TWEET SUMMARIZATION BERDASARKAN TRENDING TOPIC TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA TF-IDF DAN SINGLE LINKAGE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING

(1)

TWEET SUMMARIZATION

BERDASARKAN TRENDING TOPIC TWITTER

MENGGUNAKAN ALGORITMA TF-IDF

DAN SINGLE LINKAGE

AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING

TUGAS AKHIR

Diajukan Untuk Memenuhi

Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Oleh: Annisa 201210370311145

JURUSAN INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG

April 2016

(2)

(3)

(4)

(5)

KATA PENGANTAR

Alhamdulillah, segala puji bagi Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan petunjuk serta melancarkan jalan sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian yang berjudul “Tweet Summarization Berdasarkan

Trending Topic Twitter Menggunakan Algoritma TF-IDF dan Single Linkage Agglomerative Hierarchical Clustering”.

Pada penelitian ini dibuat suatu sistem tweet summarization berdasarkan

trending topic Twitter dalam bahasa Indonesia berbasis web. Sistem ini dirancang

untuk menghasilkan ringkasan teks otomatis dari multitweet berdasarkan trending

topic. Penulis berharap dengan dibuatnya sistem ini dapat membantu para

pengguna Twitter dalam membaca info trending topic melalui ringkasan otomatis yang dihasilkan oleh sistem.

Penulis menyadari bahwa penelitian ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun untuk pengembangan kedepannya.

Akhir kata penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu hingga tugas akhir ini terselesaikan.

Malang, April 2016

(6)

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... iv

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR TABEL ...viii

BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1. Latar Belakang ... 1 1.2. Rumusan Masalah ... 2 1.3. Tujuan Penelitian ... 2 1.4. Batasan Masalah ... 3 1.5. Metodologi ... 3 1.6. Sistematika Penulisan ... 4

BAB II LANDASAN TEORI ... 6

2.1. Twitter ... 6

2.2. Cluster ... 7

2.3. Text Summarization ... 7

2.3.1. Pengertian Text Summarization ... 7

2.3.2. Pendekatan Text Summarization ... 8

2.3.3. Tahapan Membuat Ringkasan ... 8

2.3.4. Tujuan Text Summarization ... 9

2.4. Proses Text Summarization ... 10

2.5. Algoritma Text Summarization ... 10

2.5.1. Pra Proses Data ... 10

2.5.1.1. Pemecahan Tweet ... 10 2.5.1.2. Case Folding ... 11 2.5.1.3. Tokenizing ... 11 2.5.1.4. Editing ... 12 2.5.1.5. Menghilangkan Stopwords ... 12 2.5.1.6. Normalisasi ... 12

(7)

2.5.1.7. Stemming ... 13

2.6. TF-IDF ... 13

2.7. Single Linkage Hierarchical Clustering ... 14

2.8. Teknik Pengujian ... 15 2.8.1. Pengujian Cluster ... 15 2.8.1.1. Precision ... 15 2.8.1.2. Recall ... 15 2.8.1.3. F-Measure ... 16 2.8.2. Pengujian Ringkasan ... 16

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 18

3.1. Analisis Masalah ... 18

3.2. Analisis Sistem ... 18

3.2.1. Analisis Data Masukan ... 21

3.2.2. Analisis Preprocessing ... 22

3.2.3. Analisis Metode TD-IDF ... 24

3.2.4. Analisis Metode Cluster ... 25

3.2.5. Analisis Metode Summarization ... 28

3.3. Perancangan Sistem ... 29

3.3.1. Perancangan Basis Data ... 29

3.3.2. Perancangan Arsitektur ... 30

3.3.3. Perancangan Antarmuka ... 30

3.4. Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak ... 32

BAB IV IMPLEMTASI DAN PENGUJIAN SISTEM ... 33

4.1. Implementasi Sistem ... 33

4.1.1. Implementasi Perangkat Keras ... 33

4.1.2. Implementasi Perangkat Lunak ... 33

4.1.3. Implementasi Basis Data ... 34

4.1.4. Implementasi Antarmuka ... 34

4.2. Pengujian ... 36

4.2.1. Pengujian Cluster ... 36

4.2.1.1. Hasil Pengujian Cluster ... 36

(8)

4.2.1.3. Evaluasi Pengujian Cluster ... 40

4.2.2. Pengujian Ringkasan ... 43

4.2.2.1. Hasil Pengujian Ringkasan ... 43

4.2.2.2. Skenario Pengujian Ringkasan ... 45

4.2.2.3. Evaluasi Pengujian Ringkasan ... 46

BAB V PENUTUP ... 48

5.1. Kesimpulan ... 48

5.2. Saran ... 48

(9)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Gambaran Sistem ... 19

Gambar 3.2 Gambaran Sistem tes.txt ... 20

Gambar 3.3 Flowchart Data Masukan Pertama ... 21

Gambar 3.4 Test.txt ... 21

Gambar 3.5 Flowchart Data Masukan Kedua... 22

Gambar 3.6 Nilai Ketidakmiripan ... 27

Gambar 3.7 Nilai Keterkaitan ... 28

Gambar 3.8 Perancangan Arsitektur Sistem Ringkasan ... 30

Gambar 3.9 Antarmuka Halaman Utama ... 30

Gambar 3.10 Antarmuka Halaman Memilih Dokumen ... 31

Gambar 3.11 Antarmuka Halaman Hasil Ringkasan ... 31

Gambar 4.1 Antarmuka Halaman Utama ... 34

Gambar 4.2 Antarmuka Memilih Dokumen ... 35

Gambar 4.3 Antarmuka Halaman Hasil Ringkasan ... 35

(10)

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Pemecahan Tweet ... 11

Tabel 2.2 Case Folding ... 11

Tabel 2.3 Tokenizing ... 11

Tabel 2.4 Editing ... 12

Tabel 2.5 Menghilangkan Stopwords ... 12

Tabel 2.6 Normalisasi ... 13

Tabel 2.7 Stemming ... 13

Tabel 2.8 Confusion Matrix ... 15

Tabel 3.1 Trending Topic PHK ... 18

Tabel 3.2 Pemecahan Tweet ... 22

Tabel 3.3 Case Folding ... 23

Tabel 3.4 Tokenizing ... 23

Tabel 3.5 Menghilangkan Stopwords ... 24

Tabel 3.6 Perhitungan TF-IDF ... 25

Tabel 3.7 Euclidean Matrix... 26

Tabel 3.8 Matrix Level 1 ... 26

Tabel 3.11 Sampel Data Tweet “tes” ... 29

Tabel 3.12 Struktur Tabel data_tweet ... 30

Tabel 3.13 SKPL ... 32

Tabel 4.1 Tabel data_tweet ... 34

Tabel 4.2 Memilih Cluster Optimal Tema “BSM Tabungan Berencana” 1 ... 38

Tabel 4.3 Cluster Optimal 30 data Uji dengan UPGMA ... 39

Tabel 4.4 Precision ... 40

Tabel 4.5 Recall ... 41

Tabel 4.6 F-Measure Persen ... 41

Tabel 4.7 Retweet ... 42

Tabel 4.8 Cluster “BSM Tabungan Berencana” ... 43

(11)

Tabel 4.10 Ringkasan “BSM Tabungan Berencana” ... 45 Tabel 4.11 ROUGE-1 ... 46 Tabel 4.12 Beda Ringkasan... 47

(12)

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Data Tweet Trending Topic “BSM Tabungan Berencana” ... 51

Lampiran 2. TF-IDF Trending Topic “BSM Tabungan Berencana” Bag. 1 ... 52

Lampiran 3. TF-IDF Trending Topic “BSM Tabungan Berencana” Bag. 2 ... 53

Lampiran 4. Matrix Euclidan Distance “BSM Tabungan Berencana” 1 ... 54

Lampiran 5. Matrix Euclidan Distance “BSM Tabungan Berencana” 2 ... 55

Lampiran 6. Hirarki Cluster “BSM Tabungan Berencana” Bag.1... 56

Lampiran 13.. Hirarki Cluster “BSM Tabungan Berencana” Bag.8... 63

Lampiran 18. Hasil Klasterisasi“BSM Tabungan Berencana” Bag.1 ... 68

(13)

DAFTAR PUSTAKA

[1] Erkan, Günes, dan Dragomir R. Radev. "LexRank: Graph-based lexical centrality as salience in text summarization." Journal of Artificial Intelligence

Research (2004): 457-479.

[2] Móro, Róbert, dan M. Bielikov. "Personalized text summarization based on important terms identification." Database and Expert Systems Applications

(DEXA), 2012 23rd International Workshop on. IEEE, 2012.

[3] Berkhin, Pavel. “A survey of clustering data mining techniques.” Grouping

multidimensional data. Springer Berlin Heidelberg, 2006. 25-71.

[4] Fauzi, Ahmad. “All About Twitter.” Depok: Yureka, 2009. 3-4

[5] Kwak, Haewoon, Changhyun Lee, Hosung Park, dan Sue Moon. "What is Twitter, a social network or a news media?." Proceedings of the 19th

international conference on World wide web. ACM, 2010.

[6] Alfina, Tahta, Budi Santosa, dan Ali Ridho Barakbah. "Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-Means dan Gabungan Keduanya dalam Cluster Data (Studi Kasus: Problem Kerja Praktek Teknik Industri ITS)."

Jurnal Teknik ITS 1.1 (2012): A521-A525.

[7] Many, I. dan Maybury. 1999. Advance in Automatic Text Summarization. The MIT Press: Cambrige.

[8] Zaman, B., dan E Winarko. 2011. Analisis Fitur Kalimat untuk Peringkas Teks otomatis pada Bahasa Indonesia. Indonesian Journal of Computing and

Cybernetics Systems 5 (2): 60-68.

[9] Juhara, E., Budiman, E., dan Rohayati, R. 2005 Cendekia berbahasa. Bahasa dan Sastra Indonesia. Bandung: PT Setia Purna Inves.

[10] Mustaqhfiri, Muchammad. 2011. Peringkasan Teks Otomatis Berita Olahraga Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Maximum Marginal Relevance.

Skripsi .Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam

Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang.

[11] Amin, Fathhul. 2012. Sistem Temu Kembali dengan Metode Vector Space Model. Semarang, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank.

(14)

[12] Hamzah, Amir, F.Soesianto, dan Jazi Eko Istiyanto . "Studi Kinerja Fungsi-Fungsi Jarak dan Similaritas dalam Clustering Dokumen Teks Berbahasa Indonesia." Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF). Vol. 1. No. 1. 2015. [13] Steinbach, Michael, George Karypis, dan Vipin Kumar. "A comparison of

document clustering techniques." KDD workshop on text mining. Vol. 400. No. 1. 2000.

[14] Xu, Lei, Adam Krzyżak, dan Erkki Oja. "Rival penalized competitive learning for clustering analysis, RBF net, and curve detection." Neural

Networks, IEEE Transactions on 4.4 (1993): 636-649.

[15] LIN, C.Y. 2004. ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries. Proceedings of Workshop on Text Summarization Brances Out. [16] Santika, Putu Praba, and Gus Nanang Syaifuddin. "Semantic Clustering Dan

Pemilihan Kalimat Representatif Untuk Peringkasan Multi Dokumen." Jurnal