster 2+Kluster 3 0.41438 3 Kluster 4 0.10376 4 Kluster 5 0.42541 ... 137
TABEL 7. S IMILARITY PADA K LUSTER 135 No Nama Kluster Rouge 1 1 Kluster 1+ (Kluster 2+Kluster 3) 0.27104 2 Kluster 4+Kluster 5 0.14272 .. 135
TABEL 8.
P ERBANDINGAN H ASIL P ERINGKASAN

## Hiraki Kluster – 140 Kluster
Concerned  that  crowded  shelter  conditions  could produce  outbreaks  of  hepatitis,  respiratory  infections and  other  ailments,  the  Health  Ministry  announced  an inoculation  campaign,  especially  for  children.  Mitch  _ once,  2nd  graf  pvs.  Countries  overwhelmed  by  the storm's devastation have only just begun to calculate the damage.  Numbers  still  can  vary  wildly.  About  100 victims  had  been  buried  around  Tegucigalpa,  Mayor Nahum  Valladeres  said.  He  urged  the  more  than  1.5 million  Hondurans  affected  by  the  storm  to  help  with the  recovery  effort.  As  of  Thursday,  Mitch  had  killed 6,076 people in Honduras _ down from officials' earlier estimate of 7,000. At least

## SHC – 140 Kluster
At  least  231  people  have  been  confirmed  dead  in Honduras  from  former-hurricane  Mitch,  bringing  the storm's  death  toll  in  the  region  to  357,  the  National Emergency  Commission  said  Saturday.  A  hurricane warning  was  also  in  effect  for  the  Caribbean  coast  of Guatemala.  Jerry  Jarrell,  the  weather  center  director, said  Mitch  was  the  strongest  hurricane  to  strike  the Caribbean  since  1988,  when  Gilbert  killed  more  than 300  people.  At  0900  GMT  Tuesday,  Mitch  was  95 miles  (152  kilometers)  north  of  Honduras,  near  the Swan  Islands.  In  Washington  on  Thursday,  President Bill  Clinton  ordered  dlrs  30  million  in  Defense Department equipment and services and dlrs 36 million in  food,  fuel  and  other  aid  be  sent  to  Honduras, Nicaragua, El Salvador and Guatemala.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian ini mengusulkan metode hiraki kluster untuk melakukan  pengelompokan  dengan  cara  membandingkan kelompok  secara  berpasangan.  Proses  membandingkan antar kluster tersebut dengan mengukur nilai kemiripannya.  Bila  nilai  kemiripannya  telah  diperoleh, nilai  kemiripan  tertinggi  digabungkan  menjadi  satu sampai  tersisa  satu  kluster.  Kluster  tersebut  kemudian diberikan  pembobotan  menggunakan  local  sebaran sentence untuk menghitung penyebaran kata.
Hasil  percobaan  menggunakan  dataset  DUC  2004 menggunakan dua skenario pengujian yaitu menggunakan 132,  135,  137  dan  140  kluster  menghasilkan  nilai  yang fluktuatif.  Semakin  kecil  jumlah  kluster  tidak  menjamin peningkatan  nilai  ROUGE-1.  Hal  ini  disebabkan  karena nilai similarity yang dipakai adalah nilai similarity terbaru dari  kluster  yang  baru  terbentuk.  Nilai  kluster  baru tersebut bisa memiliki nilai similarity yang fluktuatif.
Metode  yang  diusulkan  menggunakan  jumlah  kluster yang  sama  memiliki  nilai  ROUGE-1  lebih  rendah dibandingkan  metode  sebelumnya.  Hal  ini  dikarenakan pada  kluster  140  nilai  similarity  pada  masing-masing kluster banyak yang mengalami penurunan nilai similarity.

## A CKNOWLEDGMENT
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh peneliti  pada  bidang summarization yang  memberikan referensi dan memotivasi dalam penulisan paper ini.

## R EFERENSI
[1] R. M. Aliguliyev, “A new sentence similarity measure and sentence based extractive technique for automatic text summarization,” Expert Syst. Appl. , vol. 36, no. 4, pp. 7764– 7772, 2009.
[2] R. Rautray and R. C. Balabantaray, “An evolutionary framework for multi document summarization using Cuckoo search approach: MDSCSA,” Appl. Comput. Informatics , vol. 14, no. 2, pp. 134–144, 2018.
[3] R. Rautray and R. C. Balabantaray, “Cat swarm optimization based evolutionary framework for multi document summarization,” Phys. A Stat. Mech. its Appl. , vol. 477, pp. 174–186, 2017.
[4] A. Wahib, Arifin Z.A, and D. Purwitasari, “Peringkasan
Dokumen Berbahasa Inggris Menggunakan Sebaran Local Sentence,” J. Buana Inform. , vol. 7, pp. 33–42, 2016.
[5] A. Z. Arifin and A. Asano, “Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 27, no. 13, pp. 1515–1521, 2006.
[6] H. P. Luhn, “The Automatic Creation of Literature Abstracts,” IBM J. Res. Dev. , vol. 2, no. 2, pp. 159–165, Apr. 1958.
[7] H. P. Edmundson, “New Methods in Automatic Extracting,” J.
ACM , vol. 16, pp. 264–285, 1969.
[8] P. B. Baxendale, “Machine-Made Index for Technical Literature—An Experiment,” IBM J. Res. Dev. , vol. 2, no. 4, pp. 354–361, 1958.
[9] E. Liddy, “Advances in Automatic Text Summarization,” Inf. Retr. Boston. , vol. 4, no. 1, pp. 82–83, Apr. 2001.
[10] C.-Y. Lin, “Training a Selection Function for Extraction,” in
Proceedings of the Eighth International Conference on Information and Knowledge Management , 1999, pp. 55–62.
[11] D. Das and A. F. T. Martins, “A Survey on Automatic Text Summarization,” Eighth ACIS Int. Conf. Softw. Eng. Artif. Intell. Netw. ParallelDistributed Comput. SNPD 2007 , vol. 4, pp. 574–578, 2007.
[12] K. Mckeown and D. R.Radev, “Generating Summaries of Multiple News Articles,” Proc. 18th Annu. Int. ACM SIGIR
Conf. Res. Dev. Inf. Retr. , vol. 3, pp. 74–82, 1995.
[13] J. Carbonell and J. Goldstein, “The use of MMR, diversity- based reranking for reordering documents and producing summaries,” Proc. 21st Annu. Int. ACM SIGIR Conf. Res. Dev.
Inf. Retr.  - SIGIR ’98 , pp. 335–336, 1998.
[14] D. R. Radev, H. Jing, and M. Budzikowska, “Centroid-based summarization of multiple documents: sentence extraction, utility-based evaluation, and user studies,” Inf. Process. Manag.
40.6 919-938. , vol. 40, no. 6, p. 10, 2000.
[15] T. Xia and Y. Chai, “An improvement to TF-IDF: Term distribution based term weight algorithm,” J. Softw. , vol. 6, no. 3, pp. 413–420, 2011.