Peringkasan Teks Otomatis pada Modul Pembelajaran Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Cross Latent Semantic Analysis (CLSA)

Perkembangan teknologi yang pesat membuat kita lebih mudah dalam menemukan informasi-informasi yang dibutuhkan. Permasalahan muncul ketika informasi tersebut sangat banyak. Semakin banyak informasi dalam sebuah modul maka akan semakin panjang isi teks dalam modul tersebut. Hal tersebut akan memakan waktu yang cukup lama untuk memahami inti informasi dari modul tersebut. Salah satu solusi untuk mendapatkan inti informasi dari keseluruhan modul dengan cepat dan menghemat waktu adalah dengan membaca ringkasannya. Cara cepat untuk mendapatkan ringkasan sebuah dokumen adalah dengan cara peringkasan teks otomatis. Peringkasan teks otomatis (Automatic Text Summarization) merupakan teks yang dihasilkan dari satu atau lebih dokumen, yang mana hasil teks tersebut memberikan informasi penting dari sumber dokumen asli, serta secara otomatis hasil teks tersebut tidak lebih panjang dari setengah sumber dokumen aslinya. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan peringkasan teks otomatis pada modul pembelajaran berbahasa Indonesia dan mengetahui hasil akurasi peringkasan teks otomatis yang menerapkan metode Cross Latent Semantic Analysis (CLSA). Jumlah data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 10 file modul pembelajaran yang berasal dari modul para dosen Universitas Mercu Buana, dengan format .docx sebanyak 5 file dan format .pdf sebanyak 5 file. Penelitian ini menerapkan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk pembobotan kata dan metode Cross Latent Semantic Analysis (CLSA) untuk peringkasan teks. Pengujian akurasi pada peringkasan modul pembelajaran dilakukan dengan cara membandingkan hasil ringkasan manual oleh manusia dan hasil ringkasan sistem. Yang mana pengujian ini menghasilkan rata-rata nilai f-measure, precision, dan recall tertinggi pada compression rate 20% dengan nilai berturut-turut 0.3853, 0.432, dan 0.3715