IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED TREE SIMILARITY PADA APLIKASI TEXT SUMMARAZATION

Abstract

Ringkasan adalah suatu pokok permasalahan dari suatu paragraf ataupun suatu dokumen. Dengan melihat sebuah ringkasan saja seorang pembaca dapat memahami garis besar dari suatu berita tanpa perlu membaca keseluruhan berita tersebut.Penggunaan peringkasan text dapat membantu pembaca dengan cepat dan mudah memahami makna dari sebuah artikel berita tanpa harus membaca keseluruhan text. Jurnal ilmiah yang ada pada situs-situs repository universitas saat ini umumnya bersifat real time dan up to date yang menyebabkan jurnal ilmiah memiliki jumlah kalimat/paragraf yang sangat banyak. Jurnal ilmiah sebenarnya mempunyai abstrak sebagai bentuk ringkasan dari isi jurnal tersebut. Namun abstrak di dalam jurnal tersebut harus dicopy terlebih dahulu dari sumber jurnal tersebut, hal ini tentunya proses penyampaian jurnal ilmiah sedikit merepotkan Pada penelitian ini terdapat permasalahan untuk melakukan peringkasan dibutuhkan suatu metode Weighted Tree Similarity yang nantinya akan terbentuk sebuah ringkasan dari artikel berita berbahasa Indonesia. Analisis system peringkas text otomatis yang dibangun memiliki tiga tahapan yaitu praproses, hitung bobot kata, penentuan ringkasan. Praproses yang dilakukan dalam tahap ini antara lain, pemecahan kalimat, case folding, tokenzing, hapus stopword dan stemming.

Kata Kunci : Peringkas Otomatis, Weighted Tree Similarity