## RANKING INDEX BERITA NEW NORMAL DENGAN METODE INFORMATION RETRIEVAL MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL

## Nandang Suwela
Informatika, Universitas Indraprasta PGRI suwela.nandang@gmail.com
Submitted June 16, 2020; Revised July 25, 2020; Accepted August 1, 2020

## Abstrak
Setelah selama tiga bulan melaksanakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB), Indonesia sedang bersiap untuk memasuki tatanan kehidupan baru atau disebut dengan new normal , suatu hal baru yang terpaksa  harus  dijalani  oleh  semua  penduduk  di  berbagai  negara  termasuk  Indonesia.  Tatanan new normal menjadi hal yang menarik untuk dibicarakan sehingga banyak masyarakat yang mencari berita tentang  hal  tersebut  untuk  mengetahui  lebih  jauh  apa,  bagaimana new  normal dan  kapan  persisnya new  normal diberlakukan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghitung  keakuratan  pencarian berita  dengan  cara  menghitung score  rank sehingga  kata  kunci  yang  digunakan  bisa  mendapatkan hasil  seperti  yang  diinginkan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimen  dengan mengumpulkan  berita-berita  yang  berada  di  dunia  maya. Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan berita  yang  sesuai  adalah  dengan  membuat Ranking .    Ranking  adalah  salah  satu  cabang  dari Information  Retrieval  System  dan  salah  satu  model  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  adalah Vector  Space  Model .  Dataset  yang  digunakan  adalah  berita-berita corona yang  melalui  tahapan tokenizing , filtering dan stemming pada  proses preprocessing .  Hasil penelitian  membuktikan  b ahwa Vector  Space  Model ( VSM )  dapat  digunakan  dan  dapat membantu untuk mencari serta menghitung score rank dari sebuah berita.
Kata Kunci : New Normal, Vector Space Model, Relevan, PSBB

## Abstract
After three months of large scale social distancing major ( PSBB ), Indonesia is getting ready to enter a new order or commonly known as new normal, a new thing that many countries including Indonesia are forced to deal with. The new normal has become a rather interesting thing to discuss that many people are browsing for news orbiting around such topic regarding of what it is, how it is done and when  exactly  it’s  implemented.  The  initial  of  this  research  is  to  calculate  the  accuracy  of  news browsing by computing the score rank so that the keywords that we use can acquire the results as we wanted. This research is using an experiment method in which gathering the news in the virtual world. .One of the ways to acquire the right documents is to make a ranking. Ranking is one of the branches from Information Retrieval System and one of the models that we can use to deal with such problem is the  Vector  Space  Model.  The  dataset  that  we  use  is  the  Corona-related  news  through  tokenizing, filtering,  and  stemming  on  preprocessing.  The  research  results  in  proving  that  Vector  Space  Model (VSM) can be used and can help finding and computing the score rank of the news.
Keywords : New Normal, Vector Space Model, Relevan, PSBB .

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  corona  yang  sedang  terjadi  di seluruh  dunia,  ternyata  berakibat  sangat luas,  karena  bukan  hanya  berakibat  pada bidang  kesehatan  tetapi  juga  berpengaruh pada bidang ekonomi secara luas.
Kebijakan  yang  dilakukan  pemerintah adalah  untuk  menekan  penularan  yang terjadi di masyarakat, mulai dari penutupan kantor, sekolah, pasar, mal, tempat rekreasi sampai  pada  penutupan  rumah  ibadah. Ternyata penutupan tempat-tempat tersebut
berdampak  serius,  salah  satunya  adalah imbas yang dirasakan oleh dunia pendidikan.  Penutupan  sekolah  bersamaan dengan  akan  diselenggarakannya  UN (Ujian  Nasional)  untuk  tingkat  dasar  dan menengah  serta  ujian  masuk  untuk perguruan tinggi. Penutupan sekolah barakibat  ditiadakannya  UN  ditingkat pendidikan  dasar  dan  menengah  sehingga seleksi masuk kejenjang berikutnya dilakukan  dengan  besaran  umur  calon siswa, hal ini menuai protes dari orang tua murid karena dirasa tidak adil. Pemerintah tetap  dengan  keputusannya  karena  salah satu tujuannya adalah ingin menghilangkan sekolah-sekolah  favorit.  Cara  belajarpun ikut berubah, dari pembelajaran tatap muka menjadi  pembelajaran  jarak  jauh  melalui internet  (daring).  Banyak  seminar  dan rapat  yang  juga  dilakukan  secara  daring. Selain penutupan di berbagai tempat, usaha pemerintah  juga  dibarengi  dengan  anjuran untuk  menggunakan  masker  dan  juga menjaga  jarak  jika  harus  bertemu  dengan orang lain. Pengaruh pada bidang ekonomi terjadi  karena  diberlakukan  kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) sebagai  upaya  untuk  menghentikan  atau paling  tidak  menghambat  penularan  yang terus  terjadi  dengan  cepat.  Kebijakan PSBB berakibat terhentinya semua kegiatan  masyarakat  dan  secara  otomatis menghentikan putaran roda perekonomian. Setelah  lebih  kurang  3  bulan  menerapkan PSBB, dan diklaim bahwa tingkat penyebaran  terus  menurun,  pemerintah berencana untuk melonggarkan
pembatasan  dan  akan  masuk  pada  fase tatanan  kehidupan  baru  atau  yang  disebut new  normal .  Fase  ini  menarik  perhatian masyarakat  dan  banyak  dari  mereka  yang berusaha mencari informasi untuk mengetahui  lebih  jauh  apa  dan  bagaimana kehidupan  pada  fase new  normal .  Dengan diterapkannya  fase  baru  ini,  maka  akan merubah  kebiasaan  hidup  masyarakat. Banyak  berita  tersebar  di  dunia  maya tentang hal ini, dan masalah mulai muncul
ketika  pencarian  yang  dilakukan  tidak mendapat  berita  yang  diharapkan,  artinya berita  yang  diperoleh  kurang  relevan dengan berita yang diharapkan muncul dan kata  kunci  yang  digunakan  terkadang  tidak mendapatkan  hasil  seperti  yang  diinginkan.
Seringkali  pada  web,  dimana  kita  mencari suatu  informasi  tertentu,  banyak  hal  yang penting  justru  terlewatkan,  malah  yang  tidak penting banyak terserap.[7]
Pengertian Data Mining Data mining merupakan  teknologi  yang kompleks dan berakar pada banyak disiplin ilmu: matematika, statistik, ilmu komputer, fisika,  teknik,  biologi,  dll.,  serta  beragam aplikasi  yang  berbeda  domain  :  bisnis, perawatan kesehatan, sains dan teknik, dll. Pada  dasarnya  data mining dapat  dilihat sebagai  ilmu  mengeksplorasi  dataset  besar untuk mendapatkan informasi yang tersirat, yang  tidak  dikenal  sebelumnya  dan berpotensi mempunyai manfaat.[1]
Text  Mining merupakan  suatu  bidang khusus  dari  Data Mining . Text  mining dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  proses menggali informasi dimana seseorang user berinteraksi  dengan  sekumpulan  dokumen menggunakan tool analisis yang merupakan  komponen-komponen  dalam data mining .[8]
Banyak  yang  menggunakan  data mining sebagai  istilah  popular  dari Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Data mining merupakan inti dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD).
[2]
KDD  adalah  proses  terorganisir  untuk mengidentifikasi  pola  yang  valid,  baru, berguna, dan dapat  dimengerti dari sebuah data set yang besar dan kompleks. [2]
Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan kembali  informasi  yang  terdapat  dalam dokumen  yang  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna adalah dengan melakukan Ranking . Ranking merupakan  salah  satu cabang ilmu dari information retrieval . Ranking merupakan  bagian  penting  dari masalah pencarian informasi, seperti pengambilan dokumen, penyaringan informasi,  penempatan  iklan online ,  dan lain-lain.[10]
Information  Retrieval  akan  menemukan
dokumen  dari  kumpulan  data  besar  yang tidak terstruktur.[3]
Tujuan Information Retrieval adalah untuk mengambil  semua  dokumen  yang relevant dan dalam waktu yang bersamaan mengambil  sesedikit  mungkin  dokumen yang tidak relevant . Salah satu model yang dapat  digunakan  adalah VSM  (Vector
Space  Model) yaitu  suatu m etode untuk melihat tingkat kedekatan atau k esamaan (similarity) term dengan cara melakukan p embobotan term menggunakan metode pembobotan T F-IDF.  Dokumen  dan  kata kunci  dipandang  sebagai  sebuah  vector yang  memiliki  jarak  dan  arah.  Relevansi sebuah  dokumen  kesebuah  kata  kunci didasarkan pada similaritas diantara vector dokumen dan vector kata kunci.[4]. Sistem memiliki  dua  pekerjaan  yaitu,  yaitu melakukan pre-processing terhadap database dan kemudian menerapkan metode tertentu untuk menghitung kedekatan  relevansi  atau  similarity  antara dokumen  di  dalam  database  yang  telah di preprocess dengan query pengguna.[9]

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode eksperimen adapun tujuannya adalah untuk mengukur akurasi algoritma VSM. Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk menghitung score  rank dari  sebuah dokumen. Tahapan dalam penelitian dimulai  dengan  mengumpulkan  dokumen berupa  berita-berita  yang  banyak  terdapat didunia  maya.  Dokumen  tersebut  akan melalui  proses  tokenisasi,  filtering  dan stemming.

## Pengumpulan Data
Data adalah hal yang sangat penting dalam suatu  penelitian,  jumlah  dan  variasi  data dapat  mempengaruhi  hasil  dari  penelitian tersebut.  Salah  satu  metode  pengumpulan data  adalah  dengan  metode  literasi  yaitu cara pengumpulan data yang menggunakan data  sekunder.  Dalam  penelitian  ini  data yang digunakan adalah data sekunder yang diambil dari kumpulan berita  yang beredar di media internet.

## Preprosesing
Tahap  data preparation merupakan  tahap dengan  proses  penyiapan  data  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  data  yang bersih  dan  siap  untuk  digunakan  dalam
Gambar 2. Diagram Alur Information Retrieval Gambar 1. Proses KDD Sumber : Maimon, 2010
penelitian.  Dalam  text  mining  tahapan awal  yang  akan  dilakukan  adalah  tahap preprocessing .[6]
Preprosesing  yaitu  tahapan  proses  yang bertujuan untuk membentuk sebuah database  yang  bersumber  dari  kumpulan data sekunder yang tidak terstruktur hingga siap  untuk  diolah.  Tahapan  ini  terbagi menjadi 3, yaitu :
1. Tokenisasi Tokensasi  adalah  proses  pembacaan dokumen  serta  memisahkan  kalimatnya menjadi token (kata tunggal). Kemudian proses  ini  juga  menghilangkan special character seperti  tanda  baca  serta merubah semua hurufnya menjadi huruf kecil.  Tujuan  dari  tokenisasi  adalah untuk  mendapatkan kata  yang unik  dari sebuah dokumen sehingga dapat dihitung  frekuensi  dan  mendapatkan bobot ( weight ) dari kata tersebut.
Contoh Tokenisasi : “Tidak!! Itu tidak boleh dikerjakan.”
Proses Tokenisasi : a. Hilangkan special character ,
Tidak Itu tidak boleh dikerjakan
b. Pisahkan  menjadi  kata  tunggal  dan unik,
Tidak, itu, boleh, dikerjakan
c. Ubah menjadi huruf kecil, tidak, itu, boleh, dikerjakan
Sehingga hasil dari proses ini mengubah kalimat tersebut menjadi 4 kata, yaitu : tidak, itu, boleh, dikerjakan
2. Filtering Pada  tahap  ini  dilakukan  penghilangan kata  penghubung  atau  kata  yang  sering muncul ( Stopword Removal ).
Hasil tokenisasi diatas adalah kata-kata: tidak, itu, boleh, dikerjakan Stopword nya adalah kata “itu”, sehingga hasil filtering menjadi :
tidak, boleh, dikerjakan
3. Stemming
Algortima yang  digunakan  adalah Porter  Stemmer yaitu  proses  pencarian kata  dasar.  Dalam  bahasa  Indonesia biasanya  menggunakan  kaidah  prefix  + kata dasar + suffix.
Sehingga  hasil  akhir  dari  preprosesing pada contoh diatas adalah kata : tidak, boleh, kerja

## Inverted Index
Inverted  index adalah  salah  satu  proses untuk  mengideksan  sebuah  koleksi  teks yang digunakan untuk mempercepat proses pencarian.  Dalam  dokumen inverted  index didapat  dari  proses preprocessing yaitu setelah  proses tokenization,  stopword  dan stemming dilakukan.[5] Hasil dari preprosesing kemudian dibuatkan  index,  yang  bertujuan  untuk mempermudah dan mempercepat pencarian  kata  dari  sebuah  text  dokumen.
Tahapan  berikutnya  adalah  mencari  kata didalam  dokumen  kemudian  dihitung jumlahnya.
Contoh : Kata-1 (T1) ada didalam dokumen-1 (D1), dokumen-2  (D2)  dan  dokumen-3  (D3), sedangkan  kata-2  (T2)  ada  didalam dokumen-1  (D1)  dan  dokumen-3  (D3), maka inverted  index yang  dihasilkan adalah :
T1  D1, D2, D3 T2  D1, D3 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
TF-IDF  adalah  algoritma  yang  digunakan untuk  menghitung Weight (bobot)  dari sebuah dokumen yang relevan dengan kata kunci yang digunakan.
TF  ( Term  Frequency )  adalah  jumlah  kata ( Term )  yang  sama  yang  muncul  dalam sebuah dokumen.
(3)
IDF ( Inverse Document Frequency ) adalah pengukuran  jumlah  frekuensi  suatu  kata ( Term ) dalam sekumpulan dokumen.
TF-IDF dituliskan dengan notasi :
idf = log(D/ df )                                         (1)
dimana : D  = jumlah dokumen df = Frekuensi Term dalam dokumen
Perhitungan Weight (bobot)  menggunakan notasi :
𝑊𝑑 , 𝑓 = 𝑡𝑓𝑑 , 𝑡 ∗𝐼𝐷𝐹                                    (2)
dimana : d =  Dokumen ke-d dari dokumen yang ada di basis data t =   Kata (Term) ke-t dari kata kunci tf =  Banyak kata yang dicari dalam dokumen W= Bobot  dokumen  ke-d  terhadap  kata kunci ke-t

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pembahasan hasil penelitian diperlukan adanya pemahaman awal tentang  tujuan  dari  penelitian.  Tujuan  dari penelitian ini adalah mencari penghitungan ranking index berita new normal, sehingga dapat  diketahui  berita  mana  yang  lebih relevan dengan kata kunci yang digunakan.
Dataset yang digunakan adalah dokumen – dokumen  berita  tentang  corona,  covid-19 dan new  normal yang  mempunyai  kata kunci yang sama.

## Preprosesing
Dari  kumpulan  berita  tersebut  kemudian dilakukan proses tokenisasi, dengan menghapus special character , mencari kata tunggal  yang  unik  dan  mengubahnya menjadi  huruf  kecil.    Proses  dilanjutkan dengan melakukan filtering dengan menjalankan  proses stopword  removal
yaitu  menghilangkan  kata  penghubung serta  kata  yang  sering  keluar.  Proses selanjutnya adalah stemming yaitu mencari kata dasar dari kalimat yang ada, sehingga menghasilkan data sebagai berikut :
Dimana :
token = kata hasil preprosesing
tf =  frekuensi  dari  setiap  token  di  semua dokumen
Term Frequency-Inverse Document
Frequency (TF-IDF)
Tabel 1. Preprosesing
Sumber : data diolah, 2020
Setelah  diketahui  frekuensi  tiap term dari semua  dokumen,  kemudian  dihitung  IDF ( Inverse  Document  Frequency ),  dengan hasil sebagai berikut :
Weight Perhitungan  bobot  ( Weight )  dilakukan dengan  cara  mengalikan Term  Frequency ( tf )  dengan  Inverse  Document  Frequency ( idf ),  sehingga  didapat  hasil  sebagai berikut :
Tabel 2. Perhitungan idf
Sumber : data diolah, 2020
Tabel 3. Perhitungan Weight

## Akar Pangkat 2
Sebelum  melakukan  penghitungsn score ranking , terlebih dahulu dilakukan penghitungan  akar  pangkat  dua  dari masing-masing term dari  semua  dokumen yang  ada,  sehingga  menghasilkan  data sebagai berikut :

## The Score Ranking
Setelah  menjalankan  semua  perhitungan diatas, maka tahap terakhir adalah menghitung score ranking untuk
mengetahui  dokumen  mana  yang  paling relevan  dengan  kata  kunci  yang  telah ditentukan.  Perhitungan  dilakukan  dengan cara  mengalikan query dengan  masing- masing bobot term .
Hasil  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 4.
Sumber : data diolah, 2020
Tabel 3. Perhitungan Akar Pangkat Dua
Tabel 4. Perhitungan Score Rank
Penelitian  saat  ini  hanya  menggunakan  5 dokumen  berita,  sehingga  terlihat  hasil akhir pada Table.4 ada 5 score rank , yaitu:
D-1 memiliki score rank 0.006068 D-2 memiliki score rank 0 D-3 memiliki score rank 0.005122 D-4 memiliki score rank 0.009459 D-5 memiliki score rank 0
Dari hasil tersebut dapat diketahui dokumen  mana  yang  paling  relevan  dan dokumen  mana  yang  tidak  relevan  dengan kata  kunci  yang  digunakan.  Sehingga  jika diurutkan dokumen mulai dari yang paling relevan adalah :
Dokumen 4 (D-4) Dokumen 1 (D-1) Dokumen 3 (D-3)
Sedangkan dokumen 2 (D-2) dan dokumen 5  (D-5)  mempunyai  score  ranking  0, sehingga  dapat  dipastikan  dokumen  2  dan dokumen  5  tidak  relevan  dengan  kata kunci yang digunakan.

## 4. SIMPULAN
Setelah dilakukan perhitungan  dan analisa pada penelitian ini, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Bahwa  Vector  Space  Model  (VSM) dapat  digunakan  dan  dapat  membantu untuk  mencari serta menghitung score rank dari sebuah dokumen.
2. Dengan diketahuinya score rank tersebut  dapat  diketahui  relevansi antara  kata  kunci  yang  digunakan dengan dokumen yang dicari.
3. Penelitian  ini  adalah  penelitian  awal, yang dikemudian hari dapat
dikembangkan  dengan  penelitian  lain dengan scope yang lebih besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Gorunescu,
Data Mining Concepts,  Models  and  Techniques , 2011. [2] O.Maimon  dan  L.  Lokarch, Data Mining  and  Knowledge  Discovery Handbook , Edisi ke-2. 2010.
[3]     Manning, Christopher D., Raghavan, Prabhakar,.  Schutze. Introduction  to Information  Retrieval .  Cambridge University  Press,  New  York,  USA,
2008 [4]   F. Amin, Implementasi Search Engine ( Mesin Pencari ) Menggunakan MetodeVector  Space Model. 2013
[5] N. Annisa, Warnia Nengsih, Ananda, Implementasi Algoritma Vector Space  Model  Dalam  Pencarian E- Book , 2015, https://www.researchgate.net/publica tion/313477433 [6] A. Yudha,  Y. Nuryaman, I. Nuddin,
A. Andhikawati, Ernawati, N. Suwela, Sentiment Analysis pandangan  masyarakat  terhadap  tarif tol Trans-Jawa menggunakan Support Vector Machine dan Particle Swarm  Optimization , The  10th
University Research Colloqium 2019
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Kesehatan Muhammadiyah Gombong, 2019 [7]   D. Susandi, U. Sholahuin,
Pemanfaatan Vector  Space Model pada  Penerapan  Algoritma  Nazief Adriani,  KNN  dan  Fungsi Similarity Cosine untuk  Pembobotan  IDF  dan
WIDF pada Prototipe Sistem Klasifikasi  Teks  Bahasa  Indonesia, Jurnal  ProTekInfo Vol.  3  No.  1
September 2016
[8]   B.  Amburika,  Y.  H.  Chrisnanto,  W.
Uriawan, Teknik Vector Space Model (VSM)  Dalam  Penentuan Penanganan  Dampak Game  Online Pada  Anak, Prosiding  SNST  ke-7
Fakultas  Teknik  Universitas  Wahid Hasyim Semarang, 2016.
[9]   Anna,  A.  Hedini,  Implementasi Vector  Space  Model Pada  Sistem Pencarian  Mesin  Karaoke, Jurnal Evolusi Volume 6 No 1 - 2018.
[10]  A.  A.  Abdillah,  I.  B.  Muktyas, Implementasi Vector  Space Model untuk Pencarian Dokumen, Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika 2013.