## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2020

## Implementasi Single Pass Clustering pada

## Preprocessing Temu Kembali Koleksi Berita Teks
Faisal Rahutomo #1 , Dwi Puspitasari #2 , Trie Endah Sulistyoningrum #3
# Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Jalan Soekarno Hatta No 9, Jatimulyo, Lowokwaru, Malang
1 faisal@polinema.ac.id
2 dwi_sti@yahoo.com
3 trieendhs@gmail.com
Abstrak — Berita  saat  ini  masih  menjadi  sumber  yang dipercaya  untuk  mendapatkan  informasi.  Namun  seiring dengan  perkembangan  teknologi  berita  yang  terbit  menjadi semakin banyak jumlahnya. Akibat dari jumlah berita yang banyak  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  dipergunakan untuk  menemukan  berita  dengan  cepat.  Sistem  Temu Kembali  menjadi  cara  yang  dapat  dipergunakan  untuk membantu  menangani  masalah  tersebut.  Sistem  temu kembali  yang  ada  masih  terus  dikaji  efisiensinya  jika berhubungan  dengan  jumlah  informasi  yang  sangat  besar. Makalah  ini  melakukan  pengujian  efektifitas  dan  efisiensi tambahan preprocessing pada  sistem  temu  kembali. Langkahnya  yaitu  mengklasterkan  informasi  yang  ada terlebih  dahulu.  Pada preprocesing ini  diimplementasikan metode single  pass  clustering .  Kemudian  pencocokan query dengan dokumen disederhanakan  kepada pencocokan query dengan centroid klaster. Hasil uji coba efisiensi menunjukkan bahwa  sistem  temu  kembali  yang  mengimplementasikan single  pass  clusterin g  mampu  mencari  berita  dengan  lebih cepat.  Sedangkan  pengujian  efektifitas  untuk  mengetahui seberapa tepat berita yang bisa diketahui dari nilai pengujian precision , recall ,  dan f-score .  Dari  pengujian  tersebut didapatkan hasil jika proses pencarian paling tepat dilakukan pada cluster dengan nilai threshold 0,1. Pengujian pada cluster threshol d  0,1, f-score terbaik  didapatkan  ketika  dilakukan proses temu kembali berita dengan keyword ‘4g lte’ bernilai 0,732.  Sedangkan  pengujian f-score terburuk  terdapat  pada pengujian  dengan keyword ‘aplikasi  whatsapp’  dengan  nilai 0,111. Sedangkan secara umum, sistem yang diusulkan selalu lebih cepat hanya saja lebih rendah nilai performa precision , recall , dan f-score- nya.
Kata kunci — Berita, Klastering, Sistem Temu Kembali, Preprocessing , Single Pass Clustering .

## I. P ENDAHULUAN
Berita  saat  ini  telah  menjadi  bagian  yang  tidak terpisahkan  dari  kehidupan  setiap  orang.  Pengaruh perkembangan  teknologi  juga  berpengaruh  pada  jumlah berita  yang  meningkat.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan  berita
yang  revelan  dengan  cepat.  Sistem  temu  kembali  atau information  retrieval menjadi  cara  yang  dapat  digunakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut [1][2].
Sistem  temu  kembali  informasi  adalah  sistem  yang digunakan  untuk  menemukan  informasi,  baik  berbentuk teks,  gambar,  dan  lainnya  yang  sesuai  dengan  keinginan pengguna.  Sumber  informasi  bisa  dalam  jumlah  yang sangat besar. Sistem temu kembali  informasi  sendiri telah menjadi  cabang  ilmu  pada  ilmu  komputer.  Namun terkadang muncul masalah efisiensi ketika sistem berjalan pada  data  yang  sangat  besar.  Kurang  efisiennya  sistem dikarenakan  waktu  tunggu  sistem  menjadi  lebih  lama karena  diperlukan  untuk  menghitung  tingkat  kemiripan query dengan masing-masing dokumen.
Metode Clustering dapat digunakan dalam pengelompokan dokumen [3]. Caranya dengan mengelompokan  dokumen-dokumen  ke  dalam cluster berdasarkan  kedekatan  atau  kemiripan  antar  dokumen [1][2]. Di dalam makalah ini, sistem yang dibangun adalah implementasi  metode single  pass  clustering [4]  untuk mengelompokkan dokumen berita terlebih dahulu. Tujuan pengelompokan  dokumen  untuk  mengurangi  jumlah pencocokan query dengan dokumen, dan hanya mencocokkan query dengan centroid kelompok dokumen. Pembentukkan klaster dilakukan sebagai langkah preprocessing . Sedangkan pengevaluasian tingkat kemiripan antar dokumen dengan kluster dilakukan dengan cosine  similarity .  Tujuan  dari  dilakukan  perbandingan antar  dua  sistem  temu  kembali  adalah  untuk  mengetahui apakah sistem yang mengimplementasikan proses klastering  memang  lebih  baik  hasilnya  daripada  sistem temu  kembali  biasa.  Kemudian  makalah  ini  melakukan evaluasi terhadap performa sistem precision , recall , dan f- score antara sistem tanpa clustering dan dengan clustering . Evaluasi waktu juga dilakukan untuk melihat perbedaannya.
Penelitian di dalam makalah ini melakukan pengembangan eksperimen terkait pemanfaatan
pembelajaran mesin pada kasus teks berbahasa Indonesia. Penelitian  yang  dilakukan  peneliti  dan  tim  sebelumnya terkait  analisa  sentimen  [5][6],  deteksi  hoax  [7][8], klasifikasi  lirik  lagu  [9],  klasifikasi  review  film  [10],  dan klasifikasi  artikel  wikipedia  [11].  Penelitian  ini  juga melanjutkan  topik  penelitian  yang  dilakukan  tim  terkait sistem temu kembali informasi yang dilakukan peneliti dan tim  [12][13][14][15][16].  Harapannya  makalah  yang disusun  ini  dapat  memnberikan  kontribusi  memperkaya khasanah  pengetahuan  sebagaimana  yang  telah  dilakukan banyak peneliti yang lainnya di bidang ini.

## II. M ETODOLOGI

## A. Single Pass Clustering
Single pass clustering merupakan suatu  tipe pengelompokan yang mengelompokan data satu demi satu. Hal itu dilakukan seiring dengan evaluasi setiap data yang masuk  ke  dalam cluster [4].  Evaluasi  tingkat  kesamaan antar  data  dan cluster dapat  dilakukan  dengan  berbagai macam cara termasuk fungsi jarak, vectors similarity , dan lainnya.  Contoh  vektor  dokumen yang  diproses  dengan menggunakan  s ingle  pass  clustering ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar. 1 Contoh vektor dokumen
Algoritma single pass clustering bekerja dengan langkah- langkah sebagai berikut [4].
 Doc1  (dokumen  pertama)  yang  masuk  kedalam proses clustering akan  secara  otomatis  digunakan sebagai representasi C1 ( cluster pertama).
 Untuk  Doci  (dokumen  ke-i)  akan  dilakukan perhitungan  untuk  mencari  kesamaan  ( similarity ) dengan setiap wakil dari masing-masing cluster yang telah terbentuk.
 Jika S max ( maximum similarity ) lebih besar dari batas nilai S T ( threshold value ), dokumen akan ditambahkan  sebagai  anggota  pada  cluster  yang bersesuaian dan akan dilakukan perhitungan kembali titip  pusat  ( centroid )  rata-rata vector  terms  cluster . Sebaliknya Doci akan digunakan sebagai inisialisasi cluster baru  apabila  nilai similarity tidak  lebih  dari nilai S T .  Jika  masih  ada  sebuah  item  Doci  yang  belum dikelompokkan,  kembali  dilakukan  proses  pada langkah ke-2.

## B. Text Processing
Untuk bisa mengolah dokumen teks berita supaya bisa menghasilkan  luaran  yang  diinginkan  maka  harus dilakukan  pengolahan  teks  terlebih  dahulu.  Tahapan pengolahan teks yang dilakukan pada makalah ini sebagai berikut.
 Case  folding: Dalam case  folding ,  terjadi  proses mengubah  semua  huruf  teks  menjadi  huruf  kecil semua  atau  menjadi  huruf  kapital  semua.  Pada penelitian  ini  semua  huruf  dirubah  menjadi  huruf kecil karena mayoritas teks berupa huruf kecil semua.
 Tokenization :  Proses  pemecahan  kumpulan      teks dalam   dokumen   atau   kalimat    menjadi  bentuk satuannya.  Pada  makalah  ini  tanda  baca  spasi penanda  pemisah  teks  sehingga  menjadi  kumpulan token yang biasanya berupa kata.
 Stopword  removal :  Proses  penghapusan  kata  yang dianggap  tidak penting  dengan  membandingkannya dengan daftar kata yang tidak penting ( stop word list ). Daftar  kata  ini  bersifat  unik,  tiap-tiap  bahasa memiliki daftar katanya tersendiri. Di dalam bahasa Indonesia terdapat beberapa versi daftar kata ini [14].
 TF.IDF :  proses  pembobotan  pada  pembentukan vektor istilah dari dokumen  yang ada [17]. TF atau Term  Frequency adalah  jumlah  kemunculan  suatu kata pada dokumen. Sedangkan TF.IDF adalah salah satu  metode  terbaik  untuk  melakukan  pengukuran berat dari suatu kata. Nilai TF.IDF bertambah sesuai dengan  jumlah  kemunculan  kata  dalam  dokumen namun terhalangi nilainya dengan jumlah kata dalam corpus .

## C. Cosine Similarity
Cosine  similarity  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  menghitug  tingkat  kesamaan  ( similarity )  antar  dua buah  vektor.  Untuk  tujuan  klastering  dokumen  dapat digunakan  fungsi cosine  similarity .  Cosine  Similarity dipilih karena cara kerja  metode ini efisien, mudah dalam representasi dan dapat diimplementasikan pada pencocokan dokumen [6][7].
𝐶𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒(𝑋, 𝑌) = 𝑋.𝑌 √|𝑥| 2 |𝑦| 2 (1)
Keterangan : x : vektor istilah dari dokumen X y : vektor istilah dari dokumen Y | x | : normalisasi vektor istilah dari dokumen X | y | : normalisasi vektor istilah dari dokumen Y

## D. Pengukuran Performa
Pengukuran  performa  sistem  temu  kembali  informasi yang digunakan pada penelitian ini adalah precision , recall , dan f-score .
1)
Precision : Precision dipergunakan untuk mengukur tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Nilai Precision tertinggi  adalah  1,  yang  berarti  seluruh dokumen yang ditemukan adalah relevan.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑁2∩𝑁1 𝑁2 (2) 2)
Recall : Recall dipergunakan  untuk  mengukur tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali sebuah  informasi.  Nilai  Recall  tertinggi  adalah  1,  yang berarti seluruh dokumen dalam koleksi yang benar berhasil ditemukan.
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑁2∩𝑁1 𝑁1
(3)
Dimana: N1 :  jumlah  artikel  yang  sesuai  dari  keseluruhan  artikel dengan keyword yang  diujikan  berdasar  pengetahuan penguji N2 : jumlah artikel yang ditampilkan sistem
3) F-Score : F-Score merupakan  rata-rata  harmonik dari precision dan recall .
𝑓 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ×(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
(4)
4) Pengujian  waktu:  Uji  waktu  yang  dilakukan adalah untuk menguji apakah waktu yang dibutuhkan untuk proses  temu  kembali  oleh  sistem  yang  dibuat  lebih  cepat dari  pada  sistem  yang  tidak  menggunakan  metode single pass  clustering pada preprocessing temu  kembali beritanya.

## E. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dalam  implementasi single  pass clustering pada preprocessing temu  kembali  koleksi  teks dilakukan seperti pada Gambar 2 sebagai berikut.
1) Studi  Literatur :  Studi  literatur  dilakukan  untuk mengumpulkan  informasi  mengenai  data-data  yang diperlukan  untuk  analisa  sistem  termasuk dataset . Informasi  mengenai  perhitungan  dalam  metode  algoritma single  pass  clustering dan cosine  similarity, yang
digunakan  pada  aplikasi/  sistem  yang  dibangun.  Studi literatur ini dilakukan dengan cara menggunakan internet, jurnal serta buku untuk mendapatkan referensi yang terkait dengan  apa  yang  dibutuhkan.  Sumber  studi  literatur diperoleh baik dari dalam maupun luar negeri.
2) Pengumpulan Data: Data yang digunakan dalam penelitian  ini  berupa  berita  yang  berasal  dari corpus . Corpus yang dipergunakan adalah Indonesian news corpus [13]. Corpus  ini telah  dibuat  di  dalam  penelitian sebelumnya.  Corpus berita tersebut  bisa  didapatkan
Gambar. 2 Tahapan penelitian
Gambar. 3 Arsitektur sistem
melalui  internet  pada  situs  Mendeley  data. Corpus yang dipergunakan  berformat  xml  dan  json.  Sedangkan  data berita  yang  diambil  adalah  berita  yang  berasal  dari beberapa  portal  berita  online. Corpus ini  berasal  dari kumpulan  berita  mulai  dari  bulan  Juli  2015  hingga Desember  2015.  Data  yang  dipilih  pada  penelitian  ini adalah  data  dari  portal  kompas.com  dan  republika.co.id dengan kategori “teknologi”.
3) Perancangan. Dalam tahap perancangan, ditentukan  arsitektur  dari  sistem  dan  perancangan antarmuka  dari  sistem  yang  akan  dibuat.  Proses  dalam sistem  yang dibangun diterapkan pada corpus yang berisi berita  dari  beberapa  situs online .  Proses  yang  berjalan dalam  sistem  berkerja  seperti  pada  Gambar  3.  Di  dalam penelitian  ini  diterapkan  sebuah preprocessing yang ditujukan untuk mengklasterkan berita.   Hasil dari proses klastering  inilah  dipakai  untuk  proses  temu  kembali informasi  berdasarkan query pengguna. Berita  sebelum diklaster diproses pada text  processing . Tujuan  proses ini untuk mendapatkan nilai vektor dokumen yang bisa diolah lebih lanjut pada proses klaster. Dalam pemrosesan teks ini dilakukan  proses case  folding , stopword  removal ,  dan tokenization .  Hasil preprocessing  text kemudian  akan dilakukan pehitungan untuk mendapatkan nilai TF dan TF- IDF .  Dalam  proses  pengelompokan  dengan single  pass clustering dibutuhkan  nilai threshold .  Perbedaan  nilai threshold yang dipergunakan akan  mempengaruhi  jumlah cluster yang terbentuk. Semakin besar suatu nilai threshold maka jumlah cluster yang terbentuk akan semakin banyak. Berita  yang  telah  terklaster  inilah  yang  dipergunakan dalam  proses  temu  kembali.  Proses  temu  kembali  pada sistem yang dibangun akan dilakukan dengan cara mencari tingkat  kemiripan  antara query dari  pengguna  dengan centroid masing-masing klaster. Kecepatan dan ketepatan hasil temuan sistem ini nantinya akan dibandingkan dengan sistem  temu  kembali  yang  tidak  mengimplementasikan proses clustering . Implementasi. Pada tahapan implementasi,  dilakukan  pembuatan  modul-modul  yang telah dirancang dalam tahap perancangan kedalam bahasa pemrograman.
4) Pengujian. Pengujian merupakan tahapan dimana sistem akan dijalankan. Tahap pengujian diperlukan untuk menjadi  ukuran  bahwa  sistem  dapat  dijalankan  sesuai dengan  tujuan.  Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan metrik precision , recall , f-score , dan waktu.
5) Kesimpulan dan Saran. Tahap ini dilakukan untuk mendapatkan kesimpulan yang bisa diambil dari penelitian yang  dilakukan  dan  pemberian  saran  yang  bisa dikembangkan untuk penelitian selanjutnya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  dilakukan  analisa  dan  perancangan  terhadap sistem yang akan dibangun, selanjutnya adalah implementasi. Tahap implementasi ini dilakukan terhadap dua bagian dari sistem, yakni untuk database dan sistem itu sendiri.

## A. Implementasi Basis Data
Basis data yang dibangun disusun sebagaimana tampak pada  Gambar  4.  Database  yang  dibangun  akan  memiliki tabel-tabel sebagai berikut.
 Tabel query. Table query ini berisi data query yang digunakan  sebagai  query  yang  nantinya  digunakan untuk mencari informasi.
 Tabel  w_query.  Tabel  ini  digunakan  untuk menyimpan data hasil preprocessing text query yang tersimpan pada table query.
 Tabel news.  Tabel news  digunakan  untuk menyimpan  data  dari corpus berita.  Data  berita sendiri  pada  sistem  akan  menjadi  data  utama  yang
diproses sedemikian rupa sehingga bisa dikelompokkan.
 Tabel  query_news.  Tabel  query_news  digunakan untuk menyimpan penilian manual dari  berita mana saja yang sesuai dengan query yang terdata.
 Tabel word. Tabel  ini  berisi daftar kata-kata semua berita yang telah melalui langkah preprocessing .
 Tabel tf_idf. Tabel ini digunakan untuk menyimpan data nilai dari masing-masing kata hasil preprocessing teks.  Nilai  tiap  kata  yang  terdata adalah  nilai TF dan TF.IDF setiap  kata  di  masing- masing berita.
 Tabel  cluster_spc.  Tabel  cluster_spc  ini  berisi  data hasil pengklasteran berita menggunakan single pass clustering .  Pada  tabel  ini  disimpan cluster yang
Gambar. 4 Implementasi database
Gambar. 5 Tampilan upload corpus
terbentuk untuk setiap  nilai threshold berbeda  yang dipergunakan.
 Tabel  hsl_spc.  Tabel  hsl_spc  ini  berisi  data  berita menjadi  anggota dari cluster yang  mana. Dari tabel ini  bisa  diketahui  anggota  dari  setiap cluster yang terbentuk.
 Tabel hsl_centroid. Tabel hsl_centroid ini berisi data centroid dari masing-masing cluster yang terbentuk. Dari tabel  bisa  diketahui  hasil perhitungan centroid nilai TF.IDF dari  semua  anggota  yang  menyusun cluster.

## B. Implementasi Sistem
Sistem  yang  dibuat  nantinya  akan  memiliki  tampilan dan fungsi seperti dibawah ini.
 Tampilan upload  corpus: Tampilan ini  adalah antarmuka  pengguna yang  bisa  digunakan  oleh pengguna  untuk  meng- import data  berita  yang digunakan  pada  sistem.  Data  berita  yang  bisa  di- import adalah kumpulan berita yang berformat xml.
 Tampilan  hasil preprocessing  text: Gambar  6 menunjukkan  antarmuka  pengguna hasil  dari preprocessing berita yang ada hingga menghasilkan kata-kata  yang  tersimpan  pada  table  word  beserta nilai perhitungan TF dan TF.IDF .
 Tampilan  hasil  klaster  berita:  Hasil  dari  proses tersebut ditampilkan seperti pada Gambar 7.
 Tampilan  sistem  temu  kembali:  Gambar  8  adalah antarmuka  pengguna  yang  bisa  digunakan  oleh pengguna  untuk  mencari  berita  sesuai  dengan keyword yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Selain pengguna  memasukkan keyword ,  pengguna  juga diminta  untuk  memilih  nilai threshold .  Nilai threshold ini digunakan untuk mengetahui pengguna ingin  melakukan  pencarian  terhadap  klaster hasil dengan nilai threshold yang mana.
 Tampilan  Hasil  Temu  Kembali  Berita:  Ini  adalah user  interface yang  nantinya  akan  menampilkan berita sesuai dengan pencarian oleh sistem.

## C. Pengujian
Pengujian dilakukan secara keseluruhan terhadap hasil dari  temu  kembali  menggunakan  sistem.  Pengujian dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil  dari pencarian  berita  secara  manual  sebagai  standar  emas dengan  hasil  berita  yang  ditampilkan  sistem  yang  telah dibuat.  Kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  pengujian menggunakan precision , recall , f-score dan waktu.
TABEL I
J UMLAH K ELAS H ASIL C LUSTERING Threshold Jumlah Cluster 0.1 206 0.2 360 0.3 451 0.4 549 0.5 633 0.6 703 0.7 758 1) Kelas  Hasil  Clustering :  Tabel  1  menunjukkan banyaknya kelompok berdasarkan threshold yang diberikan.  Dari  tabel  tersebut  terbukti  jika  semakin  besar nilai threshold yang  dipergunakan  maka  jumlah cluster yang dihasilkan dari proses klastering juga semakin banyak. Setiap  proses  temu  kembali  akan  dilakukan  pada  setiap cluster-cluster yang  telah  terbentuk  dengan  cara  mencari tingkat  kemiripan  antar keyword pengguna  dan centroid dari masing-masing cluster .
2) Pengujian precision , recall , dan f-score : Percobaan  dilakukan  berulang  kali  pada  beberapa threshold . Beberapa threshold tersebut adalah 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, dan 0,7. Nilai threshold tersebut  merupakan nilai threshold yang  dipergunakan  pada  saat  proses clastering menggunakan single pass clustering . Sedangkan nilai threshold yang  dipergunakan  pada  sistem  temu kembali sendiri adalah 0.1.
Gambar. 7 Tampilan Hasil Klastering Berita
Gambar. 8 Tampilan Sistem Temu Kembali
Gambar. 9 Tampilan Hasil Temu Kembali Berita
Penggunaan threshold pada  sistem  temu  kembali  ini bertujuan  untuk  menentukan cluster dengan  tingkat kemiripan  yang  lebih  dari threshold saja  yang  akan ditampilkan kepada pengguna. Alasan dipilihnya nilai 0.1 dikarenakan pada nilai ini pengujian precision , recall , dan f-score didapatkan hasil pada semua cluster .  Pada keyword ‘android’.  Dari  pengujian  yang dilakukan  pada keyword ‘android,  didapatkan  hasil terbaik  ketika  proses  temu  kembali  dilakukan terhadap  klaster  hasil clustering dengan  nilai threshold 0,7. Pada pengujian ini precision hasilnya sebesar  0,718,  pengujian recall sebesar  0,193,  dan pengujian f-score sebesar  0,304.  Pengujian  pada threshold 0,7  inilah  yang  memiliki  hasil  paling mendekati  pengujian  pada  sistem  yang  tidak mengimplementasikan single  pass  clustering .  Pada sistem  tersebut  nilai  pengujian precision sebesar  1,
pengujian recall sebesar  0,226,  dan  pengujian f- score 0,369.
Gambar. 10 Grafik pengujian keyword ‘android’
 Pada keyword ‘iphone’.  Dari  pengujian  yang dilakukan  pada keyword ‘iphone’,  didapatkan  hasil terbaik  ketika  proses  temu  kembali  dilakukan terhadap  kluster  hasil clustering dengan  nilai threshold 0,1. Pada pengujian ini precision hasilnya sebesar  0,928,  pengujian recall sebesar  0,582,  dan pengujian f-score sebesar  0,715.  Pengujian  pada threshold 0,7  inilah  yang  memiliki  hasil  paling mendekati  pengujian  pada  sistem  yang  tidak mengimplementasikan single  pass  clustering .  Pada sistem  tersebut  nilai  pengujian precision sebesar  1, pengujian recall sebesar  0,582,  dan  pengujian f- score 0,735.
Gambar. 11 Grafik pengujian keyword ‘iphone’  Pada keyword ‘game’.  Dari  pengujian  yang dilakukan  pada keyword ‘game’,  didapatkan  hasil terbaik  ketika  proses  temu  kembali  dilakukan terhadap  klaster  hasil clustering dengan  nilai threshold 0,5,  0,6,  dan  0,7.  Pada  pengujian  ini precision hasilnya  sebesar  0,437,  pengujian recall sebesar 0,189, dan pengujian f-score sebesar 0,264. Pengujian pada threshold-threshold tersebut
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Tanpa SPC Precision Recall F-Score
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Tanpa SPC Precision Recall F-Score
memiliki  hasil  paling  mendekati  pengujian  pada sistem yang tidak mengimplementasikan single pass clustering .  Pada  sistem  tersebut  nilai  pengujian precision sebesar 1, pengujian recall sebesar 0,324, dan pengujian f-score 0,489.
Gambar. 12 Grafik pengujian keyword ‘game’
Gambar. 13 Grafik pengujian keyword ‘facebook’
 Pada keyword ‘facebook’.  Dari  pengujian  yang dilakukan  pada keyword ‘game’,  didapatkan  hasil terbaik  ketika  proses  temu  kembali  dilakukan terhadap  klaster  hasil clustering dengan  nilai threshold 0,6. Pada pengujian ini precision hasilnya sebesar  0,772,  pengujian recall sebesar  0,269,  dan pengujian f-score sebesar  0,4.  Pengujian  pada threshold 0,6  memiliki  hasil  paling  mendekati pengujian pada
sistem yang tidak
mengimplementasikan single  pass  clustering .  Pada sistem  tersebut  nilai  pengujian precision sebesar  1, pengujian recall sebesar  0,365,  dan  pengujian f- score 0,535.
Gambar. 14 Grafik pengujian keyword ‘transaksi online’
 Pada keyword ‘transaksi  online’.  Dari  pengujian yang  dilakukan  pada keyword ‘transaksi  online’, didapatkan hasil terbaik ketika proses temu kembali dilakukan  terhadap cluster hasil  klastering  dengan nilai threshold 0,1, 0,2, dan 0,3. Pada pengujian ini precision hasilnya  sebesar  0,105,  pengujian recall sebesar  1,  dan  pengujian f-score sebesar  0,190. Pengujian pada threshold-threshold tersebut memiliki  hasil  paling  mendekati  pengujian  pada sistem yang tidak mengimplementasikan single pass clustering .  Pada  sistem  tersebut  nilai  pengujian precision sebesar 0,222, pengujian recall sebesar 1, dan pengujian f-score 0,363.
Gambar. 15 Grafik pengujian keyword ‘4g lte’
 Pada keyword ‘4g  lte’.  Dari  pengujian  yang dilakukan  pada keyword ‘4g  lte’,  didapatkan  hasil terbaik  ketika  proses  temu  kembali  dilakukan terhadap  klaster  hasil clustering dengan  nilai threshold 0,1. Pada pengujian ini precision hasilnya sebesar  0,756,  pengujian recall sebesar  0,708,  dan pengujian f-score sebesar  0,732.  Pengujian  pada threshold tersebut  memiliki  hasil  paling  mendekati pengujian pada sistem yang tidak mengimplementasikan single  pass  clustering .  Pada
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Tanpa SPC
Precision Recall F-Score 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Tanpa
SPC Precision Recall F-Score 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Tanpa SPC Precision Recall F-Score 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Tanpa SPC Precision Recall F-Score
sistem  tersebut  nilai  pengujian precision sebesar 0,818, pengujian recall sebesar 0,797, dan pengujian f-score 0,807.
Gambar. 16 Grafik pengujian keyword ‘aplikasi whatsapp’
 Pada keyword ‘aplikasi  whatsapp’.  Dari  pengujian yang  dilakukan  pada keyword ‘aplikasi  whatsapp’, didapatkan hasil terbaik ketika proses temu kembali dilakukan  terhadap  klaster  hasil clustering dengan nilai threshold 0,1.  Pada  pengujian  ini precision hasilnya  sebesar  0,058,  pengujian recall sebesar  1, dan pengujian f-score sebesar 0,111. Pengujian pada threshold tersebut  memiliki  hasil  paling  mendekati pengujian pada
sistem yang
tidak mengimplementasikan single  pass  clustering .  Pada sistem  tersebut  nilai  pengujian precision sebesar 0,083,  pengujian recall sebesar  1,  dan  pengujian f- score 0,153.
Gambar. 17 Grafik pengujian keyword ‘virtual reality’
 Pada keyword ‘virtual reality’. Dari pengujian yang dilakukan pada keyword ‘virtual reality’, didapatkan hasil  terbaik  ketika  proses  temu  kembali  dilakukan terhadap  klaster  hasil clustering dengan  nilai threshold 0,1. Pada pengujian ini precision hasilnya sebesar  0,333,  pengujian recall sebesar  0,166  dan
pengujian f-score sebesar  0,222.  Pengujian  pada threshold tersebut  memiliki  hasil  sama  dengan pengujian pada
sistem yang tidak
mengimplementasikan single  pass  clustering .  Pada sistem  tersebut  nilai  pengujian precision sebesar 0,333, pengujian recall sebesar 0,166, dan pengujian f-score 0,222.
3) Pengujian Waktu: Tabel 3 menunjukkan p engujian  waktu  eksekusi  yang  dilakukan  pada  semua keyword yang terdata kepada setiap klaster hasil clustering dengan  nilai threshold yang  berbeda-beda.  Hasil  dari pengujian  waktu  yang  didapatkan  menggunakan  satuan detik.  Dari  hasil  dua  pengujian  waktu  pada  kedua  sistem temu  kembali  yang  dibuat  menunjukkan  jika  memang waktu eksekusi yang diperlukan oleh sistem temu kembali yang  mengimplementasikan single  pass  clustering memiliki waktu eksekusi yang lebih cepat dari pada sistem temu kembali tanpa clustering .
TABEL III
P ENGUJIAN W AKTU k
Waktu Sistem Temu Kembali Dengan Single Pass Clustering Tanpa SPC 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 1 4,3 4,7 4,8 5,1 5,5 5,6 5,9 7,2 2 4,8 5,5 5,9 6 6,4 6,5 6,7 7 3 4,8 5,2 5,8 5,9 6 6,3 6,5 6,6 4 4,8 5,3 5,3 5,7 5,9 6,1 6,4 8,3 5 4,6 5,2 5,4 5,6 5,9 6,1 6,4 7,6 6 4,7 5,2 5,4 5,7 6 6,3 6,7 9,1 7 5 5,7 5,9 6,1 6,4 6,7 7,2 8,5 8 4,9 5,4 5,5 5,8 5,9 6,2 6,5 7,4 IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Pengujian  dilakukan  sebanyak  delapan  kali  terhadap sistem temu kembali pada delapan keyword yang berbeda- beda.  Untuk  hasil  pengujian  waktu,  sistem  temu  kembali yang  mengimplementasikan  metode  bisa  mencari  berita lebih  cepat  dari  pada  sistem  temu  kembali  yang  tidak mengimplemen-tasikan Single Pass Cl ustering. Sedangkan pengujian precision , recall , dan f-score terbaik didapatkan ketika proses temu kembali dilakukan pada klaster dengan nilai threshold 0.1.  Hasil  tersebut  didapatkan  ketika pengujian  dilakukan  menggunakan keyword ‘iphone’, ‘transaksi online’, ‘4g lte’, ‘aplikasi whatsapp’, dan ‘virtual reality’.  Dari  kelima  pengujian  tersebut  hasil  terbaik didapatkan pada pengujian dengan keyword ‘4g lte’. Yang mana  pada  pengujian  tersebut  nilai  pengujian f-score sebesar 0,732. Nilai tersebut adalah nilai pengujian f-score yang paling baik dari pengujian lainnya. Sedangkan untuk nilai  pengujian precision sebesar  0,756  dan  pengujian recall sebesar 0,708.
Untuk penelitian selanjutnya bias dilakukan pengujian sistem  temu  kembali  pada  lebih  banyak  nilai threshold . Nilai threshold yang bisa digunakan kurang dari 0,1. Nilai threshold ini  ditujukan  untuk  memilih  seberapa  banyak berita  yang  akan  ditampilkan  pada  pengguna.  Selain  bisa
0 0,15 0,3 0,45 0,6 0,75 0,9 1,05 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Tanpa SPC Precision Recall F-Score 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Tanpa SPC Precision Recall F-Score
juga  menggunakan  lebih  banyak  lagi  kondisi  nilai threshold diatas 0,7 atau di bawah 0,1 yang digunakan pada proses klasterisasi single pass clustering untuk mendapatkan jumlah klaster berita yang lebih beragam lagi.

## R EFERENSI
[1] C.  D.  Manning,  P.  Raghavan,  and  H.  Schütze, Introduction  to Information  Retrieval .  New  York,  NY,  USA:  Cambridge University Press, 2008.
[2] R.  Baeza-Yates  and  B.  Ribeiro-Neto, Modern  Information Retrieval:  The  Concepts  and  Technology  Behind  Search ,  2nd ed. USA: Addison-Wesley Publishing Company, 2008.
[3] J.  Zhang,  J.  Gao,  M.  Zhou,  and  J.  Wang,  “Improving  the Effectiveness of Information Retrieval with Clustering and Fusion,” in International Journal of Computational Linguistics & {C}hinese Language  Processing,  Volume  6,  Number  1,  {F}ebruary  2001: Special  Issue  on  Natural  Language  Processing  Researches  in {MSRA} , 2001, pp. 109–125.
[4] S. Rieber and U. P. Marathe, “The Single Pass Clustering Method,” 1969.
[5] F. Rahutomo, I. F. Rozi, and H. Setiyono, “Implementasi Support Vector  Machine  pada  Analisa  Sentimen  Twitter  Berdasarkan Waktu,” J.  TAM  (Technology  Accept.  Model. ,  vol.  10,  no.  2,  pp. 83–88, 2019.
[6] F.  Rahutomo,  Z.  H.  R.  Adi,  I.  F.  Rozi,  and  P.  Y.  Saputra, “Implementasi Text Mining Pada Website/Blog Di Internet Untuk Menilai Kinerja Suatu Organisasi,” Inovtek Polbeng Seri Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 101–109, 2018.
[7] I. Y. R. Pratiwi, R. A. Asmara, and F. Rahutomo, “Study of Hoax News  Detection  using  Naïve  Bayes  Classifier  in  Indonesian Language,” in 2017 11th International Conference on Information Communication Technology and System (ICTS) , 2017, pp. 73–78.
[8] F. Rahutomo, I. Y. R. Pratiwi, and D. M. Ramadhani, “Eksperimen Naïve  Bayes  pada  Deteksi  Berita  Hoax  Berbahasa  Indonesia,” J. Penelit. Komun. dan Opini Publik , vol. 23, no. 1, pp. 1–15, 2019.
[9] M. F. Shadiqin Thirafi and F. Rahutomo, “Implementation of Naïve Bayes Classifier Algorithm to Categorize Indonesian Song Lyrics Based on Age,” in 2018 International Conference on Sustainable Information  Engineering  and  Technology  (SIET) ,  2018,  pp.  106– 109.
[10]  F. Rahutomo, P. Y. Saputra, and M. A. Fidyawan, “Implementasi Twitter  Sentiment  Analysis  untuk  Review  Film  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 2, p. 93, 2018.
[11]  E.  Hardiyanto  and  F.  Rahutomo,  “Studi  Awal  Klasifikasi  Artikel Wikipedia  Bahasa  Indonesia  Dengan  Menggunakan  Metoda  K Nearest Neighbor,” Pros. Sentrinov (Seminar Nas. Terap. Ris. Inov. , vol. 2, no. 1, pp. 158–165, 2016.
[12]  F.  Rahutomo  and  E.  Rohadi,  “Pengembangan  Piranti  Penelitian Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Bahasa  Indonesia,”  in Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia (SESINDO) , 2015, pp. 313– 319.
[13]  A.  Muzad  and  F.  Rahutomo,  “Korpus  Berita  Daring  Bahasa Indonesia Dengan Depth First Focused Crawling,” Pros. Sentrinov (Seminar Nas. Terap. Ris. Inov. , vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2016.
[14]  F.  Rahutomo  and  A.  R.  T.  H.  Ririd,  “Evaluasi  Daftar  Stopword Bahasa Indonesia,” J. Teknol. Inform. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no.
1, pp. 41–48, 2019.
[15]  P. Kharismadita and F. Rahutomo, “Implementasi Tokenizing Plus pada  Sistem  Pendeteksi  Kemiripan  Jurnal  Skripsi,” J.  Inform. Polinema , vol. 2, no. 1, p. 24, 2017.
[16]  D. Zamzami, F. Rahutomo, and D. Puspitasari, “Aplikasi Wordnet Indonesia  Berdasarkan  Kamus  Thesaurus  Bahasa  Indonesia menggunakan  Algoritma  Rule  Based  Text  Parsing,”  in Seminar Informatika Aplikatif Polinema , 2016.
[17]  G.  Salton  and  C.  Buckley,  “Term-weighting  approaches  in automatic text retrieval,” Inf. Process. Manag. , vol. 24, no. 5, pp. 513–523, Aug. 1988.