## ALGORITMA STEMMING DALAM BAHASA BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN N-GRAM
I Putu Satwika 1* , Helmy Syahk Alam 2
1 Informatika, STMIK Primakara
2 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primakara
Email: satwika@primakara.ac.id
Abstrak: Bahasa daerah merupakan salah satu warisan bangsa yang harus tetap dilestarikan. Menurut hasil survey yang dilakukan oleh UNESCO, 11% bahasa yang ada di dunia terdapat di Indonesia. Data yang diperoleh menunjukkan bahwa 9 bahasa daerah di papua telah punah dan terdapat lebih dari 50 bahasa daerah terancam punah.Bahasa Bali merupakan salah satu bahasa daerah yang ada di Indonesia dan tentunya memiliki ancaman terhadap  kepunahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  suatu  algoritma  stemming  untuk  dapat memperoleh  kata  dasar  dari  suatu  kata  berimbuhan  dalam  bahasa  Bali.  Stemming  merupakan  salah  satu algoritma  yang  sangat  penting  dibutuhkan  dalam  metode-meteode  perolehan  informasi  dan  text-mining. Algoritma yang dikembangkan merupakan algoritma yang mengawali penelitian-penelitian dalam bidang text- mining  dan  information  retrieval  dalam  bahasa  Bali.  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  diketahui  bahwa pendekatan  dengan  menggunakan  teknik  n-gram  analisis  menghasilkan  akurasi  yang  kurang  memuaskan. Dalam penelitian ini digunakan metode tambahan dengan menambahkan kamus pada algoritma yang dirancang dengan mencocokkan kata dasar dengan data yang ada pada kamus. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa metode tersebut mampu meningkatkan akurasi dari 54% menjadi 80% bergantung pada jumlah kata dasar yang ada pada kamus.
Kata Kunci: stemming, Bahasa Bali, algoritma, information retrieval.
Abstract: Regional languages are one of the nation's heritage that must be preserved. According to the results of a survey conducted by UNESCO, 11% of the world's languages are found in Indonesia. The data obtained shows that 9  regional  languages  in  Papua  have  become  extinct  and  there  are  more  than  50  regional  languages  that  are threatened with extinction. Balinese is one of the regional languages in Indonesia and certainly has a threat of extinction. This study aims to create a stemming algorithm to be able to obtain basic words from affixed words in Balinese.  Stemming  is  one  of  the  most  important  algorithms  needed  in  information-gathering  and  text-mining methods.  The  developed  algorithm  is  an  algorithm  that  initiates  research  in  the  fields  of  text-mining  and information retrieval in Balinese. From the results of the research conducted, it is known that the approach using the n-gram analysis technique produces unsatisfactory accuracy. In this study an additional method was used by adding a dictionary to the algorithm designed by matching the basic words with the data in the dictionary. The results of the study show that this method can increase accuracy from 54% to 80% depending on the number of basic words in the dictionary
Keywords: stemming, Balinese language, algorithm, information retrieval.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara dengan suku bangsa yang sangat banyak. Hal ini  tentunya  membuat  Indonesia  memiliki beragam  bahasa  daerah  yang  tersebar  dari Sabang  sampai  Merauke.  Bahasa  daerah merupakan  salah  satu  warisan  budaya  dari Bangsa Indonesia. Menurut UNESCO terdapat 6000  bahasa  berbeda  yang  dituturkan  di seluruh  dunia  dan  Indonesia  memiliki  700 bahasa  daerah  yang  berarti  11%  bahasa  di dunia terdapat di Indonesia. Namun demikian, setengah  dari  bahasa-bahasa  tersebut  akan
punah  pada  abad  ini.  Hal  ini  tentunya merupakan  berita  yang  tidak  baik.  Hal  ini terutama  terjadi  di  kota-kota  besar  yang masyarakatnya  lebih  heterogen  sehingga membutuhkan penggunaan bahasa yang sama untuk berkomunikasi.
Apabila  hal  ini  terus  berlanjut,  budaya berbahasa daerah akan semakin pudar. Hal ini akan  sangat  berbaya  apabila  terus  dibiarkan yang  dapat  menyebabkan  punahnya  suatu bahasa daerah. Bahkan menurut berita harian, lebih dari 50 bahasa daerah terancam punah karena jumlah penutur yang telah lanjut usia
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 55 – 63
dan  sangat  sedikit  anak  muda  yang menuturkannya.  Bahkan  sembilan  bahasa daerah  papua  telah  punah  karena  tidak  ada yang menuturkannya. Berita ini juga didukung oleh  dikti  yang  memasang  berita  tentang bahasa daerah yang terancam punah.
Menjaga bahasa daerah agar tidak punah merupakan  tugas  dan  tanggungjawab  kita semua terlebih untuk para putra-putri daerah yang  sebenarnya  bahasa  ibu  mereka.  Bahasa daerah  ini  merupakan  bahasa  yang  telah dipergunakan  sejak  ratusan  tahun  yang  lalu dan telah diciptakan tidak dengan waktu yang singkat.  Menjaga  bahasa  daerah  tetap  lestari memiliki  peran  penting  untuk  banyak  hal seperti  untuk  menunjukkan  identitas  suku bangsa, sebagai alat perekat rasa persaudaraan  di  perantauan,  alat  ungkap kebudayaan, bagian  dari  mozaik kebudayaan Indonesia  dan  dunia,  dan  jembatan antargenerasi  karena  dengan  berbahasa daerah  berarti  kita  telah  menggunakan bahasa orang tua atau leluhur.
Bahasa Bali merupakan salah satu bahasa daerah  yang  dituturkan  oleh  orang-orang suku Bali sejak lama. Bahasa ini sudah mulai ditinggalkan karena tergerus dengan kebudayaan  luar.  Hal  ini  dikarenakan  salah satu dampak yang diberikan oleh berkembang pesatnya  sektor  pariwisata  di  Bali  yang menjadikan  masyarakat  Bali  mempelajari bahasa-bahasa  asing  dan  meninggalkan bahasa daerahnya. Selain itu turis-turis lokal yang  berbahasa  nasional  juga  memberikan dampak  kepada  masyarakat  untuk  lebih mempelajari bahasa nasional daripada bahasa daerahnya.
Hal  ini  apabila  terus  dibiarkan  tentunya akan  menyebabkan  kepunahan  bahasa  Bali yang  menyebabkan  kebudayaan  daerah  Bali yang  terkenal  hingga  mancanegara  akan kehilangan  jatidiri.  Berbagai  informasi tentang  keberadaan  kebudayaan  akan  sulit diungkap  karena  tidak  ada  lagi  yang  mampu untuk  mengungkapkan  dan  mengerti  hal tersebut.  Dokumen-dokumen  dalam  bahasa Bali  akan  hanya  menjadi  barang  di  museum karena  tidak  ada  yang  mampu  untuk mempelajari  dan  mengerti  maksud  dari tulisan dan bahasa yang digunakan.
Perkembangan  ilmu  dan  teknologi diharapkan  mampu  untuk  tetap  selaras
dengan kebudayaan dan cara-cara tradisional agar  tidak  menggeser  nilai-nilai  yang  telah dipupuk  sejak  nenek  moyang.  Kemanjuan teknologi  seharusnya  mampu  memberikan kontribusi  untuk  menjaga  dan  melestarikan kebudayaan  yang  telah  ada.  Ilmu  dan teknologi  yang  telah  ada  harus  dapat dimanfaatkan untuk dapat menjaga kelestarian budaya. Penelitian  ini  merupakan  penelitian pendahu-luan yang nantinya dapat dilanjutkan untuk proses information retrieval dan text mining terhadap dokumen- dokumen  yang  berbahasa  Bali.  Pada penelitian  ini  akan  dikembangkan  metode stemming yaitu metode untuk dapat mencari kata  dasar  dari  kata  setelah  diberikan imbuhan.  Hal  ini  dikarenakan  metode  ini merupakan  meteode  praproses  yang  sangat penting  untuk  dapat  dipergunakan  dalam berbagai  meteode  information  retrieval  dan text  mining.  Penelitian  ini  sangat  penting dilakukan  karena  belum  dikembangkannya metode stemming untuk bahasa Bali.
Penelitian untuk mengembangkan metode  stemming  khusus  untuk  bahasa  Bali perlu  dilakukan  karena  meteode  stemming untuk  bahasa  lain  belum  tentu  dapat dipergunakan pada bahasa Bali. Hal ini dapat ditunjukkan  dengan  metode  stemming  yang telah baik untuk bahasa Inggris ternyata tidak dapat  digunakan  untuk  stemming  bahasa Indonesia.  Salah  satu  alasan  mengapa  tidak dapat  dilakukan  adalah  struktur  dan morfologi  bahasa  yang  berbeda  utamanya setelah suatu kata diberikan suatu imbuhan.
Dengan dikembangkannya metode stemming  pada  penelitian  ini,  diharapkan dapat  mening-katkan  penelitian-peneltian lain  dalam  bidang  pe-rolehan  informasi  dan text  mining  khususnya  dokumen-dokumen yang  menggunakan  bahasa  Bali.  Dengan penerapan  ilmu  komputer  dan  sistem informasi  diharapkan  Segala  dokumen  dan informasi  yang  menggunakan  bahasa  Bali dapat tercatat dengan baik beserta pengertian yang terkandung dalam informasi tersebut.
Adapun  luaran  dari  enelitian  ini diharapkan  mampu  dipublikasikan  pada terbitan berkala ilmiah internasional sehingga dapat  dipelajari  secara  luas.  Dengan mengembangkan  metode  pada  penelitian  ini
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 55 – 63
diharapkan menjadi salah satu cara kontribusi ilmu  pengetahuan  dan  tekologi  untuk  dapat berperan aktif melestarikan bahasa daerah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian    terdahulu    yang penulis  jadikan acuan  antara  lain  penelitian dari  Rinci  Kembang  Hapsari  dan  Yunus  Juli Santoso tahun 2015 yang berjudul “Stemming Artikel Berbahasa Indonesia Dengan
Pendekatan  Confix-Stripping”.  Hasil  dari penelitian ini adalah mencari kata dasar dari kata imbuhan teks bebahasa Indonesia dalam sebuah  dokumen  menggunakan  pendekatan Confix-Stripping.
Penelitian dari Anita Guterres, Gunawan, Joan  Santoso  tahun  2019  yang  berjudul “Stemming  Bahasa  Tetun  Menggunakan Pendekatan Rule Based”. Hasil dari penelitian ini  adalah  algoritma  stemmingbahasa  Tetun menghasilkan  akurasi  sebesar  90.52% menggunakan pendekatan Rule Based.
Penelitian  dari  Rahardyan  Bisma  Setya Putra,    Ema  Utami,  dan  Suwanto  Raharjo tahun  2018  yang  berjudul  “Optimalisasi Stemming Kata Berimbuhan Tidak Baku Pada Bahasa  Indonesia  Dengan  Levenshtein Distance”.  penelitian  ini  berfokus  pada modifikasi  algoritma  Non-formal  Affix  untuk meningkatkan  akurasinya  dalam  stemming kata  berimbuhan  tidak  baku.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  hasil modifikasi  dengan  Levenshtein  Distance memiliki  tingkat  akurasi  96.6%,  sedangkan algoritma  Non-formal  Affix  memiliki  akurasi 73.3%  pada  saat  stemming  60  kata berimbuhan  tidak  baku.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  pendekatan  dengan Lenshtein  Distance  dapat  meningkatkan akurasi  algoritma  Nonformal  Affix  dalam melakukan stemming kata berimbuhan tidak baku.
Beberapa  penelitian  diatas      penulis jadikan   acuan   untuk   membuat  algoritma stemming  dalam  bahasa  Bali  untuk  dapat memperoleh  kata  dasar  dari  suatu  kata berimbuhan  dalam  bahasa  Bali  mengunakan pendekatan n-gram.

## 2.1. Stemming
Yang  dimaksud  dengan  stemming adalah salah satu cara yang digunakan untuk
meningkatkan performa Information Retrival dengan  cara  mentransformasi  kata-kata dalam sebuah dokumen teks ke kata dasarnya. Algoritma Stemming untuk bahasa yang satu berbeda  dengan  algoritma  stemming  untuk bahasa lainnya. Sebagai contoh Bahasa Inggris memiliki  morfologi  yang  berbeda  dengan
Bahasa Indonesia sehingga algoritma stemming  untuk  kedua  bahasa  tersebut  juga berbeda.  Proses  stemming  pada  teks berbahasa  Indonesia  lebih  rumit/kompleks karena  terdapat  variasi  imbuhan  yang  harus dibuang  untuk  mendapatkan  akar  kata  (root word)  dari  sebuah  kata.  Beberapa  algoritma stemming Bahasa Indonesia telah dikembangkan  sebelumnya.  Penggunaan algoritma stemming yang sesuai mempengaruhi  performa  sistem  Information Retrival. Stemming merupakan
proses  mengembalikan  berbagai macam  bentukan  kata  ke  dalam  sebuah representasi yang sama. Misalnya kata “berla ri”  dan  “dilarikan”  akan  diubah  menjadi sebuah  kata  yang  sama  yaitu  “lari”.  Metode stemming memerlukan masukan berupa kata yang terdapat dalam suatu dokumen, dengan menghasilkan  keluaran  berupa  root  word. Mencari kata dasar (akar kata) dari suatu kata yang berimbuhan di dalam bahasa Indonesia merupakan  pekerjaan  yang  kompleks. Berbeda  dengan  bahasa  Inggris  yang  hanya memiliki  imbuhan  berupa  suffixes  (akhiran), kata-kata  dalam  bahasa  Indonesia  bisa memiliki  imbuhan  yang  terdiri  dari  prefixes (awalan),  suffixes  (akhiran),  infixes  (sisipan) dan confixes (kombinasi dari awalan, akhiran dan  sisipan).  Penggunaan  imbuhan  di  dalam Bahasa  Indonesia  bisa  memakai  lebih  dari satu  prefiks  dan  sufiks  dalam  satu  kata. Sebuah kata dengan awalan bisa memiliki arti yang  berbeda  dari  kata  dasarnya.  hal  ini disebut  derivation  word.  selain  itu  sebuah awalan juga dapat mengubah huruf awal suatu akar  kata  yang  biasa  disebut  peluluhan, sehingga  dibutuhkan  pengkodean  ulang (recode) untuk menemukan kembali akar kata berdasarkan penggunaan awalan.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan oleh  Ledy  Agusta,  terdapat  dua  algoritma stemming yang sesui dengan morfologi untuk Bahasa Indonesia yaitu Algoritma Porter dan
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 55 – 63
Algoritma  Nazief  &  Adriani.  Dari  hasil penelitian  tersebut  didapatkan  kesimpulan bahwa:
a. Proses stemming dokumen teks berBahasa Indonesia menggunakan Algoritma  Porter  membutuhkan  waktu yang  lebih  singkat  dibandingkan  dengan stemming menggunakan Algoritma Nazief & Adriani.
b. Proses stemming dokumen teks berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma  Porter  memiliki  prosentase keakuratan (presisi) lebih kecil dibandingkan dengan stemming menggunakan  Algoritma  Nazief  &
Adriani.
c. Pada  proses  stemming  menggunakan Algoritma  Nazief  &  Adriani,  kamus  yang digunakan  sangat  mempengaruhi  hasil stemming.  Semakin  lengkap  kamus  yang digunakan  maka  semakin  akurat  pula hasil stemming.
Gambar 2.1 Desain algoritma Porter
Pada gambar 2.1 dapat diperhatikan skema dari algoritma porter untuk  melakukan  proses  pencarian  kata dasar  suatu  kata  berimbuhan.  Adapun langkah-langkah  algoritma  ini  adalah sebagai berikut:
1. Hapus Particle.
2. Hapus Possesive Pronoun.
3. Hapus  awalan  pertama.  Jika  tidak  ada lanjutkan  ke  langkah  4a,  jika  ada  cari maka lanjutkan ke langkah 4b.
4. Hapus  awalan  kedua,  lanjutkan  ke langkah 5a.
5. Hapus akhiran, jika tidak ditemukan maka kata  tersebut  diasumsikan  sebagai  root word.  Jika  ditemukan  maka  lanjutkan  ke langkah 5b.
6. Hapus  akhiran.  Kemudian  kata  akhir diasumsikan sebagai root word.
7. Hapus  awalan  kedua.  Kemudian  kata akhir diasumsikan sebagai root word.

## 2.2. Imbuhan Bahasa Bali
Dalam  bahasa  Bali  dikenal terdapat beberapa imbuhan yang hampir mirip  dengan  bahasa  Indonesia  yaitu pengater  (awalan),  seselan  (sisipan), pengiring  (akhiran),  pengater  muah pengiring  (awalan  dan  akhiran).  Dalam penambahan  imbuhan  juga  terjadi peluruhan  seperti  yang  terjadi  dalam bahasa  Inggris  dan  bahasa  Indonesia. Adapun  kata  yang  telah  memperoleh imbuhan  dalam  bahasa  Bali  disebut dengan kruna tiron

## 3. METODE
Pada  penelitan  ini  dilakukan  beberapa langkah  yang  harus  dilakukan  sebelum memperoleh hasil  stemming  dari  suatu  kata. Adapun  proses  tersebut  dapat  diperhatikan sesuai dengan gambar 1.
Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  adalah  dengan  mengumpulkan berbagai dokumen yang meggunakan bahasa Bali  untuk  dijadikan  sebagai  Korpus.  Korpus ini  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan analisis  terhadap  kata-kata  yang  ada  dalam bahasa  Bali.  Korpus  dapat  diperoleh  dari berbagai media baik elektronik maupun cetak yang  tentunya  semua  media  tersebut  harus dikonversi  terlebih  dahulu  kedalam  bentuk digital  agar  dapat  diolah  menggunakan computer.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan pendekatan eksperimen. Eksperimen dilakukan dengan membandingkan akurasi dari proses stemming  kata  berimbuhan  menjadi  bentuk kata  dasarnya.  Semakin  banyak  kata berimbuhan yang dapat diubah dengan benar ke dalam bentuk kata dasarnya, maka kinerja metode  yang  dikembangkan  juga  semakin baik.  Untuk  proses  validasi  terhadap stemming  ini,  penelitian  ini  juga  melibatkan beberapa  pakar  yang  berkecimpung  dalam kesusastraan  Bali.  Para  pakar  ini  akan melakukan  validasi  terhadap  hasil  stemming dari algoritma yang dikembangkan.
Gambar  3.1.  Alur  Algoritma Stemming Dengan Pendekatan Analisis N-gram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  input  data  terhadap  kata-kata berimbuhan  dan  kata-kata  dasar  dalam bahasa  Bali  dilakukan  secara  manual  ke dalam  basisdata.  Pada  awal  penelitian digunakan  sejumlah  523  kata  berimbuhan berikut  dengan  kata  dasarnya.  Untuk melakukan  pengujian  maka  dilakukan implementasi terhadap analisis n-gram. Dari hasil  analisis,  maka  selanjutnya  dibuatlah algoritma  stemming  untuk  mencari  kata dasar  dalam  bahasa  Bali.  Berikut  adalah algoritma yang diimplementasikan pada awal penelitian ini.

## A. Proses penghilangan seselan
1. IF  kata  IN  “kamus  kata  seselan”
THEN REMOVE –in-, -um-, - el-, -er-
.
B. Proses penghilangan awalan
2. IF  kata  diawali  oleh  awalan kategori_1  ( a-,  pra-,  pari-, pati-,  maka-,  saka-,  kuma-, ka-, sa- ) THEN:
a. IF awalan a-
i. REMOVE a- ii. IF kata_dasar “kruna wilangan”  and  kata  dasar  >  3 grams THEN kata_dasar TRUE iii. ELSE kata_dasar FALSE
b. ELSE
i. REMOVE prefix- ii. IF kata_dasar > 3 grams THEN kata_dasar TRUE iii. ELSE kata_dasar FALSE 3. IF  kata  diawali  oleh  awalan kategori_2 ( pa-, pi- ) AND kata_dasar > 3 grams THEN c. IF awal kata_dasar 2 KONSONAN  THEN  REMOVE pa-/pi- + 1 KONSONAN d. ELSE REMOVE pa-/pi- 4. IF  kata  diawali  oleh  awalan kategori_3 ( ma -) THEN e. IF kata_dasar > 3 grams THEN
IF huruf awal kata_dasar VOKAL THEN REMOVE m- ELSEIF huruf awal kata_dasar KONSONAN THEN REMOVE ma-
f. ELSE kata_dasar FALSE
5. IF  kata  diawali  oleh  awalan kategori_4 Anusuara ( ng-, ny-, nge-, nga- )  and  kata_dasar  >  3  grams THEN
g. IF awalan ng- THEN
i. IF  huruf  awal  kata_dasar VOKAL THEN  REMOVE  ng- AND ADD g-/k- di awal huruf.
h. IF awalan ny- THEN REMOVE ny-  AND  ADD  c-/j-/s-  di  awal huruf
i. IF  awalan  nge-/nga-  THEN REMOVE nge-/nga-
C. Proses penghilangan akhiran
6. IF  kata  diakhiri  oleh  akhiran kategori_1 (- ing, -ne) AND kata_dasar > 3 grams THEN REMOVE –ing/-ne
7. IF  kata  diakhiri  oleh  akhiran kategori_2  (-  e,  -a,  -n)  THEN kata_dasar > 4 grams THEN REMOVE –e/-a/-n
8. IF  kata  diakhiri  oleh  akhiran kategori_3  (-  ang,  -in,  -an)  and kata_dasar >= 4 grams THEN
a. IF  akhir  kata_dasar  2  VOKAL THEN REMOVE –ang/-in/-an
ELSE  IF  akhir  kata_dasar  –n  THEN REMOVE –nang/-nin/-nan
Dari hasil implementasi algoritma di atas dapat  diketahui  bahwa  sistem  yang  dibuat belum dapat menghasilkan akurasi yang baik. Hal  ini  dikarenakan  oleh  kompleksitas  dari penyusunan  kata  berimbuhan  dalam  bahasa
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 55 – 63
Bali. Selanjutnya adalah penjelasan mengenai permasalahan yang dihadapi dalam
implementasi  algoritma  versi  pertama  ini yang  mengakibatkan  nilai  akurasi  proses stemming  menggunakan  algoritma  yang dirancang tidak berhasil dengan baik.
Dalam  melakukan  penelitian  diketahui bahwa  kata  yang  memperoleh  imbuhan seselan  (sisipan)  dalam  Bahasa  Bali jumlahnya  sangat  terbatas.  Maka  dari  itu implementasi  digunakan  dengan  teknik hardcode  pada  bahasa  pemrograman sehingga  akan  lebih  mudah  dilakukan  dan mengurangi  kompleksitas  algoritma  ini.  Hal ini  dapat  terjadi  karena  tidak  diperlukan penambahan proses loop dan condition pada algoritma  yang  dibuat,  sehingga  proses pencarian kata dasar menjadi lebih efisien.
Di  dalam  bahasa  Bali  terdapat  banyak imbuhan  yang  apabila  melekat  pada  kata dasar tertentu maka terjadi proses peluruhan. Hal  ini  juga  menjadi  salah  satu  hal  yang menyebabkan  proses  pencarian  bentuk  kata dasar dari kalimat berimbuhan dalam bahasa Bali  menjadi  sangat  rumit.  Berikut  adalah contoh dari peluruhan tersebut:
1. N-  +  kancing  _  ngancing,  dimana  huruf k- menjadi ng-
2. N- + tunas _ nunas, dimana huruf t- menjadi n-
3. Ma-  +  embon  _  membon,  dimana  terjadi penggabungan huruf vokal mengikuti kata dasarnya.
Selain itu, dakan bahasa Bali juga terdapat penambahan  huruf  jika  kata  dasar  diberikan suatu  imbuhan  tertentu.  Sebagai  contoh adalah kata-kata berikut ini:
1. Gede  +  -ang  _  gedenang,  terdapat penambahan huruf -n-.
2. Beli + -in _ belinin, terdapat penambahan huruf -n-.
Dalam  bahasa  Bali  juga  terdapat  kata dasar yang bila diberikan imbuhan yang sama dapat berubah menjadi dua bentuk kata yang berbeda  namun  memiliki  makna  yang  sama. Sebagai  contoh  kata  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1. Gede + -ang _ gedeang/gedenang
2. Sauta + -ang _ satuang/satuayang
3. Bucu + -in _ bucuin/bucunin
4. Sari + -in _ sarinin/sariin.
5. Malu + -an _ maluan/malunan
6. Ciri + -an _ ceciren
Dari hasil penelitian diketahui bahwa imbuhan  anusuara  (n-) merupakan  imbuhan yang  aturan  pembentukan  katanya  paling rumit  dan  kompleks  bila  dibandingkan dengan  imbuhan  lainnya.  Hal  inilah  yang menyebabkan proses stemming menggunakan metode yang telah dikembangkan  gagal  memperoleh  akurasi yang tinggi. Hal ini dikarenakan  sistem tidak dapat mengetahui kata dasar dari suatu kata berimbuhan akibat kompleksitas pembentukan kata yang memperoleh imbuhan anusuara ini. Sebagai contoh aturan pembentukan kata yang memperoleh imbuhan anusuara (n-) pada suatu kata dasar yang diawali oleh huruf k dan g, maka awalan anusuara (n-) akan berubah menjadi ng- . Misalnya kata “kancing” menjadi “ngancing” dan kata “gebeg” menjadi “ngebeg”. Algoritma yang telah dibuat akan mengalami kebingungan  untuk  melakukan  proses stemming  karena  kata  berimbuhan  “ngebeg” mungkin  menjadi  kata  “kebeg”  (tidak memiliki  arti)  atau  “ge  beg”  (menggosok). Begitu juga kata “ngancing” yang  seharusnya menjadi  “kancing”  dan  “g  ancing”  (tidak memiliki  arti).  Kedua  pembentukan  kata  ini tidak  memiliki  ciri-ciri  khusus  yang menyebabkan  proses  stemming  terhadap kata- kata tersebut menjadi rumit dan sulit. Selain kata-kata bentuk dasar, dalam bahasa  Bali  juga  dikenal  bentuk-bentuk  kata lain  yang  dapat  berimbuhan  seperti  kruna satma  (kata  majemuk) dan  kruna  dwi  lingga (kata  ulang).  Dalam  penelitian  ini  tidak dibahas proses pembentukan kedua jenis kata ini.  Sistem  yang  dibuat  dalam  penelitian  ini tidak  melakukan  proses  stemming  terhadap kedua  jenis  kata  tersebut.  Hal  ini  untuk membuat  algoritma  yang  dibuat  agar  lebih sederhana  mengingat  waktu  yang  cukup terbatas.
Dari  hal-hal  di  atas  dapat  diketahui bahwa  proses  pencarian  kata  dasar  dalam bahasa  Bali  sangatlah  rumit  dan  kompleks. Tim  peneliti  mencoba  untuk  melakukan beberapa
metode untuk mampu meningkatkan hasil akurasi proses stemming, namun  tidak  diperoleh  hasil  yang  cukup signifikan.  Akhirnya  tim  peneliti  mencoba untuk  melakukan  studi  literatur  terhadap
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 55 – 63
proses  stemming  bahasa  lainnya  untuk mengetahui  apakah  terdapat  penelitian  yang memiliki  kendala  yang  sama  dengan penelitian yang dilakukan.
Dari  hasil  diskusi  dan  studi  literatur yang  cukup  mendalam,  maka  tim  sepakat untuk  melakukan  penambahan  proses  agar permasalahan  tersebut  dapat  diatasi.  Untuk mengatasi  hal  tersebut,  maka  tim  peneliti mencoba untuk berpikir selayaknya manusia berpikir.  Manusia  dapat  mengetahui  suatu kata  ada  atau  tidak  jika  (memiliki  arti  atau tidak)  apabila  pernah  medengarkan  dan menghafalkan  kata  tersebut.  Maka  dari  itu, pada  penelitian  ini  kami  menambahkan sebuah  kamus  kata  dasar.  Jika  suatu  kata setelah proses stemming diperoleh lebih dari satu  kata  yang  mungkin,  maka  kata-kata tersebut  selanjutnya  dicocokkan  pada  data kata dasar yang ada di database. Jika terdapat kata  yang  cocok,  maka  kata  tersebut merupakan  kata  yang  tepat  sebagai  kata dasarnya.
Pengujian terhadap algoritma dengan kamus  kata  dasar  diperoleh  hasil  bahwa algoritma  yang  dikembangkan  mampu meningkatkan hasil akurasi pengubahan kata berimbuhan  ke  kata  dasar.  Selain  itu,  dapat diketahui juga bahwa semakin lengkap kamus yang  dibuat,  maka  akurasi  yang  diperoleh semakin baik pula. Berikut adalah rancangan algoritma setelah berhasil di optimasi:

## A. Proses penghilangan seselan
1. IF kata IN “kamus kata seselan” THEN REMOVE –in-, -um-, - el-, - er-.

## B. Proses penghilangan awalan
2. IF kata diawali oleh awalan kategori_1 ( a-, pra-, pari-, pati-, maka-, saka- , kuma-, ka-, sa- ) THEN: a. IF awalan a-
i. REMOVE a- ii. IF  kata_dasar  “kruna wilangan”  and  kata dasar > 3 grams THEN kata_dasar TRUE iii. ELSE kata_dasar FALSE b. ELSE
i. REMOVE prefix- ii. IF  kata_dasar  >  3 grams THEN kata_dasar TRUE iii. ELSE kata_dasar
FALSE
3. IF  kata  diawali  oleh  awalan kategori_2  ( pa-,  pi- )  AND kata_dasar > 3 grams THEN
b. IF awal kata_dasar 2 KONSONAN  THEN REMOVE  pa- /pi- + 1 KONSONAN
c. ELSE REMOVE pa- /pi-
4.
IF  kata  diawali  oleh  awalan kategori_3 ( ma -) AND kata_dasar >  3 grams THEN a. IF  huruf  awal  kata_dasar VOKAL THEN REMOVE m-
b. ELSE  IF  huruf  awal kata_dasar KONSONAN THEN REMOVE ma- c. IF  kata_dasar NOT-IN “kamus” THEN kata_dasar FALSE
5. IF  kata  diawali  oleh  awalan kategori_4 Anusuara  ( ng-,  ny-, nge-,  nga- )  and  kata_dasar  >  3 grams THEN
d. IF awalan ng- THEN
i. IF  huruf  awal  kata_dasar VOKAL  THEN  REMOVE ng-AND  ADD g-  di  awal huruf
ii. IF  kata_dasar  NOT-IN “kamus” THEN  kata_dasar
ADD k- iii. IF kata_dasar NOT- IN “kamus” THEN kata_dasar FALSE e. IF  awalan  ny-  THEN REMOVE ny- AND ADD c- di awal huruf
i. IF  kata_dasar  NOT-IN “kamus” THEN  kata_dasar ADD j- di awal huruf
ii. IF  kata_dasar  NOT-IN “kamus” THEN  kata_dasar ADD s- di awal huruf
iii. IF kata_dasar NOT- IN “kamus” THEN kata_dasar FALSE. c. IF awalan nge- /nga- THEN REMOVE nge-/nga-C.
Proses penghilangan akhiran
6. IF  kata  diakhiri  oleh  akhiran kategori_1  (-ing,  -ne)  AND kata_dasar  >  3  grams  THEN REMOVE – ing/-ne
7. IF  kata  diakhiri  oleh  akhiran kategori_2  (-e,  -a,  -n)  THEN kata_dasar  >  4  grams  THEN REMOVE – e/-a/-n
8. IF  kata  diakhiri  oleh  akhiran kategori_3  (-ang,  -in,  -an)  and kata_dasar >= 4 grams THEN
a. IF  akhir  kata_dasar  2 VOKAL THEN  REMOVE  – ang/-in/-an
b. ELSE IF akhir kata_dasar – n THEN  REMOVE  –nang/- nin/-nan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan dapat diketahui bahwa proses pembentukan kata berimbuhan dalam bahasa Bali memiliki kompleksitas yang cukup rumit. Hal ini dapat ditunjukkan  dengan  perubahan  huruf konsonan  maupun  vokal  baik  dengan melakukan  peluruhan  maupun  perubahan bentuk apabila melekat pada suatu imbuhan tertentu.  Hal  ini  menyebabkan  pendekatan stemming  dalam  bahasa  Bali  dengan pendekatan  analisis  N-  Gram  mengalami kelemahan  dengan  menghasilkan  akurasi yang  kurang  baik.  Algoritma  ini  selanjutnya dioptimasi dengan menambahkan “kamus” y ang  menimpan  bentuk-bentuk  kata  dasar dalam bahasa Bali. Nantinya setelah diproses melalui algoritma ini, kata dasar dicocokkan dengan data yang ada pada “kamus”. Hal i ni mampu meningkatkan akurasi dari algoritma ini.
Sebagai saran untuk penelitian selanjutnya,  para  peneliti  dapat  melakuka modifikasi  dan  optimasi  terhadap  algoritma yang telah dirancang dengan metode lainnya. Selain itu, pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan metode  lain  seperti  statistik  untuk  mencari
kata  dasar  terhadap  kata-kata  berimbuhan dalam bahasa Bali.

## DAFTAR REFERENSI
[1] UNESCO,  "Biodiversity  and  linguistic diversity,"  23  April  2014.  [Online]. Available:
http://www.unesco.org/new/en/culture /the mes/endangered- languages/biodiversity-  and-linguistic- diversity/ .
[2] Rinci  Kembang  Hapsari  dan  Yunus  Juli Santoso,  “Stemming  Artikel  Berbahasa Indonesia  Dengan  Pendekatan  Confix- Stripping”.  Prosiding  Seminar  Nasional Manajemen Teknologi XXII, 2015.
[3] Anita  Guterres,  Gunawan,  Joan  Santoso, “Stemming  Bahasa  Tetun  Menggunakan Pendekatan Rule Based”, 2019.
[4] Rahardyan  Bisma  Setya  Putra,    Ema Utami,  Suwanto  Raharjo,  “Optimalisasi Stemming  Kata  Berimbuhan  Tidak  Baku Pada Bahasa Indonesia Dengan Levenshtein Distance”. Jurnal Pengembangan  IT  (JPIT),  Vol.03,  No.02, 2018. [5] DPA,  "Home:  140  Bahasa  Daerah  Di Indonesia  Terancam  Punah,"  23  April 2014. [Online]. Available: http://www.suarapembaruan.com/home /1 40-bahasa-daerah-di-indonesia- terancam- punah/50053.
[6] JPNN,  "Berita:  Ratusan  Bahasa  Daerah Terancam  Punah,"  05  September  2012.
[Online] Available: http://www.dikti.go.id/id/2012/09/05/ ratu san-bahasa-daerah-terancam- punah/. [7] A.  Nazief  and  M.  Adriani,  "Confix Stripping:  Approach  to  Stemming Algorithm for Bahasa Indonesia
(Citations:  2),"  in  ACM  Transactions  on Asian  Language  Information  Processing, 1996.
[8] L.  Agusta,  "Perbandingan  Algoritma Stemming  Porter  dengan  Algoritma Nazief  &  Adriani  untuk  Stemming Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia,"  in
Konferensi Nasional Sistem dan
Informatika, Bali, 2009.
[9] Dep.  P&K,  Tata  Bahasa  Bali:  Proyek Pengembangan  Bahasa  dan  Sastra
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 55 – 63
Indonesia dan
Daerah, Denpasar,
1984/1985.
[10] I.  Tinggen,  Pedoman  Perubahan  Ejaan Bahasa Bali dengan Huruf Latin dan Huruf Bali, Denpasar, 1987.
[11] P.  D.  T.  I.  Dinas  Pengajaran  Bali,  Ejaan Bahasa Daerah Bali yang Disempurnakan (Huruf Latin)., Denpasar, 1990.
[12] A.  HANAFI,  "Ensiclopedia:  Metode  N- Gram," Digital Library ITS, 30 April 2009. [Online].
Available: http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?o pt ion=com_content&view=article&id=531: metode-n- gram&catid=20:informatika&Itemid=14. [Accessed 23 April 2014].
[13] F.  RAHMAWAN,  Implementasi  Question Answering System pada Dokumen Bahasa Indonesia menggunakan Metode N-Gram, Bogor: Fak. MIPA, IPB, 2011.
[14] L. Sendy Andrian Sugianto, "PEMBUATAN
APLIKASI PREDICTIVE
TEXT MENGGUNAKAN  METODE  N-GRAM-
BASED," JURNAL INFRA, vol. I, no. 2, 2013.
[15] H.  Sujaini,  A.  Purwarianti,  A.  Arman  and Kuspriyanto,  "Extended  word  similarity based  clustering  on  unsupervised  PoS induction to improve English-Indonesian statistical  machine  translation,"  in Conference  on  Asian  Spoken  Language Research and Evaluation, 2013.