## Sistem Peringkas Berita Otomatis berbasis Text
Mining menggunakan Generalized Vector Space Model : Studi Kasus Berita diambil dari Media

## Massa Online
Budhi Kurniawan Wangsa 1 , Darmawan Utomo 2 , Saptadi Nugroho 3
Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
1 budhi.wangsa.ftje@gmail.co.id, 2 darmawan@staff.uksw.edu, 3 saptadi_nugroho@yahoo.com,

## Ringkasan
Makalah  ini  akan  membahas  mengenai  sistem  yang  memiliki  fungsi  utama  membentuk ringkasan  dari  dokumen  secara  otomatis  dengan  menggunakan  metode  yang  bersifat text mining .  Sistem  akan  menggunakan  berita  sebagai  dokumen  sumber  yang  akan  dibentuk ringkasannya.  Sistem  ini  bersifat desktop  based dan  menggunakan  internet  sebagai  sumber pencarian  dokumen  berita.  Pencarian  akan  menggunakan focused  crawler dan  bersifat text mining yakni hanya diambil teks beritanya saja. Metode generalized vector space model (GVSM) adalah metode untuk menilai tingkat kemiripan tiap kalimat terhadap suatu topik dokumen. Dengan  metode  GVSM  ini  dapat  diketahui  kalimat  mana  yang  lebih  berbobot  terhadap suatu  dokumen  sehingga  dapat  dilakukan  peringkasan  dengan  memperhatikan  tingkat kemiripan  kalimat.  Dari  hasil  perancangan  dan  pengujian  didapat  tingkat  kesuksesan focused crawler sebesar 53% sementara dari kuesioner hasil ringkasan menggunakan metode GVSM dinilai secara rata-rata 2,71 dari skala 1-4 oleh empat puluh orang responden. Sistem mampu  meringkas sebanyak  754  berita  dari  797  berita yang  didapat atau  sekitar  94%  dari berita  yang  didapat.  Sehingga  didapat  kesimpulan  bahwa  sistem  yang  dirancang  mampu mencari berita secara terarah sekaligus meringkas berita dengan hasil yang dapat diterima.
Kata Kunci: focused crawler , generalized vector space model , peringkasan otomatis.

## 1. Latar Belakang
Dunia  informasi  yang  semakin  tidak  mengenal  batas  ruang  dan  waktu  membuat semua orang bisa mengakses informasi kapan saja dan di mana saja. Salah satu informasi yang  sangat  banyak  dicari  adalah  berita.  Dalam  prosesnya  pengguna  yang  mengakses berita  yang  ingin  dicari  melalui  internet  biasa  menggunakan  bantuan  mesin  pencari seperti Google, Bing, dan berbagai mesin pencari lainnya. Akan tetapi hasil yang didapat hanya  berupa  halaman web yang  mengandung  informasi  berita  secara  umum  seperti judul dan link menuju berita tersebut.
Ringkasan  adalah  suatu  pokok  permasalahan  dari  suatu  paragraf  ataupun  suatu dokumen [1]. Dengan melihat sebuah ringkasan saja seorang pembaca dapat memahami garis  besar  dari  suatu  berita  tanpa  perlu  membaca  secara  detil  berita  tersebut.  Secara
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 13 No. 2 Oktober 2014 Hal 231 – 241
umum  pembaca dari suatu berita hanya fokus melihat pada garis besar suatu berita yang dicari sebelum melihat lebih detil lagi berita hasil pencarian [2].
Pembentukan  ringkasan  secara  otomatis  bisa  dilakukan  dengan  berbagai  macam metode.  Metode  yang  paling  umum  dilakukan  adalah  dengan  mencari  pokok  pikiran utama  atau  kalimat  utama  dari  setiap  paragraf  berita.  Salah  satu  cara  pencarian dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode natural  language processing (NLP)  yaitu  GVSM.  Inti  utama  pada  metode  GVSM  adalah  melihat  nilai kemiripan  dokumen  terhadap  suatu query pencarian.  Pembobotan  nilai  dilakukan dengan  melakukan  pengecekan  istilah  satu  persatu  dimana  istilah  tersebut  akan  dicari jumlahnya  dalam  dokumen  tersebut.  Semakin  banyak  ditemukan  maka  istilah  tersebut akan mendapat bobot yang lebih besar  [3].

## 2. Perancangan Sistem
Perancangan  terdiri  dari  perancangan focused crawler dan  perancangan  peringkas berita otomatis.
Sistem Peringkas Berita Otomatis berbasis Text Mining menggunakan Generalized Vector Space Model: Studi Kasus Berita diambil dari Media Massa Online Budhi Kurniawan Wangsa, Darmawan Utomo, Saptadi Nugroho
Dari  diagram  pada  Gambar  1  dapat  diperjelas  blok  beserta  masukan  dan keluaran dari  sistem.  Secara berurutan blok-blok  yang  ada pada  sistem  ini  adalah focused crawler, kemudian  pembentuk  ringkasan,  dan  terakhir  penyortir  topik.  Blok-blok  tersebut  akan berjalan secara berurutan dari awal hingga akhir proses.
Masukan  dari  blok  pertama  adalah query pencarian  dari  pengguna  yang  akan dijadikan  patokan  pencarian  oleh  sistem.  Keluaran  adalah  halaman-halaman  yang berasal dari situs-situs media massa Indonesia yang tersebar di internet . Crawler bertugas mencari dan  menyalin halaman halaman berita dari situs media massa yang sesuai dan kemudian  disimpan pada database . Crawler yang  digunakan bersifat focused yang  berarti bahwa crawler akan mencari hasil yang paling relevan dengan query pencarian. Halaman- halaman  akan  diambil  teksnya  saja  karena  teks  adalah  bagian  yang  akan  diproses  oleh sistem di blok kedua. Link dari halaman-halaman juga akan disimpan sebagai acuan yang akan disertakan juga di akhir proses.
Blok selanjutnya yang akan dijalankan oleh sistem adalah peringkas berita. Masukan yang akan digunakan dari blok ini ada dua yaitu halaman-halaman hasil pencarian yang dilakukan  oleh  blok  pertama  dan  kata-kata  yang  bersumber  dari database thesaurus. Masukan  pertama  berfungsi  sebagai  dokumen  masukan  utama  yang  akan  diproses menjadi  suatu  ringkasan.  Dokumen  yang  berupa  teks  berita  hasil  pencarian  akan dibentuk ringkasannya menggunakan algoritma GVSM.
2.1. Focused Crawler
Pada bagian  ini  akan dijelaskan mengenai perancangan hingga perealisasian focused crawler menggunakan  algoritma  genetik. Focused crawler adalah  modifikasi  dari web crawler biasa yaitu web crawler yang memiliki proses seleksi dalam penelusuran halaman- halaman web . Focused crawler bisa  membedakan  hasil  yang  relevan  dan  tidak  relevan. Focused crawler pada  umumnya membutuhkan suatu masukan  untuk dijadikan patokan pencarian. Masukan yang sangat mempengaruhi focused crawler adalah link yang menjadi acuan  pencarian.  Dengan  berpatokan  pada link tersebut  maka crawler akan  mencari halaman yang memiliki kemiripan tinggi dengan halaman pada link tersebut. Kemiripan bisa dilihat dari domain link yang ditelusuri atau juga dari isi halaman yang ditelusuri.
Penerapan algoritma genetik pada focused crawler adalah pada pembentukan populasi baru dari populasi awal hasil pencarian. Populasi awal yang dimaksud adalah kumpulan halaman-halaman web hasil  pencarian  yang  paling  pertama.  Setelah  itu  dilakukan  dua proses yaitu mutasi dan rekombinasi ( cross over ) untuk mendapatkan populasi baru yang juga memiliki relevansi dengan masukan. Proses rekombinasi dari halaman halaman web menggunakan sebuah variabel cross over sebagai salah satu patokan. Masing masing URL akan  memiliki cross - over rate sendiri.  Variabel cross - over adalah  total  nilai  Jscore  dari semua web yang  memuat  URL  yang  sedang  dihitung  nilai cross - over rate -nya.  URL dengan cross - over rate terbesar kembali masuk ke dalam antrian crawler .
Proses  mutasi  adalah  proses  pencarian  secara meta - search .  Potongan  potongan  kata kunci dari halaman-halaman web pada  populasi  awal akan digunakan  sebagai patokan. Potongan potongan tersebut kemudian dijadikan query dalam pencarian pada tiga mesin pencari  yaitu  Bing,  Yahoo,  dan  Google.  Sepuluh  hasil  terbaik  dari  setiap  mesin  pencari akan  dimasukkan  ke  dalam  antrian crawler .  Proses  mutasi  menggunakan  variabel mutation rate sebagai variabel kemungkinan terjadinya mutasi.
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian,  nilai mutation rate yang  besar  akan menambah  halaman web hasil  pencarian  di  mesin  pencari  menjadi  lolos  seleksi.
Sementara  nilai cross - over rate yang  besar  akan  menambah  kemungkinan  halaman- halaman web baru yang saling berkaitan [4].
Pencarian menggunakan focused crawler bersifat text mining yakni hanya diambil teks beritanya  saja.  Dalam  melakukan text mining dibutuhkan  langkah  langkah  secara  urut yaitu: tokenizing , filtering , stemming , analyzing [5]. Tokenizing adalah  tahap  pemecahan kalimat menjadi  kata-kata penyusun.  Sementara filtering adalah proses  seleksi  kata-kata yang dianggap penting dan kemudian akan dilakukan stemming yaitu diambil kata dasar dari  kata-  kata  hasil filtering . Analyzing adalah  proses  analisa  keterhubungan  kata-kata dengan  dokumen  atau  paragraf.  Proses analyzing inilah  yang  membutuhkan  metode- metode natural language processing (NLP) untuk mendapatkan hasil yang tepat dan sesuai dengan tata bahasa yang berlaku [6].

## 2.2. Perancangan Peringkas Berita Otomatis
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  perhitungan  dengan  metode  GVSM  dan perancangan peringkas berita otomatis menggunakan metode GVSM.

## 2.2.1.  Perhitungan Metode GVSM
Generalized vector space model (GVSM)  adalah  salah  satu  bentuk  pemodelan  aljabar yang  biasa  digunakan  untuk  menggambarkan  teks  dan  dokumen  ke  dalam  bentuk vektor.  Metode  ini  biasa  digunakan  untuk  menentukan  nilai  kemiripan  dokumen terhadap  suatu  kata query .  Pada  metode  GVSM  hasil  akhir  yang  merupakan  nilai kemiripan  atau  relevansi  suatu  dokumen  dinyatakan  dalam  suatu  nilai  yaitu similarity coefficient (SC). Rumus perhitungan SC pada GVSM adalah sebagai berikut :
SC q , 𝒅 𝑖 = (( ( 𝒘𝑞𝑗 * 𝒅𝑖𝑗 ))*( 𝒕𝑠𝒕𝑗 )) n i=1 n j=1 ( 𝒘𝑞𝑗 ) n j=1 2 ( 𝒅𝑖𝑗 ) n j=1 2 (1)
SC
= similarity coefficient w qj
= nilai kata j terhadap query q = tf qj * idf j d ij = nilai kata j pada kalimat i = tf ij * idf j tf ij = term frequency = kemunculan kata j pada kalimat d i idf j
= inverse document frequency = log d dj
d
= jumlah total kalimat
d j
= jumlah kalimat yang mengandung kata j 𝒘 𝑞𝑗 𝑡 𝑗 =1 2 = Lw qj = panjang vektor query
( 𝒅 𝑖𝑗 ) t j=1 2 = Ld ij = panjang vektor kalimat
i
= indeks kalimat j = indeks kata q = indeks query
Dimana t s dan t j bisa  ditentukan  secara  berbeda beda dalam  setiap penggunaannya. Beberapa  penelitian  menggunakan  korelasi  antar  istilah  pada  indeks  istilah  sebagai inputan.  Sementara  pada  penelitian  Tsatsaronis  menggunakan  pembobotan  tambahan yaitu  keterkaitan  secara  semantik  menggunakan  aplikasi  Thesaurus  yaitu wordnet [7]. Sehingga  metode  GVSM  menjadi  metode  VSM  yang  memiliki  nilai  tambah  dari  segi keterkaitan  secara  bahasa  dan  tidak  hanya  menghitung similarity coefficient secara matematis  berdasarkan  pada  jumlah  kemunculan  tapi  juga  berdasarkan  kepada kaitannya dengan tata bahasa.
Dalam  penelitian  ini  vektor t s dan t j ditentukan  sebagai  vektor  frekuensi  kata  pada kalimat  ( t j )  pada  suatu  kalimat  yang  sedang  dalam  proses  perhitungan  nilai  SC  dan vektor  jumlah  sinonim  ( t s )  dari  masing-masing  kata  pada  vektor t j ,  Kata  yang dimasukkan  hanya  jika  kata  tersebut  juga  berkaitan  dengan query .  Jika  kata  tidak berkaitan  maka  kata  tidak  dimasukkan  ke  dalam  vektor.  Nilai  perkalian  titik  (skalar) kedua  vektor  tersebut  akan  dijadikan  pengali  pada  pembilang  dari  perhitungan  SC. Dimensi  vektor  sinonim  disamakan  dengan  dimensi  vektor  kata.  Dengan  kata  lain semakin  banyak  sinonim  dari  kata  yang  frekuensinya  besar  dan  juga  berkaitan  dengan query pada  suatu  kalimat  akan  menyebabkan  kalimat  tersebut  memiliki  nilai  SC  yang lebih besar.
2.2.2.  Perancangan User Interface pada Sistem
UI pada sistem  ini  terbagi  ke  dalam beberapa form yang  terpisah. Tujuan form yang dibuat terpisah  agar memudahkan  pengerjaan  sistem dan juga memudahkan pengguna memilih form yang sesuai dengan kebutuhan. Form dirancang dengan jenis Windows Form menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  C#  .NET.  Dengan  menggunakan compiler Microsoft Visual Studio 2010 dan berbasis pada .NET Framework 4.
Berikut modul-modul UI yang ada pada sistem
a.  Form Awal (frmAdmin)
b.  Form Crawling (frmCrawling)
c.  Form Summarizer (frmSummarizer)
d.  Form Debugging Mode Summarizer (frmSummarizerTrial)
Form frmSummarizer  trial  adalah  bagian  yang  berfungsi  melihat  rincian  proses peringkasan seperti tertampil pada Gambar 2.
Sementara form frmSummarizer  adalah form yang berfungsi meringkas berita dalam jumlah banyak sekaligus dan juga melihat jumlah berita yang gagal diringkas. Sejumlah 6%  berita  yang tidak teringkas dikarenakan berbagai faktor antara  lain berita  tidak  ada isinya, atau berita terlalu kotor karena banyak tag HTML yang tidak dapat dibersihkan. Form frmSummarizer tertampil pada Gambar 3.
Hasil  akhir  dari  proses  peringkasan  yang  dapat  dilihat  dengan  mudah  oleh pengguna  ada  pada  frmAdmin  dimana  pengguna  dapat  mencari  berita  dengan  judul yang  sesuai  dan  sudah  terkategori  secara  otomatis.  Dengan  hasil  akhir  tertampil  pada Gambar 4.
Gambar 2. Tampilan frmSummarizerTrial
Gambar 3. Tampilan frmSummarizer
Gambar 4. Tampilan frmAdmin

## 3. Pengujian dan Analisis
Pada bagian ini akan dijelaskan dua pengujian yang telah dilakukan yaitu pengujian focused crawler dan pengujian hasil ringkasan berita.
3.1.   Pengujian Focused Crawler
Focused crawler diuji dengan memperhatikan beberapa bagian penting yang berkaitan antara lain parameter dari pengguna dan juga melihat jenis-jenis keluaran untuk tiap-tiap masukan yang berbeda-beda. Beberapa parameter dibuat sama dengan penelitian focused crawler sebelumnya  sedangkan  beberapa  parameter  disesuaikan  dengan  penelitian  ini. Keluaran yang didapat juga merupakan hasil modifikasi dari focused crawler sebelumnya sehingga setiap keluaran perlu diperhatikan secara detail.
Parameter  yang  merupakan  bagian  utama  dari focused crawler dan  tidak  mengalami perubahan untuk setiap percobaan adalah sebagai berikut :
1. populationSize adalah ukuran populasi, banyaknya halaman web yang membentuk sebuah populasi pada implementasi Algoritma Genetik.
2. generationSize adalah  ukuran  generasi,  banyaknya  perulangan  (iterasi) pembentukan populasi yang dilakukan pada tahap Algoritma Genetik.
3. crossoverRate adalah probabilitas cross - over , peluang  terjadinya rekombinasi pada tahap Algoritma Genetik.
4. mutationRate adalah  probabilitas  mutasi,  peluang  terjadinya  mutasi  pada  tahap Algoritma Genetik [4].
Keempat  parameter  tersebut  diatur  didalam  sebuah file bernama  App.config  dan kemudian akan diambil oleh program untuk kemudian digunakan dalam proses crawling . Nilai-nilai untuk keempat parameter tersebut antara lain :
1. populationSize : 100 (dalam range 1-100) 2. generationSize : 100 (dalam range 1-100) 3. crossoverRate : 0.7 (dalam range 0-1) 4. mutationRate : 0.7 (dalam range 0-1)
Pengujian focused crawler ditekankan  pada  seberapa  baik crawler bisa  mendapatkan berita-berita  yang  relevan  dengan  masukan  selama  proses crawling .  Masukan  yang diberikan  berbeda-beda  setiap  kali  pengujian  dan  yang  membedakan  antara  setiap masukan  adalah domain lexicon dan keyword dari setiap percobaan pencarian.  Sementara beberapa percobaan memiliki juga kesamaan yaitu dalam topik berita yang dicari. Sesuai dengan pembatasan topik pada penelitian ini difokuskan ke dalam enam topik. Sehingga dalam  proses  pencarian  dan  juga  menentukan  jenis  berita  yang  akan  dicari  tetap mengacu  pada  enam  topik  yang  sudah  ditentukan.  Keenam  topik  yang  dijadikan patokan dalam pengujian adalah sebagai berikut :
1.  Politik
2.  Kriminal
3.  Kesehatan
4.  Olahraga
5.  Pemerintahan
6.  Ekonomi
Untuk  masing-masing  topik  tersebut  akan  dilakukan  pencarian  sebanyak  lima  kali dengan keyword dan domain lexicon yang  berbeda-beda  untuk  menentukan  pencarian.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 13 No. 2 Oktober 2014 Hal 231 – 241
Setelah dilakukan pencarian maka akan dilihat pula keluaran dari sistem dan dilakukan penilaian terhadap sistem.
Dalam  menentukan keyword dan  juga domain lexicon digunakan  cara  manual  yaitu memilih langsung halaman web apa yang akan dijadikan domain lexicon atau dengan kata lain  menjadi  titik  awal crawling dan  juga  menentukan keyword apa  yang  sesuai  dengan domain lexicon yang sudah ditentukan.
Penilaian  terhadap  hasil crawling adalah  berupa  tingkat  kesuksesan.  Tingkat kesuksesan  adalah  perbandingan  berapa  banyak  berita  yang  relevan  dengan  jumlah berita.    Penilaian  mengenai  apakah  suatu  berita  relevan  atau  tidak  dilakukan  secara manual dengan  membaca  satu  persatu  berita  yang  disimpan  setiap  pencarian.  Tingkat kesuksesan  dalam  satuan persentase  keberhasilan dengan nilai  tertinggi  100% dan  nilai terendah  0%.  Ringkasan  dari  hasil  pengujian focused crawler ditampilkan  pada  Tabel  1 berikut.
Tabel 1. Ringkasan Pengujian Focused Crawler Topik Berita Tingkat Kesuksesan Percobaan ke- (Dalam satuan %) Rata-Rata (Dalam satuan %) 1 2 3 4 5 Kesehatan 80,0 87,5 71,4 32,1 66,6 67,5 Ekonomi 64,4 76,4 63,6 85,7 40,0 66,0 Pemerintahan 100,0 50,0 53,8 50,0 50,0 60,7 Politik 90,7 57,8 29,4 50,0 30,0 51,6 Olahraga 27,7 26,3 20,0 54,5 62,5 38,2 Kriminal 31,4 39,2 55,5 7,6 48,5 36,5
Sementara perbandingan rata-rata tingkat kesuksesan pencarian untuk tiap-tiap topik berita digambarkan dalam diagram pada Gambar 5.
Gambar 5. Rata-Rata Tingkat Kesuksesan Pencarian Tiap Topik
Dari  Tabel  1  dapat  diambil  rata-rata  kesuksesan  percobaan  dari  keseluruhan  topik adalah  53%.  Nilai  tersebut  lebih  rendah  dari  target  yang  dipasang.  Ada  empat  faktor yang menyebabkan rendahnya nilai tersebut antara lain.
1.  Berita  yang  sudah  masuk  tidak  akan  masuk  lagi  sehingga  mengakibatkan kemungkinan  berita-berita  yang  dicari  pada  pencarian  terakhir  sudah  diambil oleh crawler pada pencarian pencarian awal. Misalkan di awal  sudah ditemukan berita  mengenai  melemahnya  rupiah  maka  jika  pada  pencarian  berikutnya
0 10 20 30 40 50 60 70 80 D al am S at u an % TOPIK Rata Rata Tingkat Kesuksesan
Sistem Peringkas Berita Otomatis berbasis Text Mining menggunakan Generalized Vector Space Model: Studi Kasus Berita diambil dari Media Massa Online Budhi Kurniawan Wangsa, Darmawan Utomo, Saptadi Nugroho
mencari topik melemahnya rupiah jumlah berita menurun karena sudah diambil pada pencarian pertama.
2. Starting page yang ideal sangat sedikit.
3.  Gaya bahasa dan judul yang beragam
4.  Judul  topik  yang  merupakan headline (misalkan:  Korupsi  Banten)  banyak tercantum di banyak halaman berita lain sehingga menyebabkan halaman berita lain ikut terambil

## 3.2.   Pengujian Peringkasan Berita
Pada  pengujian  sistem  peringkas  berita  poin  yang  diujikan  adalah  ringkasan  dari berita. Pengujian ini menggunakan bantuan kuesioner untuk mempercepat pengumplan data  dari  responden.  Bahan  yang  digunakan  responden  untuk  menilai  meliputi ringkasan  berita,  berita  asli,  dan  judul  berita.  Sementara  responden  memberi  identitas berupa  nama  dan  latar  belakang  pekerjaan.  Responden  yang  diminta  untuk  mengisi kuesioner  berjumlah  empat  puluh  orang  responden  dengan  latar  belakang  pekerjaan yang  berbeda-beda.  Jumlah  berita  yang  diberikan  pada  responden  untuk  dinilai  adalah sejumlah lima berita dengan masing masing berita memiliki ringkasan dan berita asli itu sendiri. Selain itu responden juga diminta memberikan komentar tambahan serta kalimat yang seharusnya ada atau tidak ada dalam suatu ringkasan.
Penilaian  dilakukan  dengan  metode  klasifikasi  yaitu  responden  memberikan penilaian  terhadap  masing  masing  berita  dengan  klasifikasi  sebagai  berikut.  Sementara untuk data berita yang disertakan dalam kuesioner dijabarkan dalam Tabel 3.
Tabel 2. Kriteria Penilaian Kriteria Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1 Tabel 3. Data Berita pada Kuesioner No Berita Judul Berita Kategori 1 Wakil Ketua MK Yakin Tak Ada Lagi Hakim Konstitusi Terjerat Kasus Kriminal 2 Indonesia Juara Umum Yamaha ASEAN Cup Race 2013 Olahraga 3 Gempa 67 SR Guncang Maluku Tak Berpotensi Tsunami Peristiwa 4 Dr Lo Kalau Mau Kaya Ya Jangan Jadi Dokter tapi Pedagang Tokoh 5 Belajar Bahasa Inggris Sambil Rayakan Halloween Pendidikan
Responden pada pengujian hasil ringkasan  ini terdiri dari  40  orang responden  yang terbagi  dalam  kategori  pekerjaan  yang  berbeda-beda.  Dari  semua  pekerjaan  tersebut dapat  dikelompokkan  untuk  mempermudah  melihat  gambaran  dari  ragam  sampel. Kategori kategori pekerjaan dari responden antara lain :
a.  Karyawan dimana termasuk didalamnya karyawan swasta, pegawai negeri sipil, desainer interior, dan manager .
b.  Pengajar  atau  akademisi  yaitu  antara  lain  guru,  pengajar  kursus,  dosen,  dan asisten laboratorium.
c.  Wiraswasta, pengusaha, wiraswasta komputer, kontraktor dan retailer obat d.  Pekerjaan lain seperti pendeta, ibu rumah tangga, pensiunan, dan mahasiswa.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 13 No. 2 Oktober 2014 Hal 231 – 241
Perbandingan  jumlah  responden  untuk  tiap-tiap  pekerjaan  digambarkan  melalui diagram pada Gambar 6.
Gambar 6. Jumlah Responden Berdasarkan Kategori Pekerjaan
Ringkasan  dari  penilaian  responden  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  yaitu  berupa  rata- rata penilaian untuk tiap-tiap ringkasan dari berita 1 hingga berita 5.
Tabel 4. Ringkasan Hasil Penilaian Responden
Berita Ke- 1 2 3 4 5 Rata-rata (Sesuai Kriteria Penilaian) 2,60 2,52 2,77 3,00 2,65
Dari Tabel 4 dapat diambil rata-rata keseluruhan penilaian dari berita 1 hingga berita ke 5 adalah 2,71 atau jika mengacu pada kriteria penilaian dapat dikatakan mendekat ke arah  baik.  Hasil  ringkasan  yang  dibuat  oleh  sistem  oleh  karena  itu  dapat  dikatakan secara  umum  dapat  diterima  oleh  pembaca  berita.  Akan  tetapi  beberapa  responden memberikan  komentar  tambahan  terhadap  hasil  ringkasan  dimana  komentar  tersebut antara lain :
a.  Ringkasan yang bagus harus berisi detil kejadian dan data lengkap.
b.  Isi berita tidak menyeluruh seperti aslinya.
c.  Perhatikan detil bahasan

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan  dan  pengujian  sistem  peringkas  berita  otomatis  ini  dapat diambil  sejumlah  kesimpulan  bahwa  metode  GVSM  selain  berfungsi  untuk  menilai keterkaitan  antar  topik  per  dokumen  juga  dapat  digunakan  dalam  menilai  tingkat keterkaitan  kalimat  dengan  topik  suatu  dokumen. Focused crawler yang  sudah dimodifikasi dalam hal pengambilan dan pemilihan isi halaman web mampu membatasi pencarian  meskipun  tidak  mengubah  algoritma  pada focused crawler terlalu  banyak. Focused crawler masih  memiliki  kelemahan  dalam  mencari  berita  dengan  topik  yang sesuai  karena memang pada dasarnya crawler dirancang  untuk menelusuri  keseluruhan isi  web dan tidak  hanya  isi berita pada halaman web saja. Akibat  kelemahan  ini  tingkat keberhasilan hanya mencapai 53%.
Hasil  ringkasan  yang  dibuat  sistem  secara  umum  dapat  dikatakan  mendekati  baik dan dapat diterima oleh responden yaitu dengan penilaian sebesar 2,71 (dari skala 1-4 ). Berita  yang  ringkas  tidak  bisa  langsung  dinilai  baik  oleh  responden  jika  peringkasan
11 12 13 4 0 2 4 6 8 10 12 14 Karyawan Pengajar dan Akademisi Wiraswasta Pekerjaan Lain Ju m la h o ra n g Pekerjaan Jumlah
Sistem Peringkas Berita Otomatis berbasis Text Mining menggunakan Generalized Vector Space Model: Studi Kasus Berita diambil dari Media Massa Online Budhi Kurniawan Wangsa, Darmawan Utomo, Saptadi Nugroho
berita  terlalu  banyak  menyingkirkan  bagian-bagian  yang  memiliki  informasi  penting pada berita.

## Daftar Pustaka
[1]  G. Keraf, Komposisi , Nusa Indah, Ende, 1994.
[2]  R.  Mandala,  “Sistem  Pengidentifikasi  Otomatis  Keterkaitan  Topik  antar  Paragraf dalam  Dokumen  Ekspositori,” Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi , Yogyakarta, 2004.
[3]  M.  E.  A.  Haryono,  “Pembentukan  Intisari  Topik  secara  Otomatis  dalam  suatu Paragraf  dengan  Model  Vector  Space  Model,” Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi , Yogyakarta, 2005.
[4]  B.  W.  Yohanes, Implementasi  Algoritma  Genetik  untuk  Membangun  Domain-Specifik Collections , Skripsi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, 2009.
[5]  J.    Jeconiah, Sistem  Analisa  Spatio-Temporal,  Informasi  Bencana  Banjir  di  Indonesia Menggunakan Web Mining , Skripsi-FTEK, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, 2012.
[6]  A. Kao dan S. Poteet, “Text Mining and Natural Language Processing – Introduction to Special Issues,” Boeing Phantom Works , Vol.  7, Issue 1, Seattle, 2007.
[7]  G. Tsatsaronis dan V. Panagiotopoulou, “A Generalized Vector Space Model for Text Retrieval  Based  on  Semantic  Relatedness,” Proceedings  of  the  EACL  2009  Student Research Workshop , Athens University of Economics and Business, Athens, 2009.