PERINGKASAN TEKS SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK BERITA ONLINE PARIWISATA MADURA

Membaca berita merupakan kegiatan masyarakat untuk memperolehrninformasi. Bahkan pada saat ini masyarakat dapat membaca berita dilakukanrnkapanpun dan dimanapun. Dengan berkembang pesatnya teknologi saat ini jumlahrnberita yang bias dibaca menjadi semakin banyak dan tersebar luas diinternet,rnsehingga untuk membaca berita dan mendapatkan informasi darinya akanrnmembutuhkan waktu yang lebih lama jika harus membaca keseluruhan isirndokumen berita tersebut. Untuk mengatasi hal tersebut dibuatlah sistemrnperingkasan teks secara otomatis (Automatic Text Summerization) agar pembacarndapat lebih cepat dan mudah untuk mendapatkan informasi dari dokumen beritarntersebut. Sistem ini menggunakan metode K-Means Clustering untukrnmengelompokkan data teks menjadi beberapa kelompok yang berbeda. Dimanarnyang pertama akan dilakukan Preprocessing diantaranya yaitu pemecahanrnkalimat, case folding, filtering, tokenizing dan stopword removal. Hasil darirnpreprocessing tersebut akan dilakukan pembobotan menggunakan TF-IDF. Makarnyang terakhir akan dilakukan proces clustering menggunakan metode K-MeansrnClustering. Pada penelitian ini digunakan data berjumlah 33 teks dokumen yangrndiambil dari sumber web diinternet. Untuk pengujian hasil ringkasan darirnpenelitian ini dilakukan oleh 3 responden ahli yang akan mengkoreksi secararnmanual hasil ringkasan dari sistem. Dari hasil pengujian yang telah dilakukanrntersebut mendapatkan akurasi sebesar 69,95 %.