## Pembobotan Kata pada Query Expansion dengan Tesaurus dalam Pencarian Dokumen Bahasa Indonesia
Fatra Nonggala Putra #1 , Ari Effendi #2 , Agus Zainal Arifin #3
# Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih, Sukolilo, Surabaya, 60111, Jawa Timur, Indonesia
1 putra.fatra08@gmail.com
2 arieffendi@gmail.com
3 agusza@cs.its.ac.id
Abstract — In this paper we aim to expand the search results in the  retrieval  system  by  expanding  words  in  queries  using synonyms  of  words  in  a  synonymous  thesaurus,  which  then queries  are  weighted  based  on  word  combinations  in  queries based  on  the  main  query  and  the  number  of  document frequency of expansion terms. Our contribution in this paper is:  first,  query  expansion  using  thesaurus  word  synonym Indonesian. Second, new term weighting of query for ranking the retrieval documents. From the experiment result, we can be concluded, firstly, result of comparison of precision and recall between  using  query  expansion  and  without  query  expansion each  up  by  2.05%  and  54.24%.  The  value  of  precision  and recall  without  query  expansion  80%  and  43.54%.  While  the query expansion has the value of precision and recall 82.05% and  97.78%.  Second,  new  term  weighting  of  query  our proposed  on  query  expansion  is  able  to  place  the  retrieval result from the top query in the top ranking compared to query expansion.
Keywords - term weighting, query expansion, thesaurus, tf-idf
Abstrak —  Dalam  paper  ini  kami  bertujuan  untuk memperluas  hasil  pencarian  dalam  sistem  temu  kembali dengan melakukan expansi kata dalam query menggunakan sinonim kata dalam tesaurus sinonim, yang kemudian query diberi  bobot  berdasarkan  kombinasi  kata  dalam  query berdasarkan query utama dan banyaknya df dari term hasil expansi. Kontribusi kami dalam paper ini adalah: pertama, query  expansion  menggunakan  tesaurus  sinonim  kata bahasa  indonesia.  Kedua,  pembobotan  kata  dalam  query untuk perankingan dokumen hasil temu kembali. Dari hasil uji  coba  dapat  disimpulkan,  pertama,  mendapatkan  hasil perbandingan  precison  dan  recall  antara  menggunakan query expand dan tanpa query expand  masing-masing naik sebesar 2.05% dan 54.24%. Nilai precision dan recall tanpa query expansion 80% dan 43.54%. Sedangkan dengan query expansion emiliki  nilai precision dan recall 82.05%  dan 97.78%.  Kedua,  pembobotan  kata  dalam query  expansion yang  kami  usulkan  mampu  menempatkan  hasil  temu kembali  dari query utama  pada  peringkat  teratas dibandingkan hasil temu kembali query expansion . Kata kunci - pembobotan kata, query expansion, tesaurus, tf-idf

## I. P ENDAHULUAN
Dengan  terus  bertambahnya  jumlah  dokumen  yang tersedia secara daring. Layanan mesin pencari satu persatu bermunculan  guna  membantu  pengguna  menemukan dokumen  yang  dibutuhkan.  Secara  umum  mesin  pencari melakukan pencarian dokumen  bedasarkan  masukan kata kunci yang diberikan. Pada kondisi tertentu, mesin pencari tidak  mengembalikan  dokumen  apapun  dikarenakan ketidaksesuaian  kata  kunci  dengan  dokumen  yang tersedia[4].
Tesaurus  merupakan  sebuah  rujukan  yang  berisi  kata- kata  yang  memiliki  pertalian  makna  berupa  kesamaan, perlawanan,  hubungan  superordinat  dan  subordinat,  atau hubungan antarbagian. Kesamaan  makna (sinonim) dapat digunakan  untuk  memperkaya  query  pada  proses  Temu Kembali  Informasi.  Diharapkan  dengan  pemanfaatan sinonim  untuk  memperkaya  query  dapat  menemukan dokumen  yang  lebih  banyak  dibanding  sebelum menggunakan pengayaan query.
Penelitian  dengan  memanfatkan  tesaurus  persamaan kata  (sinonim)  juga  pernah  dilakukan  oleh  Hazra Imrandan[1] dan Percy Nohama et.al[2]. Berbeda dengan penelitian[3] yang menggunakan selektif query expansion (QE)  untuk melakukan prediksi terhadap kata yang akan di- expan ,  metode  yang  kami  gunakan  adalah  dengan mencari  sinonim term dari  tesaurus  dan  melakukan perankingan  terhadap  kandidat term k  QE,  yaitu  hanya mengambil  lima  sinonim  dari  setiap  kata  yang  memiliki nilai documen frequency (df) tertinggi.
Dalam  penelitian  ini  kami  mengusulkan,  pertama,  QE menggunakan  tesaurus  sinonim  kata  bahasa  indonesia. Kedua, pembobotan kata dalam query untuk perangkingan dokumen hasil temu kembali.

## II. M ETODOLOGI
Dalam  Sistem  temu  kembali  informasi  pengguna menggunakan  keyword  untuk  melakukan  pencarian  di dalam  sistem.  Keyword  yang  diinputkan  oleh  pengguna dikenali sebagai query oleh sistem dan nantinya  akan di- expand  oleh  sistem  berdasarkan  tesaurus  sinonim  yang ada.
Pada  penelitian  ini,  tesaurus  sinonim  yang  kami  buat berupa  kumpulan  sinonim  yang  merupakan  sinonim  dari kata  hasil  ekstrasi  dari  dokumen  berbahasa  indonesia. Tesaurus sinonim ini yang dijadikan sumber expansi kata dari keyword yang dimasukan oleh user.

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  sebagai  corpus  dalam  penelitian ini  berupa  dokumen  berita  dari  berbagai  media  daring nasional  berbahasa  indonesia  dengan  topik  politik  pada tahun  2016.  Jumlah  dokumen  berita  yang  dikumpulkan sebanyak  400  dokumen.  Dokumen  berita  memiliki metadata  yang  terdiri  dari:  <id>,  <judul>,  <tanggal>, <kata_kunci>,  <isi>,  dan  <link>.  Kemudian  dokumen disimpan di database sistem.

## B. Preprocessing
Sebelum data diolah lebih lanjut perlu dilakukan tahap preprocessing  agar  data  siap  untuk  diproses.  Tahapan preprocessing  ini  terdiri  dari  4  (empat)  tahap  yaitu casefolding, tokenizer, stopwords removal, dan stemming.
1) Casefolding: Casefolding adalah proses penyeragaman huruf menjadi huruf kecil (lowercase) agar tidak  terjadi  kesalahan  sistem  dalam  mengenali  dua  kata atau lebih yang sama namun berbeda dalam penulisannya, misalnya kata ‘KPK’ dengan ‘kpk’.
2) Tokenizing: Tokenizer  adalah  proses  pemecahan kumpulan  kata  dalam  dokumen  atau  kalimat  yang dipisahkan oleh tanda baca spasi menjadi kumpulan token yang  biasanya  berupa  kata  [5].  Gambar.1  merupakan contoh tokenizing pada sebuah kalimat.

## Gambar. 1  Contoh Tokenizer pada sebuah kalimat
3) Stopwords Removal: tahap ini adalah proses peng- hapusan  kata  yang  dianggap  tidak  penting  ( stopword ) hasil proses tokenizing apakah termasuk dalam daftar kata tidak penting ( stop list ) [5]. Contoh stopword tertera pada Tabel I.
TABEL I C ONTOH S TOPWORD ada pada adalah
di akan yang mungkin oleh jika dll
4) Stemming: Stemming  adalah  proses  pengubahan kata berimbuhan menjadi kata dasar sesuai dengan kamus kata  yang  digunakan.  Dalam  penelitian  ini  kami menggunakan  algoritma  dan  kamus  kata stemming milik sastrawi.  Contoh  dari  proses  stemming  ditunjukan  pada Tabel II.
TABEL II
C ONTOH S TEMMING K ATA Sebelum Stemming
Setelah Stemming mencari cari melihat lihat pembobotan bobot pencalonan calon

## C. Pembentukan Tesaurus Sinonim kata
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembentukan  tesaurus sinonim yang memuat semua sinonim kata dari kata yang terkandung di dalam korpus. Semua kata yang dihasilkan dari  tahapan preprocessin g  digunakan  untuk  melakukan proses  scraping  dari  laman  sinonimkata.com  untuk mendapatkan  sinonim  kata  dari  semua  kata/token  yang dihasilkan  pada  tahapan  preprocessing  dan  hasilnya berupa  kumpulan  sinonim  kata  disimpan  di  database sistem. Alur tahap ini ditunjukan pada Gambar. 2
Gambar. 2  Proses pembentukan tesaurus Dokumen Casefolding Tokenizer Stopwords removal Hasil Parsing dari web Sinonimkata.com DB Tesaurus Preprocessing

## D. Perhitungan pembobotan TF-IDF
Pada  tahap  ini  setiap  kata  ( term )  hasil pre-processing dari  seluruh  dokumen  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan cosine similarity untuk dilakukan perhitungan bobot setiap dalam tiap dokumen. Perhitungan bobot yang digunakan  adalah term  frequency (tf) , inverse  document frequency (idf), dan tf-idf.
Gambar.3  adalah  alur  proses  pemberian  bobot  kata dengan  metode  tf-idf.  Metode  pembobotan  tf-idf  ini digunakan untuk menilai bobot relevansi term dari sebuah dokumen terhadap seluruh dokumen dalam korpus[6].
Gambar. 3  Proses perhitungan bobot kata dengan metode TFIDF

## E. Query Expansion
Tesaurus  sinonim  kata  berbahasa  indonesia  yang telah dibuat  digunakan  untuk  memperluas  pencarian  dengan memperbanyak query asli menjadi beberapa QE.

## TABEL III

## C ONTOH S INONIM KATA BERDASARKAN T ESAURUS YANG DIBANGUN
Query Kata Sinonim
Kasus korupsi Kasus kejadian, masalah, peristiwa, perkara, persoalan, skandal,
urusan
Korupsi kecurangan, manipulasi,
penggelapan, penyelewengan,

## F. Perhitungan Cosine Similarity
Dalam proses perhitungan cosine similarity, input yang digunakan adalah  bobot dari term setiap dokumen, bobot term yang  digunakan  adalah  bobot  tf-idf  yang  sudah
dihitung  pada  proses  sebelumnya.  Persamaan cosine similarity yang digunakan sebagai berikut:
(1)

## G. Pembobotan Kata pada Query
Pembobotan  kata  pada  query  yang  kami  usulkan  ini untuk memberikan bobot pada kata(t erm ) yang digunakan untuk  pencarian  dokumen.  Dalam  pembobotan  yang diusulkan,  bobot  kata  yang  merupakan  bagian  dari  query asal diberikan bobot lebih dibandingkan kata hasil expansi dari  tesaurus  sinonim  yaitu  1  untuk  term  dari  query  asli dan 1-1/log(df term ), sehingga hasil pencarian temu kembali oleh sistem akan  menempatkat  dokumen  hasil dari query asli pada posisi teratas dibandingkan dokumen hasil temu kembali oleh QE .
Persaman  yang  diusulkan  untuk  pembobotan  terbaru kata pada query tercantum pada Persamaan. 2 dan contoh pemberian  bobot  pada  Tabel  IV.  Sedangkan  untuk  alur temu kembali informasi ditunjukan pada Gambar. 5.
(2) TABEL IV C ONTOH P ERHITUNGAN B OBOT K ATA DALAM Q UERY No Query Bobot Total Bobot Baru 1 Kasus Uang Suap 1 + 1 + 1 + Cosim 3 + Cosim 2 Skandal Uang Suap WTqe + 1 + 1 + Cosim TWqe + 2 + Cosim 3 Skandal Duit Suap WTqe + WTqe + 1 + Cosim 2WTqe + 1 + Cosim 4 Skandal Duit Korupsi WTqe + WTqe + WTqe + Cosim 3WTqe + Cosim
Keterangan:
q ij = bobot istilah j pada dokumen i = tf ij . idf j d ij = bobot istilah j pada dokumen i = tf ij . idf j Keterangan: WT qa = bobot kata jika kata termasuk anggota kata dari query asli = 1 WT qe = bobot kata untuk kata hasil expansi (sinonim)
= 1 -  1/log(df term )
*jika document frequency (df) kata expansi (sinonim) < = 10 maka WTqe = 0
Gambar.5 Metodologi Temu Kembali Informasi

## III. H ASIL U JI C OBA
Uji coba dilakukan menggunakan 400 dokumen berita dengan topik politik digunakan sebagai dataset.  Dokumen berita memiliki keunikan dalam penyajian penulisan berita antar tiap penulis atau antar media. Keunikan yang paling mencolok  adalah  perbedaan  pemilihan  kata  yang digunakan  untuk  menyampaikan  topik  berita  yang  sama. Hal  ini  menyebabkan  pencarian  dengan  kata  kunci tertentu akan hanya mengembalikan dokumen berita yang memiliki  kata  kunci  sama  dengan  kata  kunci  yang digunakaan  oleh  pengguna  sistem  dan  tidak  dapat menemukan  dokumen  dengan  kata  kunci  berbeda meskipun  dengan  topik  dan  isi  berita  yang  sama. Gambar.7 menunjukan hasil pencarian dengan kata kunci utama yaitu “demokrat pecat ruhut”, sedangkan Gambar.8 menunjukan  hasil  pencarian  dari  kata  kunci  utama  yang telah  diekspan  menjadi  “demokrat  henti  ruhut”  dan “demokrat lepas ruhut”.
Untuk  menguji  performa  sistem  dari  metode  yang diusulkan,  perhitungan recall dan precision digunakan untuk  mengukur  kemampuan  sistem  pencarian  dalam menemukan dokumen yang relevan ( recall ) dan mengukur kemampuan  sistem  untuk  tidak  memberikan  peringkat pada dokumen yang tidak relevan ( precision )[7]
Berdasarkan  hasil  ujicoba  dengan  metodologi pencarian pada gambar.5  menggunakan  lima query , kami membandingkan  antara  pencarian  biasa  (tanpa  QE) dengan pencarian menggunakan QE. Dari tabel V dan VI, terlihat  perbandingan  hasil  temu  kembali  dari  pencarian dengan query asli dan hasil pencarian QE . Pada kata kunci ‘demokrat pecat ruhut’, hasil temu kembali dari query asli hanya mampu mengembalikan 17 dokumen berita dengan nilai precision 100 % dan recall 65,38%. Dengan kata lain hasil  pencarian  dengan  kata  kunci  asli  tidak  mampu mengembalikan 34,62% dokumen berita yang mempunya topik  sama.  Sedangkan  hasil  temu  kembali  oleh QE
mampu  mengembalikan  30  dokumen  dengan  nilai precision 86,67% dan recall 100%.
Penurunan precision atau  dengan  kata  lain  ada beberapa  dokumen  yang  tdak  relevan  dikembalikan  oleh sistem  pada  hasil  temu  kembali  oleh QE dapat  diatasi dengan  pembobotan  baru  kata  dalam query yang  kami usulkan. Dari gambar.7 dan gambar.8, terlihat bahwa hasil temu  kembali  dengan  kata  kunci  asli  yaitu  ‘demokrat pecat  ruhut’  mepunyai  bobot  3,6  dan  3,5  sedangkan dokumen  hasil  QE  dengan  kata  kunci  ‘demokrat  lepas ruhut’ dan ‘demokrat henti ruhut’ masing-masing 2,6 dan 2,5.  Pembobotan  baru  kata  dalam query yang  kami usulkan  memberikan  bobot  pada  kata  dalam query asli lebih  besar  daripada  kata  hasil  expansi.  Bobot  query  asli ‘demokrat  pecat  ruhut’  mempunyai  bobot  3,5  hasil  dari penjumlahani  (3  +  0.5),  3  merupakan  bobot  tambahan karena terdapat tiga kata query yang  masing-maisng kata bernilai  1  dan  0,5  merupakan  hasil  perhitungan cosine similarity . Sedangkan query hasil expansi ‘demokrat lepas ruhut’  mempunyai  bobot 2,6 hasil dari penjumlahan  (2 + 0.6),  2  merupakan  bobot  tambahan  karena  terdapat  2 unsur kata query asli dan 0.6 merupakan hasil perhitungan cosine similarity .
Pembobotan  kata  dalam  query  yang  kami  usulkan memeberikan  bobot  lebih  besar  kepada  term  yang  bersal dari query asli daripada term dari hasil expansi. Sehingga dokumen  hasil  temu  kembali  dari  query  asli  akan mempunya peringkat yang lebih tinggi daripada dokumen hasil QE yang  membuat  dokumen  temu  kembali  dari query asli akan selalu berada pada peringkat teratas.

## TABEL V

## H ASIL P ERCOBAAN T EMU K EMBALI S ISTEM
No Keyword Hasil Temu Kembali Query Asli Releva n Query Ekspa nsi Relev- an 1 Demokrat pecat ruhut 17 17 30 26
2 Penistaan agama oleh ahok 10 8 10 8 3 Agus maju gubernur dki 4 4 8 8
4
Kasus suap partai golkar 1 1 17 12 5 Kasus suap E-ktp 0 0 4 3
Stopword Removal Expansi kata DB Tesaurus Query Baru Perhitungan Cosine Similarity DB Term Pembobotan Kata pada Query pencarian Hasil Perankin gan Stemming Query
TABEL VI N LAI P RECISION DAN R ECALL H ASIL U JICOBA S ISTEM
No Keyword Tanpa QE QE Precissi on (%) Recall (%) Precis sion (%) Recall (%) 1 Demokrat pecat ruhut 100 65,38 86.67 100 2 Penistaan agama oleh ahok 100 100 80 100 3
Agus maju gubernur dki 100 44.45 100 88.9 4 Kasus suap partai golkar 100 8.33 70.5 100 5 Kasus suap E-ktp 0 0 75 100 Rata-rata 80 43.54 82.05 97.78
Gambar.6  Grafik nilai precision dan recall antara query asli dan QE
Gambar.  7    Hasil  temu  kembali  dengan  query  asli  “demokrat  pecat ruhut”
Gambar. 8  Hasil temu kembali dengan QE

## IV. A NALISA DAN P EMBAHASAN
Pada proses expansi kata dalam query tidak dilakukan tahapan stemming sebelum  kata  itu  telah  di-expansi  atau dicari  persamaan  kayanya,  namun stemming dilakukan setelah  proses QE .  Hal  ini  dilakukan  karena  berdasarkan pembacaan  terhadap  sinonim  kata,  kata  berimbuhan  dan kata dasar memiliki beberapa sinonim yang berbeda yang dapat  menyebabkan  tidak  relevannya  antara  kata  kunci pencarian dengan dokumen hasil temu kembali.
Pada  hasil  ujicoba  dengan  menggunakan  QE  terjadi kenaikan  recall  yang  signifikan  yaitu  54.24%  dibanding tanpa  menggunakan  QE.  Sedangkan  nilai  precision cenderung  stabil  meskipun  ada  kenaikan  sebesar  2.05%. Kenaikan recall yang cukup tinggi dikarenakan data yang kami pakai adalah dokumen  berita  yang kebanyakan dari redaksi  media  banyak  menggunakan  kata  ganti  sinonim ataupun majas untuk menggantikan topik pada umumnya. Contoh  pada  pencarian  dengan  kata  kunci  ‘suap  e-ktp’ dokumen  yang  dikembalikan  sistem  sebanyak  nol  atau dengan kata lain sistem tidak dapat menemukan dokumen dengan topik ‘suap e-ktp’. Namun, dengan diterapkannya QE  dokumen  yang  dikembalikan  oleh  sistem  sebanyak empat  dokumen  dikarenakan  kata  ‘suap’  telah  dicari persamaan katanya (sinonim) menjadi ‘korupsi’, sehingga kata kunci pencarian hasil QE menjadi ‘korupsi e-ktp’.

## V. K ESIMPULAN
Dalam penelitian ini telah diusulkan metode baru untuk melakukan  pembobotan  query.  Serangkaian  percobaan telah  dilakukan  untuk  menguji  kinerja  dari  metode  yang diusulkan.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  perbandingan precision dan recall antara penggunaan query expand dan tanpa query  expand masing-masing  naik  sebesar  2.05% dan  54.24%.  Nilai precision dan recall tanpa QE 80% dan 43.54%. Sedangkan dengan QE meiliki nilai precision dan recall 82.05%  dan  97.78%.  Pembobotan  kata  dalam penelitian  yang  diusulkan  mampu  menempatkan  hasil temu  kembali  dari query utama  pada  peringkat  teratas dibandingkan hasil temu kembali QE .
Penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  untuk menyelidiki  syarat  perluasan  query  agar  tidak  merubah makna  dari  query  asal.  Sehingga  perluasan  relevansi dokumen  yang  ditampilkan  dari  hasil  pencarian  tetap terjaga.

## R EFERENSI
[1] H.  Imran,  &  A.  Sharan.  “Thesaurus  and  query  expansion,”
International  journal  of  computer  science  &  information Technology (IJCSIT) , 1 (2), 89-97, 2009
[2] P.  Nohama.,  Pacheco,  E.J.,  Andrade,  R.L  de,Bitencourt,  J.L., Markó,  K.,  Schulz,  S.,  “Quality  issues  in  thesaurus  building:  a case  study  from  the  medical  Domain,”.  Brazilian  Journal  of Biomedical Engineering Volume 28, Número 1, p. 11-22, 2012.
[3] Amati  G.,  Carpineto  C.,  Romano  G.  “Query  Difficulty, Robustness,  and  Selective  Application  of  Query  Expansion”, McDonald  S.,  Tait  J.  (eds)  Advances  in  Information  Retrieval. ECIR 2004. Lecture Notes in Computer Science, vol 2997,  2004.
[4] Hang Cui, Ji-Rong Wen, Jian-Yun Nie and Wei-Ying Ma, “Query expansion  by  mining  user  logs,” IEEE  Transactions  on Knowledge  and  Data  Engineering ,  vol.  15,  no.  4,  pp.  829-839, July-Aug. 2003.
[5] Arifin  AZ  ,  SA  Novan.  “Klasifikasi  dokumen  berita  kejadian berbahasa  Indonesia  dengan  algoritma  single  pass  clustering”, Proceeding  of  seminar  on  intelegent  Technology  and  Its Applications (SITIA), Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh,
2002.
[6] Munjiah  NS,  Atmagi  RW,  Rahayu  DS,  dan  Arifin  AZ,  “Sistem Temu  Kembali  Dokumen  Teks  Dengan  Pembobotan  Tf-Idf  Dan Lcs”, JUTI, vol. 11, pp. 17-20, 2013.
[7] Carterette B. Precision and Recall. In: LIU L., ÖZSU M.T. (eds) Encyclopedia of Database Systems. Springer, Boston, MA, 2009.