## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## ANALISIS PERFORMANSI ENTITY MATCHING DENGAN FUZZY WUZZY PADA ARTIKEL FAIRNESS AI
Indira Salsabila Ardan 1) , Miftakhul Janah Sulastri 2) , Nur Aini Rakhmawati 3)
1,2,3 Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 1,2,3 Jl. Teknik Kimia, Keputih, Sukolilo, Surabaya Email: 1 indi.salsa@gmail.com, 2 janah1448@gmail.com, 3 nur.aini@is.its.ac.id

## Abstract
In today's digital era, finding information on a particular topic is increasingly easy to do through search engines such as Google Scholar or scientific article databases. Google Scholar allows users to find scholarly articles or journals from various fields of science and serves as a personal library that allows users to save selected journals. However, due to the large number of scientific articles, it is often difficult to determine which articles are most relevant to a particular topic and have a high level of accuracy. One of the techniques used to select scientific articles that are relevant to a particular topic is by using entity matching. This research aims to analyze the performance of the entity matching technique using Fuzzy Wuzzy with the addition of blocking stop word removal and size blocking on articles with the theme Fairness in AI. The  entity  matching  technique  is  performed  by  comparing  titles  with  titles,  authors  with  authors,  and  keywords  with keywords. Weighting is applied to titles, authors, and keywords and there are four weighting variations used. Blocking is also applied to increase the speed and efficiency of the entity matching technique. The analysis shows that the weights used in the entity matching technique play an important role in achieving optimal performance. The weight of 0.5 for title, 0.1 for authors, and 0.4 for keywords produces the best performance with accuracy of 71.26%, recall of 48.34%, precision of 92.74%, and f-1 score of 63.56%. In addition, the application of size blocking can significantly speed up the data comparison process, with a running time of 2.56 seconds without sacrificing performance.
Keyword: entity matching, fuzzy wuzzy, blocking, stop word removal, size blocking.

## Abstrak
Dalam era digital saat ini, mencari informasi mengenai topik tertentu semakin mudah dilakukan melalui mesin pencari seperti Google Scholar atau database artikel ilmiah. Google Scholar memungkinkan pengguna untuk menemukan artikel atau jurnal ilmiah dari berbagai bidang ilmu serta berfungsi sebagai perpustakaan pribadi yang memungkinkan pengguna untuk menyimpan jurnal-jurnal terpilih. Namun, karena jumlah artikel ilmiah yang begitu banyak, sering kali sulit untuk menentukan artikel mana yang paling relevan dengan topik tertentu dan memiliki tingkat keakuratan yang tinggi. Salah satu teknik yang digunakan untuk memilih artikel ilmiah yang relevan dengan topik tertentu adalah dengan menggunakan entity matching . Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis performansi dari teknik entity matching menggunakan Fuzzy Wuzzy dengan penambahan blocking stop word removal dan size blocking pada artikel bertema Fairness in AI. Teknik entity  matching dilakukan  dengan  membandingkan title dengan title , authors dengan authors ,  dan keywords dengan keywords . Pembobotan diterapkan pada title , authors , dan keywords serta terdapat empat variasi pembobotan yang digunakan. Blocking juga diterapkan untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi teknik entity matching . Hasil analisis menunjukkan  bahwa  bobot  yang  digunakan  dalam  teknik entity  matching memiliki  peran  penting  dalam  mencapai performa yang optimal. Bobot 0.5 untuk title , 0.1 untuk authors , dan 0.4 untuk keywords menghasilkan performa terbaik dengan accuracy sebesar 71.26%, recall sebesar 48.34%, precision sebesar 92.74%, dan f-1 score sebesar 63.56%. Selain itu, penerapan size blocking dapat mempercepat proses perbandingan data secara signifikan, dengan running time sebesar 2.56 detik tanpa mengorbankan performa.
Kata Kunci: entity matching, fuzzy wuzzy, blocking, stop word removal, size blocking.

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, di era digital, mencari informasi mengenai topik tertentu semakin mudah dilakukan melalui mesin pencari seperti  Google  Scholar  atau database artikel  ilmiah.  Google  Scholar  sendiri  merupakan  mesin  pencari  web  yang menyimpan teks atau metadata dari literatur ilmiah dalam berbagai disiplin ilmu [1]. Mesin pencari ini memungkinkan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
pengguna untuk menemukan artikel atau jurnal ilmiah dari berbagai bidang ilmu [2], serta berfungsi sebagai perpustakaan pribadi  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  menyimpan  jurnal-jurnal  terpilih  dan  mengaksesnya  melalui  menu  My Library yang tersedia di sidebar Google Scholar [1]. Dalam berbagai format publikasi ilmiah yang disajikan oleh Google Scholar, para peneliti dan mahasiswa dapat mengejar karir akademik dan mengembangkan pengetahuan. Namun, karena jumlah artikel ilmiah yang begitu banyak, seringkali sulit untuk menentukan artikel mana yang paling relevan dengan topik tertentu dan memiliki tingkat keakuratan yang tinggi [3].
Salah satu teknik yang digunakan untuk memilih artikel ilmiah yang relevan dengan topik tertentu adalah dengan menggunakan entity matching . Entity matching adalah teknik yang digunakan untuk memilih artikel ilmiah yang relevan dengan  topik  tertentu. Teknik  ini  melibatkan  perhitungan  kesamaan  atau  kemiripan  antara  entitas  yang  terdapat  pada artikel  ilmiah  dengan  topik  yang  sedang  dibahas.  Entitas  yang  dimaksud  adalah  kata-kata  atau  frasa  yang merepresentasikan konsep atau topik tertentu [4]. Dalam pemilihan artikel ilmiah, penulis dapat mengkaji secara langsung dari sumber-sumber dan topik yang relevan dengan permasalahannya, baik yang sejalan ataupun tidak. Namun, penulis harus cermat dan teliti dalam memilih rujukan yang sesuai dengan isu yang diangkat [5]. Proses perhitungan nilai similarity dilakukan dengan menggunalan library fuzzy wuzzy. FuzzyWuzzy merupakan salah satu library Python yang digunakan untuk melakukan pencocokan string dengan pendekatan fuzzy . Konsep pencocokan string fuzzy adalah proses mencari string yang memiliki kesamaan dengan pola yang ditentukan, meskipun tidak sepenuhnya identik. Library ini menggunakan Jarak Levenshtein untuk menghitung perbedaan antara  urutan karakter pada  string. Library FuzzyWuzzy menyediakan  beberapa  metode  untuk  membandingkan string ,  antara  lain FuzzyWuzzy  Ratio , FuzzyWuzzy PartialRatio , FuzzyWuzzy TokenSortRatio , FuzzyWuzzy TokenSetRatio , dan FuzzyWuzzy WRatio . Masing- masing metode memiliki kelebihan dan kekurangan dalam hal penggunaannya, tergantung pada kebutuhan pengguna. Dalam penggunaannya, library FuzzyWuzzy akan mengembalikan skor yang berkisar dari 0 hingga 100. Skor tersebut menunjukkan seberapa mirip kedua string yang dibandingkan, dimana semakin tinggi skor menunjukkan semakin mirip kedua string tersebut [6].
Untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dari teknik entity matching, dapat digunakan teknik blocking untuk mengurangi jumlah pasangan artikel yang harus dibandingkan. Teknik blocking yang akan digunakan adalah stopwords removal dan size blocking. Stopword removal adalah kata-kata yang sangat umum digunakan sehingga tidak memberikan informasi yang berguna dalam analisis data atau pemrosesan bahasa alami seperti "dan", "atau", "yang", dan sebagainya. Stopwords removal dapat dihapus dari teks untuk mengurangi ukuran dokumen dan meningkatkan efisiensi pemrosesan teks sehingga dokumen menjadi lebih fokus pada kata-kata yang lebih penting dan informatif [7]. Size blocking adalah teknik blocking yang dilakukan dengan membatasi jumlah kata atau karakter dalam sebuah dokumen. Teknik ini dapat digunakan untuk membatasi jumlah kata dalam sebuah kalimat atau paragraf, sehingga dapat membantu dalam proses peringkasan teks [8].
Beberapa penelitian telah dilakukan dalam pencarian artikel yang relevan. Penelitian Simple Query Suggestion  untuk Pencarian Artikel Menggunakan Jaccard Similarity[9] berdasar pada variasi kata kunci. Analisis Similarity/Kemiripan Artikel Jurnal Online Terbitan Tahun 2019-2020 di ISI Yogyakarta[10] berdasar pada jurnal online terbitan tahun 2019- 2020. Klasifikasi Multilabel Menggunakan Metode Fuzzy Similarity K-Nearest Neighbor Untuk Rekomendasi Pencarian Artikel Online [11] berdasar pada jumlah artikel online . Implementasi Metode Semantic Similarity untuk Pengukuran Kemiripan Makna antar Kalimat [12].
Dengan melakukan penelitian ini, diharapkan dapat ditemukan cara terbaik untuk memilih artikel ilmiah yang relevan dengan topik tertentu dan meningkatkan efektivitas serta efisiensi teknik entity matching pada artikel bertema Fairness in AI . Artikel ini juga dapat memberikan manfaat bagi para peneliti dan praktisi dalam pengembangan teknologi AI yang adil dan tidak diskriminatif.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari empat tahapan yang dilakukan secara berurutan, yaitu mengumpulkan data, membersihkan dan  memberi  label  pada  data,  melakukan  pencocokan  entitas  ( entity  matching ),  dan  evaluasi  performansi.  Tahapan- tahapan penelitian ini terlihat pada Error! Reference source not found. dan akan dijelaskan lebih detail pada bab ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi Publish  or  Perish 8 dalam  mengumpulkan  data.  Aplikasi  ini  berfungsi  untuk mengumpulkan metadata bibliografi karya ilmiah secara gratis [13]. Data yang dikumpulkan terdiri dari lima puluh artikel mengenai fairness di bidang Artificial Intelligence (AI), yang diambil dari Google Scholar dalam rentang waktu 2018 hingga 2022 dengan kata kunci “ fairness in AI ” . Hasil pengumpulan data disimpan dalam format file Comma Separated Value (CSV), dan setiap artikel mencakup informasi seperti title , authors , year , keywords , dan lain-lain.

## 2.2 Pembersihan dan Pemberian Label pada Data
Dataset dalam format CSV dibersihkan dengan menghapus kolom-kolom yang tidak diperlukan sehingga hanya tersisa kolom title , authors , dan keywords . Kemudian, dilakukan pre-processing pada keseluruhan dataset dengan mengubah semua menjadi huruf kecil agar data seragam. Selanjutnya, menggunakan fuzzy wuzzy , dilakukan perhitungan kemiripan antara tile dengan title , authors dengan authors ,  dan keywords dengan keywords . Weight (bobot) title , authors ,  dan keywords masing-masing diberikan nilai 0, 0.5, dan 0.5. Weight title diberikan nilai 0 karena penilaian kemiripan judul dilakukan secara manual. Setiap baris pada dataset kemudian diberi label yang menunjukkan tingkat kemiripan antara judul artikel yang bersangkutan. Artikel yang tidak mirip diberi label 0, sedangkan artikel yang mirip diberi label 1. Label- label tersebut kemudian digunakan sebagai acuan untuk menghitung accuracy, precision, recall, dan f1-score pada model entity matching . Dataset ini terdiri dari 1225 baris dan 8 kolom secara keseluruhan. Contoh dataset dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Dataset Title1 Title2 Authors1 Authors2 Keywords1 Keywords2 Similarity Label bias  and fairness in machine learning and artificial intelligen ce exploring bias and fairness  in artificial intelligenc e and machine learning algorithms cirillo d,rement eria mj khakurel ub,abdelmou min g,bajrachary a a,rawat db artificial intelligence,bias ,fairness,model development artificial intelligence,detect ion  and  tracking algorithms,machi
ne learning,performa
nce modeling,systems modeling 0.4636850 65 1 how  self- perceive d reputatio n  affects fairness towards humans and artificial artificial intelligenc e  and  the public sectorâ€”a pplications and challenges russo pa,durad oni m,guazzi ni a wirtz bw,weyerer jc,geyer c artificial intelligence,fair ness,reputation, ultimatum game ai  applications,ai challenges,artifici al intelligence,public sector 0.3061554 3
1
Mengumpulkan data Membersihkan dan memberi label pada data
Melakukan pencocokan entitas (entity matching)
Mengevaluasi performansi

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
intelligen ce beyond fairness metrics: roadbloc ks and challenge s for ethical  ai in practice artificial intelligenc e, intersectio nality,  and the  future of  public health
chen j,storcha n v,kurshan e bauer gr,lizotte dj algorithmic fairness,discrimi nation,explainab ility,machine learning,supervi sed learning ai  development,ai ethics,accountabil ity,artificial intelligence,resear ch framework,respon sibility,transparen cy 0.2423412 7 0 artificial intelligen ce in human resources manage ment: challenge s  and  a path forward flexible and adaptive fairness- aware learning  in non- stationary data streams tambe p,cappell i p,yakubo vich v zhang w,zhang m,zhang j,liu z data analysis,decisio n-making tools,hiring  and recruitment,hum an capital,human resource ethics,informati on systems ai fairness,flexible fairness,online classification 0.2521637 43 0 rawls's original position and algorith mic fairness artificial intelligenc e in human resources manageme nt: challenges and  a  path forward franke u tambe p,cappelli p,yakubovic h v algorithmic fairness,original position,veil  of ignorance,veil of uncertainty data analysis,decision- making tools,hiring and
recruitment,huma n  capital,human resource ethics,information systems 0.2204709 14 0

## 2.3 Entity Matching
Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Wuzzy sebagai teknik pengukuran kesamaan antara dua string dalam proses entity matching [14]. Fuzzy Wuzzy adalah metode yang menggunakan teknik fuzzy string matching untuk mencocokkan entitas pada dua sumber data yang berbeda. Proses entity matching dilakukan dengan membandingkan title dengan title , authors dengan authors ,  dan keywords dengan keywords .  Metode Fuzzy  Wuzzy  Token  Set  Ratio dipilih  karena  dapat mengatasi perbedaan urutan token pada suatu string .
Pembobotan juga diterapkan dalam proses entity matching untuk memberikan prioritas pada aspek yang lebih penting. Pembobotan digunakan pada title , authors , dan keywords dan terdapat empat variasi pembobotan yang digunakan secara berurutan, yaitu: (1) 0.33, 0.33, 0.33, (2) 0.5, 0.1, 0.4, (3) 0.4, 0.5, 0.1, dan (4) 0.1, 0.4, 0.5. Selain itu, blocking juga diterapkan untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi proses entity matching .  Hasil entity matching dihitung dengan menggunakan nilai similarity antara  entitas yang dibandingkan.  Semakin tinggi nilai similarity , semakin mirip kedua string yang dibandingkan. Nilai similarity akhir dihitung dengan menggunakan Persamaan 1.
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = (𝑇𝑖𝑡𝑙𝑒 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  ×  𝑇𝑖𝑡𝑙𝑒 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡) + (𝐴𝑢𝑡ℎ𝑜𝑟𝑠 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  ×
𝐴𝑢𝑡ℎ𝑜𝑟𝑠 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡) + (𝐾𝑒𝑦𝑤𝑜𝑟𝑑𝑠 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  ×  𝐾𝑒𝑦𝑤𝑜𝑟𝑑𝑠 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡) (1)

## 2.4 Evaluasi Performansi
Penelitian ini melakukan evaluasi performansi dengan menggunakan beberapa metrik, yaitu accuracy, precision, recall, dan f1-score . Accuracy mengukur seberapa akurat sistem dalam mengenali entitas yang sama antara kedua sumber data, sedangkan precision mengukur seberapa banyak entitas yang diidentifikasi oleh sistem yang benar-benar cocok dengan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
entitas di sumber data lain. Recall , di sisi lain, mengukur seberapa banyak entitas yang diidentifikasi oleh sistem yang benar-benar  ada  di  sumber  data  lain. F1-score merupakan  gabungan  antara precision dan recall yang  memberikan gambaran holistik tentang performansi sistem. Rumus untuk menghitung masing-masing metrik dapat ditemukan pada Persamaan 2, Persamaan 3, Persamaan 4, dan Persamaan 5.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (2)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ×𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (5)
Evaluasi  performansi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  membandingkan  performa  dari entity matching dengan mempertimbangkan berbagai bobot dan perbandingan antara penggunaan blocking dan tanpa blocking . Evaluasi ini bertujuan untuk menemukan bobot entity matching terbaik yang dapat memberikan hasil yang paling optimal dalam menentukan tingkat kemiripan antar artikel yang berkaitan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Weight
Penerapan bobot dilakukan dengan empat variasi guna menemukan bobot yang paling optimal, yaitu sebagai berikut:
a. Title 0.33 , authors 0.33, dan keywords 0.33: Pemilihan weight ini didasarkan pada asumsi bahwa setiap elemen ( title,  authors,  keywords )  memiliki  kontribusi  yang  sama  penting  dalam  menentukan  kesamaan  antara  dua dokumen.
b. Title 0.5, authors 0.1, dan keywords 0.4: Pemilihan weight ini didasarkan pada pertimbangan bahwa informasi mengenai title dan keywords lebih penting daripada informasi mengenai penulis dalam menentukan kesamaan antara dokumen.
c. Title 0.4, authors 0.5, dan keywords 0.1: Pemilihan weight ini didasarkan pada pertimbangan bahwa informasi mengenai authors lebih  penting  daripada  informasi  mengenai keywords dalam  menentukan  kesamaan  antara dokumen.
d. Title 0.1, authors 0.4, dan keywords 0.5: Pemilihan weight ini didasarkan pada pertimbangan bahwa informasi mengenai keywords lebih  penting  daripada  informasi  mengenai title dalam  menentukan  kesamaan  antara dokumen, dan informasi mengenai authors tetap cukup penting.
Dari  keempat  varian  tersebut,  akan  dihasilkan  nilai similarity yang  kemudian  diberi  label  untuk  mengukur performanya. Label  diberikan dengan menggunakan nilai threshold yang diperoleh dari perhitungan peak  value yang ditunjukkan dalam Gambar 2.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Sehingga diperoleh peak value tertinggi yaitu 0.39896 yang akan digunakan sebagai nilai threshold . Selanjutnya nilai similarity yang kurang dari peak value akan dilabeli sebagai 0 karena semakin kecil nilai similarity maka semakin kecil pula kemungkinan artikel tersebut memiliki makna yang sama, contoh hasil pelabelan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Hasil Pelabelan dengan Nilai Threshold Index Title1 Title2 Authors1 Authors2 Keywords1 Keywords2 Similarity  Label 0 transparency ,and,explain ability,of,ai, systems:,eth ical,guidelin es,in,practic e artificial,intel ligence,inters ectionality,,a nd,the,future, of,public,heal th balasubram aniam n,kauppine n m,hiekkane n k,kujala s bauer gr,lizotte dj ai systems,ethica l guidelines,exp lainability,qual ity requirements,t ransparency ajph,apha,am erican,associ ation,health,j ournal,public ,ethics,infrast ructure,polic y,practice 0.404 1 1 transparency ,and,explain ability,of,ai, systems:,eth
ical,guidelin es,in,practic e
fairness,&,fri ends,in,the,da ta,science,era balasubram aniam n,kauppine n m,hiekkane n k,kujala s catania b,guerrini g,accinelli c ai systems,ethica l guidelines,exp lainability,qual ity requirements,t ransparency data- informed automated decision system,divers ity,fairness,n ondiscriminat ion,processin g pipeline 0.399 1
Sehingga dari keempat variasi bobot tersebut didapatkan confussion matrix seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pembobotan title 0.5, authors 0.1, dan keywords 0.4 memberikan hasil terbaik di antara variasi lain dengan accuracy sebesar  71.26%, recall sebesar  48.34%, precision sebesar  92.74%,  dan f-1  score sebesar  63.56%.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  informasi  mengenai title dan keywords pada  artikel  memiliki  pengaruh  yang  lebih  besar  dalam menentukan kesamaan antar artikel, dibandingkan dengan informasi mengenai authors .
3.2 Penerapan Blocking Setelah  memperoleh  nilai weight terbaik,  langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan blocking untuk  meningkatkan performa. Selain accuracy , precision, recall, dan f1-score, running time juga menjadi parameter yang penting. Terdapat dua jenis blocking yang digunakan yaitu stop word removal dan size blocking . Stop word removal diterapkan dengan menghapus kata-kata umum atau biasa yang sering muncul dalam suatu teks, seperti "a", "an", "the", "and", "in", "of", dan sebagainya. Hasil penerapan blocking stop word removal ditunjukkan dalam confusion matrix pada Gambar 4, dengan running time sebesar 2.79 detik.
Gambar 4. Confusion Matrix dari Penerapan Blocking Stop Word Removal
Dalam menerapkan size blocking , dilakukan pemilihan ukuran blok yang sesuai dengan mencoba beberapa nilai dan mengukur  waktu  eksekusi  serta  penggunaan  memori  untuk  memastikan  bahwa  nilai  yang  dipilih  dapat  mempercepat waktu  eksekusi  tanpa  menghabiskan  terlalu  banyak  memori.  Ukuran  blok  yang  akhirnya  dipilih  adalah  100  dengan mempertimbangkan keseimbangan antara waktu komputasi dan performa yang dihasilkan. Hasil penerapan size blocking ditunjukkan dalam confusion matrix pada Gambar 4, dengan running time sebesar 2.56 detik.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3.3 Hasil Implementasi
Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap empat variasi weight sebelumnya , didapatkan bahwa weight terbaik yang menghasilkan performa tertinggi adalah title sebesar 0.5, authors sebesar 0.1, dan keywords sebesar 0.4. Kemudian, performa  dan running  time -nya  dibandingkan  dalam  tiga  skenario,  yaitu  tanpa  blocking,  dengan blocking  stop  word removal , dan dengan size blocking . Perbandingan rinci performa dan running time dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Performa dan Running Time Skenario Performa yang Dihasilkan (%) Running Time (detik) Accuracy Precision Recall F1- Score Weight terbaik tanpa blocking 71.26 48.34 92.74 63.56 2.78 Weight terbaik dengan blocking stop word removal 76.65 57.57 51.66 54.45 2.79 Weight terbaik dengan size blocking 71.26 48.34 92.74 63.56 2.56
Dalam  penelitian  ini, f1-score dianggap  lebih  penting  daripada accuracy , precision, dan recall . Alasannya  adalah karena f1-score memberikan pengukuran yang lebih lengkap dan akurat dibandingkan dengan accuracy , precision, dan recall . Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada ketiga skenario yang diuji, nilai tertinggi f1-score dicapai ketika tidak melakukan blocking dan melakukan size blocking. Kedua skenario tersebut menunjukkan performa yang sama dengan nilai accuracy sebesar 71.26%, precision sebesar 48.34%, recall sebesar 92.74%, dan f1-score sebesar 63.56%. Dilihat  dari running  time, skenario  yang  menggunakan size  blocking memiliki running  time yang  lebih  cepat dibandingkan dengan skenario lainnya. Sementara itu, skenario yang menggunakan blocking stop word removal memiliki running time yang hampir sama dengan skenario tanpa blocking, dengan selisih hanya 0.01. Hal tersebut dikarenakan pada penerapan blocking stop word removal diperlukan waktu untuk mencocokkan setiap kata dengan kamus stop word atau menerapkan aturan pemotongan akhiran dari kata tertentu, sedangkan pada penerapan size blocking, blok ukuran 100 digunakan untuk membatasi jumlah pasangan data yang dibandingkan pada setiap iterasi, sehingga mempercepat proses perbandingan data secara signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa bobot yang digunakan dalam proses entity matching memiliki peran penting dalam mencapai performa yang optimal. Hasil menunjukkan bahwa bobot 0.5 untuk title , 0.1 untuk authors , dan  0.4  untuk keywords menghasilkan  performa  terbaik  dengan accuracy sebesar  71.26%, recall sebesar  48.34%, precision sebesar  92.74%,  dan f-1  score sebesar  63.56%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  informasi  mengenai title dan keywords lebih signifikan dalam menentukan kesamaan antar artikel, dibandingkan dengan informasi mengenai authors . Selain itu, penerapan size blocking dapat mempercepat proses perbandingan data secara signifikan, dengan running time sebesar 2.56 detik tanpa mengorbankan performa. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan teknik-teknik baru untuk meningkatkan performa entity matching lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Setiani Rafika, H. Yunan Putri, F. Diah Widiarti, D. STMIK Raharja Tangerang, M. STMIK Raharja Tangerang, and J. Jendral  Sudirman  No,  “ANALISIS  MESIN  PENCARIAN  GOOGLE  SCHOLAR  SEBAGAI  SUMBER  BARU  UNTUK KUTIPAN,” vol. 3, no. 2, 2017.
[2] “GOOGLE SEBAGAI SUMBER INFORMASI UNTUK MENULIS DI ERA DISRUPSI COVID-19 | Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Banten.” https://dpk.bantenprov.go.id/Layanan/topic/265 (accessed Apr. 02, 2023).
[3] W. Khairiyah, “Nautical : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Pemanfaatan google scholar dalam pemenuhan kebutuhan informasi

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 548-556 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
penelitian mahasiswa prodi perpustakaan dan ilmu informasi Universitas Negeri Padang,” J. Ilm. Multidisiplin Indones. , vol. 1, no. 9, pp. 1058–1071, 2022.
[4] N. Barlaug and J. A. Gulla, “Neural Networks for Entity Matching: A Survey,” ACM Trans. Knowl. Discov. Data , vol. 15, no. 3, 2021, doi: 10.1145/3442200.
[5] “KARYA TULIS ILMIAH DALAM PENGEMBANGAN SUMBERDAYA MANUSIA DI ORGANISASI PEMERINTAH.” https://ppsdmaparatur.esdm.go.id/artikel/karya-tulis-ilmiah-dalam-pengembangan-sumberdaya-manusia-di-organisasi- pemerintah (accessed Apr. 02, 2023).
[6] “FuzzyWuzzy Python library - GeeksforGeeks.” https://www.geeksforgeeks.org/fuzzywuzzy-python-library/ (accessed Apr. 02, 2023).
[7] B. Alhadidi and M. Wedyan, “Hybrid Stop-Word Removal Technique for Arabic Language.,” Egypt. Comput. Sci. J. , vol. 30, pp. 35–38, Jan. 2008.
[8] A.  Jelita,  “Effective  Techniques  for  Indonesian  Text  Retrieval,” Ph.D  Thesis ,  pp.  1–286,  2007,  [Online].  Available: https://researchbank.rmit.edu.au/view/rmit:6312
[9] K. Rinartha, “Simple Query Suggestion Untuk Pencarian Artikel Menggunakan Jaccard Similarity,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 30–34, 2017.
[10] A. Agustiawan, “Analisis Similarity/Kemiripan Artikel Jurnal Online Terbitan Tahun 2019-2020 Di ISI Yogyakarta,” ABDI PUSTAKA J. Perpust. dan Kearsipan , vol. 2, no. 1, pp. 29–43, 2022, doi: 10.24821/jap.v2i1.6984.
[11] W. Lubis, Y. A. Sari, and M. A. Fauzi, “Klasifikasi Multilabel Menggunakan Metode Fuzzy Similarity K-Nearest Neighbor Untuk Rekomendasi Pencarian Artikel Online,” vol. 3, no. 1, pp. 931–939, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[12] G.  U. Abriani  and  M. A. Yaqin,  “Implementasi  Metode  Semantic  Similarity  untuk  Pengukuran  Kemiripan  Makna  antar Kalimat,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 47–57, 2019, doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.15.
[13] N. F. Azkia, “Meta-Analisis Pengaruh Media Pembelajaran Berbasis Digital terhadap Hasil Belajar Matematika,” Feb. 2023, Accessed: Apr. 03, 2023. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/67090
[14] A. D. I. RAHAYU, “Implementasi Fuzzy Mcdm Topsis Pada Functional Design Untuk Mendukung Proses Pengembangan Produk Ventela Public Low,” Sep. 2021, Accessed: Apr. 03, 2023. [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/36264