## PENGARUH STEMMING TERHADAP EKSTRAKSI TOPIK MENGGUNAKAN METODE TF*IDF*DF PADA APLIKASI PDS
Luthfan Hadi Pramono 1) , dan Cuk Subiantoro 2)
1, 2) Teknik Informatika STMIK AKAKOM
1, 2) Jl. Raya Janti Karang Jambe No. 143 Yogyakarta 55198, Indonesia e-mail: luthfanhp@akakom.ac.id 1) , cuks@akakom.ac.id 2)

## ABSTRAK
Personal Digital Secretary (PDS) merupakan sistem yang dikembangkan untuk menjadi “sekretaris pribadi” yang bekerja mendampingi pengguna  secara  digital.  PDS  menyampaikan  informasi  kepada  penggunanya  berupa  email,  media  sosial  dan  berita.  Untuk  mengetahui informasi berita dari luar, harus dilakukan penelusuran topik pengguna melalui data email dan media sosial, sehingga informasi berita akan memiliki hubungan keterkaitan dengan pengguna. Penelusuran topik pengguna pada data email dan media sosial pada PDS menggunakan metode  modifikasi  pembobotan  dalam  algoritma  TF*IDF  yang  dinamakan  TF*IDF*DF.  Pada  pengembangan  lebih  lanjut,  ditambahkan proses stemming dengan harapan  untuk mendapatkan topik  yang sesuai. Dari penelitian yang telah dikerjakan,  terdapat perbedaan terms yang didapatkan dari ekstraksi topik tanpa penambahan proses stemming dan dengan penambahan proses stemming. Informasi berita yang didapatkan dengan penambahan proses stemming memiliki hasil lebih terfokus dibandingkan dengan informasi berita yang didapatkan dari ekstraksi topik tanpa penambahan proses stemming. Dengan penambahan proses stemming pada algoritma TF*IDF*DF menunjukkan bahwa kata (term) hasil dari proses ekstraksi yang didapatkan telah menjadi kata dasar karena adanya proses stemming. Kata dasar disini merupakan bentuk dasar yang merupakan indikasi sebuah topik.
Kata Kunci : Topik pengguna, ekstraksi topik, TF*IDF, model topik, seleksi fitur.

## ABSTRACT
Personal Digital Secretary (PDS) is a system that was developed to be a "personal secretary" who work alongside users digitally. PDS convey information to users in the form of email, social media and news. In order to know the information and news from the outside, it must  be  done  by  extracting  user  topics  through  email  and  social  media,  with  the  result  that  news  information  will  have  corresponding relationships  with  users.  User  topic  extraction  through  email  and  social  media  in  PDS  is  using  modified  weighting  method  in  TF*IDF algorithm named TF*IDF*DF. In the further development, added stemming process in hopes of obtaining an appropriate topic. From the research that has been done, there are differences in terms obtained from the topic extraction without addition stemming process and with addition of  stemming  process.  News  information  obtained  by  the  addition of  stemming  process  has  more  focused  results  than  the  news information  obtained  from  the  topics  extraction  without  additional  stemming  process.  With  the  addition  of  stemming    process  on  the TF*IDF*DF algorithm indicates that the word (terms) results obtained from the extraction process has become the basic words because of stemming process. These Basic words are the basic form that an indication of a topic
Keywords : User topic, topic extraction, TF*IDF, topic model, fiture selection.

## I. P ENDAHULUAN
ersonal  Digital  Secretary ( PDS )  merupakan  pengembangan  dari  sistem  yang  pernah  dikembangkan sebelumnya  [1]. PDS adalah  sistem  yang  dikembangkan  untuk  menggantikan  peran  sekretaris  dalam kegiatan sehari-hari. Sistem ini diharapkan dapat bekerja secara penuh selama 24 jam setiap hari dan dapat menggantikan peran sekretaris yang tidak bisa bekerja secara penuh karena memiliki batasan waktu dalam bekerja. PDS diharapkan akan bisa mendampingi pengguna, baik di rumah, di kantor maupun aktifitas di luar. PDS ditujukan untuk pengguna yang aktif sehingga harus bisa menangani informasi dari luar seperti berita, media sosial, dan email. Informasi-informasi tersebut akan disampaikan ke pengguna secara tepat seperti halnya seorang sekretaris.
Data informasi email bisa digunakan untuk klasifikasi topik. Fitur pada email diekstrak dari email content atau body ,  judul  atau  subyek,  ataupun metadata yang  lain  misalnya  pengirim,  penerima,  bcc,  tanggal  pengiriman, tanggal penerimaan, jumlah penerima dan yang lainnya  [2]. Twiter, merupakan media sosial dan sebuah layanan microblogging yang populer. Dari informasi tersebut, twitter telah banyak dianalisa dan salah satunya digunakan sebagai  pencarian  topik  minat  dari  penggunanya    [3].  Ekstraksi  topik  pengguna  pada PDS menggunakan  data informasi awal yang dimiliki pengguna yaitu email dan media sosial twitter. Dokumen dari email dan media sosil twitter diproses melalu text preprocessing kemudian diberikan pembobotan dan dirangking sehingga didapatkan kata-kata tertentu yang mewakili topik pembahasan dari pengguna.
Penyampaian  informasi  yang  tepat  kepada  pengguna  melibatkan  pengolahan  data  informasi  serta  melalui tahapan-tahapan pengelompokan. Ada tiga macam sumber data informasi yang diolah oleh sistem PDS yaitu email, media sosial serta berita. Dalam hal ini email dan media sosial terkait dengan pengguna karena masing-masing memiliki akun sendiri, sehingga informasi yang masuk melalui email dan media sosial akan masuk ke pengguna. Sedangkan untuk informasi berita, informasi ini bersifat umum dan tidak ada keterhubungan terhadap pengguna. Informasi berita ini harus dikaitkan dengan pengguna dengan menggunakan suatu cara tertentu yaitu penelusuran atau ekstraksi topik pengguna terhadap informasi [1].
P
Dari  penelitian  yang  telah  dikerjakan  masih  terdapat noisy  text yang  muncul  pada  ekstraksi  topik  yang mengakibatkan munculnya term yang tidak sesuai dengan tata penulisan. Oleh karena itu, perlu dilakukan proses lebih lanjut untuk memperbaiki noisy text sehingga term yang didapatkan akan lebih sempurna.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dikerjakan  oleh  [4],  teknik  pemodelan  ekstraksi  topik  dibagi  menjadi  3 kategori yaitu pendekatan information retrieval , pendekatan mechine learning dan pendekatan ontology based . Dalam pendekatan information retrieval , dokumen dan minat pengguna direpresentasikan dalam bentuk vektor pembobotan term .  Efektivitas  pendekatan  ini  dapat  lebih  ditingkatkan  dengan  memperkenalkan  vektor  topik. Metode ini banyak kekurangan, dikarenakan masalah polisemi dan sinonim dan juga karena dari isi halaman web ikut terkait seperti navigasi link (home, page, contact dan lainnya). Beberapa penelitian yang mengunakan model pendekatan ini adalah [3], mengajukan metode yang dinamakan Twopics . Twopics dibagi kedalam dua langkah high-level . Pada langkah pertama, menemukan entitas di setiap tweet , disambiguate tweet tersebut, dan mengambil sub-tree kategori  folksonomi  yang  berisi  entitas  ambigu.  Karena  output  dari  langkah  ini  adalah  seperangkat kategori  untuk tweets ,  maka  langkah  tersebut  dinamakan  langkah Discover  Categories .  Pada  langkah  kedua, dihasilkan profil topik bagi pengguna berdasarkan kategori yang ditemukan terkandung dalam sub-tree dan disebut sebagi  langkah Discover  Profil .  Referensi  [5],  dalam  penelitiannya  tentang twitterrank yaitu  pencarian topic- sensitive yang  berpengaruh  pada  pengguna  twitter. Twitterrank mengukur  pengaruh  dengan  mengambil  kedua kemiripan topik antara pengguna dan struktur link ke akun pengguna. Latar Belakang Riset tersebut adalah homofili tidak ada dalam konteks twitter. Hal ini membenarkan bahwa ada beberapa pengguna twitter yang secara serius " follow " seseorang karena minat topiknya daripada hanya bermain-main. Penelitian yang telah dikerjakan oleh [6] yaitu  memecahkan  masalah  minat  pengguna  dengan  memanfaatkan  modifikasi  model author-topic dinamakan Model twitteruser . Model author-topic adalah model generatif yang meneruskan metode Laten Dirichlet Allocation ( LDA ),  untuk  memasukkan  informasi  kepemilikan.  Model  ini  dimodifikasi  dengan  memperkenalkan Latent Variable untuk menunjukkan apakah tweet berhubungan dengan minat dari penggunanya.
Pendekatan  berbasis Mechine  Learning mengembangkan  model  pengguna  berdasarkan  data  latih.  Model  ini dalam formalisme internal dan seperti kotak hitam untuk pengguna. Pendekatan ini tidak banyak digunakan karena membutuhkan  data  yang  ekstensif  untuk  pemodelan  minat  pengguna.  Sifat  dinamis  dari  minat  pengguna membutuhkan proses pembelajaran yang berkelanjutan yang biasanya tidak terjadi pada metode pembelajaran dari pembelajaran minat pengguna.
Dalam pendekatan ontology based , profil pengguna yang dihasilkan didasarkan pada beberapa referensi ontologi. Pemodelan minat pengguna untuk web sangat sulit karena tidak terdapat ontologi yang sepenuhnya dapat menutupi kepentingan  pengguna.  Banyak  orang  telah  menggunakan Open  Directory  Hierarchy ( ODH )  sebagai  ontologi untuk menemukan minat pengguna. ODH adalah sebuah hirarki yang sangat luas dan pengguna umum mungkin hanya memiliki beberapa kepentingan ketika dipetakan ke hirarki kepentingan ini.
Pada  penelitian  sebelumnya,  [1]  melakukan  modifikasi  terhadap  algoritma TF*IDF menjadi TF*IDF*DF dengan tujuan untuk mendapatkan hasil ekstraksi topik yang lebih representatif dari informasi email dan media sosial.  Dari  hasil  ekstraksi  topik  dengan  menggunakan  algoritma  modifikasi TF*IDF*DF masih  terdapat kekurangan yaitu kata ( term ) yang muncul terdapat kata berimbuhan, kata berimbuhan bukan merupakan kata yang murni dan bisa dikatakan sebagai noisy text . Kata yang berimbuhan juga kurang tepat digunakan sebagai topik dari suatu dokumen, oleh karena itu kata yang berimbuhan terlebih dulu harus dinormalkan untuk menjadi sebuah kata dasar.  Untuk  menormalkan  suatu  kata  berimbuhan  harus  ditambahkan  suatu  proses  yang  dinamakan  proses stemming .  Proses stemming ini  akan  menghilangkan  awalan  dan  akhiran,  sehingga  kata  yang  berimbuhan  akan berubah  menjadi  bentuk  kata  dasar.  Pada  analisa  hasil,  akan  dibandingkan  kata  hasil  ekstraksi  menggunakan metode TF*IDF*DF dengan  penambahan  proses stemming dan  kata  hasil  ekstraksi  tanpa  penambahan  proses stemming , dengan tujuan untuk mengetahui hasil terbaik informasi berita yang didapatkan menggunakan kata hasil ekstraksi topik.

## II. M ETODE

## A. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dan topologi jaringan pada hardware tidak mengalami perubahan dari penelitian sebelumnya [1]. Perubahan yang terjadi pada penelitian ini terletak pada sisi software , dimana terdapat menambahan proses stemming pada  proses text  preprocessing .  Perancangan  sistem  dan  topologi  jaringan  untuk  ekstraksi  topik diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Desain sistem ekstraksi topik pengguna
Data informasi email dan twitter yang tersimpan dalam database Personal Digital Secretary (PDS) akan digali ( mining )  untuk  mendapatkan  topik  pengguna  dengan  tahapan  proses  yaitu text  preprocessing kemudian pembobotan kata. Setelah didapatkan topik pengguna, maka kata-kata yang mengandung topik ini kemudian akan digunakan untuk mengambil berita yang berkesesuaian dengan topik tersebut. Sehingga akan didapatkan berita- berita yang sesuai dengan topik pengguna. Setelah mendapatkan informasi berita dari internet maka data informasi berita tersebut disimpan ke dalam database yang selanjutkan bersama-sama data informasi email, dan social media twitter  akan  diproses  lebih  lanjut  yang  kemudian  akan  ditampilkan  ke  user  melalui  antar  muka  yang  berbasis desktop dan mobile.

## B. Dokumen Uji
Untuk pengujian ekstraksi topik pada dokumen digunakan dokumen uji sumber berupa dokumen uji email, dan dokumen  uji  tweet  message.  Sedangkan  untuk  pengambilan  informasi  digunakan  dokumen  uji  berita  yang  akan diambil sesuai dengan topik yang didapatkan.
Dokumen uji email didapatkan dari email yang diambil dengan menggunakan aplikasi email client pop3 . Field yang  diperlukan  pada content email  adalah message  body .  Sedangkan  untuk field  to,  cc,  bcc,  from dan subject sementara tidak digunakan dalam proses kali ini.
Dokumen uji tweet message didapatkan dari twitter yang diambil dengan menggunakan aplikasi API twitter. Data tweet message ini kemudian disimpan dalam database yang akan diproses lebih lanjut untuk didapatkan topiknya. Data tweet message ini berjumlah 20 buah. Pada dokumen twitter, field yang diambil dengan menggunakan API twitter hanya field tweet text saja.
Dokumen  uji  berita  mengambil  data  dari  berbagai  macam  sumber  dan  berbagai  macam  kategori  Tabel  I menunjukan data kategori berita yang akan diambil. Data informasi berita ini dalam bentuk RSS feed sehingga jika ingin  mengakses  keseluruhan  berita,  pengguna  akan  diarahkan  ke browser untuk  melihat  informasi  secara  lebih lengkap. Sumber berita yang diambil berasal dari dalam dan luar negeri. Untuk informasi berita luar negeri dalam bahasa Inggris.
T ABEL I.
K ATEGORI B ERITA YANG D IAMBIL No. Kategori 1.
General
2. Movie & TV 3.
Cyberlife
4.
Business
5.
Finance
6.
Football
7.
MotoGP 8. Otomotive 9. Health
No. Kategori
10. Travel

## C. Text Preprocessing
Text preprocessing merupakan proses awal pada teks yang digunakan untuk menghilangkan noise , memperbaiki struktur teks, serta memisahkan teks ke dalam bentuk kata. Beberapa proses dalam text preprocessing yaitu case folding, removing punctuation, filtering, tokenizing/parsing, dan stemming , yang diperlihatkan pada Gambar 2.
Case Folding Removing Punctuation Stemming Tokenizing / Parsing Filtering Gambar 2. Proses dalam text preprocessing
Case folding adalah suatu proses merubah letter case dalam bentuk yang sama dalam bentuk huruf kecil atapun huruf besar semua. Setelah suatu huruf dalam suatu kata berada pada bentuk yang sama, maka suatu kata tersebut akan  dibandingkan  untuk  kebutuhan  pengolahan  teks  tertentu.  Dalam  pengembangan  sebuah  perangkat  lunak ataupun pengolahan teks seringkali dilakukan "normalisasi" teks dengan tujuan untuk perbandingan. Salah satu cara yang paling  dasar untuk  menormalkan teks  yang  digunakan untuk perbandingan adalah  membandingkan  dengan cara " case sensitive ".
Removing punctuation adalah proses penghilangan tanda baca, sehingga karakter-karakter yang tidak digunakan untuk pengolahan teks akan dihilangkan. Tanda baca dalam kode program bisa diartikan sebagai semua karakter selain huruf a-z atau A-Z, dan untuk kasus ini angka bisa dihilangkan karena tidak dipakai dalam ekstraksi topik. Setelah tanda baca dihilangkan maka bentuk dokumen akan berupa data teks huruf saja dan akan siap diolah pada proses selanjutnya. Dalam suatu kalimat maupun paragraf, sering kali kita akan menjumpai tanda baca. Tanda baca ini  kebanyakan  tidak  digunakan  untuk  pengolahan  teks  dan  seringkali  dihilangkan,  kalau  tanda  baca  ini  tidak dihilangkan maka akan mengganggu dalam dalam proses text retrieval . Jika memang tanda baca ini diperlukan maka tidak akan dihapus tapi hal tersebut adalah sebagai pengecualian.
Filtering atau  penyaringan  adalah  tahap  mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil token .  Bisa  menggunakan algoritma stoplist (membuang kata yang kurang penting) atau wordlist (menyimpan kata penting). Stoplist/stopword adalah kata-kata yang tidak deskriptif yang dapat dibuang dalam pendekatan bag-of-words . Contoh stopwords dalam bahasa indonesia adalah “yang”, “dan”, “di”, “dari” dan seterusnya.
Tokenization adalah proses memecah aliran teks menjadi kata-kata, frase, simbol, atau elemen lain yang disebut token bermakna.  Daftar token menjadi  masukan  untuk  diproses  lebih  lanjut  seperti parsing atau text  mining . Tokenization ini  berguna  baik  dalam  linguistik  (di  mana  itu  adalah  bentuk  segmentasi  teks),  dan  dalam  ilmu komputer, di mana ia merupakan bagian dari analisis leksikal. Tokenization terjadi di tingkat kata. Namun, kadang- kadang sulit untuk mendefinisikan apa yang dimaksud dengan "kata". Seringkali tokenizer bergantung pada heuristik sederhana, misalnya semua string bersebelahan karakter abjad adalah bagian dari satu token , demikian pula dengan angka. Token biasanya dipisahkan oleh karakter spasi, seperti spasi atau garis istirahat, atau dengan karakter tanda baca.
Stemming adalah  tahap  mencari root kata  dari  tiap  kata  hasil filtering .  Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengembalian berbagai bentukan kata ke dalam suatu representasi yang sama. Tahap ini kebanyakan dipakai untuk teks  berbahasa  inggris  dan  lebih  sulit  diterapkan  pada  teks  berbahasa  Indonesia.  Hal  ini  dikarenakan  bahasa Indonesia tidak memiliki rumus bentuk baku yang permanen. Proses stemming pada teks berbahasa Indonesia lebih rumit/kompleks karena terdapat variasi imbuhan yang harus dibuang untuk mendapatkan root word dari sebuah kata. Algoritma stemming yang bisa digunakan adalah  algoritma stemming  porter untuk  bahasa inggris dan algoritma stemming nazief adriani untuk bahasa indonesia.
Porter stemmer secara de facto merupakan algoritma standar yang digunakan untuk English stemming . Porter stemmer ditulis oleh Martin Porter dan telah dipublikasikan pada bulan Juli 1980. Porter stemming algorithm banyak diimplementasikan dalam aplikasi, tersedia dalam berbagai bahasa pemrograman dan didistribusikan secara gratis. Berikut adalah algoritma dari Porter Stemmer untuk bahasa inggris [7]:
1. Menghilangkan kata jamak dan akhiran “ -ed ” atau “ -ing ”.
2. Mengganti terminal “ y ” menjadi “ I ” ketika ada vokal didalam proses stemming . 3. Memetakan akhiran ganda menjadi akhiran tunggal: - ization , - ationl , dst. 4. Mengatur akhiran, - full , - ness , dst. 5. Melepas - ant , - ence , dst. 6. Menghilangkan sebuah akhiran – e . Proses stemming pada  teks  berbahasa  Indonesia  dengan  menghilangkan  sufiks,  prefiks,  dan  konfiks  untuk mendapatkan kata dasar ( root word ). Algoritma Nazief & Adriani sebagai algoritma stemming untuk teks berbahasa Indonesia  yang  memiliki  kemampuan  prosentase  keakuratan  (presisi)  yang  baik  dan  banyak  diimplementasikan dalam studi kasus. Berikut adalah Algoritma Nazief & Adriani untuk stemming bahasa Indonesia [8]:
1. Cari kata yang akan distem dalam kamus. Jika ditemukan maka diasumsikan bahwa kata tesebut adalah root word . Maka algoritma berhenti.
2. Inflection Suffixes (“-lah”, “-kah”, “-ku”, “-mu”, atau “-nya”) dibuang. Jika berupa partikel (“-lah”, “-kah”, “- tah” atau “-pun”) maka langkah ini diulangi lagi untuk menghapus Possesive Pronouns (“-ku”, “-mu”, atau “- nya”), jika ada.
3. Hapus Derivation Suffixes (“-i”, “-an” atau “-kan”). Jika kata ditemukan di kamus, maka algoritma berhenti.
Jika tidak maka ke langkah 3a
a. Jika “-an” telah dihapus dan huruf terakhir dari kata tersebut adalah “-k”, maka “-k” juga ikut dihapus. Jika kata tersebut ditemukan dalam kamus maka algoritma berhenti. Jika tidak ditemukan maka lakukan langkah 3b.
b. Akhiran yang dihapus (“-i”, “-an” atau “-kan”) dikembalikan, lanjut ke langkah 4.
4. Hapus Derivation Prefix . Jika pada langkah 3 ada sufiks yang dihapus maka lanjutkan ke langkah 4a, jika tidak lanjutkan ke langkah 4b.
a. Periksa tabel kombinasi awalan-akhiran yang tidak diijinkan. Jika ditemukan maka algoritma berhenti, jika tidak pergi ke langkah 4b.
b. Untuk i = 1 to 3, tentukan tipe awalan kemudian hapus awalan. Jika root word belum juga ditemukan lakukan langkah 5, jika sudah maka algoritma berhenti. Catatan: jika awalan kedua sama dengan awalan pertama algoritma berhenti.
5. Melakukan Recoding .
6. Jika  semua  langkah  telah  selesai  tetapi  tidak  juga  berhasil  maka  kata  awal  diasumsikan  sebagai root  word . Proses selesai.
D. Pembobotan Kata
Dasar dari TF*IDF adalah dari teori pemodelan bahasa, bahwa suatu kata dalam sebuah dokumen bisa dipisahkan dengan atau tanpa sifat dari penggolongannya [9], dengan kata lain suatu kata apakah merupakan topik dari sebuah dokumen atau tidak. Penggolongan dari suatu kata dari sebuah dokumen dievaluasi dengan TF ( Term Frequency ), sedangkan IDF ( Inverse Document Frequency ) digunakan untuk mengukur seberapa penting kata tersebut dalam kumpulan dokumen. dfi adalah Document Frequency ( DF ), yaitu banyaknya dokumen yang mengandung i th term dalam  koleksi [10].  Persamaan (1)  menunjukkan formula dari TF*IDF .  Dengan tujuan untuk  mendapatkan hasil ekstraksi topik yang lebih representatif maka formula dari TF*IDF tersebut dimodifikasi menjadi TF*IDF*DF yang diperlihatkan pada persamaan (2).
) log( , , dfi N j tfi j wi   (1)
dfi dfi N j tfi j wi    ) log( , , (2)

## III. H ASIL
Dalam hasil dan pembahasan dari penelitian ini akan ditunjukkan dua proses yang berbeda yang akan dievaluasi yaitu  proses  ekstrasi  topik  dengan  menggunakan  penambahan  proses  stemming  dan  yang  kedua  adalah  proses ekstraksi topik tanpa proses stemming.
Setelah  dilakukan  proses  ekstraksi  dengan  menggunakan  penambahan  proses  stemming  terhadap  modifikasi pembobotan algoritma TF*IDF*DF , terlihat ada perbedaan dengan hasil ekstraksi terhadap modifikasi pembobotan algoritma TF*IDF*DF tanpa  menggunakan  proses stemming .  Hal  ini  dikarenakan  proses stemming akan memurnikan kata-kata yang berimbuhan menjadi kata dasar Tabel II dan Tabel III memperlihatkan perbandingan 20 besar kata ( term ) hasil ekstraksi terhadap dua metode tersebut.
T ABEL II. K ATA H ASIL E KSTRAKSI T OPIK Y ANG D IAMBIL D ARI S UMBER I NFORMASI E MAIL T ANPA M ENGGUNAKAN P ROSES S TEMMING TF*IDF*DF
No Topik tf df Weight 1 android 16 1 16 2 nilai 10 2 13.9794 3 akakom 9 2 12.5815 4 dosen 8 3 12.5491 5 google 7 3 10.9805 6 mobil 10 1 10 7 praktikum 6 2 8.38764 8 rekor 8 1 8 9 ac 5 2 6.9897 10 id 5 2 6.9897 11 http 5 2 6.9897 12 com 2 4 6.36704 13 yue 6 1 6 14 han 6 1 6 15 matakuliah 4 2 5.59176 16 silabi 2 2 5.59176 17 panduan 4 2 5.59176 18 uas 5 1 5 19 device 5 1 5 20 manager 5 1 5 T ABEL III. K ATA H ASIL E KSTRAKSI T OPIK Y ANG D IAMBIL D ARI S UMBER I NFORMASI E MAIL D ENGAN M ENGGUNAKAN P ROSES S TEMMING
TF*IDF*DF + stemming No Topik tf df Weight 1 android 16 1 16 2 nilai 10 2 13.9794 3 akakom 9 2 12.5815 4 dosen 8 3 12.5491 5 googl 7 3 10.9805 6 mobil 10 1 10 7 praktikum 6 2 8.38764 8 rekor 8 1 8 9 id 5 2 6.9897 10 ac 5 2 6.9897 11 http 5 2 6.9897 12 com 2 4 6.36704 13 yue 6 1 6 14 h 6 1 6 15 matakuliah 4 2 5.59176 16 silabi 2 2 5.59176 17 pandu 4 2 5.59176 18 Ua 5 1 5 19 Devic 5 1 5 20 Manag 5 1 5

## IV. P EMBAHASAN
Kata ( term ) yang dihasilkan dari proses ekstraksi akan mempengaruhi hasil yang didapatkan dari pencarian berita. Tabel IV memperlihatkan waktu komputasi yang diperlukan untuk melakukan proses ekstraksi pada masing-masing metode.  Dengan  ditambahkannya  proses stemming maka  waktu  komputasi  menjadi  bertambah  karena  proses stemming sendiri membutuhkan waktu untuk bekerja.
T ABEL IV. A NALISA H ASIL U JICOBA P ERBADINGAN A LGORITMA TF*IDF*DF D AN A LGORITMA TF*IDF*DF + S TEMMING
Algoritma Jumlah Dokumen Waktu Komputasi TF*IDF*DF 10 24.4998002052 TF*IDF*DF + stemming 10 30.4970760345

## A. Pemilihan Berita Berdasarkan Topik dengan Algoritma TF*IDF*DF
Setelah mendapatkan topik dari ekstraksi dokumen terhadap email dan twitter maka langkah selanjutnya adalah pencarian berita berdasarkan topik, dimana sumber-sumber berita diambil dari link rss dari kategori-kategori yang ditentukan pada Tabel I. Pencarian berita dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris. Data informasi berita yang dihasilkan dari pencarian berdasarkan topik dari sumber email diperlihatkan pada Tabel V.
T ABEL V. P EMILIHAN B ERITA B ERDASARKAN T OPIK D ARI S UMBER E MAIL D ENGAN A LGORITMA TF*IDF*DF
Topik Judul Informasi Berita mini Toyota. Rivals Tackle Hacking (10/22/14) mini Feds Order Full Takata Airbag Recall (11/26/14) google Barra Reflects on First Year (1/15/15) manager Franklin Square Provides New Unitranche Term Loan to Dent Wizard International Corp. teknologi Aneka Aplikasi Untuk Mencari Jodoh Saat Traveling mobil Arek Suroboyo Cetak Konsumsi BBM 22.1 Km/Liter Pakai Mirage mobil Apakah Tidak Basi Baru Bicara Mobnas Sekarang? mobil 3 Teknologi Penyelamat Nyawa mobil Gaikindo Tepis Pabrikan Jepang Pelit Teknologi ac El Shaarawy Tegaskan Inzaghi Masih Didukung Penuh Para Pemain Milan manager Adi Rusli Menyebrang ke VMware google Google Segera Matikan Gtalk google Google Beli Aplikasi Backup Foto teknologi Heboh Bonus Vendor IT China: Semalam Bersama Bintang Porno mobil Menanti Robot Garapan Samsung teknologi Santri Harus Melek IT. Ngaji Bisa Pakai iPad google Kenalan dengan Wanita di Balik Kehebatan Google Maps mobil Toyota Fortuner Terjebak Banjir di Underpass Kemayoran mobil Kejar Buronan di Jalanan. Polisi Lepaskan Tembakan mobil Kerjasama Indonesia-Malaysia Soal Mobil Nasional Timbulkan Pertanyaan mobil Kontroversi Mobil Nasional cm Bayi Raksasa dengan Berat .4 Kg Lahir di Probolinggo Mobil Minim Lokasi Pengungsian. Korban Banjir 'Ngungsi' di Angkot
T ABEL VI. P EMILIHAN B ERITA B ERDASARKAN T OPIK D ARI S UMBER T WITTER D ENGAN A LGORITMA TF*IDF*DF
Topik Judul Informasi Berita honda Used-Car Dealer Crackdown (9/22/14) honda How Honda Fended Off Nissan (12/15/14) honda Audiâ€™s SUV â€˜opportunityâ€™ (1/26/15) indonesia Mengenal Cantiknya Seragam Batik Pramugari Garuda indonesia Pria Ini Koleksi 1.000 Seragam Pramugari. Garuda Indonesia Pun Ada indonesia Kisah Fobia Naik Pesawat Sang Desainer Ternama. Anne Avantie indonesia Tenaga Kesehatan Minim. Pasien Gangguan Jiwa Banyak yang Tak Tertangani orang Musim Hujan Rawan Banjir. Ini Trik Agar Kebersihan Kulit Anak Tetap Terjaga indonesia Kantor Urusan Agama Turut Didorong Sosialisasikan Kesehatan Reproduksi motor Hak Paten Nama IIMS Bukan Milik Gaikindo motor Setelah NMAX. Yamaha Siapkan WR250R indonesia Perusahaan AM Hendropriyono Belum Ajukan Diri Jadi Anggota Gaikindo motor Banjir. Pengiriman Motor Yamaha Terganggu motor Gara-gara Nyalip dari Kiri. Pemotor Didenda Rp 17 Juta honda Rossi: Honda Bisa Menang Kalau Balapannya Hari Ini. tapi... motor Honda Sudah di Level yang Sama Seperti Tahun Lalu honda Untuk Jadi Juara. Pedrosa Harus Lebih Agresif honda Pedrosa Puas dengan Tes Pramusim di Sepang motor Donington Park Urung Gelar Balapan di MotoGP 2015 orang Usai Posting. Blogger Ini Bunuh Diri motor Hindari Motor. Minibus Terbalik di Jalan MT Haryono amp Underpass Kemayoran Terendam Banjir orang Preman Pukuli Wartawan Televisi amp Banjir Terjadi di Mana-mana amp Keluarkan Sprindik. Bareskrim Segera Periksa Saksi Kasus Bambang Widjojanto motor Banjir. Jalan Tol Dibuka untuk Sepeda Motor motor Razia Atribut TNI. Warga Dipaksa Melepas Celana Lorong oleh Petugas orang Bentrokan Warga di Maluku Tenggara. 3 Orang Terluka indonesia Aktivis Perempuan di Yogya Demo Desak Jokowi Tegas Sikapi KPK Vs Polri
Sedangkan  data  informasi  berita  yang  dihasilkan  dari  pencarian  berdasarkan  topik  dari  sumber  twitter diperlihatkan  pada  Tabel  6.  Data  informasi  ini  kemudian  disimpan  kedalam  database  yang  berelasi  terhadap pengguna. Sehingga setiap pengguna memiliki data informasi berita yang berbeda-beda berdasarkan topik yang didapatkan dari hasil ekstraksi dari data informasi email dan data informasi twitter masing-masing pengguna.

## B. Pemilihan Berita Berdasarkan Topik dengan penambahan proses stemming Algoritma TF*IDF*DF
Setelah  mendapatkan  topik  dari  ekstraksi  dokumen  terhadap  email  dan  twitter  dengan  penambahan  proses stemming pada  algoritma TF*IDF*DF maka  langkah  selanjutnya  adalah  pencarian  berita  berdasarkan  topik, dimana sumber-sumber berita diambil dari kategori yang ada pada Tabel I. Data informasi berita yang dihasilkan dari pencarian berdasarkan topik dengan penambahan proses stemming pada algoritma TF*IDF*DF dari sumber email diperlihatkan pada Tabel VII, sedangkan dari sumber data informasi berita yang dihasilkan dari pencarian berdasarkan topik dari sumber twitter diperlihatkan pada Tabel VIII.
T ABEL VII. P EMILIHAN B ERITA B ERDASARKAN T OPIK D ARI S UMBER E MAIL D ENGAN P ENAMBAHAN P ROSES S TEMMING P ADA A LGORITMA TF*IDF*DF Topik Judul Informasi Berita mini Toyota. Rivals Tackle Hacking (10/22/14) mini Feds Order Full Takata Airbag Recall (11/26/14) mobil Arek Suroboyo Cetak Konsumsi BBM 22.1 Km/Liter Pakai Mirage mobil Apakah Tidak Basi Baru Bicara Mobnas Sekarang? mobil 3 Teknologi Penyelamat Nyawa buat Gara-gara Nyalip dari Kiri. Pemotor Didenda Rp 17 Juta mobil Gaikindo Tepis Pabrikan Jepang Pelit Teknologi ac El Shaarawy Tegaskan Inzaghi Masih Didukung Penuh Para Pemain Milan mobil Menanti Robot Garapan Samsung mobil Toyota Fortuner Terjebak Banjir di Underpass Kemayoran mobil Kejar Buronan di Jalanan. Polisi Lepaskan Tembakan mobil Kerjasama Indonesia-Malaysia Soal Mobil Nasional Timbulkan Pertanyaan mobil Kontroversi Mobil Nasional cm Bayi Raksasa dengan Berat .4 Kg Lahir di Probolinggo mobil Minim Lokasi Pengungsian. Korban Banjir 'Ngungsi' di Angkot
T ABEL VIII.
P EMILIHAN B ERITA B ERDASARKAN T OPIK D ARI S UMBER T WITTER D ENGAN P ENAMBAHAN P ROSES S TEMMING P ADA A LGORITMA TF*IDF*DF Topik Judul Informasi Berita honda Used-Car Dealer Crackdown (9/22/14) honda How Honda Fended Off Nissan (12/15/14) honda Audiâ€™s SUV â€˜opportunityâ€™ (1/26/15) indonesia Mengenal Cantiknya Seragam Batik Pramugari Garuda indonesia Pria Ini Koleksi 1.000 Seragam Pramugari. Garuda Indonesia Pun Ada indonesia Kisah Fobia Naik Pesawat Sang Desainer Ternama. Anne Avantie indonesia Tenaga Kesehatan Minim. Pasien Gangguan Jiwa Banyak yang Tak Tertangani orang Musim Hujan Rawan Banjir. Ini Trik Agar Kebersihan Kulit Anak Tetap Terjaga indonesia Kantor Urusan Agama Turut Didorong Sosialisasikan Kesehatan Reproduksi motor Hak Paten Nama IIMS Bukan Milik Gaikindo motor Setelah NMAX. Yamaha Siapkan WR250R indonesia Perusahaan AM Hendropriyono Belum Ajukan Diri Jadi Anggota Gaikindo motor Banjir. Pengiriman Motor Yamaha Terganggu honda Rossi: Honda Bisa Menang Kalau Balapannya Hari Ini. tapi... motor Honda Sudah di Level yang Sama Seperti Tahun Lalu honda Untuk Jadi Juara. Pedrosa Harus Lebih Agresif honda Pedrosa Puas dengan Tes Pramusim di Sepang motor Donington Park Urung Gelar Balapan di MotoGP 2015 indonesia Adi Rusli Menyebrang ke VMware orang Google Beli Aplikasi Backup Foto orang Usai Posting. Blogger Ini Bunuh Diri motor Hindari Motor. Minibus Terbalik di Jalan MT Haryono orang Preman Pukuli Wartawan Televisi motor Banjir. Jalan Tol Dibuka untuk Sepeda Motor motor Razia Atribut TNI. Warga Dipaksa Melepas Celana Lorong oleh Petugas orang Bentrokan Warga di Maluku Tenggara. 3 Orang Terluka indonesia Aktivis Perempuan di Yogya Demo Desak Jokowi Tegas Sikapi KPK Vs Polri

## V. S IMPULAN DAN S ARAN
Tujuan dari serangkaian penelitian yang dilakukan adalah untuk membandingkan hasil ekstraksi topik pengguna dengan  menggunakan  modifikasi  algoritma TF*IDF yaitu TF*IDF*DF dan  penambahan  proses  stemming  pada algoritma TF*IDF*DF .  Masing-masing  hasil  ekstraksi  topik  tersebut  kemudian  akan  digunakan  untuk  proses pengambilan  data  informasi  berita  dari  luar,  berdasarkan  topik  yang  didapatkan.  Serangkaian  uji  coba  telah dilaksanakan  dan  didokumentasikan,  yang  menghasilkan  beberapa  topik  dari  hasil  ekstraksi  dokumen  informasi email dan twitter. Dari proses pembuktian tersebut maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil dari ekstraksi topik dengan algoritma TF*IDF*DF menunjukkan bahwa kata ( term ) yang didapatkan masih mengandung kata berimbuhan, hal ini akan mempengaruhi hasil pencarian berita berdasarkan topik pengguna karena berita yang diambil akan mengandung kata yang identik dengan kata dari topik-topik yang didapatkan.
2. Dengan penambahan proses stemming pada algoritma TF*IDF*DF menunjukkan bahwa kata ( term ) hasil dari proses  ekstraksi  yang  didapatkan  telah  menjadi  kata  dasar  karena  adanya  proses stemming .  Kata  dasar  disini merupakan bentuk dasar yang merupakan indikasi sebuah topik. Dibandingkan dengan kata yang berimbuhan, kata dasar merupakan indikasi yang tepat untuk sebuah topik.

## REFERENSI
[1] Pramono, L. H., A.S. Rohman and H. Hindersah, “Modified weighting method in TF*IDF algorithm for extracting user topic based on email and social media in Integrated Digital Assistant,” 2013 Joint International Conference on Rural Information & Communication Technology and Electric-Vehicle Technology (rICT & ICeV-T). Bandung: IEEE, 2013, pp. 1-6.
[2] Alsmadi,  I.  and  Alhami,  I.,  "Clustering  and  classification  of  email  contents,"  Journal  of  King  Saud  University  -  Computer  and Information Sciences, vol. 1, no. 27, pp. 46–57, January 2015.
[3] Michelson, M., and S. Macskassy, “Discovering users' topics of interest on twitter: a first look,” AND '10 Proceedings of the fourth workshop on Analytics for noisy unstructured text data. New York: ACM, 2010, pp. 73-80.
[4] Wasim, M.,  I. Shahzadi, Q. Ahmad and W. Mahmood, “Extracting and modeling user interests based on social media,” Multitopic Conference (INMIC), 2011 IEEE 14th International, Karachi: IEEE, 2011, pp. 284-289.
[5] Weng, J., E.P. Lim, J.Jiang, and Q. He, “TwitterRank: finding topic-sensitive influential twitterers”. Proceedings of the third  ACM international conference on Web search and data mining. New York: ACM, 2010, pp. 261-270.
[6] Xu, Z., L. Ru, L. Xiang, and Q. Yang, “Discovering User Interest on Twitter with a Modified Author-Topic Model,” IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Lyon: IEEE/WIC/ACM, 2011, pp. 422-429.
[7] Waegel, D, “Porter's stemmer,” Applications of Natural Language Processing, 17 May 2011, pp. 1-29.
[8] R. Setiawan, A. Kurniawan, W. Budiharto, I. H. Kartowisastro and H. Prabowo, "Flexible affix classification for stemming Indonesian Language,"  2016  13th  International  Conference  on  Electrical  Engineering/Electronics,  Computer,  Telecommunications  and Information Technology (ECTI-CON), Chiang Mai, 2016, pp. 1-6.
[9] Azam, N. and Yao, J., "Comparison of term frequency and document frequency based feature selection metrics in text categorization," Expert Systems with Applications, 39(5), 2012, pp. 4760–4768.
[10] Ko,  Y.,  "A  study  of  term  weighting  schemes  using  class  information  for  text  classification,"  SIGIR  '12  Proceedings  of  the  35th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, New York: ACM, 2012, pp. 1029-1030.