## Penerapan Vector Space Model Dalam Klasifikasi Penilaian Thematic Appeception Test
Usman Nurhasan 1 , Rakhmat Arianto 2 , Alwan Ghozi Kurnia 3 1,2,3 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Jalan Soekarno Hatta No. 9 Malang Email: 1 usmannurhasan@polinema.ac.id, 2 arianto@polinema.ac.id, 3 alwaangk@gmail.com

## Abstract
Psychology  is  the  study  of  human  mental  behavior  and  functions  scientifically.  In  practice,  a person's personality can be assessed from psychological tests. One of the psychological tests is the Thematic Apperception Test (TAT). TAT Test is a projective psychological test consisting of various themes presented in the form of an image which is then projected accordingly with the response. The purpose of the  TAT is to reveal the dynamics of the subject's personality in the form  of  encouragement,  sediment,  complex,  and  various  dominant  conflicts.  Thematic Apperception  Test  still  uses  a  card  and  tape  recorder  to  record  Testee's voice.  Calculation  of results or assessments is still done manually. Errors in the assessment will affect the results, so we  need  an  intelligent  information  system  using  the  vector  space  model  method  based  on experience  in  the  field  of  psychology.  A  web-based  system  which  can  provide  personality  test results and information about the Thematic Apperception Test. From the test results using 10 stories, it was found that the average precission value was 72.7%, the average recall value was 86.7%, and the average f-measure value was 78.3%.
Keywords :  Expert  System,  Text  Mining,  Vector  Space  Model,  psychology,  Thematic Apperception Test.

## Abstrak
Psikologi  adalah  ilmu  yang mempelajari  tentang perilaku  dan  fungsi  mental  manusia  secara ilmiah. Dalam prakteknya, kepribadian sesorang dapat dinilai dari tes psikologi. Salah satu tes psikologi  adalah  Thematic  Apperception  Test.  Thematic  Apperception  Test  adalah  suatu  tes psikologi proyektif  yang tersusun dari berberapa tema gambar kemudian ditampilkan untuk mendapatkan  ulasan  dari  pengguna.  Tujuan  Thematic  Apperception  Test  yaitu  untuk mengungkap  dinamika  kepribadian  subjek  yang  berupa  dorongan,  setimen,  kompleks,  dan berbagai konflik yang dominan. Thematic Apperception Test masih masih menggunakan kartu dan  tape  recorder  untuk  merekam  suara  testee.  Perhitungan  hasil  atau  penilaian  masih dilakukan  secara  manual.  Kesalahan  dalam  penilaian  akan  mempengaruhi  hasil  sehingga diperlukan sistem informasi cerdas yang menerapkan penggunaan metode vector space model dengan dasar pengalaman di bidang psikologi. Sistem berbasis web dimana dapat memberikan hasil  tes  kepribadian  serta  informasi  mengenai  Thematic  Apperception  Test.  Dari  hasil pengujian menggunakan 10 cerita didapat rata-rata nilai precission sebesar 72.7%, rata-rata nilai recall sebersar 86.7%, dan rata-rata nilai f-measure sebesar 78.3%.
Kata kunci : Sistem Cerdas, Text Mining, Vector Space Model , Psikologi, Thematic Apperception Test.

## 1. PENDAHULUAN
Penilaian  psikologi  adalah  serangkaian  kegiatan  yang  sebagian  besar dilakukan  oleh  psikolog  dan  biro  layanan  psikologi  di  masyarakat  untuk berbagai  kepentingan  [1].  Salah  satunya  adalah  kondisi  kesehatan  mental
seseorang.  Data  Riskesdas  untuk  2018  menunjukkan  bahwa  7  dari  1000 Rumah Tangga memiliki anggota keluarga dengan menyandang Skizofrenia / Psikosis. Lebih dari 19 juta orang berusia di atas 15 tahun terkena gangguan mental emosional atau sering disebut emotional mental disorders , serta lebih dari 12  juta  orang  berusia  pada  skala  usia  di  atas  15  tahun  diperkirakan  telah mengalami depresi. Sementara itu, dari data dipaparkan bahwa kasus bunuh diri di Indonesia menyentuh angka 1,6 hingga 1,8% per 100.000 orang [2].
Dengan  adanya  permasalahan  diatas,  penulis  terdorong  untuk mengangkat permasalahan tersebut dan membuat suatu sistem cerdas yang mampu  membantu  kinerja  psikolog  dalam  melakukan  Thematic Apperception  Test  (TAT)  sebagai  penelitian  dengan  judul  Rancang  Bangun Sistem  Cerdas  Thematic  Apperception  Test  Menggunakan  Metode  Vector Space Model. Dengan menerapkan metode Vector Space Model (VSM) sebagai pemroses  ulasan,    diharap  dapat  mengetahui  tingkat  kemiripan  dari  cerita yang  dibuat  oleh  testee  dengan  kategori  yang  ada  di  dalam  Thematic Apperception Test.
Pada  penelitian  mengenai  Thematic  Apperception  Test  oleh  Bilal Zavanna  Sulaiman  dengan  judul  Cognitive  Behavior  Therapy  untuk Meningkatkan  Perilaku  rutin  minum  obat  pada  penderita  skizofrenia  [3] dapat  ditarik  kesimpulan  bawah  TAT  menjadi  salah  satu  asesmen  untuk mengetahui  pribadi  objek  dalam  menggunakan  pendekatan  cognitive behavior  therapy.  Hal  ini  terlihat  dari  hasil  Tes  TAT  yang  menunjukkan bahwa kebutuhan utama subjek sekarang adalah dukungan dari lingkungan sosial  agar  subjek  bisa  mencapai  kebahagiaannya  sesuai  yang  diharapkan. Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Ranap  Sitorus,  Harry  Soekotjo  Dachlan, dan Wijono dengan judul Analisis Pengharuh Frasa Pada Deteksi Emosi Dari Teks Menggunakan Vector Space Model  [4]. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  algoritma  Term  Frequency  –  Inversed  Document  Frequency (TF-IDF) dan Vector Space Model. Pada penelitian  tersebut Algoritma Term Frequency – Inversed Document Frequency (TF-IDF) dan Vector Space Model mampu mendeteksi dokumen emosi teks Bahasa Indonesia dengan data set 90%,  hasil  deteksi  yang  diperoleh  dengan  frasa  dan  non  frasa  berhasil dideteksi  100%  untuk  emosi  senang  dan  takut.  Berbeda  dengan  emosi kecewa  menggunakan  frasa  78%  sedangkan  non  frasa  89%, perbandingannya  sebesar  11%.  Dalam  klasifikasi  emosi  sangat  baik  akan tetapi  hasil  emosi  dengan  pendeteksian  menggunakan  Frase  masih  kurang sempurna.  Apabila  data  set  yang  digunakan  kecil  maka  hasil  pendeteksian emosi  sangat  buruk,  yang  hasilnya  berbanding  terbalik  dengan  non  Frase rata – rata 98% keberhasilannya.
Proses analisis data dalam TAT dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma VSM. Penggunaan VSM bertujuan untuk mendapatkan pemaknaan yang tepat pada setiap ulasan yang diberikan.  Pada penelitian dengan judul Sistem Temu Kembali Informasi Pada Dokumen Dengan Metode Vector Space Model  oleh  Irmawati  [5]  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  dapat  bekerja secara  maksimal  dan  efisien  untuk  menghasilkan  informasi  sesuai  tujuan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari proses analisis yang dilakukan didapatkan nilai Recall mendekati angka 100%,  sedangkan  nilai  precision  mendapatkan  kisaran  73,6%.  Jika  melihat hasil  yang  didapatkan  maka  dapat  disimpulkan  algoritma  tersebut  relevan untuk  melakukan  temu-kembali  dokumen  berdasarkan  keyword  yang diberikan dengan tingkat keberhasilan 73,6%.
Penelitian lain oleh Anna dan Ade Hendini dengan judul Implementasi Vector Space Model. Pada Sistem Pencarian Mesin Karaoke [6] dapat ditarik kesimpulan  bahwa  penerapan  Vector  Space  Model  pada  sistem  pencarian lagu  berdasarkan  judul  dapat  mempercepat  proses  pencarian  lagu  yang relevan sesuai dengan lagu yang ingin dicari pengunjung. Dengan sistem ini pula dapat dilihat nilai bobot dari masing-masing lagu yang relevan menjadi urutan teratas untuk dipilih atau yang sedang populer.
Aplikasi yang dirancang nantinya akan diterapkan Speech to text, hal ini dilakukan untuk memberikan kemudahan dalam mendokumentasikan ulasan dari  testee.  Penggunaan  teknologi  speech  to  text  banyak  digunakan  di beberapa  penelitian.  Pada penelitian  dengan judul “Speech  to Text Pantient Complaint for Bahasa Indonesia” oleh Teguh Laksono, A. Fathan Hidayatullah dan Chanifah Indah R [7] dengan metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)  dapat  ditarik  kesimpulan  dari  data  suara  yang  digunakan  dalam penelitian yaitu kata-kata dalam Bahasa Indonesia dam bahasa Jawa. Peneliti telah  mengumpulkan  500  suara  yang  direkam  data  dari  10  orang.  Dari  50 data uji memperoleh akurasi 64%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Proses Bisnis
Pada  gambar  1  merupakan  bisnis  proses  sistem  informasi  Thematic Apperception  Test  dimana  wawancara  dilakukan  untuk  mengetahui  semua kebutuhan  yang  akan  digunakan  oleh  sistem.  Data  diambil  dari  buku panduan  Thematic  Apperception  Test  oleh  Murray  termasuk  kartu  serta kategori scoring TAT. Sistem akan memulai tes dengan menampilkan kartu, waktu respon, dan  cerita  testee (orang yang akan dites). Cerita  testee akan diproses  dengan  menggunakan  speech  to  text).  Setelah  testee  bercerita, cerita tersebut akan di lakukan preprocessing untuk mendapatkan kata dasar dari  setiap  kata  kemudian  dihitung  TF-IDF  untuk  mengetahui  banyaknya kemunculan  kata  sehingga  dapat  dihitung  bobot  dari  tiap  kata.  Selanjutnya dihitung  Cosine  Similarity  untuk  membandingkan  kemiripan  antara  cerita testee  dan  kategori    yang  ada  dalam  TAT.  Hasil  dari  TAT  berupa  waktu respon  testee,  heroes,  need,  press,  inner  state.  Jika  sudah  didapatkan  hasil tes, akan dilakukan analisa terhadap hasil tes oleh sistem dengan hasil pakar untuk mengevaluasi tingkat akurasi dari metode yang digunakan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 1. Proses Bisnis Aplikasi yang Dirancang

## 2.2. Pengolahan Data
Pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  digunakan algoritma  Vector  Space  Model.  Data  yang  didapat  dari  input  cerita  testee merupakan  data  yang  langsung  diambil  saat  Thematic  Apperception  Test berlangsung. Alur pengolahan data ditampilkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Pengolahan Data
Gambar  2  merupakan  alur  pengolahan  data,  data  tersebut  dilakukan pengolahan  agar  menjadi  data  yang  mudah  digunakan  dalam  proses intepretasi.  Cerita  Testee  di  inputkan  dengan  menggunakan  speech  to  text kemudian  dilakukan  preprocessing  untuk  penyeleksian  kata-kata  sehingga cerita menjadi lebih ringkas.  Setelah melalui preprocessing, data berupa teks akan diubah ke dalam bentuk angka melalui perhitungan TF-IDF berdasarkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
skala yang telah ditentukan. Hasil dari perhitungan TF-IDF ini yang kemudian akan  diproses  lebih  lanjut  menggunakan  algoritma  Vector  Space  Model. Algoritma  Vector  Space  Model  akan  menghasilkan  kemiripan  (cosine similarity) dibandingkan dengan data kategori need, press, inner state dalam Thematic Apperception Test oleh Murray.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Preprocessing
Pre-processing  diimplementasikan  dengan  tujuan  untuk  mengurangi noise pada dataset, sehingga menghasilkan peningkatan performa klasifikasi [8].  Tahapan  preprocessing  meliputi  Case  Folding, Tokenizing ,  Filtering, Stemming. Tahapan preprocessing ditunjukkan pada gambar 3. Pada gambar tersebut  merupakan  tahapan  dari  preprocessing,  input  cerita  Testee  akan mengalami  preprocessing  terlebih  dahulu  untuk  menyeleksi  kata-kata. Contoh studi kasus.

## Gambar 3. Preprocessing
Cerita : “Ini Deni, anak usia 11 tahun yang ingin mencoba bermain biola tetapi  dia  tidak  bisa  untuk  memainkannya.  Dia  sedang  berpikir  bagaimana caranya  dia  mulai  bermain  biola  ini.  Dia  sedang  berpikir  bagaimana  untuk memulai  main  biola,  mulai  main  darimana,  perkenalannya  dengan  alat bantunya,  dan  dengan  senar-senarnya.  Tetapi  dia  belum  tau  nama  alat bantunya  apa,  dia  hanya  tau  biola  saja.  Lalu  akhirnya  dia  mencoba  untuk mencari  guru  untuk  mengajarkan  dia  bermain  biola.” Dan  contoh  tabel kategori dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kategori Kategori Daftar Kata N-Achievement Coba,  Giat,  Gigih,  Usaha,  Ambisi,  Ulet,  Tekun,  Upaya, Teguh, Tekat, N-Understanding ajar sekolah, baca, ilmu, pikir, solusi N-Acqusition Sosial Serakah, Rakus, Tamak, Barter, Dagang, Judi, kerja Konflik coba, cara, pikir, himbau, kontrol, atur, ikut, benci, usaha, wujud, bangkang,
Case Folding yaitu tahap mengubah semua karakter masukan dokumen menjadi huruf kecil ( lowercase ).
“ini deni, anak usia 11 tahun yang ingin mencoba bermain biola tetapi dia tidak bisa untuk memainkannya. dia sedang berpikir bagaimana caranya dia  mulai  bermain  biola  ini.  dia  sedang  berpikir  bagaimana  untuk  memulai main biola, mulai main darimana, perkenalannya dengan alat bantunya, dan dengan  senar-senarnya.  tetapi  dia  belum  tau  nama  alat  bantunya  apa,  dia
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
hanya  tau  biola  saja.  lalu  akhirnya  dia  mencoba  untuk  mencari  guru  untuk mengajarkan dia bermain biola.”
Tokenizing yaitu  pemotongan string input. Hasil dari Tokenizing dapat dilihat di tabel 2.
Tabel 2. Tokenizing deni anak usia 11 tahun yang ingin mencoba bermain biola tetapi dia tidak bisa untuk memainkannya Dia sedang berfikir bagaimana caranya dia mulai bermain biola ini dia sedang berfikir bagaimana untuk memulai main biola mulai main darimana perkenalannya  dengan alat bantunya dan dengan senarnya Tetapi dia belum tau nama alat bantunya  apa dia hanya tau bantunya apa dia hanya tau bantunya apa dia hanya tau bantunya apa dia hanya tau biola saja Lalu akhirnya dia mencoba untuk mencari guru untuk mengajarkan  dia bermain biola Filtering yaitu  tahap  pengambilan  kata  kata  penting  dari tokenizing . Hasil filtering dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Filtering deni anak bermain tahun memainkannya  memulai berfikir biola caranya usia bermain biola main mencoba berfikir mulai bantunya main biola alat bantunya perkenalannya  senarnya  alat biola mencari nama mencoba bermain guru mengajarkan 11 biola.
Stemmin g  yaitu  proses  transformasi  kata  ke  kata-kata  dasar.  Hasil stemming dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Stemming
Deni anak main  biola main mulai  pikir biola cara usia main  mulai main coba pikir alat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
bantu  main  biola  alat bantu  kenal  senar biola cari nama coba main  guru ajar 11 biola

## 3.2. Implementasi TF-IDF
Term Frequency  – Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah teknik pembobotan  berbasis  statistik  yang  sering  diterapkan  di  berbagai permasalahan  penggalian  informasi.  Namun,  secara  umum  TF-IDF  tidak banyak  dikenal  sebagai  algoritma  untuk  peringkasan  teks  otomatis.  Pada peringkasan  teks  otomatis  menggunakan  TF-IDF,  ide  dasarnya  adalah memberikan  bobot  pada  setiap  kalimat  dalam  sebuah  dokumen.  Setelah masing-masing  kalimat  diberikan  bobot,  tahap  selanjutnya  adalah  kalimat akan  diurutkan  berdasarkan  bobot  dimana  kalimat  k  teratas  dengan  bobot paling  besar  akan  dipilih  sebagai  hasil  akhir  ringkasan.  Bobot  kalimat diperoleh dari penjumlahan bobot term  dari kosa kata pembentuk kalimat  , dimana  term  dapat  berupa  kata,  frasa  atau  tipe  sintatik  lainnya  [9].  Proses perhitungan  Vector  Space  Model  melalui  tahapan  perhitungan  term frequency  (tf).  TF  mempresentasikan  frekuensi  kata  kunci  tertentu.  TF digunakan untuk menunjukkan tingkat prioritas kata dalam kalimat [10]. TF dapat menggunakan persamaan (1)
(1)
Dengan  tf  adalah  term  frequency,  dan  tfij  adalah  banyaknya kemunculan atau frekuensi kemunculan kata terpilih dalam dokumen. Term frequency (tf) dihitung dengan cara jumlah kemunculan kata  terpilih dibagi dengan  jumlah  kata.  Proses  selanjutnya  adalah  perhitungan  idf.  Pada persamaan (2), ditulis rumus Perhitungan Inverse Document Frequency (idf)
(2)
Dengan  idfi  adalah  inverse  document  frequency  untuk  mengukur seberapa sering sebuah kata muncul dalam teks kalimat yang berbeda [10], N adalah jumlah dokumen yang terambil oleh sistem, dan dfi adalah banyaknya dokumen  dalam  koleksi  dimana  term  ti  muncul  di  dalamnya,  maka Perhitungan  idfi  digunakan  untuk  mengetahui  banyaknya  term  yang  dicari (dfi) yang muncul dalam dokumen lain yang ada pada database. Perhitungan term  frequency  Inverse  Document  Frequency  (tfidf),  menggunakan persamaan (3)
(3)
Dengan  Wij  adalah  bobot  dokumen,  N  adalah  Jumlah  dokumen  yang terambil  oleh  sistem,  tfij  adalah  banyaknya  kemunculan  term  ti  pada dokumen dj, dan dfi adalah banyaknya dokumen dalam koleksi dimana term ti muncul di dalamnya. Bobot dokumen (Wij) dihitung untuk didapatkannya suatu bobot hasil perkalian atau kombinasi antara  term frequency (tfij) dan Inverse Document Frequency (idf). Hasil TF-IDF dapat dilihat pada tabel 5.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 5. TF-IDF
Token term frequency (tf) document d/df  Idf = log10 (D/df) Q  D1  D2  D3  D4  frequency (df) coba 2 1 0 0 1 2 2 0.301029 giat 0 1 0 0 0 1 4 0.602059 gigih 0 1 0 0 0 1 4 0.602059 usaha 0 1 0 0 0 1 4 0.602059 ambisi 0 1 0 0 0 1 4 0.602059 ulet 0 1 0 0 0 1 4 0.602059 teguh 0 1 0 0 0 1 4 0.602059 tekat 0 1 0 0 0 1 4 0.602059 ajar 1 0 1 0 0 1 4 0.602059 sekolah  0 0 1 0 0 1 4 0.602059 baca 0 0 1 0 0 1 4 0.602059 ilmu 0 0 1 0 0 1 4 0.602059 pikir 2 0 1 0 1 2 2 0.301029 solusi 0 0 1 0 0 1 4 0.602059 serakah  0 0 0 1 0 1 4 0.602059 rakus 0 0 0 1 0 1 4 0.602059 tamak 0 0 0 1 0 1 4 0.602059 barter 0 0 0 1 0 1 4 0.602059 dagang 0 0 0 1 0 1 4 0.602059 judi 0 0 0 1 0 1 4 0.602059 kerja 0 0 0 1 0 1 4 0.602059 cara 1 0 0 0 1 1 4 0.6020 himbau  0 0 0 0 1 1 4 0.6020 kontrol 0 0 0 0 1 1 4 0.6020 atur 0 0 0 0 1 1 4 0.6020 ikut 0 0 0 0 1 1 4 0.6020 benci 0 0 0 0 1 1 4 0.6020 wujud 0 0 0 0 1 1 4 0.6020
Dari  TF-IDF  diatas  didapatkan  hasil  pembobotan  (w)  pada  query  dan tiap dokument. Hasil pembobotan dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pembobotan bobot (W) Q D1 D2 D3 D4 0.6020  0.301030  0.000000  0.000000  0.301030 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0.6020 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0.6020 0  0.301029 0  0.301029
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
bobot (W) Q D1 D2 D3 D4 0 0  0.602059 0 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0.6020 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059 0 0 0 0  0.602059
Perhitungan Jarak antar query, menggunakan persamaan (4)
(4)
Dengan  |q|  adalah  Jarak  antar  query,  dan  Wiq  adalah  bobot  query dokumen ke-i, maka Jarak query (|q|) dihitung untuk didapatkan jarak antar query  dari  bobot  query  dokumen  (Wiq)  yang  terambil  oleh  sistem.  Jarak antar query bisa dihitung dengan persamaan akar jumlah kuadrat dari query. Perhitungan Jarak antar dokumen, menggunakan persamaan (5)
(5)
Dengan  |dj|  adalah  jarak  antar  dokumen,  dan  Wij  adalah  bobot dokumen ke-i, maka Jarak dokumen (|dj |) dihitung untuk didapatkan jarak antar  dokumen  dari  bobot  dokumen  dokumen  (Wij)  yang  terambil  oleh sistem.  Jarak  antar  dokumen  bisa  dihitung  dengan  persamaan  akar  jumlah kuadrat  dari  dokumen.  Setelah  didapatkan  hasil  pembobotan  untuk  masing masing query dan data dari TF-IDF dapat dihitung jarak query dan dokumen serta  index  term  untuk  mendapatkan  cosine  similarity  atau  jarak  antar dokumen.  Berikut  Tabel  7  Merupakan  hasil  perhitungan  jarak  query  dan jarak dokumen.
Tabel 7. Hasil Jarak Query dan Jarak Dokumen
Jarak Query Jarak Dokumen D1 D2 D3 D4 1.20412  1.621096  1.379493  1.592901  1.648809

## 3.3. Implementasi VSM
Vector  Space  Model (VSM)  adalah  salah  satu  metode  atau  algoritma yang  sering  digunakan  untuk  sebuah  sistem  temu  kembali  informasi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Algoritma  ini  merupakan  sebuah  model  yang  digunakan  untuk  mengukur kemiripan  atau  kesamaan  (similarity  term)  antar  suatu  dokumen  dengan suatu  query  dengan  cara  pembobotan  term.  Pada  tahap  Information Retrieval  System,  kemiripan  antar  dokumen  didefinisikan  berdasarkan representasi  bag-of-words  dan  diubah  ke  suatu  model  ruang  vector. Relevansi  sebuah  dokumen  ke  sebuah  query  didasarkan  pada  similaritas diantara vektor dokumen dan vektor query [6]. Pengukuran Cosine Similarity menggunakan persamaan (6).
(6)
Similaritas antara query dan dokumen atau Sim(q,dj) berbanding lurus terhadap jumlah bobot query (q) dikali bobot dokumen (dj) dan berbanding terbalik  terhadap  akar  jumlah  kuadrat  q  (|q|)  dikali  akar  jumlah  kuadrat dokumen (|dj|). Perhitungan similaritas menghasilkan bobot dokumen yang mendekati  nilai  1  atau  menghasilkan  bobot  dokumen  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  inner  product. Hasil pengukuran cosine similarity dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Cosine Similarity Cosine Similarity D1 D2 D3 D4 0.0928477  0.3273268 0  0.3651484
Setelah pengujian, perbandingan antara hasil manual dan hasil keluaran sistem  diperoleh  dengan  menggunakan  metode  Vector  Space  Model.  Hasil perbandingan pakar dan sistem dapat dilihat pada tabel 9.
Table 9. Hasil Perbandingan Pakar dan Sistem
No  KARTU  HASIL PAKAR SISTEM 1 1 N-Achievement N-Achievement N-Understanding N-Understanding Konflik Konflik 2 2 N-Achievement N-Achievement N-Abbasement (submission)  N-Understanding P-Dominance Paksaan P-Dominance Paksaan 3 3GF N-Acqusition Sosial N-Achievement P-Lack Kekurangan N-Acqusition Sosial Dejection P-Lack Kekurangan Konflik 4 4 N-Affiliation Emosional N-Achievement N-Nurturance N-Affiliation Emosional P-Afiliation Emosional N-Nurturance Konflik P-Afiliation Emosional Konflik 5 5 N-Nurturance N-Nurturance P-Deference Patuh P-Deference Patuh Kecemasan Kecemasan (6)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  KARTU  HASIL PAKAR SISTEM 6 6GF n. Abasement (submission) N-Construction n. Deference (patuh) N-Abasement submission p. Dominance (paksaan) N-Deference Patuh p. Exposition P-Dominance Paksaan Konflik P-Exposition Konflik 7 7GF n. Rejection N-Nurturance p. Dominance N-Rejection Dejection Dejection 8 8GF N-Achievement N-Achievement N-Recognition N-Understanding P-Deference Hormat N-Recognition Konflik P-Deference Hormat Konflik 9 9GF N-Rejection N-Nurturance P-Rejection N-Autonomy Kebebasan Konflik P-Rejection Konflik 10  10 N-Affiliation Emosional N-Affiliation Emosional P-Sex N-Nurturance Eksaltasi N-Succorance P-Afiliation Emosional P-Sex Eksaltasi
Tabel  9  adalah  hasil  output  manual  yang  diperoleh  dari  analisis psikolog yang telah melakukan TAT dan output sistem menggunakan metode Vector Space Model.

## 3.4. Hasil Analisis
Diskusi ini bertujuan untuk menyimpulkan hasil dari pengujian sistem yang telah dibuat berdasarkan tes yang dilakukan oleh testee. Dari hasil pada tabel  9  dapat  dihitung  nilai  precision,  recall,  dan  f-measure.  Precision didefinisikan  sebagai  pengukuran  ketepatan.  Jika  data  diprediksi  positif, seberapa  seringkah  data  prediksi  tersebut  benar.  Sedangkan  recall didefinisikan sebagai pengukuran kelengkapan. Dari jumlah data sebenarnya yang  bernilai  positif,  sebanyak  apakah  data  yang  diprediksi  positif  [11]. Sedangkan,  f-measure  dapat  digunakan  untuk  mempertimbangkan  nilai precision  dan  recall  menjadi  satu  kesatuan  yang  saling  berhubungan  satu sama lain [12].
Rumus  masing  masing  precision,  recall,  dan  f-measure  dapat  dilihat pada persamaan (7), (8), dan (9) sebagai berikut :
(7)
(8)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(9)
Dengan  TP  adalah  True  Positif    dimana  TP  adalah  jumlah  kategori yang  berhasil  di  ekstrak  pada  sistem  yang  sesuai  dengan  hasil  manual (pakar).  FP  adalah  False  Positif  dimana  FP  jumlah  kategori  yang  di  ekstrak sistem namun tidak terdapat pada hasil manual (pakar)dan FN adalah False Negatif  dimana  jumlah  kategori  dari  hasil  manual  (pakar)  tetapi  tidak terdapat  pada  hasil  kategori  yang  diekstrak  sistem.  Misalkan  pada  kartu  1, kartu 1 memiliki output sistem sebanyak 3 kategori yang tepat dari 3 jumlah kategori yang muncul pada sistem, maka cerita pada kartu 1 memiliki : nilai precision = TP/(TP+FP)=3/(3+0)=1, nilai recall = TP/(TP+FN) = 3/(3+0)=1, dan nilai  f-measure=2x  ((precision  x  recall))/((precision+recall))=2x  ((1  x 1))/((1+1))=1.
Table 10. Perhitungan Precision, Recall, dan F-measure
No  Kartu  Precision  Recall  F-Measure 1 1 1 1 1 2 2 0.67 0.67 0.67 3 3GF 0.5 0.67 0.57 4 4 0.8 1 0.89 5 5 1 1 1 6 6GF 0.83 1 0.9 7 7GF 0.67 0.67 0.67 8 8GF 0.8 1 0.89 9 9GF 0.5 0.67 0.57 10 10 0.5 1 0.67 Rata-rata 0.727 0.868 0.783
Contoh  lain  pada  kartu  4,  kartu  4  memiliki  output  sistem  sebanyak  4 kategori  yang  tepat  dari  jumlah  5  kategori  yang  muncul  pada  sistem,  maka cerita pada kartu 4 memiliki : nilai precision = TP/(TP+FP)=4/(4+1)=0.8, nilai recall = TP/(TP+FN) = 4/(4+0)=1, dan nilai  f-measure=2x  ((precision  x  recall))/((precision+recall))=2x  ((0.8  x 1))/((0.8+1))=0.89.
Gambar 4. Grafik Pengujian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Hasil  perhitungan  precision,  recall,  dan  f-measure  dapat  dilihat  pada tabel 10. Tabel tersebut adalah hasil pengujian dari 10 kartu Tes TAT dengan nilai  rata-rata  precision  sebesar  0.727  (73%),  rata-rata  recall  0.868  (87%), dan  rata-rata  f-measure  0.783  (78%).  Pada  gambar  4  merupakan  grafik pengujian dari tiap kartu dengan menghitung nilai nilai precision, recall, dan f-measure.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis,  perancangan,  implementasi  serta pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa implementasi speech to text bahasa indonesia dengan API mozilla.org dapat digunakan  untuk  merubah  cerita  testee  dari  suara  menjadi  teks.  Saat dilakukan pengujian terhadap user, terdapat beberapa kata yang tidak sesuai dengan  apa  yang  diucapkan  testee  namun  secara  keseluruhan  aplikasi  ini dapat menjadi alternatif dalam pengerjaan interpretasi test TAT.
Metode Vector  Space Model  dapat  digunakan  untuk  menentukan kategori  pada  tiap  cerita.  Metode  tersebut  menggunakan  TF-IDF  untuk mendapatkan  bobot  dari  masing  masing  dokumen  yang  didapatkan  dari hasil perkalian Term Frequency denan Index Document Frequency. Dari hasil pembobotan  tesebut  dapat  dihitung  jarak  antar  query  dan  jarak  antar dokumen  untuk  dapat  menghitung  nilai  dari  cosine  similarity.  Dari perhitugnan  dengan  metode  Vector  Space  Model  didapatkan  hasil  dengan nilai  rata-rata  precision  sebesar  0.727  (73%),  rata-rata  recall  0.868  (87%), dan rata-rata f-measure 0.783 (78%).
Untuk pengembangan lebih lanjut, penulis menyarankan agar dilakukan penggunaan  algoritma  lain  dalam  penentuan  kategori.  Selain  itu  dapat  pula dilakukan  pengembangan  dengan  API  Speech  to  Text  lain  yang  mungkin memberikan hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Suwartono,  “Alat  Tes  Psikologi  Konteks  Indonesia:  Tantangan Psikologi  di  Era  MEA,” J.  Psikol.  Ulayat ,  vol.  3,  no.  1,  p.  1,  2017,  doi: 10.24854/jpu12016-51.
[2] Kemkes,  “Pentingnya  Peran  Keluarga,  Institusi  dan  Masyarakat Kendalikan Gangguan Kesehatan Jiwa,” 2019.
[3] B.  Z.  Sulaiman,  “Cognitive  Behavior  Therapy  untuk  Meningkatkan Perilaku  Rutin  Minum  Obat  pada  Penderita  Skizofrenia,” J.  Univ.
Muhammadiyah Malang , no. 2002, pp. 19–20, 2016.
[4] R.  Sitorus  and  H.  S.  Dachlan,  “Analisis  Pengharuh  Frasa  Pada  Deteksi Emosi Dari Teks Menggunakan Vector Space Model,” vol. 11, no. 1, pp. 41–47, 2017.
[5] Irmawati,  “Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Pada  Dokumen  Dengan Metode Vector Space Model,” J. Ilm. FIFO , vol. IX, no. 1, pp. 74–80, 2017.
[6] A. Hendini, “Implementasi Vector Space Model Pada Sistem Pencarian Mesin Karaoke,” vol. 6, no. 1, pp. 1–6, 2018.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 551-564 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[7] T. P. Laksono, A. F. Hidayatullah, and C. I. Ratnasari, “Speech to Text of Patient  Complaints  for  Bahasa  Indonesia,” Proc.  2018  Int.  Conf.  Asian Lang. Process. IALP 2018 , pp. 79–84, 2019, doi:
10.1109/IALP.2018.8629161.
[8] F. F. Zain and Y. Sibaroni, “Effectiveness of SVM Method by Naïve Bayes Weighting  in  Movie  Review  Classification,” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  108–114,  2019,  doi: 10.23917/khif.v5i2.7770.
[9] D.  H.  Wahid  and  A.  SN,  “Peringkasan  Sentimen  Esktraktif  di  Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity,” IJCCS (Indonesian J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  10,  no.  2,  p.  207,  2016,  doi: 10.22146/ijccs.16625.
[10]  H.  Sujaini,  “Performance  of  Methods  in  Identifying  Similar  Languages Based on String to Word Vector,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 9–14, 2020, doi: 10.23917/khif.v6i1.8199.
[11]  R. P. S. Putri and I. Waspada, “Penerapan Algoritma C4.5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika,” Khazanah Inform. J. Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  1,  2018,  doi: 10.23917/khif.v4i1.5975.
[12]  V. J. L. Engel, E. Joshua, and M. M. Engel, “Detection of Cyber Malware Attack  Based  on  Network  Traffic  Features  Using  Neural  Network,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 26–32, 2020, doi: 10.23917/khif.v6i1.8869.