Implementasi Term-Frequency Inverse Document Frequency (TF-
IDF) Untuk Mencari Relevansi Dokumen Berdasarkan Query
Moh. Afif Rofiqi, 1,* , Abd Charis Fauzan 2 , Afivatu Pratama Agustin 3 , Ahmad Agung Saputra 4 , Hinayu Diniatul Fahma 5
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 afifrofiqi9@gmail.com; 2 abdcharis@unublitar.ac.id; 3 afiv.pa@gmail.com; 4 ahmadagungsaputra27@gmail.com;
5 dinia.fahma@gmail.com * corresponding author

## PENDAHULUAN
Pentingnyan  mencari  dokumen  saat  ini  sangat  di  butuhkan  apalagi  yang  berjumlah banyak  maka  dari  itu  dengan  menggunakan metode  Term-Frequency  Inverse  Document Frequency ( TF-IDF) ,  bisa  dengan  mudah  mencari  data  tersebut  dengan  tingkat  relevan yang  tinggi  sehingga  tidak  salah  dalam  mengambil  data  dokumen  yang  di  perlukan  [1]. Metode yang digunakan  mencari relevansi antar beberapa dokumen disini adalah metode TF-IDF karena  merupakan  metode  yang  cukup  mudah  dipelajari    dan  juga  mudah diterapkan  untuk  permasalahan  keakuratan  sebuah  dokumen. TF-IDF adalah  perhitungan atau pembobotan kata melalui teknik tokenisasi, stopwords , dan stemming ,  dan frekuensi munculnya kata dalam dokumen yang diberikan menunjukkan pentingnya kata itu di dalam sebuah  dokumen  [2].  Metode  ini  melakukan  pembobotan  kata  didalam  sebuah  dokumen dengan  mengalikan  nilai  TF  dan  IDF  bedasarkan  hasil query- nya  [3].  Dokumen  yang digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  dokumen  dari  beberapa  artikel  berita karena kebayakan berita yang ada tidak sesuai fakta yang ada dan untuk tingkat akurasinya juga  cukup  di  pertayaakan  maka  dari itu  penelitian  ini mengambil  data  dari  artikel  berita agar  mengetahui  berita mana  yang  relevan  dengan  keadaan  saat ini  sebagai  contoh  untuk berita  tentang  berpindahnya  ibu  kota  Jakarta  ke  Kalimantan.  Pada  penelitian  sebelumnya metode  ini  di  gunakan  dalam  pencarian  buku  dalam  sebuah  perpustakaan online yang dimana query nya  bedasarkan  judul  buku.  Penelitian  terdahulu  adalah  penelitian  untuk Mengukur  Akurasi  Permintaan  pada  Repositori  menggunakan User  Interface [4], Penelitian Mengukur Akurasi pada Query Interface dengan Software As A Sevice (SAAS) [5].  Andayani  Implementasi  Algoritma  TF-IDF  pada  pengukuran  kesamaan  dokumen[2].
A R T I K E L I N F O

## A B S T R A K

## Article history
Diterima: 23 Oktober 2019 Direvisi: 15 November 2019 Diterbitkan: 30 Desember 2019 Tujuan  dibuatnya  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari  relevansi  antar beberapa dokumen  berupa artikel  berita dari  beberapa sumber. Metode yang  digunakan  yaitu  metode Term-Frequency  Inverse  Document Frequency karena  relevan  untuk  keakuratan  sebuah  dokumen. Term- Frequency  Inverse  Document  Frequency adalah  perhitungan  atau pembobotan  kata  melalui  teknik  tokenisasi,  stopwords,  dan  stemming, dan  frekuensi  munculnya  kata  dalam  dokumen  yang  diberikan menunjukkan  pentingnya  kata  itu  di  dalam  sebuah  dokumen.  Yang mengunakan data dari artikel berita metode ini melakukan pembobotan kata  didalam  sebuah  dokumen  dengan  mengalikan  nilai  TF  dan  IDF bedasarkan hasil querynya dan dari tiga artikel yang mengasilakan rank score  untuk  dokumen  satu  yang  berscore  3,90847  dapat  disimpulkan bahwa artikel berita pada dokumen satu adalah yang paling relevan dari pada dua artikel lainnya.
Keywords Term-Frequency Inverse Document
Frequency, Relevansi, Dokumen, Query
Kemudian  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mencari  tingkat  relevansi  pada  artikel  dengan topik pemindahan ibu kota yang menyebar di dunia maya.

## METODE

## Tokenisasi
Tokenisasi  adalah  proses  untuk  membagi  atau  memecah  teks  yang  dapat  berupa kalimat, paragraf atau dokumen, menjadi token atau bagian tertentu seperti kumpulan kata dengan  cara  menghilangkan  tanda  baca  atau  mengubah  huruf  capital  menjadi  huruf  kecil ( lower case ). Sebagai contoh, tokenisasi dari kalimat "Aku akan berkunjung ke rumahmu. Apa  kau  ada  di  rumah?"  setelah  ditokenisasi  menjadi  aku-akan-pergi-ke-rumahmu-apa- kau-ada-di-rumah [2][7].
Gambar 1. Flowcart Tokenisasi
Gambar 1 adalah flowcart dari metode tokenisasi, dimana dokumen dalam database di hilangkan tanda bacanya dan mengubah token menjadi huruf kecil. Pentingnya metode ini karena menjadi awalan dari penerapan metode yang lain.

## Stopwords
Stopwords umumnya  dimanfaatkan  dalam  task  information  retrieval,  termasuk  oleh Google. Contoh stopwords untuk  bahasa  Inggris  diantaranya  “of”,  “the”.    Sedangkan untuk  bahasa  Indonesia  diantaranya  “yang”,  “di”,  “ke”.  Dalam  dunia  pemrogramman khusunya di proses klasifikasi data, stopword sangat diperlukan yaitu digunakan stopwords untuk  mengurangi  jumlah  kata  yang  harus  diproses.  Sangat  berguna  untuk  proses Text Mining [5] [6]. Gambar 2  menggambarkan   proses yang dilakukan   saat   tahap  stopword removal  atau    filtering,    dimana      hasil      dari      proses  tokenizing  yang  dilakukan sebelumnya, akan dicocokan   dengan  array    stoplist    yang    ada, apabila  token    yang dicek      merupakan    stoplist  maka  token  akan  dihapus,  apabila  token  bukan  termasuk stoplist maka  token  akan dibiarkan tetap ada.
Gambar 2. Flowcart Stopword
Gambar 2. Flowcart Stopwords
Gambar  2  adalah  tahapan  dari  metode stopword ,  yang  mana  hasil      dari  metode tokenisasi  yang  dilakukan  sebelumnya,  akan  dilakukan  pencocokan      dengan array stoplist ,  apabila    token      yang      dicek    termasuk stoplist maka  token  dihapus,  jika  token tidak termasuk stoplist maka  token  dibiarkan ada.

## Stemming
Stemming digunakan  untuk  memeriksa  relevannya  beberapa  dokumen  dibutuhkan proses stemming . Stemming adalah di mana proses pemetaan kata pada kalimat berimbuhan menjadi kata asli (tanpa kata imbuhan awalan,akhiran,sisipan,kombinasi) yang di jalankan algoritma tertentu.
Contoh : Membetulkan = Betul Membenarkan = Benar Ada pula imbuhan pada bahasa Indonesia cukup kompleks, terdiri dari:
 Prefiks , imbuhan di depan kata: ber-tiga
 Suffiks , imbuhan di akhir kata: makan-an
 Konfiks , imbuhan di depan dan di akhir kata: per-ubah-an
 Infiks , imbuhan di tengah kata: kemilau.
 Imbuhan dari bahasa asing: final -isasi, sosial-isasi
 Aturan perubahan prefiks , seperti (me-) menjadi (meng-, mem-, men-, meny-)
Gambar      3  merupakan  proses  saat      tahap stemming ,  yaitu term hasil      dari      proses sebelumnya   akan dilakukan pengecekan   terhadap  database.  Apabila   t erm merupakan kata  imbuhan  maka      akan      dilakukan stemming dengan      melalui      3      tahapan      yaitu menghapus inflection suffix (seperti -ku, -mu, -kah,   dsb), menghapus derivation   suffix (seperti   -i,  -an,atau   -kan),  dan  menghapus derivation   prefix (seperti   di-,   ke-,se-, dsb).      Hasil      dari      proses stemming ini      akan      dilanjutkan    dengan  tahap  berikutnya untuk   dilakukan   pembobotan   kata menggunakan algoritma tf-idf[3][7].
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 58-64
Gambar 3. Flowcart Stemming Gambar 3 Flowchart Stemming
Gambar 3. Flowcart Stemming
Perhitungan Term-Frequency Inverse Document Frequency Sebelum  melakukan  perhitungan Term-Frequency  Inverse  Document  Frequency maka harus  melakukan  proses  tokenisasi, stopwords,  stemming .  Setelah  proses  tersebut  selesai peneliti  melakukan  perhitungan Term-Frequency  Inverse  Document  Frequency dengan tahap berikut [8].
 Menetukan TF ( Therm Frekuensi ) terdiri dari Q, D1, D2, D3
Q = Query
D1 = Dokumen 1 D2 = Dokumen 2 D3 = Dokumen 3
 Menghitung df (data frekuensi) Dengan rumus : df = Q + D1 + D2 + D3
 Menghitung D/df
Vol. 1, No. 2, Desember 2019, Halaman 58-64
 Menghitung Idf = log(D/df)
 Menentukan W (Pembobotan kata) terdiri dari  Q, D1, D2, D3
Q = log(D/df) x Q

## PEMBAHASAN
Perhitungan  menggunakan  metode Term-Frequency  Inverse  Document  Frequency disini  digunakan  untuk  mencari  relevansi  antar  beberapa  dokumen  artikel  yang  sesuai dengan query ,  adapun query yang  digunakan  yaitu  kata    Ibu  Kota.  Alasan  digunaknnya query  ini  karena  memang  banyak  sekali  artikel-artikel  berita  yang  sedang  membahas permasalahan perpindahan ibu kota Indonesia. Perhitungan relevansi data dapat digunakan sebagai acuan untuk melihat manakah artikel yang sesuai dengan isu perpindahan ibu kota dari  Jakarta  ke  Kalimantan  dan  yang  tidak  sesuai  [9][10][7].  Berikut  beberapa  hasil perhitungan  dari  tiga  artikel  berita  yang  di  akses  pada  tanggal  25  November  2019  yang diterbitkan oleh CNN Indonesia dengan judul Presiden Korsel tawarkan kerja sama pindah ibu  kota  ke  Jokowi,  KOMPAS.com  berjudul  Jepang  ingin  terlibat  pemindahan  ibu  kota, Presiden Jokowi  " Welcome "  dan  CNBC  Indonesia  yang  berjudul  Aturan  Pemindahan  Ibu Kota Akan Masuk Omnibus Law , tiga artikel tersebut kami ambil karena memang sedang membahas tentang isu perpindahan ibu kota Indonesia dari Jakarta ke Kalimantan.
Tabel 1. hasil proses tokenisasi, stopword , stemming
Tabel 1 adalah Gambar hasil proses tokenisasi, stopword , stemming , serta perhitungan jumlah query dan jumlah kata yang muncul disetiap artikel yang digunakan sebagai sempel sedangkan Tabel 2 berisi perhitungan data frekeuensi. Tabel 3 merupakan hasil akhir Rank Score dari  proses  tokenisasi, stopword , stemming serta  perhitungan  yang  menerapkan metode TF-IDF dari tiga artikel yang telah disebutkan diatas.

## Tabel 2. Perhitungan Frekuensi
Tabel 3 Rank Score

## KESIMPULAN
Penelitian ini dapat disimpulkan bahwa, dengan metode TF-IDF di atas dapat di ambil garis  besarnya  yaitu  mudahnya  mencari  data  yang  relevan  dengan  metode  iTF-IDF  dan mudahnya  mempelajari  bagi  para  pemula  terutama  seorang programing yang  ingin merintis  melalui  metode  ini.  Adapun  yang  harus  diperhatikan  ialah  relevansi  dari  suatu dokumen tergantung pada nilai rank dari setiap dokumen yang ada. Dari tiga artikel yang digunakan untuk penelitian, dapat disimpulkan bahwa artikel berita yang berjudul Presiden Korsel Tawarkan Kerja Sama Pindah Ibu Kota ke Jokowi adalah yang paling relevan dari pada dua artikel lainnya dengan nilai 3,90847.

## REFERENSI
[1] R. C. W. Romario Yudo Herlambang, Rekyan Regasari Mardi Putri, “IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOUR DENGAN PEMBOBOTAN,” vol. 4, no. 2, pp. 97–103, 2017.
[2] S.  Andayani  and  A.  Ryansyah,  “Implementasi  Algoritma  TF-IDF  Pada  Pengukuran  Kesamaan Dokumen,” JuSiTik  J. Sist. dan Teknol. Inf. Komun. , vol. 1, no. 1, p. 53, 2017.
[3] T.  D.  Ria  Melita  ,  Victor  Amrizal  ,  Hendra  Bayu  Suseno,  “Penerapan  Metode  Term  Frequency Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine Similarity Pada Sistem Temu Kembali Informasi Untuk Mengetahui Syarah Hadits Berbasis  Web (Studi  Kasus: Hadits Shahih  Bukhari-Muslim),” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 149–164, 2018.
[4] S.  Najah,  M.  A.  Yaqin,  L.  S.  Angreani,  and  A.  C.  Fauzan,  “The  User  Interface  (  UI  )  Discovery Application to Measure Query Accuracy on Interface Repository,” brilliant , vol. 3, no. May, pp. 1–6, 2019.
[5] S.  Najah,  M.  A.  Yaqin,  L.  S.  Angreani,  and  A.  C.  Fauzan,  “MENGUKUR  AKURASI  QUERY PADA  INTERFACE  REPOSITORY  MENGGUNAKAN  USER  INTERFACE  (UI)  DISCOVERY
BERBASIS SOFTWARE AS A SERVICE (SAAS),” vol. 4, no. 1, pp. 206–214, 2019.
[6] A.  Indranandita,  B.  Susanto,  and  A.  Rahmat,  “Sistem  Klasifikasi  Dan  Pencarian  Jurnal  Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Vector Space Model,” J. Inform. , vol. 4, no. 2, 2011.
[7] andi  sunyoto  Mayeni,  Monica  ,  wing  wahyu  wirnano,  “Information  Retrieval  Dokumen  Tesis Untuk,” vol. 12, no. 2, pp. 105–115, 2016.
[8] D. Leman,  K. Andesa, T. Informasi, M. Komputer, and U. P. Utama, “Implementasi Vector Space Model Untuk Meningkatkan,” no. May 2013, pp. 8–15, 2015.
[9] A.  Salam,  C.  Supriyanto,  and  A.  Fahmi,  “Integrasi  Peringkas  Dokumen  Otomatis  Sebagai  Feature Reduction Pada Clustering Dokumen,” Semantik , vol. 02, no. 01, pp. 145–150, 2012.
[10] R.  R.  A.  Siregar,  F.  A.  Sinaga,  and  R.  Arianto,  “Aplikasi  Penentuan  Dosen  Penguji  Skripsi Menggunakan Metode TF-IDF dan Vector Space Model,” Comput.  J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, p. 171, 2017.