## Klastering Dokumen Berita dari Web menggunakan Algoritma Single Pass Clustering

## Herny Februariyanti dan Eri Zuliarso
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Email: herny@unisbank.ac.id, eri299@gmail.com

## Abstrak
Dalam  proses  penelusuran  informasi  melalui  internet  sering  diperoleh  informasi  yang sangat  banyak,  tetapi  sebagian  besar  diantaranya  adalah  informasi  yang  tidak  dibutuhkan.  Dari sudut  pandang  temu  kembali  informasi  (information  retrieval),  semakin  banyaknya  informasi yang tersedia  di  internet  justru semakin  mempersulit untuk  menemukan kembali  informasi  yang relevan, yaitu informasi yang sesuai dengan kebutuhan.
Dalam  suatu  sistem  temu  kembali  informasi,  kemampuan  untuk  menemukan  informasi yang  tersedia  diukur  dengan  recall  dan  kemampuan  untuk  menemukan  informasi  yang  relevan diukur  dengan  ketelitian,  maka  proses  penelusuran  dalam  situasi  seperti  tersebut  di  atas  akan menghasilkan recall yang tinggi tetapi ketelitian rendah.
Penelitian  ini  berusaha  untuk  mengklaster  dokumen  dengan  menggunakan  Algoritma Single  Pass  Clustering.  Klastering    ini  ditekankan  untuk  dokumen    berbahasa  Indonesia. Keterkaitan antar dokumen diukur berdasarkan kemiripan antar dokumen ( similarity).
Algoritma ini diuji coba dengan menggunakan dokumen berita arsip berita online Kompas http://www.kompas.com/archive  dalam  format  HTML  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa algoritma ini dapat diaplikasikan untuk pengelompokan dokumen berbahasa Indonesia. Pemilihan kata kunci  yang tepat akan meningkatkan kualitas temu kembali informasi (information retrieval) pada dokumen.
Keywords: information retrieval, simmilaritas, singgle pass clustering, recall, precision

## PENDAHULUAN
Kemajuan  yang  pesat  di  bidang  teknologi informasi  terutama  internet,  telah  menimbulkan lonjakan  informasi  yang  hebat.  Hal  ini  terjadi karena  internet  memungkinkan  banyak  orang untuk  memproduksi,  memanipulasi,  mengakses dan menyebarluaskan informasi dengan “mudah”.
Salah  satu  cara  untuk  memperoleh informasi  yang  seimbang  seperti  apa  yang diinginkan  adalah  dengan  membaca  beberapa dokumen  yang  membahas  topik  yang  sama. Akan  tetapi  cara  ini    menyulitkan  pembaca untuk  menangkap  topik  bahasan  utama  dari dokumen–dokumen tersebut karena harus
mengingat–ingat  isi  dokumen  yang  telah  dibaca sebelumnya.
Dalam  proses  penelusuran  informasi melalui  internet sering  diperoleh informasi  yang sangat banyak, tetapi sebagian besar diantaranya adalah  informasi  yang  tidak  dibutuhkan.  Oleh karena  itu,  dari  sudut  pandang  temu  kembali informasi  ( information  retrieval ),  semakin banyaknya  informasi  yang  tersedia  di  internet justru  semakin  mempersulit  untuk  menemukan kembali informasi  yang relevan, yaitu informasi yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Dalam  suatu sistem  temu  kembali  informasi,  kemampuan untuk  menemukan  informasi  yang  tersedia diukur  dengan recall dan  kemampuan  untuk menemukan  informasi  yang  relevan  diukur
dengan  ketelitian , maka  proses  penelusuran dalam  situasi  seperti  tersebut  di  atas  akan menghasilkan recall yang tinggi tetapi ketelitian rendah.
Sistem  yang  tepat  untuk  masalah  tersebut adalah  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  yang dapat  menghasilkan  integrasi  dari  beberapa dokumen  elektronik  yang  berbeda  dengan  topik bahasan  yang  sama  secara  otomatis.  Proses integrasi akan menghasilkan dokumen baru yang mengandung  semua  bagian  dari  dokumen– dokumen  awal,  namun  memiliki  susunan  antar kalimat  serta  antar  paragraf  yang  berbeda. Perbedaan ini karena saat proses integrasi topik– topik  bahasan  yang  serupa  ( similar )  dari  semua dokumen  dikumpulkan  menjadi  satu  paragraf dan  disusun  ulang  kalimat  per  kalimat  sesuai dengan  besarnya  kesamaan  ( similiarity )  antar kata  ( term ).  Dengan  membaca  hasil  integrasi diharapkan  pembaca  dapat  terbantu  dalam menyerap  informasi  penting  yang  ada  dalam kumpulan  dokumen  yang  berbeda  dan  tidak perlu  lagi  membaca  sekumpulan  dokumen  satu per satu.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  langkah-langkah sebagai berikut:
1.   Obyek Penelitian
Obyek  penelitian  dari  penelitian  ini  adalah dokumen teks berupa halaman web http://www.kompas.com.
2..   Data yang diperlukan
Merupakan  data  yang  mendukung  dalam penelitian  ini  meliputi  data  primer  dan  data sekunder.
a.    Data primer
Data  yang  diperoleh  dari  arsip  berita online Kompas
http://www.kompas.com/archive    dalam format  HTML  oleh  penulis  disimpan dalam format teks.
b.   Data Sekunder
Data  yang  diperoleh  dengan  membaca dan  mempelajari  referensi  mengenai
stemming, text mining, clustering, indexing,  term  weighting,  simmilarity, query expand .
3.   Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data mempunyai tujuan mendapatkan materi –  materi  yang mempunyai keterkaitan dengan topik penelitian. Pengumpulan  data  dimaksudkan agar mendapatkan bahan-bahan yang relevan,  akurat  dan  reliable.  Maka  teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini  adalah dengan metode Observasi,  Studi  Pustaka  dan  Metode pengembagan  dengan  menggunakan  model prototyping.

## KLASTERING DOKUMEN
Klastering biasa  digunakan  pada  banyak bidang, seperti : data mining , pattern recognition (pengenalan pola), image classification (pengklasifikasian  gambar),  ilmu biologi, pemasaran, perencanaan kota, pencarian dokumen, dan lain sebagainya.
Tujuan  dari klastering  adalah  untuk menentukan pengelompokan  dari suatu set  data. Akan  tetapi  tidak  ada  ”ukuran  terbaik”  untuk pengelompokan  data.  Untuk  pengelompokkan data  tergantung  tujuan  akhir  dari  klastering, maka  diperlukan  suatu  kriteria  sehingga  hasil klastering seperti yang diinginkan.
Penelitian  tentang clustering  document (klastering  dokumen)  telah  banyak  dilakukan. Secara umum klastering dokumen adalah proses mengelompokkan dokumen berdasarkan kemiripan  antara  satu  dengan  yang  lain  dalam satu klaster (Gordon, 1991; Ellis, 1996).
Tujuan  klastering  dokumen  adalah  untuk memisahkan  dokumen  yang  relevan  dari dokumen  yang  tidak  relevan  (Jian  Zhang,  dkk., 2001).  Atau  dengan  kata  lain,  dokumen- dokumen  yang  relevan  dengan  suatu query cenderung  memiliki  kemiripan  satu  sama  lain dari pada dokumen yang tidak relevan, sehingga dapat dikelompokkan ke dalam suatu klaster.
Klastering  dokumen dapat  dilakukan sebelum atau sesudah proses temu kembali (Jian Zhang,  dkk.,  2001).  Pada  klastering  dokumen
yang  dilakukan  sebelum  proses  temu  kembali informasi,  koleksi  dokumen  dikelompokkan  ke dalam klaster berdasarkan kemiripan ( similarity ) antar  dokumen.  Selanjutnya  dalam  proses  temu kembali  informasi,  apabila  suatu  dokumen ditemukan  maka  seluruh  dokumen  yang  berada dalam  klaster  yang  sama  dengan  dokumen tersebut juga dapat ditemukan.
Dalam  Sistem  Temu  Kembali  Informasi, klastering  dokumen memberikan  beberapa manfaat, antara lain:
1.   Mempercepat  pemrosesan query dengan menelusur  hanya  pada  sejumlah  kecil anggota  atau  wakil  klaster,  sehingga  dapat mempercepat proses temu kembali informasi
2.    Membantu  melokalisasi  dokumen  yang relevan
3.  Membentuk  kelas-kelas  dokumen  sehingga mempermudah  penjelajahan  dan  pemberian interpretasi terhadap hasil penelusuran
4.  Meningkatkan  efektivitas dan  efisiensi temu kembali informasi dan memberikan alternatif metode penelusuran
Selain itu, penggabungan antara penelusuran  secara  menyeluruh  ( full  search ) dengan  penelusuran  berbasis  klaster  ( cluster- based  retrieval )  dapat  meningkatkan  ketelitian sampai dengan 25%. Hal yang sama dikemukakan  oleh  (Jian  Zhang,  dkk.,  2001) bahwa penggabungan antara metode pengklasteran dengan fusion (pemberian peringkat terdadap dokumen secara keseluruhan) akan  meningkatkan  efektivitas  temu  kembali informasi.
Pada  algoritma  klastering,  dokumen  akan dikelompokkan menjadi klaster-klaster berdasarkan  kemiripan  satu  data  dengan  yang lain. Prinsip dari klastering adalah memaksimalkan  kesamaan  antar  anggota  satu klaster  dan  meminimumkan  kesamaan  antar anggota klaster yang berbeda

## Metode Clustering Single Pass
Single  Pass  Clustering  merupakan  suatu tipe  clustering  yang  berusaha  melakukan pengelompokan  data  satu  demi  satu  dan pembentukan kelompok dilakukan seiring
dengan pengevaluasian setiap data yang dimasukkan ke dalam proses cluster. Pengevaluasian tingkat kesamaan antar data dan cluster  dilakukan  dengan  berbagai  macam  cara termasuk  menggunakan  fungsi  jarak,  vectors similarity, dan lain-lain.
Algoritma  yang  sering  digunakan  dalam  Single Pass Clustering adalah sebagai berikut:
1.  for each data d loop
a. find  a  cluster  c  that  maximizes  an objective function
b. if the value of the objective function > a threshold value then include d in c
c. else  create  a  new  cluster  whose  only data is d
2. end loop
Dalam  menggunakan  algoritma  single pass,  dua  hal  yang  perlu  menjadi  perhatian adalah  penentuan  objective  function  dan penentuan  threshold  value.  Objective  function yang  ditentukan  haruslah  sebisa  mungkin mencerminkan  keadaan  data  yang  dimodel  dan dapat  memberikan  nilai  tingkat  kesamaan  atau perbedaan  yang  terkandung  di  dalam  data tersebut.  Penentuan  threshold  value  juga merupakan hal yang subjektif, makin besar nilai threshold,  makin  mudah  suatu  data  untuk bergabung ke dalam suatu cluster, dan demikian juga sebaliknya.

## INDEX INVERTED
Inverted  file  atau index  inverted adalah mekanisme  untuk  pengindeksan  kata  dari koleksi teks yang digunakan untuk mempercepat proses  pencarian.  Struktur inverted  file terdiri dari  dua  elemen,  yaitu:  kata  ( vocabulary )  dan kemunculan  ( occurences) .  Kata-kata  tersebut adalah  himpunan  dari  kata-kata  yang  ada  pada teks,  atau  merupakan  ekstraksi  dari  kumpulan teks yang ada.
Dan  tiap  kata  terdapat  juga  informasi mengenai semua posisi kemunculannya ( occurences )  secara  rinci.  Posisi  dapat  merefer kepada  posisi  kata  ataupun  karakter.  Hal  ini dapat dilihat dengan jelas dengan memperhatikan Gambar 1.
Gambar 1 Contoh Teks dan I nverted File -nya

## STEMMING
Penelitian pencarian tentang efek stemming bahasa  Indonesia  dalam  proses  temu kembali  dilakukan  oleh  Tala  (2003).  Algoritma stemmer untuk bahasa Indonesia yang dikembangkan  adalah  algoritma purely  ruled-
based stemmer . Algoritma ini adalah mengadopsi  dari  algoritma English  Porter Stemmer yang  dikembangkan  oleh  Frakes (1992).  Dipilihnya  algoritma  Porter  untuk dikembangkan sebagai algoritma stemmer untuk bahasa  Indonesia  karena  pemikiran  dasar  dari algoritma stemmer Porter cocok dengan struktur morfologi  kata-kata  di  dalam  bahasa  Indonesia. Perbedaan  algoritma  ini  dengan  algoritma  yang telah  dikembangkan  oleh  Nazief  dan  Adriani yaitu tidak adanya dictionary sehingga algoritma dapat  dikatakan  murni  berbasis rule ( purely rule-based stemmer ).
Morphologi bahasa Indonesia dapat terdiri dari  turunan  dan  imbuhan  kata.  Imbuhan  yang sederhana digunakan akhiran  dimana tidak akan merubah makna dari kata dasar.
Dalam  proses stemming bahasa  Indonesia ini  terdapat  beberapa  tahap.  Sebuah  kata  akan dites  dengan  menggunakan rule yang  dibuat pada setiap tahap. Pada setiap tahap, sebuah kata yang  memenuhi  kondisi  untuk rule pada  tahap itu  maka  kata tersebut akan  diganti  dengan kata baru  yang  dibentuk  dengan substitution  rule (aturan pengganti).

## COSIN SIMMILARITY DISTANCE
Metode cosine distance merupakan metode  yang  digunakan  untuk  menghitung similarity  (tingkat  kesamaan)  antar  dua  buah obyek.  Untuk  tujuan  klastering  dokumen  fungsi yang  baik  adalah  fungsi  Cosine  Similaritas.
Berikut  adalah  persamaan  dari  metode Cosine Distance :
Untuk notasi himpunan digunakan rumus :
Dimana :
Y X  adalah  jumlah  term  yang  ada  di dokumen X dan yang ada di dokumenY
|  X  |  adalah  jumlah  term  yang  ada  di  dokumen X
|  Y  |  adalah  jumlah  term  yang  ada  di  dokumen Y

## DESKRIPSI SISTEM
Program  aplikasi  adalah  membangun sistem klastering dokumen dengan menggunakan algoritma Clustering Single Pass . Program aplikasi digunakan user untuk membantu  mendapatkan  dokumen  yang  berada dalam klaster yang sama.
Dengan  menggunakan  program  aplikasi ini  user  akan  dengan  mudah  mendapatkan informasi  dokumen  yang  sejenis  tanpa  harus membaca  beberapa  dokumen.  User  tidak  perlu menyimpulkan  sendiri  dari  dokumen  yang dibacanya  untuk  mendapatkan  informasi  yang diinginkan.

## Diagram Alir Dokumen
Diagram  alir  data  adalah  representasi grafis  dari  aliran  data  yang  melewati  sistem. Dalam penelitian ini diagram alir data dirancang diagram konteks dan diagram level 1.
Diagram konteks sistem temu kembali informasi diperlihatkan  pada  Gambar  2.  Sistem  temu kembali  informasi  memiliki  satu  entitas  luar yaitu  user  Entitas  luar  User  memberikan  input query (teks  bahasa  Indonesia).  Dan  sistem  akan mengeluarkan output klaster dokumen, kelompok  dokumen  yang  berada  dalam  klaster yang sama dengan query yang diinput user.
2 1 2 1 | | . | | ) , ( Y X Y X
Y X
Similarity 
Http:/www.kompas.com 0 Klastering Single Pass Pemakai Queri pemakai Klaster dokumen
Gambar 2 . Diagram Konteks Sistem Temu Kembali Informasi
Dalam  Gambar  3.  diperlihatkan  Gambar Diagram  alir  dokumen  level  1  Sistem  Temu Kembali Informasi terdiri dari   proses baca file, proses  preprosesing,  proses  indexing,  proses hitung  similaritas,  proses  pembentukan  klaster dan  pemrosesan query .  Proses  diawali  dengan baca file abstrak dalam format teks. Hasil proses baca  file  akan  disimpan  dalam  penyimpanan data  corpus.  Dari  tabel  corpus  sistem  akan melakukan proses tokenisasi, proses pembuangan stop word dan proses stemming.
korpus 1.0 tokenisasi term 2.0 Penghilangan stopword 3.0 Stemming 4.0 Penghitungan similaritas 5.0 klastering Term tanpa stopword Term yang sudah di stemming Hasil perhitungan similaritas klaster 6.0 Pemrosesan query query hasil
Gambar 3. Diagram Alir Data Level 1 Sistem Temu Kembali Informasi
Kemudian  sistem  akan  melakukan  proses indexing.  Hasil  proses  indexing  adalah  term yang  telah  diindeks  dan  disimpan  dalam penyimpanan  data  koleksi.  Penyimpanan  data koleksi  akan  digunakan  sistem  untuk  proses hitung  similaritas,  dari  proses  akan  dihasilkan dokumen similar yang selanjutnya akan digunakan  untuk  proses  pembentukkan  klaster dokumen.
User  akan  melakukan  input query yang akan  diproses  oleh  sistem,  sistem  akan menghasilkan  output  klaster  dokumen  dan dokumen similar.

## ARSITEKTUR  SITEM  TEMU  KEMBALI INFORMASI
Sistem  Temu  Kembali  Informasi  dengan algoritma Clustering  Single  Pass sebagai  suatu sistem  memiliki  beberapa  proses  (modul)  yang membangun  sistem  secara  keseluruhan.  Modul Sistem  Temu  Kembali  Informasi  terdiri  dari  : modul  tokenizations  (tokenisasi),  modul  stop word  removal  (pembuangan  stop  word),  modul stemming  (pengubahan  kata  dasar),  modul  term indexing (pengindeksan  kata),  term  similarity
(kesamaan kata) dan modul clustering (pengelompokan). Secara lengkap arsitektur dari modul  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  dapat dilihat pada
Tokenisasi Pembuangan stop word Stemming Indexing Klustering Hitung Similaritas Kumpulan dokumen Term Similar Klaster Dokumen Query Term Index Input Query (ttext) Hasil Query K Korpus
Gambar 4. Arsitektur Sistem Temu Kembali Informasi

## Masing-masing  modul  Sistem  Temu  Kembali
Informasi dapat dijelaskan sebagai berikut :

## 1. Modul tokenisasi
Sebelum  kata  dipisahkan  dari  kalimatnya, terlebih  dahulu  dibersihkan  dari  tanda  baca,  tag html  dan  angka.  Pada  penelitian  ini  untuk membersihkan  tanda  baca  dapat  digunakan perintah yang disediakan oleh Java. Pembersihan dilakukan sebelum proses tokenisasi  ( tokenizations) dimaksudkan  untuk memperkecil  hasil  dari  tokenisasi.  Pada  proses tokenisasi  akan  dibaca  dokumen  abstrak  dalam format  teks  akan  dilakukan  proses  pemotongan string  input  berdasarkan  tiap  kata  yang menyusunnya.  Pada  umumnya  setiap  kata terindentifikasi  atau  terpisahkan  dengan  kata yang  lain  oleh  karakter  spasi,  sehingga  proses tokenisasi  mengandalkan  karakter  spasi  pada dokumen untuk melakukan pemisahan kata.

## 2. Modul pembuangan stop word
Proses pembuangan stop word dimaksudkan  untuk  mengetahui  suatu  kata masuk  ke  dalam  stop  word  atau  tidak. Pembuangan stopword adalah proses pembuangan  term  yang  tidak  memiliki  arti  atau tidak  relevan.  Term  yang  diperoleh  dari  tahap tokenisasi  dicek  dalam  suatu  daftar stopword , apabila    sebuah  kata  masuk  di  dalam  daftar stopword maka kata tersebut tidak akan diproses lebih  lanjut.  Sebaliknya  apabila  sebuah  kata tidak  termasuk  di  dalam  daftar  stopword  maka kata  tersebut  akan  masuk  keproses  berikutnya. Daftar  stop  word  tersimpan  dalam  suatu  tabel, dalam  penelitian  ini  menggunakan  daftar  stop word  yang  digunakan  oleh  Tala  (2003),  yang merupakan  stop  word  Bahasa  Indonesia  yang berisi  kata-kata  seperti  ;  ini,  itu,  yang,  ke,  di, dalam,  kepada,    dan  seterusnya  sebanyak  780 kata.

## 3. Modul stemming
Proses stemming
adalah proses
pembentukan  kata  dasar.  Term  yang  diperoleh dari  tahap  pembuangan  stop  word  akan dilakukan proses stemming. Algoritma stemming  yang  digunakan  adalah  modifikasi Porter  stemmer  dari  (Tala,  2003). Stemming digunakan  untuk  mereduksi  bentuk  term untuk
menghindari  ketidak  cocokan  yang  dapat mengurangi recall ,  di  mana  term-term  yang berbeda  namun  memiliki  makna  dasar  yang sama direduksi menjadi satu bentuk.
Proses  stemming  adalah  bagian  dari proses  filtering,  tujuan  utama  dari  proses stemming  adalah  mengembalikan  kata  dalam bentuk  dasarnya.  Dengan  kata  dasar  dapat mereduksi  bentuk  term untuk  menghindari ketidak  cocokan  yang  dapat  mengurangi  recall, di  mana  term-term  yang  berbeda  namun memiliki  makna  dasar  yang  sama  direduksi menjadi satu bentuk.

## 4. Modul indexing
Proses indexing merupakan tahapan preprocessing yang sangat penting dalam sistem temu  kembali  informasi  sebelum  pemrosesan query.  Pada  proses  ini  seluruh  dokumen  dalam koleksi disimpan dalam suatu file dengan format sedemikian  sehingga  dokumen  satu  dengan dokumen  yang  lain  dapat  dibedakan.  Setelah kata telah dikembalikan dalam bentuk asal (kata dasar),  kata-kata  tersebut  disimpan  kedalam tabel  basis  data.  Penelitian  ini  menggunakan metode Inverted  Index ,  dengan  struktur  terdiri dari:  kata  ( term )  dan  kemunculan.  Kata-kata tersebut  adalah  himpunan  dari  kata-kata  yang ada  pada  dokumen,  merupakan  ekstraksi  dari kumpulan  dokumen  yang  ada.  Setiap  term  akan ditunjukkan  informasi  mengenai  semua  posisi kemunculannya secara rinci.

## 5. Modul hitung similaritas
Relevansi  sebuah  dokumen  ke  sebuah query didasarkan  pada similarity (similaritas) diantara    vektor  dokumen  dan  vektor query . Koordinat  dari  bobot  istilah  secara  dasarnya diturunkan  dari  frekuensi  kemunculan  dari istilah. Pada  modul ini akan  dihitung presentase kemunculan  tiap  kata  (term)  dan  presentase kesamaan  antar  dua  term.  Metode  yang digunakan  untuk  menghitung  adalah  metode cosine  simmilarity dengan  menggunakan  rumus seperti diuraikan pada persamaan (1).
Masing-masing  dokumen  akan  dihitung cacah term yang sama antara dokumen yang satu dengan  dokumen  yang  lain.  Hasil  dari  hitung cacah  akan  dihasilkan  dokumen  dengan  nilai
similaritas  dokumen.  Nilai  similaritas  dokumen yang  tertinggi  dapat  dianggap  bahwa  dokumen tersebut paling simmilar, yaitu  memiliki banyak kesamaan.

## 6. Modul klastering
Pada  penelitian  ini  dokumen  akan  dibuat klaster dengan  menggunakan  metode Clustering Single  Pass .  Metode  ini berawal  dari  objek- objek  individual.  Jadi  pada  awalnya  banyaknya klaster sama dengan banyaknya objek. Pertama- tama objek-objek yang paling mirip dikelompokkan,  dan  kelompok-kelompok  awal ini  digabungkan  sesuai  dengan  kemiripannya (similaritas).  Akhirnya,  sewaktu  kemiripan berkurang,  semua  subkelompok  digabungkan menjadi  satu  klaster  tunggal.  Begitu  seterusnya dari  hasil  similaritas  yang  tertinggi  akan dibandingkan  dengan  dokumen  yang  satu dengan  dokumen  yang  lain,  sehingga  didapat similaritas  terendah.  Hasil  similaritas  terendah menyatakan bahwa dokumen tersebut merupakan klaster yang berbeda.

## PERANCANGAN DATABASE
Untuk  menjawab  pertanyaan  tentang pemrosesan  data,  metode  pemodelan  data menggunakan ERD ( Entity Relationshyp Diagram ) atau Diagram Hubungan Entitas yang memungkinkan  perekayasaan  perangkat  lunak untuk mengidentifikasi objek data dan hubungannya  dengan  menggunakan  notasi grafis.
Entity  Relationshyp  Diagram digunakan untuk  memudahkan  struktur  data  dan  hubungan antar  data,  karena  hal  ini  relatif  kompleks. Dengan Entity  Relationshyp  Diagram dapat melakukan pengujian model dengan mengabaikan proses yang harus dilakukan.
Dalam  rancangan  sistem  basis  data  untuk Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Bahasa Indonesia, digunakan Entity Relationshyp Diagram atau  Diagram  Hubungan  Entitas  dan desain  tabel  untuk  menggambarkan  atribut- atributnya yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Terlihat  pada  Gambar  5  bahwa  entity corpus memiliki hubungan one to many (satu ke banyak)  dengan  entity  koleksi,  karena  satu corpus  dapat  menghasilkan  banyak  koleksi
dengan  atribut  namadok  sebagai primary  key untuk  relasi.  Hal  ini  juga  sama  bahwa  entity corpus berelasi recursive, dengan relasi many to many (banyak ke banyak) yang akan menghasilkan  nilai  similaritas  sebagai  hasil relasi.  Nilai  similaritas  akan  disimpan  dalam tabel cosin. Entity corpus juga berelasi recursive dengan relasi many to many (banyak ke banyak) dengan  nilai  similaritas  akan  menghasilkan klaster  dokumen.    Klaster  dokumen  akan disimpan dalam tabel klaster.
corpus Koleksi dihasilkan dari N 1 N menghasilkan pangkatfrek frek namadok isi dokumen1 similaritas dokumen2 child parent term N N dihasilkan dari similaritas N
Gambar 5. ERD Sistem Temu Kembali Informasi

## ARSITEKTUR  SISTEM  TEMU  KEMBALI INFORMASI
Perangkat  lunak  pada  penelitian  ini, dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Java pada platform Java Development Kit (JDK) 6.0. Pemrograman Java digunakan  untuk  implementasi  proses-proses dalam  Sistem  Temu  Kembali Informasi. Database  yang  digunakan  untuk  menyimpan data  adalah  MS  SQL  Server  2008.  User  dapat memasukkan query melalui  interface  yang dibangun  dengan  aplikasi  JSP  (Java  Server Page)  dengan  Apache  Tomcat  6.0  sebagai  web server.  Untuk  mengkoneksikan  web  server dengan  database  MS  SQL  server  digunakan aplikasi  JDBC.  Implementasi  untuk  perangkat lunak  masing-masing  proses  diperlihatkan  pada Gambar 5.
Gambar 6. Implementasi Arsitektur Sistem
Temu Kembali Informasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah Sistem Informasi Temu Kembali Informasi  Klastering  Berita  on  Line    dapat diimplementasikan  sesuai  dengan  desain  yang telah  dibuat.  Tahap  selanjutnya  adalah  tahap melakukan  percobaan  atau  testing  dan  evaluasi terhadap  sistem  yang  dibuat.  Pada  tahap pengetesan  ini  penulis  tidak  menemukan kesalahan  pada  program  baik  secara  logika maupun sintaks pada kode program.
Pengujian  yang  penulis  lakukan  dalam Sistem  Informasi  Temu  Kembali  Informasi Klastering Berita on Line yang berjumlah 60 file dalam  format  html,  telah  mampu  untuk  tidak melakukan  indeks-indeks  kata  umum  (stop word) dan telah  membentuk kata dasar dari tiap term yang ada dalam  dokumen abstrak tersebut. Selanjutnya setiap term telah dihitung frekuensinya dan diberikan pembobotan menggunakan cosine similaritas dan selanjutnya term tersebut disimpan pada database korpus.
Selanjutnya  dalam  pengujian  terhadap sistem penulis melakukan pengujian input string query dan kemudian hasil pengujian input query dilakukan  pengukuran  hasil  retrieval  (temu kembali  informasi)  hasil  dengan  pengujian recall precision .

## Pengujian Input Query
Pada  tahap  pengujian  input query dilakukan  dengan  cara  memasukkan query “pendidikan”, “jaringan”, “bisnis”, dan
“manajemen  bisnis”.  Terlihat  pada  Gambar  6 adalah  salah  satu  contoh  hasil  tampilan  dari input query “pendidikan”.  Hasil  proses  dari query akan  ditampilkan  dokumen-dokumen yang berada dalam klaster yang sama.
Gambar 7. Hasil Dokumen Input Query “pendidikan”

## Pengujian Recall Presisi
Untuk  mengevaluasi  secara  manual kesamaan  diantara  dokumen  dalam  cluster- cluster  yang  telah  dikelompokkan  digunakan standar  sebagaimana  Tabel  1.  Tabel  tersebut berisi  berbagai  kemungkinan  hasil  klasifikasi pada tiap event ( Per Event contengency table ).
Tabel  1. kategori hasil klasifikasi In Event Not In event In cluster a b Not In Cluster c d
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  hasil klasifikasi  adakalanya  memang  termasuk  event (a)  yang  dimaksud  dan  adakalanya  tidak  (b). Sedangkan dokumen yang tidak termasuk dalam hasil klasifikasi suatu event , adakalanya memang  bukan  anggota event itu  (d)  dan adakalanya ternyata seharusnya menjadi anggota event  tersebut  (c).  Dalam  hal  ini,  kempat
parameter di atas digunakan untuk menghitung 2 parameter evaluasi, yakni :
1. Recall , yakni tingkat keberhasilan mengenali  suatu  event  dari  seluruh  event yang seharusnya dikenali. Rumusnya adalah r  =  a/(a+c)  untuk  a+c  >  0.  Selain  itu  tidak didefinisikan
2. Precision ,  yakni  tingkat  ketepatan  hasil klasifikasi  terhadap  suatu  event.Artinya,dari seluruh  dokumen  hasil  klasifikasi,  berapa persenkah yang dinyatakan benar.
Rumusnya adalah p = a/(a+b) jika a+b > 0.
Selain  itu  tidak  didefinisikan  Dari  hasil evaluasi  yang  dilakukan  terhadap  data  training yang diambil dari suara pembaruan online m ulai tanggal  1  Agustus  2001  sampai  dengan  31 Agustus 2001 dengan perincian sebagai berikut :
-   Diambil 60 Dokumen sebagai Restrospective/training set yang dikalsifikasikan kedalam 23 event
-   Setelah melalui proses stemming maka dapat dilakukan  penghitungan  frekuensi  kata dalam  dokumen  dengan  menggunakan kamus  sejumlah  29.349  kata  dasar  bahasa Indonesia
-   Dari  matrik  yang  dibentuk  dihasilkan sebanyak  13.000 record untuk  kaitan dokumen dengan kata  tf(t,d)  dengan frekuensi di atas 0 Didapatkan hasil nilai Recall dan
Precision sebagaimana Tabel 2. Tabel 2 . Tabel Hasil Uji Coba Threshold  recall presisi 0.1 0.35 0.428571429 0.2 0.333333333 0.37037037 0.3 0.316666667 0.475 0.4 0.3 0.382978723 0.5 0.116666667 0.291666667 0.6 0.1 0.4 0.7 0.1 0.285714286 0.8 0.25 0.625 0.9 0.116666667 0.777777778
Distribusi nilai kedua parameter dapat digambarkan dengan grafik pada Gambar 7
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Nilai Rec all d an P res isi Percobaan ke Threshold recall presisi

## Gambar 8. Grafik Recall dan Precision untuk Algoritma Single Pass
Dari  Gambar  7  terlihat  bahwa  nilai terbaik  untuk  recall  didapat  pada  treshold  pada angka 0.1. Sedanhkan nilai terbaik untuk presisi dihasilkan  dari  treshold  pada  angka  0.9. Treshold  tersebut  didapatkan  dari  percobaan secara  linear  terhadap  9  treshold  yang  berbeda. Percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan treshol  mulai  dari  nilai  treshold  0.1  sampai dengan  mendapatkan  jumlah  kluster  =  jumlah dokumen  atau  nilai  treshold  di  atas  keseluruhan similarity  maksimal.  Untuk  jumlah  kluster  yang dihasilkan  dari  9  percobaan  yang  dilakukan dapat dilihat pada tabel  3
Tabel 3. Tabel Hasil Kluster
No  Threshold Banyak Klaster 1 0.1 8 2 0.2 8 3 0.3 10 4 0.4 12 5 0.5 19 6 0.6 30 7 0.7 30 8 0.8 31 9 0.9 37
Sedangkan  distribusi  jumlah  kluster  yang dihasilkan  dari  percobaan  yang  dilakukan  dapat dilihat pada Gambar 8
Gambar 9. Hasil Kluster

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian  yang telah dilakukan dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. Pembobotan  term  frekuensi  dan  cosine similaritas  digunakan  untuk  menunjukkan kemiripan antar dokumen.
2. Sistem  dapat  menampilkan  dokumen  yang mempunyai kedekatan similaritas dari query yang diinputkan user.
3. Dokumen  yang  membahas  topik  yang  sama cenderung untuk mengelompok menjadi satu klaster.
4. Klaster dapat membantu menemukan dokumen  yang  ada  dalam  satu  klaster dengan query yang diinputkan user.
5. Klaster  dapat  membantu mendapatkan dokumen yang relevan.
6. Nilai treshold (nilai batas) yang paling bagus digunakan  adalah  0.2  dengan  nilai  recall sebesar 0.33 dan precision 0.37

## SARAN
Dengan  keterbatasan  kemampuan  dan waktu  yang  tersedia  penulis  menyadari  bahwa masih banyak terdapat kekurangan dalam sistem ini  terutama  metode  klastering  yang  digunakan. Kedepan nantinya diharapkan dalam pengembangan  Sistem  Informasi  berbasis  web, penulis menyarankan beberapa hal:
1. Sistem  yang  dibuat  dapat  dikembangkan lebih  lanjut  dengan  menerapkan  pada  file teks  Bahasa  Indonesia  dengan  melakukan modifikasi stop word dan algoritma
stemming  agar  hasil  stemming lebih optimal. 2. Bagi peneliti lain yang berniat mengembangkan  sistem  Informasi  Temu Kembali  Bahasa  Indonesia  ini  disarankan untuk  menggunakan  metode  klastering  yang diperluas  sehingga  hasil  klaster  dokumen akan lebih baik.
3. Untuk  term  yang  bernilai  0  (nol)  dalam setiao dokumen tidak perlu dilibatkan dalam perhitungan,  karena  hanya  akan  menambah waktu perhitungan.

## DAFTAR PUSTAKA
Baeza-Yates,  R.  &  Ribeiro-Neto,  B .,  ( 1999). Modern  Information  Retrieval ,  Addison- Wesley.
Fadillah  Z Tala ,  ( 2003). A  Study  of  Stemming Effects  on  Information  Retrieval  in Bahasa  Indonesia .  Institute  for  Logic,
Language  and  Computation  Universiteit van Amsterdam The Netherlands.
Ellis, David, (1996). Progress and Problems in Information  Retrieval ,  2nd  ed.  London: Library Association.
Gordon,  Michael  D.,  (1991). User-Based Document  Clustering  by  Redescribing Subject  Descriptions  with  a  Genetic Algorithm, .  Journal  of  American  Society for Information Science, 311-322.
Issue.  (n.d.).  (2013). Journal  Portal  | Islamic  University  of  Indonesia  |
Universitas Islam Indonesia . Retrieved July 31, 2013, from http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/ issue/view/
Karypis  G.,  Zhao  Y.,  (2004). Hierarchical Clustering  Algorithms  for  Document Datasets , University of Minnesota,
Department  of  Computer  Science  and Engineering  and  Digital  Technology Center  and  Army  HPC  Research  Center, Minneapolis, MN 55455.
Pressman  R,  (1997). Software  Engineering, Mc Graw Hill, USA.
Rijsbergen,  C.  J.,(1979). Information  Retrieval , Information  Retrieval  Group,  University of Glasgow.
Salton,  G.,  (1989). Automatic  Text  Processing, The Transformation, Analysis, and Retrieval  of  Information  by  Computer , Addison  –  Wesly  Publishing  Company, Inc. All rights reserved.
Salton,  G.  and  Buckley,  (1988). Term  Weigting Approaches  in  Automatic  Text  Retrieval, Department of Computer Science , Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA.
Salton,  G.,  (1971). Cluster  Search  Strategies and the Optimization of Retrieval Efectiveness ,  dalam  G.  Salton,  ed. The SMART  Retrieval  System:  Experiments  in Automatic Document Processing . Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 223-242
Steinbach, M., Xiong H.,  Ruslim A., Kumar V., (2007). Characterizing Pattern Preserving
Clustering,  Department  of  Management
Science and Information Systems Rutgers , the State University of New Jersey, USA.
Wen  Yue,  (2005). Using  Query  Expansion  and Classification  for  Information  Retrieval, College of Computer and Communication , Hunan  University  ChangSha,  Hunan
Province, 410082,China.
Zhang  J.,  Jianfeng  G.,  Ming  Z.,  Jiaxing  W., (2001). Improving  the  Effectiveness  of Information Retrieval with Clustering and Fusion ,  Computational  Linguistics  and Chinese Language Processing, Vol. 6, No. 1, February 2001, pp. 109-125.