PENGEMBANGAN AI DALAM PENYAJIAN INFORMASI BERITA WILAYAH LHOKSEUMAWE MENGGUNAKAN NER DAN WEB SCRAPING
Abstract
Kebutuhan informasi lokal di Kota Lhokseumawe belum terpenuhi secara optimal karena mesin pencari berita arus utama masih bersifat umum dan minim filter spasial tingkat kota. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pencarian dan peringkasan berita lokal berbasis Artificial Intelligence (AI) untuk mengatasi masalah information overload. Metode yang diusulkan mengintegrasikan web scraping (HTTPX dan Selenium) untuk ekstraksi data dinamis, Named Entity Recognition (NER) untuk filter entitas lokasi geografis, serta extractive summarization dan semantic similarity matching menggunakan model Sentence Transformer. Hasil pengujian kuantitatif terhadap metode NER menunjukkan performa yang sangat baik dalam menyaring lokasi dengan nilai Precision 80,49%, Recall 91,67%, dan F1-Score 85,72%. Secara kualitatif, ringkasan yang dihasilkan mampu menyajikan informasi esensial secara relevan, mudah dibaca, dan koheren, dengan format keluaran yang adaptif (naratif atau daftar rekomendasi) menyesuaikan kueri pengguna. Kesimpulannya, integrasi metode pemrosesan bahasa alami ini terbukti efektif menyaring dan meringkas konten berita lokal secara spesifik. Pengembangan selanjutnya dapat mengeksplorasi metode peringkasan abstraktif.
Downloads
References
W. Kustiawan et al., “Media Online Dan Perkembangannya,” Maktab. J. Perpust. dan Inf., vol. 2, no. 1, p. 12, 2022.
S. D. Tsabitah, D. Priharsari, and S. H. Wijoyo, “Analisis Kualitatif Implikasi Information Overload pada Pengguna Social Networking Sites (SNS),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 2, pp. 802–808, 2022.
R. Ramadhani and E. Setiawan, “Pengembangan Situs Web Untuk Promosi Warisan Budaya Lokal Dan Pariwisata Berbasis Berita,” J. Teknol. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 57–73, 2024.
V. Pichiyan, S. Muthulingam, G. Sathar, S. Nalajala, A. Ch., and M. N. Das, “Web Scraping using Natural Language Processing: Exploiting Unstructured Text for Data Extraction and Analysis,” Procedia Comput. Sci., vol. 230, pp. 193–202, 2023.
E. H. Thullen, “From Information Overload to Knowledge Graphs: An Automatic Information Process Model,” Claremont Graduate University, 2023.
A. H. Pradhana, E. Daniati, and M. N. Muzaki, “Penerapan Bi-LSTM Untuk Named Entity Recognition Pada Teks Bahasa Indonesia,” Indones. J. Comput. Sci. Res., vol. 4, no. 2, 2025.
Z. Zainuddin, Mudassir, and Z. Tahir, “Entity Extraction in Indonesian Online News Using Named Entity Recognition (NER) with Hybrid Method Transformer, Word2Vec, Attention and Bi-LSTM,” Int. J. Informatics Vis., vol. 9, no. 3, pp. 964–973, 2025.
M. R. Hadwirianto, F. Hamami, and O. N. Pratiwi, “Extractive Text Summarization Terhadap Artikel Berita Indonesia Berbasis Machine Learning,” e-Proceeding Eng., vol. 11, no. 4, pp. 3941–3946, 2024.
N. R. Fadlilah, “Peringkasan Teks Ekstraktif Pada Artikel Berita Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Bert dan Cosine Similarity,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2025.
F. G. Sembiring, V. F. Tambunan, S. A. Gulo, A. H. Sukma, and A. Perdana, “Pengembangan Aplikasi Pemeriksa Tata Bahasa Inggris Berbasis Web Menggunakan Flask dan Integrasi Artificial Intelligence,” JITET (Jurnal Inform. dan Tek. Elektro Ter., vol. 13, no. 3, pp. 387–394, 2025.
C. Lotfi, S. Srinivasan, M. Ertz, and I. Latrous, “Web Scraping Techniques and Applications: A Literature Review,” in SCRS Conference Proceedings on Intelligent Systems, 2022, pp. 381–394.
S. Naseer, M. M. Ghafoor, S. B. K. Alvi, A. Kiran, S. U. Rahman, and G. Mustaza, “Named Entity Recognition (NER) in NLP Techniques, Tools Accuracy and Performance,” Pakistan J. Multidiscip. Res., vol. 2, no. 2, 2021.
Nurchim, Nurmalitasari, and Z. A. Long, “Indonesian news classification application with named entity recognition approach,” J. INFOTEL, vol. 15, no. 2, 2023.
Q. Wang et al., “SKGSum: Structured Knowledge-Guided Document Summarization,” in Findings of the Association for Computational Linguistics, 2024, pp. 1857–1871.
R. Saidi and F. Jarray, “Sentence Transformers and DistilBERT for Arabic Word Sense Induction,” in Proceedings of the International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART), 2023, pp. 1020–1027.
A. R. P. Iwari et al., “Implementasi Sentence Transformer Berbasis Bert Untuk Edukasi dan Informasi Tentang Hiv/Aids,” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Seri III, 2025, pp. 607–614.
A. Septuaginta and B. J. Z. Abidin, “Perancangan User Interface Website Institut Manajemen Wiyata Indonesia,” Cakrawala -- Repos. IMWI, vol. 3, no. 1, pp. 75–79, 2020.
I. R. C. Tarumingkeng, Natural Language Processing (NLP). RUDYCT e-PRESS, 2024.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
