<![CDATA[Berita memiliki peranan penting dalam kehidupan manusia. Saat ini tren memperoleh informasi melalui situs berita online semakin populer. Kebanyakan pembaca ingin memperoleh informasi dari sebuah berita dengan cepat, ringkas dan tidak banyak membuang waktu. Tujuan penelitian ini untuk memberikan kemudahan bagi pembaca untuk mendapatkan informasi terpenting dari suatu berita dengan cepat.Pada penelitian ini, dibangun sebuah aplikasi peringkas berita online otomatis yang dikembangkan menggunakan metode perhitungan Ordinary Weighting. Metode Ordinary Weighting merupakan perhitungan bobot term berdasarkan prinsip TF * IDF dengan menggunakan TF tanpa normalisasi. Tujuan aplikasi ini untuk menghasilkan sebuah ringkasan yang terdiri dari tiga kalimat dengan nilai bobot tertinggi sebagai ringkasan dari suatu artikel berita dengan tetap mempertahankan ide utama dari berita tersebut. Proses evaluasi dilakukan dengan cara membandingkan hasil ringkasan yang dihasilkan oleh sistem dengan ringkasan yang dibuat secara manual oleh koresponden melalui metode kuesioner, dengan prinsip Majority Opinion.Dari hasil penelitian diketahui bahwa kesesuaian hasil ringkasan sistem dengan pengguna yang diperoleh dari kuesioner menunjukkan hasil nilai rata-rata recall sebesar 0.47, precision 0.40 dan rata-rata f-measures sebesar 0.53. Kata Kunci:Peringkas Berita Online Otomatis, Ordinary Weighting, Pengumpul Berita.]]>
Copyrights © 2014
