ABSTRAKSI: Informasi yang berkembang dengan pesat dapat menyebabkan lamanya proses pengaksesan terhadap informasi tersebut. Oleh karena itu, dibutuhkan adanya suatu peringkas otomatis yang memiliki keterkaitan dengan data aslinya. Peringkas otomatis (automatic text summarization) adalah salah satu solusi yang lebih singkat dari sebuah teks. Hasil peringkasan ini merupakan poin-poin penting dari teks asli. Dengan adanya ringkasan yang koheren (masuk akal), maka diharapkan pembaca dapat dengan cepat mengerti dan memahami makna yang terkandung dalam sebuah dokumen. Salah satu metodologi pengurutan informasi pada bermacam-macam berita mengkombinasikan pengurutan kronologis dari event dan topik yang berkaitan berdasarkan waktu publikasi. Dengan menggabungkan dua metode dasar ini dapat meningkatkan pengurutan secara keseluruhan.
Pada Tugas Akhir ini digunakan metode pengurutan dengan algoritma Augmented Ordering. Pada tahap awal preprocessing penentuan segmen dan tema dilakukan secara manual. Segmen dan tema inilah yang nantinya akan menjadi inputan dari sistem. Di sini juga dilakukan perhitungan antar tema agar dihasilkan tema-tema yang berelasi tinggi, dan setelah itu dikelompokkan dalam sebuah blok-blok. Output dari sistem merupakan ringkasan yang telah terurut bedasarkan waktu publikasi. Selain itu, juga dilakukan perbandingan dengan menggunakan algoritma Chronological Ordering.
Pengujian dilakukan dengan tiga cara, yaitu dengan menggunakan Rouge- W dan Rouge-2, f-measure standar, dan penilaian subjektif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata-rata hasil terbaik ditunjukkan pada algoritma Augmented Ordering karena algoritma ini masukannya berupa tema dan segmen yang keluaran nantinya akan berupa informasi yang sering dikemukakan saja.
Kata Kunci : koheren, pengurutan, kronologis, waktu publikasi, Augmented,Chronological, segmen, dan tema.ABSTRACT: Information that grows up fast can make the time to access the information becomes longer. So that, we need an automatic text summarization which is related to the original data. Automatic text summarization is a shorter solution of a text. The outcome of this summarization are some important points from its original text. With this coheren summarize, we hope that the readers will be able to understand the sense of a document faster. One of the information ordering methodology at some news is combined chronological ordering from related event dan topic based on publication time. By combining these two basic methods, we can increase the overall ordering.
At this final task, Augmented Ordering algorithm is used. In preprocessing, segment and theme are set manually. This segment and theme will become an input of the system. The calculation between themes will be also done so that high relation themes can be reached, and after that, these themes will be stored in blocks. The output of this system is an ordered summarization based on publication’s time. Beside that, the comparison with Chronological Ordering will be done too.
The system will be tested in three ways, using Rouge-W and Rounge-2, Standard f-measure, and subjectively. The result shows that the Augmented Ordering algorithm gives the best outcome because this algorithm use theme and segment as its input, and the output is only the information that comes up often.
Keyword: coheren, ordering, chronologic, publication’s time, Augmented,Chronological, segment, theme.