## APLIKASI WEBSITE DAN E-DMS KEJAKSAAN NEGERI KRAKSAAN DENGAN METODE TF-IDF
Akhmad Erieck Al Habsyi Fakutas Teknik, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang PO. BOX 2 Kamal, Bangkalan, Madura, 691962 E-mail : eriksabella@gmail.com

## ABSTRAK
Kejaksaan  Negeri  Kraksaan adalah lembaga  yang melaksanakan kekuasaan negara,  khususnya  di bidang penuntutan perkara pidana maupun perdata. Dalam upaya mendukung kinerja Kejaksaan itu sendiri,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  mempublikasikan  kejaksaan  dan  membantu  dalam memanajemen surat masuk  maupun keluar, khususnya dalam pencarian suatu dokumen yang sesuai dengan query pengguna. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode Term Frequency Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  yang  menghasilkan  pencarian  dokumen  yang  sesuai  tingkat pembobotan  dan  berdasarkan  query  masukan  oleh  pengguna.  Metode  Term  Frequency  Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  didasarkan  pada  kemunculan  term  pada  setiap  dokumen  dan pengurangan dominasi term  yang  banyak  muncul  di  berbagai  dokumen,  sehingga mempermudah pengguna dalam melakukan pencarian suatu dokumen  yang diinginkan secara cepat dan tepat. Hasil Penelitian  ini  adalah  program  yang  memanajemen  surat  dengan  pencarian  document  teks  yang menggunakan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) yang menghasilkan perhitungan pembobotan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan mendapatkan dokumen relevan yang teranking sesuai tingkat pembobotannya berdasarkan query masukan oleh pengguna.
Kata Kunci : Kejaksaan, Pembobotan , Query, TF-IDF, Pencarian Dokumen.

## ABSTRACT
Kraksaan state  judiciary is  the  institution  that  accomplish  the  power  state,  particularly  in  the criminal and civil prosecution. In order to support the performance of those judiciary,  it needs a system that can publish the judiciary and help to manage the mail either inbox or outbox, especially in  searching  of  a  document  based  on  user  query.  In  this  study,  the  writer  uses  the  method  of Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) that gets the appropriate document based on the level of weighting and user query. The method of Frequency Inverse Document Frequency (TF- IDF) is based on the term of each document and the term reducing in various documents, so it makes easier  the  user  to  search  the  document quickly and accurately. The result of this  study is  a program that can manage the mail in searching of the document by using the method of Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) and produce the calculation of Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF), also gain the relevant document based on user query.
Keyword: Judiciary, Weighting, Query, TF-IDF, Searching Document.

## PENDAHULUAN
Kejaksaan  Republik  Indonesia sebagai sebuah instansi Penegak Hukum yang berdiri dibawah naungan Kejaksaan Agung,  yang  memiliki  visi  yaitu memujudkan Kejaksaan sebagai lembaga penegak  hukum  yang  melaksanakan tugasnya  secara  independen  dengan menjunjung  tinggi  hak  asasi  manusia (HAM) dalam negara hukum berdasarkan  Pancasila.  Memiliki  misi menyatukan tata pikir, tata laku dan tata kerja dalam penegakan hukum, optimalisasi  pemberantasan  KKN  dan penuntasan pelanggaran HAM.
Banyak masyarakat yang kurang mengetahui  hal  tersebut,  masyarakat kurang  mengerti  tentang  fungsi  dari kejaksaan  itu  sendiri,  tugas  kejaksaan disetiap sidang pengadilan,  serta banyak hal  yang  menyangkut  informasi  tentang kejaksaan. Disamping itu, pada umumnya prosedur yang diterapkan oleh
Kejaksaan  Negeri  dalam  manajemen surat  masuk  dan  surat  keluar  masih kurang  efektif  karena  diterapkan  secara manual.  Dokumentasi  surat  masuk  dan keluar  hanya  berupa  penulisan  di  buku besar. Sedangkan pada tahap pengarsipan surat hanya berupa penyimpanan
dokumen hardcopy. Hal  tersebut  juga  dialami  oleh Kejaksaan Negeri Kraksaan yang membutuhkan media yang bisa menampung informasi mengenai Kejaksaan Kraksaan serta memanejemen surat masuk dan surat keluar secara tepat. Dengan  bantuan  website  pada  internet, informasi  yang  ingin  disampaikan  oleh instansi  dapat  tersampaikan  kepada masyarakat  luas.  Serta  dalam  bidang memenajemen  surat  masuk  dan  surat keluar.
Untuk  lebih  efisiensi  waktu dalam  pencarian  berkas  perkara  dari aplikasi  ini,  maka  dalam    pencarian berkas  yang  bisa  menelusuri query pencarian  sampai  ke  dalam  isi  berkas perkara yang di- upload .
Untuk menghasilkan berkas perkara  yang  relevan  terhadap query
pencarian maka diperlukan proses perangkingan  pada  berkas  perkara  hasil pencarian. Metode yang digunakan untuk melakukan  perangkingan  adalah  dengan menghitung bobot berkas terhadap query . Pembobotan  ini  menghitung  bobot frekuensi  kemunculan  kata  dalam  suatu berkas  ( term  frequency  –  tf )  diimbangi dengan  frekuensi  kemunculan  kata  pada koleksi berkas ( inverse document frequency  -  idf ),  yang  dikenal  dengan pembobotan  tf-idf.  Metode  Tf-idf  [1] merupakan  suatu  cara  memberikan bobot hubungan suatu kata(term) terhadap berkas.
Oleh  karena  itu  diperlukan adanya  pengembangan  sistem  yang meliputi  website  dan  sistem  informasi manajemen  surat  masuk  maupun  keluar di  Kejaksaan  Negeri  Kraksaan  dengan menggunakan komputerisasi yang tentunya  dapat  meningkatkan  kinerja instansi.

## TINJAUAN PUSTAKA
1. Penelitian Sebelumnya Izam Nurazwar Teknik Informaika  ITS  dalam  penelitiannya yang  berjudul  “Pembangunan  Aplikasi Document Managemenr Sistem berbasis Web “, uji coba aplikasi dilakukan pada studi kasus manajemen dokumen penelitian  mahasiswa  informatika  ITS dari  hasil  uji  coba  tersebut,  Document
Management System dapat memudahkan pembuatan,  klasifikasi,  pengaturan  hak akses  dan  pencarian  dokumen[2].  Pada penelitian ini, penulis mengkombinasikan pembuatan document  management  system  dengan pencarian menggunakan metode TF-IDF dan Website Kejaksaan Negeri Kraksaan. Irwin Darmawan, Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo, dalam  penelitiannya  “Rancang  Bangun Aplikasi  Keyword  Generator  Untuk Mendukung Pencarian Documen Menggunakan  TF-IDF”,  dibangun  suatu sistem  keyword  generator  berbasis  java yang  mampu  mengekstraksi  Text  dari  4 jenis  dokumen  yang  berekstensi  *.pdf,
*.txt, *.docx dan *.doc. Adapun
pencarian  document  dilakukan  melalui aplikasi berbasis web dengan menggunakan metode TF-IDF[3]. Didalam penelitian ini, penulis mengimplementasikan pencarian dokumen  yang  dapat  diekstraksi  dan menggunakan  metode  TF-IDF  sebagai acuan  dasar  untuk  proses  pembobotan term  sebagai  ukuran  kemiripan  teks dalam proses pencarian. 2. E-DMS  (Elektronic-Document Management System) Sebuah Sistem Manajemen Dokumen  adalah  sistem  yang  berfungsi untuk  memfasilitasi  penyimpanan  dan ekstraksi  dokumen  dari  database  yang berhubungan dengan proses menghasilkan  kinerja  yang  efisiensi  dan maksimal[4]. Sebuah Sistem Manajemen Dokumen Elektronik (EDMS) menyimpan  versi  elektronik  dari  semua dokumen  Anda,  salinan  biasanya  scan dokumen kertas dan dokumen 3. Sistem Temu Baik Informasi
Temu  kembali  informasi  adalah
adalah  ilmu  pencarian  informasi  pada dokumen,  pencarian  untuk  dokumen  itu sendiri,  pencarian  untuk  metadata  yang menjelaskan  dokumen,  atau  mencari  di dalam database ,  baik  relasi database yang stand-alone atau hiperText database yang  terdapat  pada network seperti  internet  atau World  Wide  Web atau  intranet,  untuk  teks,  suara,  gambar, atau data[5].
Gambar 1. Sistem Temu Kembali
Informasi 4. Text Mining Text mining adalah suatu proses menggali informasi dari data yang berupa teks  dimana  sumber  data  biasanya didapatkan dari dokumen[6].
5. Proses Penentuan Indeks
Langkah-langkah yang dilakukan dalam proses penentuan index adalah a. Tokenizing Merupakan  proses memecah ( parsing ) file menjadi token-token yaitu dengan  memotong  menjadi term [7]. Contoh hasil tokenizing sebagai berikut :
Gambar 2. Hasil Tokenizing [7] b. Filtering Merupakan proses menghilangkan  kata-kata  umum  yang sering ditampilkan dalam file seperti : is , for , in ,  dan  sebagainya[7].  Contoh  hasil filtering sebagai berikut:
Gambar  3. Hasil Filtering [7] c. Stemming
Merupakan  proses  pembuangan prefix (awalan)  dan suffix (imbuhan akhiran) secara morfologi dari suatu kata berimbuhan  menjadi  kata  dasar[7]. Contoh hasil stemming sebagai berikut :
Gambar  4. Hasil Stemming [7] d. Tagging Tahapan tagging adalah  tahap mencari  bentuk  awal/root  kata  dari  tiap kata dalam bentuk lampau atau kata hasil stemming [7].  Hasil tagging sebagai berikut:
Gambar  5. Hasil Tagging [7]
e. Term weighting
Merupakan  proses  pembobotan
term yang  ada  di file (seberapa  sering kemunculan term pada file )[7].  Contoh proses penentuan indeks : 1. Teks  yang  diproses  adalah  ”Text mining, sometimes alternately referred to as text data mining”
2. Proses tokenizing terhadap teks, maka dihasilkan kata kata sebagai berikut :
Gambar  6. Hasil Tokenizing [7] 3. Setelah  proses tokenizing ,  dilakukan proses filtering yang  berfungsi  untuk
menghilangkan kata-kata umum.
Dalam  kasus  ini  yang  menjadi  kata umum  adalah  ”as”  dan  ”to”.  Daftar kata-kata  umum  bisa  dilihat  pada lampiran.  Hasil filtering sebagai berikut :
Gambar  7. Hasil Filtering [7] 4. Proses stemming . Sehingga dihasilkan hasil  proses  dari stemming sebagai berikut:
Gambar  8. Hasil stemming [7] 5. Selain  dilakukan  proses stemming , untuk  kata  yang  tidak  ada  dalam kamus maka dilakukan proses tagging .  Sehingga  dihasilkan  daftar sebagai berikut:
Gambar  9. Hasil Tagging [7]
6. Proses  terakhir  adalah  menghitung term  weighting dari  kata-kata  yang telah  diproses.  Hasil  perhitungannya sebagai berikut:
Gambar  10. Hasil Tagging [7] 6. Proses Pencarian Tahapan dalam proses pencarian adalah: a. Tokenizing Tahap  awal  dalam  melakukan pencarian  adalah  memecah  ( tokenizing ) query , keyword yang dimasukkan pengguna dijadikan sebagai query untuk melakukan pencarian kedalam database . b. Filtering Proses  yang  dilakukan untuk menghilangkan kata-kata yang umum. c. Stemming Setelah query tersebut  melewati proses filtering , kemudian query tersebut melalui  proses stemming yaitu  suatu proses  membuang  awalan,  akhiran  dari kata. d. Tagging Proses  mencari bentuk awal atau root  kata  dari  tiap  kata  dalam  bentuk lampau atau kata hasil stemming. e. Ranking
Tahap  yang  terakhir  adalah melakukan  perangkingan,  dari file-file yang  didapatkan.  Perangkingan  disusun berdasarkan  bobot  masing-masing file terhadap  kata  kunci, file yang  paling besar  bobotnya  menjadi file dengan ranking teratas.

## 7. TF-IDF
Metode  Tf-idf  [1]  merupakan suatu cara memberikan  bobot hubungan suatu  kata  (term)  terhadap  dokumen. Metode ini   mengabungkan  dua konsep untuk perhitungan bobot yaitu, frekuensi kemunculan sebuah kata didalam sebuah dokumen  tertentu dan inverse frekuensi dokumen yang mengandung kata tersebut.
Rumus Umum Tf-Idf W ij =tf ij idf i W ij =tf ij log 2 (N/n) Keterangan : wij =  bobot  kata/ term  tj terhadap dokumen di tfij = jumlah kata/ term tj dalam di N = jumlah dokumen yang ada n = jumlah dokumen yang mengandung kata/ term tj
(minimal ada satu kata yaitu term tj ) Berdasarkan rumus diatas, berapapun besarnya nilai tfij , apabila N =
n  maka  akan  didapatkan  hasil  0  (nol) untuk  perhitungan  Idf.  Untuk  itu  dapat ditambahkan  nilai  1  pada  sisi  Idf, sehingga perhitungan bobotnya menjadi : W ij = tf ij ( log (N/n) + 1 )
8. Pengertian Kejaksaan
Kejaksaan  RI  adalah  lembaga
yang  melaksanakan  kekuasaan  negara,
khususnya di bidang penuntutan. Sebagai badan yang berwenang dalam penegakan hukum dan keadilan, Kejaksaan dipimpin oleh  Jaksa  Agung  yang  dipilih  oleh  dan bertanggung  jawab  kepada  Presiden. Kejaksaan  Agung,  Kejaksaan  Tinggi,
dan Kejaksan Negeri merupakan kekuasaan  negara  khususnya  dibidang penuntutan, dimana
semuanya merupakan  satu  kesatuan  yang  utuh  dan tidak dapat dipisahkan[8].

## METODE
Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Metode Observasi
Metode  ini  diterapkan  dengan cara  melakukan  pengamatan  langsung pada  Kejaksaan  Negeri  Kraksaan  guna mendapatkan  gambaran jelas dan terkait terhadap  permasalahan  sehingga  dapat diketahui kebutuhan yang diperlukan.
2. Metode Interview
Proses  tanya  jawab  mengenai
permasalahan  dimana  dua  orang  atau lebih  bertatap  muka  mendengarkan secara langsung informasi atau keterangan  sehingga  penelitian  yang dibuat tepat sasaran. 3. Metode Analisa
Menganalisa  masalah  masalah yang akan  disajikan  dan  mengumpulkan data atau informasi.
4. Metode Literature
Usaha  untuk  lebih  memudahkan dalam  melengkapi  data  memecahkan masalah.
5.  Metode Evaluasi
Mengevaluasi  hasil-hasil  yang telah dikerjakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. PDM ( Physical Data Model ) Model yang menggunakan sejumlah  tabel  untuk  menggambarkan data  serta  hubungan  antara  data-data tersebut.
Gambar 11 . Physical Data Model.
2. Use  Case  Diagram  Aplikasi  E- DMS
Diagram  ini  menggambarkan fungsional dari aplikasi E-DMS.
Gambar 12. Use Case E-DMS.
3. Uji Coba
Dalam  uji  coba  sistem  ini digunakan data uji coba sebagai berikut : Contoh  simulasi  perhitungan nilai  tf*idf  bisa  dilihat  pada  bagian dibawah ini :
Tabel 1. Contoh File, Isifile dan Hasil Penentuan Index
Tabel 2. Tabel Penentuan Jumlah Kata
Setelah Penentuan Index Hitung document frequency (df)
Tabel 3. Tabel Frequensi dari Term
Hitung invers  document  frequency
(idf) Tabel 4. Tabel Penentuan Nilai Idf Untuk Setiap Term dari 4 Dokumen. Hitung document  frequency  (df) - invers document frequency (idf)
Tabel 5. Tabel Penentuan Bobot untuk setiap Term dari 4 Dokumen tersebut
Maka, nilai tf-idf berdasarkan query diatas adalah :
File1.pdf   : 12,41
File2.doc   : 12,28
File3.docx   : 12,48 File4.txt : 10,32

## SIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari perancangan dan pembuatan aplikasi ini adalah :
a. Aplikasi  ini  dapat  mempermudah proses pembuatan surat dan memanajemen  surat  perkara  pidana khusus maupun pidana umum.
b. Mempermudah mempublikasikan informasi tentang kejaksaan terhadap masyarakat  khususnya masyarakat Kraksaan, Probolinggo.
c. Aplikasi ini dapat membantu pengguna  untuk  dapat  melakukan proses  pencarian  dokumen  dengan menggunakan metode tf-idf. Metode  tf-idf  merupakan  proses menghitung  frekuensi  kemunculan term dalam sebuah file, dibandingkan dengan statistik kemunculan  term  pada  keseluruhan koleksi file .

## SARAN
Berikut  ini  merupakan  saran untuk mengembangkan proyek penelitian ini untuk selanjutnya :
a. Aplikasi  ini  dapat  dikembangkan lebih  lanjut  dengan  menambahkan fasilitas-fasilitas lain guna mendukung aplikasi ini di kemudian hari. b. Sarana  penunjang  aplikasi  yang meliputi perangkat komputer
beserta  jaringannya  terlebih  dahulu harus  dipersiapkan  agar  penerapan sistem dapat lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Intan,  R,  Defeng  A.  2006 .  HARD Subject-base Search Eagler menggunakan TF-IDF dan Jaccord’s .  Surabaya.  Universitas Petra. [2] Nurazwar, Izam. 2007. Pembangunan  Aplikasi  Document Management System Berbasis Web . Tugas Akhir Surabaya. ITS [3] Darmawan, Irwan. 2010 . Rancang Bangun Aplikasi Keyword Generator Untuk Mendukung Pencarian Dokumen Menggunakan  Metode  TF-IDF . Tugas Akhir Bangkalan : Universitas Trunojoyo. [4] Jusoff,  Kamaruzaman  dkk.  2011. Electronic Document Management System . World Applied Sciences Journal 12. [5] Chantique, Dyah. 2007 . Pengantar Temu Kembali Informasi Information Retrieval . http://blog.its.ac.id/dyah03tc/2007 /11  /21/pengantar-temu-kembali- informasi-information-retrieval/. Diakses tanggal 02 Februari 2013.
[6] Khodra,  Masayu  Leylia.  2003. Text  Mining  Kategorisasi  Teks
Naïve Bayes. Bandung: IF-ITB.