Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E- ISSN 2503-2933 99
Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 201 http://jurnal.mdp.ac.id          jatisi@mdp.ac.id

## Keyword Extraction Judul Berita Online Di Indonesia Menggunakan Metode TF-IDF
Ibnu Surya Wibowo 1 , Arita Witanti 2 , Indah Susilawati 3 1,2 Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Gg. Jemb. Merah No.84C, Soropadan, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55283
3 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Yogyakarta e-mail: * 1 ibnusuryaw13@gmail.com, 2 arita@mercubuana-yogya.ac.id, 3 Indah@mercubuana- yogya.ac.id

## Abstrak
Keyword Extraction adalah proses identifikasi dan pengekstrakan kata kunci atau frasa penting  dari  sebuah  teks  atau  dokumen,  bertujuan  untuk  dengan  cepat  mengidentifikasi informasi  kata  kunci  dari  sejumlah  besar  data.  Penelitian  ini  mengkaji  dari  tiga  situs  berita online  di  Indonesia  yaitu  Kompas.com,  Detik.com  dan  Tempo.co.  Proses  keyword  extraction diperkuat  oleh  metode  TF-IDF  (Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency)  yang memberikan nilai bobot tinggi pada kata-kata yang sering muncul dalam satu dokumen tetapi jarang  muncul  pada  dokumen  lain.  Hasil  perhitungan  TF-IDF  menunjukkan  bobot  yang berbeda  untuk  setiap  kata.  Banyak  kata  berhasil  diekstraksi  dari  tiga  situs,  dengan menampilkan 30 keyword dari dataset. Kemudian diuji tingkat accuracy perhitungan bobotnya dengan  menggunakan  F1-Score  menghasilkan  F1-Score  sebesar  99.67%,  dengan  tingkat accuracy mencapai 99.76%.
Kata kunci — Keyword Extraction, TF-IDF, Berita

## Abstract
Keyword  Extraction  is  the  process  of  identifying  and  extracting  key  words  or important phrases from a text or document, aiming to quickly identify keyword information from a large amount of data. This research investigates three online news sites in Indonesia, namely  Kompas.com,  Detik.com,  and  Tempo.co.  The  keyword  extraction  process  is strengthened  by  the  TF-IDF  (Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency)  method, assigning  a  high  weight  to  words  that  frequently  appear  in  one  document  but  rarely  in others. The TF-IDF calculation results in different weights for each word. Many words were successfully  extracted  from  the  three  sites,  displaying  30  keywords  from  the  dataset.  The accuracy of the weight calculation was then tested using F1-Score, resulting in an F1-Score of 99.67%, with an accuracy rate of 99.76%.
Keywords — Keyword Extraction, TF-IDF , News

## 1. PENDAHULUAN
erita  adalah  sejenis  informasi  yang  mencakup  fakta-fakta  terbaru  dan  ide-ide  yang  sah, yang berperan sebagai penyedia informasi pengetahuan bagi sebagian besar masyarakat, B
100 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E-ISSN 2503-2933
dengan  menyajikan  berbagai  ragam  informasi.  Dalam  setiap  berita,  judul  menjadi  rangkuman singkat  yang  mencerminkan  inti  berita  dan  menarik  perhatian  pembaca  dengan  membahas berbagai  topik,  termasuk  politik,  ekonomi,  sosial, budaya,  serta  olahraga.  Berita  saat ini dapat diakses  secara  mudah  dengan  internet  oleh  masyarakat  dari  penyedia  berita  digital  yang umumnya dikenal sebagai situs web berita [1].
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  tiga  situs  berita  terpopuler  Indonesia  yaitu Kompas.com,  Detik.com  dan  Tempo.co.  Informasi  diambil  dari  laman  internet  "blog.cove.id" yang dipublikasikan pada tanggal 1 Agustus 2023, tiga situs tersebut termasuk dalam kategori yang populer, aktual, dan terpercaya. Jumlah besar berita yang diterbitkan setiap harinya hingga sampai  dalam  waktu  setahun,  memunculkan  pertanyaan  dari  pengguna  internet  mengenai informasi  terhadap  isu-isu,  tren,  dan  permasalahan  yang  sedang  menjadi  pusat  perhatian masyarakat  dan  media  massa.  Judul  berita  pada  situs  diambil  dari  setahun  terakhir  untuk mengetahui isu dan tren yang terjadi. Pemilihan judul dari setahun terakhir dilakukan agar dapat meringkas  dan  mencerminkan  peristiwa  atau  tren  terkini  terkait  isu-isu  yang  berkembang. Pengambilan  data  dari  situs  dilakukan  pada  rentang  waktu  antara  tanggal  1  Agustus  2022 hingga 30 Agustus 2023.
Untuk mencari isu atau tren dalam setahun terakhir maka memerlukan sebuah program yang  dinamakan Keyword  Extraction atau  ekstraksi  kata  kunci. Keyword  Extraction adalah proses  identifikasi  dan  pengekstrakan  kata-kata  kunci  atau  frasa  penting  dari  sebuah  teks  atau dokumen. Keyword  Extraction dalam  proses  data mining bertujuan  mengekstrak  kata  kunci penting  dari  sejumlah  besar  data  untuk  dengan  cepat  mengidentifikasi  kata  kunci  penting (dengan batasan yang diberikan).
Proses Keyword Extraction tidak akan berjalan apa bila tidak didukung dengan metode, dimana  terdapat  metode  untuk  proses  tersebut.  Penelitian  ini  memilih  algortima  atau  metode TF-IDF  ( Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency )  untuk  melakukan  proses  dari Keyword  Extraction .  Dalam  metode  ini,  memberikan  nilai  bobot  tinggi  pada  kata-kata  yang sering  muncul  dalam  suatu  dokumen  tetapi  tidak  sering  muncul  di  dokumen  lain.  Untuk menentukan kata-kata kunci, metode ini memanfaatkan frekuensi kemunculan kata dalam suatu teks.  Melalui  pendekatan  ini,  semakin  sering  suatu  kata  muncul  dalam  teks,  semakin  tinggi kemungkinannya  menjadi  kata  kunci  [2].  Metode  TF-IDF  dipilih  karena  efektif  dalam mengekstrak kata-kata kunci penting dalam dokumen. Meskipun ada metode lain, TF-IDF tetap populer karena mempertimbangkan frekuensi dan keunikan kata, memberikan bobot yang sesuai dengan tingkat pentingnya dalam teks.
Agar  penelitian  ini  menjadi  lebih  berkualitas,  diperlukan  referensi  sebagai  landasan untuk meningkatkan mutu penelitian. Langkah awal penelitian kami menggunakan metode TF- IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency ) untuk mengekstrak kata kunci. TF-IDF merupakan  teknik  yang  memanfaatkan  frekuensi  kemunculan  kata  dalam  teks  untuk menentukan  kata-kata  kunci.  Semakin  sering  suatu  kata  muncul  dalam  teks,  semakin  besar kemungkinannya menjadi kata kunci [3].
Penelitian  selanjutnya  ini  berfokus  pada  tujuan  pengembangan prototype sistem peringkasan teks multi-dokumen dengan metode TF-IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency )  untuk  kliping  artikel  berita  gempa.  Dokumen  dipecah  menjadi  kalimat,  dilakukan pembersihan  karakter,  dan kata-kata  dalam  kalimat  diberi  bobot  berdasarkan  TF-IDF.  Sebagai hasilnya, kalimat-kalimat yang memiliki bobot tertinggi menjadi ringkasan [4].
Selanjutnya dalam studi penelitian ini terkait dengan sistem untuk melakukan pencarian lowongan  pekerjaan  di  berbagai website dengan  menggunakan  metode web  scraping dan  TF- IDF. Hasil pencarian akan menampilkan lowongan pekerjaan dengan jumlah kata-kata tersebut yang  paling  banyak  terlebih  dahulu,  diikuti  oleh  lowongan  pekerjaan  dengan  jumlah kemunculan kata-kata tersebut yang lebih sedikit [5].
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E- ISSN 2503-2933 101
and clear, implies research results (First Author)
Penelitian  ini  mengkaji  ekstraksi  kata  kunci  dari  teks  bahasa  Inggris  dengan memodifikasi  metode  TF-IDF  ( Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency ) . Modifikasi melibatkan  perubahan  dan  peningkatan  dalam  cara  menghitung  frekuensi  kata  serta menggabungkan bobot posisi, yang berhasil meningkatkan kinerja ekstraksi kata kunci. Dengan hasil  menegaskan  efektivitas  metode  TF-IDF  yang  dimodifikasi  dalam  ekstraksi  kata  kunci memberikan potensi aplikasi lebih lanjut dalam praktik ilmiah [2].
Berikutnya,  penelitian  ini  mengeksplorasi  visualisasi  kelompok  berita  dalam  bentuk peta  digital.  Langkah-langkahnya  mencakup  ekstraksi  dokumen  dan  perhitungan  bobot  untuk menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan.  Bobot  dihitung  menggunakan  metode  TF-IDF,  yang kemudian digunakan untuk memvisualisasikan kata kunci pada peta berita [6].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  rancangan  tahapan  dari  desain  yang  dimulai  dengan proses web scraping untuk mendapatkan dataset yang masih asli. Selanjutnya, dilakukan proses text  preprocessing untuk  menghasilkan  dataset  yang  terstruktur.  Proses  ini  menggunakan metode  TF-IDF  ( Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency ).  Hasil  dari  proses  ini keyword extraction , yang dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah.
102 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E-ISSN 2503-2933
Dataset  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari judul  berita  yang  diperoleh  dari tiga situs berita online di Indonesia selama satu tahun terakhir. Tiga situs berita yang menjadi subjek penelitian adalah Kompas.com, Tempo.co, dan Detik.com. Judul berita dari ketiga situs ini  dikumpulkan  selama  satu  tahun  menggunakan  teknik web  scraping . Web  scraping adalah metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang  secara  otomatis  mengambil  informasi  dengan menampilkan  peramban web [7].  Menurut  teori, web  scraping adalah  metode  pengumpulan data  yang  berbeda  dengan  penggunaan  API  ( Application  Programming  Interface )[8].  Proses web  scraping menggunakan  pemrograman Python yang  didukung  oleh  perangkat  lunak PyCharm , sebuah Integrated Development Environment (IDE) untuk pengembangan perangkat lunak berbasis bahasa pemrograman Python .

## 2.1. Text Preprocessing
Untuk  mendapatkan  data  yang  terstruktur  setelah  melakukan web  scraping ,  tahap  pra- pemrosesan  teks  atau text  preprocessing menjadi  langkah  penting  dalam  persiapan  data.  Pada tahap tersebut, tujuannya adalah mengubah data teks yang semula tidak terstruktur menjadi data terstruktur. Proses ini melibatkan serangkaian langkah umum, termasuk case folding, tokenizing, stopwords, dan stemming [9][10]. Dalam text  preprocessing dan  implementasi  metode  TF-IDF,  kami  menggunakan Jupyter Notebook sebagai perangkat lunak alat bantu yang direkomendasikan untuk eksplorasi data, analisis interaktif, dan pembuatan catatan berbasis kode yang mencakup kode, visualisasi, dan  teks. Jupyter  Notebook sangat  berguna  dalam  penelitian  data,  ilmu  data,  serta  tugas  yang melibatkan  eksperimen  cepat,  dan  cocok  untuk  keperluan  pembelajaran  dan  presentasi  yang melibatkan  pemrograman Python .    Proses text  preprocessing melibatkan  beberapa  tahap, termasuk case  folding , tokenizing , stopwords ,  dan stemming .  Tahapan  ini  dilakukan  untuk mengubah dataset yang tidak terstruktur menjadi dataset yang terstruktur, sebagaimana terlihat pada Gambar 2 di bawah ini:
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E- ISSN 2503-2933 103
and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Tahapan Text Preprocessing
Dalam tahapan text preprocessing ini terdapat beberapa dijelaskan sebagai berikut : 1. Case Folding Case  folding merupakan  langkah  untuk  mentransformasi  teks,  di  mana  seluruh karakter dikonversi menjadi huruf kecil, dan karakter non-alfabet seperti angka dan simbol dihilangkan [11].
2. Tokenizing
Tokenizing adalah  langkah  mengubah  kalimat  menjadi  kata-kata  tunggal  dengan memisahkan  kalimat  menggunakan delimeter ,  seperti  tanda  koma  dengan  tujuan  untuk mempermudah proses stemming [11].
3. Stopwords
Langkah selanjutnya adalah proses stopword , di mana dilakukan penghapusan kata- kata stopword . Proses stopword merujuk pada kata-kata dalam dokumen teks yang kurang bermakna  atau  tidak  memiliki  makna,  dan  sering  muncul  dalam  kumpulan  kata.  Contoh stopword mencakup  kata-kata  penghubung,  kata  ganti,  preposisi,  dan  sebagainya,  seperti "dia", "demi", "bila", "bahwa", "atau", "oleh", dan sejenisnya [11].
104 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E-ISSN 2503-2933
4. Stemming
Selanjutnya,  dalam  proses stemming ,  tujuannya  adalah  mengembalikan  kata-kata ke  bentuk  dasarnya  sesuai  dengan  aturan  tertentu,  sehingga  setiap  kata  memiliki representasi yang sama [11].

## 2.2.   Metode TF-IDF
TF-IDF adalah metode klasik dalam mengekstrak kata kunci yang utamanya digunakan untuk  menilai  kebermaknaan  sebuah  kata  atau  frasa  dalam  teks.  Terdapat  dua  faktor  yang penting, yaitu TF ( Term Frequency ) dan IDF ( Inverse Document Frequency ). TF mengacu pada frekuensi  kemunculan  sebuah  kata  pada  dokumen,  di  mana  semakin  tinggi  frekuensinya, semakin  penting  kata  tersebut.  Sementara  IDF  mengacu  pada  dokumen  di  mana  sebuah  kata berada dalam sebuah korpus. Dalam korpus ini, jika frekuensi kata tersebut tinggi,  maka  kata tersebut  dianggap  kurang  representatif  dan  kurang  penting.  Sebaliknya,  jika  frekuensi  kata tersebut rendah, maka kata tersebut dianggap sangat representatif dan penting. [2].
Metode  ini  termasuk  salah  satu  metode  yang  populer  untuk  menentukan  bobot  setiap kata.  TF-IDF  memberikan  bobot  pada  kata-kata  dalam  dokumen  teks,  mencerminkan  tingkat kepentingan  kata-kata  tersebut  dalam  dokumen  [5][9].  Tujuannya  adalah  mendapatkan  label atau  sentimen  dari  setiap  kata  yang  terdapat  dalam  dokumen  [12].  Data  yang  telah  melewati proses preprocessing kemudian diproses dengan penggunaan pembobotan kata dengan metode TF-IDF. Ada beberapa tahap penentuan nilai bobot seperti yang dijelaskan di bawah ini:
1. Perhitungan Term  Frequency (TF)  dalam  dokumen  teks  diasumsikan  memiliki  tingkat kepentingan yang setara pada tiap dokumen [13]. Kemudian, rumus tersebut dapat dilihat pada rumus (1) :
TF (d, t) = f (d, t)  (1)
Dimana :
f = Frekuensi kemunculan t = term (Frasa/kata) d = dokumen
2. Selanjutnya,  semakin  jarang term tersebut  muncul  dalam  dokumen,  nilai Inverse Document  Frequency (IDF)  akan  meningkat  [13].  Selanjutnya,  rumus  tersebut  terdapat pada rumus (2) dibawah :
IDF = LOG ( ) (2) Dimana : D = jumlah dokumen yang memuat keyword (kata kunci) df (t) = jumlah dokumen yang memuat term (t)
3. Kemudian,  dilakukan  perhitungan  bobot  nilai  dari  dokumen  yang  diperoleh  dari  hasil perhitungan TF dan IDF [13]. Berikutnya, rumus tersebut bisa ditemui di rumus (3) :
W (d, t) = TF  x  IDF (3) Dimana : W = bobot setiap dokumen yang memuat keyword (kata kunci) TF = Term Frequency IDF = Inverse Document Frequency
Hasil perhitungan metode TF-IDF diintegrasikan dalam penelitian ini untuk menghasilkan keyword extraction dari ketiga situs sebagai tujuan utama.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E- ISSN 2503-2933 105
and clear, implies research results (First Author)

## 2.3.  Evaluasi dan Hasil Pengujian
Confusion Matrix adalah suatu tabel yang memvisualisasikan kinerja suatu model atau algoritma  dengan  detail.  Setiap  baris  dalam  matriks  tersebut  mewakili  kelas  aktual  pada  data, sedangkan setiap kolom mewakili kelas prediksi ada data atau sebaliknya [14].
Tabel 1. Confusion Matrix Prediksi Negatif Prediksi Positif Aktual Negatif True Negatf (TN) False Positif (FP) Aktual Positif False Negatif (FN) True Positif (TP) 1. True Positif =Data aktual dengan kelas positif, dan model juga memprediksi positif. 2. True Negatif =Data aktual dengan kelas negatif, dan model memprediksi negatif. 3. False Positif =Data aktual dengan kelas negatif, namun model memprediksi positif.
4. False Negatif =Data aktual dengan kelas positif, namun model memprediksi negatif.
Dari  keempat  data  tersebut,  kita  dapat  memperoleh  informasi  pengukuran accuracy untuk mengukur performa model.
Accuracy yang  dihasilkan  dihitung  berdasarkan confusion  matrix ,  Semakin  tinggi tingkat accuracy yang  dicapai,  semakin  efektif  metodenya  [15].  Kemudian, Accuracy dapat dilihat melalui rumus (4)
= 100% (4)
Precision merupakan  perbandingan  antara  prediksi  benar  yang  positif  (TP)  dan  total  hasil prediksi positif [15]. Selanjutnya, Precision dapat diperoleh melalui rumus (5)
= 100% (5)
Recall merupakan  perbandingan  antara  prediksi  benar  yang  positif  (TP)  dan  total  data  benar positif [15]. Kemudian, Recall dapat dilihat pada rumus (6)
= 100% (6)
F1-Score merupakan  hasil  rata-rata  perbandingan  antara precision dan recall [15]. F1-score dapat dilihat melalui perhitungan dalam rumus (7) dibawah
1 −   = 2 "#$%&%'( ) *#$+,, ("#$%&%'(*#$+,,) 100% (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  diawali  dengan  pengambilan  data  secara online menggunakan  jaringan internet  dengan  bahasa Python dan  bantuan  software PyCharm ,  yang  sering  disebut  sebagai proses web scraping . Hasil proses pengambilan data atau web scraping ini dapat dilihat dalam Tabel 2.
106 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E-ISSN 2503-2933
Tabel 2. Dataset Judul dari Situs Berita Online No Situs Berita Jumlah Judul Setahun 1 Kompas.com 366.669 2 Tempo.co 109.104 3 Detik.com 123.685
Dari  proses Web  Scraping 3  situs  dalam  setahun  didapat  dengan  jumlah  judul  artikel berita yang berbeda-beda jumlahnya. Dalam dataset yang berhasil di ambil dalam bentuk format .csv  dan  di  dalamnya  terdapat  beberapa  variabel,  termasuk  judul  ( title ),  tanggal  ( date ),  dan Uniform Resource Locator ( url ).

## 3.1.   Text Preprocessing
Dataset ini merupakan data mentah atau belum terstruktur. Untuk mengimplementasikan  TF-IDF,  perlu  dilakukan text  preprocessing menggunakan software Jupyter  Notebook dengan  bahasa  pemrograman Python .  Dalam  proses text  preprocessing terdapat beberapa tahapannya, yaitu case holding, tokenizing, stopword, dan stemming .

## 1. Case Folding
Case  holding adalah  sebuah  proses  yang  dilakukan  untuk  mengubah  format  teks dengan tujuan tertentu. Dalam proses ini, seluruh karakter dalam teks diubah menjadi huruf kecil, sehingga tidak ada perbedaan antara huruf besar dan huruf kecil, dan seluruh karakter non-alfabet  seperti  angka  dan  simbol  dihapus.  Contohnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  2, dengan angka 1,61 dan 2022.
Tabel 3. Proses Case Folding Judul Berita Case Folding [BPS:  Nilai  Tukar  Petani  Nasional  Turun 1,61 Persen per Juli 2022] [Pentingnya  Konsumsi  Makanan  Berserat untuk Tubuh] [bps  nilai  tukar  petani  nasional  turun persen per juli] [pentingnya  konsumsi  makanan  berserat untuk tubuh]
2. Tokenizing
Setelah  menyelesaikan  tahap case  holding ,  langkah  selanjutnya  adalah tokenizing . Tokenizing adalah  proses  transformasi  kalimat  ke  dalam  bentuk  kata-kata  tunggal  dengan melakukan pemisahan berdasarkan delimiter untuk mempermudah proses stemming. Dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Proses Tokenizing Case Folding Tokenizing [bps  nilai  tukar  petani  nasional  turun persen per juli] [pentingnya  konsumsi  makanan  berserat untuk tubuh] [bps,  nilai,  tukar,  petani,  nasional,  turun, persen, per, juli] [pentingnya,  konsumsi,  makanan,  berserat, untuk, tubuh]
3. Stopwords
Dalam  proses  selanjutnya,  dilakukan  penghapusan  kata-kata stopword yang merupakan kata-kata dalam dokumen teks yang tidak memiliki makna atau kata-kata yang kurang  bermakna  dan  sering  muncul  dalam  kumpulan  kata.  Contoh stopword ini melibatkan  kata  penghubung,  kata  ganti,  preposisi,  dan  lainnya  seperti  "dia,"  "demi,"
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E- ISSN 2503-2933 107
and clear, implies research results (First Author)
"untuk,"  "bahwa,"  "atau,"  "oleh,"  dan  sebagainya.  Tujuannya  adalah  membersihkan  teks dari unsur-unsur yang tidak signifikan, sehingga analisis atau pengolahan selanjutnya dapat lebih difokuskan pada kata-kata kunci yang memiliki relevansi dalam konteksnya. Hal ini dapat dilihat pada contoh di Tabel 5.
Tabel 5. Proses Stopwords Tokenizing Stopwords [bps,  nilai,  tukar,  petani,  nasional,  turun, persen, per, juli] [pentingnya, konsumsi, makanan, berserat, untuk, tubuh] [bps,  nilai,  tukar,  petani,  nasional,  turun, persen, per, juli] [pentingnya,  konsumsi,  makanan,  berserat, tubuh]
4. Stemming
Proses  selanjutnya  adalah stemming ,  yang  memiliki  tujuan  untuk  mengembalikan kata-kata  dalam  dokumen  teks  ke  bentuk  akarnya  dengan  mengikuti  aturan  tertentu. Dengan  melakukan stemming ,  setiap  kata  dalam  teks  akan  memiliki  representasi  yang seragam,  meskipun  mereka  mungkin  berbeda  dalam  bentuknya.  Misalnya,  kata  seperti "pentingnya"  akan  diubah  menjadi  bentuk  akar  yang  sama,  yaitu  "penting"  Hal  ini membantu dalam mengurangi variasi kata yang sering kali hanya berbeda dalam imbuhan atau  bentuk  morfologis,  sehingga  mempermudah  analisis  teks  dan  pemahaman  konten secara lebih konsisten. Hasil proses stemming dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Proses Stemming Stopwords Stemming [bps,  nilai,  tukar,  petani,  nasional,  turun, persen, per, juli] [pentingnya, konsumsi, makanan, berserat, tubuh] [bps,  nilai,  tukar,  tani,  nasional,  turun, persen, per, juli] [penting, konsumsi, makan, serat, tubuh]

## 3.2.   Metode TF-IDF
Setelah melalui tahap text preprocessing , kita memiliki sebuah dataset yang terstruktur. Dataset  ini  akan  digunakan  sebagai  dasar  implementasi  metode  TF-IDF  ( Term  Frequency  - Inverse  Document  Frequency ).  Metode  ini  membantu  mengidentifikasi  kata-kata  kunci  yang mungkin  mencirikan  dokumen  atau  kata-kata  yang  memiliki  bobot  tinggi  dalam  analisis  teks. Dalam tahap implementasi metode TF-IDF, Jupyter Notebook digunakan karena memungkinkan interaksi  dengan  kode,  penyediaan  dokumentasi  yang  kaya,  pembuatan  visualisasi  data,  serta pelaksanaan eksperimen dengan mudah.
Dari  ketiga  dataset  tersebut  digabungkan  menjadi  satu,  kemudian  diimplementasi metodenya  dilakukan  dengan  langkah  pertama  yaitu  perhitungan  TF  ( Term  Frequency ). Perhitungan  ini  diasumsikan  bahwa  tingkat  kepentingan  dalam  dokumen  teks  sebanding  di setiap dokumen, dengan menghitung frekuensi kemunculan term dalam dataset. Pendekatan ini membantu  mengukur  seberapa  sering  sebuah  kata  muncul  dalam  suatu  dokumen,  yang  mana semakin sering kata tersebut muncul, semakin tinggi nilai TF-nya. Dari hasil perhitungan TF- IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency ), terlihat seperti yang ditunjukkan dalam visualisasi  grafik  dan word  cloud Gambar  3  dan  4,  di  mana  setiap  kata  memiliki  bobot  nilai yang berbeda.
108 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E-ISSN 2503-2933
Ibnu , et., al [ Keyword Extraction Judul Berita Online di Indonesia Menggunakan Metode TF-IDF] IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Gambar 3. Keyword Extraction
Gambar 4. Word Cloud Top 30 Keyword Extraction
Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  TF-IDF  menunjukkan  hasil Keyword Extraction sebanyak  30,  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  grafik  dan word  cloud di  atas.  Kata kunci  "Indonesia"  menduduki  peringkat  tertinggi,  diikuti  oleh  "hari"  pada  peringkat  kedua, "cara" pada peringkat ketiga, dan seterusnya. Untuk penjelasan lebih lanjut mengenai skor TF- IDF, dapat ditemukan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil perhitungan TF-IDF NO Keyword Extraction Hasil Perhitungan TF-IDF 1 indonesia 5116 2 hari 5024 3 cara 4578 4 soal 4491 5 polisi 4333
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E- ISSN 2503-2933 109
and clear, implies research results (First Author)
6 jokowi 4207 7 tahun 3998 8 baru 3998 9 kasus 3946 10 rumah 3601 11 warga 3332 12 jakarta 3310 13 anak 3265 14 orang 3261 15 tewas 3245 16 temu 3223 17 lagu 3185 18 harga 3178 19 jalan 3128 20 korban 3109 21 laku 3055 22 lirik 3006 23 dunia 2988 24 duga 2951 25 mobil 2778 26 vs 2740 27 naik 2716 28 daftar 2658 29 kerja 2624 30 usai 2580

## 3.3.   Evaluasi dan Hasil Pengujian
Dari  hasil  perhitungan  pembobotan  TF-IDF,  diperoleh  hasil  ekstraksi  kata  kunci ( Keyword  Extraction ).  Meskipun  demikian,  tingkat  akurasi  dari  perhitungan  TF-IDF  tersebut masih  belum  diketahui.  Metode  pembagian  data  latih  dan  data  uji  dilakukan  menggunakan fungsi  ` train_test_split `  dari library  scikit-learn pada jupyter  notebook .  Proporsi  yang digunakan adalah 80% data untuk pelatihan dan 20% data untuk pengujian. Pemilihan proporsi tersebut  dilakukan  untuk  mencapai  keseimbangan  antara  jumlah  data  yang  digunakan  untuk melatih  model  dan  data  yang  digunakan  untuk  menguji,  sesuai  dengan  praktik  umum  dalam pengembangan model klasifikasi. Berikut adalah hasil pengukuran kinerja ekstraksi kata kunci yang disajikan dalam Tabel 8 dan Tabel 9:
Tabel 8. Hasil Pengujian Pengukuran Persentasi F1-Score 99.67% Accuracy 99.76% Tabel 9. Hasil perhitungan Class Precision Recall F1-Score Support 0 1.00 0.14 0.25 302 1 1.00 0.69 0.81 112 2 1.00 1.00 1.00 120240
110 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E-ISSN 2503-2933
Ibnu , et., al [ Keyword Extraction Judul Berita Online di Indonesia Menggunakan Metode TF-IDF] IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Model  ini  berhasil  mencapai  tingkat Accuracy sebesar  99,76%  dan F1-score sebesar 99,67%.  Meskipun  kelas  1  (Kompas)  dan  kelas  2  (Tempo)  menunjukkan  kinerja  yang  sangat baik  dengan presisi , recall ,  dan F1-score yang  tinggi,  tantangan  muncul  pada  kelas  0  (Detik) yang  memiliki recall rendah  sebesar  0,14.  Diperlukan  perhatian  khusus  untuk  perbaikan  lebih lanjut  dalam  mengidentifikasi  berita  dari  sumber  Detik.  Secara  keseluruhan,  model menunjukkan potensi tinggi untuk mengekstrak kata kunci dari berita berbagai sumber, dengan nilai Accuracy dan F1-score yang mencerminkan dari kinerja.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, proses dilakukan dengan langkah-langkah text preprocessing untuk menghasilkan  dataset  yang  bersih.  Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  bobot  menggunakan metode TF-IDF  ( Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency )  dan  hasilnya sesuai dengan proses  yang  telah  dijelaskan. Output dari  penggabungan  tiga  situs  ditampilkan,  menampilkan top 30 keyword  Extraction .  Dalam  tampilan top  keyword ,  yang  pertama  adalah  "Indonesia", diikuti oleh "hari" sebagai urutan kedua, "cara" sebagai urutan ketiga, dan seterusnya.
Hasil  dari Keyword  Extraction menggunakan  metode  TF-IDF  kemudian  diuji  tingkat accuracy perhitungan  bobotnya  dengan  menggunakan F1-Score . F1-Score adalah  matriks evaluasi  yang  menggabungkan precision dan recall ,  menghasilkan F1-Score sebesar  99.67%, dengan  tingkat accuracy mencapai  99.76%.  Secara  umum,  apabila  F1-Score  berada  di  bawah 50%, dapat dianggap buruk, antara 50% dan 70% dianggap cukup baik, sementara di atas 70% dianggap baik dan begitu pula dengan pengukuran tingkat accuracy .
Untuk  penelitian  berikutnya,  disarankan  untuk  menjelajahi  metode  lain  atau memperluas  cakupan  situs  berita  yang  diikut  sertakan  dalam  analisis.  Dari  program  ini,  dapat dipertimbangkan untuk melibatkan satu atau lebih bidang berita tertentu dalam penelitian, guna mendapatkan  wawasan  yang  lebih  mendalam.  Perlu  dicatat  bahwa  penelitian  ini  terbatas  pada pencarian Keyword  Extraction dari  tiga  situs  berita  terpopuler  di  Indonesia  selama  setahun terakhir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Tahir et  al. , “FNG-IE:  An  Improved  Graph-Based  Method  for  Keyword  Extraction From  Scholarly  Big-Data,”  PeerJ  Comput.  Sci. ,  Vol.  7,  pp.  1–24,  2021,  doi: 10.7717/peerj-cs.389.
[2] J.  Li, “A  Comparative  Study  of  Keyword  Extraction  Algorithms  for  English  Texts,”  J. Intell. Syst. , Vol. 30, No. 1, pp. 808–815, 2021, doi: 10.1515/jisys-2021-0040.
[3] M. Z. Hamidi, D. Purwitasari, and R. N. E. Anggraini, “Kombinasi Ekstraksi Kata Kunci dan  Ekspansi  Kueri  Untuk  Deteksi  Isu  Etik  pada  Ringkasan  Penelitian  Kesehatan,” Techno.Com , Vol. 22, No. 1, pp. 58–67, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i1.7268.
[4] A.  Z.  Z.  Abidin  and  E.  Nurjanah, “Sistem  Peringkas  Teks  Otomatis  Multi  Dokumen Kliping  Artikel  Berita  Gempa  Menggunakan  Metode  TF-IDF,” J.  Teknol.  dan  Komun. STMIK Subang , Vol. 13, No. 1, pp. 52–69, 2020, doi: 10.47561/a.v13i1.166.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 99-111 E- ISSN 2503-2933 111
and clear, implies research results (First Author)
[5] E.  Prayitno,  T.  Suprawoto,  and  ..., “Optimasi  Hasil  Pencarian  pada  Web  Scrapping Menggunakan  Pembobotan  Kata  Tf-Idf,”  J.  Innov.  … ,  vol.  1,  no.  7,  2021,  [Online]. Available: https://bajangjournal.com/index.php/JIRK/article/view/822.
[6] W. Saefudin, A. Komarudin, and R. Ilyas, “Visualisasi Kumpulan Berita Dalam Bentuk Peta  Digital  Dengan  Metode  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  dan Gazetteer,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , Vol. 2, No. 1, pp. 665–670, 2019.
[7] J. Boegershausen, H. Datta, A. Borah, and A. T. Stephen, “Fields of Gold: Scraping Web Data  for  Marketing  Insights,” J.  Mark. ,  Vol.  86,  No.  5,  pp.  1–20,  2022,  doi: 10.1177/00222429221100750.
[8] Y. Sahria, “Implementasi Teknik Web Scraping pada Jurnal SINTA Untuk Analisis Topik
Penelitian  Kesehatan  Indonesia,” URECOL  (Unversity  Res.  Colloqium) ,  pp.  297–306, 2020, [Online]. Available: http://repository.urecol.org/index.php/proceeding/article/view/1079.
[9] I.  M.  A.  Purniawan,  G.  M.  A.  Sasmita,  and  I.  P.  A.  E.  Pratama, “Clustering  Berita Menggunakan  Algoritma  TF-IDF  dan  K-Means  dengan  Memanfaatkan  Sumber  Data Crawling pada Situs Detik.com,” J. Ilm. Teknol. dan Komput. , Vol. 3, No. 1, 2022.
[10]  R. Wati, S. Ernawati, and H. Rachmi, “Pembobotan TF-IDF Menggunakan Naïve Bayes pada Sentimen Masyarakat Mengenai Isu Kenaikan BIPIH,” J. Manaj. Inform. , Vol. 13, No. 1, pp. 84–93, 2023, doi: 10.34010/jamika.v13i1.9424.
[11]  D. Firman A, I. Fahrur Rozi, and I. Kusumaning Putri, “Peringkasan Teks Otomatis pada Portal  Berita  Olahraga  menggunakan  metode  Maximum  Marginal  Relevance.,” J. Inform. Polinema , Vol. 8, No. 3, pp. 21–30, 2022, doi: 10.33795/jip.v8i3.519.
[12]  D.  Darwis,  E.  S.  Pratiwi,  and  A.  F.  O.  Pasaribu, “Penerapan  Algoritma  Svm  Untuk Analisis  Sentimen  pada  Data  Twitter  Komisi  Pemberantasan  Korupsi  Republik Indonesia,” Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ. ,  Vol.  7,  No.  1,  pp.  1–11,  2020,  doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[13]  R. Y. Riyanto, V. C. Mawardi, and N. J. Perdana, “Clustering Berita Sepak Bola Dengan Metode  K-Means,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Sist.  Inf. ,  Vol.  11,  No.  1,  2023,  doi: 10.24912/jiksi.v11i1.24072.
[14]  I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi  Mahasiswa,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  Vol.  6,  No.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.
[15]  M.  Maulidah, Windu  Gata,  Rizki  Aulianita,  and  Cucu  Ika  Agustyaningrum, “Algoritma Klasifikasi  Decision  Tree  Untuk  Rekomendasi  Buku  Berdasarkan  Kategori  Buku,”  E- Bisnis    J.  Ilm.  Ekon.  dan  Bisnis ,  Vol.  13,  No.  2,  pp.  89–96,  2020,  doi:  10.51903/e- bisnis.v13i2.251.