Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 269-280
Peran Algoritma Stemming Nazief Adriani Dalam Peningkatan

## Relevansi Pencarian Dokumen
Dewi Soyusiawaty 1 , Az-Zahra 2
1,2 Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia E-mail: dewi.soyusiawaty@tif.uad.ac.id 1, azzahra1800018244@webmail.uad.ac.id 2

## Abstract
Nazief  Andriani's  algorithm  is  a  Stemming  Algorithm  in  text-preprocessing  as  a support  in  improving  Information  Retrieval  (IR)  performance  and  the  process  of determining  the  similarity  value  of  text  documents.  But  in  reality,  there  are  still  many Information  Retrieval  systems  that  do  not  meet  user  needs,  where  to  display  search results, documents can only be found if the user enters keywords that must be exactly the same or have the same words as the query. The aim of this research is to create a system to improve and recognize keyword variations in the search relevance of thesis documents to  meet  user  needs  which  will  make  it  easier  to  search  for  document  titles.  The  method used  in  this  research  was  to  collect  data  using  2045  thesis  title  documents.  The  method used  is  Nazief  Adriani's  Stemming  Algorithm  to  make  it  easier  to  categorize  document titles with more varied search results. So, for this research stage, a website will be built to increase the relevance of the accuracy of the role of stemming in document searches with research  stages  including  data  collection,  needs  analysis,  system  design,  system implementation  and  testing,  system  testing.  This  system  can  display  document  search keywords  with varying affix results  with Precision test results of 81.7% which shows the quality  of  how  useful  this  document  search  system  is.  and  a  recall  value  of 100%  which represents  the  quality  of  how  complete  the  relevant  results  are  displayed  by  the  search system.  With  word  processing  research,  searches  for  thesis  document  collections  will  be able to be managed well and improve document search performance which is more varied according to the needs of Informatics students as system users.
Keywords: Nazief Andriani Algorithm; Information Retrieval (IR); Stemming

## Abstrak
Algoritma  Nazief  Andriani  merupakan  Algoritma  Stemming  pada  text-preprocessing sebagai  pendukung  dalam    meningkatkan    performa  Information  Retrieval  (IR)  dan proses penentuan dalam nilai kemiripan dokumen teks.   Tetapi pada kenyataanya masih banyak sistem Information Retrieval  yang belum memenuhi kebutuhan pengguna dimana untuk  menampilkan  hasil  pencarian  dokumen  hanya  dapat  ditemukan  jika  pengguna memasukkan  kata  kunci  yang  harus  sama  persis  atau  yang  mempunyai  kata  yang  sama dengan query. Tujuan penelitian ini membuat sistem untuk meningkatkan dan mengenali variasi kata kunci dalam relevansi pencarian dokumen skripsi untuk memenuhi kebutuhan pengguna  yang  akan  memudahkan  pencarian  judul  dokumen.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  untuk  pengumpulan  datanya  menggunakan  2045  dokumen  judul skripsi.  Untuk  metode  yang  digunakan  yaitu  Algoritma  Stemming  Nazief  Adriani  untuk memudahkan  pengkategorian  judul  dokumen  dengan  hasil  pencarian  yang  lebih bervariasi. Maka untuk tahap penelitian ini akan dibangun  Website untuk meningkatkan relevansi  keakuratan  peran  stemming  pada  pencarian  dokumen  dengan  tahapan penelitian  meliputi  pengumpulan  data,  analisis  kebutuhan,  perancangan  sistem, implementasi  dan  pengujian  sistem,  pengujian  sistem.  Sistem  ini  dapat  menampilkan sesuai kata kunci pencarian dokumen dengan hasil imbuhan yang bervariasi dengan hasil pengujian  Precision  sebesar  81,7%  yang  mempresentasikan  kualitas  seberapa  berguna

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 269-280
sistem  pencarian  dokumen  ini.  dan  nilai  recall    sebesar  100%  yang  mempresentasikan kualitas seberapa lengkap hasil relevan yang ditampilkan oleh sistem pencarian.  Dengan adanya  penelitian  pemrosesan  kata  pencarian  kumpulan  dokumen  skripsi  akan  dapat dikelola secara baik dan meningkatkan kinerja pencarian dokumen yang lebih bervariasi sesuai dengan kebutuhan mahasiswa Informatika sebagai pengguna sistem.
Kata Kunci: Algoritma Nazief Andriani; Information Retrieval (IR); Stemming

## 1. Pendahuluan
Algortima Stemming merupakan  salah  satu  Algoritma  yang  tidak  terpisahkan  dalam meningkatkan  performa Information  Retrieval  (IR) .    istilah  dari  Pencarian  informasi berupa  dokumen  atau  teks  biasa  dikenal  dengan Information  Retrieval  (IR) yaitu  proses pemisahan dokumen  - dokumen.  yang dianggap relevan dari  sekumpulan dokumen  yang tersedia. Stemming adalah  proses  pemotongan  (penghilangan)  imbuhan (affix), baik awalan  ( prefix) maupun akhiran(suffix) ,  dari  sebuah term untuk  mendapatkan  kata  dasar dari  kata  berimbuhan[5].  Beberapa  algoritma stemming untuk  Bahasa  Indonesia  telah dikembangkan  sebelumnya  antara  lain  Algoritma Nazief  &  Adriani ,  Algoritma Porter, Algoritma Algoritma  Arifin  Setiono[2].  Dari  kesimpulan  penelitian  terdahulu  bahwa Algoritma Nazief  Adriani lebih  unggul  dalam  hal  kecepatan  dan  akurasi  dibandingkan dengan  dua  Algortima  lainnya.  Algoritma Nazief  Adriani dikembangkan  berdasarkan aturan  morfologi  Bahasa  Indonesia  yang  mengelompokkan  imbuhan  menjadi  awalan, sisipan , akhiran  dan  gabungan  awalan  akhiran.  Algoritma  ini  menggunakan  kamus  kata dasar  dan  mendukung recoding ,  yakni  merangkai  kembali  kata-kata  yang  mengalami proses stemming berlebih.  Untuk  memeriksa  apakah  kata  dasar  yang  melalui  proses stemming  benar  dan  ditemukan  pada  kamus  saat  proses stemming dilakukan  maka dibutuhkan kamus kata dasar[12].
Pada  umumnya  indikator  yang  dipakai  untuk  menilai  relevansi  hasil  pencarian  suatu dokumen adalah menyesuaikan antara query yang diberikan dan dokumen yang diperoleh. Tetapi term-term yang  terdapat  pada  dokumen  dan  pada query sering  memiliki  banyak varian morfologik, sehingga pasangan term seperti       “peningkatkan”,”meningkatkan” dan “tingkat” tidak akan dianggap ekuivalen atau memiliki makna sama oleh sistem tanpa suatu bentuk Natural Language Processing (NLP)[9]. Sistem Information Retrieval yang ideal  adalah  dimana  sistem  dapat  menemukan  informasi  yang  relevan  yang  sesuai permintaan  pengguna.  Tetapi  pada  kenyataanya  masih  banyak sistem Information Retrieval yang belum memenuhi  kebutuhan  pengguna dimana untuk menampilkan  hasil pencarian  dokumen  hanya  dapat  ditemukan  jika  pengguna  memasukkan  kata  kunci  yang harus  sama  persis  atau  yang  mempunyai  kata  yang  sama  dengan query [11].  Seharusnya kata  kunci  dengan  banyak  variasi  morfologi  harus  dipertimbangkan  sebagai  term  yang sama.  Dokumen  yang  memiliki  kata  yang  merupakan  variasi  dari  kata  pada  query  tidak dianggap sebagai dokumen hasil pencarian. Tentu  ini menjadi permasalahan karena  sulit untuk mendapatkan hasil dan  mengambil informasi yang relevan karena bahasa pastinya memiliki  berbagai  varian  morfologi  kata  -  kata  yang  akan  mengakibatkan  terjadinya ketidaksesuaian kosakata[9].
Maka  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses stemming Untuk  mengenali  variasi morfologi  tersebut  dalam  meningkatkan  relevansi  pencarian  dokumen  dengan menggunakan  Dokumen  tugas  akhir  mahasiswa.  Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  akan dibangun Information  Retrieval  System pada  Proses  Pencarian  Dokumen  Digital Menggunakan  Metode  Algoritma  S temming Nazief  &  Adriani untuk  meningkatkan relevansi  pencarian  dokumen  dengan  menggunakan Library  Sastrawi .  Dengan  adanya penelitian  pemrosesan  kata  ini  diharapkan  sistem  pencarian  dokumen  akan  memenuhi kebutuhan  pengguna  dalam  meningkatkan  dan  mengoptimalkan  relevansi  pencarian dokumen untuk meningkatkan kinerja pencarian dokumen yang lebih bervariasi.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 269-280

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Information Retrieval (IR) Invormation  Retrieval  (IR) adalah  proses  pemisahan  dokumen  yang  dianggap  relevan dari  sekumpulan  dokumen  yang  tersedia.  Gambar  1  merupakan representasi  arsitektur Information Retrieval (IR) yang menggambarkan pencarian informasi[11].
Gambar 1. Arsitektur Information Retrival (IR)
Penyajian  dan  Implementasi  hasil  informasi  harus  memadai  sehingga  pengguna  dapat dengan mudah mendapatkan informasi yang diinginkan. Sistem pencarian dokumen harus efektif  dan  efisien.  Maksud  dari  efektif  yaitu  efektif  yaitu  pengguna  mendapatkan dokumen  yang  relevan  dengan query yang  di input kan  dan  efisien  yaitu  meningkatkan waktu  pencarian  yang  digunakan  sesingkat  mungkin. Search  Engine merupakan  salah satu  aplikasi Invormation  Retrieval yang  tak  terlepas  dari  kebutuhan  dari  dukungan perangkat indexing dan query expansion . Proses untuk membangun Information Retrieval System pada  Proses  Pencarian  Dokumen Digital  yaitu  dokumen  disimpan,  kemudian dokumen  tersebut  dikategorikan  sesuai  isi  dari  dokumen  yang  diperoleh  secara  otomatis dengan  metode  pencarian  dokumen text  preprrocessing .  Dengan  melakukan preprocessing  text kata  yang  terdapat  dalam  dokumen  akan  dipilih  dan  ditetapkan  kata mana  yang  dibutuhkan.    Kata-kata  yang  terdapat  dalam  dokumen  dan  Informasi  penting tersebut  akan  diambil  untuk  disimpan  sebagai tags atau keyword dalam database yang nantinya  untuk  dicocokan  dengan  kata  kunci  pencarian.  Kemudian  saat  pengguna memasukkan  kata  kunci  pencarian  maka  hal  ini  akan  diproses  untuk  mencari  dokumen yang  relevan. pada  dasarnya Information  retrieval merupakan  proses  untuk  menentukan dokumen  dalam  koleksi  yang  harus  dikelola  dan  diproses  untuk  memenuhi  keinginan pengguna akan informasi.
Suatu  sistem  pencarian  dokumen  dikatakan  ideal  jika  memenuhi  kebutuhan  pengguna dan menemukan semua dokumen yang relevan. Banyaknya varian morfologik pada suatu kata pada bahasa sangat berpengaruh terhadap hal tersebut, sehingga pemilihan algoritma stemming yang  tepat  sangat  menentukan  performa  sistem IR juga  proses indexing dan query  expansion pada Search  Engine. maka  dari  itu  setiap  kata  harus  diubah  kedalam bentuk dasarnya atau dilakukan proses stemming untuk penyederhanaan bentuk dari suatu kata, sehingga sistem proses pengolaan kata menjadi efektif.

## 2.2. Text Preprocessing
Text processing merupakan suatu proses awal mengubah bentuk data dari yang belum terstruktur  menjadi  data  yang  terstruktur  yang  akan  diolah  dan  di  sesuaikan  dengan kebutuhan[2].    Di  dalam  dokumen  terdapat  beragam  kata,  tetapi  tidak  semua  kata  yang ada  di  dalam dokumen  itu  dapat  mewakilkan  dokumen  tersebut.  Dengan  melakukan text preprocessing kata  yang  terdapat dalam dokumen akan dipilih dan ditetapkan kata mana yang  dibutuhkan. Preprocessing bertujuan  mengubah  teks  menjadi term  index , mengurangi volume kosa kata, menyeragamkan kata, dan menurunkan noise yang terdapat dalam sebuah dokumen.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terdapat tahap-tahap dalam melakukan text preprocessing , yaitu : Tokenisasi, Filtering, dan  Stemming . Tokenisasi adalah  proses  pemisahan  kata  yang  berada  dalam  suatu kalimat,paragraf atau dokumen. Filtering adalah proses memisahkan kata  yang dianggap tidak penting atau tidak memiliki makna. Dan Stemming adalah proses merubah kata yang berimbuhan  menjadi  kata  dasar[3].  Berikut  pada  Gambar  2  proses  tahapan preprocessing[12] .

## Gambar 2. Tahapan Preprocessing
1) Tokenize :    proses  pemisahan  kata  yang  berada  dalam  suatu  kalimat,paragraf  atau dokumen.  Pada  proses  preprocessing  untuk  proses  tokenisasi  semua  term  pada dokumen  yang  akan  di  olah  menjadi  kecil  (lower  case)  terlebih  dahulu.  Selain  kata, tokenize  juga  menghilangkan  angka,  tanda  baca,  karakter  karena  dianggap  tidak penting dalam pemrosesan kata. Tokenize memotong kumpulan karakter menjadi kata tunggal atau token[4].
2) Filtering :  Pada  tahap  filtering  ini  merupakan  tahap  mengambil  kata  kata  penting  dari hasil  tokenisasi  yang  dilakukan  sebelumnya.  Tahap  filtering  adalah  proses memisahkan  kata  yang  dianggap  tidak  penting  atau  tidak  memiliki  makna.  Proses pemilihan  kata  ini  dengan  cara  memilih  kata  yang  penting  dan  membuang  kata sambung  atau  kata  yang  tidak  diperlukan  dalam  mewakili  sebuah  dokumen  dan  Kata sambung yang dibuang misalnya seperti  yang, atau, maupun,  untuk, agar, supaya dan kata  sambung  lainnya[4].  Filtering  memproses  kata  hasil  dari  proses  tokenisasi menjadi  lebih  sedikit  dengan  mengurangi  kata  yang  termasuk  ke  dalam  stopwords. Yang  dimana  pengeleminasian  stopwords  mempunyai  keuntungan  yaitu  mengurangi jumlah space pada tabel term index hingga 40% atau bisa lebih.
3) Stemming: Proses  setelah  melakukan  Filtering  kata,tahap  selanjutnya  yaitu  proses Stemming.  Stemming  adalah  proses  merubah  kata  yang  berimbuhan  menjadi  kata dasar  (root).  Proses  stemming  ini  dilakukan  dengan  menghilangkan  semua  imbuhan (affixes)  yang  terdiri  dari  awalan  (prefixes),  sisipan  (infixes),  akhiran  (suffixes)  dan confixes[7].  Algoritma  stemming  pada  bahasa  satu  dan  yang  lain  sangatlah  berbeda. Contohnya Pada Bahasa Inggris memiliki perbedaan morfologi dari Bahasa Indonesia hal ini dapat dilihat dari kerumitan/kompleksnya teks Bahasa  Indonesia yang terdapat beragam  variasi  imbuhan  yang  harus  diolah  untuk  mendapatkan  kata  dasar  (root). Dalam  mendukung  efektivitas  dalam  pencarian  sebuah  dokumen,  penerjemahan dokumen, dan pencarian dokumen teks, proses Stemming sangatlah berperan penting . stemming  merupakan  proses  penjabaran  berbagai  variasi  bentuk  dari  suatu  kata menjadi  kata  dasarnya.  Secara  luas  roses  dalam  sistem  Information  retrieval  dengan proses  stemming  sudah  digunakan  dalam  pencarian  informasi  sebagai  peningkatan kualitas  informasi  yang  didapatkan  untuk  mendapatkan  hubungan  antara  varian  kata yang  satu  dengan  yang  lainnya.  Untuk  contoh  yaitu  kata  “layanan”,  “dilayani”  dan “melayankan”  yang  awalnya  memiliki    makna  yang  berbeda  dapat  di  stem  menjadi sebuah  kata  “layan”  yang  memiliki  arti  yang  sama  sehingga  kata-katanya  saling berhubungan.  Proses  stemming  juga  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  ukuran  dari suatu  ukuran  index  file.  Contoh  lain  dalam  suatu  deskripsi  terdapat  varian  kata “menggunakan”,  “digunakan”,  dan  “pengguna”  dan  hanya  memiliki  kata  dasar  yaitu “guna”.  Proses  stemming  pada  teks  Bahasa  Indonesia  memiliki  perbedaan  dengan stemming  teks  Bahasa  Inggris  karena  pada  teks  bahasa  Inggris  prosesnya    hanya menghilangkan  sufiks  (akhiran)[8].  Sedangkan  pada  teks  Bahasa  Indonesia,  selain sufiks, prefiks, dan konfiks juga dihilangkan.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 269-280
2.3. Algoritma Stemming Nazief-Adriani
Algoritma Stemming  Nazief-Adriani adalah  metode  yang  digunakan  untuk meningkatkan  efisiensi Information  Retrieval dengan  cara  mengubah  kata-kata  dalam sebuah  dokumen  menjadi  kata  dasarnya[6].  Proses  stemming  teks  Bahasa  Indonesia digunakan  untuk  menghilangkan akhiran,  imbuhan,  dan  awalan. Ini  berbeda  dari  teks Bahasa  Inggris  karena  proses  stemming  hanya  digunakan  untuk  menghilangkan sufiks . Algoritma  yang  dibuat  oleh Bobby  Nazief dan Mirna  Adriani memiliki  tahapan  sebagai berikut[7]:
1) Mencari  kata  yang  akan  distemming  didalam  kamus.  Jika  ditemukan maka  diartikan  kata  tesebut  adalah k ata  dasar dan  proses  algoritma
berhenti.  Tetapi  jika  tidak  ditemukan  di  lanjutkan  ke  proses  tahapan selanjutnya.
2) Menghilangkan Inflection Suffixes (“kah”, “lah”, “ku”, “mu” atau “nya”). Jika partikel (“lah”, “kah”, “tah”  atau“pun”)  maka proses akan di ulangi lagi untuk menghapus Possesive Pronouns(“ku”, “ mu”, atau “-nya”), jika ada.
3) Proses  selanjutnya  menghilangkan Derivation  Suffixes (“i”,  “an”  atau “kan”).  Jika  kata  ditemukan  pada  kamus  proses  algoritma  berhenti.  Jika tidak maka ke tahap 3a.
a. Jika “an” telah dihapus dan huruf terakhir dari kata tersebut adalah “-  k”,  maka  “-k”  juga  akan  ikut  dihapus.  Jika  kata  tersebut ditemukan  dalam  kamus  maka  algoritma  berhenti.  Jika  tidak ditemukan maka lakukan tahap 3b. b. Akhiran  yang  dihapus  (“-i”,  “-an”  atau  “-kan”)  dikembalikan, lanjut ke tahap 4.
4) Menghapus Derivation Prefix . Jika pada tahap 3 ada sufiks yang dihapus maka pergi ke tahap 4a, jika tidak pergi ke tahap 4b.
a. Periksa  tabel  kombinasi  awalan  akhiran  yang  tidak  diizinkan.
Jika ditemukan maka algoritma berhenti, jika tidak pergi ke tahap 4b. b. For i = 1 to 3, tentukan tipe awalan kemudian hapus awalan. Jika kata  dasar belum  juga  ditemukan  lakukan  tahap  5,  jika  sudah maka  algoritma  berhenti.  Catatan:  jika  awalan  kedua  sama dengan awalan pertama algoritma berhenti.
5) Melakukan Recoding.
6) Jika semua tahapan telah selesai tetapi tidak juga berhasil maka kata awal di asumsikan sebagai kata dasar . Proses selesai.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisis Kebutuhan Data
Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data  judul  skripsi  mahasiswa  dengan  total  2046 data  judul  dokumen.  Data  masing-masing  meliputi  Id  dokumen,judul  dokumen,penulis dan tahun terbit.

## 3.2. Perancangan Sistem
Setelah  melakukan  proses  tahapan  penelitian,  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan perancangan  sistem.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pengimplementasi  supaya  sistem  dapat berjalan dengan baik. Alur perancangan sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Perancangan Sistem
Berikut diagram alir Algoritma Stemming Nazief Adriani pada sistem pencarian dokumen pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir Algoritma Stemming Nazief Adriani
Pada proses Diagram alir Algoritma Stemming Nazief Adriani dilakukan untuk mencari kata dasar sebagai berikut :
a. Proses ini diawali dengan Kata  yang  akan  di stemming  dicari  pada  kamus atau database jika  ditemukan maka proses algoritma selesai.
b. Jika kata dasar tidak ditemukan maka lanjut ke tahap selanjutnya yaitu menghilangkan inflection suffix (awalan).
c. dilanjuti menghilangkan Derivation Suffixs (akhiran).
d. Kemudian cek Kembali kata kunci pada kamus atau database jika kata dasar ditemukan maka proses selesai dan proses berhenti.
e. Jika tidak ditemukan maka ketahap proses menghilangkan Derivation Prefix dan proses algortima berhenti jika kata dasar ditemukan pada kamus atau database.
f. Jika tidak ditemukan maka lakukan recoding

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
3.3. Implementasi Tampilan
1) Data  Dokumen:  Pada  menu  data  dokumen  ini  berisi  informasi  dari dokumen  yaitu  id  dokumen  judul  dokumen  penulis  dan  tahun  dokumen. dan  proses stemming dapat  dilakukan  pada  semua  data.  Tampilan  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Data Dokumen
2) Data Stemming: Pada  menu  ini  dapat  dilakukan  proses stemming semua judul dokumen. Tampilan dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan data Stemming
3) Halaman  Pencarian  Dokumen  Pengguna:  Pada  menu  tampilan  ini pencarian  dokumen  dimana  pengguna  memasukkan  kata  kunci  judul dokumen  yang  akan  dilakukan  proses  pencarian  dengan  kata  kunci “media ajar” .berikut tampilan pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Pencarian Dokumen User
4) Variasi  Kata  Kunci:  Pada  menu  proses  pencarian  judul  dokumen  dan sistem  akan  menampilkan  hasil  pencarian  dari  kata  kunci  “media  ajar”
dan menampilkan hasil imbuhan variasi dari kata kunci yang dimasukkan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 269-280
yaitu  “media  ajar”  dan  “media  pelajaran”  .Dapat  dilihat  tampilan  dari pencarian dokumen pada Gambar 8.
Gambar 8. variasi pencarian kata kunci media ajar
Pada  tampilan  ini  hasil  variasi  dari  imbuhan  “media  ajar”  dengan  376 hasil judul dokumen yang memiliki unsur kata “media ajar”. berikut pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil pencarian dokumen kata media ajar.
Kemudian pada tampilan ini hasil variasi dari imbuhan “media pelajaran” dengan  315  hasil  judul  dokumen  yang  memiliki  unsur  kata  “media pelajaran”. berikut pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil pencarian dokumen kata Media Pembelajaran
Pada  menu  pencarian  dokumen  user  juga  dapat  menampilkan  detail  data yaitu  nama  penulis  id  dokumen  judul  dan  kata  stemming.  Berikut  menu tampilan pada Gambar 11.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 11 . Menu tampilan detail data
Pada  Gambar  12  merupakan  tampilan  jika  kata  kunci  judul  dokumen yang dimasukkan oleh user tidak terdapat pada sistem database atau tidak ditemukan.
Gambar 12. judul dokumen tidak ditemukan
3.4. Pengujian Sistem
1) Pengujian Recall & Precision: Berikut pada Tabel 1 variasi kata kunci yang akan diuji terdiri  dari  12  variasi  pengujian  dengan  kata  kunci  yang  berhubungan  dengan  judul dokumen informatika.
Tabel 1. Variasi Kunci Yang Diuji
No Nama Variasi kata kunci yang dicari 1  Pengujian 1 Naive Bayes 2  Pengujian 2 Layanan Informasi 3  Pengujian 3 Sistem Pendukung Keputusan 4  Pengujian 4 Multimedia 5  Pengujian 5 Peningkatan 6  Pengujian 6 Pengolahan Data 7  Pengujian 7 Perangkat Lunak 8  Pengujian 8 Perancangan Algoritma 9  Pengujian 9 Pengembangan 10  Pengujian 10  Media Ajar 11  Pengujian 11  Sistem Informasi 12  Pengujian 12  Berbasis Web
Selanjutnya pada Tabel 2 yaitu proses koleksi yang akan dicari.
Tabel 2. Koleksi Yang Dicari No Koleksi yang dicari Ditemukan  Relevan Tidak Relevan Keterangan 1 Naive Bayes 15 15 0 Menemukan 15 dokumen semua relevan 2 Layanan Informasi 520 26 494 Dari 520 hasil pencarian
No Koleksi yang dicari Ditemukan  Relevan Tidak Relevan Keterangan Ditemukan 26 yang relevan & 494 yang tidak relevan 3 Sistem Pendukung Keputusan 150 150 0 Menemukan 150 dokumen semua relevan 4 Multimedia 200 200 0 Menemukan 200 dokumen semua relevan 5 Peningkatan 28 5 23 Dari 28 hasil pencarian ditemukan 5 yang relevan & 23 yang tidak relevan 6 Pengolahan Data 3 3 0 Menemukan 3 dokumen semua relevan 7 Perangkat Lunak 26 26 0 Menemukan 26 dokumen semua relevan 8 Perancangan Algoritma 132 98 34 132 hasil pencarian ditemukan 98 yang relevan &34 yang tidak relevan 9 Pengembangan 503 405 98 503 hasil pencarian ditemukan 405 yang relevan & 98 yang tidak relevan 10 Media Ajar 376 221 151 376 hasil pencarian ditemukan 221 yang relevan &151 yang tidak relevan 11 Sistem Informasi 1015 1015 0 Menemukan 1015 dokumen semua relevan 12 Berbasis Web 830 830 0 Menemukan 830 dokumen semua relevan
Tabel 3. . Variasi Kunci Yang Diuji No  Kata Kunci Hasil Pengujian Relevan Hasil Pengujian Tidak Relevan 1 Layanan Informasi Layanan Informasi Pelayanan Informasi Informasi pelayanan Informasi layanan Pelayanan 2 Peningkata n Peningkatan Tingkat Tingkatan Bertingkat 3 Media Ajar Media Ajar Multimedia Media Pembelajaran Media
Pada  Tabel  3  contoh  hasil  pengujian  untuk  kata  kunci  “layanan  informasi”  dan “peningkatan” dikatakan relevan disini jika kata kunci yang ditemukan dari kata “layanan informasi” dan “peningkatan” tanpa tambahan imbuhan apapun. Sedangkan tidak relevan yaitu  ditemukan  imbuhan  dari  variasi  kata  kunci  “layanan  informasi”seperti  “pelayanan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 269-280
informasi”,  ”informasi  pelayanan”.  Dan  jika  hanya  kata  “informasi”,  “layanan”  dan “pelayanan” yang tampil dihitung sebagai tidak relevan tetapi kata kunci tetap ditemukan. Begitu  juga  pada  variasi  kata  kunci  “peningkatan”  seperti  “tingkat”,  “tingkatan”  dan “bertingkat”.  Untuk  kata  kunci  “media  ajar”  dengan  variasi  “media  Pembelajaran”, “multimedia”,”media”,  “ajar”.  Begitu  juga  pada  kata  kunci  pengujian  yang  lain  terdapat variasi dari kata kunci yang di tampilkan. Sedangkan jika semua kata kunci relevan tidak ada variasi dari kata kunci tersebut.
Tabel 4. . Hasil Uji No Relevan (a) Tidak relevan (b) Total (a+b) Tidak ditemukan (c) Total (a+c) Recall |a/(a+c)| x100% Precision |a/(a+b)| x100% 1 15 0 15 0 15 100 100 2 26 494 520 0 520 100 50.0 3 150 0 150 0 150 100 100 4 200 0 200 0 200 100 100 5 5 23 28 0 5 100 17.857143 6 3 0 3 0 3 100 100 7 26 0 26 0 26 100 100 8 98 34 132 0 98 100 74.242424 9 405 98 503 0 405 100 80.516899 10 221               151 376 0 221 100 58.776596 11 1015 0 1015 0 1015 100 100 12 830 0 830 0 830 100 100 Rata Rata 100 81.7827552
Dari  uraian  Tabel  4  dari  skala  0%-100%  didapatkan  hasil  rata  rata  nilai Precision sebesar  81,7%  yang  mempresentasikan  kualitas  seberapa  berguna  sistem  pencarian dokumen  ini.  dan  nilai recall sebesar  100%  yang  mempresentasikan  kualitas  seberapa lengkap  hasil  relevan  yang  ditampilkan  oleh  sistem  pencarian.  Maka  didapatkan pengujian nilai precision lebih rendah dari pada nilai recall berdasarkan kata kunci yang digunakan oleh pengguna sistem relevansi pencarian dokumen. Tetapi tingkat keefektifan dari sistem relevansi pencarian dokumen sudah dapat dikatakan efektif.

## 4. Kesimpulan
Sistem  pencarian  dokumen  dengan  metode  Algoritma  Stemming  Nazief  Adriani memiliki pembaharuan yang dapat mempermudah pengguna dalam proses pencarian judul dokumen  dan  menampilkan  hasil  referensi  pencarian  yang  lebih  banyak  dan  variative. Hasil  pengujian  Precision  sebesar  81,7%  yang  mempresentasikan  kualitas  seberapa berguna  sistem  pencarian  dokumen  ini.  dan  nilai  recall    sebesar  100%  yang mempresentasikan  kualitas  seberapa  lengkap  hasil  relevan  yang  ditampilkan  oleh  sistem pencarian.  Hasil  pengujian  System  Usubility  Scale  (SUS)  sebesar  78%  dimana  sistem sudah  memenuhi  kebutuhan  pengguna.  dan  pengujian  Blackbox  Testing  sebesar  93% dimana  sistem  berjalan  dengan  baik. Adapun  beberapa  masukan  untuk  pengembangan sistem  relevansi  pencarian  dokumen  selanjutnya  yaitu  diharapkan  tidak  hanya menggunakan Algoritma stemming tetapi dapat lebih banyak menggunakan algoritma lain yang bisa di kembangkan lagi.

## Daftar Pustaka
[1] Sardjono, M,Wisuda., Cahyanti, Margi., Mujahidin, Maulana. Ariany, Rini., (2018). Pendeteksi Kesamaan Kata untuk judul penulisan Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Stemming Nazief - Adriani. Sebatik. VOL 22 NO 2 (2018).
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 269-280
[2] Sari,  Bunga.,  Sibaroni,  Yuliant.,  (2019).  Deteksi  Kemiripan  Dokumen  Bahasa Indonesia  Menggunakan  Algoritma Smith  Waterman dan  Algoritma  Nazief  &
Andriani. Indonesia Jurnal Of  Computing. Vol. 4, Issue. 3, Dec 2019.
[3] Widiasri,  M.,  Tjandra,  E.,    Chandra,  Lisa  Maria.,  (2017)  Peningkatan  Kinerja Pencarian  Dokumen  Tugas  Akhir  Menggunakan  Porter  Stemmer  Bahasa  Indonesia dan Fungsi Peringkat Okapi BM25.TEKNIKA, Volume 6, Nomor 1.
[4] Wirayasa,Putu  Merta.,  Wirawan,  Made  Agus.,(2019).  Adaptasi  Algoritma  Nazief Adriani untuk Stemming Teks Bahasa Bali. Janapati UNDHISKA.Volume 8, Nomor 1, Maret 2019.
[5] Ahmad,  Rahmat.,  Sasue,  Riz  Rifai  Oktavianus.,  (2020.  Sistem  Penilaian  Esai Otomatis  Menggunakan  Algoritma  Stemming  Nazief  Adriani.  Politeknik Transportasi Darat Bali. Vol. 1 No. 2 (2020).
[6] Pramudita, Hafiz Ridha.,  (2018). Penerapan  Algoritma  Stemming Nazief & Adriani Dan  Similarity  Pada  Penerimaan  Judul  Thesis.  Jurnal  Ilmiah  DASI.Vol.  15  No.  04 Desember 2018.
[7] Wahyudi,  Dwi.,  Susyanto,  Teguh.,  Nugroho,Didik.,(2017).  Implementasi  dan Analisis  Algoritma  Stemming  Nazief              &  Adriani  dan  Porter  pada  Dokumen Berbahasa Indonesia. Jurnal Ilmiah SINUS. Vol 15, No 2 (2017).
[8] Manase,  Sahat  H  Simarangkir.,  (2017).  Studi  Perbandingan  Algoritma  -  Algoritma Stemming  untuk Dokumen Teks Bahasa  Indonesia.  Jurnal  Infokar. Volume 1 No. 1 2017.
[9] Magriyanti, Arie Atwa., (2018). Analisis Pengembangan Algoritma Porter Stemming dalam Bahasa Indonesia. Sekolah Tinggi Elektronika dan Komputer PAT. September 29, 2018.
[10] Martin.,  Nilawati,  Lala.,  (2019).  Recall  dan  Precision  Pada  Sistem  Temu  Kembali Informasi  Online  Public  Access  Catalogue  (OPAC)  di  Perpustakaan.  Jurnal Komputer dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika. Volume XXI No. 1 Maret 2019.
[11] Setiawan,  Hamzahi.,  (2021).  Implementasi  Algoritma  Fuzzy  Topsis  Pada  Sistem Rekomendasi  Beasiswa.  Jurnal  Sistem  Telekomunikasi  Elektronika  Sistem  Kontrol Power Sistem & KomputerVol.1 / No 2.13 Juli, 2021.
[12] Herawan,Agus., Hakim, Patria Rahman., Pamadi, Bambang Sigit.,(2020). Perangkat Lunak  Search  Engine  Citra  Satelit  LAPAN-A2  dan  LAPAN-A3.  Jurnal  Edukasi  & Penelitian Informatika. Vol 6, No 2 (2020).
[13] Guerra, Cecilia., Costa, Nilza., (2020). Can Pedagogical Innovations Be Sustainable? One  Evaluation  Outlook  for  Research  Developed  inPortuguese  Higher  Education. Education science. 11 November 2021.
[14] Novitasari,  Dian.,  (2016).  Perbandingan  Algoritma  Stemming  Porter  dengan  Arifin Setiono  untuk  Menentukan  Tingkat  Ketepatan  Kata  Dasar.  Universitas  Indraprasta PGRI. Vol 1, No 2 (2016).
[15] Pratama,  Enda  Esyudha.,  (2018).  Information  Retrieval  pada  Proses  Penyimpanan dan  Pencarian  Dokumen  Digital  Menggunakan  Metode  Text  Mining.  Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SEMNASTIK). Vol 1 No 1 (2018).
[16] Ariyani,  Pipin  Farida.,  Rahmala,  Annisa.,  Juliasari,  Noni.,(2019).  Implementasi Metode  Stemming  Tala  Dan  Fungsi  Jaccard  Pada  Aplikasi  Katalog  Perpustakaan. Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019. ISSN 2085-421.