## PENERAPAN LATENT SEMANTIC INDEXING PADA SISTEM TEMU BALIK INFORMASI PADA UNDANG-UNDANG PEMILU BERDASARKAN KASUS
Agung Hasbi Ardiansyah 1 , Kurnia Paranita Kartika 2 , Saiful Nur Budiman 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jl. Majapahit No. 2-4, Kota Blitar, Indonesia agunghasbi13@gmail.com

## ABSTRAK
Laporan dugaan pelanggaran merupakan laporan  yang disampaikan secara tertulis  oleh pelapor kepada pengawas pemilu tentang dugaan terjadinya pelanggaran pemilu. Ketika mendapat temuan atau laporan dugaan kasus pelanggaran pemilu, pengawas pemilu akan melakukan klarifikasi dan pencarian bukti-bukti yang cukup sebelum menentukan temuan atau laporan tersebut termasuk kedalam pelanggaran atau tidak. Pada saat proses klarifikasi, pengawas pemilu mencari pasal yang kemungkinan dilanggar pada temuan atau laporan yang masuk. Banyaknya pasal rujukan untuk masing-masing kasus pada temuan atau laporan terkadang menghambat pekerjaan petugas pengawas pemilu, sehingga dibutuhkan sebuah alat bantu untuk mempercepat proses pencarian pasal berdasarkan kasus pelanggaran. Pada penelitian ini, sistem temu balik informasi digunakan untuk mencari pasal-pasal pada undang-undang nomor 10 tahun 2016 yang relevan pada suatu kasus berdasarkan deskripsi  kasus.  Pada  penelitian ini digunakan metode Latent Semantic  Indexing (LSI).  LSI menggunakan teknik Singular Value Decomposition (SVD) untuk mereduksi dimensi. Pada penelitian ini digunakan 37 pasal, dan 4 kasus atau  deskripsi  pelanggaran  sebagai query .  Sistem  menerima  masukkan  berupa query atau  deskripsi  kasus  pelanggaran kemudian menghitung dan menentukan pasal yang terkait. Tingkat keberhasilan dari metode ini untuk menemukan hasil pencarian yang relevan dapat dilihat melalui besar 100% untuk recall , 70% untuk precision dan 82% untuk f-measure .
Kata Kunci: latent semantic indexing, sistem temu balik informasi , cosine similarity , tf -idf

## 1. PENDAHULUAN
Laporan dugaan pelanggaran adalah laporan yang disampaikan  secara  tertulis  oleh  pelapor  kepada pengawas pemilu tentang dugaan terjadinya pelanggaran pemilu.  Ketika  mendapat  temuan  atau  laporan  dugaan kasus  pelanggaran  pemilu,  pengawas  pemilu  akan melakukan  klarifikasi  dan  pencarian  bukti-bukti  yang cukup sebelum menentukan temuan atau laporan tersebut termasuk  kedalam  pelanggaran  atau  tidak.  Pada  saat proses klarifikasi, pengawas pemilu mencari pasal yang kemungkinan dilanggar pada temuan atau laporan yang masuk. Banyaknya pasal rujukan untuk masing-masing kasus pada temuan atau laporan terkadang menghambat pekerjaan petugas pengawas pemilu, sehingga dibutuhkan sebuah alat bantu untuk mempercepat proses pencarian pasal berdasarkan kasus pelanggaran. Sistem temu  balik  informasi  dapat  menjadi  jawaban  atas permasalahan  tersebut,  metode Latent  Semantic Indexing (LSI) merupakan sebuah metode pengindeksan  pada  sistem  temu  balik  informasi  yang menggunakan teknik singular  value  decomposition (SVD)  untuk  mengidentifikasi  kesamaan  makna kata  berdasarkan  pola  dan  hubungan  antara  istilah dan  konsep  yang  terdapat  pada  kumpulan  kata (Froud, Lachkar dan Ouatik, 2013).
Banyaknya  penggunaan  metode Latent  Semantic Indexing pada sistem temu balik informasi memunculkan pertanyaan  berapakah  nilai recall dan  nilai precision yang  dihasilkan  sistem  temu  balik  informasi  yang menggunakan  metode  LSI,  sehingga  membuat  LSI banyak  digunakan  sebagai  metode  pada  sistem  temu balik informasi. Menurut  Lee Pao dalam  (Dwiyantoro, 2017) terdapat dua hal penting yang biasanya digunakan untuk  mengukur  kemampuan  suatu  sistem  temu  balik
informasi  yaitu  rasio  atau  perbandingan  dari  perolehan ( recall ),  dan  ketepatan  ( precision ).  Sistem  temu  balik informasi juga dapat dinyatakan efektif apabila mampu mendapatkan  hasil  pencarian  dengan  ketepatan ( precision ) yang tinggi sekalipun perolehannya rendah. Dibuatnya sistem temu balik informasi pasal pada undang-undang  pemilu  berdasarkan  kasus  pelanggaran pemilu  dengan  menggunakan  metode  LSI  bertujuan untuk  mengukur  nilai recall ,  dan  nilai precision dari metode LSI. Dengan objek yang digunakan adalah pasal pada  undang-undang  pemilu  sebagai  dokumen  yang akan  diambil  ( retrieve )  dari  penyimpanan  dan  kasus pelanggaran pemilu yang sebelumnya telah di preprocess sebagai permintaan ( query ).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kajian Penelitian
Penelitian Hasan pada tahun 2018 merupakan penelitian  tentang  sistem  temu  balik  informasi artikel kesehatan, aplikasi ini membantu penggunanya  dalam  mencari  artikel  kesehatan. Penelitian tersebut menggunakan metode pembobotan  kata TF.IDF  dan untuk  meningkatkan ketepatan  hasil  pencarian  dari  sistem,  peneliti tersebut menggunakan metode LSI yang mempertimbangkan  hubungan  semantik  antar  kata. Hasil pengujian pada penelitian tersebut mendapatkan nilai Mean Average Precision (MAP) pada  nilai k 10  sebesar  86%  dan  pada  nilai k 15 sebesar 82.4%.
Penelitian  Fawaz  S.  Al-Anzi  dan  Al-Anzi  & AbuZeina  (2017)  meneliti  tentang  performa klasifikasi  teks  berbahasa  arab  menggunakan metode singular value decomposition (SVD) untuk
Copyright (c) 2021 Jurnal Mnemonic
mengekstrak  fitur  tekstual  berdasarkan  LSI  dan membandingkannya  dengan  metode  klasifikasi terkenal  lainnya.  Penelitian  tersebut  menggunakan corpus sebanyak 4000 dokumen dari 10 topik (400 dokumen  per  masing-masing  topik).  Studi  ini mengungkapkan  bahwa  metode  klasifikasi  yang menggunakan fitur LSI dengan nilai akurasi 82.50% yang  secara  signifikan  mengungguli  metode berbasis  TF.IDF  yang  nilai  akurasinya  sebesar 67,25%.
2.2. Information  Retrieval  /  Sistem  Temu  Balik Informasi Menurut Ibrahim yang dikutip oleh (Wahyuddin, 2017) sistem temu balik informasi atau information  retrieval merupakan  proses  yang berkaitan dengan penyajian, penyimpanan, pengambilan  dan  pencarian  informasi  yang berkaitan dengan kebutuhan informasi pengguna.

## 2.3. Text Preprocessing
Text Preprocessing adalah
proses mempersiapkan teks untuk kemudian diproses lebih lanjut.  Data  teks  atau  karakter  yang  bersambung akan  dipecah  menjadi  beberapa  elemen  yang bermakna (Hasan, 2018). Berikut adalah tahapan pada text preprocessing :
1. Case  Folding adalah  proses  mengubah  semua huruf pada teks menjadi huruf kecil dan semua karakter selain huruf dihilangkan.
2. Tokenizing adalah  proses  pemisahan  kalimat input  menjadi  token  atau  bagian  tertentu. Sehingga proses ini dilakukan pemecahan teks yang berupa kalimat menjadi kata-kata.
3. Filtering adalah  proses  penghapusan  kata-kata yang tidak penting pada data latih. Pada proses ini  kita  harus  membuat  atau  mempunyai  list kata-kata  yang  tidak  penting  atau  yang  biasa disebut  dengan  Stopword.  Kata-kata  hasil pemrosesan sebelumnya yaitu tokenizing, akan dicocokkan  dengan  data  pada  stopword.  Jika kata  yang  diperiksa  sama  dengan  kata  yang terdaftar  dalam  daftar  stopword,  maka  kata tersebut akan dihapus.
4. Stemming merupakan tahapan dimana dilakukan  pencarian  terhadap  kata  dasar  dari tiap  kata  hasil filtering . Stemming mengubah berbagai  bentuk  kata  ke  dalam  suatu  bentuk kata  dasar  yang  sama.  Tahap  ini  dilakukan pemotongan atau penghilangan imbuhan seperti prefix (awalan) dan suffix (akhiran) serta confix (awalan dan akhiran).
2.4. Term Frequency –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF) TF  adalah  bobot  suatu term pada  suatu dokumen  berdasarkan  jumlah  kemunculan term dalam  dokumen  tersebut  (Yudho  Baskoro,  Ridok dan Tanzil Furqon, 2015). Untuk menghitung bobot TF digunakan persamaan sebagai berikut:
W d , t = tf d,t (1)
Dimana W d,t adalah bobot TF, dan 𝑡𝑓 d,t adalah jumlah kemunculan t ( term ) dalam d (dokumen).
IDF  merupakan  logaritma  rasio  jumlah keseluruhan  dokumen  terhadap  jumlah  dokumen yang  mengandung term terkait  Darmawan  &
Wurijanto dalam (Hasan, 2018). Untuk menghitung Inverse  Document  Frequency (IDF)  digunakan persamaan sebagai berikut:
IDF t = 1 + log ( 𝐷 𝑑𝑓 ) (2)
IDF t merupakan  bobot  IDF , D adalah  jumlah semua  dokumen  dalam  koleksi dan df merupakan jumlah dokumen yang mengandung term t .
2.5. Latent Semantic Indexing (LSI)
Latent  Semantic  Indexing (LSI)  merupakan sebuah metode pengindeksan pada sistem temu balik informasi  yang  menggunakan  teknik singular  value decomposition (SVD)  untuk  mengidentifikasi kesamaan  makna  kata  berdasarkan  pola  dan hubungan  antara  istilah  dan  konsep  yang  terdapat pada  kumpulan  kata  (Froud,  Lachkar  dan  Ouatik, 2013).
Matrik  M  merupakan  matrik  frekuensi term pada dokumen. Berikut adalah ilustrasi SVD.
Gambar 1. Dekomposisi Matrik dengan SVD (Wahib dkk., 2015)
Dekomposisi  SVD  menghasilkan  dua matriks orthogonal yaitu matrik U berukuran m.k dan matrik V berukuran n.k . Sedangkan matrik ∑ adalah matrik diagonal,  semua  elemen  matrik  selain  elemen diagonalnya bernilai 0. Elemen diagonal dari matrik ∑  disebut  sebagai singular  values dari  matrik  M Rajaraman & Ullman dalam (Wahib dkk., 2015).

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengembangan
Penelitian ini menggunakan metode prototype untuk mengembangkan sistem.
Gambar 2. Metode Prototype (Khosrow-Pour, 2005)
Berikut  merupakan  tahapan-tahapan  pada metode prototype : 1. Pengumpulan kebutuhan. Pengumpulan
kebutuhan meliputi kebutuhan pengguna, yaitu form  untuk  pencarian  dan  halaman  untuk mengelola  data  pasal.  Fungsi-fungsi  pada sistem, meliputi fungsi untuk mengelola pasal, fungsi preprocessing data,  fungsi  pembobotan TF-IDF  dan  LSI,  dan  fungsi  perhitungan kemiripan dengan Cosine Similarity . Input yang diperlukan, pada penelitian ini input-nya adalah pasal  pada  undang-undang  pemilu  dan query kasus  pelanggaran  pemilu.  Output  yang  akan dihasilkan,  pada  penelitian  ini  hasil  pencarian pasal dengan nilai similarity tertinggi.
2. Membangun Prototype . Membangun Prototype sistem  antara  lain  desain  tampilan,  form input pasal  dan query dan  form output hasil pencarian.
3. Evaluasi Prototype . Evaluasi Prototype
dilakukan  untuk  menyesuaikan  keinginan pengguna setelah prototype dibangun.
4. Coding .  Pada  tahap  ini prototype yang  telah disetujui  oleh  pengguna  mulai  dibangun menjadi sistem aplikasi.
5. Menguji  Sistem.  Pengujian  sistem  bertujuan untuk  mengukur  kemampuan  kinerja  aplikasi Pengujian  juga  dilakukan  untuk  mengukur kesesuaian rancangan dengan hasil aplikasi, dan relevansi hasil penelitian terhadap permasalahan yang diteliti.
6. Evaluasi Sistem. Sistem yang sudah dibuat akan dievaluasi  oleh  pengguna  untuk  mengetahui apakah  sistem  sudah  sesuai  atau  masih  perlu dilakukan perbaikan.
7. Penggunaan  Sistem.  Pengguna  menggunakan sistem aplikasi yang telah dibuat.

## 3.2. Flowchart
Gambar 3. Flowchart sistem pencarian pasal
Pada  sistem  temu  balik  informasi  pasal  ini pengguna  terlebih  dahulu  memasukkan query di kotak  pencarian  yang  merupakan  deskripsi  kasus pelanggaran. Sistem kemudian melakukan preprocessing pada query ,  selanjutnya  dilakukan pembobotan  TF-IDF  dan  pembobotan  LSI.  Hasil pembobotan dilakukan perhitungan cosine similarity untuk mendapatkan hasil pencarian pasal yang  dengan query ,  kemudian  diambil  pasal  yang memiliki  nilai similarity tertinggi  dan  ditampilkan ke pengguna.

## 3.3. Entity Relationship Diagram (ERD)
Gambar 4. ERD
Dalam  perancangan  sistem  ini,  terdapat  6  tabel, yaitu  tf_idf,  term,  similarity,  pasal,  kata_dasar,  dan stopword.

## 3.4. Data Flow Diagram (DFD) Level 0
Proses sistem digambarkan  pada DFD level 0 bahwa pengguna dapat menginputkan data pasal dan query pencarian. Kemudian sistem akan mengembalikan  data  pasal  dan  hasil  proses pencarian.
Gambar 5. DFD Level 0

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Sistem Pada sistem temu balik informasi pasal ini terdapat
2  halaman  yaitu  halaman  pencarian  dan  halaman  data pasal.
Gambar 6. Halaman pencarian Gambar 7. Halaman data pasal
4.2. Tahap text preprocessing
1. Case Folding
Pada tahap ini semua karakter huruf diubah menjadi huruf kecil.
Tabel 1. Hasil Case Folding Sebelum Case Folding Sesudah Case Folding Setiap orang yang pada waktu pemungutan suara dengan sengaja melakukan perbuatan melawan hukum mengaku dirinya sebagai orang lain untuk menggunakan hak pilih setiap orang yang pada waktu pemungutan suara dengan sengaja melakukan perbuatan melawan hukum mengaku dirinya
sebagai orang lain untuk menggunakan hak pilih
2. Tokenizing
Pada tokenizing dilakukan penghilangan tanda baca  dan  pemotongan  kata  pada  kalimat  dalam dokumen.
Tabel 2. Hasil Tokenizing Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing setiap orang yang pada waktu pemungutan suara dengan sengaja melakukan perbuatan melawan hukum mengaku dirinya sebagai orang lain untuk menggunakan hak pilih ["setiap","orang","yang", "pada","waktu","pemung utan","suara","dengan"," sengaja","melakukan","p erbuatan","melawan","h ukum","mengaku","dirin ya","sebagai","orang","la in","untuk","menggunak an","hak","pilih"]
3. Stopword Removal
Tahap  selanjutnya  adalah Stopword  Removal adalah proses pembuangan stopword untuk mengurangi volume  kata  sehingga  hasil  pencarian  menjadi  lebih akurat karena noise akan direduksi.
Tabel 3. Contoh hasil Stopword Removal Sebelum Stopword Removal Sesudah Stopword Removal ["setiap","orang","yang","p ada","waktu","pemungutan ","suara","dengan","sengaj a","melakukan","perbuatan ","melawan","hukum","me ngaku","dirinya","sebagai", "orang","lain","untuk","me nggunakan","hak","pilih"] ["orang","pemungu tan","suara","senga ja","perbuatan","m elawan","hukum"," orang","hak","pilih "]
4. Stemming
Pada  penelitian  ini, stemming dilakukan menggunakan  Stemmer  Sastrawi.  Sastrawi  adalah library PHP  untuk  mengubah  kata-kata  dalam bahasa indonesia ke bentuk dasarnya.
Tabel 4. Contoh hasil Stemming
Sebelum Stemming Sesudah Stemming ["orang","pemungutan" ,"suara","sengaja","per buatan","melawan","hu kum","orang","hak","pi lih"] ["orang","mungut","sua ra","sengaja","buat","la wan","hukum","orang", "hak","pilih"]
Hasil preprocessing kemudian  disimpan  ke database untuk tahap selanjutnya yaitu pembobotan.

## 4.3. Pembobotan TF-IDF
Dengan  menggunakan  persamaan  (1)  didapatkan nilai  TF  dan  persamaan  (2)  digunakan  untuk mendapatkan nilai IDF. Bobot adalah hasil kali dari nilai TF dan IDF.

## Gambar 8.  Hasil pembobotan TF-IDF

## 4.4. Pembobotan LSI
Semua term hasil preprocessing dari semua pasal dibentuk  menjadi  sebuah  matrik  (Matrik  M).  Baris merepresentasikan  semua term unik  pada  semua  pasal dan  Kolom  merepresentasikan  pasal.  Bobot  hasil pembobotan TF-IDF dimasukkan ke matrik berdasarkan term dan pasalnya. Jika term tidak ada dalam pasal maka diberi nilai 0 pada pasal tersebut.
Gambar 9.  Sampel Matrik M
Setelah matriks terbentuk, selanjutnya matriks tersebut  akan  di  dekomposisi  menggunakan  SVD. Dan  menghasilkan  matriks  U,  S,  V.  Dalam kaitannya agar mempermudah perhitungan selanjutnya,  matriks  hasil  SVD  di  lakukan pengurangan  dimensi,  sebanyak  nilai k dengan tujuan untuk mempercepat proses. Prosesnya adalah mengambil k kolom pertama dari matriks U dan V. dan  mengambil k baris  dan  kolom  pertama  pada matriks  S.  Sehingga  matriks  hasil  SVD  disebut matriks U k , S k , V T k .
Gambar 10.  Sampel matrik hasil dekomposisi
4.5. Penghitungan Similarity
Pada tahap perhitungan similarity , perhitungan menggunakan cosine  similarity. Perhitungan  ini adalah  antara query yang  dimasukkan  pengguna dengan  masing-masing  pasal  yang  didasarkan dengan matriks hasil pembobotan LSI.
Setelah query di proses di tahap preprocesing dan TF-IDF didapatkan matriks query .
Gambar 11.  Sampel Matrik Query
Kemudian  matriks query dikalikan  dengan matriks  U k ,  dan  matriks  S k .  Yang  hasilnya  adalah vektor query .
q = q U k S k (3)
q =
Vektor query yang  dihasilkan  kemudian dibandingkan  dengan  seluruh  vektor  pasal  dalam matriks  V T k. Jumlah  kolom  pada  matriks  VT k menginisialisasikan  jumlah  pasal  yang  terlibat, misalkan  kolom  pertama  pada  matriks  V T k menginisialisasikan pasal pertama.
sim(q, p) = 𝑞+𝑝 |𝑞||𝑝| (4)
𝑠𝑖𝑚(𝑞, 𝑝1) = (−0.010)(0.022)+(0.025)(0.383) √(−0.010)2+(0.022)2 √(0.025)2+(0.383)2

## 𝑠𝑖𝑚(𝑞, 𝑝1) =  0.47
Berdasarkan perhitungan diatas hasil similarity query dengan pasal 1 adalah 0.44.

## 4.6. Pengujian Metode
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  berjumlah 37 pasal dan 4 kasus kejahatan yang terkait dengan pelanggaran yang diatur pada pasal pada UU No. 10 Tahun  2016  sebagai query ,  dengan  menggunakan nilai k 20, 25, 30, dan 35.
Tabel 5. Hasil pengujian precision, recall, dan f- measure
No Query k P R F- measure
1. Q1.
20  0,3 1 0.46 25  0,5  0,5 0.50 30  0,5  0,5 0.50 35  0,5  0,5 0.50 2. Q2 20  0,1 1 0.18 25  0,2 1 0.33 30  0,2 1 0.33 35  0,3 1 0.46
3. Q3 20  0,4 1 0.57 25  0,4 1 0.57 30  0,4 1 0.57 35  0,2  0,5 0.29 4. Q4 20  0,7  0,5 0.58 25  0,7 1 0.82 30  0,7 1 0.82 35  0,7 1 0.82
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel diatas, nilai k 20  perolehan  nilai precision , recall ,  dan f- measure yang  didapat  cukup  rendah  dengan  nilai terendahnya  pada query 2  yaitu  0,1,  1  dan  0,18.
karena nilai k mengurangi dimensi matrik sebanyak k , sehingga apabila nilai k semakin kecil maka data yang  direduksi  menjadi  semakin  besar,  sehingga pada nilai k 20 ada  banyak  informasi  yang terkena reduksi dimensi matrik.
Perolehan  nilai precision , recall ,  dan f- measure mengalamai  peningkatan  ketika  nilai k semakin bertambah dengan nilai terbaik pada query 4  dengan  nilai  0,7  untuk precision ,  1  untuk  recall, dan  0,82  pada f-measure .  Namun  pada query 3 mengalami penurunan nilai precision , recall , dan f- measure di  nilai k 35,  penambahan  nilai k dapat mengurangi  akurasi  dari  hasil  pencarian,  karena adanya penambahan noise pada data.

## 4.7. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  oleh  pengguna menggunakan  instrumen  berupa  kuisioner.  Hasil dari  pengujian  oleh  pengguna  Sistem  Temu  Balik Informasi Pasal Berdasarkan Kasus ditunjukan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil pengujian oleh pengguna Jumlah  Skor  Jumlah x Skor STS 0 1 TS 0 2 RR 0 3 S 51 4 204 SS 27 5 135 Total 339
Skor  maksimal  adalah  skor  apabila  semua responden menjawab “Sangat Setuju” (SS) dengan skor 5. Sehingga Perhitungan skor maksimal adalah sebagai berikut:
Skor  maksimal  =  total  responden  x  jumlah pernyataan  x  5.  Dalam  hal  ini  jumlah  responden berjumlah 4 orang sehingga, Skor maksimal= 4 x 19 x 5 = 380.
Perhitungan
persentase total skor
menggunakan rumus:
Persentase total skor  =  Jumlah  Skor  Total  / Skor  Maksimal  x  100%.  =  339/380  x  100%  = 89,21%.
Persentase  hasil  pengujian  oleh  pengguna adalah  89,21%.  Setelah  hasil  pengujian  ini kemudian  dikonversi  kedalam  skala  kualitatif didapatkan hasil “ sangat tinggi ”.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan perancangan, analisa, dan implementasi  serta  pengujian  pada  penerapan metode latent  semantic  indexing pada  sistem  temu balik  informasi  pasal  pada  undang-undang  pemilu berdasarkan  kasus  pelanggaran  pemilu,  maka didapatkan kesimpulan:
1. Dengan  menerapkan  semua  yang  dibutuhkan untuk  membangun  metode Latent  Semantic Indexing (LSI),  seperti text  processing ,  TF-
-0.0104  0.02249
IDF,  SVD  dan Cosine  Similarity dapat membangun  sebuah  sistem  temu  kembali informasi pada undang-undang pemilu berdasarkan kasus pelanggaran pemilu.
2. Tingkat  keberhasilan  dari  sistem  temu  balik informasi dengan metode LSI ini dapat dilihat melalui besarnya nilai uji kinerja sistem yang menghasilkan  nilai recall sebesar  100%, precision sebesar  70  dan f-measure sebesar 82%.  Pengujian  oleh  pengguna  menghasikan persentase sebesar 89,21 % (sangat tinggi).

## 5.2. Saran
Berikut  adalah  saran  yang  peneliti  berikan untuk penelitian kedepannya:
1. Pada penelitian ini masih menggunakan pasal dari  UU  no  10  tahun  2016  saja,  untuk penelitian  selanjutnya  bisa  ditambahkan undang-undang atau peraturan lain. Misal dari Perbub atau Perwali.
2. Karena  jumlah  pasal  yang  diproses  banyak maka  menambah  lama  waktu  komputasinya. Pengembangan dan optimasi waktu komputasi yang  cepat  perlu  dilakukan  pada  penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Al-Anzi,  F.S.  dan  AbuZeina,  D.  (2017). Toward an enhanced Arabic text classification using  cosine  similarity  and  Latent  Semantic Indexing. Journal  of  King  Saud  University  - Computer  and  Information  Sciences ,  29  (2),
189–195. Tersedia pada https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2016.04.001.
[2] Dwiyantoro, D. (2017). Sistem Temu Kembali Dengan  Keyword  (Deskriptif  Menggunakan Recall Dan Precision Pada Judul, Subjek Opac Perpustakaan  Universitas  Gadjah  Mada).
Khizanah al-Hikmah : Jurnal Ilmu
Perpustakaan,  Informasi,  dan  Kearsipan ,  5 (2), 164–175. Tersedia pada https://doi.org/10.24252/kah.v5i2a4.
[3] Froud,  H.,  Lachkar,  A.  dan  Ouatik,  S.A. (2013). Arabic Text Summarization Based on Latent  Semantic  Analysis  to  Enhance  Arabic Documents  Clustering. International  Journal of  Data  Mining  &  Knowledge  Management Process ,  3  (1),  79–95.  Tersedia  pada https://doi.org/10.5121/ijdkp.2013.3107.
[4] Hasan,  M.  ismail.  (2018).  Information Retrieval System artikel kesehatan menggunakan Pembobotan TF.IDF dan Latent
Semantic  indexing. (Doctoral  dissertation, Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim) .
[5] Khosrow-Pour,  M.  (2005). Encyclopedia  of Information  Science  and  Technology  (5 Volumes) . Idea Group Reference.
[6] Wahib, A. dkk. (2015). Perangkingan Dokumen  Berbahasa  Arab  Menggunakan Latent  Semantic  Indexing. Jurnal  Buana Informatika ,  6  (2),  83–92.  Tersedia  pada https://doi.org/10.24002/jbi.v6i2.411.
[7] Wahyuddin. (2017). Pemanfaatan sistem temu balik  informasi  di  dinas  perpustakaan  dan kearsipan  kabupaten  barru  skripsi. (Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri alauddin makassar) .
[8] Yudho  Baskoro,  S.,  Ridok,  A.  dan  Tanzil Furqon, M. (2015). Pencarian Pasal Pada Kitab Undang-Undang  Hukum  Pidana  (Kuhp) Berdasarkan  Kasus  Menggunakan  Metode Cosine  Similarity  Dan  Latent  Semantic Indexing  (Lsi). Journal  of  Enviromental
Engineering  and  Sustainable  Technology ,  2 (2), 83–88. Tersedia pada https://doi.org/10.21776/ub.jeest.2015.002.02. 4.