Stopword Removal Stemming LANDASAN TEORI

2.9. Rekomendasi Berita Personal

Rekomendasi berita personal merupakan bagian dari sistem rekomendasi yang memberikan rekomendasi berita yang berbeda untuk setiap pembaca berita, sesuai dengan kesukaan berita yang pernah dibaca Liu, et al. 2010. Rekomendasi berita personal dikembangkan dari Naïve Bayes untuk memprediksi news interest dari setiap pembaca berita. Dalam penelitian ini penulis menggunakan bayesian framework for user interest yang telah dikembangkan dalam penelitian Liu dkk pada tahun 2010. � = � � = � = � � � = � � � = � � 2.1 Keterangan � = � = probabilitas akses kategori pada waktu terakhir terhadap total click di semua kategori � = � � = probabilitas akses kategori i dalam pada waktu t. sebelum dihitung akan dijabarkan lebih dahulu, maka = � � = � � = � � � = � = probabilitas akses kategori padat waktu t terhadap total click disemua kategori pada waktu t � = total click pada waktu t

2.10. Stopword Removal

Stopword adalah kata – kata yang tidak memberikan pengertian yang signifikan terhadap kalimat atau pernyataan yang disampaikan Dragut, et al 2009. Kata – kata stopword dikenali sistem melalui daftar stopword, sehingga kata – kata yang tersedia dalam suatu dokumen yang akan diproses untuk rekomendasi memiliki kata tersebut maka akan dihapus. Universitas sumatera utara

2.11. Stemming

Stemming merupakan proses transformasi dari kata ke kata dasarnya root word menggunakan aturan – aturan tertentu. Contohnya seperti kata bersama, kebersamaan, menyamai memiliki satu kata dasar root word yaitu “sama”. Proses stemming dalam Bahasa Indonesia memiliki perbedaan dengan stemming yang ada dalam Bahasa Inggris. Dalam Bahasa Inggris, proses stemming yang diperlukan hanya proses menghilangkan sufiks, sedangkan untuk Bahasa Indonesia selain sufiks, prefiks dan konfiks juga dihilangkan Agusta, 2009. Dalam penelitian penulis menggunakan algoritma porter. Langkah – langkah algoritma porter Agusta, 2009 adalah sebagai berikut : 1. Hapus Particle, 2. Hapus prosessive Pronoun 3. Hapus awalan pertama. Jika tidak ditemukan lanjutkan ke langkah 4a, jika ada cari maka lanjutkan ke langkah 4b 4. a. Hapus awalan kedua, lanjutkan ke langkah 5a. b. Hapus akhiran, jika tidak ditemukan amaka kata tersebut diasumsikan sebagai root word . Jika ditemukan maka lanjutkan ke langkah 5b 5. a. Hapus akhiran. Kemudian akata akhir diasumsikan sebagai root word b. Hapus awalan kedua. Kemudian kata akhir diasumsikan sebagai root word kataç Kata yang akan di-stem kataç Remove partikelkata kataç Remove kata ganti milik possesive pronounskata temp_kataç kata kataç Remove 1 st _order_prefixkata Start If kata=temp_kata kataç Remove 2nd_order_prefixkata kataç Remove suffixkata kataç Remove suffixkata If katatemp_kata kataç Remove 2nd_order_prefixkata YES NO YES NO kata dasar End Gambar 2.5 Flowchart algoritma Porter Budhi, 2006 Universitas sumatera utara Ada 5 aturan yang akan penulis jabarkan dalam bentuk tabel, dimulai dari tabel 2.13 sampai tabel 2.17 Agusta, 2009. Tabel 2.1 Aturan untuk inflectional particle Akhiran Replacement Measure Condition Additional Condition Contoh -kah NULL 2 NULL bukukah -lah NULL 2 NULL pergilah -pun NULL 2 NULL bukupun Tabel 2.2 Aturan untuk inflectional possesive pronoun Akhiran Replacement Measure Condition Additional Condition Contoh -ku NULL 2 NULL bukuku -mu NULL 2 NULL bukumu -nya NULL 2 NULL bukunya Tabel 2.3 Aturan untuk first order derivational prefix Awalan Replacement Measure Condition Additional Condition Contoh meng- NULL 2 NULL mengukur - ukur meny S 2 V… menyapu - sapu men- NULL 2 NULL menduga - duga mem- P 2 V… memaksa - paksa mem- NULL 2 NULL membaca - baca me- NULL 2 NULL merusak - rusak peng- NULL 2 NULL pengukur - ukur peny- S 2 V… penyapu - sapu pen- NULL 2 NULL penduga - duga pem- P 2 V.. pemaksa - paksa pem- NULL 2 NULL pembaca - baca di- NULL 2 NULL diukur - ukur ter- NULL 2 NULL tersapu - sapu ke- NULL 2 NULL kekasih - kasih Tabel 2.4 Aturan untuk second order derivational prefix Awalan Replacement Measure Condition Additional Condition Contoh ber- NULL 2 NULL berlari - lari bel- NULL 2 Ajar belajar - ajar Universitas sumatera utara Tabel 2.5 Aturan untuk second order derivational prefix lanjutan Awalan Replacement Measure Condition Additional Condition Contoh be- NULL 2 ker bekerja - kerja per- NULL 2 NULL perjelas - jelas pel- NULL 2 Ajar pelajar - ajar pe- NULL 2 NULL pekerja - kerja Tabel 2.6 Aturan untuk derivational suffix Akhi- ran Replace- ment Measure Condition Additional Condition Contoh -kan NULL 2 Prefix bukan anggota {ke, peng} tarikkan - tarik, mengambilkan - ambil -an NULL 2 prefix bukan anggota {di, meng, ter} makanan - makan, perjanjian - janji -i NULL 2 prefix bukan anggota {ber, ke, peng} Tandai - tanda, mendapati - dapat

2.12. Penelitian Sebelumnya