## Relevansi Artikel Berita Politik Berdasarkan Query Menggunakan
Term Frequency Invers Document Frequency (TF-IDF)
Rahmat Yanu Sutrisno 1,* , Abd. Charis Fauzan 2 , Fadhila Nur Hanifah 3 , Ahmad Gufron 4 , Fatra Nonggala Putra 5
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 yanu17kingz@gmail.com; 2 abdcharis@unublitar.ac.id; 3 fadhilaanurhanifah@gmail.com; 4 a.gufron1998@gmail.com;
5 fatranp@unublitar.ac.id * corresponding author

## PENDAHULUAN
Politik  merupakan  hal  yang  tidak  bisa  dipisahkan  pada  manusia  saat  ini,  baik  secara langsung maupun tidak langsung. Pengaruhnya juga sangat besar dalam kehidupan manusia, mulai dari pemerintahan hingga kehidupan pribadi. seorang Aristoteles berpendapat bahwa politik adalah bagian terpenting dalam kehidupan manusia, karenia ia mempunyai pengaruh yang kuat. Mengetahui perkembangan politik yang ada di Negara sendiri sangatlah penting, karena kita akan mengetahui kemana arah Negara ini akan berjalan. Terlebih pada era modern saat ini, politik begitu cepat menyebar ke semua elemen masyarakat melalui situs-situs online seperti website, aplikasi media sosial, dll. Bagi generasi 80 an hingga generasi milenial tentu media sosial bukan hal yang baru, terutama bagi mereka yang kuliah atau bekerja di dunia komputer. Perkembangan teknologi komputer begitu cepat terutama setelah memasuki abad ke-21.  Pada  akhir-akhir  ini  peningkatan  fasilitas  yang  dimiliki  oleh  komputer  sangatlah beragam,  mulai  dari  kecepatan  processor,  besarnya  kapasitas  hardisk  hingga  semakin canggihnya  aplikasi-aplikasi  yang  ada  di  dalamnya.  Semakin  canggihnya  teknologi  tentu semakin mempermudah pekerjaan manusia, terutama di bidang komputer. Berbagai metode yang ditawakan oleh aplikasi komputer pun beragam, salah satunya adalah metode TF-IDF [1].
TF-IDF sendiri merupakan suatu cara atau teknik dalam pemilihan kata yang digunakan untuk mencari query tertentu [2]. Tidak hanya itu, TF-IDF juga bisa diterapkan untuk mencari karya ilmiah dengan standar tertentu yang sebelumnya telah ditentukan, pada penerapan di bidang lain, TF-IDF juga dapat berkolaborasi dengan twitter untuk meringkas trending topik. [3]. Pada kali ini kami akan menerapkan TF-IDF untuk mencari quey yang telah ditentukan sebelumnya. Pada penelitian terdahulu Fitri [4], telah menerapkan TF-IDF untuk pencarian dokumen  berbahas  Indonesia.  TF-IDF  juga  dapat  diterapkan dalam  aplikasi  kitab undang-

## I N F O A R T I K E L A B S T R A K

## Sejarah Artikel
Diterima: 6 Oktober 2019 Direvisi: 7 Februari 2020 Diterbitkan: 30 April 2020 Politik merupakan hal yang tidak bisa dipisahkan pada manusia saat ini, baik secara langsung maupun tidak langsung. Pengaruhnya juga sangat besar  dalam  kehidupan  manusia,  mulai  dari  pemerintahan  hingga kehidupan  pribadi.  Seorang  Aristoteles  berpendapat  bahwa  politik adalah  bagian  terpenting  dalam  kehidupan  manusia,  karena  ia mempunyai  pengaruh  yang  kuat.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mencari  relevansi  artikel  berita  politik  berdasarkan query .  Data  yang kami gunakan berasal dari media-media online seperti Detik, dan Cnn. Hasil yang diperoleh semakin tinggi akurasi query maka semakin sering pula query tersebut  muncul  pada  dokumen  yang  sebelumnya  telah ditentukan Kata Kunci
TF-IDF
Artikel Berita Politik
Query
undang hukum dasar [5]. Sedangkan pada bidang ilmu agama, TF-IDF dapat digunakan untuk mengetahui syarah hadist [6]. Tidak hanya itu, pembobotan kata yang merupakan bagian dari TF-IDF juga bisa diterapkan untuk perangkingan dokumen Al-Qur’an [7]. TF-IDF juga dapat digunakan untuk mencari karya ilmiah dengan parameter yang telah ditentukan sebelumnya [8].

## METODE
Penerapan  metode  TF-IDF  untuk  mencari  relevansi  dokumen  dalam  artikel  berita tentang politik menggunakan metode seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Metode Relevansi TF-IDF
Proses  untuk  Relevansi  Dokumen  ditampilkan  pada  Gambar  1.  Hal  pertama  yaitu menyiapkan  dokumen  yang  akan  dilakukan  relevansi,  penelitian  ini  menggunakan  10 dokumen untuk dianalisis. Kemudian 10 dokumen tersebut akan dilakukan preprocessing , dilanjutkan dengan menghitung dengan metode  TF-IDF, setelah itu menghitung relevansi dan hasil relevansi dari 10 dokumen tersebut [9].

## Pra Pemrosesan
Preprocessing merupakan suatu proses sebelum dilakukan analisis pada dokumen untuk meminimalisir  adanya  dokumen  yang  kurang  sempurna  dan  gangguan  pada  dokumen. Gambar 2 adalah langkah-langkah preprocessing .
Gambar 2. Proses Preprocessing Pada  penelitian  ini  menggunakan  10  dokumen  yang  akan  dilakukan preprocessing seperti  dijelaskan  pada  Gambar  2.  Dari  dokumen  akan  dilakukan  tokenisasi,  kemudian proses Stemming , lalu melakukan stopword dan berakhir pada hasil preprocessing [11][12]. Macam-macam preprocessing yang akan digunakan pada penelitian ini adalah:
1. Tokenisasi.  Setelah  mendapatkan  dokumen  yang  akan  dianalisis  akan  dilakukan Tokenisasi  yaitu  proses  untuk  membagi  teks  yang  dapat  berupa  kalimat,  paragraf atau dokumen, menjadi token - token / bagian - bagian tertentu.
2. Stemming . Kemudian sesudah tokenisasi dilakukan proses Stemming yaitu membuat kata  ( term )  yang  ada  pada  dokumen  menjadi  kata  dasar,  dengan  menghilangkan semua imbuhan yang ada pada kata tersebut (imbuhan meng-, me-, kan-, di- , i, pe, peng-, a-, dll.).
3. Stopword .  Menghilangkan  kata  umum  ( common  words )  yang  biasanya  muncul dalam jumlah besar dan dianggap tidak memiliki makna diantaranya “yang”, “di”, “ke”.
Setelah  dilakukan  proses preprocessing selanjutnya  mencari  relevansi  dokumen menggunakan metode TF-IDF [6].

## Perhitungan TF-IDF
Pada algoritma TF/IDF digunakan rumus untuk menghitung bobot (W) masing-masing dokumen terhadap kata kunci dengan rumus yaitu :
Wdt = tfdt * IDFt
(1)
Dari Persamaan 1, dapat diketahui dalam rumus TF-IDF, dimana :
Wdt   = bobot dokumen
tfdt = banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen
Idft = Inversed Document Frequency (log (N/df) ) N
= total dokumen
df = banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil testing program,  didapatkan  program  berjalan  dengan  lancar  dan menghasilkan output yang sesuai dengan perhitungan. Adapun perhitungan data testing yang dilakukan sebagai berikut:
Kata kunci = mahasiswa, jokowi, perppu, Indonesia, KPK.

## Gambar 3. Dokumen (1)
Setelah dokumen diinputkan, program melakukan tokenizing yaitu pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya dan stopword yaitu pembuangan kata yang tidak penting dan tanca baca, sehingga akan diperoleh :
Tabel 1. Bobot dokumen
Tabel 2. Hasil TF-IDF
Setelah bobot (W) masing-masing dokumen diketahui, maka dilakukan proses pengurutan di mana semakin besar nilai W , semakin besar tingkat similaritas dokumen tersebut terhadap kata kunci, demikian sebaliknya. Dari Tabel 1 dan 2 di atas didapat nilai dari masing-masing dokumen  sesuai  dengan  kata  kunci  yang  telah  digunakan,  dan  diperoleh  dokumen  yang memiliki bobot tertinggi ada pada dokumen 4 (D4) dengan total bobot 14,711.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis Sistem Temu Kembali Informasi dengan menggunakan metode TF-IDF maka dapat  ditarik kesimpulan bahwa metode TF-IDF memiliki pembobotan kata
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 54-58
yang  akurat  pada query tertentu  yang  sebelumnya  telah  ditetapkan.  Keakuratan  hasil  dari metode  TF-IDF  ini  terbukti  secara  ilmiah  karena  melalui  perhitungan-perhitungan  dengan rumus yang telah ditunjukkan diatas. TF-IDF juga terbukti berhasil diterapkan pada bidang politik  untuk  mencari  relevansi  artikel  berita  yang  berdasarkan query ,  sehingga  peneltian diatas dapat memudahkan siapa saja yang mau menerapkan metode TF-IDF ke dalam bidang politik. Pada tabel diatas juga dapat ditarik kesimpulan bahwa semakin tinggi akurasi query maka semakin sering pula query tersebut muncul dari dokumen yang ada, dan semakin rendah akurasi query yang ada maka semakin jarang pula query tersebut muncul pada dokumen yang telah  ditentukan  sebelumnya.  Adapun  tahapan-tahapan  sebelum  menentukan query adalah dengan proses tokenisasi, yaitu proses pembagian kata menjadi token-token tertentu. Setelah melalui proses tokenisasi tahap selanjutnya yaitu Stemming , merupakan tahap menghilangkan imbuhan-imbuhan tertentu. Pada tahap terakhir sebelum mendapatkan query adalah tahapan stopwords , yaitu tahapan menghilangkan kata yang tidak memiliki arti seperti yang, di, ke, dll.

## REFERENSI
[1] M. A. Rofiqi, A. C. Fauzan, A. P. Agustin, and A. A. Saputra, “Implementasi Term- Frequency Inverse Document Frequency ( TF- IDF ) Untuk Mencari Relevansi Dokumen Berdasarkan Query ,” J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 58–64, 2019.
[2] Okfalisa and A. H. Harahap, “Implementasi Metode Term Frequency –Inverse Document Frequency (TF-IDF) Dan Maximum  Marginal Relevance Untuk Monitoring Diskusi Online,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 13, no. 2, pp. 151–159, 2016.
[3] W. Saefudin, A. Komarudin, and R. Ilyas, “Visualisasi Kumpulan Berita Dalam Bentuk Peta Digital Dengan Metode Term Frequency - Inverse Document Frequency dan Gazetteer,” pp. 665–670, 2019.
[4] M. Fitri, “Perancangan Sistem Temu Balik Informasi Dengan Metode Pembobotan Kombinasi Tf-Idf Untuk Pencarian Dokumen Berbahasa Indonesia,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2013.
[5] H. W. A. Kesuma, “Penerapan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity dalam Aplikasi Kitab Undang- Undang Hukum Dagang,” 2016.
[6] V. Amrizal, “Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine Similarity  Pada  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Untuk  Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis  Web (Studi Kasus: Hadits Shahih Bukhari-Muslim),” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 149–164, 2018.
[7] Kurniawati,  “Term  weighting  berbasis  indeks  kelas  menggunakan  metode  tf.idf.ics,” Term  Weight. Berbas. Indeks Kelas Menggunakan Metod. TF.IDF.ICSF Untuk Perengkingan Dok. Al-Quran , 2016.
[8] A. A. Maarif, “Penerapan Algoritma TF-IDF untuk Pencarian Karya Ilmiah,” Dok. Karya Ilm. | Tugas Akhir | Progr. Stud. Tek. Inform. - S1 | Fak. Ilmu Komput. | Univ. Dian Nuswantoro Semarang , no. 5, p. 4, 2015.
[9] Y. Yunitasari, “Penerapan Metode Eucliean Distance Untuk Ekstraksi Ciri Dokumen dan Kemiripan Dokumen,” p. 5, 2019.
[10] A.  Winardi,  “Artikel  Skripsi  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri  ANALISIS  PENERAPAN METODE,” Ekon. Akunt. , pp. 1–13, 2016.
[11] F. N. Putra, A. Effendi, and A. Z. Arifin, “Pembobotan Kata berdasarkan Kluster untuk Peringkasan Otomatis Multi Dokumen,” J. Linguist. Komputasional , vol. 1, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[12] F. N. Putra and C. Fatichah, “Klasifikasi jenis kejadian menggunakan kombinasi NeuroNER dan Recurrent Convolutional Neural Network pada data Twitter,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 81–90, 2018.