PERINGKASAN TEKS OTOMATIS DOKUMEN BAHASA INDONESIA DENGAN ALGORITMA GENETIKA LEMBAR JUDUL KOMPETENSI REKAYASA PERANGKAT LUNAK SKRIPSI

Transkripsi

1 PERINGKASAN TEKS OTOMATIS DOKUMEN BAHASA INDONESIA DENGAN ALGORITMA GENETIKA LEMBAR JUDUL KOMPETENSI REKAYASA PERANGKAT LUNAK SKRIPSI LUH GEDE PUTRI SUARDANI NIM PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS UDAYANA BUKIT JIMBARAN 2016

2 SURAT PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH Yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa naskah Skripsi dengan judul: Nama : Luh Gede Putri Suardani NIM : Program Studi : Teknik Informatika putri.suardani@mhs.cs.unud.ac.id Nomor telp/hp : Alamat : Jalan Giri Kencana No. 21 Belum pernah dipublikasikan dalam dokumen skripsi, jurnal nasional maupun internasional atau dalam prosiding manapun, dan tidak sedang atau akan diajukan untuk publikasi di jurnal atau prosiding manapun. Apabila di kemudian hari terbukti terdapat pelanggaran kaidah-kaidah akademik pada karya ilmiah saya, maka saya bersedia menanggung sanksi-sanksi yang dijatuhkan karena kesalahan tersebut, sebagaimana diatur oleh Peraturan Menteri Pendidikan Nasional Nomor 17 Tahun 2010 tentang Pencegahan dan Penanggulangan Plagiat di Perguruan Tinggi. Demikian Surat Pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya untuk dapat dipergunakan bilamana diperlukan. Denpasar, Mei 2016 Yang membuat pernyataan, Materai (Luh Gede Putri Suardani) NIM

3 LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR Judul : Peringkasan Teks Otomatis Dokumen Bahasa Indonesia dengan Algoritma Genetika Kompetensi : Rekayasa Perangkat Lunak Nama : Luh Gede Putri Suardani NIM : Tanggal Seminar : Disetujui oleh : Pembimbing I Pembimbing II (Agus Muliantara, S.Kom., M.Kom.) NIP (I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom., M.Kom.) NIP ii

4 Judul : Peringkasan Teks Otomatis Dokumen Bahasa Indonesia dengan Algoritma Genetika Nama : Luh Gede Putri Suardani NIM : Pembimbing I : Agus Muliantara, S.Kom.,M.Kom. Pembimbing II : I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom.,M.Kom. ABSTRAK Memahami isi dokumen melalui ringkasan teks dokumen memerlukan waktu yang lebih singkat dibandingkan membaca seluruh isi dokumen, sehingga ringkasan teks menjadi sangat penting. Namun demikian, membuat ringkasan dokumen memerlukan waktu dan biaya yang banyak bila dokumen yang diringkas berjumlah banyak dan isi dokumen yang panjang. Oleh karena itu, ringkasan teks dokumen secara otomatis diperlukan untuk mengatasi masalah waktu baca dan biaya. Dalam peringkasan teks otomatis hal yang penting dilakukan adalah bagaimana cara menentukan informasi penting dari sebuah dokumen. Informasi penting dapat diperoleh dengan menggunakan teknik ekstraksi. Teknik ekstraksi merupakan teknik peringkasan secara lengkap yang terdiri dari urutan-urutan kalimat yang disalin dan memilih bagian-bagian kalimat penting dari dokumen asli. Peringkasan teks otomatis dengan teknik ekstraksi dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa fitur ekstraksi teks. Penelitian ini menggunakan beberapa fitur teks dalam melakukan peringkasan teks dokumen yaitu fitur keyword positif, kesamaan dengan kalimat lain, kesamaan kalimat dengan judul dan cosine similarity. Dari nilai fitur tersebut kalimat akan dirangking secara optimal dengan algoritma genetika. Pada penelitian ini, algoritma genetika digunakan untuk melakukan optimasi bobot fitur ekstraksi pada peringkasan teks bahasa Indonesia. Pada tahap pelatihan algoritma genetika mampu melakukan optimasi bobot fitur ekstraksi teks yang menghasilkan akurasi sekitar 73,02%. Kata kunci : peringkasan, teks, otomatis, fitur, ekstraksi teks, algoritma genetika. iii

5 Title : Compacting Automatic text of Indonesian Document by Using Genetic Algorithms Name : Luh Gede Putri Suardani Registration : First Supervisor : Agus Muliantara, S.Kom.,M.Kom. Second Supervisor : I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom.,M.Kom. ABSTRACT Understanding the content of a document through a summarized document text requires a shorter time compared to reading the entire document, so that a summary of the text becomes very important. However, making a summarized or compressed document takes time and costs a lot when documents to be summarized or compressed are numerous and lengthy. Therefore, the automatic compressed document text is needed to overcome the problem of reading time and costs. In automatic text compressing, the important thing to do is how to determine the important information from a document. Important information can be obtained by using the extraction technique. Extraction technique is a complete compressing technique consisting of sequences of sentences copied and the chosen parts of important sentences from the original document. Automatic text compressing by extraction techniques can be performed by using several features of text extraction. This study uses some features in performing compression in the document text that is positive keyword features, sentence similarities with others, sentence similarities with the title and cosine similarity. Of the value of the feature line, it was ranked optimally with genetic. In this research, the genetic algorithm was used to optimize the extraction of feature weight on the compressing Indonesian text. In the training phase the genetic algorithm was capable of optimizing the weight of text extraction feature that produces an accuracy of about 73.02%. Keywords: compressing, text, automatic, features, text extraction, genetic algorithms. iv

6 KATA PENGANTAR Penelitian dengan judul Peringkasan Teks Otomatis Dokumen Bahasa Indonesia dengan Algoritma Genetika ini disusun dalam rangkaian kegiatan pelaksanaan Tugas Akhir di Jurusan Ilmu Komputer FMIPA UNUD. Sehubungan dengan telah terselesaikannya penelitian ini, maka diucapkan terima kasih dan penghargaan kepada berbagai pihak yang telah membantu pengusul, antara lain: 1. Bapak Agus Muliantara, S.Kom., M.Kom. selaku Ketua Jurusan Ilmu Komputer FMIPA Universitas Udayana sekaligus pembimbing I yang telah membimbing dan membantu menyempurnakan penelitian ini. 2. Bapak I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom., M.Kom. selaku Pembimbing II yang telah banyak membantu dan meluangkan waktu untuk penelitian ini. 3. Ibu Dra. Ni Wayan Arnati, M.Hum dan Bapak Drs. I Wayan Teguh, M.Hum selaku pakar yang telah banyak membantu dan meluangkan waktu untuk penelitian ini. 4. Bapak-bapak dan ibu-ibu dosen di Jurusan Ilmu Komputer yang bersedia meluangkan waktunya untuk memberikan masukan dalam penyempurnaan penelitian ini. 5. Rekan-rekan mahasiswa di Jurusan Ilmu Komputer yang telah memberi dukungan, motivasi, semangat dan kerja sama dalam penelitian ini. Penulis menyadari bahwa tugas akhir ini masih belum sempurna, untuk itu kritik dan saran yang bermanfaat demi kesempurnaan tugas akhir ini sangat diharapkan. Bukit Jimbaran, Maret 2016 Penyusun Luh Gede Putri Suardani v

7 DAFTAR ISI LEMBAR JUDUL... i LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR... ii ABSTRAK... iii ABSTRACT... iv KATA PENGANTAR... v DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN... xii BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metodologi Penelitian Desain Penelitian Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Metode yang Digunakan... 6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Peringkasan Teks Otomatis Kalimat Text Preprocessing Tokenizing Filtering Stemming Fitur Ekstraksi Teks Fitur Keyword Positif (F1) vi

8 2.4.2 Fitur Kemiripan Antar-Kalimat (F2) Fitur Kalimat yang Menyerupai Judul Dokumen (F3) Fitur Cosine Similarity (F4) Pembobotan Fitur Ekstraksi Teks Evaluasi Hasil Ringkasan Sistem Algoritma Genetika Istilah dalam Algoritma Genetika Struktur Algoritma Genetika Model Pengembangan Waterfall Functional Decomposition Diagram (FDD) Data Flow Diagram (DFD) Pengujian Black Box Tinjauan Studi BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Analisis Kebutuhan Sistem Kebutuhan Fungsional Kebutuhan Non-Fungsional Functional Decomposition Diagram (FDD) Data Flow Diagram (DFD) Context Diagram DFD Level-0 Sistem DFD Level-1 Training DFD Level-1 Testing DFD Level-1 Peringkasan Teks DFD Level-1 Manajemen Data Dokumen DFD Level-1 Manajemen Data Bobot Diagram Alir Diagram Alir Proses Peringkasan Teks Diagram Alir Proses Algoritma Genetika Entity Relationship Diagram Rancangan Antar Muka Sistem vii

9 3.7 Pengujian dan Evaluasi Skenario Pengujian Sistem BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Lingkungan Implementasi Implementasi Basis Data Implementasi Program Implementasi Antarmuka Sistem Pengujian Pengujian Fungsionalitas Sistem (Black Box Testing) Pengujian Hasil Ringkasan Sistem Pengujian Koefisien Dice BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA viii

10 DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Kombinasi awalan akhiran yang tidak diijinkan Tabel 2.2 Cara menentukan tipe awalan untuk kata yang diawali dengan"te" Tabel 2.3 Jenis awalan berdasarkan tipe awalannya Tabel 2.4 Term frequency dan inverse sentence frequency Tabel 2.5 Data Matriks Kemiripan Tabel 2.6 Contoh Perhitungan ROUGE n Tabel 3.1 Tabel Kebutuhan Fungsional Sistem Tabel 3.2 Penjelasan Proses dan Sub Proses dalam FDD Tabel 3.3 Rancangan Tabel Pengujian Black Box Tabel 4.1 Penggalan Kode Perhitungan Nilai ROUGE Tabel 4.2 Penggalan Kode Perhitungan Roullete Wheel Tabel 4.3 Penggalan Kode Perhitungan Crossover Algoritma Genetika Tabel 4.4 Tabel Penggalan Mutasi Tabel 4.5 Tabel model kromosom terbaik untuk rasio 30% Tabel 4.6 Hasil Pengujian Black Box Tabel 4.7 Pengujian Ringkasan Sistem terhadap Ringkasan Manual Jenis Tabel 4.8 Pengujian Ringkasan Sistem terhadap Ringkasan Manual Jenis II Tabel 4.9 Hasil Pengujian Koefisien Dice ix

11 DAFTAR GAMBAR Gambar 1.1 Format Dokumen Asli... 5 Gambar 2.1 Tahap Preprocessing Text... 9 Gambar 2.2 Ilustrasi fitur kemiripan antar kalimat Gambar 2.3 Ilustrasi fitur kalimat yang menyerupai judul dokumen Gambar 2.4 Taksonomi pengujian peringkasan teks Gambar 2.5 Ilustrasi Model Waterfall Gambar 2.6 Simbol-simbol pada DFD Gambar 3.1 Functional Decomposition Diagram Gambar 3.2 Context Diagram Sistem Gambar 3.3 DFD Level 0 Sistem Gambar 3.4 DFD Level-1 Proses Training Gambar 3.5 DFD Level-1 Testing Gambar 3.6 DFD Level-1 Peringkasan Teks Gambar 3.7 DFD Level-1 Manajemen Data Dokumen Gambar 3.8 DFD Level-1 Manajemen Data Bobot Gambar 3.9 Diagram Alir Sistem Gambar 3.10 Diagram Alir Proses Algoritma Genetika Gambar 3.11 Representasi Kromosom Gambar 3.12 Entity Relationship Diagram Sistem Gambar 3.13 Rancangan Antarmuka Tampilan Login Gambar 3.14 Rancangan Antar Muka Tampilan Beranda Admin Gambar 3.15 Rancangan Antarmuka Tampilan Peringkasan Teks Gambar 3.16 Rancangan Antarmuka Tampilan Hasil Peringkasan Teks Gambar 3.17 Rancangan Antarmuka Tampilan Detail Proses Gambar 3.18 Rancangan Antarmuka Tampilan Training Gambar 3.19 Rancangan Antarmuka Tampilan Testing Gambar 3.20 Rancangan Antarmuka Tampilan Manajemen Data Dokumen Gambar 3.21 Rancangan Antarmuka Tampilan Form Edit Ringkasan Manual Gambar 3.22 Rancangan Antarmuka Tampilan Manajemen Data Bobot x

12 Gambar 4.1 Skema Basis Data Sistem Gambar 4.2 Implementasi Tampilan Login Gambar 4.3 Implementasi Tampilan Beranda Admin Gambar 4.4 Implementasi Tampilan Peringkasan Teks Input File Gambar 4.5 Implementasi Tampilan Peringkasan Teks Input Manual Gambar 4.6 Implementasi Tampilan Hasil Peringkasan Teks Gambar 4.7 Implementasi Detail Proses Gambar 4.8 Implementasi Tampilan Training Gambar 4.9 Implementasi Tampilan Testing Gambar 4.10 Implementasi Tampilan Manajemen Data Dokumen Gambar 4.11 Implementasi Tampilan Form Edit Ringkasan Manual Gambar 4.12 Implementasi Tampilan Manajemen Data Bobot xi