International Journal of Natural Sciences and Engineering. Volume 4 Nomor 3 2020, pp 103-113 P-ISSN: 2615-1383 E-ISSN: 2549-6395 DOI: http://dx.doi.org/10.23887/ijnse.v4i3.30309

## Stemming  Teks  Bahasa  Bali  dengan  Algoritma  Enhanced  Confix Stripping
Ni Wayan Wardani 1* , Putu Gede Surya Cipta Nugraha 2
12 STMIK STIKOM Indonesia, Denpasar, Indonesia *Corresponding author : niwayan.wardani@stiki-indonesia.ac.id

## Abstract
Masih  banyak  yang  mengalami  permasalahan  saat  melakukan  stemming  dimana  belum  mampu  melakukan  stemming dengan  tepat  pada  beberapa  kata  untuk  aturan  peluluhan  prefix  P3,  P4,  P5,  P10,  P11,  dan  P12.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  mengkaji  efektivitas  algoritma  Enhanced  Confix  Stripping  Stemmer  (ECS)  terhadap  stemming  Bahasa  Bali. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  376  akar  kata  dalam  bahasa  Bali  yang  terdiri  dari  240  kata  yang mengandung prefiks, 17 akar kata yang mengandung infiks dan 199 akar kata yang mengandung sufix. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Enhanced Confix Stripping dapat meningkatkan performansi yang sebelumnya memiliki akurasi. dari hanya 77,82% menjadi 96,94% dengan tingkat kesalahan 3,06% dan memperbaiki kesalahan yang semula berjumlah 120 sampai  20  kesalahan.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  ditarik  simpulan  bahwa  algoritma  ECS  Stemmer  dapat memperbaiki kesalahan yang dilakukan oleh metoda Rule Based Approach
Keywords : Bahasa Bali; Stemming; Enhanced Confix Stripping Stemmer

## Abstract
There are still many who experience problems when doing stemming where they are not able to properly stemming a few words  for  the  prefix  kneading  rules  P3,  P4,  P5,  P10,  P11,  and  P12.  The  purpose  of  this  study  was  to  examine  the effectiveness of the Enhanced Confix Stripping Stemmer (ECS) algorithm on Balinese stemming. The data used in this study were 376 root words in Balinese consisting of 240 words containing prefixes, 17 root words containing infixes and 199 root words containing suffixes. The results of this study indicate that Enhanced Confix Stripping can improve performance which previously had accuracy. from only 77.82% to 96.94% with an error rate of 3.06% and correcting the original 120 to 20 errors. Based on the research results, it can be concluded that the ECS Stemmer algorithm can correct errors made by the Rule Based Approach method.
Keywords : Bahasa Bali; Stemming ; Enhanced Confix Stripping Stemmer

## Introduction
Bahasa  daerah  merupakan  bagian  dari  kebudayaan  yang  hidup  dan  berkembang sesuai  dengan  kebutuhan  masyarakat  tersebut (Fallis,  2013) .  Bahasa  daerah  merupakan bahasa  pendukung  bahasa  Indonesia  yang  keberadaannya  diakui  oleh  negara (Rahmat  & Mansyur, 2020; Riani, 2012) . Salah satu Bahasa daerah yang ada di Indonesia adalah Bahasa Bali. Bahasa Bali merupakan bahasa ibu bagi masyarakat etnis Bali memiliki kedudukan dan fungsi yang sangat  penting (Agus  et  al.,  2019) . Bahasa Bali merupakan bahasa Austronesia dari cabang sundik dan lebih spesifik dari anak cabang Bali-Sasak (Nata & Yudiastra, 2017) .
History: Received: 24 August 2020
Revised: 1 September 2020 Accepted: 26 September 2020
Published: 7 October 2020
Publisher: Undiksha Pres s Licensed: This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 License
Bahasa Bali memiliki tiga tingkat penggunaannya yaitu basa bali alus,  basa bali madya dan basa  bali  kasar.  Tata  Bahasa  Bali  sendiri  meliputi  kata  dasar,  pangater  (awalan),  seselan (sisipan)  dan  pangiring  (akhiran)  dalam  sebuah  kalimat (Gede  et  al.,  2020;  Wirayasa  et  al., 2019) . Pangater yaitu imbuhan yang diletakkan di awal kata dasar, pangater terdiri dari : ( a-, ma-,  su-,  ka-,  pa-,  pati-,  pari-,  maka-,  saka-,  kuma-,  sa-,  pa-,  pi-,  dur-,  swa- ) (Bawa  & Jendra,  1981) .  Adapun  contoh  katanya  yaitu:  aukud,  majalan,  sudharma,  kaejuk,  pajalan, patigrepe,  makadadua,  sakabesik,  kumalipan.  Seselan  yaitu  penyisipan  imbuhan  di  dalam kata  dasar,  dalam  Bahasa  Bali  disebut  dengan  seselan  terdiri  dari  :  ( -in-,  -um-,  -  el-,  -er- ) (Bawa & Jendra, 1981) . Adapun contoh katanya: sinurat, sumaur, telapak, gerigi. Pangiring yaitu  imbuhan  yang  diletakkan  di  belakang  kata  dasar,  dalam  Bahasa  Bali  disebut  dengan pangiring  terdiri  dari  :  ( -a,  -e,  -ne,  -ang,-ing,  -in,  -an,  -n,  -wan,  -nyane ) (Bawa  &  Jendra, 1981) .  Keunikan  Bahasa  Bali  menjadikan  perlu  adanya  proses stemming . Stemming adalah teknik untuk mencari bentuk kata dasar dari suatu kata dengan menghilangkan kata awalan, sisipan,  akhiran,  dan  gabungan  kata  tersebut (Amin  &  Razaq,  2018;  Guterres  &  Santoso, 2019;  Maulidi,  2016;  Simarangkir,  2017) .  Selain  itu stemming banyak  digunakan  dalam bidang information  retrieval .  Untuk  menghasilkan  proses  pengembalian  awalan,  sisipan, akhiran  dan  kombinasinya  perlu  mempelajari  morfologi  dari  suatu  bahasa  yang  benar. Morfologi  merupakan  proses  pembentukan  kata  dari  satuan  lain  yang  berupa  kata,  pokok kata, frase, kata dan kata, pokok kata dan kata, pokok kata dan pokok kata (Hidayatullah et al., 2019).
Penelitian  sebelumnya  mengenai stemming Bahasa  Bali  menggunakan  metoda Rule Based  Approach menghasilkan  rata-rata  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  aplikasi  stemming Bahasa  Bali  sebesar  77.82%,  dimana  tingkat  akurasi  pangater  66,25%  (uji  coba  240  kata), tingkat  akurasi  seselan  100%  (uji  coba  17  kata)  dan  tingkat  akurasi  pangiring  67.22%  (  uji coba 119 kata). Pada metoda Rule Based Approa ch masih banyak mengalami permasalahan saat  melakukan stemming dimana  belum  mampu  melakukan stemming dengan  tepat  pada beberapa  kata  untuk  aturan  peluluhan  prefix  P3,  P4,  P5,  P10,  P11,  dan  P12  seperti  yang tercantum  pada  tabel  2  .  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  perbaikan  stemming  dengan menggunakan  algoritma Enhanced  Confix  Stripping  Stemmer (ECS).  Algoritma  ECS Stemmer ini merupakan algoritma perbaikan dari algoritma Confix Stripping (CS) Stemmer. Perbaikan  yang  dilakukan  oleh  ECS  Stemmer  adalah  perbaikan  beberapa  aturan  pada  tabel acuan pemenggalan imbuhan (Tahitoe & Purwitasari, 2010) . ECS Stemmer adalah algoritma perbaikan  dari Confix  Stripping (CS)  yang  digunakan  untuk  metoda stemming Bahasa Indonesia (Fadziah  &  R,  2018) .  Selain  diterapkan  pada  Bahasa  Indonesia,  Algoritma  ECS Stemmer juga diterapkan pada stemming bahasa Jawa yaitu dimana algoritma ECS Stemmer dapat  melakukan  perbaikan  dari  algoritma Nazief  &  Adriani dengan  tingkat  akurasi  97,9% (Hidayatullah et al., 2019) . Berdasarakan jabaran tersebut dapat dirumuskan tujuan penelitian yaitu mengkaji  efektivitas algoritma Enhanced  Confix  Stripping  Stemmer (ECS)  terhadap stemming Bahasa Bali.

## Materials and Methods
Penelitian  ini  diselesaikan  dengan  melalui  tahapan-tahapan  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram ikhtisar penelitian

## a.  Analisa Masalah
Analisa  masalah  dari  penelitian  ini  adalah  berdasarkan  pada  penelitian stemming bahasa  Bali  sebelumnya  yang  menggunakan  metoda Rule  Based  Approach yang  masih banyak  mengalami  permasalahan  dan  bagaimana  pada  penelitian  ini  dilakukan pengembangan atau memodifikasi tabel aturan pemenggalan dari algoritma sebelumnya yaitu Rule Based Approach dengan algoritma ECS Stemmer . Rule Based Approach adalah metoda yang  meluluhkan  prefiks,  infiks  dan  sufiks  dan  sangat  bergantung  pada  penalaran  manusia sebagai expert dalam  memecahkan  masalah (Agus  et  al.,  2019) .  Hasil  pengujian  dengan metoda Rule Based Approach ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian dengan metoda Rule Based Approach
Imbuhan Jumlah Kata Dasar Uji Stemming (Benar) Uji Stemming (Salah) Akurasi Pengater 240 159 81 66,25% Seselan 17 17 0 100% Pangiring 119 80 39 67,22%

## b.  Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  tinjauan  pustaka  yaitu  mengumpulkan  dan mempelajari  literatur,  buku,  artikel,  jurnal  dan  sebagainya  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber seperti perpustakaan, internet, dll.

## c.  Analisa Kebutuhan
Pada  proses  analisa  kebutuhan  dilakukan  pengumpulan  kebutuhan  yang  diperlukan untuk memperkuat data penelitian yang selanjutnya dilakukan pemenuhan semua kebutuhan sebagai  dasar  untuk  proses  pengumpulan  data.  Pada  analisa  kebutuhan  ini  dilakukan
pengumpulan kebutuhan mengenai aturan pemenggalan prefiks pada Bahasa Bali yaitu pada Tabel 2.
Tabel 2. Aturan Peluluhan Prefiks Bahasa Bali Aturan Format Peluluhan Contoh P1 ngV… ng-V… Ngidih : ng-Idih P2 ngC… ngC… Ngwangun : ng-Wangun P3 nV… n-tV… Negul : n-Tegul Nundun : n-Dundun P4 nyA… ny-CA… ny-JA… ny-SA… Nyacad : ny-Cacad Nyaring : ny-Jaring Nyampat : ny-Sampat P5 ngV… ng-V… Ngutang : ng-Kutang Ngambar : ng-Gambar P6 ngaC… nga-CV… Ngamaling : nga-Maling Nganengneng : nga-Nengneng P7 maC… paC… baC… Mapag : Papag Matek  : Batek P8 maC… ma-CV… Makesiab : ma-Kesiab P9 maA… ma-AV… Mayasa : ma-Yasa P10 mV… ma-VA… Mikut : ma-Ikut Mubad : ma-Ubad P11 pV… pa-V… Pileh : pa-Ileh P12 kV… ka-V… Kicen : ka-Icen P13 saC… sa-CV… Sajagat : sa-Jagat P14 saV… sa-V… Sausan : sa-Usan P15 aC… a-C… Adiri : a-Diri P16 aV… a-V… Aukud : a-Ukud P17 praC… pra-C… Prajani : pra-Jani P18 pariC… pari-C… Paribasa : pari-Basa P19 pariV… pari-V… Pariindik : pari-Indik P20 patiC… pati-C… Patigrape : pati-Grape P21 makaC… maka-C… Makasami : maka-Sami P22 makaV… maka-V… Makaukud : maka-ukud P23 sakaC… saka-C… Sakabesik : saka-Besik P24 sakaV… saka-V… Sakaukud : saka-Ukud P25 kumaC… kuma-C… Kumajaum : kuma-Jaum P26 suC… su-C… Sudharma : su-Dharma P27 swaC… swa-C… Swadharma : swa-Dharma P28 durC… dur-C… Durlaba : dur-Laba
Contoh  kasus  yang  tidak  dapat  diselesaikan  dengan  metoda Rule  Based  Approach ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Morfologi yang tidak dapat diselesaikan
Aturan Format Peluluhan Contoh P3 nV… n-tV… Negul : n-Tegul Nundun : n-Dundun P4 nyA… ny-CA… Nyacad : ny-Cacad
Aturan Format Peluluhan Contoh ny-JA… ny-SA… Nyaring : ny-Jaring Nyampat : ny-Sampat P5 ngV… ng-V… Ngutang : ng-Kutang Ngambar : ng-Gambar P10 mV… ma-VA… Mikut : ma-Ikut Mubad : ma-Ubad P11 pV… pa-V… Pileh : pa-Ileh P12 kV… ka-V… Kicen : ka-Icen

## d.  Pengumpulan Data
Data kata yang digunakan pada penelitian ini adalah data kata yang digunakan pada penelitian  sebelumnya  mengenai stemming Bahasa  Bali  menggunakan  metoda Rule  Based Approach yaitu  data  kata  Bahasa  Bali  berjumlah  376  kata  yang  terdiri  dari  240  kata  dasar yang mengandung pangater, 17 kata dasar yang mengandung seselan dan 119 kata dasar yang mengandung  pangiring.  Selain  itu  dataset  yang  akan  digunakan  dalam  proses stemming adalah data kata dasar Bahasa Bali berjumlah 6.124 kata dasar. Pada penelitian sebelumnya, dilakukan  pengujian stemming teks  kata  dasar  pada  pangater,  seselan  dan  pangiring menggunakan  aplikasi stemming kata  dasar  Bahasa  Bali,  dilihat  hasil  pengujian menghasilkan  uji stemming benar  pada  pangater  sebanyak  159  kata  dan  uji stemming salah pada pangater sebanyak 81 kata. Uji stemming benar pada seselan sebanyak 17 kata dan uji stemming salah pada seselan sebanyak 0 kata. Uji stemming benar pada pangiring sebanyak 80 kata dan uji stemming salah pada pangiring sebanyak 39 kata.
e.  Design Sistem

## Gambar 2. Design Sistem
Arsitektur  umum  pada  sistem  pembentukan  akar  kata  dalam  dokumen  teks  Bahasa Bali memiliki beberapa tahapan. Adapun tahapan yang ada dalam sistem sebagai berikut :
1. Input
Pada tahap pertama sistem adalah input dokumen teks Bahasa Bali.

## 2. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing dilakukan  proses  perubahan  bentuk  teks  yang  belum terstruktur  menjadi  teks  yang  terstruktur,  yang  mana  teks  tersebut  disesuaikan dengan kebutuhan aplikasi. Tahap yang dilakukan, yaitu :
a. Filtering
Pada  proses filtering dilakukan  pengambilan  karakter  alfabet  dari  dokumen teks  Bahasa  Bali,  selanjutnya  pada  proses  ini,  dilakukan  penghapusan karakter, tanda baca dan angka.
b. Case Folding Pada  proses case  folding dilakukan  perubahan  untuk  semua  huruf  dalam dokumen  teks  Bahasa  Bali  menjadi  huruf  kecil.  Huruf  yang  dapat  diterima yaitu huruf ‘a’ sampai dengan huruf ‘z’.
c.  Tokenisasi
Proses  ini bertujuan untuk memisahkan setiap kata yang menyusun dokumen menjadi  kata  per  kata  dengan  menandai  karakter  spasi.  Tiap  kata  hasil tokenisasi akan disimpan ke dalam katagori.
3. Process
Algoritma  ECS  merupakan  algoritma  yang  dikembangkan  oleh  (Arifin  & Ciptaningtyas, 2009) dalam penelitian yang berjudul “ Enhanced Confix Stripping Stemmer  and  Ants  Algorithm  for  Classifying  New  Document  in  Indonesian Language ”,  dimana  merupakan  algoritma  perbaikan  dari Confix  Stripping (CS) untuk  Bahasa  Indonesia.  Algoritma  ECS  digunakan  untuk  melakukan  perbaikan dan  menambahkan  terhadap  beberapa  aturan  imbuhan  pemenggalan.  Selain  itu, ECS  digunakan  untuk  melakukan  pengembalian  kata  akhiran  yang  seharusnya tidak  dihilangkan.  ECS  akan  dicoba  dengan  aturan  baru  untuk  Bahasa  Bali dengan  memperbaiki  kesalahan  metoda Rule  Based  Approach untuk stemming kata imbuhan Bahasa Bali.
Proses stemming dari Enhanced  Confix  Stripping (ECS)  ditunjukkan  pada Gambar 2, yaitu :
a.  Memasukkan kata sebagai proses awal.
b.  Kamus memeriksa kata masukan. Jika kata masukan terdapat di dalam kamus maka  dianggap  sebagai  kata  dasar.  Jika  tidak,  maka  dilakukan  proses menghilangkan kata akhiran
c.  Proses  ketiga  adalah  menghilangkan  kata  akhiran  pada  kata  masukan.  Jika hasil  proses  ketiga  menghasilkan  kata  yang  terdapat  di  dalam  kamus,  maka dianggap  sebagai  kata  dasar.  Jika  tidak,  maka  dilakukan  proses menghilangkan kata awalan.
d.  Proses keempat adalah menghilangkan kata awalan. Jika hasil proses keempat menghasilkan kata yang terdapat di dalam kamus, maka dianggap sebagai kata dasar.  Namun,  jika  kata  tidak  terdapat  dalam  kamus,  maka  dilakukan  proses recoding .
e.  Apabila proses recoding kata terdapat dalam kamus, maka proses dihentikan. Proses  recoding  merupakan  proses  pemenggalan  kata  atau  penyusunan kembali kata-kata yang mengalami proses stemming yang berlebih (Pramudita et al., 2018).
f.  Jika  masih  gagal  dilanjutkan  dengan  proses  pengembalian  akhiran  atau  loop pengembalian akhiran.
g.  Jika masih tetap gagal kata akan dikembalikan ke bentuk semula dan dianggap sebagai kata dasar.
Contoh  proses stemming pada  kata  “jemakin”.  Kata  “jemakin”  terlebih  dahulu dicek  dalam  kamus.  Namun,  kata  “jemakin”  tidak  terdapat  dalam  kamus,  maka dilakukan  proses  menghilangkan  kata.  Proses  pertama,  menghilangkan  kata akhiran “in” sehingga kata menjadi “jemak”. Kata “jemak” dicek kembali dalam kamus, karena di dalam kamus terdapat kata “jemak” sehingga proses selanjutnya dihentikan dan dianggap sebagai kata dasar.
Gambar 3. Enhanced Confix Stripping (ECS) Flowchart

## 4. Output
Pada  bagian  pengujian,  akan  menggunakan  semua  dataset  yang  ada  dan dilakukan perbaikan pemenggalan kata yang salah dalam algoritma sebelumnya. Untuk  evaluasi,  menggunakan  akurasi  dari  ECS Stemmer dengan  menggunakan rumus sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑛𝑦𝑎 × 100%
Selain itu, evaluasi juga diukur dari error rate dengan rumus sebagai berikut : 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 100% − 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦

## f. Pengujian

## Pengujian Prefix (Pangater)
Pada tahap ini dilakukan pengujian prefix (pangater) dari teks Bahasa Bali yang telah di masukan.  Sebagai  contoh  “mabaju”  bentuk  dasarnya  “baju”.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan teks kata dasar pangater sebanyak 240 kata dasar.

## Tabel 4 . Pengujian Pengater
Pengater Teks Hasil Stemming a abungkul bungkul ma mabaju baju ka kajagur jagur su subhakti bhakti pa pangayah ngayah pati patikaplug kaplug pari parisolah solah maka makatelu telu saka sakabesik besik kuma kumajaum jaum sa sadurung durung pi pitutur tutur dur durlaba laba swa swabawa bawa ng ngalap alap

## Pengujian Sufiks (Pangiring)
Pada tahap ini dilakukan pengujian sufiks (pangiring) dari teks Bahasa Bali yang telah di  inputkan.  Sebagai  contoh  “jemakin”  bentuk  dasarnya  “jemak”.  Pengujian  dilakukan dengan menggunakan teks kata dasar pangiring sebanyak 119 kata dasar.

## Tabel 5. Pengujian Pangiring
Pangiring Teks Hasil Stemming - a jemaka jemak - e carike carik - ne bapanne bapan - ang dingehang dingeh - in negakin negak - an cenikan cenik - n mejan meja

## Pengujian Infiks (Seselan)
Pada tahap ini dilakukan pengujian infiks (seselan) dari teks Bahasa Bali yang telah di inputkan.  Sebagai  contoh  “sinurat”  bentuk  dasarnya  “surat”.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan teks kata dasar seselan sebanyak 17 kata dasar.

## Tabel 6 .  Pengujian Seselan
Sisipan Teks Hasil Stemming -in- sinurat surat -um- rumaksa maksa -el- telapak tapak -er- keresek kesek

## Results and Discussion
Berdasarkan kelemahan metoda Rule Based Approach untuk stemming kata imbuhan Bahasa  Bali,  maka  perbaikan  yang  dilakukan  algoritma  ECS Stemmer ditunjukkan  pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil pengujian dengan algoritma ECS Stemmer
Imbuhan Jumlah Kata Dasar Uji Stemming (Benar) Uji Stemming (Salah) Akurasi Pengater 240 229 11 95,41% Seselan 17 17 0 100% Pangiring 119 110 9 92,43%
Berdasarkan  Tabel  7,  jumlah  kata  yang  salah  adalah  20  kata.  Dari  pengujian, didapatkan hasil bahwa Algoritma ECS Stemmer dapat melakukan stemming pada kata yang memiliki aturan peluluhan P3, P4, P5, P10, P11 dan P12 walaupun tidak semua kata dengan aturan  peluluhan  tersebut  dapat  di stemming dengan  tepat.  Contoh  kata  yang  tidak  dapat  di stemming dengan tepat adalah kata”kajanang”. Pada kata “kajanang” dicek terlebih dahulu di dalam kamus. Namun, kata “kajanang” tidak terdapat dalam kamus, maka dilakukan proses menghilangkan  akhiran  “-ang”  sehingga  kata  menjadi  kata  “kajan”.  Kata  “kajan”  dicek kembali  dalam  kamus.  Tetapi,  kata  “kajan”  tidak  terdapat  dalam  kamus.  Proses  kedua menghilangkan awalan ”ka-”, sehingga kata menjadi ”janang”. Kata ”janang” dicek kembali dalam  kamus,  namun  kata  ”janang”  tidak  terdapat  dalam  kamus,  maka  kata  awalan  ”ka” dikembalikan lagi menjadi kata ”kajanang” dan dilakukan proses selanjutnya. Proses ketiga, kata  ”kajanang”  dilakukan  recoding  menggunakan  aturan  kaja-n-ang.  Namun  kata  tetap menjadi  ”kajanang”,  sehingga  proses  stemming  gagal  menjadi  kata  ”kaja”.  Contoh  berikut adalah  kata  ”nundun”.  Pada  kata  ”nundun”  dicek  terlebih  dahulu  di  dalam  kamus.  Namun, kata ”nundun” tidak terdapat dalam kamus, maka dilakukan proses menghilangkan akhiran, tetapi  kata  ”nundun”  tidak  terdapat  kata  akhiran,  maka  dilanjutkan  dengan  proses menghilangkan  awalan.  Kata  ”nundun”  tidak  terdapat  awalan,  maka  dilakukan  proses recoding n-Dundun. Namun kata tetap menjadi ”nundun”.
Jadi,  algoritma  ECS Stemmer dapat  memperbaiki  kesalahan  yang  dilakukan  oleh metoda Rule Based Approach yang awalnya 120 kata salah dapat diperbaiki hingga menjadi 20  kata  salah.  ECS Stemmer juga  dapat  meningkatkan  performa  dari  metoda Rule  Based Approach yang  awalnya  memiliki  akurasi  77,82%  menjadi  96,94%.  Peningkatan  performa yang dilakukan oleh ECS Stemmer sebanyak 19,12% dari metoda Rule Based Approach . ECS Stemmer juga  dapat  memperkecil  kesalahan  yang  awalnya  22,18%  menjadi  3,06%.  Namun ECS Stemmer belum mampu secara sempurna melakukan stemming pada beberapa kata yang memiliki aturan peluluhan prefix P3, P4, P5, P10, P11 dan P12. Hasil penelitian ini didukung oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh Rizki  et  al.,  (2019) menunjukkan  bahwa menunjukkan bahwa  algoritma  Enhanched  confix  stripping  (ECS)  adalah  yang  terbaik  untuk  keperluan
pemrosesan  teks  bahasa  Indonesia  dengan  nilai  skor  terbobot  0,648.  Penelitian  yang dilakukan Tahitoe  &  Purwitasari,  (2010) menunjukkan  uji  coba  yang  telah  dilakukan  dan setelah menganalisis hasil pengujian terhadap implementasi metode  corpus based stemming untuk  memperbaiki  kesalahan  stemming  dari  algoritma  ECS  Stemmer  ini  dapat  diambil beberapa  kesimpulan  antara  lain  :  a)  Perbaikan  yang  dilakukan  dapat  memperbaiki  seluruh kesalahan  stemming  yang  dilakukan  oleh  algoritma  ECS  Stemmer.  b)  Untuk  kesalahan overstemming dan understemming, di mana hasil stemming dari suatu term dapat berjumlah lebih dari satu, penggunaan metode corpus based stemming dapat digunakan untuk memilih hasil stemming yang tepat berdasarkan koleksi dokumen yang digunakan.

## Conclusion
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  bahwa  algoritma  ECS Stemmer dapat  memperbaiki  kesalahan  yang  dilakukan  oleh  metoda Rule  Based  Approach yang awalnya  120  kata  salah  dapat  diperbaiki  hingga  menjadi  20  kata  salah.  ECS Stemmer juga dapat  meningkatkan  performa  dari  metoda Rule  Based  Approach yang  awalnya  memiliki akurasi  77,82% menjadi  96,94%. Peningkatan performa yang dilakukan oleh ECS Stemmer sebanyak 19,12% dari metoda Rule Based Approach . ECS Stemmer juga dapat memperkecil kesalahan yang awalnya 22,18% menjadi 3,06%. Namun ECS Stemmer belum mampu secara sempurna  melakukan stemming pada  beberapa  kata  yang  memiliki  aturan  peluluhan  prefix P3, P4, P5, P10, P11 dan P12.

## References
Agus,  M.,  Subali,  P.,  &  Fatichah,  C.  (2019).  Kombinasi  Metode  Rule-Based  Dan  N-Gram Stemming Untuk a Combination  of Methods Rule-Based and N-Gram  Stemming To Recognize  Balinese  Language  Stemmer. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer (JTIIK) , 6 (2). https://doi.org/10.25126/jtiik.201961105
Amin, F., & Razaq, J. A. (2018). Implementasi Stemmer Bahasa Jawa dengan Metode Rule Base Approach pada Sistem Temu Kembali Informasi Dokumen Teks Berhasa Jawa . 978–979.
Arifin, A. Z., & Ciptaningtyas, H. T. (2009). Enhanced Confix Stripping Stemmer and Ants Algorithm for Classifying News Document in Indonesian Language .
Bawa,  I.  W.,  &  Jendra,  I.  W.  (1981). Struktur  Bahasa  Bali .  Pusat  Pembinaan  dan Pengembangan Bahasa.
Fadziah, Y. N., & R, E. F. (2018). Penerapan Algoritma Enchanced Confix Stripping dalam Pengukuran Keterbacaan Teks Menggunakan Gunning Fog Index . 1 (1), 15–24.
Fallis, A. . (2013). Peran Bahasa Indonesia dan Bahasa Daerah Dalam Pendidikan Karakter.
Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689–1699. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Gede,  P.,  Cipta,  S.,  &  Wardani,  N.  W.  (2020).  Stemming  Dokumen  Teks  Bahasa  Bali Dengan  Metode  Rule  Base  Approach. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem Informasi , 7 (3), 510–521. https://doi.org/https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i3.538
Guterres, A., & Santoso, J. (2019). Stemming Bahasa Tetun Menggunakan Pendekatan Rule Based . 8 (November), 142–147. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i2.224
Hidayatullah,  N.,  Aji  Prasetya  Wibawa,  &  Harits  Ar  Rosyid.  (2019).  Penerapan  ECS Stemmer  untuk  Modifikasi  Nazief  &  Adriani  Berbahasa  Jawa. Jurnal  RESTI
(Rekayasa
Sistem Dan Teknologi Informasi) , 3 (3), 343–348.
https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.994
Maulidi,  R.  (2016). Stemmer  untuk  Bahasa  Madura  dengan  Modifikasi  Metode  Enhanced Confix Stripping Stemmer . December .
Nata,  G.  N.  M.,  &  Yudiastra,  P.  P.  (2017).  Stemming  teks  sor-singgih  Bahasa  Bali. E- Proceedings KNS&I STIKOM Bali , 608–612. http://knsi.stikom- bali.ac.id/index.php/eproceedings/article/view/111
Pramudita,  Y.  D.,  Putro,  S.  S.,  &  Makhmud,  N.  (2018).  Klasifikasi  Berita  Olahraga Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dengan  Enhanced  Confix  Stripping  Stemmer. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (3), 269. https://doi.org/10.25126/jtiik.201853810
Rahmat,  &  Mansyur,  U.  (2020).  Pengaruh  Bahasa  Daerah  Terhadap  Pola  Komunikasi Mahasiswa  Fakultas  Sastra  Universitas  Muslim  Indonesia. Jurnal  Pembelajaran Bahasa Dan Sastra Indonesia Berada , 1 (3), 156–160. https://ojs.unm.ac.id/Indonesia/article/view/15189/pdf
Riani.  (2012).  Permasalahan  dalam  Perencanaan  Bahasa  pada  Mayarakat  Multikultur. Madah , 3 (2), 133–140. https://doi.org/https://doi.org/10.31503/madah.v32.
Rizki,  A.  S.,  Tjahyanto,  A.,  &  Trialih,  R.  (2019).  Comparison  of  stemming  algorithms  on Indonesian  text  processing. Telkomnika  (Telecommunication  Computing  Electronics and Control) , 17 (1), 95–102. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v17i1.10183
Simarangkir, M.  S. H. (2017). Studi Perbandingan Algoritma  -  Algoritma Stemming Untuk Dokumen Teks Berbahasa Indonesia. Jurnal Inkofar , 1 (1), 41–47.
Tahitoe,  A.  D.,  &  Purwitasari,  D.  (2010).  Implementasi  Modifikasi  Enhanced  Confix Stripping  Stemmer  Untuk  Bahasa  Indonesia  Dengan  Metode  Corpus  Based Stemming. Jurnal  Ilmiah ,  1–15. http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate- 14255-paperpdf.pdf
Wirayasa,  I.  P.  M.,  Wirawan,  I.  M.  A.,  &  Pradnyana,  I.  M.  A.  (2019).  Algoritma  Bastal: Adaptasi Algoritma Nazief & Adriani untuk Stemming Teks Bahasa Bali. JANAPATI , 8 , 60–69.