baru hanya bisa dilakukan secara tidak langsung dari perspektif pengguna atau sudut pandang dokumen Song et al, 2008.
Rekomendasi tag dapat dilakukan secara manual atau menggunakan autotag, yaitu pemberian tag secara otomatis dengan menggunakan suatu metode atau konsep
pembelajaran tertentu seperti metode statistik dan text mining. Sistem rekomendasi tag secara otomatis memberikan kemudahan dalam memberikan rekomendasi tag
terhadap informasi yang akan dipublikasikan terutama jika informasi tersebut memiliki ukuran yang besar atau cakupan yang luas. Selain itu, sistem rekomendasi
tag secara otomatis juga akan menghemat penggunaan waktu dalam pemberian tag. Diharapkan rekomendasi yang diberikan dapat membantu pengguna dalam mengambil
keputusan pemberian tag pada objek yang akan dipublikasikan sehingga nantinya dapat memudahkan dalam peroses filterasi objek tersebut ataupun objek lain yang
memiliki kesamaan dengan objek tersebut. Dari segi perilaku pengguna, sistem tag dapat diklasifikasikan menjadi 3, yaitu
self-tagging, permission-based dan free-for-all. Pada self-tagging, pengguna hanya menandai konten yang mereka ciptakan untuk pengambilan pribadi di masa depan,
contohnya seperti situs facebook http:www.facebook.com dan YouTube http:www.youtube.com. Permission-based menetapkan berbagai tingkat izin
untuk pemberian tag, contohnya seperti situs Flickr http:www.flickr.com. Kedua bentuk penandaan tersebut digolongkan sebagai
‘narrow folksonomies’ atau folksonomi sempit dan tidak mendukung atau tidak termasuk ke dalam collaborative
tagging. Free-for-all memungkinkan pengguna untuk menandai setiap item dan merupakan sistem collaborative tagging, contohnya seperti situs Yahoo MyWeb
http:myweb.yahoo.com. Free-to-all tagging juga dikenal sebagai ‘broad
folksonomy ’ atau folksonomi luas Ji et al, 2007.
2.2 Text Mining
Text mining penambangan teks bisa secara luas didefinisikan sebagai proses pengetahuan intensif dimana pengguna berinteraksi dengan koleksi dokumen dari
waktu ke waktu dengan menggunakan seperangkat alat analisis. Dalam kaitannya dengan data mining, text mining berusaha untuk mengekstrak informasi yang berguna
dari sumber data melalui identifikasi dan eksplorasi dari pola-pola yang menarik. Namun dalam text mining, sumber-sumber data adalah koleksi dokumen. Dan pola-
pola menarik tersebut tidak ditemukan diantara catatan database yang sudah diformalisasi melainkan dalam data tekstual yang tidak terstruktur di dalam koleksi
dokumen-dokumen tersebut Feldman et al, 2007. Sama sepertihalnya data mining, text mining adalah salah satu bagian lain dari
Knowledge Discovery. Text Mining sering juga disebut dengan Text Data Mining TDM atau Knowledge Discovery in Textual Database KDT. Metode ini digunakan
untuk menggali informasi dari data-data dalam bentuk teks seperti buku, makalah, paper, dan lain sebagainya. Secara umum text mining memiliki definisi
‘menambang’ data yang berupa teks dimana sumber data biasanya didapatkan dari dokumen, dan
tujuannya adalah mencari kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan antar dokumen Anggaradana, 2013.
Hal yang membedakan data mining dengan text mining adalah proses analisis
terhadap suatu datanya. Data Mining atau Knowledge Discovery in Database KDD adalah proses untuk menemukan pengetahuan dari sejumlah besar data yang disimpan
baik di dalam databases, data warehouses atau tempat penyimpanan informasi lainnya. Sedangkan untuk text mining sering disebut dengan Keyword-Based
Association Analysis. Keyword-Based Association Analysis merupakan sebuah analisa yang mengumpulkan keywords atau terms istilah yang sering muncul secara
bersamaan dan kemudian menemukan hubungan asosiasi dan korelasi diantara keywords atau terms itu Kurniawan et al, 2009.
Secara garis besar dalam melakukan implementasi text mining terdiri dari dua tahap besar yaitu pre-processing dan processing Anggaradana, 2013.
2.2.1 Pre-Processing Tahap pre-processing adalah tahap dimana aplikasi melakukan seleksi data yang akan
diproses pada setiap dokumen. Setiap kata akan dipecah-pecah menjadi struktur bagian kecil yang nantinya akan mempunyai makna sempit. Ada beberapa hal yang
perlu dilakukan pada tahap pre-processing ini, yaitu Tokenizing, Filtering,dan Stemming.
a. Tokenizing Tokenizing atau parsing adalah sebuah proses yang dilakukan sesorang untuk
menjadikan sebuah kalimat menjadi lebih bermakna atau berarti dengan cara
memecah kalimat tersebut menjadi kata-kata atau frase-frase. Untuk beberapa kasus, pada tahap ini tindakan yang dilakukan adalah to Lower Case, dengan
mengubah semua karakter huruf menjadi huruf kecil. Kemudian, dilakukan tahap tokenizing yaitu merupakan proses penguraian abstrak yang semula berupa kalimat-
kalimat berisi kata-kata dan tanda pemisah antar kata seperti titik ., koma ,, spasi dan tanda pemisah lain menjadi kumpulan kata-kata saja baik itu berupa kata
penting maupun kata tidak penting Anggaradana, 2013. b. Filtering atau Seleksi Fitur
Tahap filtering adalah tahap mengambil kata-kata penting dari hasil token. Dimana dalam tahap ini bisa digunakakan algoritma stoplist membuang kata yang kurang
penting atau wordlist menyimpan kata penting. Dalam tahap ini penulis menggunakan algoritma stoplist. Stoplist stopword adalah kata-kata yang tidak
deskriptif yang dapat dibuang. Contoh stopwords adalah “yang”, “dan”, “di”,
“dari” dan seterusnya. Proses ini akan menghasilkan daftar istilah beserta informasi tambahan seperti frekuensi dan posisi yang akan digunakan dalam proses
selanjutnya Anggaradana, 2013. c. Stemming
Tahap stemming adalah tahap mencari root kata dari tiap kata hasil filtering. Pada tahap ini dilakukan proses pengembalian berbagai bentukan kata ke dalam suatu
representasi yang sama. Atau dengan kata lain pada tahap ini dilakukan proses penghilangan prefiks dan sufiks dari query dan istilah-istilah yang dihasilkan dari
proses filtering. Stemming dilakukan atas dasar asumsi bahwa kata-kata yang memiliki stem yang sama dianggap memiliki makna yang serupa sehingga
pengguna tidak keberatan untuk memperoleh dokumen-dokumen yang di dalamnya terdapat kata-kata dengan stem yang sama dengan query-nya Anggaradana, 2013.
Pada intinya proses ini mempunyai dua tujuan, yaitu 1 dalam hal efisiensi, stemming mengurangi jumlah kata-kata unik dalam indeks sehingga mengurangi
kebutuhan ruang penyimpanan dan mempercepat proses pencarian. 2 dalam hal keefektifan, stemming mengurangi recall dengan mengurangi bentuk-bentuk kata
ke bentuk dasarnya atau stem-nya. Sehingga dokumen-dokumen yang menyertakan suatu kata dalam berbagai bentuknya memiliki kecenderungan yang sama untuk
ditemukembalikan. Hal tersebut tidak akan diperoleh jika tiap bentuk suatu kata disimpan secara terpisah dalam indeks.
Beberapa algoritma yang telah dikembangkan untuk proses stemming diantaranya Algoritma Porter Bahasa Indonesia dan Inggris dan Algoritma Nazief
Adriani untuk teks berbahasa Indonesia Nazief et al, 1996. Dalam hal ini, Penelitian yang dilakukan Agusta 2009 menunjukkan algoritma Nazief Adriani
memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dalam proses stemming untuk bahasa Indonesia dibandingkan algoritma Porter.
2.2.2 Processing Tahap yang kedua adalah melakukan processing. Tahap ini merupakan tahap inti
dimana setiap kata akan diolah dengan algoritma tertentu, yang dalam penelitian ini akan digunakan metode TF-IDF. Tahap ini sering disebut juga dengan Analizing.
Dalam tahap processing, dokumen akan dianalisa oleh aplikasi. Secara umum terdapat dua jenis metode yaitu metode yang tidak melakukan perhitungan bobot kalimat dan
yang melakukan perhitungan bobot kalimat. Metode yang tidak menghitung bobot kalimat hanya mengambil beberapa kalimat awal dan akhir. Metode-metode yang
menghitung bobot kalimat menggunakan bobot term kata maupun pasangan kata dari setiap term yang terdapat dalam kalimat tersebut Anggaradana, 2013.
Dalam penelitian ini digunakan metode yang menghitung bobot term, dimana bobot term diperoleh dengan melakukan perhitungan terhadap Term Frequency dan
Inverse Document Frequency dari term tersebut yaitu TF-IDF. Hasil perhitungan dari TF-IDF akan menghasilkan beberapa rekomendasi tag yang berasal dari dalam artikel
tersebut. Selanjutnya digunakan teknik Collaborative tagging untuk mencari rekomendasi tag dari objek yang sudah dipublikasi sebelumnya.
2.3 Algoritma Nazief Adriani
