Implementasi Term Frequency Inverse Document Frequency TF IDF dan Vector Space Model Untuk Klasifikasi Berita Bahasa Indonesia

BIODATA PENULIS

  Data Pribadi

  Nama : Taufik Ismail Effendi NIM : 10111427 Tempat/Tanggal Lahir : Bandung, 29 Maret 1993 Jenis Kelamin : Laki-laki Agama : Islam Alamat : Jl. Sindang sari Kp.wareng no.81 rt.04/03 kec.

  Panyileukan kel. Ciapadung kulon Ujung berung Bandung

  No. Telepon : 089618797392 Email : maileffendii@gmail.com

  Riwayat Pendidikan

  1999 – 2005 : SD Negeri Ciporeat Bandung 2005

  • – 2008 : SMP Negeri 50 Bandung 2008
  • – 2011 : SMA Negeri 10 Bandung 2011
  • – 2016 : Universitas Komputer Indonesia, S1 Program Studi Teknik Informatika Demikian biodata ini saya buat dengan sebenar – benarnya.

  Bandung, 25 Agustus 2016 Taufik Ismail Effendi

  IMPLEMENTASI TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT

FREQUENCY (TF-IDF) DAN VECTOR SPACE MODEL (VSM)

  

UNTUK KLASIFIKASI BERITA BAHASA INDONESIA

SKRIPSI

  Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana

  

TAUFIK ISMAIL EFFENDI

10111427

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

  

2016

KATA PENGANTAR

  Segala puji bagi Allah SWT yang maha pengasih lagi maha penyayang, dengan segala rakmatnya yang telah diberikan, penulis dapat menyelesaikan penulisan tugas akhir yang berjudul “IMPLEMENTASI TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) DAN

  VECTOR SPACE MODEL (VSM) UNTUK KLASIFIKASI BERITA BAHASA INDONESIA”.

  Penulis menyadari dalam penulisan tugas akhir ini banyak sekali terdapat kekurangan dan keterbatasan oleh karena itu kritik, masukan serta saran yang membantu penulis akan dijadikan masukan di masa yang akan datang. Dalam penulisan laporan ini penulis banyak menerima bantuan dan dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terima kasih banyak yang setulus-tulusnya kepada :

  1. Allah SWT, karena dengan izinnya tugas akhir ini dapat terselesaikan.

  2. Orang tua penulis yang telah memberikan perhatian dan semangat tanpa henti kepada penulis.

  3. Bapak Iskandar Ikbal S.T., M.Kom. selaku dosen pembimbing yang senantiasa selalu sabar dan bersedia meluangkan waktunya untuk memberikan kritik, saran dan dukungannya hingga tugas akhir ini dapat terselesakan, Terima kasih banyak atas bimbingannya.

  4. Ibu Ken Kinanti Purnamasari. S.Kom., M.T. selaku dosen pembimbing dan reviewer yang bersedia meluangkan waktunya untuk memberikan

  5. Bapak Galih Hermawan, S.Kom.,M.T. selaku dosen wali IF-10 angkatan 2011 yang senantiasa selalu memberikan masukan-masukan selama penulis berkuliah dari semester 1 – 10.

  6. Kepada seluruh dosen dan staf pengajar jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 7.

  Keluarga besar Teknik Informatika 10 angkatan 2011 yang selalu mendukung dalam segala situasi.

  8. Teman-teman mahasiswa teknik informatika angkatan 2011 yang telah memberikan masukan. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi para pembaca, akhir kata Assalamualaikum wr.wb

  Bandung, Agustus 2016 Penulis

  

DAFTAR ISI

  ABSTRAK ............................................................................................................... i ABSTRACT ............................................................................................................ ii KATA PENGANTAR ........................................................................................... iii DAFTAR ISI ........................................................................................................... v DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... viii DAFTAR TABEL .................................................................................................. ix DAFTAR SIMBOL ................................................................................................ xi DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................ xiii 1.

  BAB 1.............................................................................................................. 1

  1.1. Latar Belakang Masalah ................................................................................ 1

  1.2. Rumusan Masalah .......................................................................................... 2

  1.3. Maksud dan Tujuan ....................................................................................... 2

  1.4. Batasan Masalah ............................................................................................ 3

  1.5. Metodologi Penelitian .................................................................................... 3

  1.6. Sistematika Penulisan .................................................................................... 5 2.

  BAB 2.............................................................................................................. 7

  2.1. Artikel .......................................................................................................... 7

  2.2. Berita ........................................................................................................... 7

  2.3. Text mining .................................................................................................. 8

  2.3.1. Preprocessing .............................................................................................. 9

  2.4. Information Retrieval ................................................................................ 15

  2.4.1. Precision .................................................................................................... 16

  2.4.2. Recall ......................................................................................................... 16

  2.5. Classifier ................................................................................................... 17

  2.5.1. Algoritma TF-IDF ..................................................................................... 17

  2.5.2. Algoritma Vector Space Model (VSM) ..................................................... 18

  2.6. Analisi Tersetruktur ................................................................................... 20

  2.7. Bahasa pemrograman yang di gunakan ..................................................... 24

  2.7.1 Bahasa Program C# ................................................................................... 24

  2.8. Tools Yang Digunakan .............................................................................. 25

  2.9.1 Microsoft Visual Studio ............................................................................. 25 3.

  BAB 3............................................................................................................ 27

  3.1. Analisis Sistem ............................................................................................ 27

  3.1.1. Analisis Masalah .......................................................................................... 27

  3.1.2. Deskripsi Umum Sistem .............................................................................. 28

  3.1.3. Analisis Data Masukan ................................................................................ 29

  3.1.4 Analisis Metode ........................................................................................... 32

  3.1.5. Analisis Kebutuhan Non Fungsional ........................................................... 58

  3.1.6. Analisis Kebutuhan Fungsional ................................................................... 60

  3.2. Perancangan Sistem ..................................................................................... 66

  3.2.1 Perancangan antar muka .............................................................................. 66

  3.2.2 Jaringan semantik ........................................................................................ 68 4.

  BAB 4............................................................................................................ 69

  4.1. Implementasi ............................................................................................... 69

  4.1.1 Perangkat keras (Hardware) ........................................................................ 69

  4.1.2 Perangkat lunak (Software) ......................................................................... 69

  4.1.3 Implementasi antar muka ............................................................................. 70

  4.2.1 Skenario Pengujian Alpha ........................................................................... 72

  4.2.2 Uji Coba dan Hasil Pengujian ..................................................................... 73

  4.2.3 Pengujian Beta ............................................................................................. 77

  BAB 5.................................................................................................................... 87

  5.1. Kesimpulan .................................................................................................. 87

  5.1. Saran ............................................................................................................ 87 Daftar Pustaka ....................................................................................................... 89

  

DAFTAR PUSTAKA

[1] M. Nazir, Metode Penelitian, Jakarta: Ghalia Indonesia, 1988.

  [2] R. s. Pressman, Software Engineering, A Practitioner's Approach, 7th edition, McGraw Hill Higher Education, 2012.

  [3] P. Eneste, Buku Pintar Penyunting Naskah, Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2005.

  [4] J. Wahyudi, Dasar - Dasar Jurnalistik Radio dan Televisi, Jakarta: Pustaka Utama Grafiti, 1996.

  [5] M. R. Syamsul dan A. S, Jurnalistik Praktis Untuk Pemula, Bandung: PT.

  Remaja Rosdakarya, 2003. [6] K. Budiman, Dasar - Dasar Jurnalistik, Info Jawa, 2005. [7] R. M. S. Putra, Teknik Menulis Berita dan Feature, Jakarta, 2006. [8] Suyanto, Artificial Intelligence, Bandung: Informatika, 2007. [9] R. Feldman dan J. Sanger, The Text Mining Handbook, New York: Cambridge University Press, 2007.

  [10]

I. Amalia, B. Susanto dan A. R. C, “Sistem Klasifikasi dan Pencarian Jurnal

  Menggunakan Metode Naive Bayes dan Vector Space Model,” Universitas Kristen Duta, Yogyakarta, 2008.

  [11] M. Mustaqhfiri, “Peringkasan Teks Otomatis Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Maximum Marginal Relevance. Skripsi,” Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2011.

  [12]

  B. Zaman dan E. Winarko, “Analisis Fitur Kalimat untuk Peringkasan Teks Otomatis Pada Bahasa Indonesia,” Indonesia Journal of Computing And Cybernetics Systems, no. 5, pp. 60-68, 2011.

  [13] B. Nazief dan M. Adriani, Confix-Stripping: Approach to Stemming Algorithm for Bahasa Indonesia, Jakarta: University of Indonesia, 1996.

  [14] J. Han dan M. Kamber, Data Mining Concept and, San Francisco: Morgan Kaufmann, 2001.

  [15] S. M. Weiss, N. Indrukhya, T. Zang dan F. Damerau, Text Mining Predictive Methods For Analyzing Unstructured Information, USA: Springer, 2005.

  [16] Y. Yiming, “ An evaluation of statistical approaches to text categorization,” Kluwer Academic Publisher, Netherlands, 1999.

  [17] D. Sugono, TESAURUS BAHASA INDONESIA PUSAT BAHASA, Jakarta: PUSAT BAHASA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL, 2008.

  [18]

  D. Taner dan A. Alpkocak, “Emotion Clasification of Text Using Vector,”

  Proceedings of AISB 2008 Symposium on Affective Language in Human and Machine, vol. 2, 2008.

  [19] R. S dan M. Salahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek, Bandung: Informatika, 2013.

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Berita adalah cerita atau keterangan mengenai kejadian atau peristiwa

  yang hangat. Berita haruslah sesuai dengan kenyataan yang ada, tidak dibuat- buat (fiktif), dan terbaru/terkini. Berita merupakan salah satu cara berkomunikasi melalui peristiwa penting, terbaru, dan menarik. Berita dapat dijumpai dimana saja seperti di koran, majalah, internet, televisi, radio, bahkan di mading sekolah. Sebuah berita harus mengandung unsur 5W+1H (What,

  

Who, When, Where, Why,dan How) supaya pembaca dapat mengetahui lebih

banyak tentang suatu kejadian.

  Dalam tahun ke tahun jumlah berita semakin bertambah banyak, maka proses pencarian dan penyajian dokumen menjadi lebih sukar atau sulit sehingga minimbulkan beberapa berita yang tidak terklasifikasi kategori sesuai isi berita tersebut. Klasifikasi dokumen teks adalah permasalahan yang mendasar dan penting. Didalam dokumen teks, tulisan yang terkandung adalah bahasa alami manusia, yang merupakan bahasa dengan struktur yang kompleks dan jumlah kata yang sangat banyak. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan berita secara otomatis.

  Berdasarkan latar belakang di atas, maka akan dibangun suatu sistem yang berfungsi untuk mengklasifikasikan berita secara otomastis. Dimana sistem tersebut menjadi salah satu aplikasi dalam melakukan klasifikasi berita. Terdapat beberapa metode yang di gunakan dalam klasifikasi berita seperti menggunakan algoritma K-NN, naïve Bayesian, SVM, dan sebagainya, dalam kasus ini metode yang digunakan dalam klasifikasi teks berita bahasa Indonesia adalah metode TF-Idf dan Vector Space Model. Diharapkan sistem yang dibangun menggunakan metode TF-Idf dan VSM akan memudahkan dalam melakukan klasifikasi berita bahasa Indonesia.

  1.2. Rumusan Masalah

  Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, maka didapat rumusan masalah, yaitu : Terdapat beberapa berita yang belum adanya pengklasifikasian kategori.

  1.3. Maksud dan Tujuan

  Maksud dari penulisan penelitian ini adalah membangun sistem yang dapat membantu dalam menentukan kategori klasifikasi menggunakan metode TF-IDF dan Vector Space Model.

  Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui berita yang tidak terklasifikasi kategori sebelumnya.

1.4. Batasan Masalah

  Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka dibuat batasan masalah agar ruang lingkup penelitian ini jelas batasannya. Adapun batasan masalah yang dibuat adalah sebagai berikut : 1.

  Input :  Format file berita adalah .docx  Berita yang digunakan adalah berita bahasa Indonesia.

   Berita yang diambil dari media online https://www.kompas.com.  Kategori dibatasi 3 jenis yaitu politik, olahraga, dan teknologi.

  2. Proses :  Perangkat lunak untuk membuat aplikasi ini yaitu visual studio 2010  Menggunakan bahasa pemrograman C#.

   Metode TF-IDF dan Vector Space Model yang digunakan pada proses pengklasifikasian.

  3. Output :  Output yang dihasilkan adalah berupa informasi.

1.5. Metodologi Penelitian

  Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif yaitu suatu metode dalam meneliti status sekelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem pemikiran, ataupun suatu kelas perisitiwa pada masa sekarang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat deksripsi, gambaran, atau lukisan secara sistematis, aktual dan akurat mengenai fakta

  • – fakta serta hubungan antar fenomena yang diteliti [1].
Metodologi yang digunakan adalah sebagai berikut :

  1. Tahap Pengumpulan Data

  Metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut: a.

  Studi literatur Pengumpulan data dengan cara mengumpulkan literatur, jurnal, buku fisik maupun online (e-book) dan bacaan - bacaan lainnya yang berkaitan dengan klasifikasi menggunakan metode TF-IDF dan Vector Space Model dan artikel berita bahasa Indonesia.

  2. Tahap pembangunan perangkat lunak

  Metode yang digunakan dalam pembuatan perangkat lunak ini menggunakan model waterfall. Waterfall adalah model klasik yang bersifat sistematis, berurutan dalam membangun software [2]. Motode waterfall melakukan pendekatan secara sistematis dan terurut, dimana tahap demi tahap yang akan dilalui harus menunggu tahap sebelumnya selesai. Tahap dari model

  waterfall adalah sebagai berikut : 1.

  Analisis Kebutuhan Merupakan tahap menganalisa hal-hal apa saja yang diperlukan dalam membangun sistem. Hal yang dibutuhkan yaitu data uji berita seperti judul berita, penerbit, dan isi berita dan data training berita yang akan digunakan sebagai acuan klasifikasi.

  2. Perancangan Proses perancangan data hasil analisis kebutuhan dan studi literatur dijadikan gambaran secara umum yang akan dibangun secara lengkap dalam bentuk diagram dan diimplementasikan pada tahap pengkodean.

  3. Pengkodean Setelah tahap perancangan selesai maka diterjemahkan kedalam bahasa pemrograman.

4. Penerapan Tahap ini merupakan tahap pengujian sistem yang dibangun.

  Gambar 1. 1 Metode Waterfall [2].

1.6. Sistematika Penulisan

  Sistematika penulisan penelitian ini disusun untuk memberikan gambaran umum tentang penelitian yang dijalankan, sistematika penulisan penelitian ini adalah sebagai berikut:

  BAB I PENDAHULUAN Menguraikan tentang latar belakang permasalahan, rumusan masalahan,

  maksud dan tujuan, yang kemudian diikuti dengan batasan masalah, metodologi penelitian, serta sistematika penulisan.

  BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini berisikan tentang konsep dasar dan teori yang mendukung dalam

  pembangunan aplikasi, seperti pengertian berita, TF-IDF dan Vector Space Model dan apa saja yang digunakan pada penelitian ini.

  BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini berisi analisis dalam pembangunan sistem yaitu gambaran umum kebutuhan non fungsional. Pada perancangan berisi mengenai perancangan data, perancangan menu, perancangan antarmuka dari aplikasi yang akan dibuat

  BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Bab ini menjelaskan mengenai hasil implementasi dari hasil analisis dan

  perancangan sistem yang telah dibuat di sertai hasil pengujian sistem yang diterapkan pada aplikasi yang telah dibangun.

  BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini menjelaskan tentang kesimpulan yang diperoleh dari hasil

  • – implementasi dan pengujian aplikasi yang telah dibuat, serta saran saran untuk pengembangan aplikasi ini selanjutnya.

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Artikel Artikel merupakan sebuah karangan faktual (non fiksi), tentang suatu

  masalah secara lengkap yang panjangnya tidak ditentukan, untuk dimuat di surat kabar, majalah, bulletin dan sebagainya dengan tujuan untuk menyampaikan gagasan dan fakta guna meyakinkan, mendidik, menawarkan pemecahan suatu masalah, atau menghibur. Artikel termasuk termasuk tulisan kategori views (pandangan), yaitu tulisan yang berisi pandangan, ide, opini, penilaian penulisannya tentang suatu masalah atau peristiwa.

2.2. Berita

  Berita adalah cerita atau keterangan mengenai kejadian atau peristiwa yang hangat. Berita haruslah sesuai dengan kenyataan yang ada, tidak dibuat- buat (fiktif), dan terbaru/terkini. Berita merupakan salah satu cara berkomunikasi melalui peristiwa penting, terbaru, dan menarik. Kita dapat menjumpai berita dimana saja seperti di koran, majalah, internet, televisi, radio, bahkan di mading sekolah.

  Berita merupakan sebuah uraian tentang fakta dan atau pendapat yang mengandung nilai berita dan yang sudah disajikan melalui media massa periodik [4]. Berita haruslah memiliki unsur yaitu baru, penting, bermakna, berpengaruh, menyangkut hidup orang banyak, relevan, dan menarik. Ada juga yang mengatakan bahwa berita merupakan apa saja yang ingin dan perlu diketahui orang atau lebih luas lagi oleh masyarakat.

2.3. Text mining

  Text mining merupakan area baru dan menarik dari penelitian ilmu komputer yang mencoba menyelesaikan krisis informasi yang berlebihan dengan menggabungkan teknik dari data mining, pembelajaran mesin, pengalahan bahasa alami, pencarian informasi, dan manajemen pengetahuan" [9]. Text mining adalah bagian dari data mining dimana Text mining mencoba menggali pengetahuan yang terdapat pada sekumpulan teks atau sering disebut dokumen yang susunannya tidak terstruktur. Adapun tahapan utama yang dipakai pada text mining:

  1. Text Preprocessing, pada tahap awal ini dilakukan pemrosesan terhadap data teks untuk diubah kedalam bentuk token atau kata yang sering disebut dengan tokenisasi. Data dalam bentuk dokumen, paragraf ataupun kalimat dipecah menjadi token-token sebagai masukan untuk proses selanjutnya yaitu Text Transformation. Dalam tokenisasi ini, dilakukan seleksi pada tanda baca, kapitalisasi, karakter spesial dan lain sebagaianya sehingga hasil yang didapatkan berupa kumpulan token.

  2. Text Transformation, pada tahap ini proses yang dilakukan adalah melakukan stemming dan stopword. Stemming melakukan pemotongan atau penghilangan imbuhan pada token sehingga hasil yang didapat merupakan kata dasar dari kata tersebut, contoh pada kata “dipukul” dan

  “memukuli” memiliki kata dasar “pukul”. Stemming ini dilakukan untuk menurunkan jumlah daftar kata pada indeks. Selain itu juga terdapat proses stopword, dimana dilakukan penghilangan pada kata sambung yang sangat umum berada pada dokumen, contoh kata “yang” dan

  “pada”. Kata sambung tersebut dihilangkan karena terlalu bersifat umum sehingga tidak dapat mencirikan sebuah dokumen tertentu.

  3. Feature Selection, melakukan tahap seleksi fitur dengan menghapus kata-kata yang yang dianggap tidak menggambarkan isi dari dokumen yang dapat dilakukan dengan melihat frekuensi kemunculan kata tersebut

  4. Data Mining / Pattern Discovery, merupakan tahap terpenting dalam text mining dimana dilakukan penerapan metode data mining dengan tujuan untuk menemukan pengetahuan yang tersimpan dalam teks[10].

2.3.1. Preprocessing

  Preprocessing adalah tahapan untuk mempersiapkan teks menjadi data

  yang akan diolah di tahapan berikutnya. Inputan awal pada proses ini adalah berupa dokumen. Pada umumnya preprocessing memiliki beberapa tahapan yaitu case folding, tokenizing, stop word removal, stemming, dan lain-lain.

  

Preprocessing pada penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu: proses

  pemecahan kalimat, proses case folding, proses tokenizing kata, dan proses stop

  word removal

2.3.1.1 Pemecahan Kalimat

  Memecah dokumen menjadi kalimat-kalimat merupakan langkah awal tahapan preprocessing. Pemecahan kalimat yaitu proses memecah string teks dokumen yang panjang menjadi kumpulan kalimat-kalimat. Dalam memecah dokumen menjadi kalimat kalimat menggunakan fungsi split(), dengan tanda titik “.”, tanda tanya ”?” dan tanda tanya “!” sebagai delimiter untuk memotong string dokumen [11].

Tabel 2.1 Contoh Pemecah Kalimat Kalimat Hasil pemecahan kalimat

  Manajemen transaksi elektronik. Manajemen transaksi elektronik Pengetahuan antar individu. Dalam Pengetahuan antar individu Dalam manajemen pengetahuan, terdapat manajemen pengetahuan terdapat transfer pengetahuan elektronik transfer pengetahuan elektronik

  2.3.1.2 Case Folding

  Dokumen mengandung berbagai variasi dari bentuk huruf sampai tanda baca. Variasi huruf harus diseragamkan (menjadi huruf besar saja atau huruf kecil saja) dan tanda baca dihilangkan untuk menghilangkan noise pada saat pengambilan informasi. Hal ini dapat dilakukan dengan case folding. Case

  

folding adalah tahapan proses mengubah semua huruf dalam teks dokumen

menjadi huruf kecil, serta menghilangkan karakter selain a-z.[11].

Tabel 2.2 Contoh Case Folding Kalimat Hasil case folding

  Manajemen transaksi elektronik manajemen transaksi elektronik Pengetahuan antar individu Dalam pengetahuan antar individu dalam manajemen pengetahuan terdapat manajemen pengetahuan terdapat transfer pengetahuan elektronik transfer pengetahuan elektronik

  2.3.1.3 Tokenizing Tokenizing adalah proses pemotongan string input berdasarkan tiap kata

  yang menyusunnya. Pemecahan kalimat menjadi kata-kata tunggal dilakukan dengan men-scan kalimat dengan pemisah (delimiter) white space (spasi, tab, dan newline)[11].

Tabel 2.3 Contoh Tokenizing Kalimat Hasil Tokenizing

  manajemen transaksi elektronik Manajemen transaksi elektronik pengetahuan antar individu dalam pengetahuan antar individu dalam manajemen pengetahuan terdapat manajemen pengetahuan terdapat transfer pengetahuan elektronik transfer pengetahuan elektronik

2.3.1.4 Stoplist / Stop Word Removal Penghapusan Stopword merupakan proses penghilangan kata stopword.

  

Stopword adalah kata - kata yang sering kali muncul dalam dokumen namun

  arti dari kata kata tersebut tidak deskriptif dan tidak memiliki keterkaitan dengan tema tertentu. Misalnya “di”, ”oleh”, “pada”, ”sebuah”, ”karena” dan lain sebagainya[11].

Tabel 2.4 Contoh Stopword Kalimat Hasil Stop Word Removal

  manajemen manajemen transaksi transaksi elektronik elektronik pengetahuan pengetahuan antar individu individu manajemen dalam transfer manajemen pengetahuan terdapat transfer pengetahuan elektronik

2.3.1.5 Stemming

  Menurut Zaman B. dan E Winarko [12] stemming adalah proses pemetaan dari penguraian berbagai bentuk kata baik itu prefix, sufix, maupun gabungan antara prefix dan sufix (confix), menjadi bentuk kata dasarnya. Algoritma stemmer yang diperkenalkan Nazief dan Adriani didefinisikan sebagai berikut (13):

  1. Di awal proses stemming dan setiap langkah yang selanjutnya dilakukan, lakukan pengecekan hasil proses stemming kata yang di-input-kan pada langkah tersebut ke kamus kata dasar. Jika kata ditemukan, berarti kata tersebut sudah berbentuk kata dasar dan proses stemming dihentikan. Jika tidak ditemukan, maka langkah selanjutnya dilakukan.

2. Hilangkan Inflection Suffixes (“-lah”, “-kah”, “-ku”, “-mu”, atau “-nya”).

  Jika berupa particles (“-lah”, “-kah”, “-tah” atau “-pun”) maka langkah ini diulangi lagi untuk menghapus Possesive Pronouns (“-ku”, “-mu”, atau “- nya”), jika ada.

  3. Hapus Derivation Suffixes (“-i”, “-an” atau “-kan”). Jika kata ditemukan di kamus, maka algoritma berhenti. Jika tidak maka ke langkah 3a a.

  Jika “-an” telah dihapus dan huruf terakhir dari kata tersebut adalah “- k”, maka “-k” juga ikut dihapus. Jika kata tersebut ditemukan dalam kamus maka algoritma berhenti. Jika tidak ditemukan maka lakukan langkah 3b.

  b.

  Akhiran yang dihapus (“-i”, “-an” atau “-kan”) dikembalikan, lanjut ke langkah 4.

4. Hilangkan derivation prefixes.

  a.

  Langkah 4 berhenti jika : Terjadi kombinasi awalan dan akhiran yang terlarang, awalan yang dideteksi saat ini sama dengan awalan yang dihilangkan sebelumnya, tiga awalan telah dihilangkan.

  b.

  Identifikasikan tipe awalan dan hilangkan. Awalan terdiri dari dua tipe :

  Standar (“di-”, “ke-”, “se-”) yang dapat langsung dihilangkan dari

  kata, k ompleks (“me-”, “be-”, “pe”, “te-”) adalah tipe-tipe awalan yang dapat bermorfologi sesuai kata dasar yang mengikutinya.

  c.

  Cari kata yang telah dihilangkan awalannya ini di dalam kamus kata dasar. Apabila tidak ditemukan, maka langkah 4 diulangi kembali, apabila ditemukan, maka keseluruhan proses dihentikan.

  5. Apabila setelah langkah 4 kata dasar masih belum ditemukan, maka proses

  recoding dilakukan dengan mengacu pada aturan pada Tabel 2.1. Recoding

  dilakukan dengan menambahkan karakter recoding di awal kata yang dipenggal. Pada Tabel 2.1, karakter recoding adalah huruf kecil setelah tanda hubung („-‟) dan terkadang berada sebelum tanda kurung. Sebagai contoh, kata “menangkap” (aturan 15), setelah dipenggal menjadi “nangkap”. Karena tidak valid, maka recoding dilakukan dan menghasilkan kata “tangkap”.

  6. Jika semua langkah gagal, maka input kata yang diuji pada algoritma ini dianggap sebagai kata dasar.

Tabel 2.5 Aturan pemenggalan Awalan Stemmer Nazief dan Adriani

  Aturan Format Kata Pemenggalan 1 berV... ber-V... | be-rV... 2 berCAP... ber-

  CAP...dimana C!=‟r‟ & P!=‟er‟

  3 berCAerV... ber- CaerV... dimana C!=‟r‟

  4 Belajar bel-ajar 5 beC1erC2... be- C1erC2... dimana C1!={‟r‟|‟l‟} 6 terV... ter-V... | te-rV...

  7 terCerV... ter- CerV... dimana C!=‟r‟ 8 terCP... ter- CP... dimana C!=‟r‟ dan P!=‟er‟

  9 teC1erC2... te- C1erC2... dimana C1!=‟r” 10 me{l|r|w|y}V... me-{l|r|w|y}V...

  11 mem{b|f|v}... mem-{b|f|v}... 12 mempe{r|l}... mem-pe...

  14 men{c|d|j|z}... men-{c|d|j|z}... 15 menV... me-nV... | me-tV 16 meng{g|h|q}... meng-{g|h|q}...

  17 mengV... meng-V... | meng-kV... 18 menyV... meny- sV… 19 mempV... mem- pV... dimana V!=„e‟ 20 pe{w|y}V... pe-{w|y}V...

  21 perV... per-V... | pe-rV... 22 perCAP per-CAP... dimana

  C!=‟r‟danP!=‟er‟ 23 perCAerV... per- CAerV... dimana C!=‟r‟ 24 pem{b|f|V}... pem-{b|f|V}...

  25 pem{rV|V}... pe-m{rV|V}... | pe-p{rV|V}... 26 pen{c|d|j|z}... pen-{c|d|j|z}... 27 penV... pe-nV... | pe-tV... 28 peng{g|h|q}... peng-{g|h|q}... 29 pengV... peng-V... | peng-kV... 30 penyV... peny- sV… 31 pelV... pe- lV... kecuali “pelajar” yang menghasilkan “ajar” 32 peCerV... per-erV... dimana C!={r|w|y|l|m|n}

  33 peCP... pe-CP... dimana C!={r|w|y|l|m|n} dan

  P!=‟er‟

2.4. Information Retrieval

  Information Retrival merupakan pengorganisasian dan pencarian

  informasi dari sejumlah besar dokumen berbasis teks” [14]. Pencarian informasi dilakukan dengan memberikan query teks pencarian yang diinginkan untuk dicocokkan kedalam kumpulan dokumen sehingga ditemukan dokumen- dokumen yang relevan. Sesuai dengan cara kerja tersebut, Information Retrieval sering dikaitkan dengan search engine. Konsep dasar yang digunakan pada Information Retrieval adalah mengukur kesamaan antara dua dokumen, akan dilihar sejauh mana kemiripan yang ada pada dokumen tersebut [15].

  Gambar 2. 1 Pengambilan dokumen yang cocok

  Pada gambar diatas, dimasukkan dokumen yang akan dicari terhadap koleksi dokumen, dilakuakan proses pencocokan antara dokumen yang akan dicari (dokumen masukan) dengan masing-masing koleksi dokumen, selanjutnya didapatkan dokumen yang sesuai dengan dokumen input pada koleksi dokumen. Tujuan pencarian informasi ini adalah mencari dokumen yang sesuai dengankebutuhan user.

  Dalam menghitung performasi hasil pencarian dokumen dapat diukur dengan menghitung variable-varibel tertentu, yaitu:

2.4.1. Precision

  Precision merupakan sebuah tingkat ketepatan hasil pencarian pada

  kumpulan dokumen (dataset)[10]. Dalam perhitungannya akan ditentukan seberapa banyak dokumen yang relevan atau sesuai dengan kebutuhan user diantara dokumen yang telah didapatkan pada hasil pencarian. Precision dapat ditentukan dengan rumus [10]:

  (2.1) Keterangan : {Relevan } = kumpulan dokumen yang relevan {Retrieved} = kumpulan dakumen yang didapat atau ditemukan 2.4.2.

   Recall Recall merupakan tingkat keberhasilan dalam menemukan hasil

  dokumen yang relevan terhadap jumlah dokumen relevan yang sesungguhnya[10]. Recall dapat dihitung dengan rumus[10]: (2.2)

  Keterangan : {Relevan } = kumpulan dokumen yang relevan {Retrieved} = kumpulan dakumen yang didapat atau ditemukan 2.4.3.

   F Measure

  Adapun perhitungan yang menggabungkan nilai recall dan precision yaitu F-Measure sehingga dapat mewakili kedua nilai tersebut. F-measure memiliki rumus [16]:

  (2.3)

2.5. Classifier

  klasifikasi adalah penyusunan bersistem dalam kelompok atau golongan menurut kaidah atau standar yang ditetapkan. Tahapan proses klasifikasi sendiri adalah dengan membagi data latih dan data uji adalah dengan membagi jumlah data yang akan dilakukan klasifikasi data sesuai record yang akan diinputkan.

2.5.1. Algoritma TF-IDF

  Metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah cara pemberian bobot hubungan suatu kata (term) terhadap dokumen. Untuk dokumen tunggal tiap kalimat dianggap sebagai dokumen. Metode ini menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot, yaitu Term frequency (TF) merupakan frekuensi kemunculan kata (t) pada kalimat (d). Document frequency (DF) adalah banyaknya kalimat dimana suatu kata (t) muncul.

  Frekuensi kemunculan kata di dalam dokumen yang diberikan menunjukkan seberapa penting kata itu di dalam dokumen tersebut. Frekuensi dokumen yang mengandung kata tersebut menunjukkan seberapa umum kata tersebut. Bobot kata semakin besar jika sering muncul dalam suatu dokumen dan semakin kecil jika muncul dalam banyak dokumen[11]. Pada aloritma TF-

  IDF digunakan rumus untuk menghitung bobot (W) masing masing dokumen terhadap kata kunci dengan rumus yaitu : Wdt = tf dt * IDFt(2.4) Dimana: d = dokumen ke-d t = kata ke-t dari kata kunci W= bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t tf = banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen

  IDF = log2 (D/df) D = total dokumen df = banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari Setelah bobot (W) masing-masing dokumen diketahui, maka dilakukan proses sorting/pengurutan dimana semakin besar nilai W, semakin besar tingkat similaritas dokumen tersebut terhadap kata kunci, demikian sebaliknya.

  Inverse Document Frequency memperhatikan kemunculan term pada

  kumpulan dokumen. Pada metode ini, term yang dianggap bernilai/berharga adalah term yang jarang muncul pada koleksi/ kumpulan dokumen[20]. Persamaan IDF adalah sebagai berikut:

  �df(�) = � (�/� (�))+1 (2.5) Dimana df(t) adalah banyak dokumen yang mengandung term t. TF*IDF merupakan kombinasi metode TF dengan metode IDF. Sehingga persamaan

  TF*IDF adalah sebagai berikut: � ∗ �df(�, �) = �(�, �) ∗ ���(�) (2.6)

  Perhitungan bobot query relevance merupakan bobot hasil perbandingan kemiripan (similaritas) antara query yang dimasukkan oleh user terhadap keseluruhan kalimat. Sedangkan bobot similarity kalimat, merupakan bobot hasil perbandingan kemiripan antar kalimat.

2.5.2. Algoritma Vector Space Model (VSM)

  Vector Space Model (VSM) adalah metode untuk melihat tingkat kedekatan atau kesamaan (similarity) term dengan cara pembobotan term.

  Dokumen dipandang sebagi sebuah vektor yang memiliki magnitude (jarak) dan direction (arah). Pada Vector Space Model, sebuah istilah direpresentasikan dengan sebuah dimensi dari ruang vektor. Relevansi sebuah dokumen ke sebuah query didasarkan pada similaritas diantara vektor dokumen

  Vektor Space Model (VSM) digunakan dalam menggambarkan dokumen

  berbasis teks sebagai vektor dari identifier dimana model ini sering digunakan pada information retrieval [10]. Kalimat yang ada pada dokumen dibagi menjadi term-term dan dibuat vektor dimana keberadaan term dapat di nyatakan 1 bila ada dan 0 bila tidak ada.

  Gambar 2. 2 Vector Space Model

  Dimana : ti : Kata di database Di : Dokumen Q : Kata Kunci

  Cara kerja dari vector space model adalah dengan menghitung nilai cosines sudut dari dua vector, yaitu vektor kata kunci terhadap vektor tiap dokumen. Perhitungan vektor space model menggunakan persamaan (2.7), (2.8) dan (2.9).

  � �

  (2.7) cos � = � �, �

  Dimana : Q : query (kata kunci) Di : dokumen ke-i

  Σ � � , �,

  (2.8) � �, � =

  �

  2

  2 √Σ � √Σ �

  , �,

  Dimana : Di : dokumen ke-i Q : query (kata kunci) J : Kata diseluruh dokumen

  �−�

  � |�|∗|� |

  (2.9) cos � =

  Dimana : Di : Dokumen ke-i Q : Query (kata kunci) |Q| : Vektor Q |Di| : Vektor Di 2.6.

   Analisi Tersetruktur

  Analisis terstruktur akan dibahas tentang pengertian dan perangkat pemodelan analisis terstruktur a. Pengertian Analisis Tersetruktur

  Analisis Terstruktur (Structured Analysis), merupakan salah satu teknik analisis yang mengunakan pendekatan berorientasi fungsi. Analisis ini terfokus pada aliran data dan proses bisnis perangkat dan perangkat lunak. Analisis ini disebut process oriented. Analisis struktur sederhana dalam konsep [19].

  Teknik ini mempunyai sekumpulan petunjuk dan perangkat komunikasi grafis yang memungkinkan analis sistem mendefinisikan spesifikasi fungsional perangkat lunak secara terstruktur. Pada metode ini, semua fungsi sistem direpresentasikan sebagai sebuah proses transformasi informasi, dan disusun secara hirarkis sesuai tingkat abstraksinya (sistem maupun perangkat lunak) yang hasilnya ditujukan untuk entitas-entitas eksternal. Prinsip dari teknik ini adalah dekomposisi fungsi dari sistem berdasarkan aliran data dan proses- diperbaiki secara mudah (highly maintainable). Dalam bukunya itu, DeMarco mendefinisikan Analisis Terstruktur sebagai teknik untuk mendeskripsikan spesifikasi sistem baru melalui Data Flow Diagrams, Data Dictionary, Structured English, dan Data Structure Diagrams. Spesifikasi sistem tersebut dinyatakan dalam suatu dokumen yang disebut Spesifikasi Terstuktur (Structured Specification).

b. Perangkata Pemodelan Analisis Tersetruktur

  Perangkat Pemodelan Analisis Terstruktur adalah alat bantu pemodelan yang digunakan untuk menggambarkan hasil pelaksanaan Analisis Terstruktur. Perangkat Analisis Terstruktur antara lain adalah: 1.

   Diagram Konteks

  Diagram konteks adalah diagram yang terdiri dari suatu proses dan menggambarkan ruang lingkup suatu sistem. Diagram konteksmerupakan level tertinggi dari DFD yang menggambarkan seluruh input ke sistem atau output dari sistem. Ia akan memberi gambaran tentang keseluruhan sistem. Sistem dibatasi oleh boundary (dapat digambarkan dengan garis putus). Dalam diagram konteks hanya ada satu proses. Tidak boleh ada store dalam diagram konteks. Diagram konteks berisi gambaran umum (secara garis besar) sistem yang akan dibuat. Secara kalimat, dapat dikatakan bahwa diagram konteks ini berisi siapa saja yang memberi data (dan data apa saja) ke sistem, serta kepada siapa saja informasi (dan informasi apa saja) yang harus dihasilkan sistem.

2. Diagram Aliran Data atau Data Flow Diagram (DFD)

  Diagram untuk menggambarkan aliran data dalam sistem, sumber dan tujuan data, proses yang mengolah data tersebut, dan tempat penyimpanan datanya. Keuntungan dari diagram arus data adalah memungkinkan pengembangan sistem dari level yang paling tinggi dan memecah menjadi level yang lebih rendah.Beberapa simbol yang digunakan DFD adalah sebagai berikut : a.

  Entitas luar (external entity) Suatu yang berada diluar sistem, tetapi ia memberikan data kedalam sistem atau memberikan data dari sistem, disimbolkan dengan suatu kotak notasi. External Entity tidak termasuk bagian dari sistem. Bila sistem informasi dirancang untuk suatu bagian lain yang masih terkait menjadi external entity.

  b.

  Proses (Process) Proses merupakan apa yang dikerjakan oleh sistem. Proses dapat mengolah data atau aliran data masuk menjadi aliran data keluar. Proses berfungsi mentransformasikan suatu atau beberapa data keluaran sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan. Setiap proses memiliki satu atau beberapa masukan serta menghasilkan satu atau beberapa data kelurahan. Proses sering juga disebut bubble.

  c.

  Arus data (Data Flow) Arus data merupakan tempat mengalirnya informasi dan digambarkan dengan garis yang menghubungkan komponen dari sistem. Arus data ditunjukan dengan arah panah dan garis diberi nama atas arus data yang mengalir. Arus data ini mengalir diantara proses, data store dan menunjukan arus data dari data yang berupa masukan untuk sistem atau hasil proses sistem.

  d.

  Simpanan data (Data Store) Simpanan data merupakan tempat penyimpanaan data yang ada dalam sistem. Data store dapat disimbolkan dengan dua garis sejajar atau dua garis dengan salah satu sisi samping terbuka. Proses dapat mengambil data dari atau memberikan data ke simpanan data

  3. Kamus Data (Data Dictionary)

  Merupakan suatu tempat penyimpanan (gudang) dari data dan informasi yang dibutuhkan oleh suatu sistem informasi. Kamus data digunakan untuk mendeskripsikan rincian dari aliran data atau informasi yang mengalir dalam sistem, elemen-elemen data, file maupun basis data (tempat penyimpanan) dalam DFD.

  4. Diagram Entitas-Relasi atau Entity-Relationship Diagram (ERD)

  ERD merupakan notasi grafis dalam pemodelan data konseptual yang mendeskripsikan hubungan antara penyimpanan. ERD digunangan untuk memodelkan struktur data dan hubungan antar data, karena hal ini relative kompleks. Dengan ERD kita dapat menguji model dengan mengabaikan proses yang dilakukan. ERD menggunakan sejumlah notasi dan simbol untuk menggambarkan struktur dan hubungan antar data, pada dasarnya ada 3 macam simbol yang digunakan: a.

  Entity Entity adalah suatu objek yang dapat di identifikasi dalam lingkaran pemakai, sesuatu yang penting bagi pemakai dalam konteks sistem yang akan dibuat.

  b.

  Atribut Entity mempunyai elemen yang disebut atribut dan berfungsi mendeskripsikan karakter entity.

  c.

  Relasi Relasi merupakan gugusan entitas yang berhubungan antar entitas atau beberapa entitas.

2.7. Bahasa pemrograman yang di gunakan

  Dalam pembuatan aplikasi klasifikasi berita otomatis, menggunakan bahas pemrograman C#.

2.7.1 Bahasa Program C#

Dokumen baru

PENGARUH PENERAPAN MODEL DISKUSI TERHADAP KEMAMPUAN TES LISAN SISWA PADA MATA PELAJARAN ALQUR’AN HADIS DI MADRASAH TSANAWIYAH NEGERI TUNGGANGRI KALIDAWIR TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

119 3984 16

PENGARUH PENERAPAN MODEL DISKUSI TERHADAP KEMAMPUAN TES LISAN SISWA PADA MATA PELAJARAN ALQUR’AN HADIS DI MADRASAH TSANAWIYAH NEGERI TUNGGANGRI KALIDAWIR TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

40 1057 43

PENGARUH PENERAPAN MODEL DISKUSI TERHADAP KEMAMPUAN TES LISAN SISWA PADA MATA PELAJARAN ALQUR’AN HADIS DI MADRASAH TSANAWIYAH NEGERI TUNGGANGRI KALIDAWIR TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

40 945 23

PENGARUH PENERAPAN MODEL DISKUSI TERHADAP KEMAMPUAN TES LISAN SISWA PADA MATA PELAJARAN ALQUR’AN HADIS DI MADRASAH TSANAWIYAH NEGERI TUNGGANGRI KALIDAWIR TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

21 632 24

PENGARUH PENERAPAN MODEL DISKUSI TERHADAP KEMAMPUAN TES LISAN SISWA PADA MATA PELAJARAN ALQUR’AN HADIS DI MADRASAH TSANAWIYAH NEGERI TUNGGANGRI KALIDAWIR TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

28 790 23

KREATIVITAS GURU DALAM MENGGUNAKAN SUMBER BELAJAR UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM DI SMPN 2 NGANTRU TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

60 1348 14

KREATIVITAS GURU DALAM MENGGUNAKAN SUMBER BELAJAR UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM DI SMPN 2 NGANTRU TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

66 1253 50

KREATIVITAS GURU DALAM MENGGUNAKAN SUMBER BELAJAR UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM DI SMPN 2 NGANTRU TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

20 825 17

KREATIVITAS GURU DALAM MENGGUNAKAN SUMBER BELAJAR UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM DI SMPN 2 NGANTRU TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

32 1111 30

KREATIVITAS GURU DALAM MENGGUNAKAN SUMBER BELAJAR UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM DI SMPN 2 NGANTRU TULUNGAGUNG Institutional Repository of IAIN Tulungagung

41 1350 23