Implementasi Cross Method Latent Semantic Analysis pada Peringkas Teks Otomatis Untuk Artikel Berita Berbahasa Indonesia

Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat masyarakat semakin dimudahkan dalam mendapatkan informasi, salah satu contohnya adalah semakin mudahnya masyarakat mendapatkan berita yang ingin dicarinya dengan bermunculannya berbagai macam portal berita, tetapi untuk mendapatkan informasi inti dari artikel berita yang dibaca masih memakan waktu lebih karena pembaca harus membaca keseluruhan artikel berita, sehingga diperlukan sebuah cara alternatif untuk mendapatkan informasi inti dari artikel berita yang dibaca secara lebih cepat. Peringkas teks otomatis merupakan salah satu cara untuk menghasilkan ringkasan dengan menggunakan bantuan computer, sehingga dapat menghasilkan ringkasan dengan lebih cepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk menghasilkan ringkasan adalah Cross Method Latent Semantic Analysis. Penerapan metode ini pada peringkas teks otomatis diharapkan dapat menghasilkan ringkasan yang akurat. untuk pengujian tingkat akurasi digunakan metode pengujian Precision, Recall dan F-Measure. Dari hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa rata � rata nilai performansi dari ringkasan yang dihasilkan adalah nilai Precision sebesar 72,25%, nilai Recall sebesar 66,7% dan nilai F-Measure sebesar 69,6%, hasil ringkasan dengan menggunakan metode ini dengan akurasi ringkasan sebesar 69,6% dianggap cukup baik.

With the rapid development of technology people now can get information easier, one of the example of this is that how people can get news more easily because there are many news portal nowadays, but to get the actual important information from the article that they have read, they need some time to get it because they need to read the whole article, for that reason it is needed to find an alternative way to get the important information from the news article faster than getting it by reading manualy. Automatic text summarization is a process of getting a summarization from document with the help of computer, with this method people can get a summarization from the news article that they are reading faster than getting summarization manually. Summarization method that used to generate summarization in this research is called Cross Method Latent Semantic Analysis. With the implementation of this method on automatic text summarization it is hoped that the generated summary is accurate and the accuracy of the summary that it generated is calculated using Precision, Recall and F-Measure evaluation method. The results of this research are Precision accuracy value is 72.25 % , Recall value is 66.7 % and the value of F �Measure is 69.6 %, the result of summary using this method with 69,6% value of accuracy can be considered good.