## PERBANDINGAN ALGORITMA STEMMING PORTER DENGANARIFIN SETIONO UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KETEPATAN KATA DASAR
Dian Novitasari Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Emai : diannovita.unindra@gmail.com
Abstrak
Information  Retrieval (IR)  adalah  sebuah  proses  yang  digunakan  untuk  menemukan kembali  informasi-informasi  yang  relevan  terhadap  kebutuhan  pengguna  dari  suatu kumpulan  informasi  secara  otomatis  yang  didasarkan  pada  suatu query (inputan user ). Meningkatnya  jumlah  dokumen  teks  yang  dapat  diakses  di  internet  dan  diikuti  dengan meningkatnya kebutuhan pengguna akan perangkat pencarian informasi yang efektif dan efisien. Efektif berarti pengguna mendapatkan dokumen yang relevan dengan query yang diinputkan. Efisien berarti waktu dalam pencarian yang singkat. Salah satu aplikasi umum dari  IR  adalah search-engine atau  mesin  pencarian  yang  terdapat  pada  jaringan  internet yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk  mencari  halaman-halaman  Web  yang dibutuhkannya. Stemming adalah  salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk  meningkatkan performa Information  Retrieval dengan  cara  mentransformasi  kata-kata  dalam  sebuah dokumen teks ke bentuk kata dasarnya. Kata dasar tersebut akan disimpan sebagai index. Dalam  Bahasa  Indonesia  banyak  metode stemming yang  sudah  ada,  salah  satunya  yaitu Porter  dan  Arifin  Setiono.  Penelitian  inimembandingkan  dua stemmers Indonesia,  yaitu Porter  dan  Arifin  Setiono.  Hasil  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui stemmer mana  yang  lebih  efektif  dalam  menentukan  kata  dasar  dari perbandingan algoritma tersebut.
Kata Kunci : Stemming Bahasa Indonesia, Algoritma Porter, Algoritma Arifin Setiono, Presisi (%)

## Pendahuluan
Information  Retrieval adalah  studi  tentang  sistem  pengindeksan,  pencarian,  dan mengingat  data,  khususnya  teks  atau  bentuk  tidak  teratur  lainnya. Information Retrieval merupakan suatu pencarian informasi (biasanya berupa dokumen) yang didasarkan pada suatu query (inputan user )  yang  diharapkan  dapat  memenuhi  keinginan user dari kumpulan  dokumen  yang  ada. Stemming adalah  salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk meningkatkan  performa Information  Retrieval dengan  cara  mentransformasi  kata-kata dalam  sebuah  dokumen  teks  ke  bentuk  kata  dasarnya.  Dalam  penelitian  ini  akan dibandingkan  dua  algoritma  stemming  yaitu  Algoritma  Porter  dengan  Algoritma  Arifin Setiono. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan tingkat presisi(%) Algoritma Porter  dengan  Algoritma  Arifin  Setiono  dalam  proses  stemming  pada  teks  berbahasa Indonesia.

## Tinjauan Pustaka
Information Retrieval Information  Retrieval merupakan  suatu  pencarian  informasi  (biasanya  berupa  dokumen) yang  didasarkan  pada  suatu query (inputan user )  yang  diharapkan  dapat  memenuhi keinginan user dari  kumpulan  dokumen  yang  ada.  Tujuan  dari  sistem  IR  ( Information Retrieval )  adalah  memenuhi  kebutuhan  informasi  pengguna  dengan  me- retrieve semua dokumen  yang  mungkin  relevan,  pada  waktu  yang  sama  me- retrieve sesedikit  mungkin dokumen  yang  tak-relevan.  Tahap-tahap  yang  terjadi pada  pada  proses indeksing  dalam Information Retrieval adalah:
1. Word  Token :  yaitu  mengubah  dokumen  menjadi  kumpulan trem dengan  cara menghapus  semua  karakter  dalam  tanda  baca  yang  terdapat  pada  dokumen  dan mengubah kumpulan trem mencadi lowercase.
2. Stopword  Removal :  Proses  penghapusan  kata-kata  yang  sering  ditampilkan  dalam dokumen seperti: dan, atau, tidak dan sebagainya.
3. Stemming : Proses mengubah suatu kata bentuk menjadi kata dasar.
4. Trem Weighting : Proses pembobotan setiap Trem didalam dokumen.

## Stemming
Stemming adalah proses menghilangkan imbuhan dari suatu kata dari suatu dokumen atau query menjadi root word .
Efektifitas algoritma stemming dipengaruhi oleh beberapa faktor:
1. Overstemming :  yaitu  pemenggalan  imbuhan  yang  melebihi  dari  yang  seharusnya. Contoh:  kata  “masalah”  menjadi  “masa”.  Kesalahan  ini  dapat  timbul  karena bentuk  kata dasar yang menyerupai imbuhan.
2. Understemming :  yaitu  pemenggalan  imbuhan  yang  terlalu  sedikit  dari  yang seharusnya.  Contoh:    kata  “belajar”  menjadi  lajar.    Kesalahan    ini    dapat    timbul karenakekurangan pada aturan pola imbuhan  yang didefinisikan.
3. Unchange : yaitu kasus khusus dari understemming, dimana tidak terjadi pemenggalan imbuhan  samasekali.  Contoh:    kata  “telapak”,  setelah  pemenggalan  kata  dasar  yang didapat tetap “telapak”. Kesalahan  ini  dapat  ditimbulkan  karena  kekurangan  pada aturan pola imbuhan yang didefinisikan.
4. Spelling  exception :  yaitu  huruf  pertama  kata  dasar  yang  didapat  tidak  benar  yang diakibatkan  dari  penggalan  awalan.  Contoh:  kata  “memukul”  menjadi  “ukul”. Kesalahan ini    dapat    ditimbulkan    karena    ada    beberapa    imbuhan    yang    berubah bentuk  ketika ditempelkan  pada  suatu  kata  dasar.  Misalnya  awalan  beR-,  meN-, teR-,   peR-,  akan bergantung  pada  huruf  pertama  kata  dasar  dimana  imbuhan tersebut    ditempelkan  (Contoh:    ber-    +    ajar    =    belajar,    pen-    +    lihat        = penglihatan,    pen-    +    sakit    =    penyakit).  Atau    sebaliknya    ada    imbuhan    y  ang mengakibatkan    huruf    pertama    kata    dasar    yang  ditempelinya    menjadi    luluh. Misalnya meng-  /  peng-  meluluhkan  huruf  „k‟  (  Contoh: mengarang  dari  meng- dan  karang)  atau  men-  /  pen-  meluluhkan  huruf  „p‟  (Contoh: menuai dari men- dan  tuai).

## Algoritma Stemming
Algoritma Stemming adalah  prosedur  komputasi  yang  mencari  asal  kata  dari  suatu  kata dalam  kalimat  yang  dilakukan  dengan  cara  memisahkan  masing-masing  kata  dari  kata dasar  dan  imbuhannya.  Pada  saat  ini  ada  beberapa  algoritma stemming untuk  Bahasa Indonesia  yang  telah  dikembangkan  diantaranya  yaitu:  Algoritma  Nazief  dan  Andriani, Algoritma Porter, serta Algoritma Arifin dan Setiono.
Algortima  Stemming  Nazief  dan  Andriani,  Algoritma  ini  dibuat  oleh  Boby  Nazief  dan Mirna  Andriani  dari  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Indonesia  tahun  1996, algoritma  ini  mengacu  pada  aturan  morfologi  Bahasa  Indonesia  yang  mengelompokkan imbuhan,  yaitu  imbuhan  yang  diperbolehkan  atau  imbuhan  yang  tidak  diperbolehkan. Pengelompokan  ini  termasuk  imbuhan  di  depan  (awalan),  imbuhan  kata  belakang (akhiran), imbuhan kata di tengah (sisipan), dan kombinasi imbuhan pada awal dan akhir kata (konfiks). Algoritma ini menggunakan kamus kata keterangan yang digunakan untuk mengetahui bahwa proses stemming telah mendapatkan kata dasar.

## Porter Stemmer for Bahasa Indonesia
Porter  Stemmer  for  Bahasa  Indonesia dikembangkan  oleh  Fadillah  Z.  Tala  pada  tahun 2003.  Implementasi Porter  Stemmer  for  Bahasa  Indonesia berdasarkan  English Porter
Stemmer yang dikembangkan oleh W.B. Frakes pada tahun 1992. Karena bahasa Inggris datang  dari  kelas  yang  berbeda,  beberapa  modifikasi  telah  dilakukan  untuk  membuat Algoritma Porter dapat  digunakan  sesuai  dengan  bahasa  Indonesia.  Desain  dari Porter Stemmer for Bahasa Indonesia dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 1. Desain Porter Stemmer for Bahasa Indonesia
Arifin and Setiono stemmer for Bahasa Indonesia
Dalam Algoritma Arifin dan Setiono ini didahului dengan pembacaan tiap kata dari data yang ada. Sehingga tahap yang dilakukan dalam Algoritma ini adalah sebagai berikut :
1. Pemeriksaan  semua  kemungkinan  bentuk  kata.  Setiap  kata  diasumsikan  memiliki  2 Awalan ( prefiks ) dan 3 Akhiran ( sufiks ).
Jika  dalam  kata  yang  diperiksa  tidak  memiliki  imbuhan  sebanyak  imbuhan  seperti formula  di  atas,  maka  imbuhan  yang  kosong  atau  tidak  ada  tersebut  diberi  tanda  x untuk prefiks dan diberi tanda xx untuk sufiks.
2. Pemotongan dalam Algoritma ini dilakukan secara berurutan sebagai berikut : AW : AW (Awalan)
AK : AK (Akhiran) KD : KD (Kata Dasar) a. AW I, hasilnya disimpan pada pe1 ( prefiks 1) b. AW II, hasilnya disimpan pada pe2 ( prefiks 2) c. AK I, hasilnya disimpan pada su1 ( sufiks 1) d. AK II, hasilnya disimpan pada su2 ( sufiks 2) e. AK III, hasilnya disimpan pada su3 ( sufiks 3)
Dalam  setiap  tahap  pemotongan  di  atas  selalu  diikuti  dengan  pemeriksaan  di  dalam kamus. Hal ini untuk mengetahui apakah hasil pemotongan tersebut sudah ada dalam bentuk  dasar.  Apabila  pemeriksaan  ini  berhasil  maka  proses  dinyatakan  selesai  dan tidak perlu melanjutkan proses pemotongan imbuhan selanjutnya.
3.    Akan  tetapi,  apabila  sampai  pada  pemotongan  AK  III,  belum  ditemukan  dalam kamus,  maka  akan  dilakukan  proses  kombinasi.  Kata  dasar  yang  dihasilkan dikombinasikan dengan imbuhan-imbuhannya dalam 12 konfigurasi berikut :
a. KD
b. KD + AK III c. KD + AK III + AK II d. KD + AK III + AK II + AK I e. AW I + AW II + KD
f. AW I + AW II + KD + AK III
g. AW I + AW II + KD + AK III + AK II
h. AW I + AW II + KD + AK III + AK II + AK I i. AW II + KD
j. AW II + KD + AK III
k. AW II + KD + AK III + AK II l. AW II + KD + AK III + AK II + AK I Kombinasi  a,  b,  c,  d,  h,  dan  l  sudah  diperiksa  pada  tahap  sebelumnya,  karena kombinasi  ini  adalah  hasil  pemotongan  bertahap  tersebut.  Dengan  demikian, kombinasi  yang  masih  perlu  dilakukan  tinggal  6  yakni  pada  kombinasi-kombinasi yang  belum  dilakukan  (e,  f,  g,  i,  j,  dan  k).  Apabila  dalam  proses  kombinasi  yang dilakukan itu ada, maka pemeriksaan pada kombinasi lainnya sudah tidak diperlukan lagi.
Pemeriksaan  dalam  12  kombinasi  ini  sangat  diperlukan  karena  fenomena overstemming pada  algoritma  pemotongan  imbuhan.  Kelemahan  ini  berakibat  pada pemotongan  bagian  kata  yang  sebenarnya  adalah  milik  kata  dasar  itu  sendiri  yang kebetulan mirip dengan salah satu jenis imbuhan yang ada. Dengan 12 kombinasi itu, pemotongan yang sudah terlanjur tersebut dapat dikembalikan sesuai posisinya.

## Presisi Algoritma
Tingkat  keakuratan algoritma  dihitung menggunakan aturan berikut: Presisi = (RW / W ) * 100% …….
Dimana  W  adalah  jumlah  kata  yang  terstem  dan  RW  adalah  jumlah    kata  yang distemming    dengan  benar.    Akurasi  dinyatakan    dalam  persen    (%).    Perbaikan    pada algoritma  akan    dilakukan    jika    akurasi    algoritma    belum    memenuhi  syarat  batas (threshold)  yang  telah  ditentukan.  Jika  akurasi  sudah    memenuhi    syarat    batas    maka algoritma  tersebut diuji menggunakan testing  set yaitu sampel kata dengan jumlah  yang lebih  besar  yang  tidak  termasuk dalam training set.

## BlackBox Testing
Pengujian BlackBox atau sering disebut dengan pengujian behavioral (pengujian partisi) berfokus pada persyaratan fungsional
perangkat lunak. Pengujian
BlackBox memungkinkan  perekayasa  perangkat  lunak  mendapatkan  serangkaian input yang sepenuhnya menggunakan semua persyaratan fungsional untuk suatu program. Pengujian BlackBox berusaha menemukan :
a. Fungsi-fungsi yang tidak benar atau hilang.
b. Kesalahan interface .
c. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal.
d. Kesalahan kinerja.
e. Inisialisasi dan kesalahan terminasi.

## Penelitian yang Relevan
a. Penelitian yang dilakukan oleh Rila Mandala, Rinaldi Munir, dkk. Laboraturium Ilmu dan  Rekayasa  Komputasi,  Institut  Teknologi  Bandungdengan  judul:  “Sistem Stemming Otomatis untuk Kata dalam Bahasa Indonesia”.
Algoritma    Othman    dikembangkan    pada    tahun    1993,  menggunakan    pendekatan berdasarkan  aturan  morfologi  sederhana.  Aturan  yang  digunakan  algoritma  Othman berisi  121  aturan    imbuhan,  yang  mendefinisikan    awalan,    akhiran,    sisipan    dan pasangan    awalan-akhiran.  Proses  pemenggalan  imbuhan  dilakukan  dengan  cara mencocokan  imbuhan  yang  ada  didalam  aturan  dengan  kata  yang  dimasukan,  hasil penggalan  diperiksa  terhadap  kamus.  Jika  kata  hasil  penggalan  ada  didalam  kamus, maka kata hasil penggalan adalah kata dasar.
b. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agus  Zainal  Arifin  dan  Ari  Novan  Setiono,  Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh November (ITS) – Surabaya dengan judul:  “Klasifikasi  Dokumen  Kejadian  Berbahasa  Indonesia  dengan  Algoritma
SinglePass  Clustering ”Penelitian  ini  berusaha  untuk  mengklasifikasi  dokumen dengan  menggunakan  algoritma single  pass  clustering .  Klasifikasi  ini  ditekankan untuk  dokumen  berita  berbahasa  Indonesia.  Algoritma  ini  didahului  dengan pembacaan tiap kata dari file sampel. Sehingga input dari algoritma ini adalah sebuah kata  yang  kemudian  dilakukan  pemeriksaan  semua  kemungkinan  bentuk  kata.  Dan hasil dari uji coba tersebut adalah Stemming Bahasa Indonesia yang digunakan efektif untuk memilih prototype kata dasar yang digunakan sebagai pembeda antar dokumen dan Single  Pass  clustering cukup  handal  digunakan  sebagai  algoritma  untuk klasifikasi event .
c. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ledy  Agusta  2009,  Fakultas  Teknologi  Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana dengan Judul “Perbandingan Algoritma Stemming Porter  dengan  Algortima Stemming Nazief  &  Andriani  Untuk Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia”.
Dalam  tulisan  ini,  penulis  akan  membandingkan  efektifitas  algoritma stemming Nazief  &  Andriani  dengan  algoritma stemming Porter  untuk  proses stemming pada teks  Bahasa  Indonesia,  sehingga  akhirnya  akan  diketahui  algoritma  manakah  yang lebih  cepat,  lebih  akurat,  atau  lebih  banyak  melakukan  kesalahan  proses stemming .
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  kemampuan  dan  ketepatan algoritma  Nazief  &  Andriani  dengan  algoritma  Porter  untuk  proses stemming pada teks Bahasa Indonesia.
Untuk  membandingkan  performa  masing-masing  algoritma  maka  dibuat  aplikasi sederhana  proses  stemming  menggunakan  algoritma  Porter  dan  Nazief  &  Adriani. Menghitung  presisi  dan  waktu  proses  dari  masing-masing  algoritma.  Menguji menggunakan 30 dokumen sampel.
Proses pembanding algoritma Porter dengan algoritma Nazief & Andriani dilakukan dengan  membuat  program  sederhana  yang  memproses  dokumen  teks  inputan sehingga  diketahui stem ,  waktu  proses,  dan  presisi  dari  hasil stemming dokumen tersebut.Dan  hasil  dari  uji  coba  perbandingan  tersebut  adalah  proses  stemming dokumen  teks  berBahasa  Indonesia  menggunakan  Algoritma  Porter  membutuhkan waktu  yang  lebih  singkat  dibandingkan  dengan  stemming  menggunakan  Algoritma Nazief  &  Adriani.  Dan  Proses  stemming  dokumen  teks  berBahasa  Indonesia menggunakan  Algoritma  Porter  memiliki  prosentase  keakuratan  (presisi)  lebih  kecil dibandingkan dengan stemming menggunakan Algoritma Nazief & Adriani.

## Metodologi Penelitian

## Analisa Kebutuhan
Untuk  dapat  mengetahui  gambaran  secara  umum  dari  sistem  yang  akandibangun,  maka perlu  dilakukan  tahap  analisis  kebutuhan  yaitu  metode  pemilihan  sampel,  metode pengumpulan  data, analisa  kebutuhan  perangkat lunak,  dan  analisa  kebutahan  perangkat keras.

## Metode Pemilihan Sampel
Dokumen  yang  digunakan  sebagai  sampel  adalah  dokumen  text  Bahasa  Indonesia  yang berisikan kata kerja, kata sifat, kata benda, dan kata keterangan yang diambil dari Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI).  Jumlah  sampel  adalah  40  kata  Bahasa  Indonesia  yang berimbuhan  yang  sudah  ditentukan  oleh  penulis.  Jumlah  sampel  yang  ditentukan mengacu kepada penelitian sebelumnya. 40 kata berimbuhan ini nantinya akan digunakan untuk mengevaluasi presisi(%) dalam penentuan kata dasar dari kata yang berimbuhan .
Teknik Analisis Teknik Validitas Perancangan
1. Exact Match
Merupakan Hasil yang menyatakan bahwa hasil yang diperoleh dari proses stemmer dengan kata dasar sebenarnya sudah sama.
2. Spelling Exception Yaitu  huruf  pertama  kata  dasar  yang  didapat  tidak  benar  yang  diakibatkan  dari penggalan  awalan.  Contoh:  kata  memukul  menjadi  ukul.  Kesalahan  ini    dapat ditimbulkan    karena    ada    beberapa    imbuhan    yang    berubah    bentuk    ketika ditempelkan  pada  suatu  kata  dasar.  Misalnya  awalan  beR-,  meN-,   teR-,   peR-, akan  bergantung    pada    huruf    pertama    kata    dasar    dimana    imbuhan    tersebut ditempelkan (Contoh:  ber-  +  ajar  =  belajar,  pen-  +  lihat    =  penglihatan,  pen-  + sakit    =    penyakit).  Atau    sebaliknya    ada    imbuhan    y  ang    mengakibatkan    huruf pertama  kata  dasar  yang ditempelinya  menjadi  luluh.   Misalnya meng-  /  peng- meluluhkan  huruf  „k‟  (  Contoh: mengarang  dari  meng-  dan  karang)  atau  men-  / pen-  meluluhkan  huruf  „p‟  (Contoh: menuai dari men- dan  tuai).
3. Unchange
Dimana  tidak  terjadi  pemenggalan  imbuhan  sama  sekali.  Contoh:    kata  “telapak”, setelah pemenggalan kata dasar yang didapat tetap “telapak”. Kesalahan  ini  dapat ditimbulkan  karena  kekurangan  pada  aturan pola imbuhan yang didefinisikan.
4. Overstemming
Yaitu  pemenggalan  imbuhan  yang  melebihi  dari  yang  seharusnya.  Contoh:    kata “masalah”    menjadi    “masa”.    Kesalahan    ini    dapat    timbul    karena    bentuk    kata dasar yang menyerupai imbuhan.

## Hasil dan Pembahasan
1. Perancangan Activity Diagram
a. Activity diagram proses stemming menggunakan aturan morfologi imbuhan yang terdapat pada algoritma Porter sebagai berikut:
Input kata yang akan di stemm Menghilangkan awalan1 Menghilangkan kata sandang dan akhiran kepunyaan Menghilangkan tanda baca Menghilangkan awalan 2 Menghilangkan akhiran Menghilangkan awalan 2 Menghilangkan akhiran Gagal Aturan terpenuhi Aturan terpenuhi Gagal
Gambar 2. Activity Diagram Alur Algoritma Stemming Porter
b. Activity diagram proses stemming menggunakan aturan morfologi imbuhan yang terdapat pada algoritma Arifin Setiono sebagai berikut:
Input kata yang akan di stemm Potong AW II Potong AK III Potong AK II Potong AK I Potong AW I AW I+AW II+KD AW I+AW II+KD+AK III AW I+AW II+KD+AK III+AK II AW II+KD AW II+KD+AK III AW II+KD+AK III+AK II ada Tidak ada Tidak ada Tidak ada Tidak ada Tidak ada Tidak ada ada ada ada ada ada Gambar 3. Activity Diagram Alur Algoritma Stemming Arifin Setiono
2. Perancangan Use Case Diagram
a. Use Case diagram sistem stemming Porter
Gambar 4. Use Case diagram sistem Stemming Porter
b. Use case diagram sistem Stemming Arifin Setiono
Gambar 5. Use Case diagram sistem Stemming Arifin Setiono
3. Hasil Pengujian
Pada pembahasan ini disampaikan uraian tentang spesifikasi program atau sistem yang berupa  penjelasan  tentang  rancangan  layar,  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak pendukung yang digunakan, serta hasil uji coba 40 kata berimbuhan Bahasa Indonesia.

## Hasil Tabel Uji Coba
Berikut  ini  hasil  table  uji  coba  dari  40  kata  yang  berimbuhan  yang  diproses  oleh algoritma Stemming Bahasa Indonesia sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Katagori Hasil Stemmer Porter
Perhitungan persentase Stemmer  Porter :
a) Exact Match
b) Unchange
c) Spelling Exception d) Overstemming :
: : :
Tabel 2. Tabel Katagori Hasil S temmer Arifin Setiono Katagori Hasil Stemmer Total Persentase(%) Exact Match 38 95 % Unchange 1 2,5 % Spelling Exception 0 0 % Overstemming 1 2,5 % Total 40 100 % Perhitungan persentase stemmer Arifin Setiono : a) Exact Match : = 95 % b) Unchange : = 2,5 % c) Spelling Exception : = 0 % Katagori Hasil Stemmer Total Persentase (%) Exact Match 36 90 % Unchange 1 2,5 % Spelling Exception 3 7,5 % Overstemming 0 0 % Total 40 100%
d) Overstemming : = 2,5 %
Dari hasil uji coba yang dilakukan dengan 40 sampel dokumen teks kata berimbuhan Bahasa  Indonesia  yang  sudah  dipilih  oleh  penulis,  menghasilkan  tingkat  katagori hasil stemmer  Exact  Match sebesar  90%  untuk  stemmer  Porter  dan  95%  untuk stemmer  Arifin  Setiono, Unchange sebesar  2,5%  untuk  stemmer  Porter  dan  2,5% untuk stemmer Arifin Setiono, Spelling Exception sebesar 7,5% untuk stemmer Porter dan 0% ntuk stemmer Arifin Setiono, dan Overstemming sebesar 0% untuk stemmer Porter dan 2,5% untuk stemmer Arifin Setiono.
Pembahasan Testing Sistem
Untuk  mengetahui  kesesuaian  fungsionalitas  sistem  dengan  persyaratan  sistem  dan kebutuhan pengguna, maka dilakukan pengujian sistem. Pengujian yang berhubungan dengan fungsionalitas perangkat lunak menggunakan metode BlackBox .
Testing dengan Black Box Metode  pengujian black  box adalah  bentuk  pengujian  yang  dilakukan  terhadap user interface dari sistem yang dihasilkan agar hasil akhirnya benar dan dapat digunakan oleh user sebagai bahan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan. Metode pengujiannya adalah dengan memberikan input ke dalam sistem dan kemudian diuji apakah  dapat  menghasilkan output sesuai  yang  diharapkan.  Apabila  sesuai,  maka sistem dapat dikatakan lolos dari pengujian black box .
Gambar 6. Rancangan Layar Utama Pengujian Stemming Porter dan Arifin Setiono
Gambar 7. Rancangan Layar Hasil Pengujian Stemming Porter dan Arifin Setiono

## Simpulan dan Saran
Simpulan Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang disampaikan pada bab sebelumnya, maka terdapat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari hasil uji coba yang dilakukan dengan 40 sampel dokumen teks kata berimbuhan Bahasa  Indonesia,  menghasilkan  tingkat  katagori  hasil stemmer  Exact  Match sebesar
90% untuk stemmer Porter dan 95% untuk stemmer Arifin Setiono, Unchange sebesar 2,5%  untuk  stemmer  Porter  dan  2,5%  untuk  stemmer  Arifin  Setiono, Spelling Exception sebesar  7,5%  untuk  stemmer  Porter  dan  0%  ntuk  stemmer  Arifin  Setiono, dan Overstemming sebesar 0% untuk stemmer Porter dan 2,5% untuk stemmer Arifin Setiono.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Proses  stemming  dokumen  teks  berBahasa Indonesia  menggunakan  Algoritma  Arifin  &  Setiono  memiliki  prosentasekeakuratan (presisi) lebih tinggi dibandingkan dengan stemming menggunakan Algoritma Porter.
2. Kamus  yang  digunakan  mempengaruhi  perhitungan  presisi.  Semakin  lengkap  kamus yang digunakan maka semakinakurat pula nilai presisinya.

## Saran
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  disampaikan  agar  menjadi  bahan  pertimbangan  untuk melengkapi  penelitian  dimasa  mendatang.  Hal-hal  tersebut  diungkapkan  dalam  bentuk saran sebagai berikut:
a. Perlunya  penelitian  lebih  lanjut  untuk  mengetahui  tingkat  efektifitas  dari  masing- masing algoritma tersebut.
b. Perlunya kelengkapan kamus yang digunakan agar dapat meningkatkan tingkat presisi dari algoritma yang digunakan.

## Daftar Pustaka
Adriani,  M.,  Nazief,  B.,  Asian,  J.,  &  Williams,  H.  E.  (1996).  Stemming  Indonesia  A Confixs  Stripping  Approach. ACMTransactions  on  Asian  Language  Information Processing, Vol. 6, No. 4 , 13.
Agusta,  L.(2009).  Comparasi  Algoritma  Stemming  Porter  dengan  Algoritma  Nazief  dan Andriani  untuk  Stemming  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia. Konfrensi  Nasional Sistem dan Informatika. Bali.
Arifin, A. Z., & Setiono, A. N. (2002). Klasifikasi Dokumen Berita Kejadian Berbahasa Indonesia dengan Algoritma Single Pass Clustering. www.its.ac.id .
Asian,  J.,  &  Williams,  H.  E.  (2005).  Stemming  Indonesia. Australia  Computer  Science Conference.
Garfield, E. (1997). A Tribute To Calvin N. Mooers, A Pioneer Of Information Retrieval. The Scientist .
Kurniawan, E., Fransiska, M., Tinaliah, Rachmansyah. (2014). Penerapan Algoritma K- Means untuk Clustering Dokumen E-Jurnal STMIK GI MDP
Malem,  J.  M.,  &  Abidin,  T.  F.  (2011).  Analisa  dan  Evaluasi  Afiks  Stemming  untuk Bahasa Indonesia. Seminar Nasional dan Expo Teknik Elektro. Banda Aceh.
Mandala, R., & Munir, R. (1993). Sistem Stemming  Otomatis untuk kata dalam Bahasa Indonesia. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi. Yogyakarta.