## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA TF-IDF DENGAN SQL QUERY UNTUK KASUS PENCARIAN PADA SISTEM INFORMASI DOKUMENTASI ARSIP (SIDOKAR)
Dian Asmarajati 1)
1) Teknik Informatika, Universitas Sains Al-Qur’an
Email : dianaj@fastikom-unsiq.ac.id

## ABSTRAK
Arsip  merupakan  salah  satu  sumber  informasi  yang  berfungsi  penting  untuk  menunjang  proses kegiatan administrasi dan manajemen pada sebuah instansi dalam berbagai bentuk dan media. Tidak hanya pengelolaan  arsip  tetapi  diperlukan  juga  fitur  pencarian.  Proses  pencarian  yang biasanya  digunakan  adalah SQL query dengan susunan dari beberapa perintah dasar SQL untuk menghasilkan hasil pencarian yang sesuai. Namun dengan SQL query tersebut belum cukup untuk melakukan seleksi dan untuk menemukan data yang relevan  dikombinasikan  dengan  Algoritma  TF-IDF.  Dengan  demikian  maka  perlu  dibuatnya  aplikasi perbandingan  antara  Algoritma  TF-IDF  dengan  SQL  query  untuk  mengetahui  efisiensi  waktu  proses  dan keefektifan dalam kesesuaian hasil pencarian data pada suatu data arsip. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah dalam hal kecepatan proses atau running time SQL query lebih efisien dari pada Algoritma TF-IDF sedangkan dalam hal kesesuaian hasil pencarian data relevan Algoritma TF-IDF lebih efektif dari pada SQL query.
Kata Kunci : Arsip, Sistem Pencarian, Perbandingan, SQL query, Algoritma TF-IDF

## ABSTRACT
Archive  is  one  source  of  information  that  functions  is  important  to  support  the  process  of administrative  and  management  activities  in  an  agency  in  various  forms  and  media.  Not  only  archive management, but also a search feature is needed. The search process that is usually used is SQL query with an arrangement of some basic SQL commands to produce the appropriate search results. However, the SQL query is not enough to make a selection and to find relevant data combined with the TF-IDF algorithm. Thus it is necessary to make a comparison application between the TF-IDF Algorithm with SQL query to find out the efficiency of processing time and effectiveness in the suitability of data search results on an archive data. The results obtained from this research are that the speed of processing or running time of SQL queries is more efficient than the TF-IDF algorithm while in terms of the suitability of relevant data search results the TF-IDF algorithm is more effective than SQL queries.
Keywords: Archive, Search System, Comparison, SQL query, TF-IDF Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Arsip  merupakan  rekaman  kegiatan  atau peristiwa  dalam  berbagai  bentuk  dan  media dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi  yang  dibuat  dan  diterima  oleh lembaga  atau  instansi  pemerintah  maupun swasta.(Simangunsong,  2018)  Tidak  hanya pengelolaan  suatu  surat  tetapi  juga  pada pencarian  suatu  dokumen  arsip  tersebut. Terdapat ratusan atau ribuan arsip pada setiap instansi yang masing-masing dokumen memiliki  banyak  informasi  didalamnya. Apalagi  jika  terjadi  penambahan  dokumen pada arsip setiap saat. Begitu banyak dokumen yang  tertumpuk  dan  menyebabkan  kesulitan untuk mencari dokumen tersebut.
Apabila  pada  Kecamatan  Mojotengah setiap tahunnya memiliki 2000 data arsip yang terdiri dari surat masuk dan surat keluar. Maka dengan  kurun  waktu  5  tahun  sudah  menjadi 10000  data  arsip.  Dan  data  setiap  tahunnya tidak  dapat  dipastikan  dalam  bentuk  angka karena  pasti  berbeda-beda.  Pencarian  yang manual  sangat  memakan  waktu  lama  untuk menemukan  dokumentasi  arsip  surat  yang ingin  dicari.  Dengan  demikian,  bagaimana cara  mendapatkan  suatu  informasi  dengan mudah,  cepat,  akurat  dan  sesuai  dalam pencarian  arsip.  Salah  satu  solusi  dari permasalahan  ini  adalah  dibuatnya  sistem pencarian.
Sistem  pencarian  adalah  salah  satu  alat bantu  untuk  mencari  suatu  informasi  yang sesuai  dengan  apa  yang  diinginkan.  Dengan sistem pencarian suatu  proses pencarian akan memberikan  efisiensi  waktu  dan  kesesuaian hasil  pencarian  pada  data  arsip.  Sistem pencarian pada arsip sangat dibutuhkan untuk mempermudah bagi penguna. Proses pencarian  yang  biasa  digunakan  adalah  SQL query  dengan  susunan  dari  beberapa  perintah dasar SQL untuk menghasilkan hasil pencarian yang  sesuai.  Pada  pencarian  di  sistem pencarian sering kali pengguna lupa dan tidak mengetahui kata yang dicari dengan pasti dan untuk  menemukan  data  yang  relevan  dengan kebutuhan  dari  penggunanya  secara  otomatis di  perlukannya  algoritma  dalam  query pencarian. Salah satu algoritma yang
digunakan  untuk  mencari  data  yang  relevan pada pencarian adalah algoritma TF-IDF.
SQL  query  bekerja  dengan  memanggil satu  persatu  tabel  data  yang  dicari  dalam proses pencarian sedangkan algoritma TF-IDF memiliki keunggulan dalam memfilter. Algoritma  TF-IDF  memerlukan  script  yang panjang  tetapi  memiliki  tahap-tahap  proses dengan  menghilangkan  sesuatu  yang  tidak diperlukan  dapat  membuat  pencarian  dengan cepat.  Proses  pencarian  yang  sama-sama menggunakan query tetapi mengkombinasikan beberapa  langkah  dari  algoritma  TF-IDF seperti  proses  penghilangan  tanda  baca, merubah kata menjadi huruf kecil, meghilangkan kata umum, mencari kata dasar, mengindeks  dokumen,  menghitung  jumlah kata menggunakan metode TF-IDF, perangkingan  suatu  data  berdasarkan  tingkat relevansinya.
Pencarian  menggunakan  fitur  pencarian dari  SQL  query  dengan  yang  menggunakan algoritma  TF-IDF  apakah  akan  berpengaruh terhadap  kecepatan  proses  pencarian  dan kesesuaian  hasil  pencarian  pada  data  yang dicari. Dikarenakan belum diketahui perbandingan  kedua  proses  pencarian  maka perlu dibuatnya aplikasi perbandingan algoritma  TF-IDF  dan  SQL  query  untuk mengetahui  kecepatan  dan  kesesuaian  data pada masing-masing proses pencarian tersebut. Kemudian dilakukan analisa perbandingan  efisiensi  waktu  pemprosesan dan  keefektifan  pencarian  dari  dua  cara  yang berbeda.  Peneliti  hanya  membandingkan proses pencarian menggunakan algoritma TF- IDF  dengan  query  sql  pada  MySQL  dan bagaimanakah pengaruhnya terhadap efisiensi waktu proses dan keefektifan pada kesesuaian hasil dari pencarian data pada suatu data arsip. ( Safitri, 2013)

## 2. METODE
Metode pengumpulan data dalam penelitian  ini  dilakukan  untuk  memperoleh data yang nantinya data tersebut dapat dianalisa dan  diolah  oleh  penulis,  sehingga  penulis mengetahui  penyelesaian  dari  masalah  yang dihadapi.
a. Observasi
Merupakan teknik pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan
terhadap  Sistem  Arsip  (SIDOKAR)  pada Kecamatan  Mojotengah  secara  langsung, kemudian menarik kesimpulan dari beberapa kendala yang ada.. Pada penelitian ini, yang dijadikan sebagai data utama arsip dari  SIDOKAR  yang  berjumlah  50  data terdiri dari 25 arsip surat masuk dan 25 arsip surat keluar.
b. Wawancara
Merupakan teknik pengumpulan data dengan  melakukan  tanya  jawab  secara langsung terhadap bagian kepegawaian yang bertanggung jawab mengelola surat
menyurat di Kecamatan Mojotengah.
Wawancara  untuk  memperoleh  data-data yang  dibutuhkan  oleh  penulis  seperti prosedur dan mekanisme pengarsipan surat.
c. Studi Literatur
Merupakan teknik pengumpulan data
pengetahuan  dengan  mempelajari  buku- buku, jurnal, artikel dan koleksi perpusatakaan  yang  berkaitan  dengan penulisan  tugas  akhir  yang  berhubungan tentang arsip, sistem temu kembali informasi,  studi  komparasi  dan  algoritma TF-IDF.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap pertama dalam merancang aplikasi perbandingan pada pencarian dengan merancang  alur  proses  yang  dikerjakan  oleh aplikasi.  Alur  proses  yang  akan  digambarkan meliputi dua proses yaitu pencarian menggunakan  SQL  Query  dan  pencarian menggunakan  Algoritma  TF-IDF  sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Proses Pencarian menggunakan SQL Query
Gambar 2. Diagram Alir Proses Pencarian menggunakan Algoritma TF-IDF
Pada  Gambar  1.  Terdiri  dari  proses-proses berikut  :  Masukkan  kata  kunci  pencarian, Pengecekan Kata Kunci, Perbandingan dengan database dokumen, Hasil pencarian
Sedangkan  pada  Gambar  2.  Terdiri  dari proses-proses berikut: Memasukkan kata kunci pencarian, Pengecekan kata kunci, Menghilangkan  kata-kata  umum  (filtration),
Stemming,  Perbandingan  dengan  database dokumen, Perhitungan bobot TF-IDF,
Perangkingan, Hasil pencarian Pada Tahap kedua yaitu Analisis
Pencarian  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  /
Information  Retrieval  System  (IRS)  dengan Pembobotan  Kata  menggunakan  Algoritma Term  Frequency –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF). Sebelum dilakukan pembobotan kata (TF- IDF) dilakukan indexing. Pembangunan index dari koleksi dokumen merupakan tugas pokok pada tahapan prepocessing di dalam Information  Retrieval.  Tahap-  tahap  pada preprocessing adalah :
• Tahap  Tokenizing  adalah  pengambilan kata-kata  (term)  dengan  cara  menghapus karakter  tanda  baca  yang  terdapat  pada dokumen  dan  mengubah  kumpulan  kata menjadi  huruf  kecil  (lowercas).  Kata Kunci  (KK)  :  Rakor  Persiapan  Pelatihan Pengelolaan  Keuangan  ( Aziz,  Abdul.
(2015).
• Setelah  data  arsip  dijasikan  token  (per kata),  langkah  selanjutnya  adalah  proses pengecekan adanya kata umum pada data tersebut.  Apabila  ditemukan  kata  umum (misalnya  yang,  dari,  atau,  dan,  dengan, sedangkan,  mungkin  dan  sebagainya) maka  akan  dihapus.  Hal  tersebut  akan meningkatkan  akurasi  dari  pencarian dimana  suatu  yang  dicari  berbeda  kata satu dengan lainnya.
• Langkah  berikutnya  yaitu  stemming (mencari  kata  dasar).  Proses  stemming seperti  kata  membaca  dan  baca  akan diperoleh  bentuk  kata  dasar  yang  sama yaitu baca.
• Perhitungan bobot TF-IDF
Contoh : Kata Kunci (KK) : Rakor Persiapan Pelatihan Pengelolaan Keuangan o Menghitung Term  Frequency  (TF) Term Frequency (tf) merupakan frekuensi  kemunculan term  (t) pada dokumen (d)
Tabel 1. Perhitungan TF T er m TF K K D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 D 1 0 D 1 1 D 1 2 D 1 3 ra k or 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
si a p 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
la ti h 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 k el ol a 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
u a n g 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

## Tabel 2. Lanjutan Perhitungan TG
Te
r m TF D 1 4 D 1 5 D 1 6 D 1 7 D 1 8 D 1 9 D 2 0 D 2 1 D 2 2 D 2 3 D 2 4 D 2 5 ra ko r 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 si ap 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 lat ih 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
ke lol a 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 ua ng 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 o Menghitung Document Frequency (DF) Document Frequency (df) adalah banyaknya  dokumen  dimana  suatu term (t) muncul
Tabel 3. Perhitungan Document Frequency (DF)
DF
2 1 4 2 1
o Menghitung Inverse Document Frequency (IDF)
Tabel 4 Perhitungan Inverse Document
Frequency (IDF)
IDF log (d/df)
Log 25/2 = 1,097
Log 25/1 = 1,398
Log 25/4 = 0,796 Log 25/2 = 1,097
Log 25/1 = 1,398
o Perhitungan Pembobotan TF-IDF
Term Query Dalam setiap Dokumen
Tabel 5 Perhitungan Pembobotan TF-IDF T e r m W = TF * IDF
K K D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 D 1 0 D 1 1 D 1 2 D 1 3 r a k o r 1 , 0 9 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 si a p 1 , 3 9 8 0 0 0 0 0 0 0 1 , 3 9 8 0 0 0 0 0 la ti h 0 , 7 9 6 0 0 0 0 0 0 0 0 , 7 9 6 0 0 0 , 7 9 6 0 0 , 7 9 6 k el o la 1 , 0 9 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 , 0 9 7 0 0 u a n g 1 , 3 9 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 , 3 9 8 0 0
Tabel 6. Lanjutan Perhitungan Pembobotan

## TF-IDF
T e r m W = TF * IDF D 1 4 D 1 5 D 1 6 D 1 7 D 1 8 D 1 9 D 2 0 D 2 1 D 2 2 D 2 3 D 2 4 D 2 5 r a k o r 1 , 0 9 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0  1 , 0 9 7 0
si a p 0  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0
l a ti h 0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 , 7 9 6
0  0
k e 0  0 0 0 0 0 0 0 0 1 , 0  0
l o l a 0 9
7
u a n g 0  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0
Dikarenakan  terdapat  kata  kunci  putri memiliki  nilai  idf=0  maka  perhitungan  bobot nya menggunakan rumus:
W ij = tf ij x (log (D/df j )+1)
Berhubung nilai idf≠0 maka lanjut pembobotan  masing-masing  dokumen.  Dan semisal  memiliki  nilai  W=0  berarti  tidak termasuk  data  yang  dicari  karena  tidak memiliki  bobot.
Bobot (W) untuk D8    = 0 + 1,398 + 0,796 + 0 + 0         = 2,194 Bobot (W) untuk D11  = 0 + 0 + 0,796 + 1,097 + 1,398  = 3,291 Bobot (W) untuk D13  = 0 + 0 + 0,796 + 0 + 0 = 0,796 Bobot (W) untuk D14  = 1,097 + 0 + 0 + 0 + 0
= 1,097
Bobot (W) untuk D23  = 0 + 0 + 0,796 + 1,097
+ 0         = 1,893
Bobot (W) untuk D24  = 1,097 + 0 + 0 + 0 + 0
= 1,097
Setelah bobot masing-masing dokumen diketahui, maka dilakukan proses pemeringkatan  atau  perankingan  dokumen berdasarkan besarnya tingkat kerelevan (kesesuaian) dokumen terhadap query , dimana semakin  besar  nilai  bobot  dokumen  terhadap query maka  semakin  besar  tingkat  similaritas dokumen tersebut terhadap query yang dicari.
o Hasil  dan  Perankingan  Dokumen terhadap Query
Tabel 7. Hasil dan Perankingan Dokumen
terhadap query D8 D11  D13  D14  D23  D24
W 2,19 4 3,29 1 0,79 6 1,09 7 1,89 3 1,09 7 Ran k II I VI IV III V
Dengan  demikian  dapat  dihasilkan  daftar dokumen teranking berdasarkan nilai kesesuaian  (similarity)  antara  dokumen  dan query masukan yang kemudian akan diberikan kepada pengguna. Dari hasil pembobotan dan perankingan  dapat  diketahui  bahwa  dokumen 11 memiliki tingkat relevansi tertinggi disusul dokumen  8  lalu  dokumen  23,  dokumen  14, dokumen 24 dan terkecil adalah dokumen 13.
• Analisis  Pencarian  menggunakan  SQL query
Memasukkan  keyword  (kata  kunci)  pada sistem  pencarian.  Bahwa  pada  sql  query biasa pencarian tidak dilakukannya prepocessing seperti  pencarian  pada sistem  temu  kembali  informasi  (IRS). Tahap  pencariannya  hanya  dilakukan pengecekkan query pada data yang sesuai dengan database. Pencarian menggunakan SQL  query  ataupun  TF-IDF  sama-sama menggunakan query hanya saja pada TF- IDF  menambahkan  penghitungan  bobot term  dan  dilakukannya prepocessing untuk mencari kemiripan kata kunci pada suatu data yang dicari .
Tahap  Selanjutnya  yaitu  Implementasi  dan Pengujian
Gambar 3. Pengujian Asip Surat Masuk dengan Kata Kunci Normal
Arsip Surat Masuk
Pengujian  dengan  Kata  Kunci  :  Kegiatan Pelatihan
Gambar 4. Pengujian Arsip Surat Keluar dengan Kata Kunci Normal
Arsip Surat Keluar
Pengujian  dengan  Kata  Kunci  :  Rapat Koordinasi

## Analisa Hasil Pengujian Perbandingan
Gambar 5. Grafik Perbandingan Waktu Proses Arsip Surat Masuk
Dari  grafik  diatas  menunjukan  bahwa  pada pada  pencarian  menggunakan  Algoritma  TF- IDF  lebih  memakan  waktu  proses  lebih  lama dari  SQL  query.  Dapat  disimpulkan  bahwa pencarian menggunakan SQL query memiliki tingkat efisiensi dari Algoritma TF-IDF
Analisa  Pengujian  Perbandingan  Waktu Proses pada Arsip Surat Keluar

## Gambar 6. Grafik Perbandingan Waktu Proses Arsip Surat Keluar
Sama  dengan  pencarian  Arsip  Surat  Masuk bahwa  pada  pencarian  Arsip  Surat  Keluar  ini Algoritma  TF-IDF  lebih  memakan  waktu proses  lebih  lama  dari  SQL  query.  Dapat disimpulkan  bahwa  pencarian  menggunakan SQL  query  memiliki  tingkat  efisiensi  dari Algoritma TF-IDF.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  analisis,  perancangan, implementasi  dan  pengujian  yang  telah dilakukan pada Analisis perbandingan Algoritma  TF-IDF  dengan  SQL  query  untuk kasus  pencarian  pada  Sistem  Informasi Dokumentasi Arsip (SIDOKAR) yang penulis teliti, maka dapat diambil kesimpulan:
1. Mengetahui perbandingan antara Algoritma TF-IDF dengan SQL query pada SIDOKAR dalam  hal  efisiensi  waktu  proses  dan keefktifan  dalam  kesesuaian  hasil  proses pencarian data pada data arsip.
2.  Perbandingan  waktu  proses  arsip  surat masuk  maupun  arsip  surat  keluar  bahwa SQL  query  lebih  efisien  dibandingkan Algoritma  TF-IDF  pada  kecepatan  waktu prosesnya.  Karena  pada  penelitian  arsip surat masuk waktu proses pada SQL query memiliki  rata-rata  0,110  S  sedangkan Algoritma  TF-IDF  adalah  4,452  S.  Begitu pula  dengan  penelitian  arsip  surat  keluar waktu  proses  pada  SQL  query  memiliki rata-rata 0,481 S sedangkan Algoritma TF- IDF adalah 6,238 S.
3.  Dengan  melakukan  analisa  menggunakan hardware  yang  berbeda  dan  memiliki spesifikasi  lebih  tinggi.  Berpengaruh  pada pencarian bahwa yang menggunakan hardware spesifikasi lebih tinggi menyatakan lebih cepat dari pada hardware yang  lebih  rendah.  Karena  pada  penelitian arsip  surat  masuk  waktu  proses  pada  SQL query memiliki rata-rata 0,108 S sedangkan
Algoritma  TF-IDF  adalah  2,767S.  Begitu pula  dengan  penelitian  arsip  surat  keluar waktu  proses  pada  SQL  query  memiliki rata-rata 0,212 S sedangkan Algoritma TF- IDF adalah 3,179 S.
4.  Perbandingan  kesesuaian  hasil  pada  arsip masuk  maupun  arsip  surat  keluar  bahwa Algoritma TF-IDF lebih efektif
dibandingkan SQL query.
Karena pada penelitian arsip surat masuk yang menggunakan  Algoritma  TF-IDF  memiliki persentase 100% sedangkan SQL query hanya 12,5%.  Begitu  pula  dengan  penelitian  arsip surat  keluar  Algoritma  TF-IDF  memiliki persentase 100% sedangkan SQL query hanya 22,22%.
4.2. Saran
1. Apabila  akan  menerapkan  Algoritma  TF- IDF  untuk  pencarian  data  pada  arsip  surat disarankan melakukan perbandingan dengan  algoritma-algoritma  yang  dapat mempercepat waktu proses pencarian. Agar memperoleh  pencarian  yang  efisien  dan efektif  salah  satunya  adalah  penggunaan Algoritma Hamming Distance.
2. Optimalisasi  query  TF-IDF  dan  proses pencarian agar waktu pencarian lebih cepat.
3. Untuk pengembangan sistem sehingga pada pencarian dapat mencari tidak berdasarkan “perihal” dan “asal surat” maupun “kepada” tetapi dapat seluruhnya.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Aziz,  Abdul.  (2015). Penerapan  Metode  Term Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  Dan  Cosine  Similarity  Pada Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Untuk Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis  Web
(Studi  Kasus:  Syarah  Umdatil  Ahkam).
Jurnal Teknik Informatika, 11(2), 151.
Safitri,  Rima  Noer.  2013 Penerapan  Metode Term Frequency Inverse Docment Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity pada Sistem Temu Kembali Informasi untuk
Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis  Web (Studi  Kasus:  Syarah  Umdatil  Ahkam). Jurnal Teknik Informatika 11(2), 151.
Simangunsong.  (2018).  Sistem  Informasi Pengarsipan  Dokumen  Berbasis  Web. Jurnal Mantik Penusa, (1)