## STUDI KOMPARATIF PEMANFAATAN VECTOR SPACE MODEL PADA PENERAPAN ALGORITMA NAZIEF ADRIANI, K-NEAREST
NEIGHBOR DAN FUNGSI JACCARD : KASUS PROTOTIPE APLIKASI KATAGORISASI TEKS BERBAHASA INDONESIA

## Sukisno
Dosen Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang Jl. Maulana Yusuf, Babakan Kota Tangerang, Banten, Telp 021-5527061 E-mail: sukisnonhp@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan  teknologi  yang  sangat  cepat  mendorong  manusia  dalam  memanfaatkan  tumbuh  kembangnya  teknologi tersebut  untuk  melakukan  pekerjaan  yang  dahulu  dikerjakan  secara  manual.  Teknik  yang  digunakan  untuk memecahkan  masalah  adalah  dengan  menggunakan  teknik text  mining untuk  pengkategorian  dokumen  penulisan ilmiah. Sedangkan untuk mencari nilai similaritas suatu dokumen dengan dokumen lainnya menggunakan kata kunci yang  didapat  dari  hasil  pengkategorian  dokumen  dan  algoritma  yang  digunakan  adalah  algoritma  TF-IDF (Term Frequency  –  Inversed  Document  Frequency) ,  WIDF (Weighted  Inverse  Document  Frequency) .  Untuk  pengujian sistem  adalah  dengan Recall  &  Precision .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  implementasi  sistem  klasifikasi dokumen teks berbahasa Indonesia dengan banyak kategori dan mengetahui tingkat akurasi hasil klasifikasi dengan metode TF-IDF dan WIDF dalam mengklasifikasikan dokumen teks berbahasa Indonesia. Penelitian ini menghasilkan nilai precision dan recall rata-rata sebesar 87.50% dengan pembobotan TF-IDF dan WIDF sebesar 83.33%. Dengan ini  diambil  kesimpulan  bahwa  TF-IDF  menghasilkan precision & recall tertinggi  sebesar  87.50%  dibandingkan dengan WIDF yaitu 83.33% menggunakan similaritas fungsi jaccard. Hasil terbaik adalah pembobotan kata dengan TF-IDF.
Kata Kunci :  Pengkategorian  Dokumen,  Similaritas, Text  Mining ,  TF-IDF,  WIDF, K-Nearest  Neighbor, Fungsi Jaccard

## 1. PENDAHULUAN
Adanya pertumbuhan  yang pesat dari  informasi pada masa  kini,  menjadikan  katagorisasi  teks (text categorization) yang  merupakan  suatu  proses pengklasifikasian  dokumen  ke  dalam  satu  atau  lebih kategori yang telah didefinisikan sebelumnya atau ke dalam kelas-kelas dari dokumen dokumen yang sama, sebagai  suatu  teknik  kunci  dalam  penanganan  dan pengorganisasian data yang berupa teks.
Pada  kategorisasi  teks,  representasi  suatu  dokumen adalah kata, dimana tiap kata memiliki ciri khas yang berbeda. Oleh karena itu, pada sebagian besar proses kategorisasi  teks,  terdapat  banyak  ciri  khas  yang mungkin  terjadi,  baik  ciri  khas  yang  relevan  dengan tema dokumen maupun yang tidak relevan dari proses kategorisasi.  Adapun  metode  yang  mengelompokkan semua ciri khas tersebut cenderung lebih baik daripada metode  yang  hanya  mengelompokkan  ciri  khas  yang relevan. [4]
Pada  era  globalisasi  seperti  saat  ini  dunia  teknologi dan  informasi  perkembangannya  sangat  cepat, sehingga  mendorong  timbulnya  kebutuhan  manusia akan  sebuah  layanan  informasi.  Kemajuan  teknologi yang  sangat  cepat  mendorong  manusia  dalam memanfaatkan tumbuh kembangnya teknologi
tersebut  untuk  melakukan  pekerjaan  yang  dahulu dikerjakan  secara  manual.  Terlebih  lagi  didorong dengan perkembangan ilmu pengetahuan yang sangat cepat.  Sebagai  contoh,  dengan  adanya  teknologi komputer  segala  kegiatan  dapat  dilakukan  dengan cepat dan meminimalkan resiko kesalahan. Perkembangan  dokumen  berbasis  teks  menyebabkan jumlah dokumen menjadi sangat besar dan menyebabkan  pencarian  dan  klasifikasi  didalam dokumen berbasis teks menjadi sebuah pekerjaan yang tidak mudah. Perkembangan tersebut direspon dengan penelitian di bidang informatika khususnya di bidang pemprosesan dokumen teks berbahasa Indonesia. Dalam  penelitian  ini  teknik  yang  digunakan  untuk memecahkan masalah diatas adalah dengan menggunakan teknik text mining untuk pengkategorian dokumen penulisan ilmiah.
Sedangkan  untuk  mencari  nilai  similaritas  suatu dokumen  dengan  dokumen  lainnya  menggunakan learning document yang didapat dari hasil pengkategorian  dokumen  dan  algoritma yang digunakan adalah algoritma TF-IDF (Term Frequency –  Inversed  Document  Frequency) ,  WIDF (Weighted Inverse  Document  Frequency) dan  algoritma Vector
Space Model . Selain itu salah satu metode kategorisasi teks  yang  lainnya  adalah  algoritma K-Nearest Neighbour (KNN).

## 2. PENELITIAN TERKAIT

## 2.1. Tinjauan Studi
Tinjauan  studi  yang  penulis  lampirkan  ialah  berupa hasil  dari  beberapa  studi  atau  penulisan  sebelumnya yang mempunyai  keterkaitan  untuk  mengkaji kemampuan  dan  mengukur  kinerja  sistem  informasi yang akan dibangun.
Berdasarkan  informasi  yang  diperoleh  oleh  penulis, ditemukan  beberapa  penulisan  yang  relevan  dengan penelitian  penulis  dengan  beberapa  metode,  yaitu diantaranya sebagai berikut:
1. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amir  Hamzah dengan  judul  Klasifikasi  Teks  Dengan Naïve Bayes  Classifier (NBC)  untuk  Pengelompokan Teks Berita dan Abstract Akademis. [1]
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meneliti sejauh  mana  kinerja  algoritma  NBC  dalam kategorisasi teks yang berupa teks berita dan teks akademis berupa abstrak akademis dari berbagai disiplin ilmu.
Hasil  penelitian  ini  adalah  Algoritma  NBC memiliki  kinerja  yang  cukup  tinggi  untuk klasifikasi  dokumen  teks,  baik  dokumen  berita maupun  dokumen  akademik.  Pada  klasifikasi dokumen  berita  didapatkan  akurasi  yang  lebih tinggi  (maksimal  91%)  dibandingkan  dengan dokumen akademik (maksimal 82%). Baik pada dokumen  berita  maupun  dokumen  akademik, penggunaan  50%  dokumen  sebagai  dokumen pelatihan  memberikan  kinerja  akurasi  diatas 75%.
2. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  F.Soesianto  dan Adhi Susanto dengan judul Studi Kinerja Fungsi- fungsi  Jarak  dan  Similaritas  Dalam Clustering Dokumen Teks Berbahasa Indonesia. [3]
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan kajian tentang unjuk kerja fungsi jarak euclidean dengan  empat  fungsi  similaritas jaccard,  dice, cosine,  euclidean dan pearson jika  diterapkan untuk  melakukan clustering dokumen  teks berbahasa Indonesia.
Hasil  penelitian  ini  adalah  Fungsi  yang kinerjanya  terburuk  adalah  fungsi  similaritas korelasi pearson . Diduga kinerja komputasi yang buruk  karena  kompleksitas  formulanya.  Fungsi similaritas  yang  lain,  yaitu Dice dan Jaccard kinerjanya  mendekati  fungsi  similaritas cosine , meskipun dari sisi efisiensi komputasinya masih kalah  dengan cosine .  Fungsi  jarak euclidean memiliki  kinerja  yang  buruk  meskipun  tidak yang terburuk, baik dari sisi hasil clustering yang
dihasilkan maupun dari sisi efisiensi komputasinya.
3. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Diah  Pudi Langgeni,  ZK.  Abdurahman  Baizal dan Yanuar Firdaus  A.W  dengan  judul Clustering Artikel Berita  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Unsupervised Feature Selection . [2]
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengimplementasikan unsupervised feature selection yaitu Document  Frequency  (DF) dan Term  Contribution  (TC) pada  clustering  berita berbahasa Indonesia.
Hasil  dari  penelitian  adalah Term  Contribution lebih  baik  daripada Document  Frequency yaitu dapat  menghasilkan  nilai precision dan entropy lebih baik dengan fitur yang lebih sedikit. Hal ini dikarenakan Term Contribution
mempertimbangkan  frekuensi  kemunculan term dan  frekuensi  dokumen  sebuah term ,  sehingga term yang tetap dipertahankan adalah term yang khas atau bersifat diskriminator, berbeda halnya dengan Document  Frequency yang  hanya mempertahankan term  –  term yang  bersifat umum.
4. Penelitian yang dilakukan oleh Listiyanti Musa, Angelina  Prima  Kurniati  dan  Moch  Arif Bijaksana dengan judul Analisis dan Perbandingan Penggunaan Metode Distributional Feature Dengan TF-IDF dan ITF
pada Text Categorization . [5]
Tujuan dari penelitian ini menganalisis pengaruh penggunaan Distributional Feature pada performansi text categorization dengan membandingkan performansi antara text categorization yang  hanya  menggunakan  fitur TF-IDF, TF-IDF dengan Distributional Feature serta text categorization yang menggunakan fitur ITF  yang  digabungkan  dengan Distributional Feature .  Performansi  dalam  hal  ini  berupa akurasi dari pengklasifikasian dokumen.
Hasil penelitian ini adalah penggunaan
Distributional Feature dengan skema pembobotan TF-IDF (TFIDF-DF) dan
Distributional  Feature dengan  ITF  (ITF-DF) mampu  menghasilkan  performansi  yang  cukup baik.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  rata-rata precision,  recall dan F1  measure yang mendekati angka 1.
Berdasarkan pada penelitian diatas dapat dilihat belum adanya  penelitian  yang  dilakukan  untuk  membuat sebuah model kategorisasi dokumen bahasa Indonesia dengan  menggunakan  pembobotan WIDF  (Weighted Inverse Document Frequency) . Dalam proses ini akan dilakukan  dengan  menggunakan  efektifitas Vector Space Model dan Stemming Algoritma Nazief Adriani serta  pembobotannya  menggunakan  frekuensi term
TF-IDF  dan term  weight WIDF,  untuk  fungsi kesamaan  menggunakan  fungsi jaccard dan  dalam proses pengukuran menggunakan precision dan recall untuk mengukur ketepatan dan kelengkapan dokumen berdasarkan  3  bentuk query sehingga  didapat  bentuk query yang tepat dalam proses katagorisasi dokumen.

## 2.2. Tinjauan Obyek Penelitian
Penelitian  ini  sesuai  dengan  judulnya  yaitu  studi komparatif  pemanfaatan vector  space  model pada penerapan  algoritma  nazief  adriani  , K-nearest neighbor dan  fungsi jaccard kasus prototipe aplikasi katagorisasi teks berbahasa Indonesia, dimana dalam penelitian  ini  tidak  menggunakan  obyek  penelitian disalah satu perusahaan akan tetapi penelitian ini lebih kepada mengklasifikasikan dokumen-dokumen dalam bentuk  pdf  yang  didapatkan  dari  media online yang mempunyai    kategori  pada  masing-masing  dokumen uji.  Obyek  penelitian  ini  adalah  teks  dalam  bentuk bahasa Indonesia.

## 2.3. Hipotesis
Berdasarkan kerangka konsep yang telah dikemukakan, maka hipotesis dari penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
1. Diduga aplikasi katagorisasi dokumen/teks dapat mengkatagorisasi  secara  otomatis  dokumen- dokumen  elektronik  kedalam  sebuah  kategori yang  telah  ditentukan  sebelumnya  berdasarkan query.
2. Diduga bahwa untuk meningkatkan performansi katagorisasi  dokumen/teks  dibutuhkan  bentuk query yang  tepat  yang  dapat  di  ukur  dengan
teknik  pengukuran Precision dan Recall serta didukung dengan menggunakan studi efektifitas penerapkan Vector  space  model ,  algoritma stemming nazief  adriani,  pembobotan Term Frequency dan  fungsi  kesamaan  (fungsi jaccard ).
3. Diduga bahwa
dengan menggunakan pembobotan WIDF (Weighted Inverse Document Frequency) menghasilkan  performansi  yang lebih  baik  untuk  kategorisasi  teks  berbahasa Indonesia.

## 3. PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
3.1.   Data Set
Pada penelitian ini digunakan dokumen berformat pdf sebagai  dokumen  eksperimen /  data  set .  Dokumen tersebut terdiri dari 12 dokumen yang dibagi menjadi 3  kategori,  dari  masing-masing  kategori  terdapat  4 sampel  dokumen.  Dokumen  tersebut  diperoleh  dari media online yang  diubah  menjadi  dokumen pdf . Kategori  dan  dokumen  dari  tiap  kategori  yang digunakan sebagai data set adalah sebagai berikut: 1. Kategori Politik
D1  =  JK  Aburizal  dan  Agung  Laksono  Sepakat Damai
D2  =  Tetap  Gelar  Rapimnas  Partai  Golkar  Ical Menghadap Jusuf Kalla
D3  =  JK  Senior  Golkar  Turun  Tangan  Satukan Partai
D4  =  JK  Indonesia  Pernah  Lebih  Miskin  dari
Somalia dan Kamboja
2. Kategori Ekonomi D5  =  Jokowi  Resmikan  Proyek  Kereta  Cepat Jakarta-Bandung Pagi Ini
D6 =   Jakarta-Bandung  Cuma  35  Menit  Berapa Harga Tiket Kereta Cepat
D7 =   Tak Hadir di Acara Kereta Cepat Ini Alasan Menteri_Jonan
D8 =   3  Penjelasan  JK  Atas  Pembelian  Gerbong
Kereta Bekas Jepang
3. Kategori Kesehatan D9    = Iklan Rokok Elektronik Pengaruhi Anak D10  =  3  Alasan  Kenapa  Rokok  Elektrik  Bisa
Membahayakan
D11  =  Usai  Minuman  Alkohol  Mendag  akan Larang Rokok Elektrik
D12 = Dampak Rokok Elektrik Masih Perlu Dikaji Data  set adalah  data  yang  digunakan  untuk learning dokumen ke database aplikasi learning machine . Hal tersebut  mempunyai  tujuan  supaya  mesin  mengenal dokumen-dokumen  sesuai  dengan  kategori  yang diinput  oleh user .  Data set berfungsi  sebagai  data learning (D1  sampai  dengan  D12)  dan  sebagai  data query ( Q1 sampai dengan Q12 ).

## 3.2.   Hasil Pengujian
Hasil pengujian adalah hasil similarity yang di hitung dengan  fungsi jaccard ,  dimana term pada  tiap dokumen  sudah  dihitung  pembobotannya  dengan pembobotan  TF-IDF  dan  WIDF.  Berikut  ini  hanya dicontohkan sampai dengan Q3.
3.2.1.   Hasil Similarity Dokumen Dengan
Pembobotan TF-IDF
3.2.1.1.  Jika D1 Digunakan Sebagai Q1 (Query 1)
Tabel IV-1. Similarity Pembobotan TF-IDF Q1 Similarity (Q1, D1) 1 Similarity (Q1, D2) 0.17756262 Similarity (Q1, D3) 0.199310033 Similarity (Q1, D4) 0.067241682 Similarity (Q1, D5) 0 Similarity (Q1, D6) 0 Similarity (Q1, D7) 0 Similarity (Q1, D8) 0.016409496 Similarity (Q1, D9) 0 Similarity (Q1, D10) 0 Similarity (Q1, D11) 0 Similarity (Q1, D12) 0
3.2.1.2.   Jika D2 Digunakan Sebagai Q2 (Query 2) Tabel IV-2. Similarity Pembobotan TF-IDF Q2
Similarity (Q2, D1) 0.17756262 Similarity (Q2, D2) 1 Similarity (Q2, D3) 0.124791727 Similarity (Q2, D4) 0.041754356 Similarity (Q2, D5) 0 Similarity (Q2, D6) 0 Similarity (Q2, D7) 0 Similarity (Q2, D8) 0.013892419 Similarity (Q2, D9) 0 Similarity (Q2, D10) 0 Similarity (Q2, D11) 0 Similarity (Q2, D12) 0
3.2.1.3.   Jika D3 Digunakan Sebagai Q3 (Query 3) Tabel IV-3. Similarity Pembobotan TF-IDF Q3
Similarity (Q3, D1) 0.199310033 Similarity (Q3, D2) 0.124791727 Similarity (Q3, D3) 1 Similarity (Q3, D4) 0.087963932 Similarity (Q3, D5) 0 Similarity (Q3, D6) 0 Similarity (Q3, D7) 0 Similarity (Q3, D8) 0.017197688 Similarity (Q3, D9) 0 Similarity (Q3, D10) 0 Similarity (Q3, D11) 0 Similarity (Q3, D12) 0 3.2.2.   Hasil Similarity Dokumen Dengan
Pembobotan WIDF
3.2.2.1.   Jika D1 Digunakan Sebagai Q1 (Query 1) Tabel IV-4. Similarity Pembobotan WIDF Q1 Similarity (Q1, D1) 1 Similarity (Q1, D2) 0.219793643 Similarity (Q1, D3) 0.126641253 Similarity (Q1, D4) 0.036707496 Similarity (Q1, D5) 0.004933399 Similarity (Q1, D6) 0.007518797 Similarity (Q1, D7) 0.004319388 Similarity (Q1, D8) 0.037149706 Similarity (Q1, D9) 0.004859086 Similarity (Q1, D10) 0.006715917 Similarity (Q1, D11) 0.008368201 Similarity (Q1, D12) 0.005767013
3.2.2.2.   Jika D2 Digunakan Sebagai Q2 (Query 2)
Tabel IV-5. Similarity Pembobotan WIDF Q2
Similarity (Q2, D1) 0.219793643 Similarity (Q2, D2) 1 Similarity (Q2, D3) 0.097296079 Similarity (Q2, D4) 0.028424644 Similarity (Q2, D5) 0.004341534 Similarity (Q2, D6) 0.006453695 Similarity (Q2, D7) 0.003774602 Similarity (Q2, D8) 0.027348119 Similarity (Q2, D9) 0.00477327
Similarity (Q2, D10) 0.006289308 Similarity (Q2, D11) 0.007575758 Similarity (Q2, D12) 0.005509642
3.2.2.3.   Jika D3 Digunakan Sebagai Q3 (Query 3)
Tabel IV-6. Similarity Pembobotan WIDF Q3 Similarity (Q3, D1) 0.126641253 Similarity (Q3, D2) 0.097296079 Similarity (Q3, D3) 1 Similarity (Q3, D4) 0.024803418 Similarity (Q3, D5) 0.003051882 Similarity (Q3, D6) 0.004597701 Similarity (Q3, D7) 0.002561288 Similarity (Q3, D8) 0.024296331 Similarity (Q3, D9) 0.005649718 Similarity (Q3, D10) 0.006060606 Similarity (Q3, D11) 0.007092199 Similarity (Q3, D12) 0.005405405

## 3.3.  Hasil Perangkingan KNN
Dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  fungsi jaccard pada pembahasan diatas, maka selanjutnya di lakukan perangkingan berdasarkan metode K-Nearest Neighbor (KNN)  yaitu  dalam  penelitian  ini  diatur dengan  nilai  K=4.  Perangkingan  tersebut  diurutkan dari hasil similarity tertinggi ke similarity terendah.
3.3.1. Hasil Perangkingan KNN Dengan Pembobotan TF.IDF
Hasil  perangkingan  KNN=4  dengan  pembobotan TF.IDF adalah seperti pada tabel dan gambar dibawah ini.  Nilai precision diperoleh  dari  hasil  bagi  antara jumlah  dokumen  yang  relevan  dibagi  dengan  jumlah semua dokumen yang relevan dan tidak relevan pada tabel  perangkingan,  sedangkan  nilai recall diperoleh dari  hasil  bagi  antara  jumlah  dokumen  yang  relevan pada  tabel  perangkingan  dibagi  dengan  jumlah dokumen  masing-masing  kategori.  Dalam  penelitian ini,  jumlah  masing-masing  kategori  adalah  4 dokumen.

## 3.3.1.1. Hasil Perangkingan TF.IDF Q1

## Tabel IV-7. Hasil Perangkingan TF.IDF Q1 Dengan
Data Set Kategori Query Dokumen Query Data Set Hasil Similarity KNN (K=4) Kategori Keterangan Politik Q1 D1 1 1 Politik Relevan D3 0.199310033 2 Politik Relevan D2 0.17756262 3 Politik Relevan D4 0.067241682 4 Politik Relevan P = 4/4 = 1.00 = Precision 100% R = 4/4 = 1.00 = Recall 100%

## 3.3.1.2. Hasil Perangkingan TF.IDF Q2

## Tabel IV-8. Hasil Perangkingan TF.IDF Q2 Dengan
Data Set
Kategori Query Dokumen Query Data Set Hasil Similarity KNN (K=4) Kategori Keterangan Politik Q2 D2 1 1 Politik Relevan D1 0.17756262 2 Politik Relevan D3 0.124791727 3 Politik Relevan D4 0.041754356 4 Politik Relevan P = 4/4 = 1.00 = Precision 100% R = 4/4 = 1.00
= Recall 100%

## 3.3.1.3. Hasil Perangkingan TF.IDF Q3
Tabel IV-9. Hasil Perangkingan TF.IDF Q3 Dengan
Data Set Kategori Query Dokumen Query Data Set Hasil Similarity KNN (K=4) Kategori Keterangan Politik Q3 D3 1 1 Politik Relevan D1 0.199310033 2 Politik Relevan D2 0.124791727 3 Politik Relevan D4 0.087963932 4 Politik Relevan P = 4/4 = 1.00 = Precision 100% R = 4/4 = 1.00 = Recall 100% 3.3.2. Hasil Perangkingan KNN dengan pembobotan WIDF
Hasil  perangkingan  KNN=4  dengan  pembobotan WIDF adalah seperti pada tabel dan gambar dibawah ini.  Nilai precision diperoleh  dari  hasil  bagi  antara jumlah  dokumen  yang  relevan  dibagi  dengan  jumlah semua dokumen yang relevan dan tidak relevan pada tabel  perangkingan,  sedangkan  nilai recall diperoleh dari  hasil  bagi  antara  jumlah  dokumen  yang  relevan pada  tabel  perangkingan  dibagi  dengan  jumlah dokumen  masing-masing  kategori.  Dalam  penelitian ini,  jumlah  masing-masing  kategori  adalah  4 dokumen.

## 3.3.2.1. Hasil Perangkingan WIDF Q1

## Tabel IV-10. Hasil Perangkingan WIDF Q1 Dengan Data Set
Kategori Query Dokumen Query Data Set Hasil Similarity KNN (K=4) Kategori Keterangan Politik Q1
D1 1 1 Politik Relevan D2 0.219793643 2 Politik Relevan D3 0.126641253 3 Politik Relevan D8 0.037149706 4 Ekonomi Tidak Relevan P = 3/4 = 0.75 = Precision 75% R = 3/4 = 0.75 = Recall 75%

## 3.3.2.2. Hasil Perangkingan WIDF Q2
Tabel IV-11. Hasil Perangkingan WIDF Q2 Dengan
Data Set Kategori Query Dokumen Query Data Set Hasil Similarity KNN (K=4) Kategori Keterangan Politik Q2 D2 1 1 Politik Relevan D1 0.219793643 2 Politik Relevan D3 0.097296079 3 Politik Relevan D4 0.028424644 4 Politik Relevan P = 4/4 = 1.00 = Precision 100% R = 4/4 = 1.00 = Recall 100%

## 3.3.2.3. Hasil Perangkingan WIDF Q3
Tabel IV-12. Hasil Perangkingan WIDF Q3 Dengan
Data Set
Kategori Query Dokumen Query Data Set Hasil Similarity KNN (K=4) Kategori Keterangan Politik Q3 D3 1 1 Politik Relevan D1 0.126641253 2 Politik Relevan D2 0.097296079 3 Politik Relevan D4 0.024803418 4 Politik Relevan P = 4/4 = 1.00 = Precision 100% R = 4/4 = 1.00 = Recall 100%
3.4. Hasil Precision dan Recall
Dengan menggunakan nilai KNN = 4, maka diperoleh hasil precision dan recall sebagai berikut :
Tabel IV-13. Hasil Pengujian Precision dan Recall (K=4)
Kategori Query Precision Recall TF-IDF WIDF TF-IDF WIDF Politik Q1 100% 75% 100% 75% Politik Q2 100% 100% 100% 100% Politik Q3 100% 100% 100% 100% Politik Q4 100% 75% 100% 75% Ekonomi Q5 100% 100% 100% 100% Ekonomi Q6 75% 100% 75% 100% Ekonomi Q7 100% 75% 100% 75% Ekonomi Q8 50% 25% 50% 25% Kesehatan Q9 75% 75% 75% 75% Kesehatan Q10 75% 75% 75% 75% Kesehatan Q11 75% 100% 75% 100% Kesehatan Q12 100% 100% 100% 100%

## 3.5. Hasil dan Pembahasan
Hasil  rata-rata precision dan recall dari  perhitungan menggunakan  TF.IDF  dan  WIDF  adalah  sebagai berikut:
Tabel IV-14. Hasil Perhitungan Rata-rata Precision dan Recall Measure TF-IDF WIDF Precision 87.50% 83.33% Recall 87.50% 83.33%
Dengan  menggunakan  data set sebagai  dokumen learning sebanyak  12 data  set dengan  3  kategori menghasilkan  nilai precision dan recall rata-rata
sebesar  87.50%  dengan  pembobotan  TF-IDF  dan WIDF  sebesar  83.33%.  Dengan  ini  diambil kesimpulan bahwa TF-IDF menghasilkan precision & recall tertinggi sebesar 87.50% dibandingkan dengan WIDF  yaitu 83.33% menggunakan similaritas  fungsi jaccard.
Hasil  diatas  tidak  sesuai  dengan  dugaan  pada  saat hipotesa  bahwa  pembobotan  WIDF  lebih  baik  untuk mengklasifikasi  dokumen teks berbahasa  Indonesia.
Dugaan bahwa pembobotan term dengan WIDF lebih baik  adalah  salah,  karena  pembobotan  dengan menggunakan  TF-IDF  menghasilkan  nilai precision dan recall yang tinggi. Pembobotan TF-IDF lebih baik dibandingkan dengan pembobotan WIDF.

## 3.6. Implikasi Penelitian
Berdasarkan  hasil  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat disusun  implikasi  penelitian  yang  ditinjau  dari  aspek sistem,  manajerial  dan  aspek  penelitian  lanjut. Implikasi  dari  aspek  sistem  terkait  dengan  konsep strategik,  taktis  sampai  dengan  teknis  operasional, desain hardware , software ,  dan  infrastruktur  yang diperlukan. Implikasi dari aspek manajerial berkaitan dengan  terkait  organisasi  yang  mungkin  perlu disempurnakan,  sumber  daya  manusia  yang  perlu ditingkatkan  kompetensinya,  strategi  atau  kebijakan serta aturan-aturan yang perlu dibuat untuk mengatasi masalah  atau  meningkatkan  pengelolaan  obyek penelitian  berdasarkan  temuan  –  temuan  dan interpretasi hasil penelitian. Dan implikasi dari aspek penelitian  lanjut berkaitan dengan penelitian  lanjutan yang  diperlukan  untuk  meningkatkan  kualitas penelitian sebelumnya.
Langkah berikutnya setelah prototipe katagorisasi teks berbahasa Indonesia diimplementasikan dalam sebuah sistem aplikasi adalah dengan menjabarkan implikasi dari  aplikasi  yang  sudah  diimplementasikan.  Berikut adalah  aspek-aspek  implikasi  yang  dijelaskan  dalam tiga bagian:

## 3.6.1. Aspek Sistem
Dari segi sistem, implikasi penelitian yang ditimbulkan  dengan  adanya  pengembangan  sistem aplikasi ini adalah memudahkan staff atau user dalam mengklasifikasikan  dokumen  berformat pdf ,  aplikasi tersebut mudah dan nyaman dan tidak membosankan dalam  mengelola  dokumen  karena  tampilannya  yang cukup menarik dan sederhana. Dengan adanya sistem aplikasi  ini  tentunya  kegiatan  kinerja staff dan user lebih efektif dan efisen baik dari segi waktu dan biaya. Adapun  kebutuhan  teknis  untuk  tahap  implementasi sistem  untuk  perusahaan  terdiri  dari  perangkat  keras dan perangkat lunak yaitu :
1. Perangkat Keras (Hardware)
Diperlukan  pemanfaatan server sebagai  sumber resources untuk pengembangan aplikasi
katagorisasi  teks.  Dari  arsitektur  yang  telah dibuat,  maka  perangkat  keras  yang  dibutuhkan dapat  memenuhi  standar  minimal  kebutuhan sistem.  Standar  minimal  spesifikasi  perangkat keras PC yang dibutuhkan seperti berikut:
Tabel IV-15. Standar Minimal Spesifikasi
No Jenis Hardware Spesifikasi 1 Processor Intel ® Core ™ i3CPU 2.27 GHz 2 Memory (RAM) 2.00 GB 3 Harddisk 500 GB 4 Monitor Resolusi 1024 x 768 5 Jaringan Lan, Modem ( Koneksi Internet ) 6 Perangkat Keyboard, Mouse & Monitor 2. Perangkat Lunak (Software)
Implikasi  dari  sisi  perangkat  lunak  tidak  terlalu signifikan karena perangkat lunak yang digunakan adalah browser yang digunakan untuk menampilkan  sistem, webserver,  PHP dan MySQL database . Web server, program PHP dan database  MySQL telah  terinstall  sebelumnya  di server . Browser di  PC client umumnya  sudah terinstall  bersamaan  dengan  sistem  operasi  dan sistem  sistem  operasi  yang  digunakan  adalah sistem  operasi  yang  sudah  biasa  digunakan karena  sistem  ini  berbasis  web  jadi  tidak berpengaruh  dengan  sistem  operasi  yang digunakan. Standar minimal spesifikasi perangkat lunak yang dibutuhkan dikelompokan dalam dua bagian yaitu di sisi server dan di sisi client seperti berikut:
a. Server (Hosting)
i. Apache web server versi 2.2.9
ii. MySQL client versi 5.0.67 iii. PHP versi 5.2.6 b. Client
i. Sistem operasi windows 7 ii. Browser yang mendukung javascript dan flash  player ,  seperti  : Internet  explorer versi  8.0, Mozilla  Firefox versi  4.01, Google Chrome versi 11.0

## 3.6.2. Aspek Manajerial
Informasi menjadi sangat penting pada zaman modern sekarang  ini,  oleh  karena  tidak  jarang  informasi  bisa menjadi  sesuatu  yang  sangat  mahal  untuk  diketahui terutama  bisa  menyangkut  masalah  informasi  di kalangan  perusahaan  ataupun  individu  dimana informasi  bisa  mempengaruhi  aspek  manajerial. Semakin rahasia suatu informasi semakin tinggi pesan rahasia dapat mempengaruhi aspek manajerial.
Oleh  karena  itulah,  penerapan  yang  diusulkan  dalam penelitian  ini  yaitu  sistem  aplikasi  katagorisasi  teks
berbasis file PDF yang telah dibuat melalui penelitian ini.  Dari  aspek  manajerial,  implikasi  hasil  penelitian dapat dikelompokkan dalam empat kategori, yaitu:
1. Organisasi Aplikasi  katagorisasi  teks  berbahasa  Indonesia jika  di  terapkan  didalam  lingkungan  organisasi maka akan memberikan dampak yang signifikan.
Hal tersebut akan menciptakan budaya organisasi yang baru, dimana semula belum ada pengelolaan  pengetahuan  dengan  pemanfaatan teknologi  informasi,  sekarang  dapat  dilakukan melalui  sistem  yang  memanfaatkan  Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK), sehingga dapat meningkatkan  penyerapan  pengetahuan  secara efisien.
2. Sumber Daya Manusia Aspek  manajerial  yaitu  diperlukan  sumberdaya manusia  yang  mampu  menjalankan  manajemen secara  efisien.  Aspek  manajerial  sumber  daya manusia  meliputi  peningkatan  kompetensi. Aspek  manajerial  terdiri  dari  perkembangan realisasi  penerapan  aplikasi,  pencapaian  target penggunaan  aplikasi  dan  kendala  serta  tindak lanjut dari hasil evaluasi.
Untuk  tim  yang  melibatkan  sumber  daya manusia  adalah  administrator  dan user yang memakai  aplikasi  katagorisasi  teks  berbahasa Indonesia.  Administrator  sendiri  yang  ditunjuk adalah dari bagian staff IT yang ada pada sebuah instansi yang menggunakan aplikasi katagorisasi tersebut.
3. Pelatihan Untuk memperlancar dalam penggunaan aplikasi katagorisasi dokumen teks berbahasa Indonesia, diperlukan  pelatihan  atau training terlebih dahulu kepada user agar pengoperasian program berjalan  dengan  baik  dan  benar.  Hal  ini dilakukan supaya sumber daya manusia mengerti tentang dunia teknologi informasi dan komunikasi.  Selain  training,  perlu  diadakan sosialisasi  dan  workshop  tentang  tatacara penggunaan aplikasi ini.
4. Aturan – aturan Implementasi  sistem  yang  telah  dibuat  perlu dibuat  aturan-aturan  dalam  pelaksanaannya supaya  dapat  memacu  untuk  mengembangkan budaya  organisasi  yang  berbasis  pembelajaran (learning  organization) dan  mengembangkan budaya knowledge sharing dalam organisasi.

## 3.6.3.  Aspek Penelitian Lanjut
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  masih memiliki  kekurangan  dan  memerlukan  penelitian lanjutan  untuk  menyempurnakannya.  Beberapa  hal
yang  perlu  di  perhatikan  dalam  penelitian  lanjutan adalah:
1. Memperluas  ruang  lingkup  dimana  dalam penelitian  ini  hanya  mengklasifikasi  dokumen berbahasa  Indonesia  dan  berformat  PDF,  maka untuk  mengembangkan  penelitian  berikutnya dapat  menggunakan  klasifikasi  dalam  bahasa Indonesia  dan  bahasa  Inggris  dengan  proses stemming yang  lebih  maksimal.  Penelitian  lanjut sangat  memerlukan  algoritma stemming dan algoritma similaritas yang lain untuk membandingkan  hasil  antara  beberapa  similaritas yang  ada  pada  beberapa  teori.  Perlu  adanya pengembangan  dokumen input dimana  dalam penelitian  ini  hanya  menggunakan  dokumen berformat PDF, maka selanjutnya dapat mengembangkan  penelitian  ini  dengan  dokumen input selain  PDF  atau  kombinasi  antara  PDF  dan file yang berformat lain.
2. Dibuat  tampilan  khusus  untuk smartphone atau aplikasi native untuk smartphone berbasis  sistem operasi mobile  device seperti  IOS, Android ataupun Windows  Phone .  Dengan  memanfaatkan teknologi cloud untuk  penyimpanan  dokumen berformat PDF seperti onedrive, dropbox maupun google drive .
3. Semakin  banyak  penelitian  yang  dilakukan, terutama  yang  berhubungan  dengan  klasifikasi dokumen  atau  data  yang  di  lakukan,  diharapkan dapat  terus  meningkatkan  variasi-variasi  teknik keamanan yang ada sekarang ini dan meningkatkan  serta  memberikan  rasa  aman terhadap pengguna ke depannya.

## 3.7.   Rencana Implementasi Sistem
Rencana  implementasi  sistem  merupakan  tahap  awal dari  penerapan  sistem  dan  tujuan  dari  kegiatan implementasinya adalah agar sistem  yang baru dapat beroperasi  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Dalam proses implementasi sistem  aplikasi katagorisasi teks ini  diperlukan  beberapa  tahapan  perencanaan  untuk implementasi sistem. Tahapan tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel IV-16. Rencana Implementasi Sistem
N o Kegiatan Bulan 1 Bulan 2 Bulan 3 Bulan 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
1 Pengadaan
Hardware dan Software
2 Instalasi Hardware
dan Software
3 Pemilihan
Operator
4 Pelatihan Pengguna 5 Sosialisasi Kepada Pengguna
6 Ujicoba Sistem Baru 7 Evaluasi dan Perbaikan Sistem Baru
Langkah  –  langkah  kegiatan  implementasi  sistem aplikasi katagorisasi teks berbahasa Indonesia adalah sebagai berikut:
1. Pengadaan Hardware dan Software . Hardware dan software yang  diperlukan  untuk menunjang sistem ini adalah: a. Hardware berupa  PC Server ,  yang  akan diinstal  sistem  operasi server , web  server dan database server . b. Software sistem  operasi Server ,  termasuk didalamnya  adalah  aplikasi Web  Server dan Database  Server .  Sistem  operasi    yang digunakan  adalah  Windows  7, Web  Server menggunakan Apache  versi 2.2.9,  dan Database  Server menggunakan  MySQL  versi 5.0.67
2. Instalasi Hardware dan Software . Setelah hardware untuk server dan software -nya tersedia  maka  selanjutnya  adalah  proses  instalasi operasi server ,  instalasi web  server dan database server serta  instalasi  aplikasi  katagorisasi  teks yang sudah dibangun.
3. Pemilihan Operator. Salah satu faktor yang mempunyai peranan penting dalam  penerapan  sistem  baru  berupa  aplikasi sistem  aplikasi  katagorisasi  teks,  yaitu  operator atau  user  yang  selama  ini  bertugas  untuk melakukan  manajemen  klasifikasi  dokumen berbasis  PDF.  Untuk administrator terbagi menjadi  2  bagian,  yaitu administrator sistem  dan a dministrator security . 4. Pelatihan Pengguna. Pengguna  atau user yang  telah  dipilih  akan mengikuti  pelatihan  agar  memahami  sistem  yang baru tersebut dan dapat menjalankan dengan baik dan  tepat.  Pelatihan  tersebut  dilakukan  untuk mengoperasikan  sistem,  merawat  dan  menjaga sistem.  pelatihan  ini  tidak  hanya  meningkatkan keahlian/keterampilan  pengguna,  namun  juga memudahkan  penerimaan  pengguna  terhadap sistem yang baru.
5. Sosialisasi Kepada Pengguna. Kegiatan sosialisasi dilakukan untuk memberikan informasi  tentang  keberadaan  sistem  aplikasi katagorisasi  teks  dokumen  kepada  semua  pihak yang terkait.
6. Ujicoba Sistem Baru.
Pengujian  sistem  baru  harus  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  sistem  yang  baru  tersebut dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang  direncanakan atau tidak.
7. Evaluasi dan Perbaikan Sistem Baru. Kegiatan evaluasi ini bertujuan untuk mengetahui hasil  dari  sistem  yang  baru  dibandingkan  dengan hasil yang dicapai oleh sistem lama.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Aplikasi  yang  dibuat  dapat  mengklasifikasikan dokumen  teks  berbahasa  Indonesia  dengan pembobotan TF-IDF dan WIDF dengan similarity fungsi jaccard.
2. Bila  dilihat  dari  hasil precision dan recall ,  maka dalam  klasifikasi  dokumen  dapat  menggunakan pembobotan term TF-IDF  yang  lebih  baik dibandingkan dengan pembobotan term WIDF.
3. Dengan KNN=4 akan menghasilkan precision dan recall yang  besar  dibanding  KNN  lebih  dari  4, karena  data  pada  masing-masing  kategori  adalah berjumlah 4 file.
4. Dari  hasil  pengujian precision dan recall didapat nilai  rata-rata tertinggi  87.50%  pada  pembobotan TF-IDF,  hal  ini  berarti  dengan  menggunakan pembobotan  TF-IDF,  aplikasi  mampu  melakukan ketepatan  dan  kelengkapan  dokumen  saat  proses klasifikasi lebih besar dibanding dengan pembobotan WIDF sebesar 83.33%.
5. Untuk  menghasilkan  klasifikasi  dengan  nilai precision dan recall yang  lebih  baik,  sangat dipengaruhi  oleh  jumlah term yang  ada  pada dokumen,  dimana  proses stemming sangat berpengaruh  dalam  membentuk  kata  dasar  yang mewakili term tiap dokumen.
REFERENSI:
[1] Amir Hamzah. Klasifikasi Teks Dengan Naïve Bayes Classifier (NBC) Untuk Pengelompokan Teks  Berita  dan  Abstract  Akademis. Seminar Nasional Aplikasi  Sains &  Teknologi. Yogyakarta. 2012.
[2] Diah  Pudi  Langgeni,  ZK.Abdurahman  Baizal dan  Yanuar  Firdaus  A.W. Clustering  Artikel Berita  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Unsupervised  Feature  Selection. Institut Teknologi Telkom: Bandung.2010.
[3] F.Soesianto,  Amir  Hamzah,  Adhi  Susanto  & Jazi Eko Istiyanto. Studi Kinerja Fungsi-fungsi Jarak  dan  Similaritas  Dalam  Clustering Dokumen Teks Berbahasa Indonesia. Seminar UPN Veteran. Yogyakarta.2008.
[4] Mooney,  R .,  Intelligent  Information  Retrieval and Web Search, Austin: Texas University Pr., 2001.
[5] Musa,  Listiyanti,  Prima  Kurniati,  Angelina  & Arif Bijaksana, Moch. Analisis dan Perbandingan Penggunaan Metode Distributional Feature dengan TFIDF dan ITF pada Text Categorization. Universitas Telkom.2012.