ABSTRAKSI: Saat ini jumlah terbesar dari informasi tekstual ada di repositori seperti WEB. Untuk proses seperti informasi yang berjumlah besar Peringkasan teks otomatis (automatic text summarization) menjadi hal yang begitu penting. Peringkasan teks otomatis (automatic text summarization) adalah proses menyaring informasi paling penting dari sebuah sumber atau beberapa sumber untuk membuat sebuah versi ringkas dari teks dengan memanfaatkan aplikasi yang dijalankan pada komputer.
Tugas akhir ini menggunakan sebuah metode untuk membuat ekstraksi berdasarkan tiga faktor readability , cohesion, dan topic relation dengan menggunakan harmony search berdasarkan seleksi kalimat untuk membuat ringkasan. Setelah dibuat ringkasan , dievaluasi dengan fungsi fitness berdasarkan ketiga faktor. Selain itu dicari parameter dari harmony search yang dapat menghasilkan ringkasan yang optimal. Pengujian juga dilakukan menggunakan ROUGE evaluation toolkit untuk melihat hasil recall, precision dan f-measure dengan membandingkan hasil ringkasan manusia atau ringkasan referensi. Parameter harmony search yang dapat menemukan ringkasan optimal global mempunyai nilai HMCR sebesar 0.9. Paraemter HMCR diatas 0.9 yang mendekati 1 tidak lebih baik dikarenakan proses diversifikasi menjadi berkurang. Hasil dari pengujian menggunakan ROUGE-2 membuktikan bahwa rata-rata hasil ringkasan menggunakan algoritma harmony search 50% mendekati ringkasan referensi.Kata Kunci : automatic text summarization, readability , cohesion, and topic relation., harmony searchABSTRACT: Currently the largest amount of textual information in a repository such as WEB. To process such large amounts of information text Summarization automatic (automatic text summarization) becomes so important. Automatic Text Summarization (automatic text summarization) is the most important filter information from a source or multiple sources to create a compact version of the text by using applications that run on the computer.
This final project uses a method to create three-factor extraction based on readability, cohesion, and topic relations by using harmony search based on the selection of the sentence to make a summary. Once created summary, evaluated by a fitness function based on three factors. Also look for the harmony search parameters that can generate an optimal summary. Testing is also done using the Rouge evaluation toolkit to see the results of recall, precision and f-measure by comparing the results of human summary or summary reference. Harmony search parameters that can find a summary of the global optimum has a value of 0.9 HMCR. Paraemter HMCR above 0.9 is close to 1 is not better because the process of diversification is reduced. Results from tests using Rouge-2 proves that the average summary results using harmony search algorithm, 50% close to the reference summary.Keyword: automatic text summarization, readability , cohesion, and topic relation., harmony search