IMPLEMENTASI TF-IDF DAN K-MEDOID CLUSTERING UNTUK METODE EKSTRAKTIF DALAM PERINGKASAN TEKS OTOMATIS ARTIKEL ONLINE PARIWISATA MADURA

Artikel merupakan sebuah karya tulis yang berisi informasi dari suatu fakta maupun opini yang dipublikasi dan bertujuan untuk menarik minat pembaca sehingga membuat orang-orang datang untuk mencarinya. Pariwisata merupakan salah satu topik artikel yang banyak diminati orang-orang. Membaca artikel membutuhkan waktu yang banyak, apalagi dokumen artikel yang dibaca banyak. Untuk mempersingkat waktu itu dalam membaca artikel dibutuhkanlah sistem peringkasan teks otomatis. Ringkasan teks tersusun dari kalimat-kalimat penting dari dokumen yang panjangnya kurang atau lebih dari setengahnya. Dalam penelitian ini mengusulkan implementasi TF-IDF dan K-Medoid dalam metode Ekstraktif peringkasan teks otomatis dokumen bahasa Indonesia yang diharapkan memberikan kecepatan dan akurasi yang baik dalam peringkasan teks otomatis. Algoritma TF-IDF dikenal mampu untuk menghasilkan ringkasan teks berdasarkan bobot yang didapat pada setiap kalimat dalam teks. Metode K-Medoid merupakan metode clustering yang berfungsi untuk mengelompokkan kalimat-kalimat yang dianggap sistem memiliki makna yang sama. Pada penelitian ini menggunakan data yang berjumlah 33 teks dokumen yang diambil dari sumber web berbeda-beda di internet. Untuk pengujian hasil ringkasan dari penelitian ini dilakukan oleh 3 responden ahli yang akan mengoreksi secara manual hasil ringkasan dari sistem. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan mendapatkan nilai akurasi sebesar 65.40 %.