<![CDATA[Penelitian mengenai peringkasan teks secara otomatis sampai saat ini masih terus dilakukan dengan harapan hasil ringkasan yang dihasilkan oleh mesin dapat mendekati ringkasan yang dihasilkan oleh manusia. Salah satu metode yang digunakan untuk menghasilkan ringkasan dengan bantuan mesin adalah metode Latent Semantic Analysis (LSA) yang menerapkan konsep Singular Value Decomposition untuk pemilihan ringkasan yang dihasilkan, tetapi dari beberapa hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap metode ini dapat diketahui bahwa tingkat akurasi dari ringkasan yang dihasilkan masih dapat ditingkatkan kembali. Cross Method Latent Semantic Analysis (CMLSA) merupakan pengembangan dari metode LSA yang dianggap dapat menghasilkan ringkasan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dari metode LSA. Untuk menguji seberapa baik ringkasan yang dihasilkan maka dibuatlah simulator peringkas teks otomatis dengan menggunakan CMLSA sebagai metode peringkasan sedangkan teks yag digunakan sebagai masukan adalah teks berita yang diambil dari portal berita viva.co.id. Dari hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa rata – rata nilai performansi dari ringkasan yang dihasilkan dengan menggunakan metoede pengujian Precision, Recall dan F-Measure adalah nilai Precision sebesar 72,25%, nilai Recall sebesar 66,7% dan nilai F-Measure sebesar 69,6%, hasil ringkasan dengan menggunakan metode ini dengan akurasi ringkasan sebesar 69,6% dianggap cukup baik. Kata Kunci: cross method latent semantic analysis, TF-IDF, automatic text summarization, natural language processing. ]]>
