ANALISIS DATA TEKS MENGGUNAKAN METODE HEURISTIC MATCHING STUDI KASUS : TEKS BAHASA BALI
Ricky Aurelius Nurtanto Diaz Program Studi Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali E-mail : ricky.aurelius@gmail.com

## Abstrak
Teks  mining  merupakan  salah  satu  bidang  Data  Mining  dimana  yang  menjadi  dasar  dalam  proses  mining adalah data yang berupa data teks.  Dengan memanfaatkan text mining maka pola tertentu dalam pencarian bisa  ditemukan  dengan  waktu  atau  proses  yang  lebih  singkat.  Dalam  penelitian  ini,  sebelum  mengarah  ke pencarian  berbasiskan  konten,  maka  perlu  terlebih  dahulu  untuk  dilakukan  proses  penelitian  di  sisi pencarian  dengan  menggunakan  teknik  Heuristic  Matching.  Teknik  ini  diterapkan  dalam  teks  bahasa  Bali, dimana dalam proses pencarian, teknik Heuristic Matching akan bekerja dengan konsep bigram. Hasil dari pengujian  menunjukkan  bahwa  teknik  tersebut  dapat  diterapkan  dalam  pencarian  teks  namun  karena tingkatan  bahasa  Bali  yang  beragam  menyebabkan,  proses  pencarian  hanya  menghasilkan  teks  yang memiliki kemiripan penulisan walaupun berbeda makna.
Kata kunci : Heuristic matching, teks, bahasa Bali

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  pengembangan  sistem  informasi, terdapat  berbagai  teknik  atau  algoritma  yang saling  berkaitan  atau  berhubungan  dalam proses maupun fitur yang dimilikinya. Perkembangan  berbagai  algoritma  atau  teknik yang  digunakan  sangat  mempengaruhi  kinerja sistem  tersebut.  Hal  ini  juga  berpengaruh terhadap  beberapa  bentuk  penelitian  yang dilakukan untuk algoritma atau teknik tertentu. Data  mining  adalah  proses  untuk  penggalian pola-pola  dari  data.  Alasan  utama  untuk menggunakan  data  mining  adalah  untuk membantu  dalam  analisis  koleksi  pengamatan perilaku. Data tersebut rentan terhadap collinearity karena diketahui keterkaitan. Fakta yang  tidak  terelakkan  data  mining  adalah bahwa  subset/set  data  yang  dianalisis  mungkin tidak  mewakili  seluruh  domain,  dan  karenanya tidak  boleh  berisi  contoh-contoh  hubungan kritis  tertentu  dan  perilaku  yang  ada  di  bagian lain dari domain.
Salah  satu  fitur  yang  tersedia  dalam sistem informasi adalah fitur pencarian. Selama ini  proses  pencarian  didasarkan  pada    bentuk pencarian  dasar  berdasarkan  suku  kata  atau yang  sering  dikenal  dengan exact  matching . Disisi  lain  proses  pencarian  data  tidak  hanya berdasar pada suku kata dasar namun juga telah mengarah ke sisi pencarian berdasarkan isi atau konten  atau  makna  dari  dokumen  tertentu.  Hal ini  tentu  mengarah  dengan  salah  satu  bidang
dalam data  mining yaitu text  mining .  Dengan memanfaatkan text  mining maka  pola  tertentu dalam pencarian bisa ditemukan dengan  waktu atau proses  yang lebih  singkat. Pada penelitian sebelumnya,  Arrummaisha  dkk,  melakukan penelitian  dengan  judul  Pemilahan  Artikel Berita dengan Text Mining. Bambang Kurniawan  dkk  juga  melakukan  penelitian serupa  dengan  judul  Klasifikasi  Konten  Berita dengan  Metode  Text  Mining.  Hasil    dari penelitian  ini  menghasilkan sistem  klasifikasi berita    berbasis    web    dengan  menggunakan bahasa    pemrograman    PHP    dan    database MySQL  menunjukkan    bahwa    berita testing bisa  terklasifikasi  secara  otomatis  seluruhnya dengan  bantuan  Naïve  Bayes  Classifier. Mesran  melakukan  penelitian  dengan  judul penelitian Implementasi Algoritma Brute Force dalam Pencarian Data Katalog Buku Perpustakaan.
Dalam  penelitian  ini,  sebelum  mengarah  ke pencarian  berbasiskan  konten,  maka  perlu terlebih  dahulu untuk  dilakukan  proses penelitian di sisi pencarian dengan menggunakan  teknik Heuristic  Matching . Digunakannya  bahasa  Bali    dalam  penelitian ini  disebabkan  keunikan  yang  dimiliki  oleh bahasa Bali dimana terdapat cukup banyak kata dengan  bentuk  yang  sama  namun  berbeda makna  atau  sebaliknya.  Hal  ini  tentu  dapat menjadi  pertimbangan  khusus  yang  dapat  diuji
coba  dalam  teknik Heuristic  Matching untuk proses pencarian teks.

## 2. STRING MATCHING
String matching adalah proses pencarian semua  kemunculan query yang  selanjutnya disebut pattern ke  dalam string yang  lebih panjang  atau  teks.  Dalam  penerapannya  string matching  dibagi  menjadi  dua  yaitu  Exact Matching  dan  Heuristic  Matching  (Mesran, 2014). Exact  matching digunakan  untuk menemukan pattern yang berasal dari satu teks. Contoh  pencarian  exact  mathing  adalah pencarian  kata  “pelajar”  dalam  kalimat  “saya seorang  pelajar”  atau  “saya  seorang  siswa”. Sistem  akan  memberikan  hasil  bahwa  kalimat pertama mengandung kata “pelajar” sedangkan kalimat  kedua  tidak.  Beberapa  algoritma  yang tergolong  dalam  exact  matching  adalah  Brute Force,  Boyer  Moore  dan  Colussi. Heuristic Matching adalah  teknik  yang  digunakan  untuk menghubungkan dua data  terpisah ketika  exact matching  tidak  mampu  melakukan  proses pencarian dengan sesuai.

## 3. HEURISTIC MATCHING
Dalam  proses  Heuristic  Matching  di penelitian  ini,  digunakan  konsep N-gram
Similarity
yang bertujuan untuk membandingkan beberapa string (teks). Metode  ini  menghitung  sejumlah n-gram bersama-sama  seperti  serangkaian n karakter diantara  string.  Sebagai  contoh,  bigram  untuk string  article  adalah  “ar”,  “rt”,  “ti”,  “ic”,  “cl” dan “le”. Untuk trigram pada string yang sama adalah “art”, “rti”, “tic”, “icl”, “cle”.
Selanjutnya akan dilakuan proses perhitungan  kemiripan  dua  string  dengan menggunakan Jaccard Coefficient , yaitu :
(1)
Berikut  adalah  contoh  perbandingan  data string  dari  dua  buah  string  menggunakan  n- gram similarity. Terdapat dua buah string :
a. Artikel : ar, rt, ti, ik, ke, el
b. Arikel : ar, ri, ik, ke, el
dari  dua  string  tersebut  terdapat  4  model bigram  yang  sama  yaitu  : ar,  ik,  ke dan el . Maka perhitungan nilai similarity nya adalah :
Sim (Artikel, Arikel) = 4/7 = 0,57
Dari  hasil  perhitungan  ini  diperoleh  hasil bahwa  dua  buah  string  diatas  memiliki  nilai kesamaan  yang  cukup tinggi karena mendekati 1.

## 4. BAHASA BALI
Bahasa Bali adalah sebuah bahasa Austronesia  dari  cabang  Sundik  dan  lebih spesifik  dari  anak  cabang  Bali-Sasak.  Bahasa ini  terutama  dipertuturkan  di  pulau  Bali,  pulau Lombok  bagian  barat,  dan  sedikit  di  ujung timur  pulau  Jawa.  Di  Bali  sendiri  Bahasa  Bali memiliki  tingkatan  penggunaannya,  misalnya ada  yang  disebut  Bali  Alus,  Bali  Madya  dan Bali  Kasar.  Yang  halus  dipergunakan  untuk bertutur  formal  misalnya  dalam  pertemuan  di tingkat  desa  adat,  meminang  wanita,  atau antara  orang  berkasta  rendah  dengan  berkasta lebih  tinggi.  Yang  madya  dipergunakan  di tingkat masyarakat menengah misalnya pejabat dengan  bawahannya,  sedangkan  yang  kasar dipergunakan  bertutur  oleh  orang  kelas  rendah misalnya  kaum  sudra  atau  antara  bangsawan dengan abdi dalemnya.
Dalam  penggunaan  bahasa  Bali,  didasarkan pada  kata  dasar.  Kata  dasar  (kruna  lingga) adalah  kata  yang  belum  mendapatkan  atau mengalami proses pengimbuhan maupun pengulangan.  Kata  dasar  juga  bisa  diartikan kata yang belum mendapatkan awalan (prefiks),  sisipan  (infiks),  maupun  akhiran (sufiks).  Pengertian  lain  tentang  kata  dasar adalah kata yang belum mendapatkan apa- apa, misalnya belum mendapat imbuhan (afiks), persengauan  (nasalisasi),  atau  dijadikan kata mjemuk sebagai hasil proses pembentukan kata menjadi kata jadian atau kata bersusun.
5. MODEL KONSEPTUAL PENELITIAN
Dalam pelaksanaan penelitian akan dilakukan  beberapa  tahap  yaitu  komponen pertama  adalah  input,  dimana  pada  bagian  ini sistem akan menerima inputan dari user berupa data  teks  dalam  bahasa  Bali.  Teks  tersebut kemudian  akan  disimpan  dalam  database. Selanjutnya,  jika  ada  teks  lain  yang  akan dibandingkan  dengan  teks  yang  telah  ada sebelumnya,  maka  akan  dilakukan  proses perbandingan dengan konsep N-gram Similarity dan  diukur  menggunakan Jaccard Coefficient .  Hasil  akhirnya  adalah  nilai koefisien kemiripan data.

## 6. IMPLEMENTASI PROSES PENCARIAN TEKS BAHASA BALI
Untuk  melakukan  proses  pencarian teks,  digunakan  dua  interface  yang  menjadi interface utama  dalam  penerapan  teknik Heuristic  Matching ini.  Halaman  pertama adalah  halaman  pencarian  seperti  terlihat  pada Gambar 1, dimana halaman ini digunakan oleh pengguna  untuk  memasukkan  teks  dalam bahasa Bali yang akan dicari.

## Gambar  1 Halaman Pencarian
Interface kedua  adalah  halaman yang  berfungsi  untuk  menampilkan  hasil pencarian  berdasarkan Heuristic  Matching , dan  jika  tersedia  teks  lain  yang  memiliki Jaccard  Coefficient yang  cukup  dekat  dengan teks  yang  diinputkan  atau  teks  bermakna  sama maka akan ditampilkan oleh sistem pada urutan kedua dan ketiga.

## Gambar  2 Hasil Pencarian
Berikut  adalah  contoh  pencarian  kata  yang dilakukan. Terdapat dua buah string :
a. Ngajen : Ng, ga, aj, je, en
b. Ngajeng : Ng, ga, aj, je, en, ng
dari  dua  string  tersebut  terdapat  5  model bigram yang sama yaitu : Ng, ga, aj, je, en.
Selanjutnya  akan  dilakuan  proses  perhitungan kemiripan  dua  string  dengan  menggunakan Jaccard Coefficient , yaitu : Sim (Ngajen, Ngajeng) = 5/6 = 0,83
Dari  hasil  perhitungan  ini  diperoleh  hasil bahwa  dua  buah  string  diatas  memiliki  nilai kesamaan  yang  cukup tinggi karena mendekati 1. Dengan nilai kesamaan yang tinggi ini, maka sistem  akan  menampilkan  kata  Ngajeng  pada urutan  kata  teratas,  lalu  diikuti  dengan  pilihan kata  yang  lain  namun  bermakna  sama.  Kata lain  yang  bermakna  sama  ini  disediakan  agar pengguna dapat mengetahui padanan kata yang lain  meskipun  tentu  saja  berbeda  waktu pemakaiannya  (Bahasa  Halus,  Madya  dan Kasar).  Pada  kondisi  berikutnya,  bila  tidak terdapat padanan kata  yang  sama, maka  sistem akan menampilkan hasil pencarian kata dengan Jaccard  Coefficient yang  terdekat  meskipun berbeda  makna.  Sebagai  contoh  adalah  kata Sirah yang berarti Kepala dan Sira yang berarti Siapa.

## 7. ANALISIS PENGUJIAN
Dari proses pengujian data, diperoleh hasil bahwa  heuristic  matching  dapat  digunakan untuk proses pencarian teks dalam bahasa Bali, dengan  kemungkinan  teks  yang  dicari  telah dipelajari  atay  disimpan  sebelumya.  Proses pencarian  dapat  ditambahkan  dengan  alternatif kata  lain  yang  dapat  juga  dijadikan  sebagai pembanding  dengan  teks  utama  yang  dicari, meskipun  memiliki  kemungkinan  besar  akan berbeda makna. Berikut  adalah hasil pengujian data uji yang dilakukan dalam penelitian ini :
Tabel 1. Data Uji Kata Uji Heuristic Matching (Alternatif 1) Heuristic Matching (Alternatif 2) Batis Batis Cokor Jalan Mejalan Melali Basng Basang Masang Hati Ati Pasang Keneh Keneh Mekeneh Getih Getih Leteh Sirah Sirah Sira Maong Baong Meong Bok Bok Mbok Bibi Bibi Bibih Untuk Untu Entu Wayah Wayah Layah Kedek Kedek Bedeg Eling Ngeling Beling
Kata Uji Heuristic Matching (Alternatif 1) Heuristic Matching (Alternatif 2) Ngajen Ngajeng Ngamah Makpak Makpak Lebeng Lebeng Melebengan Nginem Nginem Cegut Nyegut Makpak Sirep Sirep Arep Rebahan Mebahan Ngipi Ngipi Lipi Bapak Bapak Bapa Jait Nyait Pait Jarum Jaum Paum Tebek Tebek, Nebek Lipi Lipi Ngipi Cacing Cacing Cicing Dadang Padang Gadang Pasih Pasih Sapih Nyah Nyah Nyuh Kebus Kebus Kepus Bara Barak Arak Kuning Kuning Nuning Gadang Gadang Padang Gelem Gelem Selem Lek Lek Belek Tua Tua Lua Beler Beler Baler Beneh Beneh Peteng Peteng Siteng Pidan Pidan Selidan Dija Dija Bija Konyang  Iragejakonyang  Konyang Onyan Onyang Konyang Ken Ken Yen Yen Yen Ken Sing Sing Ring Sepit Sepit Linggah Linggah

## 8. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan adalah :
1. Data  teks  bahasa  bali  dapat  digunakan dalam analisis data teks untuk berbagai
keperluan  baik  untuk  tujuan  clustering maupun klasifikasi.
2. Heuristic
Matching memiliki kelemahan  dalam  menemukan  kata yang  memiliki  kemiripan  makna  tetapi berbeda tulisan.
3. Kekurangan  tersebut  dapat  semakin terlihat  jka  diterapkan  dalam  teks bahasa  Bali,  dimana  dalam  penulisan dan  pembicaraan  bahasa  Bali  terdapat perbedaan  tingkat  bahasa  yaitu  : Bahasa Bali Halus, Bahasa Bali Madya dan Bahasa Bali Kasar.
Adapun yang menjadi saran dalam penelitian ini adalah, dalam penelitian selanjutnya, proses pencarian data dapat diatasi dengan menggunakan pencarian mengggunakan  metadata.  Hal  ini  dapat didasarkan  dari  sumber  kata  asli  yang kemudian  dijabarkan  ke  dalam  tingkatan- tingkatan bahasa Bali.

## 9. DAFTAR PUSTAKA
Arrummaisha Adrifina, 2008. Pemilahan Artikel  Berita  Dengan  Text  Mining, Proceeding,  Seminar  Ilmiah  Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2008)
Bambang Kurniawan, 2012. Klasifikasi Konten Berita  Dengan  Metode    Text  Mining,
JURNAL DUNIA TEKNOLOGI INFORMASI Vol. 1, No. 1,2012 Daniel T. Larose,2005. Discovering
Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to Data Mining
Ed.  I.  (2012). JavaScript  untuk  Membangun Website Profesional . Yogyakarta : ANDI
Kusrini,  2009,  Algoritma  Data  Mining,  Andi, Yogyakarta.
Mesran,  2014.  Implementasi  Algoritma  Brute Force  Dalam  Pencarian  Data  Katalog Buku Perpustakaan, Majalah Ilmiah Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah  (INTI) Volume III Mei 2014.
Saputra,  Agus.  (2011). Trik  dan  Solusi  Jitu Pemrograman  PHP. Jakarta  :  Elex  Media Komputindo
Supriyanto,  Aji.  (2007). WEB  dengan  HTML dan XML. Yogyakarta : Graha Ilmu Turban,  Efraim,  et  al.  2005.  Decision  Support Systems  and  Intelligent  Systems  7th  Ed. New Jersey : Pearson Education.