Penerapan Algoritma Paice atau Husk untuk Stemming pada Kamus Bahasa Inggris ke Bahasa Indonesia
Damar Aji Asmara, Dewi Khairani, Siti Ummi Masruroh Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Indonesia damarajiasmar@gmail.com , dewi.khairani@uinjkt.ac.id , ummi.masruroh@uinjkt.ac.id
Abstrak — Untuk  menerapkan  algoritma stemming ,  penulis menggunakan  dua  algoritma  sebagai  perbandingan  dari performasi  masing-masing  algoritma.  Dari  algoritma stemming yang  terkenal,  yaitu  algoritma  Porter stemmer ,  Paice/Husk stemmer ,  Lovins stemmer ,  Dawson stemmer ,  dan  Krovetz stemmer ,  penulis  tertarik  pada  algoritma  Paice/Husk  dan algoritma  Porter.  Penulis  tertarik  pada  algoritma  Paice/Husk karena  memiliki pola stemming yang unik yaitu bersifat iteratif, sehingga  algoritma  ini  dikenal  dengan  algoritma  yang  sangat kuat dan agresif. Sebagai perbandingan, penulis juga melakukan penelitian pada algoritma Porter yang memiliki proses stemming yang  bersifat  linear.  Penelitian  yang  penulis  lakukan  adalah dengan  cara  menerapkan  algoritma  Paice/Husk  dan  algoritma Porter pada kamus bahasa Inggris-Indonesia berbasis web . Hasil dari  penerapan  algoritma  Paice/Husk  dan  Porter  tersebut  diuji untuk  dianalisa  hasil  penelusuran  kata  dasarnya.  Hasil pengujian algoritma Paice/Husk ini telah dianalisa bahwa 98.3% masukkan  menghasilkan  keluaran  yang  sesuai  dengan  harapan, sedangkan  algoritma  Porter  hanya  sebesar  55.6%.  Dengan demikian,  banyak  manfaat  yang  bisa  diambil  dari  algoritma stemming khususnya Paice/Husk untuk stemming dan penelusuran kata dasar pada kamus.
Kata Kunci — Algorithm; Paice/Husk; Stemming; Language

## I. P ENDAHULUAN
“Penerapan  Algoritma  Paice/Husk  Untuk  Stemming  Pada Kamus  Bahasa  Inggris  ke  Bahasa  Indonesia”  diharapkan bermanfaat  bagi  pengguna  kamus  bahasa  Inggris-Indonesia untuk  memperoleh  informasi  kata  dasar  pada  bahasa  Inggris dengan  akurat.  Sehingga,  kita  dapat  mengenali  perbedaan terjemahan  antara  bentuk  yang  satu  dengan  yang  lainnya khususnya antara kata berimbuhan dengan kata dasarnya.
Terdapat  beberapa  macam  algoritma  stemming  yang terkenal,  diantaranya  adalah  algoritma  Porter  stemmer, Paice/Husk stemmer, Lovins  stemmer, Dawson stemmer, dan Krovetz  stemmer  (Hooper  &  Paice,  2005).  Dari  kelima Algoritma-algoritma  stemming  tersebut,  penulis  tertarik  pada algoritma  Paice/Husk.  Algoritma  Paice/Husk  memiliki keunikan tersendiri yaitu pola stemming yang bersifat iteratif, sehingga  algoritma  ini  dikenal  dengan  algoritma  yang  sangat
kuat  dan  agresif.  Namun,  penulis  juga  akan  menerapkan algoritma  Porter  yang  bersifat  linear  sebagai  bahan perbandingan dari tingkat akurasi.
Kamus bahasa Inggris-Indonesia banyak sekali dimanfaatkan  untuk  pencarian  informasi  berupa  terjemahan. Beberapa  orang  kesulitan  dalam  menelusuri  kata  dasar  dan kata  berimbuhan  lainnya  pada  kata  bahasa  Inggris  yang berimbuhan.  Sementara  itu,  belum  banyak  kamus  yang  dapat memberikan  informasi  berupa  kata  dasar,  padahal  kata  dasar pada bahasa itu penting. Seperti pernyataan Plag (Plag, Word- Formation  in  English,  2003,  p.  4),  bahwa  seorang  pembicara mengerti 45.000 sampai 60.000 kata. Kata-kata tersebut harus disimpan  dalam  ingatan  kita.  Pada  dasarnya,  kata-kata  yang kita  ingat  adalah  kata  dasar  kemudian  dihubungkan  dengan imbuhan  sehingga  menimbulkan  arti  baru  yang  sedikit berbeda  dari  kata  asal  atau  kata  dasarnya.  Dengan  adanya permasalahan yang ada tersebut, diharapkan ide penulis dapat memudahkan  pengguna  kamus  bahasa  Inggris-Indonesia untuk menencari informasi kata dasar pada bahasa Inggris.
Ada  beberapa  manfaat  yang  diharapkan  bisa  diambil  dari hasil penelitian ini.
Manfaat  yang penulis dapatkan adalah untuk  meneliti dan mengetahui performance atau kemampuan algoritma Paice/Husk  dan  algoritma  Porter  yang  diterapkan  untuk stemming bahasa Inggris pada aplikasi kamus bahasa Inggris- bahasa Indonesia.  Selain itu,  penulis dan pembaca juga dapat mengetahui  algoritma  terbaik  untuk  diterapkan  pada  kamus bahasa  Inggris  ke  bahasa  Indonesia.  Manfaat  lainnya  yaitu pengguna  mendapatkan  kemudahan  dalam  mencari  arti  kata Inggris-Indonesia  dan  memperoleh  informasi  kata  dasar  dari bahasa Inggris berimbuhan.
Penyusunan  Tulisan  ini  diorganisasikan  sebagai  berikut. Pada  bagian  kedua,  akan  dibahas  mengenai  Algoritma Paice/Husk  dan  penelitian  terkait.  Bagian  tiga  membahas tentang  penerapan  algoritma  Paice/Husk  pada  Stemming Bahasa,  Bagian  Selanjutnya  adalah  Implementasi  dilanjutkan oleh Bahasan mengenai Kesimpulan dan daftar referensi.

## II. L ANDASAN T EORI
A. Temu Kembali Informasi
Pada  tahun  1961,  sistem  temu  kembali  informasi  mulai diteliti oleh banyak orang karena pada tahun tersebut memiliki peran  khusus  dalam  kegiatan  mencari  infomasi  yang diperlukan  oleh  pengguna  di  perpustakaan.  Aktivitas  temu kembali informasi tidak hanya terbatas bagaimana menyimpan buku,  tetapi  juga  meliputi  pemahaman  tentang  penempatan informasi yang ada pada catalog dan indeks agar mudah dalam proses  pencarian  (Zaenab,  2002,  p. 41).Temu  balik  informasi melakukan  pengindeksan  teks  pada  setiap  dokumennya. Pengindeksan teks adalah proses untuk memutuskan apa yang akan digunakan untuk mempresentasikan dokumen tertentu.
Budi dan  Aji (Budi &  Aji, 2006, pp. G-27), Hal-hal  yang dilakukan  oleh  sistem  temu  kembali  informasi  diantaranya adalah:
a.  Mengolah  catatan-catatan  berupa  teks  dokumen,  yaitu mengidentifikasi sejumlah istilah yang dianggap mewakili isi dokumen.
b.  Mengidentifikasi permintaan informasi.
c.  Menentukan dan mengambil informasi atau dokumen yang dibutuhkan sesuai dengan permintaan.
Ada  beberapa  masalah  yang  ditemui  dalam  penggunaan sistem temu kembali informasi adalah sebagai berikut:
a. Jumlah  dokumen  yang  terambil  bisa  terlalu  sedikit  atau terlalu banyak jika dibandingkan dengan jumlah dokumen yang  relevan  (sesuai  dengan  keinginan  pemakai)  dalam sebuah kumpulan dokumen.
b. Isi  dokumen  yang  terambil  tidak  sesuai  dengan  keinginan pemakai (user).
Permasalahan ini terjadi karena suatu dokumen diidentifikasi  oleh  sejumlah  istilah  yang  belum  tentu sepenuhnya mewakili isi dokumen. Suatu istilah yang dipakai bisa  saja  memiliki  makna  ganda.  Hal  ini  menyebabkan dokumen  yang  terambil  bisa  tidak  sesuai  dengan  keinginan pemakai.

## B. Stemming
Menurut Pribadi, Adi. W (Pribadi & Hasibuan, 2003, p. 7), proses stemming adalah proses pemotongan atau penghilangan  imbuhan  dari  suatu  kata.  Menurut  Lovins (Lovins,  1968,  p.  22),  sebuah  algoritma  stemming  adalah prosedur  komputasi  yang  mengurangi  kata  dengan  akar  yang sama  ke  bentuk  umum,  biasanya  dengan  pengupasan  setiap kata akhiran yang derivasional dan infleksional.
Menurut  Lennon,  M.  Pierce,  D.S  (Lennon,  Peirce,  Tarry, & Willett, 1981, pp. 177-183), ada 5 algoritma stemming yang dikenal, yaitu sebagai berikut ini:
1. Lovins Stemmer
Menurut  Hooper  &  Paice  (Hooper  &  Paice,  2005,  p.  2), lovins  stemmer  menggunakan  context-sensitive.  Stemmer ini  dikembangkan  oleh  Julie  Beth  Lovins  dari  Institut Teknologi Massachusetts pada tahun 1968. Ini adalah awal dari  penggunaan  stemming  yang  ditargetkan  untuk  temu kembali informasi dan Computational Linguistics
(Interaksi  Komputer  dan  Manusia  mengunakan  Bahasa Alami).  Stemmer  ini  sangat  inovatif  pada  zamannya walaupun  mempunyai  masalah  saat  diujikan  pada Information  Rerieval  dan  Computational  Linguistics. Pendekatannya tidak dapat menyamai dengan kata aslinya juga  tidak  cukup  kompleks  untuk  kata  dasar  dengan menggunakan banyak imbuhan, tidak dapat sesuai dengan daftar  aturan.  Hal  yang  menarik  dalam  Lovins  stemmer adalah  daftar  aturan  yang  diperoleh  dari  proses pembelajaran  dari  contoh  kata-kata.  Mungkin  jika  proses ini  menggunakan  contoh  kata-kata  yang  lebih  besar  lagi akan dapat menghasilkan hasil yang lebih memuaskan. Permasalahan  dalam  algoritma  Lovins  adalah  mengenai pemotongan  imbuhan.  Proses  ini  menggunakan  aturan rekaman  untuk  mengembalikan  kata  imbuhan.  Untuk memastikan kata dasar sesuai dengan maksud arti dari kata tersebut.  Masalah  utama  dari  algoritma  Lovins  adalah banyaknya hasil yang tidak sesuai dengan kata aslinya atau kata dasarnya. Stemmer ini tidak dapat mempresentasikan dokumen  Temu  Balik  Informasi  (TBI)  karena  pada  saat menggunakan  dalam  skala  besar,  perekam  akan  membuat proses menjadi lambat.
P ro se d u r st e m m in g P ro se d u r p e n ca ta ta n Mulai Menentukan daftar akhiran untuk mulai mencari kecocokkan sehingga stemsekurang-kurangnya terdiri dari dua karakter Mencari daftar akhiran untuk mencocokkan bagian akhir dari
kata yang sedang di-stem Apakah konteks aturan sensitif memuaskan? Akhiran ditemukan Tidak Hapus Akhiran Ya Penghapusan doble konsonan akhir dari asal kata Tidak ada akhiran yang cocok Mencari daftar transformasi untuk pencocokkan pada kata yang tersisa Pencatatan stem sesuai aturan Cocok ditemukan Tidak ada aturan yang bisa diterapkan Keluaran Stem

## Gambar 1 Flowchart Lovins Stemmer
2. Paice/Husk Stemmer
Menurut  Hooper  &  Paice  (Hooper  &  Paice,  2005,  p.  3), Paice/Husk  stemmer  dikembangkan  oleh  Chris  Paice  di Universitas  Lancaster.  Pada  tahun  1980,  Chris  Paice meninggal  dunia.  Paice/Husk  stemmer  pertama  kali dipublikasikan  pada  tahun  1990.  Penelitiannya  tentang stemmer  dikembangkan  oleh  assistennya  yang  bernama Gareth  Husk.  Paice/Husk  stemmer  menyatakan  bahwa setiap kata merupakan gabungan dari beberapa kata dasar. Walaupun Paice/Husk stemmer dikenal sangat efisien dan
dikenal sangat kuat dan agresif.  Paice/Husk stemmer menggunakan  satu  table  atau  daftar  aturan  yang  masing- masing  bagian  mempunyai  tugas  untuk  memotong imbuhan.  Teknik  memotong  yang  digunakan  adalah menghindari  masalah  pengejaan  kecuali  diuraikan  lebih awal.  Dengan  mengganti  kata  akhiran  bukan  dengan memotong akhiran, stemmer melakukannya tanpa memisahkan langkah-langkah dalam proses stemming. Ini membantu  memelihara  efisiensi  dari  algoritma  akan membuat  menjadi  lebih  efektif.  Aturan  dari  indeks  kata dasar  dan  kata  berimbuhan  untuk  memudahkan  pencarian yang efisien adalah:
a.  Sebuah  akhir  dari  satu  atau  lebih  karakter,  yang diselenggarakan di urutan terbalik
b.  Sebuah bendera utuh opsional '*'
c.  Sebuah  digit  menentukan  total  penghapusan  (nol  atau lebih)
d.  Sebuah  string  opsional  tambahkan  satu  atau  lebih karakter
e.  Sebuah simbol kelanjutan, '>' atau '.' Algoritma Paice/Husk stemmer mempunyai empat langkah utama. Penjelasannya berikut ini :
1.  Pilih bagian yang relevan. Dengan memeriksa masukan kata dan mempertimbangkan aturan yang pertama yaitu bagian relevan dari table aturan.
2.  Periksa  kecocokan  aturan.  Jika  kata  inputan  tidak cocok  dengan  aturan  maka  akan  dilanjutkan  ke  dalam langkah 4.
3.  Berlakunya  aturan  adalah  dengan  menghapus  bagian dari  imbuhan  dan  kemudian  memeriksa  simbol terminal dan terminal lainnya atau kembali ke langkah 1.
4.  Melihat  aturan  lainnya  lalu  pindah  ke  aturan selanjutnya  di  dalam  table,  jika  bagian  kata  telah berubah maka selesai dan pindah ke langkah 2. Seperti digambarkan Gambar 2.
T a h a p a n m e n e m u k a n a tu ra n T a h a p a n m e n e ra p k a n a tu ra n Mulai mengakses aturan stem sesuai dengan huruf terakhir dari istilah Apakah huruf akhir pada istilah cocok dengan aturan stem? Dapatkah aturan tersebut diterapkan? Ya Lanjut ke aturan berikutnya Tidak Terapkan aturan untuk memperoleh kata baru Apakah kata dasar yang baru lulus syarat? Kembali ke asal kata yang sebelumnya Haruskah dilakukan stem kembai? Ya Ya Tidak Keluaran Stem Tidak Tidak

## Gambar 2 Flowchart Paice Husk Stemmer
3. Porter Stemmer
Porter,  M.F.  (1980:  130-137),  Porter  stemmer  adalah pengembangan stemmer yang dibuat oleh Martin Porter di Universitas  Cambridge  pada  tahun  1980.  Stemmer berdasarkan pada akhiran di dalam bahasa Inggris (kurang lebih  1200  kata).  Kebanyakan  dengan  menggunakan kombinasi  akhiran yang  sederhana.  Stemmer  ini mempunyai  beberapa  langkah.  Secara  rinci  mempunyai lima  langkah  aturan.  Jika  suatu  aturan  akhiran  disamakan dengan kata aslinya di  mana  kondisi-kondisi  menyertakan aturan  untuk  diuji,  apakah  akan  menghasilkan  kata  dasar. Jika akhiran sudah dapat dihikangkan, harus sesuai dengan yang  diterapkan  aturan  tersebut  (Porter,  1980).  Setiap aturan  yang  melewati  kondisi-kondisi  dan  diterima  oleh aturan  dan  akhiran  dihilangkan  dan  kemudian  pindah  ke langkah  selanjutnya.  Jika  aturan  tidak  diterima  maka aturan  selanjutnya  akan  memeriksanya  sampai  semua aturan  dari  beberapa  aturan.  Hasil  pemotongan  akan dikembalikan  kepada  stemmer  setelah  lima  langkah  itu selesai  diperiksa.  Porter  stemmer  digunakan  sangat  luas dalam  banyak  aplikasi.  Porter  stemmer  adalah  algoritma yang  paling  banyak  digunakan  dalam  riset  Temu  Balik Informasi.
Menurut Munir, et al (Koryati, Mandala, Munir, & Harlili, 2004,  pp.  L-30)  mengatakan  bahwa  Efektifitas  algoritma stemming  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Diantaranya adalah sebagai berikut:
a.  Kesalahan  dalam  proses  pemenggalan  imbuhan  dari  kata dasarnya. Kesalahan ini dapat berupa:
•  Overstemming:  yaitu  pemenggalan  imbuahan  yang melebihi dari yang seharusnya.
•  Understemming:  yaitu  pemenggalan  imbuhan  yang terlalu sedikit dari yang seharusnya.
•  Unchange:  yaitu  kasus  khusus  dari  understemming, dimana  tidak  terjadi  pemenggalan  imbuhan  sama sekali.
•  Spelling  exception:  yaitu  huruf  pertama  kata  dasar yang  didapat  tidak  benar  yang  diakibatkan  dari pemenggalan awalan.
b.  Kekurangan  dalam  perumusan  aturan  penambahan imbuhan  pada  kata  dasar.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena morfologi bahasa Inggris  yang kompleks, sehingga sangat sulit atau bahkan tidak mungkin untuk merumuskan aturan yang sempurna.
c.  Jumlah  total  aturan  imbuhan  yang  didapat  berhubungan dengan  efektifitas  proses  temu  kembali.  Dimana  semakin banyak pola penambahan imbuhan yang dapat dirumuskan,  maka  proses  temu  kembali  akan  semakin efektif.
Pada  penelitian  “Penerapan  Algoritma  Paice/Husk  Untuk Stemming Pada Kamus Bahasa Inggris ke Bahasa Indonesia”, penulis  mengunakan algorithm and experiments  methodology (Moret  &  Shapiro,  2001).  Penulis  menganggap  bahwa metodologi ini sangat cocok untuk diterapkan pada penelitian ini. Faktor-faktor yang mendukung penggunaan algorithm and experiments  methodology  pada  penelitian  ini  adalah  penulis melakukan  eksperimen  dengan  menerapkan  dan  menguji algoritma  pada  suatu  permasalahan  dan  setiap  tahapan algorithm  and  experiments  methodology  dapat  membantu penulis dalam menyelesaikan penelitian ini dengan sistematis.
Dalam  Algorithm  and  Experiments  Methodology  terdapat tujuh tahapan yang harus dilakukan. tahapan-tahapan tersebut antara  lain  empiricism  in  algorithm  design,  implementation, modes  of  empirical  assessment,  experimental  setup,  measure, present  and  analyze  the  data,  dan  conclusion  (Moret  & Shapiro, 2001).

## III. A NALYSIS
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma Paice/Husk  Untuk  Stemming  Pada  Bahasa  Inggris  ke  Bahasa Indonesia”,  penulis  melakukan  metodologi  algoritma  dan eksperimen (Moret & Shapiro, 2001).
Berdasarkan gambar flowchart algoritma Paice/Husk pada gambar  12,  dapat  dijelaskan  bahwa  proses  algoritma Paice/Husk terdiri dari empat langkah utama:
1)  Pilih kelompok yang relevan
a.  Jika tidak ada kelompok yang sesuai dengan kata yang sedang diproses, maka lakukan terminasi.
b.  Jika  ada  kelompok  yang  sesuai,  pertimbangkan  rule pertama dari kelompok tersebut.
2)  Periksa apakah rule tersebut dapat diterapkan
a.  Jika akhiran  dari kata tidak beresuaian dengan akhiran dari rule (yang ditulis terbalik), lanjut ke langkah 4.
b.  Jika  akhiran  bersesuaian,  jika  terdapat  intact  flag  dan katanya tidak intact, lanjut ke langkah 4.
c.  Jika acceptability conditions* tidak dipenuhi, lanjutkan ke langkah 4.
3)  Terapkan rule
a.  Hapus  akhiran  sebanyak  jumlah  karakter  yang dispesifikasikan,  jika  terdapat  append  string  maka tambahkan ke bentuk kata yang baru.
b.  Jika  simbol  kontinuasinya  adalah  “.”,  maka  lakukan terminasi.
c.  Jika  simbol  kontinuasinya  adalah  “>”,  kembali  ke langkah 1.
4)  Lihat rule lain
a.  Lanjutkan dengan rule berikutnya di tabel
b.  Jika  kelompok  rule  telah  berubah,  maka  lakukan terminasi.
c.  Jika belum, kembali ke langkah 2.
Acceptability conditions terdiri dari dua kondisi :
•  Jika kata dimulai dengan vokal, maka setidaknya terdapat dua huruf setelah stemming.
•  Jika  kata  dimulai  dengan  konsonan,  maka  setidaknya terdapat  tiga  huruf  setelah  stemming  dan  paling  sedikit salah satu dari ketiga huruf tersebut adalah vokal.

## IV. I MPLEMENTASI
Untuk  mempermudah  pengkodean  algoritma  Paice/Husk, maka  penulis  merancang  pseudocode  algoritma  Paice/Husk terlebih dahulu berdasarkan pengumpulan informasi mengenai algoritma  Paice/Husk.  Berikut  ini  adalah  pseudocode algoritma  Paice/Husk  yang  penulis  terapkan  pada  kamus bahasa Inggris ke bahasa Indonesia.
Sebelum  penjelasan  mengenai  algoritma  pseudocode, penulis  akan  mendefinisikan  beberapa  variabel  yang digunakan pada algoritma Paice/Husk. Pada bagian stemming, terdapat tiga fungsi yang dijalankan, yaitu PaiceHuskStemmerRules, checkAcceptability, dan getFirstRule. Pertama, pada fungsi checkAcceptability adalah fungsi  yang  bertugas  untuk  memeriksa  kondisi  jika  kata dimulai  dengan  vokal,  maka  setidaknya  terdapat  dua  huruf setelah  stemming  atau  jika  kata  dimulai  dengan  konsonan, maka  setidaknya  terdapat  tiga  huruf  setelah  stemming  dan paling  sedikit  salah  satu  dari  ketiga  huruf  tersebut  adalah vocal. Berikut ini adalah pseudocode checkAcceptability.
Untuk  memaksimalkan  hasil  dari  penelusuran  kata  dasar, maka dibutuhkan  suatu tabel  kata dasar sebagai tabel lookup. Tabel  ini  berfungsi  untuk  menghentikan  pencarian  kata  dasar jika  kata  dasar  ditemukan.  Selain  itu,  tabel  ini  juga  berfungsi untuk  menghindari terjadinya overstemming.
Pada  penerapan  algoritma  Paice/Husk  di  kamus  bahasa Inggris-Indonesia,  penulis  menggunakan  table  lookup  untuk membantu pencarian kata dasar.
Gambar 3 Pseudocode Paice/Husk Function checkAcceptability
Gambar 4 Pseudocode Paice/Husk Function getFirstRule
Selanjutnya  penulis  menentukan  penilaian  apa  yang  akan diperoleh  pada  penelitian  ini.  Penulis  menentukan  bahwa pengukuran  akan  fokus  pada  tingkat  akurasi  (performa)  dari masing-masing algoritma dan kesimpulannya akan menghasilkan  best-case  dan  worst-case  antara  algoritma Paice/Husk dan Porter pada penerapannya di kamus. Berdasarkan perhitungan tingkat akurasi algoritma Paice/Husk dan  algoritma  Porter  pada  eksperimen  pertama  yang melibatkan  responden  dan  masukkan  sesuai  derivative    pada referensi, penulis menggambarkan grafik sebagai berikut.

## Gambar 5 Perbandingan Algoritma
Dari  124  percobaan  pada  masing-masing  algoritma, algoritma  Paice/Husk  dapat  melakukan  proses  stemming dengan  akurat  sebanyak  122  kata  (98.3%  akurat).  Sedangkan algoritma  Porter  dapat  melakukan  proses  stemming  dengan akurat sebanyak 69 kata (55.6% akurat).

## Gambar 6 Analisis Dan Presentasi Hasil Eksperimen

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  eksperimen  data  yang  diambil  dari  Word- Formation In English  dan kuesioner, tingkat akurasi algoritma Paice/Husk sebesar 98.3% sedangkan algoritma Porter sebesar 55.6%.  Kemudian  pada  eksperimen  data  yang  diambil  secara acak,  tingkat  akurasi  algoritma  Paice/Husk  juga  lebih  baik daripada  algoritma  Porter.  Penyebab  dari  kegagalan penelusuran  kata  dasar  pada  algoritma  Paice/Husk  yaitu terdapat  suatu  kata  yang  hasil  stem-nya  sama  dengan  kata lainnya  yang  berbeda  maknanya.  Sedangkan  penyebab  dari kegagalan  penelusuran  kata  dasar  pada  algoritma  Porter diantaranya  adalah  overstemming,  understemming  (karena tidak  ada  rule  untuk  perubahan  fonem),  kurangnya  rule (aturan),  dan  terdapat  suatu  kata  yang  hasil  stem-nya  sama dengan  kata  lainnya  yang  berbeda  maknanya.  Dengan demikian, algoritma Paice/Husk lebih cocok untuk penelusuran  kata  dasar  pada  kamus  bahasa  Inggris  daripada algoritm
DAFTAR PUSTAKA
[1] ______. (2011). Oxford Learner's Pocket Dictionary. New York: Oxford University Press.
[2] Basuki,  P.  A.  (2010). Membangun  Web  Berbasis  PHP dengan Framework Codeigniter. Yogyakarta: Lokomedia.
[3] Bauer,  L.  (2003). English  Word-Formation. Cambridge, United  Kingdom:  Press  Syndicate  of  The  University  Of Cambridge.
[4] Bauer,  L.  (2004). English  Word-Formation. Cambridge, United  Kingdom:  Press  Syndicate  of  The  University  Of Cambridge.
[5] Budi,  I.,  &  Aji,  R.  F.  (2006).  Efektifitas  Seleksi  Fitur Dalam  Temu-Kembali  Informasi. Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2006 , 4.
[6] Eastwood,  J.  (2012). Oxford  Learner's  Pocket  Grammar. New York: Oxford University Press.
[7] Hooper, R., & Paice, C. (2005). The Lancaster Algorithm . Retrieved
September
28, 2012 ,
from http://www.comp.lancs.ac.uk/computing/research/stemm ing/index.htm
[8] Jogiyanto.  (2005). Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[9] Koryati,  E.,  Mandala,  R.,  Munir,  R.,  &  Harlili.  (2004). Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  2004.
Sistem  Stemming  Otomatis  Untuk  Kata  dalam  Bahasa Indonesia .
[10] Lennon,  M.,  Peirce,  D.  S.,  Tarry,  B.  D.,  &  Willett,  P.
(1981).  An  Evaluation  of  some  Conflation  Algorithms for  Information  Retrieval. Journal  of  Information
Science , 3: 177-183.
[11] Lovins,  J.  (1968).  Development  of  a  Stemming Algorithm. Mechanical  Translation  and  Computational Linguistics, vol.11, nos.1 and 2 , 22-31.
[12] Moret, B. M., & Shapiro, H. D. (2001). Algorithms and Experiments: The New (and Old) Methodology. Journal of Universal Computer Science, vol. 7, no. 5 , 434-446.
[13] Nazir,  M.  (2005). Metode  Penelitian. Bogor:  Ghalia Indonesia.
[14] Plag,  I.  (1983). Word-Formation  In  English. Germany: Universität-Gesamthochschule Siegen.
[15] Plag, I. (2003). Word-Formation in English. Cambridge: Cambridge University Press.
[16] Porter,  M.  (1980).  An  Algorithm  for  Suffix  Stripping. Program , 4(3): 130-137.
[17] Pressman,  R.  S.  (2001). Rekayasa  Perangkat  Lunak. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
[18] Pribadi, A. W., & Hasibuan, Z. A. (2003). Implementing inference Networks for Information Retrieval System ini Indonesia  Language. Faculty  of  Computer  Science University of Indonesia, Indonesia.
[19] Rizky,  S.  (2011). Konsep  Dasar  Rekayasa  Perangkat Lunak. Jakarta: Prestasi Pustakarya.
[20] Subagja,  R.  (2007). Pencarian  Kata  Berimbuhan  Pada Kamus  Bahasa  Sunda  dengan  Menggunakan  Algoritma
Stemming. (Jakarta:  Perpustakaan  Utama  Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta) t.d.
[21] Utami, E., & Raharjo, S. (2004). Logika, Algoritma dan Implementasinya  dalam  Bahasa  Python  di  GNU/Linux. Yogyakarta: Andi.
[22] Wardhana,  R.  R.  (2007). Stemming  Bahasa  Inggris Untuk Kamus Bahasa Inggris-Indonesia.
[23] Yogatama,  D.  (2008). Studi  Penggunaan  Stemming untuk  Meningkatkan  Performansi  Sistem  Temu  Balik Informasi. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
[24] Zaenab, R. S. (2002). Efektivitas temu Kembali Informasi dengan Menggunakan Bahasa Alami pada CD- ROM AGRIS dan CAB Abstracts. Jurnal Perpustakaan Pertanian . Vol. 11. Nomor 2 .