## Stemmer Bahasa Jawa Ngoko dengan Metode Affix Removal Stemmers
(Rule Based Approach)

## Abstrak
Proses pengembalian kata dasar bahasa Jawa ngoko dari kata jadian (tembung andhahan) menjadi kata dasar  yang salah akan  mengakibatkan  kata dasar  menjadi rusak, tidak  memiliki arti yang benar dan tidak  bisa  digunakan  untuk  proses  seteleah Stemming .  Bahasa Jawa  Ngoko memiliki  morfologi  dalam penyusunan  kata  yang  didalamnya  terdapat  awalan (ater-ater) ,  sisipan (seselan) dan  akhiran (penambang) . Penguasaan morfologi Bahasa Jawa ngoko membantu menciptakan cara untuk pengambilan kata  dasa  dalam  bahasa jawa  ngoko secara  benar. Stemmer Bahasa Jawa  ngoko metode Affix  Removal digunakan  untuk  mendapatkan  kata  dasar  dari  hasil  proses  pengurangan  awalan,  sisipan  dan  akhiran secara  benar.  Hasil  pengembalian  kata  dasar  menggunakan Stemmer Bahasa Jawa  ngoko metode Affix Removal mampu  membuat  kata  dasar  dalam  bahasa  Jawa  ngoko  dengan  hasil  benar  mencapai  62%. Kemampuan stemmer ini  masih  harus  ditingkatkan  sampai  mencapai  tingkat  kebenaran  dalam pengembalian kata dasar mencapai 100%.

## PENDAHULUAN
Proses  pencarian  pada  mesin  pencari terbukti efektif dan efisien dalam  melaksanakan kerjanya  sebagai  penyedia  informasi  bagi penggunanya. Proses pencarian informasi menggunakan  mesin  pencari  bisa  menghasilkan hasil  pencarian  yang  banyak  namun  juga  bisa menghasilkan  hasil  pencarian  yang  sedikit.  Hal ini  karena  algoritma  yang  digunakan  berbeda. Salah  satu  komponen  dalam  proses  pencarian adalah  proses stemmer .  Proses  Stemmer  dalam sistem  temu  kembali  informasi (information retrieval  system) akan  berdampak  kepada  hasil pencarian  kata  yang  akan  sangat  menentukan pada  database  yang  dihasilkan.  Proses  stemmer yang  tidak  benar  akan  menghasilkan  sejumlah kata  yang  terambil  tidak  benar  dan  tidak  bisa dilakukan  proses  selanjutnya.  Proses  stemmer yang  tidak  benar  bisa  terjadi  karena  terlalu sedikit  awalan,  sisipan  atau  akhiran  yang diambil dalam sebuah kata. Proses stemmer juga bisa salah karena terlalu banyak awalan, sisipan atau akhiran yang diambil terlalu banyak. Proses stemmer  mengharuskan  dibuat  dengan  cara mempelajari morfologi dari suatu bahasa dengan benar sehingga akan didapatkan proses pengambilan  awalan,  sisipan,  akhiran  atau kombinasinya dengan benar.
Bahasa  Jawa ngoko memiliki  morfologi yang  berbeda  dengan  bahasa  Indonesia  atau bahasa  negara  lain  dalam  hal  penyusunan  kata. Proses  penyusunan  kata  dalam  bahasa  jawa ngoko  pada  proses  penyusunannya  akan menggunakan ater-ater (awalan), Seselan (sisipan)  dan penambang (akhiran).  Jika  sebuah kata  dasar  dalam  bahasa  jawa  ngoko  sudah mendapatkan  awalan,  sisipan,  akhiran  atau kombinasinya  maka  kata  tersebut  disebut tembung  andhahan (kata  jadian).  Tembung andhahan  adalah  kata  yang  telah  mendapatkan awalan,  sisipan,  akhiran  atau  kombinasi  dari awalan, sisipan, akhiran. Berikut ini adalah Ater- ater  (awalan)  terdiri  dari; ater-ater  Hanuswara (m,  n,  ng,  ny), ater-ater  tripurasa (dak,  ko,  di) dan ater-ater  liyane (a,  ma,  ka,  ke,  sa,  pa,  pi, pra,  kuma,  kami,  kapi,  tar).  Seselan  (sisipan) terdiri  dari: Seselan (-um,  -in,  -el,  lan  -er). Penambang (akhiran) terdiri dari: Penambang (- i, -ake, -e, -ane, -ke, -a, -ana, -na, -ku, -mu, -en). Morfologi  bahasa  jawa ngoko yang  berbeda dengan bahasa Indonesia memiliki keunikan dan kesulitan  tersendiri  dalam  proses  stemmingnya. Begitu  banyaknya  awalan,  sisipan  dan  akhiran dalam  bahasa  jawa ngoko membuat  tingkat kesulitan  yang  semakin  komplek  dalam  proses pembuatan stemmer bahasa jawa ngoko.
Solusi  untuk  mengatasi  masalah  stemmer bahasa  jawa  ngoko  adalah  dengan  membuat

## Fatkhul Amin dan Purwatiningtyas
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang email: fatkhulamin@gmail.com, diba_ian@yahoo.com
Stemmer Bahasa  Jawa  Ngoko  dengan  Metode Affix Removal Stemmers (Rule Based Approach) .  Metode Affix  Removal  Stemmers (Rule Based Approach) dipilih karena menghasilkan stemmer bahasa jawa ngoko yang tepat.

## Rumusan Masalah
Bagaimana membuat Stemmer Bahasa Jawa Ngoko dengan Metode Affix Removal Stemmers (Rule Based Approach)?

## Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah;
a. Membuat Stemmer Bahasa  Jawa  Ngoko dengan Metode Affix Removal Stemmers
b. Membuat  panduan  stemmer  bahasa  jawa ngoko  yang  benar  sehingga  bisa  digunakan untuk  penelitian-penelitian  terkait  dengan Sistem Temu Kembali Informasi.

## METODE
1. Stemmer Bahasa Jawa Ngoko
a. Stemming
Information  Retrieval  System menemukan informasi yang biasanya dalam bentuk dokumen dari  sebuah  data  yang  tidak  terstruktur  dalam bentuk teks untuk memenuhi kebutuhan informasi  dari  koleksi  data  yang  sangat  besar umumnya  tersimpan  dalam database  computer (Manning, 2008).
Stemming adalah  proses  untuk  menemukan akar  kata (root) atau  kata  dasar  dengan memisahkan  semua  affix  atau  imbuhan  yang melekat  pada  kata  tersebut  (indrajaya,  2003). Affix (imbuhan) bisa terdiri dari awalan (prefix) , akhiran (suffix), sisipan (infix), dan  gabungan awalan-akhiran (confix). Pada  banyak  bahasa, kata-kata biasanya dihasilkan dengan menambahkan  imbuhan  pada  kata  dasarnya (root). Hasil  dari  stemming  adalah  stem  (akar kata)  yang  merupakan  bagian  kata  yang  tersisa setelah dihilangkan imbuhannya.
Metode Affix  Removal digunakan  karena sifatnya yang fleksibel untuk digunakan sebagai stemmer berbagai  macam  bahasa  dengan
karakteristiknya  yang  lebih  menekankan  pada struktur  morfologi  suatu  bahasa.  Metode  ini akan membuang Awalan (prefix), suffix (akhiran)  dan infix (sisipan)  dari term menjadi suatu stem.
Stemmer diharapkan akan mampu mengurangi  dimensi  data  sehingga  nantinya akan  meningkatkan  performansi  dari  proses kategorisasi.  Semakin  sedikit  dimensi  data, maka  akan  semakin  sedikit  pula  rule-rule  untuk menentukan  suatu  dokumen  terkategorisasi  ke suatu  kelas  atau  kategori  tertentu  sehingga  bisa meningkatkan  hasil  kategorisasi.  Pengurangan dimensi  data  dengan  menggunakan  stemming terjadi  karena  kata-kata  yang  memiliki  kata dasar  yang  sama  dikelompokkan  menjadi  satu atribut sehingga dimensi data bisa direduksi.
b. Arsitektur Information Retrieval System
Arsitektur  Informasi  pada Stemmer Bahasa Jawa Ngoko menggunakan  model  Sistem  temu kembali  Informasi  yang  hanya  diambil  pada proses Pre  Processing .  Penekanan  pada  kajian stemmer  sehingga  yang  dilakukan  sistem  hanya dimulai  pada  saat  proses  input  dokumen kedalam  korpus,  proses  tokenisasi,  proses filtering dan Stemming. Gambar 1 menunjukkan arsitektur informasi stemmer bahasa Jawa ngoko
Gambar 1. Arsitektur Informasi Stemmer Bahasa Jawa Ngoko
c. Corpus
Corpus digunakan  sebagai  media  untuk menempatkan  data  di  database  untuk  dilakukan proses  berikutnya  dari  sistem stemmer bahasa jawa  ngoko .  Penelitian  dengan  menggunakan
database  pada  aplikasinya  biasanya  memakai korpus untuk proses pembuatan tabel pendukungnya. Penelitian empiris dapat dilakukan  dengan  menggunakan  teks  tertulis atau  lisan,  seperti  teks-teks  dasar  dari  berbagai jenis sastra dan analisis linguistik. Tapi gagasan tentang  korpus  sebagai  dasar  untuk  sebuah bentuk  linguistic  empiris  berbeda  dalam beberapa  cara  mendasar  dari  teks-teks  tertentu. Pada  prinsipnya,  setiap  koleksi  lebih  dari  satu teks dapat disebut dengan korpus (McEnery dan Wilson, 2001): istilah korpus dalam bahasa latin berarti body ,  maka korpus dapat  didefinisikan sebagai isi setiap teks.
d. Proses Tokenisasi
Sistem  temu  kembali  Informasi  dimulai dengan  proses  memisahkan  kata  yang  ada  pada dokumen berdasarkan spasi kemudian memproses kata yang telah dipisahkan tersebutk kedalam  sebuah  tabel  untuk  dilakukan  proses berikutnya. Tokenizing merupakan proses pemisahan suatu rangkaian karakter berdasarkan karakter  spasi,  dan  mungkin  pada  waktu  yang bersamaan  dilakukan  juga  proses  penghapusan karakter  tertentu,  seperti  tanda  baca.  Sebagai contoh, kata-kata “ computer ”, “ computing ”, dan “ compute ”  semua  berasal  dari  term  yang  sama yaitu “ comput ” , tanpa pengetahuan sebelumnya dari  morfologi  bahasa  Inggris.  Token  seringkali disebut  sebagai  istilah  ( term )  atau  kata,  sebagai contoh  sebuah  token  merupakan  suatu  urutan karakter dari dokumen tertentu yang dikelompokkan  sebagai  unit  semantik  yang berguna  untuk  diproses  (Salton,  1989).  contoh tokenisasi  bisa  dilihat  pada  gambar  2.  Input  : Aku  mangan  sega  ning  warung  saben  dino (amin, 2015)
Gambar 2. Contoh hasil proses tokenisasi
e. Proses Filtering
Pada  riset stemmer  jawa  ngoko ,  proses filtering  tidak  dilakukan  karena  yang  menjadi konsentrasi  adalah  proses stemming . Filtering
akan  memproses  kata  hasil  proses  tokenisasi menjadi  lebih  sedikit  dengan  cara  mengurangi kata  tersebut  dengan  kata  yang  termasuk  dalam stopwords . Eliminasi stopwords memiliki banyak  keuntungan,  yaitu  akan  mengurangi space pada  tabel term  index hingga  40%  atau lebih  (Baeza,  1999,h.167).  Proses stopword removal merupakan  proses  penghapusan term yang  tidak  memiliki  arti  atau  tidak  relevan. Proses ini dilakukan pada saat proses tokenisasi. Proses  tokenisasi  menghasilkan  sebuah term , dan  term  tersebut  selanjutnya  di  periksa  dalam daftar stopword .  Apabila term tersebut  terdapat dalam daftar stopword maka term tersebut tidak akan  dimasukkan  dalam  tabel term .  Sebaliknya term hasil tokenisasi apabila diperiksa ke dalam daftar stopword dan  hasilnya  nihil  maka term tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  tabel term (Baeza,  1999,h.167) . beberapa  cara  dalam proses stopword removal , antara lain meletakkan proses  stopword  sebelum  term  hasil  tokenisasi dimasukkan  ke  dalam  tabel term ,  cara  yang kedua  menempatkan  proses stopword setelah term  hasil  tokenisasi  masuk  kedalam  tabel (amin,  2015).  Gambar  3  menunjukkan  prosec filtering.
Gambar 3. Contoh hasil proses Filtering
f. Proses Stemming
Proses Stemming digunakan untuk mengubah term yang masih melekat dalam term tersebut awalan, sisipan, dan akhiran.
Selanjutnya term tersebut  diproses  untuk dihilangkan awalan,  sisipan dan akhiran sehingga  menjadi  term  kata  dasar.  Proses membuat term dasar ini mengacu kepada bahasa jawa  ngoko  yang  benar.  Contoh  Stemming  bisa dilihat pada gambar 4.
Stemmer bahasa Jawa  ngoko dibuat menggunakan  pendekatan  morfologi  bahasa
jawa  ngoko.  Proses Stemming digunakan  untuk mengubah term yang masih melekat dalam term tersebut awalan, sisipan, dan akhiran. Selanjutnya term tersebut  diproses  untuk dihilangkan awalan,  sisipan dan akhiran sehingga  menjadi  term  kata  dasar.  Proses membuat term dasar ini mengacu kepada bahasa jawa ngoko yang benar (amin, 2015).
Proses  stemming  dilakukan  dengan  cara menghilangkan  semua  imbuhan  ( affixes )  baik yang  terdiri  dari  awalan (prefixes ),  sisipan (infixes) , akhiran (suffixes) dan confixes (kombinasi  dari  awalan  dan  akhiran)  pada  kata turunan. Stemming digunakan  untuk  mengganti bentuk  dari  suatu  kata  menjadi  kata  dasar  dari kata  tersebut  yang  sesuai  dengan  struktur morfologi bahasa jawa yang benar
Imbuhan (affixes) pada  Bahasa Jawa ngoko lebih kompleks jika dibandingkan dengan imbuhan  pada  Bahasa  Inggris.  Imbuhan  pada Bahasa  Jawa  ngoko  terdiri  dari  awalan (prefixes) ,  sisipan (infixes) ,  akhiran (suffixes) , bentuk  perulangan (repeated  forms) dan kombinasi  awalan  akhiran (confixes) .  Imbuhan- imbuhan  yang  melekat  pada  suatu  kata  harus dihilangkan  untuk  mengubah  bentuk  kata tersebut  menjadi  bentuk  kata  dasarnya. Steming teks  berbahasa  Jawa  ngoko  memiliki  beberapa masalah  yang  sangat  khusus  terhadap  bahasa. Salah  satu  masalah  tersebut  adalah  perbedaan tipe  dari  imbuhan-imbuhan (affixes), bahwa awalan (prefixes) dapat  berubah  tergantung  dari huruf  pertama  pada  kata  dasar.  Sebagai  contoh “ng-“  dapat  berubah  “k-“  ketika  huruf  pertama dari  kata  dasar  tersebut  adalah  “ng”,  misalkan “ngetok”(kata  dasar  kethok),  tetapi  dapat berubah menjadi “ng-“ ketika huruf pertama dari kata  dasar  melekat  adalah  “k”,  misalkan “ngethok” ( kata  dasar  kethok ) .  Contoh  proses Stemming bisa  dilihat  pada  gambar  4.  (amin, 2015)
Gambar 4. Contoh hasil proses Stemming
g. Stemmer Bahasa Jawa ngoko
Pada  penelitian Stemmer Bahasa Jawa Ngoko di  adopsi  dari  algoritma porter  stemmer . Metode Stemmer menggunakan rule  base analisis  untuk  mencari root sebuah  kata. Stemmer ini  sama  sekali  tidak  menggunakan kamus  sebagai  acuan.  Struktur  pembentukan kata  dalam  bahasa  Jawa  Ngoko  adalah  sebagai berikut:
[awalan]+[sisipan]+[dasar]+[akhiran]
Masing-masing bagian digabungkan dengan kata  dasar  membentuk  kata  berimbuhan. Algoritma  Bahasa Jawa  Ngoko menggunakan algoritma rule  based  stemming seperti  halnya dengan  algoritma porter pada stemming bahasa inggris.
Pada stemmer Bahasa  Jawa  ngoko Terdapat  5  langkah  utama  dengan  2  langkah awal  dan  2  langkah  pilihan,  langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut:
1) Menghilangkan awalan (awalan-4, awalan-3, awalan-2 dan awalan-1)
2) Jika suatu aturan terpenuhi jalankan sbb:
a) Hilangkan akhiran (akhiran-3, akhiran-2, akhiran-1) b) Jika suatu aturan terpenuhi, hilangkan  awalan,  jika  tidak  proses stemming selesai.
3) Jika  tidak  ada  aturan  yang  terpenuhi jalankan sbb:
a) Hilangkan awalan
b) Hilangkan akhiran
c) Proses stemming selesai.
2. Metodologi Penelitian
a. Obyek Penelitian
Obyek penelitian dari penelitian ini adalah Stemmer Bahasa Jawa Ngoko .
b. Teknik Pengumpulan Data Pengumpulan data dimaksudkan agar mendapatkan  bahan-bahan  yang  relevan,  akurat dan  reliable.  Maka  teknik  pengumpulan  data yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1) Observasi
Melakukan pengamatan dan pencatatan secara  sistematis  tentang  hal-hal  yang berhubungan  dengan  basis  data  dokumen teks  dan  kemampuan  pencarian  kemiripan dokumen.
2) Studi Pustaka
Pengumpulan  data  dari  bahan-bahan referensi, arsip, dan dokumen yang berhubungan  dengan  permasalan  dalam penelitian ini.
c. Metode Pengembangan
Penelitian ini menggunakan model prototype. Di  dalam  model  ini sistem  dirancang dan  dibangun  secara  bertahap  dan  untuk  setiap tahap  pengembangan  dilakukan  percobaan- percobaan  untuk  melihat  apakah  sistem  sudah bekerja sesuai dengan yang diinginkan. Sistematika  model prototype terdapat  pada Gambar  5  memperlihatkan  tahapan  pada prototype.
Gambar 5. Tahapan Prototyping (Pressman,
2001)
Berikut  adalah  tahapan  yang  dilakukan pada penelitian ini dengan metode pengembangan prototype

## a. Analisis
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  tentang masalah  morfologi  bahasa jawa  ngoko dan menentukan  pemecahan  masalah  yang  tepat untuk menyelesaikannya.
b. Desain
Pada  tahap  ini  dibangun  rancangan  sistem dengan  beberapa  diagram  bantu  seperti
Arsitektur  Informasi  dari  program  dan Flowchart .  Pembuatan Flowcart dilakukan untuk  membuat  proses  menjadi  runtut  dan membantu proses desain.
c. Prototype
Pada  tahap  ini  dibangun  aplikasi Stemmer Bahasa Jawa  Ngoko  dengan  Metode  Rule Based  Analysis yang  sesuai  dengan  desain dan kebutuhan sistem.
d. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian software Stemmer dengan  uji  Kamus  Bahasa Jawa Ngoko .
e. Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  apakah performa aplikasi sudah sesuai dengan yang diharapkan,  apabila  belum  maka  dilakukan penyesuaian-penyesuaian secukupnya.
f. Penyesuaian
Tahap  ini  dilakukan  apabila  pada  evaluasi performa  aplikasi  kurang  memadai  dan dibutuhkan  perbaikan,  tahap  ini  melakukan penyesuaian  dan  perbaikan  pada  aplikasi sesuia dengan kebutuhan

## HASIL

## 1. Rancangan Stemmer
Stemmer dirancang bisa menghasilkan kata dasar bahasa jawa ngoko dengan benar. Stemmer Bahasa Jawa Ngoko dirancang melalui beberapa tahap, yaitu: Tokenisasi, filtering dan Stemming . Gambar 6 menunjukkan proses Stemmer Bahasa Jawa Ngoko dimulai dengan proses pengumpulan  dokumen  yang  diinputk  kedalam Korpus (tabel). Data berupa dokumen kemudian di  proses  tokenisasi  yang  menghasilkan term- term yang  terpisah  didasarkan  pada  spasi  saat pemrosesannya. Term hasil  proses  tokenisasi selanjutnya  dilakukan  proses filtering .  Term hasil  proses filtering kemudian  dilakukan stemming dan  menghasilkan  kata  dasar  Bahasa Jawa Ngoko.
Gambar 6. Rancangan Stemmer Bahasa Jawa Ngoko
2. Flowchart Stemming
Proses stemming dirancang  agar term hasil filtering diubah menjadi term kata dasar. Proses stemming dimulai dengan menghilangkan awalan  dan  akhiran.  Proses  ini  juga  dirancang dapat melakukan replace ketika awalan dihilangkan  dan  menggantinya  dengan  huruf yang  sesuai.  Proses  menghilangkan  awalan, akhiran,  dan replace sisipan  dilakukan  dalam satu  tahap  proses.  Gambar  7  menunjukkan aplikasi flowchart stemming .
Gambar 7. Flowchart Proses Stemming
3. Flowchar Indexing
Term kata  dasar  hasil  proses stemming selanjutnya  dimasukkan  dalam  tabel  untuk diproses  pada  perhitungan Vector  Space  Model . Proses indexing menggunakan  metode inverted indexing ,  yaitu  dengan  membedakan  letak  tiap term dalam dokumen.  Gambar 8. menunjukkan flowchart indexing .
Gambar 8. Flowchart Proses Indexing
4. Interface
Rancangan  menu  Hasil  Stemmer  Bahasa Jawa  Ngoko  akan  ditampilkan  per  kata.  Setiap kata jadian (tembung  andhahan) akan dilakukan proses  pemisahan  kata  dengan  awalan  dan akhiran. Aplikasi hasil stemmer bisa dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Rancangan Interface Hasil Stemmer Bahasa Jawa Ngoko 5. Aplikasi Stemmer Bahasa Jawa Ngoko Proses stemming yang  digunakan  adalah proses stemmer menggunakan stemmer untuk bahasa Jawa ngoko berdasarkan stemmer bahasa Indonesia  yang  dibuat  Tala.  Proses  stemming dengan  menggunakan stemmer jawa  ngoko melalui  beberapa  tahapan  seperti  terlihat  pada gambar 7 dan untuk mendukung proses ini juga digunakan stopword list jawa ngoko . Hasil akhir dari  proses  stemming  adalah  kumpulan term yang  sudah  menjadi  kata  dasar  yang  diinput dalam tabel freq
Stemmer Bahasa Jawa Ngoko ini dirancang agar  didapatkan  bentuk  kata  dasar  bahasa  jawa ngoko yang benar. Tampilan interface dirancang dalam  bentuk  terpisah  mulai  dari  term  kata jadian,  awalan,  akhiran  dan  kata  dasar  hasil proses stemming .  (gambar  10).  Prosedur menggunakan Stemmer bahasa Jawa  Ngoko ini
sangat  mudah,  yaitu  dengan  menampilkan softwarenya
Gambar 10. Interface stemmer

## PEMBAHASAN
1. Implementasi Stemmer Bahasa Jawa Ngoko
Studi  kasus  pada  aplikasi Stemmer bahasa Jawa  Ngoko ini  menggunakan  kumpulan tembung andhahan (kata jadian). Sebagai contoh digunakan  tembung  andhahan  yang  telah  diberi ater-ater  tripurasa.  Term  yang  akan  diproses adalah: “dakpangan  dakdhudhuk  kojupuk kogoreng  diambung  dibatin” Gambar  10 menunjukkan  implementasi  proses  tersebut. Proses  stemmer  menghasilkan  program  bisa memisahkan  awalan  dengan  kata  dengan  benar, meskipun  ada  satu  kata  yang  terambil  tidak benar  yaitu  kata  “ dakpangan” .  Beberapa  kata yang  terabil  dan  diproses  dengan  benar diantaranya:
“ dakdhudhuk”  = dak + duduk
“kojupuk” = ko + jupuk
“kogoreng”
= ko + goreng “diambung” = di + ambung
“dibatin”
= di + batin
2. Pengujian  hasil Stemmer Bahasa Jawa Ngoko
Pengujian  program  dilakukan  dengan  cara membandingkan  hasil  proses  stemming  dengan kamus bahasa jawa ngoko. Pelaksanaan
pengujian  hasil  dilakukan  pada  setiap  awalan (ater-ater) ,  sisipan (seselan) dan  akhiran (penambang).
a. Uji Hasil ater-ater Hanuswara
Ater-ater  Hanuswara  adalah  awalan  dalam bahasa Jawa  ngoko.  Adapun  yang  termasuk dalam ater-ater hanuswara antara lain; m, n, ng, ny (tabel 1) Tabel 1. . ater-ater hanuswara

## b. Uji Hasil ater-ater Tripurasa
Ater-ater  Tripurasa  adalah  awalan  dalam bahasa Jawa  ngoko.  Adapun  yang  termasuk dalam  ater-ater  Tripurasa  antara  lain;  dak, ko, di (tabel 2)
Tabel 2. . ater-ater Tripurasa
c. Uji Hasil ater-ater Liyane
Ater-ater  Liyane adalah  awalan  dalam bahasa Jawa  ngoko.  Adapun  yang  termasuk dalam ater-ater  Liyane antara  lain;  a,  ma, ka, ke, sa, pa, pi, pra, kuma, kami, kapi, tar (tabel 3)
Tabel 3. . ater-ater Liyane
d. Uji Hasil ater-ater Seselan
Seselan adalah  sisipan  dalam  bahasa  Jawa ngoko.  Adapun  yang  termasuk  dalam Seselan antara  lain;  -um,  -in,  -el  lan  -er (tabel 4)
Tabel 4. . Seselan
e. Uji Hasil ater-ater Penambang
Penambang adalah  akhiran  dalam  bahasa Jawa  ngoko.  Adapun  yang  termasuk  dalam penambang antara  lain;  -I,  -ake,  -e,  -ane,  - ke, -a, -ana, -na, -ku, -mu, ,-en (tabel 5)
Tabel 5. Penambang
3. Hasil Uji Stemmer Bahasa Jawa Ngoko
a. Hasil ater-ater Hanuswara
Hasil  dari  proses  pengujian  hasil  stemmer Bahasa Jawa ngoko adalah ater-ater Hanuswara:  m-,  n-,  ng-,  ny-,  belum  bisa distemmer dengan hasil yang benar.
b. Hasil ater-ater Tripurasa
Hasil  dari  proses  pengujian  hasil stemmer Bahasa Jawa  ngoko adalah ater-ater Tripurasa :  Dak-,  belum  bisa  distemmer dengan  hasil  yang  benar.  Sedangkan  ater- ater Ko-  dan  di-  berhasil mendapatkan  term kata dasar benar
c. Hasil ater-ater Liyane
Hasil  dari  proses  pengujian  hasil stemmer Bahasa Jawa  ngoko adalah  ater-ater  liyane: a-, belum bisa distemmer dengan hasil yang benar.  Sedangkan  ater-ater  ma,  ka,  ke,  sa, pa,  pi,  pra,  kuma,  kami,  kapi,  dan  tar berhasil mendapatkan term kata dasar benar
d. Hasil ater-ater Seselan
Hasil  dari  proses  pengujian  hasil stemmer Bahasa Jawa ngoko adalah seselan: -um, -in, -el  lan  -er  belum  bisa  distemmer  dengan hasil yang benar
e. Hasil ater-ater Penambang
Hasil  dari  proses  pengujian  hasil stemmer Bahasa Jawa ngoko adalah penambang: -e, - ke,  dan  -a  belum  bisa  distemmer  dengan hasil  yang  benar.  Sedangkan  penambang  -I, -ake,  -ane,  -,  -ana,  -na,  -ku,  -mu,  ,-en berhasil mendapatkan term kata dasar benar

## KESIMPULAN DAN SARAN
1.   Kesimpulan
a. Stemmer Bahasa Jawa  ngoko mampu membuat  kata  dasar jawa  ngoko dengan benar  62  %  atau  21  dari  34  ( ater- ater /awalan, seselan /sisipan dan penambang /akhiran) b. Stemmer Bahasa Jawa  ngoko mampu melakukan  proses stemming dengan  hasil yang  mudah  di  pahami  karena  dibuat terpisah  antara  awalan,  kata  dasar  dan akhiran.
2. Saran
a. Perlunya  Perbaikan  kode  untuk: ater-ater Hanuswara (m-,  n-,  ng-,  ny-),  ater- ater tripurasa (dak-), ater-ater  liyane (  a-), Seselan ( -um, -in, -el, -er) dan Penambang ( -e,  -ke,  -a  )  sehingga  akan  menghasilkan stemmer Bahasa Jawa  Ngoko dengan  100% benar
b. Penggunaan  kamus  akan  membantu  proses Stemming

## DAFTAR PUSTAKA
Budi, I., Aji, R.F., 2006. Efektifitas Seleksi Fitur dalam  Sistem  Temu  Kembali  Informasi. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATI), ISSN : 1907-5022.
Bum,  K.Y.,  2010. An  autonomous  assessment system based on combined latent semantic kernels. Expert Systems with Applications: An  International  Journal  ,  Volume  37 Issue 4.
Deepika  Sharma  (2012)  Stemming  Algorithms: A  Comparative  Study  and  their  Analysis,
International Journal of Applied Information  Systems  (IJAIS)  –  ISSN  :
2249-0868 Foundation of Computer Science FCS, Volume 4– No.3, September 2012, New York, USA
Kadir,  A.,  2001.  Dasar  Pemrograman  Web Dinamis  menggunakan  PHP.  Penerbit Andi. Yogyakarta.
May  Y.  Al-Nashashibi,  D.(2010),  Stemming
Techniques for Arabic Words: A Comparative Study, 2010 2nd International  Conerence  on  Computer Technolog  and  Development  (CCTD 2010)
Manning, C., Raghavan, P., 2007. An
Introduction  to  Information  Retrieval, Stanford. USA.
Meadow, C.T., 1997. Text Information Retrieval Systems . Academic Press.New York.
Tala, F.Z., 2003 , A Study of Stemming Effects on
Information
Retrieval
in bahasa Indonesia . Institut for logic, Language and
Computation  Universiteit  van  Amsterdam
The Netherlands.
Porter,  M.  F.  (1980).  An  algorithm  for  suffix stripping’. Program, 14, 1304137.
Salton,  G.,  1989, Automatic  Text  Processing, The Transformation, Analysis, and Retrieval  of  information  by  computer . Addison  –  Wesly  Publishing  Company, Inc. USA.
Sandeep  R.  Sirsat  (2013),  Strength  and
Accuracy  Analysis  of  Affix  Removal Stemming Algorithms, Internetional Journal of Computer Science and
Information  Technology,  Vol  4  (2), IJCSIT Yates, R.B, 1999. Modern Information Retrieval , Addison Wesley -Pearson international edition, Boston. USA