## OPTIMASI MESIN PENCARI BUKU FIKSI BERDASARKAN PADA SEMANTIK IMPRESI
Varidh Bimantara 1 , Rengga Asmara 2 , Nur Rasyid Mubtada’i 3
1,2,3 Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya , Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Keputih, Sukolilo, Surabaya

## ABSTRACT
Fiction books are one of the most popular books in Indonesia. There are five most popular genres in fiction books, namely fantasy, mystery, romance, sci-fi and thriller. Each genre gives a different impression and its own fans for the reader. It is common practice when people choose fiction books based on the title, author or publisher of the book.  However,  this  does  not  provide  precise  search  results.  In  this  final  project,  an  application  system  was developed to find out fiction books based on the semantic impressions contained on the cover of the fiction book. The impression on each book cover is obtained through a survey of fiction book lovers in Indonesia. To get the results of the proximity between the user search and the impression survey data obtained through text mining, as well as the cosine similarity algorithm to calculate the most precise proximity value to the impression expected by the  user.  The  results  of  this  system  display  fiction  books  that  have  the  most  precise  proximity  value  to  the impression expected by the user.

## Keywords: Fiction, impression, mining text, cosine similarity

## I. INTRODUCTION
Saat ini ketika seseorang melakukan pencarian buku fiksi  masih  mengalami  kesulitan  dikarenakan  kurangnya presisi  dari  hasil  buku  fiksi  yang  di  cari.  Sejauh  saat  ini kebanyakan orang mencari buku fiksi berdasarkan judul, pengarang,  maupun  penerbit.  Namun  hal  tersebut terkadang  masih  belum  mewakili  cerita  yang  diinginkan oleh  pembaca.  Ada  permasalahan  jika  seorang  pembaca merupakan  orang  yang  baru  ingin  membeli  buku  fiksi, belum  memiliki  pengalaman  dalam  memilih  atau  belum banyak  mengetahui  tentang  judul  atau  pengarang  buku fiksi  mana  yang biasanya  memiliki cerita  menarik untuk dibaca.  Dilain  sisi  sampul  buku  fiksi  memberikan  kesan terhadap isi dari keseluruhan buku fiksi tersebut. Sampul pada  buku  dapat  mewakili  synopsis  cerita  yang dituangkan dalam bentuk gambar maupun typografi pada sampul buku fiksi. Sampul buku merupakan hal pertama yang  akan  dilihat  seorang  pembaca,  begitu  juga  dengan buku  fiksi.  “Don’t  judge  the  book  by  its  cover” nampaknya  bukan  lagi  menjadi  idiom  yang  tepat  untuk menggambarkan  proses  seorang  pembaca  memilih  buku yang  akan  ia  baca.  Nyatanya,  sampul  buku  punya  peran penting  dalam  proses  penerbitan  sebuah  buku,  yang  di dalamnya meliputi penempatan obyek ilustrasi yang tepat, pemilihan font yang nyaman dibaca, hingga penggunaan warna  yang  sesuai  dengan  emosi  yang  ingin  penulis sampaikan  lewat  bukunya,  dan  yang  penting  adalah koherensi  dengan  cerita.  Sebagai  sebuah  produk komoditas,  tentu  saja  buku  dengan  pewajahan  yang menarik meningkatkan daya jualnya.
Melalui jurnal dari Tess Adams  “ Judging a Book By Its
Cover:  Are  First  Impressions  Accurate?” mengatakan bahwasanya ada korelasi yang timbul dari sebuah sampul buku  dengan  impresi.  Melalui  sampul  buku,  bisa didapatkan sebuah informasi tersirat [2] . Selain itu melalui jurnal Assist. Prof. Dr. Aslı Sezgin “The First Impression of  "Best  Selling"  Agenda  Books:  Semiotic  Analysis  of Book Covers”  menyampaikan dari  hasil penelitian  yang dilakukannya  menyebutkan  bahwasanya  pada  setiap sampul buku memiliki impresi masing-masing [3] . Hal ini bisa menjadi sebuah rekomendasi cara baru bagi seorang pembeli buku dalam mencari buku yang dinginkan.

## II. RELATED WORKS
Aplikasi Pencarian Buku Berbasis Web Semantik Untuk Perpustakaan  Smk  Yadika  7  Bogor [4] ,  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Javier  Zebua  dan  Metty  Mustikasari mengatakan bahwa pada aplikasi pencarian berbasis web semantik ini ditujukan untuk mempermudah pengunjung perpustakaan di SMK Yadika 7 Bogor dalam melakukan pencarian  buku.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan mengumpulkan data dan informasi dari perpustakaan serta merangkum  teori  mengenai  web  semantik  dan  unsur- unsur  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan  aplikasi  ini. Pembuatan  aplikasi  ini  dimulai  dengan  perancangan ontologi  yang  digunakan  dalam  pembuatan  struktur semantik  perpustakaan.  Struktur  ontologi  buku  pada penelitian  ini  meliputi  judul,  penulis,  penerbit,  kategori, tahun terbit, jumlah, klasifikasi, asal buku, nomor induk, nomor rak dan keterangan. Struktur tersebut selanjutnya diubah  dalam  bentuk  RDF  yang  merupakan  salah  satu struktur  bahasa  ontologi.  Selanjutnya  dilakukan perancangan query dengan menggunakan query SPARQL untuk mengambil informasi dari RDF. Dilanjutkan dengan perancangan tampilan aplikasi. Setelah tahap perancangan, dilanjutkan dengan tahap implementasi yaitu implementasi query dan  implementasi interface . Setelah
aplikasi  selesai  dikerjakan,  akan  dilakukan  ujicoba  dan aplikasi akan dievaluasi oleh pengguna.
Aplikasi Pencarian Buku Berbasis  Web Semantik Untuk Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Yogyakarta [5] , Penelitian yang dilakukan oleh Siti Khotcitah mengatakan pada  penelitian  ini  bahwa  semantik  Web  adalah seperangkat  teknologi,  yang  memungkinkan  komputer untuk memahami makna informasi berdasarkan metadata, yaitu  informasi  tentang  informasi. Semantic-Web-Based Searching  Application  For  Doctors  Schedule  And Facilities  In  Hospital [6] ,  Penelitian  yang  dilakukan  oleh A.B.  Mutiara  mengatakan  pada  penelitian  ini  bahwa Rumah  Sakit  sebagai  media  pendukung  kesehatan memiliki  informasi  utama  seperti  jadwal  praksis  dokter yang  ada  dan  ketersediaan  fasilitas.  Teknologi  yang digunakan  adalah  mesin  pencari  berbasis  web  semantik ontologis.  Metode  web  semantik  dengan  pendekatan ontologi tidak hanya mampu memahami makna kata dan konsep,  tetapi  juga  hubungan  logis  di  antara  mereka. Dalam  tulisan  ini  akan  dijelaskan  pengembangan  mesin pencari dengan dua jenis data, yang diambil langsung (live data)  dengan  menggunakan  konsep  Ontology  Web Language  (OWL)  dan  secara  manual  dimasukkan  (data dummy) dengan menggunakan konsep Resource Kerangka Deskripsi (RDF).
Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF  pada  Sistem  Klasifikasi  Dokumen  Skripsi [7] , Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizki  Tri  Wahyuni mengatakan  pada  penelitian  ini  bahwa  Metode  TFIDF merupakan suatu cara untuk memberikan bobot hubungan suatu  kata  (term)  terhadap  dokumen.  Metode  cosine similarity merupakan metode untuk menghitung kesamaan antara  dua buah objek  yang dinyatakan dalam dua  buah  vector  dengan  menggunakan  keywords  (kata kunci)  dari  sebuah  dokumen  sebagai  ukuran.  Metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah  model waterfall, sedangkan  metode penelitian yang digunakan adalah metode Research and Development  (R&D).  Data  latih  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berjumlah  50  dokumen  skripsi  dengan beberapa  kategori  yang  berbeda.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  persentase  tingkat  ketepatan klasifikasi sistem adalah sebesar 98%.

## III. SYSTEM DESIGN
Untuk  membangun  system  pencarian  buku  fiksi bedasarkan  semantic  impresi  ini  penulis  menggunakan alur proses seperti yang ditunjukkan pada figure 1.

## Figure 1. System Design

## Pengumpulan Impresi Sampul Buku dari Survey
Pada proses ini bermula dari data yang telah dikumpulkan berupa beberapa cover buku fiksi. Dari cover buku fiksi tersebut  akan  dibuat  form  survey,  dimana  isi  dari  form survey  tersebut  adalah  cover  buku  fiksi  dan  pilihan multiple choice impresi. Form survey ini nantinya akan di sebar  kepada  sepuluh  komunitas  pecinta  buku  yang  ada pada facebook.

## Preprocessing Query
Pada  tahap  ini,  queri  yang  di  inputkan  oleh  user  akan diproses  pada  teks  mining.  Teks  mining  disini  akan memproses  queri  yang  di  inputkan  oleh  user  dan dataframe  impresi  yang  diperoleh  dari  survey.  Dalam proses teks mining ada beberapa tahapan yang dilakukan yakni :

## a. Tokenizing
Pada tahap tokenizing, dataframe impresi dan queri impresi  dari  user  akan  dijadikan  satu  dataframe. Dataframe pada impresi survey hanya akan diambil impresinya saja. Queri impresi yang di inputkan oleh user  akan  masuk  kedalam  satu  dataframe  dengan letak  baris  paling  bawah.  Semua  kata-kata  akan dibaca  perbaris,  kata-kata  tersebut  akan  dipisah dengan karater spasi sebagai pemisahnya. Sehingga hasil  yang  keluar  dari  proses  filtering  ini  adalah setiap kata akan terpisah pada setiap baris.
b. Filtering
Pada tahap filtering disini merupakan tahap dimana mengambil kata-kata penting dengan menggunakan algoritma  stopwords.  Pada  setiap  baris  hasil  output dari  tokenizing  akan  dicek  setiap  kata,  jika  kata tersebut  terdapat  pada  dataframe  stopword  maka kata  tesebut  akan  dihapus,  dan  jika  kata  tersebut
tidak  ada  pada  dataframe  stopword  maka  kata tersebut akan disimpan pada table koleksi.

## c. Stemming
Pada tahap stemming disini merupakan tahap untuk mendapatkan  kata  dasar  dari  setiap  kata  hasil filtering.  Proses  dilakukan  dengan  menganalisa setiap  baris,  jika  kata  pada  setiap  baris  tersebut mengandung awalan atau akhiran maka kata awalan atau akhiran tesebut akan di hapus, sehingga output dari proses ini adalah kata dasar dari setiap kata pada masing-masing baris.

## d. Pembobotan Tf-Idf
Pada  tahap  pembobotan  Tf-Idf  disini,  semua  kata output  dari  proses  teks  mining  akan  dihitung banyaknya pada setiap baris. Baris disini dimaksudkan  setiap  kepemilikan  sampul  buku. Setiap  baris  akan  dihitung  nilai  impresi  yang diperoleh  oleh  masing-masing  sampul  buku.  Hasil pembobotan  dari  table  Tf  diatas  selanjutnya  akan dikalikan dengan nilai Idf dengan rumus untuk nilai Idf :
𝐼𝐷𝐹 𝑗 = log ( 𝐷 𝑑𝑓 𝑗 )

## Matching with Cosine Similarity
Pada  tahap  ini,  matriks  dari  impresi  data  survey  akan dilakukan  matching  dengan  kata  impresi  queri  yang  di inputkan oleh user. Proses matching disini menggunakan metode  cosine  similarity.  Jadi  dari  queri  akan  di  hitung nilai  kedekatannya  dengan  nilai  yang  ada  pada  matriks impresi dengan menggunakan rumus :
𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 =   cos(𝜃) = 𝐴.𝐵 ‖𝐴‖‖𝐵‖ = ∑ 𝐴 𝑖 𝐵 𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 , A = vector dokumen
B = vector queri
A  . B = perkalian  dot  vector  A dan vector B
|A| = panjang vector A |B| = panjang vector B
|A| |B| = cross product antara |A| dan |B|
Dari proses pencarian nilai cosine similarity diatas maka didapatkan masing-masing nilai cosine similarity dari tiap sampul buku.

## Impression Result
Hasil  dari  proses  matcing  dengan  menggunakan  metode cosine similarity adalah matriks dua dimensi, dimana pada
masing-masing  fitur  menyimpan  nilai  kedekatan  antara queri  dengan  impresi  pada  cover  buku.  Hasil  matriks tersebut akan dilakukan sorting berdasarka nilai tertinggi, dan  kemudian  ditampilkan  pada  layar  user.  Tampilan output  yang  dikirim  pada  user  adalah  berupa  list  cover buku fiksi yang memiliki kedekatan dengan queri yang di inputkan oleh user .

## IV. EXPERIMENT AND ANALYSIS
Penulis  akan  menguji  ketepatan  hasil  pencarian dengan  data  hasil  survey.  Dilakukan  perbandingan  hasil pencarian  menggunakan  kedekatan  cosine  similarity dengan  impresi  dengan  nilai  tertinggi  sesuai  dengan impresi  query  yang  di  inputkan  oleh  user.  Data  impresi diperoleh dari  survey  yang dilakukan kepada komunitas pecinta  buku  fiksi  yang  ada  di  Indonesia.  Hasil  data survey menunjukkan nilai jumlah impresi dari sampel 100 buku  yang  telah  disebar  untuk  mendapatkan  penilaian impresi.  Dari  hasil  survey  menunjukkan  hasil  impresi pada  survey  tersebut  sesuai  dengan  impresi  yang terkandung pada genre buku yang bersangkutan. Dengan demikian data tersebut telah sesuai dengan impresi yang ada pada genre buku itu sendiri.
Setelah  mendapatkan  nilai  Tf-Idf  masing-masing impresi pada setiap sampul buku, maka dari nilai tersebut akan  masuk  pada  perhitungan  cosine  similarity  untuk mendapatkan nilai paling besar atau berarti paling dekat dengan query impresi yang di inputkan oleh user. Terdapat 33  impresi  yang  didapatkan  dari  survey.  Dari  33 percobaan  disetiap  impresi  mendapatkan  hasil  seperti tabel berikut :
Tabel 1. Error rate No Impresi Error Rate 1 Aneh 0% 2 Berani 0% 3 Canggih 50% 4 Cemas 0% 5 Estetik 0% 6 Fantastis 0% 7 Futuristis 0% 8 Historis 0% 9 Ilmiah 0% 10 Imajinatif 0% 11 Irasional 0% 12 Kasar 0% 13 Kejam 0% 14 Khayal 0% 15 Kontemporer 0% 16 Lampau 0% 17 Logis 0% 18 Lucu 0% 19 Magis 0% 20 Misterius 0% 21 Modern 0% 22 Ngeri 0% 23 Patriotik 0% 24 Penasaran 0% 25 Politis 0% 26 Psikologis 0% 27 Romantis 0%
28 Sedih 80% 29 Spekulatif 0% 30 Supernatural 0% 31 Takut 0% 32 Tegang 0% 33 Tradisional 0%
Berdasarkan  pada  tabel  4.40.  diatas  dapat  disimpulkan untuk  nilai  error  rate  dari  keseluruhan  percobaan  pada masing – masing impresi adalah sebesar 3,93%.

## V. CONCLUSIONS
Pencarian  buku  fiksi  Indonesia  dapat  dilakukan dengan  berbagai  macam  cara,  termasuk  salah  satunya dengan menggunakan metode semantik impresi. Semantic impresi  adalah  metode  untuk  mencari  buku  fiksi berdasarkan  impresi  yang  terkandung  pada  cover  buku tersebut.
Impresi  pada  masing-masing  buku  fiksi  didapatkan melalui  survey  kepada  komunitas  pecinta  buku  di Indonesia.  Hasil  dari  data  survey  tersebut  akan  melalui beberapa  tahap  untk  pada  akhirnya  mendapatkan  hasil yang diinginkan. Tahap pertama dari semantic impresi ini adalah  dengan  menggunakan  metode  text  mining.  Pada tahap text mining disini berawal dari tokenizing, filtering, stemming  dan  pembobotan  Tf-Idf.  Beberapa  tahap  yang ada di metode text mining tersebut akan dilanjutkan pada pencarian  penfekatan  menggunakan  metode  cosine similarity.  Setiap  buku  yang  diajukan  pada  data  survey, disini ada 100 buku akan memiliki nilai cosine similarity ata nilai kedekatan masing-masing terhadap query impresi yang di inputkan oleh user. Selanjutnya nilai tersebut akan di  sorting  berdasarkan  nilai  terbesar  untuk  mendapatkan hasil yang paling dekat dengan queri impresi.
Proses  semantic  impresi  buku  fiksi  Indonesia menghasilkan  nilai  error  rate  sebesar  3,93  %.  Hasil tersebut didapatkan dari percobaan terhadap keseluruhan impresi yang ada.

## REFERENCES
[1] Aditya Jaya Iswara, “Jenis Buku Apa yang Paling Laris di Indonesia” 8 Juni 2019.
[2] Tess Adam, “Judging a Book By  Its Cover: Are First  Impressions  Accurate?”  Spring  2012, Boulder  AS,  University  of  Colorado  Boulder, 2012.
[3] Assist. Prof. Dr. Aslı Sezgin, “The First Impression of "Best Selling" Agenda Books: Semiotic Analysis of Book Covers”, Osmaniye Turkey, Osmaniye Korkut Ata University, 2014.
[4] Javier Zebua, “Aplikasi Pencarian Buku  Berbasis Web Semantik Untuk  Perpustakaan Smk Yadika
7 Bogor”, Universitas Gunadarma, 2012.
[5] Siti Khoctitah, “Aplikasi Pencarian Buku Berbasis
Web  Semantik  Untuk  Perpustakaan  Universitas Muham madiyah Yogyakarta”, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, 2015.
[6] A.B.  Mutiara,  “Semantic-Web-Based  Searching Application  For  Doctors  Schedule  And  Facilities In Hospital”, Universitas Gunadarma, 2014.
[7] Rizki Tri Wahyuni, “Penerapan Algoritma Cosine Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF  pada  Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi”, Universitas Negeri Semarang, 2017.