Sinaga, A. and Nainggolan, S. P. (2023) “Analisis Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma Stemming Arifin-Setiono dan Nazief-Adriani pada Dokumen Teks Bahasa Indonesia”, Sebatik, 27(1).
Submitted:  2022-11-17 Accepted:  2023-01-11 Published:  2023-06-06
DOI:10.46984/sebatik.v27i1.2072

## ANALISIS PERBANDINGAN AKURASI DAN WAKTU PROSES ALGORITMA STEMMING ARIFIN-SETIONO DAN NAZIEF-ADRIANI PADA DOKUMEN TEKS BAHASA INDONESIA
Ardiles Sinaga 1) dan Sahat Pandapotan Nainggolan 2)
1,2 Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Vokasi, Institut Teknologi Del
1, 2 Jl. Jl. Sisingamangaraja, Sitoluama, 22381 E-mail : ardiles.sinaga@del.ac.id 1) , sahat.nainggolan@del.ac.id 2)

## ABSTRAK
Information  Retrieval adalah  suatu  sistem  untuk  menemukan  informasi  yang  dinginkan  oleh  seorang  pengguna  pada sekumpulan informasi yang dinginkannya berdasarkan data-data yang diinputkan oleh pengguna lain sebelumnya ( query ). Information  Retrieval merupakan  suatu  sistem  untuk  melakukan  pencarian,  penyimpanan,  dan  juga  pemeliharaan informasi.  Salah  satu  tahapan  penting  yang  terdapat  di  dalam  suatu information  retrieval adalah  proses stemming . Stemming adalah suatu rangkaian tindakan untuk memperoleh kata dasar ( root atau stem ) dari masing-masing kata dengan mengeliminasi  seluruh  imbuhan  ( affixes )  yang  terdapat  dalam  kata  tersebut  baik  itu  berupa  sisipan  ( suffixes ),  awalan ( prefixes ), serta kombinasi antara awalan dan akhiran ( confixes ) pada kata turunan. Setiap algoritma stemming mempunyai kelebihan  dan  kekurangan.  Secara  umum,  untuk  mengukur  keefektifan  dari  sebuah  algoritma stemming dapat  didasarkan pada  berbagai  parameter  yaitu  keakuratan,  kecepatan  proses,  dan  juga  kesalahan.  Penelitian  ini  membandingkan  dua algoritma stemming yaitu algoritma Nazief Adriani dan algoritma Arifin Setiono untuk mengukur performansi dari masing- masing  algoritma  dengan  melakukan  pengujian  sebanyak  30  dokumen  teks  berbahasa  Indonesia.  Adapun  hasil  pengujian pada  penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa  perbandingan  performansi  algoritma  Nazief  Adriani  lebih  baik  dari  algoritma Arifin Setiono di mana nilai rata-rata akurasi tertinggi dimiliki oleh algoritma Nazief Adriani yakni sebesar 97.73% dengan rata-rata  waktu  proses stemming selama  20.17 detik.  Sedangkan  algoritma  Arifin  Setiono  memiliki  nilai  rata-rata  akurasi sebesar 94.37% dengan rata-rata waktu proses stemming selama 23.32 detik.
Kata Kunci: Information Retrieval, Stemming, Perbandingan, Akurasi, Waktu Proses, Nazief Adriani, Arifin Setiono

## 1. PENDAHULUAN
Pencarian  suatu  informasi  berbasis  digital  saat  ini tidak bisa dipungkiri bahwa itu sudah menjadi kebutuhan untuk  setiap  orang.  Seiring  meningkatnya  penggunaan teknologi  informasi  ditambah  dengan  peningkatan  arus informasi  yang  begitu  pesat,  membuat  pertumbuhan informasi  yang  tersedia  secara  digital  juga  ikut meningkat secara eksponensial. Informasi yang umumnya  dicari  adalah  berupa  sebuah  dokumen.  Untuk memperoleh sebuah dokumen yang dibutuhkan, pengguna  biasanya  menggunakan  sebuah  fasilitas pencarian.  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  atau  yang biasa  disebut Information  Retireval dimana  seorang pengguna  memungkinkan  dapat  menemukan  dokumen yang  dinginkan. Information  Retrieval merupakan  suatu sistem  untuk  melakukan  pencarian,  penyimpanan,  dan juga pemeliharaan informasi. Informasi yang dimaksudkan dalam hal ini salah satunya terdiri dari teks (Hasanah,  2017). Information  Retrieval bekerja  dengan cara  memisahkan masing-masing  dokumen yang mungkin saling berhubungan dari sekumpulan dokumen- dokumen yang sudah ada sebelumnya.
Namun,  sebelum  mengembalikan  hasil  pencarian kepada  pengguna, Information  Retrieval melakukan beberapa  proses.  Salah  satu  proses  penting  yang dilakukan  adalah  dengan  melakukan  transformasi
terhadap  semua  kata  pada  dokumen-dokumen  teks  dan mengubahnya  menjadi  kata  dasar,  biasanya  disebut dengan stemming (Anugrah,  2018). Stemming adalah suatu rangkaian tindakan untuk memperoleh memperoleh kata  dasar  ( root atau stem )  dari  masing-masing  kata dengan  mengeliminasi  seluruh  imbuhan  ( affixes )  yang terdapat  dalam  kata  tersebut  baik  itu  berupa  sisipan ( suffixes ),  awalan  ( prefixes ),  serta  kombinasi  antara awalan  dan  akhiran  ( confixes )  pada  kata  turunan (Wahyudi, 2017). Stemming merupakan pusat dari teknik pemrosesan natural  language untuk  memperoleh informasi  kembali  ( Information Retrieval )  yang  efektif dan efisien (Frakes, 1992).
Setiap algoritma stemming mempunyai kelebihan dan kekurangan. Secara umum, untuk mengukur keefektifitasan  dari  sebuah  algoritma stemming dapat didasarkan  pada  berbagai  parameter  yaitu  keakuratan, kecepatan proses, dan juga kesalahan (Herlingga, 2020). Algoritma stemming bisa  berbeda-beda,  tergantung bahasa  yang  digunakan.  Hal  ini  dikarenakan  oleh morfologi  dari  bahasa-bahasa  tersebut  berbeda-beda (Wibawa,  2020).  Contohnya,  perbedaan  morfologi Bahasa  Indonesia  dengan  Bahasa  Inggris yang menyebabkan algoritma stemming juga berbeda pada dua bahasa  tersebut  (Wahyudi,  2017).  Jika  dibandingkan proses stemming antara  bahasa  Indonesia  dan  bahasa
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Inggris,  tentu  proses stemming bahasa  Indonesia  lebih rumit. Hal ini dikarenakan untuk memperoleh kata dasar yang diinginkan dari sebuah  kata pada bahasa Indonesia harus  mengeliminasi  banyak  jenis  imbuhan  (Agusta, 2009).
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan pada analisis perbandingan algoritma stemming . Diantaranya, penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Latif  Rozi,  dkk  ditemukan  bahwa  algoritma  Vega memiliki  waktu  proses  yang  lebih  kecil  dengan  waktu proses  rata-rata  0,04  detik  sedangkan  untuk  akurasi, algoritma  Nazief  Adriani  diperoleh  nilai  akurasi  yang lebih  besar  dengan  nilai  rata-rata  sebesar  82,84%  (Rozi, 2013).  Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  oleh  Dwi Wahyudi,  dkk  melakukan  uji  perbandingan  pada dokumen  teks  berbahasa  Indonesia  antara  algoritma stemming Nazief  Adriani  dan  juga  algoritma stemming Porter.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  waktu  proses algoritma  Nazief  Adriana  hampir  2  kali  lipat  lebih  lama dibandingkan  dengan  algoritma  Porter.  Sedangkan  hasil terbaik  pada  pengukuran  akurasi,  algoritma  Nazief Adriani  unggul  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  95,26  % (Wahyudi, 2017).
Penelitian ini akan membahas mengenai perbandingan  algoritma stemming antara  algoritma Arifin  Setiono  dengan  algoritma  Nazief  Adriani. Algoritma  Arifin  Setiono  dipilih  sebagai  perbandingan karena  algoritma  tersebut  mempunyai  tingkat  akurasi yang relatif cukup tinggi (Simarangkir, 2017). Untuk itu akan  dilakukan  analisa  algoritma stemming untuk menentukan  algoritma  mana  yang  mempunyai    akurasi serta  waktu  proses  yang  lebih  baik  dalam  menentukan kata dasar pada sebuah dokumen bahasa Indonesia.

## 2. RUANG LINGKUP
Cakupan  permasalahan  yang  akan  dibahas  pada penelitian ini  yaitu  membandingkan algoritma stemming Arifin  Setiono  dan  Algoritma  Nazief  Adriani  pada dokumen  yang  ditulis  dalam  bahasa  Indonesia  untuk mengukur  performansi  yang  lebih  baik  yang  dilihat  dari akurasi dan kecepatan waktu proses dari kedua algoritma tersebut.
Pada penelitian ini, batasan-batasan permasalahannya adalah  yang  pertama,  dokumen  teks  yang  digunakan merupakan  dokumen  teks  dalam  bahasa  Indonesia  yang diambil  pada  media  internet.  Kedua,  jumlah  daftar stopwords sebanyak 758 kata. Ini diambil dari penelitian sebelumnya  (Tala,  2004).  Tidak  ada  penambahan stopswords .  Ketiga,  kamus  kata  dasar  menggunakan sebanyak  28.526  kata  dasar.  Kamus  kata  dasar  tidak ditambahkan.  Dan  keempat,  jumlah  kata  pada  dokumen dibatasi sebanyak 5500 kata.
Rencana  hasil  yang  dinginkan  dari  pembahasan penelitian  ini  yaitu  perbandingan  tingkat  akurasi  dan kecepatan waktu proses stemming pada algoritma Nazief Adriani dan algoritma Arifin Setiono.

## 3. BAHAN DAN METODE
Bahan  dan  metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini akan dijelaskan pada bab ini.

## 3.1 Information Retrieval
Pada  dasarnya, information  retrieval adalah  proses yang dapat digunakan untuk menentukan dokumen yang berada  dalam  koleksi  yang  ditemubalikkan  informasi sesuai dengan keinginan pengguna (Wahyudi, 2017).
Information  Retrieval merupakan  sebuah  sistem yang mempunyai kemampuan dalam mencari, menyimpan,  dan  juga  memelihara  informasi.  Konteks informasi yang dimaksud di sini adalah berupa teks(baik berupa  tangal  dan  numerik),  vidoe,  audio,  gambar,  dan objek multimedia lainnya. (Kowalski, 2000).

## 3.2 Stemming
Proses stemming merupakan  salah  satu  pra- pemrosesan  teks  yang  mengembalikan  kata  ke  bentuk semula  bentuk  dasar.  Sebagian  besar  kata  yang  berasal dari  imbuhan  ( prefix,  suffix,  of  infix )  mengandung:  arti teks.  Oleh  karena  itu,  untuk  mempertahankan  makna teks, proses stemming penting dilakukan diadakan. Pada dasarnya,  algoritma stemming dimulai  dari  algoritma Porter  untuk  bahasa  Inggris.  Uniknya,  setiap  bahasa memiliki  karakteristik  dan  struktur,  khususnya  struktur afiks, sehingga algoritma stemming akan ditransformasikan  menjadi  sesuai  dengan  karakteristik bahasa (Jumadi,2021).
3.3 Algoritma Stemming Nazief-Adriani Algoritma stemming untuk  dokumen  teks  dalam bahasa  Indonesia  yang  banyak  digunakan  dan  populer adalah  algoritma  Nazief-Adriani  (Jumadi,  2021). Tahapan-tahapan
algoritma
stemming
yang
diperkenalkan  oleh  Nazief  dan  Adriani  adalah  berikut ini: (Nugroho, 2017)
1.   Temukan  kata  dalam  kamus  yang  hendak dilakukan stem .  Jika  ada  kata  yang  sama ditemukan  dalam  kamus,  maka  diduga  kata tersebut  sebagai root  word dan  algoritma  akan berhenti.
2.   Membuang Inflection  Suffixes ("-kah",    "-ku",    "- lah",    "-nya",    atau    "-mu").  Jika  ternyata  berupa particles ("-pun", "-tah", "-kah" atau "-lah") maka ulangi  lagi step tersebut  untuk  melakukan penghapusan Possesive Pronouns ("-mu",  "-nya", atau "-ku"), jika ada.
3.   Menghilangkan Derivation  Suffixes ("-kan",  "-i" atau  "-an").  Algoritma  akan  berhenti,  apabila  di dalam kamus terdapat kata. Tetapi, jika tidak ada, lanjutkan ke step 3a.
1) Jika  ternyata "-an"  sudah terhapus dan kata dengan  huruf  terakhir  yang  dimaksudkan adalah "-k",  maka hapus juga huruf terakhir "-k".  Algoritma  akan  berhenti,  apabila  di dalam kamus terdapat kata. Tetapi, jika  kata
itu  tidak  ada  ditemukan  dalam  kamus  maka akan dilakukan langkah 3b.
2) Akhiran  yang  dihapus  ("-kan",    "-i"  atau  "- an") lalu dikembalikan, setelah itu lanjutkan ke step 4.
4.   Menghapus Derivation  Prefix .  Apabila  pada step sebelumnya  atau  ada  sufiks  yang  telah  dihapus pada langkah 3, maka langkah selanjutnya menuju ke step 4a. Tetapi, jika tidak, lanjutkan ke step 4b.
1) Lakukan  pemeriksaan  terhadap  tabel  yang berisi  kombinasi  awalan-akhiran  yang  tidak diizinkan.  Algoritma  akan  berhenti,  apabila ditemukan.  Tetapi,  jika  tidak,  lanjutkan  ke step 4b.
2) For i  =  1  to  3,  jenis  awalan  harus  sudah ditentukan lalu awalan dihapus. Jika ternyata belum  juga  ditemukan root  word ,  maka lanjutkan  ke step 5.  Tetapi,  algoritma  akan berhenti,  apabila  ditemukan.  Catatan:  jika awalan  kedua  dan  awalannya  sama  maka algoritma berhenti.
5.   Lakukan Perekaman ( Recording ).
6.   Apabila  seluruh  proses  sudah  dilakukan  dan sudah  selesai,  namun  belum  berhasil  juga,  maka dapat  diasumsikan  bahwa root  word -nya  adalah kata awal tersebut. Lalu seluruh proses pun dapat dinyatakan selesai..

## 3.4 Algoritma Stemming Nazief-Adriani
Pada  algoritma  ini  akan  didahului  dengan  membaca setiap kata yang ada. Langkah-langkah selanjutnya yang terjadi pada algoritma ini adalah: (Novitasari, 2016)
1.  Memeriksa seluruh bentuk kata yang memungkinkan.  Untuk  masing-masing  kata  yang telah  diperiksa  dapat  diduga  bahwa  kata  terdiri dari  dua  Awalan  ( prefiks )  dan  tiga  Akhiran ( sufiks ).  Apabila  ternyata  pada  saat  pemeriksaan kata  tersebut  tidak  mempunyai  imbuhan  seperti banyaknya imbuhan layaknya formula yang sudah dijelaskan  di  atas,  maka  awalan  ( prefiks )    akan diberi tanda x dan akhiran ( sufiks ) akan diberikan tanda xx pada imbuhan yang ada atau kosong.
2.  Secara  berurutan  akan  dilakukan  pemenggalan dalam Algoritma ini yaitu: AW : AW (Awalan) AK : AK (Akhiran)
KD : KD (Kata Dasar)
1) AW  I,  hasil  pemenggalan  kata  akan disimpan dalam pe1 ( prefiks 1)
2) AW  II hasil  pemenggalan  kata  akan disimpan dalam pe2 ( prefiks 2)
3) AK I hasil pemenggalan kata akan disimpan dalam su1 ( sufiks 1)
4) AK  II,  hasil  pemenggalan  kata  akan disimpan dalam su2 ( sufiks 2)
5) AK  III,  hasil  pemenggalan  kata  akan disimpan dalam su3 ( sufiks 3)
Untuk  masing-masing  langkah  pemenggalan  kata yang  telah  dilakukan  seperti  penjelasan  di  atas biasanya  dilanjutkan  dengan  proses  pengecekan kata  ke  kamus.  Hal  tersebut  untuk  memastikan apakah  kata  yang  dipotong  hasilnya  sudah  sesuai dengan bentuk dasar atau tidak. Apabila proses ini dinyatakan  berhasil  maka  tahapan  ini  selesai  dan proses  selanjutnya  yaitu  pemenggalan  imbuhan tidak perlu dilanjutkan lagi.
3.   Namun,  jika  tetap  juga  tidak  ditemukan  di  dalam kamus,  padahal  proses  pemenggalan  sudah dilakukan sampai AK III, maka proses kombinasi adalah  proses  yang  akan  dilakukan  selanjutnya. Di  mana,  hasil  pemenggalan  kata  tersebut  yaitu kata  dasarnya  akan  dikombinasikan  bersama dengan imbuhan dengan 12 formula berikut ini:
1) KD
2) KD + AK III
3) KD + AK III + AK II
4) KD + AK III + AK II + AK I
5) AW I + AW II + KD
6) AW I + AW II + KD + AK III
7) AW I + AW II + KD + AK III + AK II
8) AW  I  +  AW  II  +  KD  +  AK  III  +  AK  II  + AK I
9) AW II + KD
10) AW II + KD + AK III
11) AW II + KD + AK III + AK II
12) AW II + KD + AK III + AK II + AK I
Untuk  kombinasi  a,  b,  c,  d,  h,  dan  l  sudah dilakukan pemeriksaan pada langkah sebelumnya, karena itu merupakan kombinasi dari hasil proses pemenggalan  secara  bertahap  itu.  Jadi,  tinggal  6 kombinasi  lagi  yang  perlu  dikerjakan  yaitu kombinasi  e,  f,  g,  i,  j,  dan  k.  Jika  proses-proses kombinasi yang dikerjakan itu ternyata ada, maka tidak  diperlukan  lagi  proses  pemeriksaan  pada kombinasi yang lainnya.
Dibutuhkan  proses  terhadap  12  kombinasi  di  atas, karena  bisa  saja  terjadi  fenomena oversteamming pada algoritma  proses  pemenggalan  imbuhan.  Hal  ini merupakan kelemahan yang mengakibatkan pemenggalan bagian kata yang pada dasarnya merupakan milik  dari  kata  dasar  itu  sendiri  yang  mungkin menyerupai imbuhan sejenis yang ada. Demikian halnya untuk  12  kombinasi  itu,  pemenggalan  kata  yang  telah terlanjur  terjadi,  dapat  dilakukan    pengembalian  kata sesuai dengan posisinya.

## 3.5 Analisis Kebutuhan Data
Tahapan  awal  dari  analisis  sistem  adalah  analisis kebutuhan data. Data-data yang diinputkan itu adalah:
1. Data  dokumen  teks  berbahasa  Indonesia  diambil dari  media  internet  dengan  cara  melakukan pencarian  dokumen  teks  dengan  berbagai  jenis kategori  dokumen.  Isi  dokumen  teks  tersebut
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
kemudian  disalin  ke  dalam notepad untuk dijadikan sebagai data testing.
2. Jumlah  daftar stopwords sebanyak  758  kata.  Ini diambil dari penelitian sebelumnya (Tala, 2004).
3. Data berupa kumpulan kata dasar dalam dokumen teks  bahasa  Indonesia  yang  digunakan  untuk proses stemming merupakan  daftar  kata  dasar yang  dijadikan  sebagai  kamus.  Kamus  kata  dasar berbahasa  Indonesia  ini  dibatasi  jumlahnya sebanyak 28.526 kata dasar.

## 3.6 Metode pengujian
Untuk  menguji  sistem  yang  sudah  dibuat  pada penelitian  ini  digunakan  data  uji  yang  sudah  dibuat sebelumnya.  Pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengukur akurasi  dari  kedua  algoritma  yaitu  membandingkan bentuk kata hasil proses stemming dengan kata yang ada dalam kamus dan juga untuk mengukur kecepatan kedua algoritma terkait dengan waktu eksekusi ( execution time ) pada saat proses eksekusi berlangsung.
Di  bawah  ini  adalah  formula  (1)  yang  digunakan untuk mengukur akurasi (Wahyudi, 2017) yaitu:

## 4. PEMBAHASAN
Bagian ini dijelaskan tentang tahapan yang dilakukan pada penelitian, diantaranya:

## 4.1 Pengujian Sistem
Proses  pengujian  algoritma  dapat  dilihat  dengan menganalisis  nilai  yang  dihasilkan  yaitu  durasi pemrosesan  dan  akurasi  yang  diperoleh  dari  inputan banyaknya jumlah kata pada dokumen teks dengan hasil proses stemming yang tidak sesuai.

## 4.1.1 Skenario Pengujian
Skenario  pengujian  dilakukan  dengan  menguji sebanyak  30  dokumen  teks  di  mana  jumlah  kata  pada masing-masing  dokumen  berbeda-beda.  Hasil  keluaran yang  diharapkan  berupa  teks  hasil  proses stemming , kemudian  proses  selanjutnya  adalah  menghitung  jumlah kata  hasil  proses stemming yang  tidak  sesuai  dari  kedua algoritma stemming tersebut.
4.1.2 Pengujian
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  meninjau  dua algoritma  berbeda  yang  menggunakan  dokumen  dengan ukuran jumlah kata yang sama. Algoritma pertama yang akan  diuji  adalah  algoritma  Nazief  Adriani  lalu kemudian  algoritma  Arifin  Setiono.  Langkah  pengujian ini dilakukan untuk mengukur kecepatan serta menganalisis ketetapan (akurasi) masing-masing algoritma dalam menemukan kata dasar dari sebuah teks di dalam dokumen.
Untuk  menguji  kecepatan  algoritma  dilakukan dengan  cara  mengukur  waktu  eksekusi  ( execution  time) algoritma  pada  saat  melakukan  proses stemming dengan menggunakan  satuan microtime .  Sementara  pengujian akurasi  algoritma  dilakukan  dengan  menghitung  jumlah kata  yang  berhasil  di stem dengan  benar  lalu  dibagi dengan  jumlah  kata  yang  berhasil  di stem kemudian  di kali dengan seratus.

## 4.2 Hasil Pengujian
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  30  dokumen teks  berbahasa  Indonesia,  maka  dilakukan  analisa  hasil pengujian  untuk  kedua  algoritma stemming yang ditampilkan pada penjelasan berikut.
4.2.1 Hasil Pengujian Algoritma Nazief & Adriani Hasil  pengujian  algoritma stemming Nazief  Adriani terhadap  30  dokumen  teks  berbahasa  Indonesia  yang dapat kita lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian algoritma Nazief Adriani
No. Dokumen Teks Jumlah Kata Waktu Proses (det) Akurasi (%) 1 algoritma.txt 257 8.37 99.35 2 antarmuka_grafis.txt 58 1.11 100 3 bluemoon.txt 263 2.73 98.95 4 ergonomi.txt 475 13.27 96.48 5 forensik.txt 600 16.81 97.61 6 garis_waktu.txt 350 9.34 96.09 7 gubernur_jambi.txt 326 14.05 98.65 8 habibie.txt 810 21.54 97.62 9 it.txt 195 5.09 99.03 10   jendela_dunia.txt 128 1.63 100 11   jenis_sampah.txt 227 3.97 96.04 12   kalau_cinta_melekat.txt 1157 22.41 99.37 13   latar_belakang.txt 301 9.9 97.16 14   legenda_telaga_warna.txt 569 12.33 97.99 15   keledai_membaca.txt 180 4.05 100 16   motivasi_belajar.txt 1488 40.94 97.15 17   nyanyian.txt 660 19.39 97.80 18   peduli_lingkungan.txt 186 3.56 99.06 19   pengantar.txt 381 7.92 97.09 20   percayakan_padaku.txt 5371 141.05 97.16 21   professional.txt 2269 50.42 98.40 22   revolusi_teknologi.txt 315 7.25 95.73 23   ronaldo.txt 1385 25.36 99.03 24   senjata_menulis_buku.txt 504 14.84 97.85 25   sepakbola.txt 214 4.72 97.25 26   setelah_berpikir.txt 1508 26.34 93.60 27   soekarno.txt 2383 69.23 97.48 28   suatu_malam.txt 274 5.47 95.65 29   teluk_jailolo.txt 1297 28.02 96.27 30   touchscreen.txt 611 13.93 98.12
Berdasarkan  tabel  1  kita  dapat  melihat  hasil  uji terhadap  30  dokumen,  di  mana  ditemukan  3  hasil pengujian  yang  memiliki  nilai  akurasi  mencapai  100%.
Pengujian itu dilakukan
pada dokumen antarmuka_grafis.txt  dengan  jumlah  kata  257,  dokumen jendela_dunia.txt  dengan  jumlah  kata  128,  serta dokumen keledai_membaca.txt dengan jumlah kata 180.

## 4.2.2 Hasil Pengujian Algoritma Arifin Setiono
Berikut  ini  adalah  hasil  pengujian  algoritma stemming Arifin  Setiono  terhadap  30  dokumen  teks berbahasa Indonesia yang dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Hasil pengujian algoritma Arifin Setiono
No. Dokumen Teks Jumlah Kata Waktu Proses (det) Akurasi (%) 1 algoritma.txt 257 13.24 96.13 2 antarmuka_grafis.txt 58 0.7 100 3 bluemoon.txt 263 5.32 96.84 4 ergonomi.txt 475 14.74 92.58 5 forensik.txt 600 20.29 93.13 6 garis_waktu.txt 350 8.56 96.65 7 gubernur_jambi.txt 326 22.46 93.72 8 habibie.txt 810 34.46 94.59 9 it.txt 195 3.49 93.20 10   jendela_dunia.txt 128 1.17 94.34 11   jenis_sampah.txt 227 3.76 94.06 12   kalau_cinta_melekat.txt 1157 22.17 95.14 13   latar_belakang.txt 301 8.19 94.89 14   legenda_telaga_warna.txt 569 10.14 94.31 15   keledai_membaca.txt 180 5.2 100 16   motivasi_belajar.txt 1488 43.45 92.39 17   nyanyian.txt 660 23.99 90.11 18   peduli_lingkungan.txt 186 2.9 98.11 19   pengantar.txt 381 5.92 97.77 20   percayakan_padaku.txt 5371 150.25 94.79 21   professional.txt 2269 48.17 93.88 22   revolusi_teknologi.txt 315 8.41 94.51 23   ronaldo.txt 1385 30.55 91.62 24 senjata_menulis_buku.txt 504 10.28 96.57 25 sepakbola.txt 214 5.3 88.99 26 setelah_berpikir.txt 1508 31.7 93.31 27 soekarno.txt 2383 102.42   93.89 28 suatu_malam.txt 274 4.93 89.57 29 teluk_jailolo.txt 1297 37.23 94.10 30 touchscreen.txt 611 20.3 94.98
Berdasarkan  tabel  2  kita  dapat  melihat  hasil  uji terhadap  30  dokumen,  di  mana  ditemukan  2  hasil pengujian  yang  memiliki  nilai  akurasi  mencapai  100%.
Pengujian
itu dilakukan
pada dokumen
antarmuka_grafis.txt  dengan  jumlah  kata  257,  serta dokumen keledai_membaca.txt dengan jumlah kata 180.

## 4.2.3 Hasil Rata-Rata Pengujian Algoritma
Berdasarkan  hasil  pengujian  Nazief  Adriani  yang ditunjukkan  pada  tabel  1  dan  algoritma  Arifin  Setiono yang  ditunjukkan  pada  tabel  2,  bila  total  waktu  proses dan  total  akurasi  untuk  masing-masing  algoritma  dibagi dengan  banyaknya  data  pengujian  yakni  30  dokumen,
maka  diperoleh  nilai  rata-rata  waktu  proses  dan  juga akurasi  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  1  dan  gambar  2 berikut ini:

## Gambar 1. Grafik hasil rata-rata waktu proses algoritma
Berdasarkan  data  pada  gambar  1  ditunjukkan  bahwa nilai  waktu  rata-rata  yang  paling  kecil  pada  saat  proses stemming berlangsung  dimiliki  oleh  algoritma  Nazief Adriani  dengan  waktu  proses  sebesar  20.17  detik sementara  algoritma  Arifin  Setiono  memiliki  waktu proses rata-rata sebesar 23.32 detik.

## Gambar 2. Grafik hasil rata-rata akurasi algoritma
Berdasarkan data grafik pada gambar 2 dapat terlihat bahwa  nilai  rata-rata  yang  paling  besar  terkait  dengan akurasi stemming dimiliki oleh algoritma Nazief Adriani dengan  nilai  akurasi  mencapai  97.73  %  sementara algoritma  Arifin  Setiono  memiliki  rata-rata  nilai  akurasi mencapai 94.37%.

## 4.2.4 Analisa Kesalahan Hasil Stemming
Tingkat  kesalahan  yang  dihasilkan  saat  proses stemming dilakukan  pada  kedua  algoritma  memiliki perbedaan yang diakibatkan oleh perbedaan karakteristik dari masing-masing algoritma ketika algoritma melakukan stemming pada  setiap  kata.  Beberapa kesalahan  yang  ditemui  adalah  kesalahan  dalam pengetikan kata, orang, adanya nama tempat, istilah, dan juga  bahasa  asing  yang  memiliki  kesamaan  term  dalam aturan  pemenggalan  kata  baik  itu  pada  algoritma stemming yang  menggunakan  aturan  imbuhan  atau  juga
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
algoritma  yang  menggunakan  kamus.  Berikut  ini beberapa kesalahan hasil stemming yang ditemukan pada dokumen yang telah diuji.
1. Kesalahan stemming akibat kesalahan pada pengetikan  kata  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  3 berikut ini:
Tabel 3. Kesalahan stemming akibat kesalahan pada pengetikan kata
2. Kesalahan stemming untuk  nama  tempat,  istilah,  dan nama  orang  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4  berikut ini;
Tabel 4. Kesalahan stemming untuk nama tempat, istilah, dan nama orang
No. Kata
Hasil Stemming Seharusnya 1 bali bali tetap 2 kuba ba tetap 3 maluku malu tetap 4 dimas mas tetap
3. Kesalahan stemming untuk  bahasa  asing  yang  dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini
Tabel 5. Kesalahan stemming untuk bahasa asing
No.  Kata Hasil Stemming Seharusnya 1 diinputkan   diinputkan bukan kata dasar bahasa asing 2 diposting diposting bukan kata dasar bahasa asing 3 die e tetap
Selain  beberapa  bentuk  kesalahan  yang  telah diuraikan  diatas,  terdapat  juga  kesalahan  yang  umum ditemui  pada  sebuah  algoritma stemming .  Kesalahan tersebut yakni Overstemming , Understemming ,
Unchange ,  dan Spelling  Exception .  Berikut  beberapa kesalahan  hasil stemming pada  bentuk  ini  yang ditemukan  pada  dokumen  yang  telah  diuji  dan  dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Kesalahan hasil stemming karena pemenggalan kata Term Hasil Stemming Seharusnya Jenis Kesalahan tersedia dia sedia overstemming kekurangannya   rang kurang overstemming tangan tang tangan overstemming disebarkan bar sebar overstemming disebakan bab sebab overstemming membacakan bacak baca understemming disegani segani segan understemming terancam rancam ancam understemming diragukan raguk ragu understemming melarikan larik lari understemming memiliki memiliki milik unchange tindakan tindakan tindak unchange pemanfaatan pemanfaatan   manfaat unchange kutuangkan kutuangkan tuang unchange mengoleksi mengoleksi koleksi unchange menangani angan tangan spelling exception peralatan ralat alat spelling exception pengukuran kukur ukur spelling exception perancangan ancang rancang spelling exception mengalami kalam alami spelling exception

## 5. KESIMPULAN
Perbandingan performansi algoritma stemming Nazief  Adriani  lebih  baik  dari  algoritma  Arifin  Setiono dengan  rata-rata  nilai  akurasi  mencapai  97,73  persen serta  rata-rata  waktu  proses  sebesar  20,17  detik. Sementara algoritma Arifin Setiono hanya memiliki rata- rata  nilai  akurasi  sebesar  94,37  persen  serta  rata-rata waktu  proses  sebesar  23,32  detik.    Akurasi  juga  dapat dipengaruhi oleh kesalahan stemming yang terjadi akibat kesalahan  pengetikan  kata,  kesalahan stemming untuk nama  tempat,  istilah,  dan  nama  orang,  kesalahan stemming untuk  bahasa  asing,  dan  yang  terakhir kesalahan stemming karena  pemenggalan  kata.Akurasi juga dapat dipengaruhi oleh kesalahan steming

## 6. SARAN
Perlu dilakukan modifikasi pada setiap algoritma agar dapat  mengurangi  tingkat  kesalahan,  yakni  dengan menyempurnakan  aturan  pemenggalan  imbuhan  baik  itu berupa partikel, awalan, akhiran, maupun sisipan.
Penggunaan  kamus  kata  dasar  mempengaruhi  hasil akurasi stemming. Semakin besar jumlah kata dasar yang
No   Kata Seharusnya Hasil Stemming Kata Dasar 1   teknisya teknisnya teknisya teknis 2   penyelesaianya   penyelesaiannya   penyelesaianya   selesai 3   kecerahana kecerahan kecerahana cerah 4   keamaan keamanan ama aman 5   mengijinkan mengizinkan mengijinkan izin
6   pengabungan penggabungan pengabungan gabung 7   kepolisan kepolisian kepolisan polisi 8   mapun maupun ma mau 9   didupnya hidupnya dup hidup 10   tidakan tindakan tidak tindak 11   pengerak penggerak erak gerak 12   mengulan mengulang ulan ulang 13   jaman zaman jam zaman 14   tingi tinggi tingi tinggi 15   telfon telepon fon telepon 16   eku aku e aku 17   kenyatan kenyataan kenyat nyata
digunakan  pada  kamus  akan  semakin  baik  juga  hasil stemming yang didapatkan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Agusta,  L.  (2009),  Perbandingan  Algoritma  Stemming Porter  dengan  Algoritma  Nazief  &  Adriani  untuk Stemming  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia. Konferensi  Nasional  Sistem  dan  Informatika, KNS&I09-036.
Anugrah,  I.  G.,  Rosyid,  H.  (2018),  Penerapan Information  Retrieval  Menggunakan  Pemodelan Topik  Pada  Deskripsi  Portal  Multimedia.  Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 2(1), 48-54.
Frakes,  W.  B.  (1992),  Information  Retrieval  Data Structure  and  Algorithms.  New  Jersey:  Prentice- Hall.
Hasanah,  N.  (2017),  Sistem  Pencarian  Skripsi  Berbasis Information  Retrieval  di  FASTIKOM  UNSIQ. Jurnal PPKM, 1(1), 105-113.
Herlingga, A. C., Prismana, P. E. IGL., Prehanto, D. R., Dermawan,  D.  A.  (2020),  Algoritma  Stemming Nazief  &  Adriani  Dengan  Metode  Cosine Similarity  Untuk  Chatbot  Telegram  Terintegrasi Dengan  E-layanan.  Journal  of  Informatics  and Computer Science,  02(01), 19-26.
Jumadi,  J.,  Maylawati,  D.  S.,  Pratiwi1,  L.  D,  M., Ramdhani,  A.  (2021),  Comparison  of  Nazief- Adriani  and  Paice-Husk  algorithm  for  Indonesian text  stemming  process.  The  5th  Annual  Applied Science  and  Engineering  Conference  (AASEC
2020), 1098, IOP Publishing.
https://doi:10.1088/1757-899X/1098/3/032044
Kowalski,  G.  J.  (2000),  Information  Storage  and Retrieval  systems:  Theory  and  Implementation.
United States. Novitasari, D. (2016), Perbandingan Algoritma Stemming  Porter  Dengan  Arifin  Setiono  Untuk Menentukan  Tingkat  Ketepatan  Kata  Dasar.  Jurnal String, 1(2), 120-129.
Nugroho,  H.  T.  (2017),  Pengaruh  Algoritma  Stemming
Nazief-Adriani Terhadap Kinerja Algoritma Winnowing  Untuk  Mendeteksi  Plagiarisme  Bahasa Indonesia.  ULTIMA  COMPUTING:  JURNAL SISTEM KOMPUTER, IX(1), 36-40.
Rozi,  M.  L.  (2013),  Implementasi  dan  Analisis Perbandingan  Algoritma  Stemming  Nazief  & Adriani  dengan  Algoritma  Stemming  Vega  dalam Information  Retrieval System. Universitas Telkom, Bandung.
Simarangkir,  M.  S.  H.  (2017),  "Studi  Perbandingan Algoritma-Algoritma  Stemming  untuk  Dokumen Teks Bahasa Indonesia. Jurnal Inkofar, 1(1), 41–47. Tala  F.  Z.  (2004),  A  Study  of  Stemming  Effect  on Information Retrieval in Bahasa Indonesia. Netherland, Universiteit van Amsterdam
Wahyudi,  D.,  Susyanto,  T.,  Nugroho,  D.  (2017), Implementasi  Dan  Analisis  Algoritma  Stemming Nazief  &  Adriani  Dan  Porter  Pada  Dokumen Berbahasa  Indonesia.  Jurnal  Ilmiah  SINUS,  15(2), 49-56.
Wibawa,  A.  P.,  Dwiyanto,  F.  A.,  Zaeni,  I.  A.  E, Nurrohman,  R.  K.,  Afandi,  AN.  (2020),  Stemming javanese  affix  words  using  Nazief  and  Adriani modifications.  JURNAL  INFORMATIKA,  14(1), 36-42.