## PENERAPAN ALGORITMA TEXTRANK UNTUK AUTOMATIC SUMMARIZATION PADA DOKUMEN BERBAHASA INDONESIA
Eris 1 , Viny Christanti M 2 , Jeanny Pragantha 3
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Tarumanagara Letjend S. Parman no. 1, Jakarta, Indonesia
Email : viny@untar.ac.id 2 , jeanny@fti.untar.ac.id 3

## ABSTRACT
Automatic Summarization adalah sistem yang digunakan untuk meringkas dokumen secara otomatis. Ada beberapa algoritma  untuk  membangun  sistem  tersebut,  dalam  penelitian  ini  Automatic  Summarization  dibangun menggunakan  algoritma  TextRank.  TextRank  adalah  algoritma  peringkat  berbasis  grafik  untuk  memproses  teks. TextRank  menghasilkan  ekstraksi  kalimat  sebagai  ringkasan.  Salah  satu  kelebihan  dari  algoritma  ini,  tidak diperlukannya pelatihan menggunakan data training pada algoritma yang digunakan. Perumusan dilakukan pada tahap berikut: preprocessing, hitung nilai kesamaan konten yang tumpang tindih, hitung nilai TextRank pada setiap kalimat, dan buat grafik. Hasilnya adalah teks ringkasan yang informatif. Automatic Summarization diuji dengan Q & A Evaluation yang diberikan kepada beberapa responden. Pengujian menunjukkan bahwa, algoritma ini mampu memberikan ringkasan dengan konten informatif hingga 82,48% untuk teks ringkasan 50% dan konten informatif 93,76% untuk teks ringkasan yang dirangkum 75%.
Kata Kunci: Automatic Summarization, Content Overlap Similarity, Graph-Based Ranking Algorithm, Sentence Extraction, TextRank algortithm

## PENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  informasi  di  saat  ini  merupakan suatu  kebutuhan  yang  sangat  penting  untuk  semua orang.  Kebutuhan  akan  informasi  tersebut  dapat diperoleh dari berbagai media, seperti halnya media digital.  Media  digital  dapat  berupa artikel, blog, maupun  situs-situs  berita  yang  berisi  informasi seperti  dokumen  (teks).  Untuk  dapat  mengetahui informasi  penting  dari  suatu  dokumen,  pembaca harus  meluangkan  banyak  waktu.  Oleh  sebab  itu, jika  dokumen  tersebut  dapat  diringkas  oleh  suatu sistem tanpa menghilangkan informasi yang penting maka  pembaca  dapat  menghemat  waktu.  Karena pembaca dapat memahami dan mengetahui informasi penting dari dokumen tersebut tanpa harus membaca isi dokumen secara keseluruhan (Pratama, 2016).
Meringkas  dokumen  secara  manual  oleh  manusia, membutuhkan  banyak  biaya  dan  waktu  apabila dokumen  tersebut  banyak  dan  panjang  sehingga diperlukan  sistem  peringkas  otomatis  ( automatic summarization )  untuk  mengatasi  banyaknya  biaya dan  waktu  tersebut  (Aristoteles,  2013).  Sistem
peringkas  otomatis  yang  dirancang  harus  efisien terhadap  waktu  dan  efektif  terhadap  ketepatan penyajian  informasi.  Ada  beberapa  metoda  dan algortima yang dapat menghasilkan sistem tersebut. Pada  penelitian  ini  akan  dibuat    sistem  peringkas dokumen  otomatis  yang  menggunakan  algoritma TextRank sebagai  metodenya  dan  juga  dibuat berbasis website sehingga  dapat  digunakan  oleh siapa saja yang memerlukannya. TextRank merupakan graph - based  ranking  algorithm (graf dengan  model  pemeringkatan)  untuk  pemrosesan teks(Mihalcea, R., & Tarau, P., 2004).
TextRank yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah metode yang menghasilkan ekstraksi berupa kalimat ( TextRank  for  Sentence  Extraction ). TextRank sangatlah  fleksibel  karena  dapat  digunakan  pada berbagai  bahasa  tanpa  mengubah  algoritmanya.  Hal ini  dikarenakan TextRank tidak  memerlukan  data training untuk  proses  pengelolahan  dokumen (Mihalcea, R., & Tarau, P., 2004).
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 1 No. 1 Januari 2017

## ISSN 2548-740X

## STUDI LITERATUR
Dalam  melakukan  proses  peringkasan,  algoritma TextRank terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu  tahap preprocessing ,  tahap  representasi  graf  dengan melakukan  perhitungan  nilai content  overlap similarity dan nilai TextRank , serta tahap pemeringkatan  kalimat.  Skema  mengenai  tahapan yang dilakukan dalam perancangan sistem peringkas otomatis ini dapat dilihat pada Gambar 1 . Pada  G ambar  1 ,  Pertama-tama,  dokumen  akan dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Dokumen  yang dimasukkan merupakan single - document . Kemudian di dalam  sistem, dokumen tersebut dipecah  menjadi kalimat-kalimat  tunggal  yang  berdiri  sendiri.  Setiap kalimat  akan  direpresentasikan  sebagai vertex dan kumpulan vertex inilah  yang  membangun  sebuah graf. Vertex di  dalam  graf  tersebut  akan  terhubung oleh edges . Edges ini  didapatkan  dari  perhitungan nilai similiarity antarkalimat.
Selanjutnya  akan  dicari  nilai  dari  semua vertex dengan  menggunakan  algoritma TextRank .  Setelah didapatkan nilai dari semua vertex , maka diurutkanlah  nilai  tersebut  dari  nilai  yang  tertinggi ke  nilai  yang  terendah  untuk  menghasilkan  daftar kalimat top - rank .
Gambar  1  Skema  sistem  peringkas  otomatis  dengan Algoritma TextRank
Kalimat  yang  berada  di  daftar  urutan  teratas  akan dipilih  menjadi  ringkasan  ekstraktif  untuk  dokumen tersebut.  Banyaknya  kalimat  yang  akan  menjadi hasil  ringkasan  tergantung  dari  persentase  nilai
kompresi  yang  ditentukan  oleh user .  Dalam penelitian ini, akan dihasilkan ringkasan yang masih mengandung  setengah  kalimat  yang  ada  dalam dokumen  dan  tiga  perempat  kalimat  dari  dokumen. Informasi  dokumen  semakin  banyak  yang  hilang apabila  hasil  ringkasan  hanya  berisi  seperempat kalimat  dari  seluruh  dokumen.  Sehingga user dapat memilih nilai kompresi 50% atau 75%.
A. Preprocessing Preprocessing terdiri  dari  2  tahap  yaitu  segmentasi dan  tokenisasi.  Pada  tahap  segmentasi,  kalimat- kalimat  dalam  dokumen  dipecah  menjadi  kalimat- kalimat  tunggal.  Pemecahan  dokumen  ini  dilakukan dengan  menggunakan splitter ,  yaitu berupa  tanda baca  titik  (“.”),  tanda  seru  (“!”),  tanda  tanya  (“?”), dan newline (Pinandhita,  2013).  Dalam  proses segmentasi  ini,  gelar  seseorang  dan  suatu  singkatan harus  dapat  dikenali.  Misalnya  gelar  pada  nama seorang  presiden  Indonesia  “Ir.  H.  Joko  Widodo” dan  pada  nama  spesies  bahasa  latin  “ E . coli ”. Kemudian  pada  tahap  tokenisasi,  tiap  kalimat  akan dipecah  menjadi  kata-kata/frasa  yang  berdiri  sendiri dan terpisah oleh spasi.
B. TextRank dan Content Overlap Similarity TextRank merupakan graph - based ranking algorithm (graf dengan model pemeringkatan) untuk pemrosesan  teks  dari  dokumen  bahasa  alami  atau manusia.  Dokumen  yang  diolah  berupa  dokumen tunggal ( single-document ) (Pinandhita, 2013). Terdapat  dua  jenis  pengelolahan  bahasa  dalam TextRank ,  yaitu TextRank  for  keyword  extraction (ekstraksi  kata  kunci) dan TextRank  for sentence extraction (ekstraksi kalimat).
Pada TextRank  for  sentence  extraction akan dibangun  sebuah  graf  yang  berisi  hubungan antarkalimat  dalam  dokumen. Vertex di  dalam  graf ini  direpresentasikan  sebagai  unit  satuan  yang  akan diberikan peringkat. Vertex ini mempunyai similiarity yang  dihubungkan  oleh edges .  Jenis similiarty yang  digunakan  adalah content  overlap. Similiarity disini  juga  dapat  ditentukan  dengan menggunakan cosine  similarity ,  tergantung  dari kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun  (Purwasih, 2008).
Content  overlap antara  dua  kalimat  didefinisikan sebagai  jumlah  kata  yang  sama  ( word  overlap ) antara  kedua  kata  dan  dinormalisasi  dengan membagi  jumlah word  overlap dengan  panjang  tiap kalimat.  Pembobotan  tidak  dilakukan  karena  nilai kesamaan antarkalimat langsung dihitung
berdasarkan banyaknya kata yang sama
antarkalimat. (Pinandhita,  2013) Rumusnya  adalah  sebagai berikut: (Pinandhita, 2013)
……………(1)
Keterangan : W k = Jumlah kata ( term ) yang sama antara kalimat S i dan S j .
S i = Panjang kalimat S i . S j = Panjang kalimat S j .
TextRank sendiri  merupakan  rumus  yang  berasal dari  metode  PageRank.  Rumus  pada  metode PageRank  ini  telah  diubah/dimodifikasi  untuk kebutuhan  meringkas  suatu  dokumen.  Rumus  dari PageRank  adalah sebagai berikut: (Mihalcea,  R.,  &  Tarau,  P., 2004)
…….........(2) Keterangan : Vi = vertex yang dihitung skor-nya.
Vj = vertex yang bertetanggaan dengan Vi. d = damping factor yang nilainya antara 0 dan 1, biasanya 0.85.
Graf yang dihasilkan oleh TextRank merupakan graf yang  tidak  mempunyai  arah  ( undirected )  dan berbobot  ( weighted )  atau undirected  weighted graph . Rumus dari TextRank adalah: (Mihalcea, R., & Tarau, P., 2004)
(3)
Keterangan :
WS = Weight Sentence (Bobot Kalimat). w    = nilai content overlap similarity.
Vi   = vertex yang dihitung skor-nya.
Vj   = vertex yang bertetanggaan dengan Vi. Vk  = vertex yang bertetanggaan dengan Vj. d     = damping factor yang nilainya antara 0 dan 1, biasanya 0.85.
Dengan demikian, langkah-langkah untuk
melakukan peringkasan dalam TextRank : (Purwasih, 2008)
1. Lakukan ektraksi kalimat dengan
menjadikan    seluruh  kalimat  sebagai vertex dalam graf.
2. Identifikasi  hubungan  antarkalimat  dengan membuat edges antara vertex - vertex .  Dapat digunakan content  overlap  similarity untuk mengidentasikannya.
3. Beri  skor  awal vertex untuk  menentukan iterasi.
4. Lakukan  iterasi  algoritma TextRank sampai error  rate tiap vertex konvergen  di  bawah threshold . Error Rate disini adalah perbedaan  antar  dua  skor  vertex  yang dihitung pada iterasi  yang berurutan dengan rumus:
…………………….(4) Keterangan : V i = Vertex yang dihitung skornya k = pada iterasi ke- k
5. Setelah  graf  terbentuk,  kemudia vertex diurutkan  berdasarkan  skor  akhirnya.  Lalu diambil top-rank sebagai  hasil  ekstraksi ringkasannya.
Pada Gambar 2 adalah contoh graph-based rangking algorithm  yang  dibangun  dari  dokumen  yang  terdiri dari  24  kalimat.  Kalimat  tersebut  dipecah  menjadi 24 kalimat tunggal dan tiap kalimat tunggal menjadi suatu  vertex  dalam  graf.  Selanjutnya  akan  dibentuk edges  dengan  melakukan  perhitungan  similarity untuk menghubungkan vertex sehingga terdapat nilai pada semua edges tersebut.
Edges yang menghubungkan vertex menunjukkan hubungan  similiarity. Similarity digunakan  untuk menyatakan  hubungan  antar-vertex,  antarkata,  dan antara  kalimat  yang  satu  dengan  kalimat  lainnya. Setelah dilakukan perhitungan similarity , maka akan dilakukan  perhitungan  menggunakan  rumus graph- based  rangking algorithm  untuk  mendapatkan  nilai bobot  tiap  vertex.  Setelah  didapatkan  nilai  untuk setiap  vertex  dan  edges,  maka  graf  telah  berhasil dibangun.
.
Gambar 2 Graf yang telah dibangun dari algoritma TextRank
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 1 No. 1 Januari 2017 ISSN 2548-740X
Sumber : Rada Mihalcea, and Paul Tarau, TextRank : Bringing order into texts, http://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc30962/m2/1/high _rer_d/Mihalcea-2004- TextRank - Bringing_Order_into_Texts.pdf, 20 Februari 2016

## METHODOLOGI

## A. Rancangan Sistem
Sistem  yang  dirancang  adalah  sistem  peringkas otomatis  dokumen  berbahasa  Indonesia  dengan algoritma TextRank berbasis website .  Sistem menerima  data  berupa  dokumen  tunggal  ( single- document )  dan  menghasilkan  ringkasan  ekstraktif dari dokumen tersebut. Tahapan dari dari algoritma
TextRank sendiri adalah dengan membangun sebuah graf.  Untuk  membangun  sebuah  graf,  sistem menerima input berupa  dokumen  teks.  Graf dibangun  dengan  memecah  dokumen  menjadi kalimat-kalimat  sebagai vertex-vertex yang  saling terhubung oleh edges . Edges inilah yang merepresentasikan  hubungan  relasi  antarkalimat. Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  perancangan  struktur menu.
Perancangan  struktur  menu  dilakukan  dengan membuat diagram hirarki. Diagram hirarki menunjukkan  hubungan  hirarki  modul  (halaman web)  pada  suatu  sistem.  Tujuan  dibuatnya  diagram ini  adalah  untuk  memudahkan  dalam  memberikan struktur  gambaran  proses  yang  terjadi  pada  sistem ini. Rancangan diagram hirarki ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram hirarki

## B. Pembuatan Sistem
Tahap pembuatan sistem dilakukan untuk merealisasikan rancangan yang sudah dibuat dengan membuat  halaman-halaman  situs  web.  Halaman- halaman  situs  web  tersebut  terdiri  dari  6  halaman, yaitu:
1. Halaman Home ( Awal) Halaman home (awal)  yang  merupakan  halaman utama  ( homepage )  dari  web  ini  yang  memiliki hubungan dengan halaman-halaman lainnya. Halaman yang dibuat berisi 2 textbox (textbox judul dan textbox isi  dokumen),  3  tombol  (tombol summarize ,  tombol clear ,  tombol process ,  tombol help ),  dan  2 radio  button (50%  dan  75%)  yang digunakan untuk menentukan panjangnya ringkasan. Tampilan  dari  halaman home ini  dapat  dilihat  pada Gambar 4 .
Gambar 4 Halaman home

## 2. Halaman Upload
Halaman upload merupakan halaman yang digunakan user untuk meringkas dokumen yang ada di  dalam  memori  internal  komputernya. User dapat mengunggah  dokumen  yang  ingin  diringkasnya dalam bentuk format .txt atau .word. Di halaman ini juga terdapat tombol summarize dan tombol process . Terdapat  pula  2 radio  button (50%  dan  75%)  yang digunakan untuk menentukan panjangnya ringkasan. Di  bawah radio  button tersebut  juga  terdapat checkbox untuk menentukan apakah dokumen yang  akan  diringkas  terdapat  judul  di  dalam  isi dokumen  tersebut  ataupun  tidak.  Tampilan  dari halaman upload ini dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5 Halaman upload
3. Halaman Process
Halaman process merupakan halaman yang digunakan  untuk  menampilkan  proses  langkah- langkah  sistem  dalam  melakukan  peringkasan.  Di halaman ini, proses tersebut anatar lain, proses input , proses preprocessing ,  proses  perhitungan content overlap  simalarity ,  proses  perhitungan TextRank , proses  pemeringkatan  kalimat,  dan  proses  hasil ringkasan.  Terdapat  pula  2  tombol Next pada bagaian  atas  dan  bagian  halaman  web  yang digunakan  untuk  ke  halaman  selanjutnya,  yaitu halaman output .  Tampilan  dari  halaman process ini dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 Halaman process

## 4. Halaman Output
Halaman
output merupakan halaman yang digunakan  untuk  menampilkan  hasil  ringkasan.  Di halaman  ini  terdapat  2 textbox ( textbox untuk menampilkan  hasil  ringkasan  dan textbox untuk menampilkan  dokumen  yang  belum  diringkas),  4 tombol  (tombol save  to  pdf ,  tombol save  to  txt , tombol back  to  homepage dan  tombol show/hide document ).  Tampilan  dari  halaman output ini  dapat dilihat pada Gambar 7 .
Gambar 7 Halaman output

## 5. Halaman Help
Halaman help berisi  petunjuk  cara  penggunaan website  ini  bagi user .  Tampilan  dari  halaman help ini dapat dilihat pada Gambar 8 .
Gambar 8 Halaman help 6. Halaman About
Halaman about berisi  tentang  segala  keterangan mengenai  informasi  pembuat  dan  pembuatan website .  Tampilan  dari  halaman about ini  dapat dilihat pada Gambar 9 .
Gambar 9 Halaman about

## HASIL DAN DISKUSI
Untuk mengetahui seberapa efektif sistem peringkas otomatis ini dalam menghasilkan peringkasan, maka dilakukanlah  pengujian.  Pada  pengujian  sistem

## ISSN 2548-740X
peringkas  ini  digunakan  50  dokumen  tentang teknologi  informasi  yang  diambil  dari  situs tekno.kompas.com . Masing-masing dokumen diringkas sehingga menghasilkan 2 macam ringkasan yaitu ringkasan dengan kompresi 50% dan ringkasan  dengan  kompresi  75%.  Sehingga  jumlah ringkasan  yang  perlu  dievaluasi  adalah  sebanyak 100 ringkasan dokumen.
Tahapan pengujian ini dilakukan dengan memberikan  kuisoner  yang  berisi  hasil  ringkasan dan  daftar  pertanyaan  serta  pilihan  jawabannya kepada  responden  melalui  sebuah  tautan  yang diberikan.  Dengan  kuisoner  yang  diberikan  ini diharapkan  dapat  mengetahui  seberapa  akurat  dan tepat  sistem  peringkas  yang  telah  dibangun  untuk menghasilkan ringkasan ektraktif.
Pengujian  hasil  ringkasan  ini  menggunakan  metode Q&A  Evaluation .  Langkah  pertama  yang  dilakukan oleh  penguji  dalam  pengujian  ini  adalah  membuat daftar  pertanyaan  yang  dibuat  dari  dokumen  asli yang  belum  diringkas  dan  memberikan  pilihan jawabannya  dengan  pilihan  benar  atau  salah. Pertanyaan  yang  dibuat  untuk  tiap  dokumen sebanyak 5 pertanyaan.
Selanjutnya  dokumen  asli  diringkas  oleh  sistem peringkas. Dokumen  yang diringkas pada pengujian ini  adalah  50  dokumen  berita  teknologi  informasi dan  menghasilkan  ringkasan  sebanyak  100  buah dokumen  dengan  jumlah  50  buah  dokumen  dengan kompresi  panjang  ringkasan  sebesar  50%  dan  50 buah  dokumen  dengan  kompresi  panjang  ringkasan sebesar 75%. Setiap ringkasan dokumen akan dibaca paling  tidak  oleh  5  orang  responden  untuk mendapatkan hasil yang lebih objektif.
Hasil  ringkasan  tersebut  diberikan  kepada  para responden.  Kemudian  responden  membaca  hasil ringkasan yang telah diberikan dan selanjutnya baru menjawab  pertanyaan  yang  diberikan  sesuai  dengan isi hasil ringkasan yang telah dibaca oleh responden. Responden  menjawab  pertanyaan  dengan  mengisi pada  pilihan  kotak  benar  dan  salah  yang  telah disediakan.
Contoh  dokumen  berita  yang  digunakan  untuk pengujian dapat dilihat pada Gambar 10. Dokumen berita  tersebut terdiri  dari  15  kalimat.  Setelah dilakukan  pemeringkatan  menggunakan  algoritma TextRank ,  didapatkan  nilai top-rank dari  setiap kalimat yang dapat dilihat pada Tabel 1 .

## Drone ini Bisa Terbang dan Menyelam
Drone  atau  pesawat  tanpa  awak  yang  diberi  nama Cracuns  ini  punya  kemampuan  unik.  Drone  itu  tak hanya  sanggup  terbang  di  udara,  melainkan  juga  bisa menyelam  di  dalam  air.  Cracuns  sendiri  merupakan singkatan  dari  Corrosion  Resistant  Aerial  Covert Unmanned  Nautical  System.  Penciptanya  adalah sekelompok  peneliti  dari  John  Hopkins  University. Bodi  Cracuns  tidak  dicetak  dengan  cara  biasa.  Para peneliti itu membuatnya menggunakan printer 3D agar murah dan mendapatkan bobot yang ringan. Sementara itu  komponen-komponen  elektronik  yang  jadi  inti drone  Cracuns  diletakkan  dalam  kotak  penyimpanan terpisah.  Kotak  ini  terlindungi  dari  air  meski  drone dibawa  menyelam.  Dilansir  KompasTekno  dari  The Verge,  Rabu  (23/3/2016),  komponen  lain  yang  ada  di bagian  luar  mendapatkan  lapisan  khusus  antikarat. Lapisan  ini  mengamankannya  dari  korosi  ketika digunakan  di  air  laut.  Kendat  Cracuns  masih  berupa purwarupa,  peneliti  telah  membuktikan  bahwa  drone tersebut bisa bertahan di bawah permukaan air selama dua  bulan.  "Teknisi  di  laboratorium  Fisika  Terapan John  Hopkins  University  sudah  lama  mengerjakan proyek  pesawat  tanpa  awak  serta  sistem  milik  kapal selam  angkata  laut,"  terang  manajer  proyek  tersebut, Jason  Stipes.  Mereka  tidak  menjanjikan  Cracuns  bisa dipakai  untuk berbagai  jenis keperluan. Satu hal  yang pasti,  kemampuannya  bertahan  di  bawah  permukaan air  membuat  drone  ini  cocok  untuk  misi  pengintaian. Berikut  ini  video  singkat  mengenai  drone  yang  bisa meyelam sekaligus terbang di udara tersebut.
Gambar 10 Dokumen berita bersumber dari kompas.com
Sumber: Kompas.com, Drone ini Bisa Terbang dan Menyelam,
http://tekno.kompas.com/read/2016/03/24/07461397 /Drone.ini.Bisa.Terbang.dan.Menyelam, 30 Mei 2016.

## Tabel 1  Hasil pemeringkatan kalimat
Peringkat No. Kalimat ke- ( Vertex ) Nilai akhir TextRank 1 WS(V11) 1.519 2 WS(V14) 1.422 3 WS(V15) 1.412 4 WS(V2) 1.27 5 WS(V1) 1.244 6 WS(V8) 1.152 7 WS(V10) 1.127 8 WS(V7) 1.103 9 WS(V9) 0.92
10 WS(V12) 0.782 11 WS(V13) 0.685 12 WS(V3) 0.629 13 WS(V4) 0.622 14 WS(V6) 0.611 15 WS(V5) 0.503
Hasil  ringkasan  pengujian  dari  dokumen  tersebut dengan  panjang  ringkasan  50%  dan  75%  dapat dilihat  pada Gambar  11 dan Gambar  12 .  Hasil ringkasan dengan panjang ringkasan 50% menghasilkan  jumlah  kalimat  sebanyak  8  kalimat, sedangkan untuk panjang ringkasan 75% menghasilkan 12 kalimat.
Drone ini Bisa Terbang dan Menyelam
Drone  atau  pesawat  tanpa  awak  yang  diberi  nama Cracuns  ini  punya  kemampuan  unik.  Drone  itu  tak hanya  sanggup  terbang  di  udara,  melainkan  juga  bisa menyelam  di  dalam  air.  Sementara  itu  komponen- komponen  elektronik  yang  jadi  inti  drone  Cracuns diletakkan dalam kotak penyimpanan terpisah. Kotak ini terlindungi  dari  air  meski  drone  dibawa  menyelam. Lapisan  ini  mengamankannya  dari  korosi  ketika digunakan  di  air  laut.  Kendat  Cracuns  masih  berupa purwarupa,  peneliti  telah  membuktikan  bahwa  drone tersebut  bisa  bertahan  di  bawah  permukaan  air  selama dua bulan. Satu hal yang pasti, kemampuannya bertahan di bawah permukaan air membuat drone ini cocok untuk misi  pengintaian.  Berikut  ini  video  singkat  mengenai drone  yang  bisa  meyelam  sekaligus  terbang  di  udara tersebut.
Gambar 11 Contoh hasil ringkasan ( output ) 50% yang telah diproses
Drone ini Bisa Terbang dan Menyelam
Drone  atau  pesawat  tanpa  awak  yang  diberi  nama Cracuns  ini  punya  kemampuan  unik.  Drone  itu  tak hanya  sanggup  terbang  di  udara,  melainkan  juga  bisa menyelam  di  dalam  air.  Cracuns  sendiri  merupakan singkatan  dari  Corrosion  Resistant  Aerial  Covert Unmanned Nautical System. Sementara itu komponen- komponen  elektronik  yang  jadi  inti  drone  Cracuns diletakkan  dalam  kotak  penyimpanan  terpisah.  Kotak ini terlindungi dari air meski drone dibawa menyelam. Dilansir  KompasTekno  dari  The  Verge,  Rabu (23/3/2016),  komponen  lain  yang  ada  di  bagian  luar mendapatkan  lapisan  khusus  antikarat.  Lapisan  ini mengamankannya  dari  korosi  ketika  digunakan  di  air laut. Kendat Cracuns masih berupa purwarupa, peneliti telah membuktikan bahwa drone tersebut bisa bertahan di bawah permukaan air selama dua bulan. "Teknisi di laboratorium  Fisika Terapan John Hopkins University
sudah  lama  mengerjakan  proyek  pesawat  tanpa  awak serta  sistem  milik  kapal  selam  angkata  laut,"  terang manajer  proyek  tersebut,  Jason  Stipes.  Mereka  tidak menjanjikan Cracuns bisa dipakai untuk berbagai jenis keperluan.  Satu  hal  yang  pasti,  kemampuannya bertahan  di  bawah  permukaan  air  membuat  drone  ini cocok  untuk  misi    pengintaian.  Berikut    ini    video singkat  mengenai  drone  yang  bisa  meyelam  sekaligus terbang di udara tersebut.
Gambar 12 Contoh hasil ringkasan (output) 75% yang telah diproses
Rata-rata  pertanyaan  yang  berhasil  dijawab  oleh responden  dari  daftar  pertanyaan  yang  diberikan dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 Hasil pengujian Q&A Evaluation No. Responden 50% 75% Responden ke-1 84.4% 94% Responden ke-2 82.8% 93.6% Responden ke-3 84.8 93.2% Responden ke-4 81.2% 92.4% Responden ke-5 79.2% 95.6% Rata-rata persentase akhir 82.48% 93.76%
Hasil  pengujian  ringkasan  yang  dihasilkan  oleh sistem menggunakan metode Q&A Evalution adalah sebagai berikut.
1. Rata-rata  pertanyaan  yang  dapat  dijawab  oleh responden  untuk  hasil  ringkasan  dengan panjang  50%  adalah  84.4%.  Dengan  hanya membaca  setengah  dari  dokumen awal, pengguna  sistem  ini  mampu  mengetahui informasi-informasi  utama  yang  terdapat  di dalam  dokumen  tersebut.  Hal  ini  tentu  akan menghemat  waktu  pengguna  untuk  membaca banyak dokumen.
2. Rata-rata  pertanyaan  yang  dapat  dijawab  oleh responden  untuk  hasil  ringkasan  dengan panjang  75%  adalah  93.76%.  Hasil  ringkasan dengan  panjang  75%  mempunyai  informasi yang  lebih  banyak  dibandingkan  kompresi panjang  ringkasan  sebesar  50%.  Hal  ini dikarenakan  kalimat  yang  dibuang  pada dokumen asli lebih sedikit sehingga kandungan informasi yang dimuat lebih banyak.
3. Algoritma TextRank dapat  membuat  ringkasan dari dokumen berbahasa  Indonesia. Kandungan informasi  yang  ada  pada  hasil  ringkasan  dapat tersajikan  tanpa  perlu  melakukan training sehingga dari segi pembuatan sistem ini mampu menyajikan  hasil  ringkasan  ekstraktif  yang bersifat  informatif.  Informatif  disini  dapat diartikan sebagai hasil ringkasan yang disajikan
mengandung  informasi–informasi  utama  yang terdapat dalam dokumen asli.

## KESIMPULAN
Setelah melakukan percobaan, maka dapat
disimpulkan bahwa:
1. Algortima TextRank dapat  mengambil  kalimat menjadi  hasil  ringkasan  jika  kalimat  tersebut mempunyai  nilai content  overlap  similarity yang  tinggi  dibandingkan  dengan  kalimat- kalimat  yang  lainnya  sehingga  kalimat  yang direpresentasikan sebagai vertex tersebut mempunyai banyak edge dan bernilai tinggi. 2. Hasil  ringkasan  dengan  panjang  50%  mampu menghasilkan informasi sebesar 82.48%
sehingga  dengan  membaca  setengah  dari dokumen  asli  pengguna  dapat  mengetahui informasi  yang  terkandung  dari  dokumen tersebut  sebanyak  82.48%.  Hal  ini  tentu  dapat menghemat  banyak  waktu  pengguna  dalam membaca suatu dokumen.
3. Hasil  ringkasan  dengan  panjang  75%  dapat menghasilkan  informasi  sebesar  93.76%,  yang berarti hampir mendekati informasi keseluruhan yang terkandung dalam dokumen asli tersebut.
Saran  kepada  pihak  yang  ingin  mengembangkan sistem  peringkas  otomatis  menggunakan  algoritma TextRank ini lebih lanjut adalah:
1. Menggunakan  metode similarity yang  lain untuk  mendapatkan  nilai  hubungan  antar kalimat  (nilai edges )  seperti  menggantikan content  overlap  similarity dengan cosine similarity . 2. Melakukan  proses  penghilangan stopword agar kata-kata  yang  tidak  bermakna  seperti  kata penghubung,  tidak  diproses  dalam  perhitungan content overlap similarity .
3. Penggunaan  evaluasi  yang  berbeda,  seperti menggantikan Q&A  Evaluation dengan Kappa measure (responden dengan kesepakatan beberapa ahli).

## DAFTAR PUSTAKA
Aristoteles,  A.  (2013).  Penerapan  Algoritma Genetika pada Peringkasan Teks Dokumen Bahasa  Indonesia. Prosiding  SEMIRATA 2013 , 1 (1).
Mihalcea,  R.,  &  Tarau,  P.  (2004,  July). TextRank : Bringing  order  into  texts.  Association  for Computational Linguistics.
Pinandhita,  R.  R.  (2013).  Peringkas  dokumen berbahasa  indonesia  berbasis  kata  benda dengan  BM25.  Diakses  11  Februari  2016 dari http://repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/ 123456789/63836/G13rrr.pdf?sequence=1 &isAllowed=y.
Pratama,  I.  S.,  Alam,  G.,  &  Tinaliah,  T.  Penerapan Algoritma  Centroid-Based  Summarization untuk Sistem Peringkasan Dokumen
Berbahasa  Indonesia.  Diakses  02  Februari 2016 dari http://eprints.mdp.ac. id/1248/1/Penerapan%20Algoritma%20Ce ntroidBased%20Summarization2.pdf
Purwasih,  N.  (2008).  Sistem  Peringkas  Teks
Otomatis  untuk  Dokumen  Tunggal  Berita Berbahasa Indonesia dengan Menggunakan Graph-based Summarization Algorithm dan Similarity. Departemen Teknik
Informatika,  Institut  Teknologi  Telkom Bandung .  Diakses  02  Februari  2016, https://repository.telkomuniversity.ac.id/pu staka/94907/peringkasan-teks-otomatis- dokumen-tunggal-berbahasa-indonesia- menggunaakan-graph-based-summarizati on-algorithm-dansimilarity-studi-kasus- artikel-berita-.html