ABSTRAK Nama : Khusna Nadia Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Penyusunan Ringkasan Profil Organisasi Berbentuk Timeline Menggunakan Named-entity Recognition Berbasis Conditional Random Field dan Rule-based Extraction Penelitian ini mengusulkan metode peringkasan profil organisasi berbentuk timeline dari dokumen berita bahasa Indonesia menggunakan Named-entity Recognition (NER) berbasis Conditional Random Field (CRF) dan ekstraksi menggunakan rule-based. NER yang digunakan adalah NER yang dapat mengenali nama orang, dan nama organisasi, dan nama jabatan pada suatu kalimat berbahasa Indonesia dan dinamakan NER Jabatan. Model NER dibangun dengan melatih data training dari dokumen berita dengan domain bank, bola, partai, dan universitas. Penelitian ini mengusulkan 4 jenis model NER Jabatan, yaitu model yang dibangun dari dokumen dengan 1 domain, model yang dibangun dari kombinasi 2 domain, model yang dibangun dari kombinasi 3 domain, dan model yang dibangun dari 4 domain. NER terbaik adalah model NER Jabatan yang dibangun dari dokumen dengan kombinasi 4 domain, nilai f-measure-nya adalah 95.4%, nilai precision sebesar 96.7%, dan nilai recall sebesar 94.1%. Dokumen yang telah diberi label oleh model NER Jabatan digunakan untuk proses ekstraksi kalimat profil organisasi. Hasil ekstraksi dikelompokkan berdasarkan nama organisasi, nama jabatan, nama orang, dan tahun atau interval tahun menjabatnya. Eksperimen terbaik adalah eksperimen yang menggunakan model NER Jabatan dengan kombinasi 4 domain, dengan nilai f-measure sebesar 52.0%, nilai precision sebesar 66.6%, dan nilai recall sebesar 48.7%. Kata kunci: ringkasan, timeline, organisasi, profil, Conditional Random Field, CRF, Named-entity Recognition, NER, ekstraksi rule-based