36
Bab ini menjelaskan mengenai pengujian dari sistem yang telah dibuat. Penjelasan mengenai pengujian dibagi menjadi beberapa bagian antara lain tahapan pengujian, cara pengujian, dan detail pengujian pada focused crawler dan sistem peringkas berita.
4.1. Tahapan Pengujian
Sistem yang telah dibuat akan diuji dalam beberapa bagian. Pengujian dipisahkan berdasarkan bagian-bagian dari sistem. Sistem terdiri dari dua bagian utama yaitu bagian pencari berita dan bagian peringkas berita. Untuk bagian pencari berita sistem menggunakan focused crawler menggunakan algoritma genetik. Sehingga tahap pertama pengujian adalah pengujian focused crawler. Sementara pada bagian peringkas berita yang menggunakan metode GVSM akan diuji juga dengan cara yang berbeda.
Pengujian focused crawler dilakukan untuk melihat sejauh mana focused crawler bisa diterapkan untuk pencarian berita. Hal ini perlu dilakukan karena focused crawler yang digunakan adalah focused crawler yang bekerja secara umum menelusuri keseluruhan web dan kemudian crawler dimodifikasi sehingga dapat mengambil isi berita saja. Pengujian dilakukan untuk melihat sejauh mana crawler dapat mengambil berita yang sesuai dengan masukan dari pengguna.
Pengujian sistem peringkas berita dilakukan dengan tujuan melihat tingkat kualitas berita menurut orang yang akan membaca ringkasan berita tersebut. Pengujian perlu dilakukan sebab ada kemungkinan pendapat pengguna akan berbeda-beda terhadap hasil dari ringkasan sehingga perlu dilakukan pengujian berupa survei terhadap ringkasan berita tersebut. Survei diharapkan dapat memberi gambaran seberapa baik responden mengganggap kualitas dari ringkasan yang dihasilkan oleh sistem.
4.2. Cara pengujian
Dua tahap pengujian dilakukan dengan implementasi yang berbeda. Pengujian
focused crawler tidak menggunakan survei, sedangkan pengujian hasil ringkasan yang
dibentuk oleh sistem menggunakan responden.
4.2.1. Cara Pengujian Focused Crawler
Focused crawler diuji dengan memperhatikan beberapa bagian penting yang
berkaitan antara lain parameter dari pengguna dan juga melihat jenis-jenis keluaran untuk tiap-tiap masukan yang berbeda-beda. Beberapa parameter dibuat sama dengan penelitian
focused crawler sebelumnya sedangkan beberapa parameter disesuaikan dengan penelitian
ini. Keluaran yang didapat juga merupakan hasil modifikasi dari focused crawler sebelumnya sehingga setiap keluaran perlu diperhatikan secara detail.
Parameter yang merupakan bagian utama dari focused crawler dan tidak mengalami perubahan untuk setiap percobaan adalah sebagai berikut :
1. populationSize: ukuran populasi, banyaknya halaman web yang membentuk sebuah populasi pada implementasi Algoritma Genetik.
2. generationSize: ukuran generasi, banyaknya perulangan (iterasi) pembentukan populasi yang dilakukan pada tahap Algoritma Genetik.
3. crossoverRate: probabilitas cross-over, peluang terjadinya rekombinasi pada tahap Algoritma Genetik.
4. mutationRate: probabilitas mutasi, peluang terjadinya mutasi pada tahap Algoritma Genetik. [2]
Keempat parameter tersebut diatur didalam sebuah file bernama App.config dan kemudian akan diambil oleh program untuk kemudian digunakan dalam proses crawling. Nilai-nilai untuk keempat parameter tersebut antara lain :
1. populationSize : 100 (dalam range 1-100) 2. generationSize : 100 (dalam range 1-100) 3. crossoverRate : 0.7 (dalam range 0-1) 4. mutationRate : 0.7 (dalam range 0-1)
Pemilihan nilai-nilai tersebut adalah berdasarkan hasil penelitian focused crawler sebelumnya. Dimana dari penelitian tersebut didapatkan nilai-nilai parameter yang akan
memeberikan hasil yang terbaik adalah nilai-nilai parameter yang digunakan dalam penelitian ini. Gambar 4.1 menampilkan contoh konfigurasi pada file App.config yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 4.1 Konfigurasi File App.Config
Dari Gambar 4.1 dapat dilihat juga ada beberapa parameter lain yaitu : proxy,
pagesInDB, storage, dan logFile. Parameter-parameter tersebut adalah parameter untuk
penyimpanan data dari penelitian sebelumnya. Parameter storage dan logFile diubah sesuai dengan media penyimpanan yang digunakan sementara parameter pagesInDB dipertahankan dalam jumlah besar. Parameter storage adalah lokasi penyimpanan file-file HTML hasil crawling sementara parameter logFile adalah nama file yang akan dibuat untuk melihat laporan hasil crawling. Sementara parameter proxy tidak digunakan karena jaringan internet yang digunakan untuk percobaan tidak menggunakan proxy.
Media yang digunakan untuk pencarian dibatasi dari media masssa online saja sehingga tidak ada halaman selain media massa online yang akan diambil isinya dan disimpan dalam database. Media masssa online yang diambil juga dibatasi dalam beberapa media massa online saja. Pembatasan berupa pemberian data tag identifier yang hanya sedikit. Crawler diberi modifikasi yaitu hanya akan mengambil isi berita berdasarkan tag
tag identifier pada halaman yang dicari otomatis halaman itu dianggap tidak memiliki isi
berita yang terkait. Data-data mengenai tag identifier disimpan dalam database dan dalam mengambil data tersebut digunakan URL dari halaman web yang terkait untuk menentukan
tag identifier dari setiap halaman. Media massa online yang menjadi sumber berita secara
garis besar adalah sebagai berikut : 1. Detik.Com
2. Kompas.Com 3. VivaNews.Com
Sementara data detail dari halaman web untuk setiap media massa dan juga tag
identifier ditampilkan dalam Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Data Web dan Tag Identifier Halaman (bersambung)
No Nama Media Start Tag End Tag URL
1 Kompas.Com nasional <div class="span 6 nml"> <hr class="orange" /> nasional.komp as.com 2 vivanews.com <div class="isibe rita">
<!--<div class="padding10"> vivanews.com
3 kompas bola <!--img.1--> <div class="font12 pb_5 pt_5"> bola.kompas.c om
4 kompas
entertaintment
<!--img.1--> <div class="clearit pb_30"> entertaintment .kompas.com 5 kompas
Indonesia Satu
<!--img.1--> <!-- artikel content in : e --> lipsus.kompas. com/indonesia satu
6 kompas.com internasional
<!--img.1--> <!-- next & prev artikel --> internasional.k ompas.com 7 kompas.com
sains
<!--img.1--> <!-- next & prev artikel --> sains.kompas. com 8 vivanews.com mobile <div class="brea k double"> <p class="news-copyrite"> m.news.viva.c o.id 9 kompas.com regional
<!--img.1--> <hr class="orange" /> regional.komp as.com 10 kompas.com
bisnis
<!--img.1--> <hr class="orange" /> bisniskeuanga n.kompas.com 11 kompas.com
lipsus Jokowi
<!--img.1--> <!-- facebook twitter share 2 : s --> lipsus.kompas. com/gebrakan -jokowi-basuki
Tabel 4.1 Data Web dan Tag Identifier Halaman (lanjutan)
Dari data pada Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa ada media yang memiliki tag identifier yang berbeda beda untuk setiap bagian halaman sehingga membutuhkan data yang lebih detail. Dalam hal ini media yang dimaksud adalah Kompas.com sementara untuk media seperti detik.Com dan VivaNews.com tidak membutuhkan banyak variasi identifier. Dengan adanya proses parsing ini maka crawler secara otomatis membatasi pencarian hanya pada tiga jenis media tersebut beserta halaman halamannya sehingga pencarian dapat lebih dipersempit khusus pada ketiga media massa online tersebut.
Keluaran yang didapat oleh focused crawler adalah keluaran berupa isi berita serta judul dari halaman yang didapat selama proses crawling. Dengan kata lain sudah ada modifikasi terhadap keluaran dari focused crawler yaitu jika sebelummya yang didapat adalah keseluruhan halaman maka setelah proses modifikasi didapat hanya isi berita dan judulnya saja. URL dari berita juga ikut disimpan dalam database. Isi yang didapat juga sudah bersih dari tag tag HTML karena ada proses pembersihan tag HTML.
4.2.2. Cara Pengujian Sistem Peringkas Berita
Pengujian hasil ringkasan menggunakan metode klasifikasi yang membutuhkan bantuan responden untuk melihat kualitas dari hasil ringkasan. Ringkasan yang akan diuji adalah ringkasan berita yang sudah diambil oleh focused crawler selama proses crawling. Beberapa parameter dalam pengujian ringkasan antara lain adalah parameter masukan dan
No Nama Media Start Tag End Tag URL
12 detik news </div><stro ng>
<br /><div class="clearfix"> news.detik.co m
13 detik mobile </div><stro ng>
<div class="clearfix"></div><br /> m.detik.com/n ews
14 kompas.com
health
<!--img.1--> <!---s:ads---> health.kompas .com
15 kompas.com
health mobile
<!--img.1--> <!---s:ads---> m.kompas.co m/health 16 kompas.com
megapolitan
<!--img.1--> <hr class="orange" /> megapolitan.k ompas.com 17 detik health <div
class="text_ detail"> <div class="clearfix"></div><div class="multipaging"> health.detik.co m
juga parameter penilaian. Parameter masukan adalah bagian yang akan diisi atau dinilai oleh responden dalam kuesioner, sementara parameter keluaran adalah hasil penilaian dari responden. Kuesioner disebarkan dan diambil sampel sejumlah empat puluh responden. Jumah sampel responden minimal yang baik adalah tiga puluh sampel untuk penelitian secara umum [9].
Jenis sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel acak. Sampel acak yang dimaksud adalah tidak ditentukan ruang lingkupnya secara khusus baik daerah, usia, atau apapun yang membatasi jenis sampel. Pemilihan digunakannya sampel acak adalah karena berita pada umumnya akan dibaca oleh banyak orang atau dapat dikatakan umum sehingga sampel juga dipilih secara beragam dan tidak dibatasi. Informasi dari responden hanya dibatasi nama dan pekerjaan untuk menghindari adanya sampel ganda dan juga untuk melihat ragam sampel.
Dalam melakukan pengujian dibuat lembar kuesioner yang dilampirkan pada Lampiran B. Dalam lembar kuesioner itulah disertakan parameter-parameter masukan yang menjadi bahan penilaian responden dan juga menjadi field isian responden. Parameter masukan dalam pengujian ringkasan adalah :
Berita asli yang belum diringkas Judul berita
Hasil ringkasan berita
Data diri responden (nama dan pekerjaan)
Tujuan dari dimasukkannya berita asli ke dalam kuesioner adalah untuk dijadikan perbandingan oleh responden dalam menilai kualitas dari ringkasan yang dihasilkan oleh sistem. Data diri responden dicantumkan dengan tujuan melengkapi informasi sampel responden. Judul berita juga dapat dijadikan acuan responden dalam menilai hasil ringkasan.
4.3. Peralatan Pengujian
Peralatan pengujian adalah perlatan yang digunakan untuk melakukan pengujian sekaligus juga sebagai tempat pembuatan sistem. Pengujian yang diuji menggunakan bantuan alat adalah pengujian focused crawler sedangkan keseluruhan sistem juga dibuat
menggunakan bantuan peralatan. Pengujian dan pembuatan dilakukan dengan menggunakan notebook Lenovo Z480--9807 spesifikasi sebagai berikut :
Processor : Intel Core-i5 3210M – 2,5Ghz
Memory : 4 GB DDR3
Hard disk drive : Western Digital 750 GB
Sistem operasi : Windows 7 Ultimate Edition
Sementara perangkat lunak serta jaringan yang digunakan dalam perancangan dan juga pengujian adalah :
Bahasa Pemrograman : Visual C#
Perangkat Lunak : Microsoft Visual Studio .NET 2010
Database : Microsoft SQL Server 2008
Jaringan Internet : Telkom Speedy pada Indekos. Kecepatan 3 Mb/S.
4.4. Pengujian Focused Crawler
Pengujian focused crawler ditekankan pada seberapa baik crawler bisa mendapatkan berita-berita yang relevan dengan masukan selama proses crawling. Masukan yang diberikan berbeda-beda setiap kali pengujian dan yang membedakan antara setiap masukan adalah domain lexicon dan keyword dari setiap percobaan pencarian. Sementara beberapa percobaan memiliki juga kesamaan yaitu dalam topik berita yang dicari. Sesuai dengan pembatasan topik pada penelitian ini difokuskan ke dalam enam topik. Sehingga dalam proses pencarian dan juga menentukan jenis berita yang akan dicari tetap mengacu pada enam topik yang sudah ditentukan. Keenam topik yang dijadikan patokan dalam pengujian adalah sebagai berikut :
1. Politik 2. Kriminal 3. Kesehatan 4. Olahraga 5. Pemerintahan 6. Ekonomi
Untuk masing-masing topik tersebut akan dilakukan pencarian sebanyak lima kali dengan keyword dan domain lexicon yang berbeda-beda untuk menentukan pencarian. Setelah dilakukan pencarian maka akan dilihat pula keluaran dari sistem dan dilakukan penilaian terhadap sistem.
Dalam menentukan keyword dan juga domain lexicon digunakan cara manual yaitu memilih langsung halaman web apa yang akan dijadikan domain lexicon atau dengan kata lain menjadi titik awal crawling dan juga menentukan keyword apa yang sesuai dengan
domain lexicon yang sudah ditentukan.
Proses memberi masukan berupa domain lexicon dan juga keyword mengalami modifikasi dari penelitian focused crawler sebelumnya. Jika sebelumnya kedua masukan tersebut ada dalam file app.config sebagaimana tercantum pada Gambar 4.1 maka setelah modifikasi kedua masukan tersebut akan diberikan pada textbox menggunakan windows
form application seperti yang tertampil pada Gambar 4.2.
Tujuan dari modifikasi ini adalah untuk memudahkan pengguna dalam melakukan pencarian. Jika masih harus menggunakan file app.config maka pengguna harus membuka
file terlebih dahulu sehingga proses menjadi tidak fleksibel.
Penilaian terhadap hasil crawling adalah berupa tingkat kesuksesan. Tingkat kesuksesan adalah perbandingan berapa banyak berita yang relevan dengan jumlah berita. Penilaian mengenai apakah suatu berita relevan atau tidak dilakukan secara manual dengan membaca satu persatu berita yang disimpan setiap pencarian. Tingkat kesuksesan dalam satuan persentase keberhasilan dengan nilai tertinggi 100% dan nilai terendah 0%. Ringkasan dari hasil pengujian focused crawler ditampilkan pada Tabel 4.2 berikut. Sementara data detail dari proses pengujian dapat dilihat pada Lampiran A.
Tabel 4.2 Ringkasan Pengujian Focused Crawler
Topik Berita
Tingkat Kesuksesan Percobaan ke-
(Dalam satuan %) Rata-Rata
(Dalam satuan %) 1 2 3 4 5 Kesehatan 80,0 87,5 71,4 32,1 66,6 67,5 Ekonomi 64,4 76,4 63,6 85,7 40,0 66,0 Pemerintahan 100,0 50,0 53,8 50,0 50,0 60,7 Politik 90,7 57,8 29,4 50,0 30,0 51,6 Olahraga 27,7 26,3 20,0 54,5 62,5 38,2 Kriminal 31,4 39,2 55,5 7,6 48,5 36,5
Sementara perbandingan rata-rata tingkat kesuksesan pencarian untuk tiap-tiap topik berita digambarkan dalam diagram pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Rata-Rata Tingkat Kesuksesan Pencarian Tiap Topik
Dari Tabel 4.2 dapat diambil rata-rata kesuksesan percobaan dari keseluruhan topik adalah 53%. Nilai tersebut lebih rendah dari target yang dipasang. Ada empat faktor yang menyebabkan rendahnya nilai tersebut antara lain.
1. Berita yang sudah masuk tidak akan masuk lagi sehingga mengakibatkan kemungkinan berita-berita yang dicari pada pencarian terakhir sudah diambil oleh crawler pada pencarian pencarian awal. Misalkan di awal sudah ditemukan berita mengenai melemahnya rupiah maka jika pada pencarian berikutnya mencari topik melemahnya rupiah jumlah berita menurun karena sudah diambil pada pencarian pertama.
2. Starting page yang ideal sangat sedikit. 3. Gaya bahasa dan judul yang beragam
4. Judul topik yang merupakan headline (misalkan: Korupsi Banten) banyak tercantum di banyak halaman berita lain sehingga menyebabkan halaman berita lain ikut terambil
Penyebab yang pertama adalah berita yang dicari sudah diambil pada pencarian sebelumnya sehingga berita tersebut justru tidak diambil pada proses pencarian yang berkaitan. Sebagai contoh jika pada pencarian pertama terdapat berita-berita yang tidak sesuai maka ada kemungkinan di pencarian kedua dan seterusnya justru berita yang ada dalam pencarian pertama itulah yang relevan dengan topik pencarian.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 D al am S at u an % TOPIK
Rata Rata Tingkat Kesuksesan
per Topik
Rata Rata Tingkat Kesuksesan
Penyebab yang pertama berkaitan juga dengan penyebab keempat yaitu topik yang dicari merupakan headline sehingga berita-berita yang berkaitan tersebut ada di hampir semua halaman. Gambar 4.4 menampilkan data tingkat kesuksesan pencarian pada topik politik yang mengindikasikan adanya penurunan tingkat kesuksesan.
Gambar 4.4 Tingkat Kesuksesan Pencarian Topik Politik
Penyebab kedua yaitu starting page yang ideal sulit dicari. Starting page sangat menentukan ke arah mana pencarian akan ditentukan dan sebagai domain lexicon maka
starting page juga berfungsi sebagai referensi pencarian berikutnya. Dari starting page juga
akan ditelusuri URL yang ada di dalam halaman web tersebut untuk kemudian dikombinasikan sesuai dengan prinsip cross-over. Contoh starting page yang sangat ideal adalah pada percobaan topik pemerintahan dengan tingkat kesuksesan 100% starting page-nya adalah http://lipsus.kompas.com/gebrakan-jokowi-basuki. Dari starting page tersebut didapat banyak URL berita.
Penyebab ketiga yaitu judul dari sebagian besar halaman web tidak baku sementara
crawler juga menilai relevansi suatu halaman web dari judul halaman tersebut. Judul juga
bisa mempengaruhi URL dari suatu halaman web sebab pada umumnya URL suatu halaman web juga mengandung unsur judul dari halaman web tersebut. Jika judul yang digunakan tidak baik maka kemungkinan besar nilai relevansi halaman tersebut kecil. Judul berita yang bisa dikategorikan buruk jika mengandung unsur berikut :
Bahasa tidak baku. 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 D al am S at u an % Percobaan
Ke-Tingkat Kesuksesan Pencarian
Topik Politik
Menggunakan kata-kata yang berulang-ulang. Menggunakan perumpamaan atau makna tersirat.
Contoh judul berita yang buruk misalkan pada berita dengan judul : “Jokowi Ayo Rp 5000 Ya Sekali Foto! – Kompascom”.
Keluaran akhir dari proses pencarian ini adalah isi berita beserta keterangan keterangan berita yang dibutuhkan seperti judul dan URL halaman web berita tersebut. Sebagian hasil akhir pencarian dari proses pengujian focused crawler ditampilkan pada Gambar 4.5 dan isi berita dari hasil akhir ditampilkan pada Gambar 4.6.
Gambar 4.6 Data Isi Berita
4.5. Pengujian Sistem Peringkas Berita
Pada pengujian sistem peringkas berita poin yang diujikan adalah ringkasan dari berita. Pengujian ini menggunakan bantuan kuesioner untuk mempercepat pengumplan data dari responden. Bahan yang digunakan responden untuk menilai meliputi ringkasan berita, berita asli, dan judul berita. Sementara responden memberi identitas berupa nama dan latar belakang pekerjaan. Responden yang diminta untuk mengisi kuesioner berjumlah empat puluh orang responden dengan latar belakang pekerjaan yang berbeda-beda. Jumlah berita yang diberikan pada responden untuk dinilai adalah sejumlah lima berita dengan masing masing berita memiliki ringkasan dan berita asli itu sendiri. Selain itu responden juga diminta memberikan komentar tambahan serta kalimat yang seharusnya ada atau tidak ada dalam suatu ringkasan.
Penilaian dilakukan dengan metode klasifikasi yaitu responden memberikan penilaian terhadap masing masing berita dengan klasifikasi sebagai berikut.
Tabel 4.3 Kriteria Penilaian Kriteria Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1
Sementara untuk data berita yang disertakan dalam kuesioner dijabarkan dalam Tabel 4.4. Tabel 4.4 hanya memuat data umum berita sementara isi berita beserta ringkasan dari berita dapat dilhat secara lebih mendetail pada Lampiran B.
Tabel 4.4 Data Berita pada Kuesioner
No Berita Judul Berita Kategori
1 Wakil Ketua MK Yakin Tak Ada Lagi Hakim Konstitusi Terjerat Kasus
Kriminal 2 Indonesia Juara Umum Yamaha ASEAN Cup
Race 2013
Olahraga 3 Gempa 67 SR Guncang Maluku Tak
Berpotensi Tsunami
Peristiwa 4 Dr Lo Kalau Mau Kaya Ya Jangan Jadi Dokter
tapi Pedagang
Tokoh 5 Belajar Bahasa Inggris Sambil Rayakan
Halloween
Pendidikan
Beberapa topik berita yang disebarkan pada kuesioner memang tidak sama dengan berita yang dicari per topik pada pengujian focused crawler. Alasan utama pemilihan topik yang beragam adalah untuk memilih berita yang berisi cukup ringan dan mudah dibaca. Berita 2, 4, dan 5 pada Tabel 4.4 memiliki keunggulan dari segi jumlah kalimat ataupun isi berita sehingga dimasukkan ke dalam kuesioner. Berita pada kuesioner dibuat mudah dibaca dan menarik supaya responden berminat menilai dengan serius kuesioner ini. Sebab pada umumnya jika kuesioner sulit dipahami maka responden akan menjawab lebih secara asal.
Responden pada pengujian hasil ringkasan ini terdiri dari 40 orang responden yang terbagi dalam kategori pekerjaan yang berbeda-beda. Dari semua pekerjaan tersebut dapat
dikelompokkan untuk mempermudah melihat gambaran dari ragam sampel. Kategori kategori pekerjaan dari responden antara lain :
Karyawan dimana termasuk didalamnya karyawan swasta, pegawai negeri sipil, desainer interior, dan manager.
Pengajar atau akademisi yaitu antara lain guru, pengajar kursus, dosen, dan asisten laboratorium.
Wiraswasta, pengusaha, wiraswasta komputer, kontraktor dan retailer obat Pekerjaan lain seperti pendeta, ibu rumah tangga, pensiunan, dan mahasiswa. Perbandingan jumlah responden untuk tiap-tiap pekerjaan digambarkan melalui diagram pada Gambar 4.7. Sementara untuk melihat detail responden dapat dilihat pada Lampiran C.
Gambar 4.7 Jumlah Responden Berdasarkan Kategori Pekerjaan
Ringkasan dari penilaian responden dapat dilihat pada Tabel 4.5 yaitu berupa rata- rata penilaian untuk tiap-tiap ringkasan dari berita 1 hingga berita 5. Detil penilaian responden dapat dilihat pada Lampiran C.
Tabel 4.5 Ringkasan Hasil Penilaian Responden
Berita Ke- 1 2 3 4 5 Rata-rata (Sesuai Kriteria Penilaian) 2,60 2,52 2,77 3,00 2,65 11 12 13 4 0 2 4 6 8 10 12 14
Karyawan Pengajar dan Akademisi
Wiraswasta Pekerjaan Lain
Ju m la h or an g Pekerjaan
Perbandingan Responden
Berdasarkan Pekerjaan
JumlahDari Tabel 4.5 dapat diambil rata-rata keseluruhan penilaian dari berita 1 hingga berita ke 5 adalah 2,71 atau jika mengacu pada kriteria penilaian dapat dikatakan mendekat ke arah Baik. Hasil ringkasan yang dibuat oleh sistem oleh karena itu dapat dikatakan secara umum dapat diterima oleh pembaca berita. Akan tetapi beberapa responden memberikan komentar tambahan terhadap hasil ringkasan dimana komentar tersebut antara lain :
Ringkasan yang bagus harus berisi detil kejadian dan data lengkap. Isi berita tidak menyeluruh seperti aslinya.
Perhatikan detil bahasan
Sementara untuk tampilan perangkat lunak dari sistem peringkas berita dipecah menjadi beberapa form sesuai rancangannya yaitu frmSummarizerTrial, frmSummarizer, dan frmAdmin. Dengan fungsi masing-masing form telah dijelaskan pada subbab 3.2.
Form frmSummarizer trial adalah bagian yang berfungsi melihat rincian proses
peringkasan seperti tertampil pada Gambar 4.8.
Sementara form frmSummarizer adalah form yang berfungsi meringkas berita dalam jumlah banyak sekaligus dan juga melihat jumlah berita yang gagal diringkas. Dari percobaan peringkasan untuk semua jenis berita yang sudah didapat dari proses crawling yaitu sejumlah 797 berita didapat 754 berita yang dapat diringkas atau dengan kata lain sebanyak kurang lebih 94% berita yang sudah dicari dapat diringkas. Sejumlah 6% berita yang tidak teringkas dikarenakan berbagai faktor antara lain berita tidak ada isinya, atau berita terlalu kotor karena banyak tag HTML yang tidak dapat dibersihkan. Form frmSummarizer tertampil pada Gambar 4.9.
Gambar 4.9 Tampilan frmSummarizer
Hasil akhir dari proses peringkasan yang dapat dilihat dengan mudah oleh pengguna ada pada frmAdmin dimana pengguna dapat mencari berita dengan judul yang sesuai dan sudah terkategori secara otomatis. Dengan hasil akhir tertampil pada Gambar 4.10.
Gambar 4.10 Tampilan frmAdmin
4.6. Analisa Hasil Pengujian
Dari hasil pengujian terhadap kedua bagian utama dari sistem dapat dianalisa keberhasilan dan kegagalan dari masing-masing pengujian. Pengujian focused crawler mengalami lebih banyak kegagalan dan masalah dibandingkan dengan pengujian hasil ringkasan oleh sistem. Akan tetapi terdapat juga kelemahan dalam hasil ringkasan sistem dan keunggulan juga dari focused crawler seteleh melakukan pengujian.
Beberapa analisa mengenai focused crawler antara lain
Focused crawler mampu mengambil halaman berita pada media massa online namun memiliki keterbatasan dalam memilih berita dengan isi yang benar-benar sesuai dengan topik pencarian. Tingkat keberhasilan pemilihan berita untuk
focused crawler adalah 53%.
Focused crawler yang sudah dimodifikasi mampu dengan baik memisahkan halaman yang merupakan halaman media massa online yang memuat berita dengan halaman yang tidak memuat berita.
Walaupun seringkali mendapat hasil yang tidak sesuai dengan topik pencarian
crawler mampu mengambil berita dengan jumlah yang cukup besar di setiap
Focused crawler cocok digunakan untuk mencari berita dengan tema pemerintahan, kesehatan, dan ekonomi sementara kurang tepat untuk mencari berita dengan topik olahraga dan kriminal. Hal ini disebabkan berita dengan topik kriminal umumnya sering menjadi headline sehingga sebelum dilakukan pencarian berita sudah lebih dulu diambil. Sementara untuk topik olahraga
crawler kesulitan mencari karena keterbatasan starting page yang ideal serta
gaya bahasa penulisan berita olahraga yang seringkali tidak baku.
Sementara beberapa analisa mengenai hasil ringkasan adalah sebagai berikut : Dalam membentuk ringkasan menggunakan GVSM sistem mampu
memanfaatkan thesaurus yang ada, akan tetapi jika judul berita dan isi tidak memiliki kesamaan arti sehingga penggunaan thesaurus pada GVSM tetap dipengaruhi isi berita.
Gaya bahasa berita juga membuat sistem terkadang mengalami kesalahan dalam meringkas. Tapi pada umumnya hasil ringkasan sistem dapat diterima oleh responden.
Responden yang memiliki penilaian atau komentar negatif terhadap hasil ringkasan secara umum memiliki pemahaman hasil ringkasan oleh sistem sebagai hasil ringkasan menurut teori Bahasa Indonesia dimana ringkasan dibentuk ulang sementara ringkasan yang dibentuk oleh sistem adalah ringkasan hasil pemangkasan kalimat [3].
Dari hasil kuesioner dapat dilihat bahwa ringkasan secara garis besar mendekati penilaian baik dan dapat diterima oleh responden.
