AJI, Andhanu Prakoso (2026) Implementasi Metode Ekstraktif untuk Sistem Ringkasan Otomatis Artikel Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Term Frequency-Invers Document Frequency (TF-IDF). Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Download (281kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Download (537kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 24 April 2027. Download (959kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 24 April 2027. Download (1MB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 24 April 2027. Download (1MB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Download (656kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Download (978kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Andhanu Prakoso Aji-H1D021096-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (635kB)

Abstract

Pesatnya penyebaran informasi melalui portal berita daring mendorong kebutuhan akan sistem peringkasan teks otomatis untuk membantu pembaca memahami inti berita dengan lebih cepat dan efisien. Penelitian ini mengembangkan sistem peringkasan otomatis berbasis ekstraktif menggunakan algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk artikel berita berbahasa Indonesia dari portal Kompas.com. Proses pengumpulan data dilakukan melalui teknik web scraping menggunakan pustaka BeautifulSoup, diikuti dengan tahapan prapemrosesan data yang meliputi pembersihan noise, pemotongan kalimat (sentence splitting), tokenisasi, penghapusan stopword, serta stemming menggunakan Sastrawi. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web menggunakan framework Streamlit. Evaluasi performa sistem dilakukan terhadap 50 artikel berita dengan membandingkan hasil ringkasan sistem terhadap ringkasan manual menggunakan metrik ROUGE Score (ROUGE-1, ROUGE-2, dan ROUGE-L). Hasil pengujian menunjukkan nilai rata-rata akurasi ROUGE-1 sebesar 57,47%, ROUGE-2 sebesar 44,16%, dan ROUGE-L sebesar 46,23%. Temuan ini membuktikan bahwa algoritma TF-IDF efektif dalam mengidentifikasi unit informasi utama yang relevan dari teks asli meskipun dipengaruhi oleh subjektivitas manusia dan batasan teknis pada proses akuisisi data. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah akses informasi bagi pembaca berita serta menjadi landasan pengembangan teknologi pemrosesan bahasa alami di masa mendatang.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Nomor Inventaris:	H26097
Uncontrolled Keywords:	Ekstraktif, Kompas.com, Peringkasan Teks Otomatis, ROUGE Score, Streamlit, TF-IDF, Web Scraping.
Subjects:	I > I139 Information systems N > N139 News agencies
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Mr. Andhanu Prakoso Aji
Date Deposited:	24 Apr 2026 01:48
Last Modified:	24 Apr 2026 01:48
URI:	http://repository.unsoed.ac.id:443/id/eprint/40743

Actions (login required)

View Item