## Rancang Bangun Information Retrieval System (IRS)
Bahasa Jawa Ngoko pada Palintangan Penjebar Semangad dengan Metode Vector Space Model (VSM)

## Fatkhul Amin dan Purwatiningtyas
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang Email: fatkhulamin@gmail.com, diba_ian@yahoo.com

## Abstrak
Bahasa  Jawa  adalah  bahasa  daerah  yang  paling  banyak  digunakan  di  Indonesia  yang  mulai ditinggalkan.  Perlunya pelestarian bahasa jawa dalam bentuk online yang bisa diakses bagi penggunanya sehingga  akanmemudahkan  dalam  pencarian  dokumen  teks  khususnya  dokumen  bahasa  jawa  ngoko. Software IRS dirancang  untuk  memberikan  hasil  pencarian  dokumen  dalam  jumlah  yang  optimal  ( recall rendah)  dan  akurat  ( precision tinggi)  menggunakan  metode VSM ,  sehingga user akan  mendapatkan  hasil pencarian  cepat  dan  akurat.    Metode  VSM  akan  melakukan  pembobotan  tiap  dokumen  yang  ada  pada database  sehingga  antar  dokumen  memiliki  bobot  yang  berbeda  untuk  menentukan  dokumen  mana  yang paling  mirip  (similar)  dengan query ,  dokumen  dengan  bobot  tertinggi  menempati  ranking  teratas  dalam hasil pencarian.  Evaluasi hasil pencarian IRS dilakukan dengan uji recall dan precision . Studi kasus yang telah  dilakukan  menggunakan  IRS    ini  didapatkan  hasil  sistem  mampu  melakukan  proses  preprosesing (tokenisasi, filtering,  dan  stemming )  dengan  waktu  komputasi  18  detik.  Sistem  mampu  melakukan pencarian dokumen dan  menampilkan  hasil pencarian dokumen dalam  waktu komputasi  rata-rata  2 detik, memiliki  rata-rata recall 0,04 dan rata-rata precision 0,84. Sistem dilengkapi dengan bobot tiap dokumen dan letakknya yang akan memudahkan user dalam pencarian dokumen teks bahasa Indonesia.
Kata Kunci: Jawa Ngoko, Vector Space Model

## PENDAHULUAN
Bahasa  Jawa  sebagai  bahasa  yang  paling banyak  digunakan  di  wilayah  Indonesia  setelah bahasa  indonesia,  dewasa  ini  mulai  banyak ditinggalkan  oleh  kebanyakan  orang.    Media offline dan media online juga kurang mengangkat bahasa jawa sehingga dikhawatirkan bahasa jawa lama-kelamaan akan ditinggalkan  oleh  bangsa  kita.    Beberapa  media online  berbahasa  Jawa  ada,  namun  belum menggunakan atau belum menyediakan pencarian informasi menggunakan mesin pencari khusus berbahasa jawa.
Implementasi Vector  Space  Model dapat dirasakan  dan  dinikmati  pada  berbagai  bidang keilmuan seperti Computational Linguistics (Erk dkk,  2010), Expert  Systems (Kim  dkk,  2010), Medical (lopez  dkk,  2010), Knowledge-Based Systems (Yu  dkk,  2009), Data  and  Knowledge
Engineering (Mao  dkk,  2007),    dan  lain sebagainya. Vector  space  model dapat  juga digunakan dalam sistem temu kembali informasi (information  retrieval). Sistem  temu  kembali informasi  akan  memberikan  nilai  tambah  dalam pecarian  informasi  jika  keinginan user bisa terpenuhi.    Penelitian  ini  diharapakan  dapat membuat  sistem  temu  kembali  informasi  yang bernilai  tambah  yaitu  menghasilkan  pencarian informasi dengan cepat dan akurat.
Pencarian  informasi  saat  ini  dilakukan dengan menggunakan mesin pencari atau sistem temu  kembali informasi, user menuliskan query dan  mesin  pencari  akan  menampilkan  hasil pencarian.    Mesin  pencari  yang  sudah  ada  dan banyak  digunakan  saat  ini  memberikan  hasil perolehan  pencarian  yang  banyak  (banyak dokumen  yang  terambil),  sehingga  diperlukan waktu  untuk  menentukan  hasil  pencarian  yang
26
relevan.    Menentukan  hasil  yang  relevan  sesuai dengan  keinginan  user  dengan  jumlah  hasil pencarian  yang  banyak  akan  menyulitkan user . Hal  ini  terjadi  karena  dokumen  yang  terambil oleh  sistem  jumlahnya  banyak,  maka  sistem berkemungkinan  menampilkan  hasil  pencarian yang  tidak  relevan.    Banyaknya  dokumen  hasil pencarian  ini  membuat  waktu  yang  dibutuhkan dalam pencarian menjadi lebih banyak dari yang diharapkan.
Perkembangan penelusuran informasi saat ini  menghasilkan recall yang  tinggi  dan precision yang  rendah. Recall yang  tinggi diartikan bahwa dokumen yang dihasilkan dalam penelusuran dokumen adalah banyak, sedangkan precision rendah dapat diartikan bahwa dokumen  yang  diharapkan  dapat  ditemukan sedikit.
Solusi untuk mengatasi masalah ini adalah dengan membuat software Information Retrieval System (IRS) menggunakan  metode Vector Space  Model  (VSM). Metode  VSM  dipilih karena  cara  kerja  model  ini  efisien,  mudah dalam representasi dan dapat diimplementasikan pada document-matching . Software IRS  basa jawa  ngoko diharapkan  menghasilkan recall rendah dan precision tinggi.

## TUJUAN PENELITIAN
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah;
1. Melestarikan  bahasa  Jawa  agar  tidak dilupakan  oleh  generasi  penerus  bangsa khususnya orang jawa.
2. Memberikan  sumbangsih  pemikiran  tentang implementasi  bahasa  jawa  di  era  teknologi informasi
3. Mengembangankan  ide  kreatif  tentang perlunya  mesin  pencari  bebahasa  jawa yangbisa  digunakan  untuk pencarian  bahasa jawa
4. Riset Seni Teater  Membuat rancang bangun Information  Retrieval  System (IRS) Bahasa
Jawa  Ngoko dengan  metode Vector  Space Model .

## METODE
Information  Retrieval  System  dengan  Vector Space Model
a. Information Retrieval System (IRS)
Information  Retrieval  System menemukan informasi yang biasanya dalam bentuk dokumen dari  sebuah  data  yang  tidak  terstruktur  dalam bentuk teks untuk memenuhi kebutuhan informasi  dari  koleksi  data  yang  sangat  besar umumnya  tersimpan  dalam database  computer (Manning, 2008).
information  retrieval  (IRS) merupakan suatu  sistem  yang  menemukan    informasi  yang sesuai  dengan  kebutuhan user dari  kumpulan informasi secara otomatis.  Aplikasi Information Retrieval  System  sudah  digunakan  dalam banyak bidang  seperti dikedokteran, perusahaan dan  lain  sebagainya.    Salah  satu  aplikasi  dari Information  Retrieval  System  adalah  mesin pencari  yang  dapat  diterapkan  diberbagai bidang.  Pada mesin pencari dengan Information Retrieval System user dapat memasukkan query yang  bebas  dalam  arti  kata query yang  sesuai dengan  bahasa  manusia  dan  sistem  dapat menemukan  dokuen  yang  sesuai  dengan query yang ditulis oleh user.
Prinsip kerja Information Retrieval System jika ada sebuah kumpulan dokumen dan seorang  user  yang  memformulasikan  sebuah pertanyaan  ( request atau query ).  Jawaban  dari pertanyaan tersebut adalah sekumpulan dokumen yang relevan dan membuang dokumen yang tidak relevan (Salton, 1989).
Information Retrieval System akan mengambil  salah  satu  dari  kemungkinan tersebut.    Information  Retrieval  System  dibagi dalam  dua  komponen  utama  yaitu  sistem pengindeksan (indexing) menghasilkan  basis data  sistem  dan  temu  kembali  merupakan gabungan  dari user  interface dan look-up-table . Information  Retrieval  System  didesain  untuk menemukan  dokumen  atau  informasi  yang diperlukan oleh user .
Information  Retrieval  System bertujuan untuk  menjawab  kebutuhan  informasi user dengan  sumber  informasi  yang  tersedia  dalam kondisi seperti sebagai berikut (Salton, 1989);
1) Mempresentasikan  sekumpulan  ide  dalam sebuah  dokumen  menggunakan  sekumpulan konsep.
2) Terdapat beberapa pengguna yang
memerlukan ide, tapi tidak dapat mengidentifikasikan  dan  menemukannya dengan baik.
3) Information  Retrieval  System  bertujuan untuk
mempertemukan
ide yang
dikemukakan  oleh  penulis  dalam  dokumen dengan kebutuhan informasi pengguna yang dinyatakan dalam bentuk key word query /istilah penelusuran.
Fungsi utama Information Retrieval System (Salton, 1989)
1) Mengidentifikasi  sumber  informasi  yang relevan  dengan  minat  masyarakat  pengguna yang ditargetkan
2) Menganalisis isi sumber informasi (dokumen)
3) Merepresentasikan  isi  sumber  informasi dengan  cara  tertentu  yang  memungkinkan untuk  dipertemukan  dengan  pertanyaan pengguna
4) Merepresentasikan  pertanyaan  ( query ) user dengan  cara  tertentu  yang  memungkinkan untuk  dipertemukan  sumber  informasi  yang terdapat dalam basis data.
5) Mempertemukan pernyataan pencarian
dengan  data  yang  tersimpan  dalam  basis data 6) Menemu-kembalikan informasi yang relevan 7) Menyempurnakan unjuk kerja sistem berdasarkan  umpan  balik  yang  diberikan oleh user.
b. Arsitektur Information Retrieval System
Proses Information  Retrieval  System seperti pada  gambar  1  menggunakan  arsitektur  yang sederhana.    Sebelum  dilakukannya  proses  temu kembali  diperlukan  pendefinisian  database. Selanjutnya mengikuti tahapan proses; Dokumen-dokumen  yang  akan  digunakan,
Operasi  yang  akan  digunakan  dalam  pencarian, dan model pengolahan teks (Baeza, 1999, h.9).
Gambar  1. The Process of Retrieving Information ( Baeza , 1999,h.10)
c. Korpus Proses IRS dalam aplikasinya
membutuhkan database yang didalamnya terdapat  satu  atau  beberapa  tabel  yang digunakan  sebagai  tempat  penyimpanan  data yang  akan  diolah  pada  saat  proses  pencarian. Penelitian  dengan  menggunakan  database  pada aplikasinya  biasanya  memakai  korpus  untuk proses pembuatan tabel pendukungnya. Penelitian  empiris  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  teks  tertulis  atau  lisan,  seperti teks-teks  dasar  dari  berbagai  jenis  sastra  dan analisis linguistik.  Tapi gagasan tentang korpus sebagai  dasar  untuk  sebuah  bentuk  linguistic empiris  berbeda  dalam  beberapa  cara  mendasar dari teks-teks tertentu.

## d. Proses Tokenisasi
Proses pertama yang dilakukan dalam IRS adalah  proses  memisahkan  kata  yang  ada  pada dokumen berdasarkan spasi kemudian memproses kata yang telah dipisahkan tersebutk kedalam  sebuah  tabel  untuk  dilakukan  proses berikutnya.    Proses  Tokenisasi  merupakan proses  pemisahan  suatu  rangkaian  karakter berdasarkan  karakter  spasi,  dan  mungkin  pada waktu  yang  bersamaan  dilakukan  juga  proses penghapusan  karakter  tertentu,  seperti  tanda baca.  Gambar 2 menunjukkan proses tokenisasi.
Gambar  2.  Contoh hasil proses tokenisasi

## e. Proses Filtering
Proses  selanjutnya  setelah  dilakukan pemisahan  kata  pada  dokumen  adalah  proses filtering . Filtering akan  memproses  kata  hasil tokenisasi  menjadi  lebih  sedikit  dengan  cara mengurangi  kata  tersebut  dengan  kata  yang termasuk dalam stopwords . Eliminasi stopwords memiliki  banyak  keuntungan,  yaitu akan  mengurangi space pada  tabel term  index hingga 40% atau lebih (Baeza, 1999, h.167).
Gambar  3. Contoh hasil proses Filtering
f. Proses Stemming
Proses Stemming digunakan untuk mengubah term yang masih melekat dalam term tersebut awalan, sisipan, dan akhiran. Selanjutnya term tersebut  diproses  untuk dihilangkan awalan,  sisipan dan akhiran sehingga  menjadi  term  kata  dasar.    Proses membuat term dasar ini mengacu kepada bahasa jawa ngoko yang benar.  Contoh Stemming bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar  4.  Contoh hasil proses Stemming
g. Proses

## Perhitungan VSM
Vector Space Model (VSM) adalah metode untuk  melihat  tingkat  kedekatan  atau  kesamaan (similarity) term  dengan  cara  pembobotan term . Dokumen dipandang sebagi sebuah vektor yang memiliki magnitude (jarak) dan direction (arah). Pada Vector  Space  Model, sebuah  istilah direpresentasikan  dengan  sebuah  dimensi  dari ruang  vektor.    Relevansi  sebuah  dokumen  ke sebuah query didasarkan  pada  similaritas diantara  vektor  dokumen  dan  vektor query (Baeza, 1999).
VSM memberikan sebuah kerangka pencocokan  parsial  adalah  mungkin.  Hal  ini dicapai  dengan  menetapkan  bobot  non-biner untuk  istilah  indeks  dalam  query  dan  dokumen. Bobot  istilah  yang  akhirnya  digunakan  untuk menghitung  tingkat  kesamaan  antara  setiap dokumen  yang  tersimpan  dalam  sistem  dan permintaan  user.    Dokumen  yang  terambil disortir  dalam  urutan  yang  memiliki  kemiripan, model  vektor  memperhitungkan  pertimbangan dokumen  yang  relevan  dengan  permintaan  user. Hasilnya  adalah  himpunan  dokumen  yang terambil  jauh  lebih  akurat  (dalam  arti  sesuai dengan informasi yang dibutuhkan oleh user ).
Sebuah  dokumen  dj  dan  sebuah query q direpresentasikan  sebagai  vektor  t-dimensi seperti pada gambar 5.
Gambar 5. The Cosines of   is adopted as sim
d j , q (Baeza, 1999) Dalam VSM koleksi dokumen direpresentasikan  sebagai  sebuah  matrik term document  (atau  matrik term  frequency ).    Setiap sel dalam matrik bersesuaian dengan bobot yang diberikan  dari  suatu term dalam  dokumen  yang ditentukan.    Nilai  nol  berarti  bahwa  term tersebut  tidak  ada  dalam  dokumen.    Gambar  6
menunjukkan  matrik term  document dengan  n dokumen dan t term .
Gambar 6.  Matrik term-document (Baeza, 1999)
Proses  perhitungan  VSM  melalui  tahapan perhitungan term frequency (tf), Inverse Document  Frequency  (idf),  term  frequency Inverse Document Frequency (tfidf), Jarak query dan  dokumen , pengukuran  Similaritas query document  (inner  product), dan  pengukuran Cosine  Similarity (menghitung  nilai  kosinus sudut antara dua vector).
Melalui  VSM  dan tfidf  weighting akan didapatkan  representasi  nilai  numerik  dokumen sehingga  dapat  dihitung  kedekatan  antar dokumen.    Semakin  dekat  dua  vektor  didalam suatu  VSM,  maka  semakin  mirip  dua  dokumen yang  diwakili  oleh  dua  vektor  tersebut. Kemiripan  antar  dokumen  dapat  dihitung menggunakan  suatu  fungsi  ukuran  kemiripan (similarity measure). Ukuran ini memungkinkan  perankingan  dokumen  sesuai dengan kemiripannya atau relevansinya terhadap query . Cosine  Similarity atau Sim(q,dj) digunakan untuk mengevaluasi tingkat similaritas  atau  kemiripan  dari    dokumen    (d j ) . berkaitan  dengan  query  (q)  sebagai  korelasi antara  vektor  dj  dan  q. Korelasi  ini  bisa diukur, dengan persamaan (1)

## METODOLOGI PENELITIAN
a. Obyek Penelitian
Obyek penelitian dari penelitian ini adalah Bahasa Jawa Ngoko.
b. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dimaksudkan  agar mendapatkan  bahan-bahan  yang  relevan,  akurat dan  reliable.  Maka  teknik  pengumpulan  data yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1) Observasi Melakukan  pengamatan  dan  pencatatan secara  sistematis  tentang  hal-hal  yang berhubungan  dengan  basis  data  dokumen teks  dan  kemampuan  pencarian  kemiripan dokumen.
2) Studi Pustaka
Pengumpulan data dari bahan-bahan referensi, arsip, dan dokumen yang berhubungan  dengan  permasalan  dalam penelitian ini.
c. Metode Pengembangan
Penelitian  ini  menggunakan    model prototyping. Di  dalam  model  ini  sistem dirancang  dan  dibangun  secara  bertahap  dan untuk  setiap  tahap  pengembangan  dilakukan percobaan-percobaan  untuk  melihat  apakah sistem  sudah  bekerja  sesuai  dengan  yang diinginkan.  Sistematika  model prototyping terdapat  pada  Gambar  7  memperlihatkan tahapan pada prototyping.
Gambar 7.  Tahapan Prototyping (Pressman, 2001)

## HASIL
a. Flowchart Tokenisasi
Proses  Tokenisasi  dirancang  untuk  dapat memisahkan  dokumen  menjadi term-term yang
30
akan  diproses  pada  tahap filtering .  Proses tokenisasi  diawali  dengan scanner dokumen yang  ada  pada  korpus  kemudian  diproses menjadi term . Flowchart tokenisasi bisa dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Flowchart Proses Tokenisasi
b. Flowchart Filtering
Proses Filtering
dirancang
untuk
menghasilkan term tanpa stopwords . Flowchart filtering dimulai dengan mengganti huruf kapital menjadi  huruf  kecil,  menghilangkan  tanda  baca dan  angka,  dan  menghilangkan term yang termasuk  dalam stopwords .      Gambar  9. menunjukkan flowchart proses filtering.
Gambar 9. Flowchart Proses Filtering
c. Flowchart Stemming
Proses stemming dirancang agar term hasil filtering diubah menjadi term kata dasar.  Proses stemming dimulai dengan menghilangkan awalan  dan  akhiran.    Proses  ini  juga  dirancang dapat melakukan replace ketika awalan dihilangkan  dan  menggantinya  dengan  huruf yang  sesuai.    Proses  menghilangkan  awalan, akhiran,  dan replace sisipan  dilakukan  dalam satu  tahap  proses.    Gambar  10  menunjukkan flowchart stemming .
Gambar 10. Flowchart Proses Stemming
d. Flowchar Indexing
Term kata  dasar  hasil  proses stemming selanjutnya  dimasukkan  dalam  tabel  untuk diproses  pada  perhitungan Vector  Space  Model . Proses indexing menggunakan  metode inverted indexing ,  yaitu  dengan  membedakan  letak  tiap term  dalam  dokumen.  Gambar  11  menunjukkan flowchart indexing .
Gambar 11. Flowchart Proses Indexing
e. Flowchart Hitung VSM
Proses selanjutnya
adalah proses perhitungan  pembobotan  menggunakan  metode VSM.  Proses ini dimulai dengan perhitungan tf, idf,  tfidf,  jarak  dokumen  dan  query,  similaritas dan Cosine  Similarity (gambar  12).    Proses hitung  VSM  dirancang  menghasilkan  dokumen hasil  pencarian  disertai  dengan  letak  dokumen dan bobot dokumen.
Gambar 12. Flowchart Proses Hitung Vector Space Model
f. IRS Jawa Ngoko
Interface ini  akan  ditampilkan  kolom query yang  bisa  digunakan  untuk  memasukkan query oleh  pengguna.    Kotak button dengan label  cari  digunakan  untuk  memproses  setelah query di input .    Tombol button cari  jika  sudah diklik  akan  menampilkan  abstraksi  hasil
pencarian.  Gambar  rancangan Interface dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Interface IRS Jawa Ngoko

## PEMBAHASAN
a. IRS Bahasa Jawa Ngoko
IRS  bekerja  melalui  beberapa  tahapan proses  sebagai  berikut;    Proses  Tokenisasi dilakukan  dengan  mekanisme  jika  dokumen pada  korpus  ditemukan  spasi,  maka term yang ada  diantara  spasi  akan  di retrieved (akan diambil oleh sistem) kemudian term ditempatkan dalam tabel tabelawal. Hasil proses berupa term asli  (term  yang  masih  memiliki  imbuhan,  tanda baca  yang  melekat,  dan  angka).  Keunggulan proses ini waktu komputasi cepat.
Proses Filtering dilakukan dengan mekanisme  jika term pada  tabel  tabelawal ditemukan tanda baca, huruf kapital, dan angka. Maka program akan menghilangkan (tanda baca dan  angka)  dan  mengganti  (huruf  kapital menjadi huruf kecil), kemudian memeriksa term dengan stopwords .    Hasil  proses  berupa term pilihan  (tanpa  tanda  baca,  tanpa  huruf  kapital, dan  bukan  termasuk stopwords ).  Keunggulan proses ini  sistem  mampu  mereduksi  tanda  baca, angka,  merubah  term  menjadi  huruf  kecil,  dan memeriksa  term  stopwords  dengan  waktu komputasi yang cepat.
Proses  Tokenisasi  dan Filtering diproses dalam 1 (satu) tahap dengan waktu komputasi 5 detik (jumlah dokumen 252).
Proses Stemming dilakukan  program dengan  cara  menghilangkan  imbuhan  yang terdapat  pada  term  hasil filtering .    Proses menghilangkan dilakukan dengan
menghilangkan  awalan,  sisipan,  dan  akhiran. Hasil  proses  ini  dimasukkan  dalam  tabel tabelfreq.    Hasil  proses  berupa term kata  dasar. Keunggulan  proses  ini  waktu  komputasi    13 detik (jumlah dokumen 252)
Proses  Pembobotan  dokumen  dengan metode VSM dilakukan dalam proses pencarian dokumen.    Program  akan  bekerja  ketika user melakukan query ,  selanjutnya  program  akan memproses query tersebut  dengan  perhitungan- perhitungan tf , idf,  tfidf ,  jarak query dan dokumen,  similaritas  dan cosine  similarity . Hasil  proses  pembobotan  dengan  metode  VSM berupa dokumen hasil pencarian disertai dengan bobot  dokumen,  letak  dokumen  dan  disusun descending (dokumen  dengan  bobot  terbesar diletakkkan  di  atas).   Keunggulan  Proses  waktu komputasi  rata-rata  1,5  detik  dengan  hasil pencarian yang akurat ( precision tinggi).
b. Proses VSM
Information Retrieval System akan melakukan  proses  perhitungan  dimulai  dari menghitung  tfidf,  menghitung  jarak query dan jarak  dokumen,  menghitung  similaritas  produk, dan menghitung bobot dokumen. Query yang di input oleh  user  selanjutnya  akan  dilakukan pencarian  pada  tabel  freq  kemudian  dilakukan perhitungan  pembobotan  menggunakan  metode Vector  Space  Model .    Perhitungan  dilakukan dalam  sistem  pencarian,  sistem  pencarian  akan melakukan perhitungan kemudian akan menampilkan  hasilnya.    Hasil  pencarian  akan menampilkan  nama  dokumen  di  korpus, kemudian bobot similaritas dan disusun berdasarkan  perankingan.    Bobot  terbesar  akan menempati ranking teratas pada hasi pencarian.
c. Aplikasi keyword Bahasa Jawa ngoko
Studi  kasus  pada  aplikasi  Information Retrieval  System  ini  menggunakan  dokumen- dokumen  Palintangan  Basa  Jawa  pada  Majalah Online  Penjebar  Semangad  yang  terdapat  pada 12  Palintangan  (zodiak)  yaitu;  Capricorn, Aquarius,  Pisces,  Aries,  Taurus,  Gemini, Cancer,  Leo,  Virgo,  Libra,  Scorpio,  dan Sagitarius. Query yang  dimasukkan  pada Information  Retrieval  System  adalah keyword dengan  2 term yaitu  “ seneng  ngalah ”,  3 term “ wong angel sukses ”.  4 term “ wong sing gelem
maju ” (gambar 14). 5 term “ wong sing sabar lan waspada ”.   6 term “ wong sing angel sukses lan mutungan ”.    Dan  7 term “ wong  sing  angel sukses lan angel maju ”.
Gambar 14.  Aplikasi Mesin Panggolek Basa Jawa
Hasil  pencarian  dengan  term  ”  Wong  Sing Gelem Maju” bisa dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Hasil Pencarian keyword
Hasil pencarian dokumen dengan keyword “ Wong sing gelem maju ”,  menunjukkan dokumen dengan bobot tertinggi adalah dokumen  letak  dokumen  CAP31  (bobot  0,976).
Dokumen CAP31
memiliki frekuensi kemunculan term tertinggi  dan  tidak  banyak
muncul  didokumen  lain  untuk term “ Wong  sing gelem  maju ”.    Dokumen  CAP31  (dokumen Palintangan Capricorn Sasi Maret Minggu Kesiji nomer  31)  memiliki  bobot  tertinggi  atau memiliki tingkat kemiripan tertinggi dibandingkan  dengan  dokumen  lain  yang  ada pada korpus.
Dari  Hasil  pencarian Term “ Wong  sing gelem  maju ”  dengan  hasil  didapatkan  10 peringkat teratas paling banyak hasil didapatkan oleh palintangan CANCER (3 kali muncul).
d. Pengujian Recall dan Precision
Pengujian recall (P) dan precision  (R) dilakukan  dengan  cara input query ke  dalam Information  Retrieval  System input 1 term ,  2 term dan  3 term,  4  term,  5  term,  6  term  dan  7 term .    Perhitungan recall dan precision menggunakan persamaan (8) dan persamaan (9). Hasil  pengujian recall dan precision dengan menguji  1 term ,  2 term dan  3 term sampai dengan  7  term  menunjukkan  bahwa  jika recall rendah maka precision akan tinggi, selengkapnya terlihat pada tabel 5.18.
Tabel 1. Hasil Pengujian beberapa keyword
e. Pengujian  Waktu  Program IRS Jawa ngoko
Preprosesing  yang  dididalamnya  terdapat proses  Tokenisasi, filtering dan Stemming . Proses  preprosesing  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi dua tahap, yaitu pada tahap awal adalah memproses  data  yang  ada  di  korpus  kemudian memasukkannya  pada  tabel  tabelawal  dan  tabel tabelkedua.    Selanjutnya  dengan  menggunakan tabelkedua  diolah  dan  data  berupa term yang
sudah menjadi kata dasar dimasukkan pada tabel tabelfrek.
Waktu  yang  dibutuhkan  dalam  proses komputasi  proses  tokenisasi  dengan  jumlah dokumen 252 adalah 3 detik.  Sedangkan waktu komputasi untuk proses filtering adalah 13 detik. Jadi  total  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  proses preprosesing  dengan  jumlah  dokumen  252 adalah  18  detik  (perhitungan  waktu  komputasi dilakukan menggunakan stopwatch ).
Waktu  komputasi  preprosesing  bergantung pada jumlah data yang akan diolahnya.  Semakin besar  data  yang  akan  diproses  membutuhkan waktu  yang  lebih  lama.    Waktu  preposesing untuk scanner  file dari  tabelkedua  menjadi tabelfrek  dipilih  dengan  jumlah  dokumen  252. Waktu komputasi proses pembobotan bergantung  pada  jumlah term yang  terambil untuk  diolah.    Semakin  besar jumlah term yang harus  diolah  akan  membutuhkan  waktu  yang lebih  lama.    Waktu  pencarian  rata-rata  untuk pencarian 1, 2, 3, 4, 5, 6 dan 7 keyword adalah 5 detik

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
a. IRS  mampu  melakukan  pencarian  dokumen teks  dan  menampilkan  hasil  pencarian dokumen  teks  berbahasa  Jawa  Ngoko dengan  disertai  bobot  tiap  dokumen  beserta letak dokumen
b. Hasil Uji recall dan precision STKI
menunjukkan  hasil pencarian dokumen teks memiliki rata-rata recall = 0,04 dan rata-rata
precision = 0,84.
c. IRS  yang  dibangun  memiliki  keunggulan mampu  melakukan  pencarian  dokumen  teks bahasa jawa ngoko dan hasil pencarian yang akurat  ( precision =  0,84),  serta  dilengkapi dengan  bobot  dan  letak  dokumen  pada database.

## Saran
a. Penulisan  bahasa  jawa  yang  benar  perlu dilakukan  karena  berkemungkinan  tidak akan  terambil  oleh  sistem  jika  penulisannya salah.
b. Proses stemming yang ada masih belum bisa sepenuhnya  membuat  semua term kedalam bentuk term kata  dasar  dengan  benar.
Proses  ini  akan  mempengaruhi  hasil  untuk proses indexing,
sehingga akan
mempengaruhi hasil akhir perhitungan.

## DAFTAR PUSTAKA
Budi, I., Aji, R.F., 2006. Efektifitas Seleksi Fitur dalam  Sistem  Temu  Kembali  Informasi. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATI), ISSN: 1907-5022.
Bum,  K.Y.,  2010. An  autonomous  assessment system based on combined latent semantic kernels. Expert Systems with Applications:
An International Journal, Volume 37 Issue 4.

## Bunyamin.,  2008.  Aplikasi  IR  CATA  dengan
Metode Generalized  Vector  Space Model , Jurnal Informatika, Vol. 4. No. 1
Bo,  Y.,  2009.    Combining  neural  networks  and semantic feature space for email classification.  Knowledge-Based Systems ,
Volume 22 Issue 5.
Erk, K., 2008. A Structured Vector Space Model for Word Meaning in Context. Conference on Empirical Methods in Natural
Language  Processing. Association  for Computational Linguistics .  897-906.
Erk, K., 2010. A flexible, corpus-driven model of regular and inverse selectional preferences  . Computational  Linguistics ,
Volume 36 Issue 4.
Haryono,  M.E.A.,  2005.  Pembentukan  Intisari Topik  secara  Otomatis  dalam  suatu Paragraf  dengan Vector  Space  Model. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi, SNATI 2005.
Haryono,  M.EA.,  Wahyudi.,  2005. Customer Information Gathering menggunakan Metode  Temu  Kembali  Informasi  dengan Model  Ruang  Vektor.  Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi,  SNATI 2005.
Hasugian, J., 2006. Penggunaan Bahasa Alamiah dan  Kosa  Kata  Terkendali  dalam  Sistem Temu  Balik  Informasi  berbasis  Teks. Jurnal  Studi  Perpustakaan  dan  Informasi, Vol 2, No 2 Desember.
Kadir,  A.,  2001.  Dasar  Pemrograman  Web Dinamis  menggunakan  PHP.  Penerbit Andi. Yogyakarta.
Lopez,  C.,  Ribeiro,  C.,  2010. Using  Local Precision  to  Compare  Search  Engines  in Consumer  Health  Information  Retrieval. SIGIR  '10:  Proceeding  of  the  33rd international  ACM  SIGIR  conference  on Research  and  development  in  information retrieval .
Manning, C., Raghavan, P., 2007. An Introduction  to  Information  Retrieval, Stanford. USA.
Mao, W.,  2007. The phrase-based vector space model  for  automatic  retrieval  of  free-text medical  documents . Data  &  Knowledge Engineering , Volume 61 Issue 1.
Meadow, C.T., 1997. Text Information Retrieval Systems . Academic Press.New York.
Mcenery,1998. W3Corporaproject . 1998 http://w ww.essex.ac.uk/linguistics/external/clmt/ w3c/corpus_ling/content/introduction2.ht ml diakses tanggal 14 juli 2012.
Mondal,  D.,  Gangopadhyay,  A.,  2010. Medical Decision  Making  Using  Vector  Space Model. IHI  '10 :  Proceedings  of  the  1st ACM  International  Health  Informatics Symposium .
Peranginangin,  K.,  2006.  Aplikasi  Web  dengan PHP dan MySQL. Penerbit Andi,
Yogyakarta. Tala, F.Z., 2003 , A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in bahasa Indonesia . Institut for logic, Language and
Computation  Universiteit  van  Amsterdam The Netherlands.
Rijsbergen, C.J.V., 1979. Information Retrieval, Second Edition. Butterworths . London.
Salton,  G.,  1989, Automatic  Text  Processing,
The Transformation, Analysis, and Retrieval  of  information  by  computer . Addison  –  Wesly  Publishing  Company, Inc. USA.
Yates, R.B, 1999. Modern Information Retrieval , Addison Wesley -Pearson international edition, Boston. USA.