## IMPLEMENTASI METODA NAÏVE BAYES DAN VECTOR SPACE MODEL DALAM DETEKSI KESAMAAN ARTIKEL JURNAL BERBAHASA INDONESIA
Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra 1 , Ni Wayan Wardani 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika STMIK STIKOM Indonesia
1 wiwik@stiki-indonesia.ac.id , 2 niwayan.wardani@stiki-indonesia.ac.id
Abstrak— Salah  satu  cara  untuk  menjaga  kualitas  karya  ilmiah  di  Indonesia  adalah  dengan  memeriksa  artikel  sebelum  dipublikasikan. Pengecekan  sebelum  publikasi  dilakukan  agar  tingkat  kesamaan  tidak  tinggi  karena  makalah  yang  diterbitkan  dapat  dikutip  untuk menyebabkan tingkat kesamaan yang tinggi. Masalah selanjutnya adalah pentingnya pengelompokkan makalah topik, dimana makalah  yang akan  diperiksa  harus  memiliki  kategori  yang  sama  dengan  makalah  yang  dibandingkan.  Data  penelitian  dalam  mengkategorikan  jurnal  dan pengujian diambil dari situs neliti.com . Dalam penelitian ini, untuk mengklasifikasikan topik jurnal menggunakan algoritma Naive Bayes dan untuk  mengukur  kesamaan  makalah  menggunakan  metoda Vector  Space  Model .  Algoritma Naive  Bayes tidak  dapat  mengklasifikasikan  ke dalam satu topik jurnal dengan tepat tetapi mengklasifikasikan menjadi beberapa topik jurnal sehingga mempengaruhi kinerja metoda Vector Space Model . Hasil perhitungan deteksi  kesamaan teks oleh Vector Space Model dapat mencapai 90% ke atas untuk  data uji tertentu. Hasil perhitungan  deteksi  kesamaan  teks  dengan  metoda Vector Space  Model juga  sangat  dipengaruhi  oleh  data  pelatihan.  Semakin  lengkap  dan kompleks data pelatihan, maka semakin valid hasil pengujian kinerja Vector Space Model . Kata kunci — Text Similarity, Naive Bayes , VSM.
Abstract— One way to maintain the quality of scientific work in Indonesia is by checking articles before they are published. Checking before the publication was done so that the similarity level is not high because the published papers can be quoted to cause a high level of similarity. The  next  problem  is  the  importance  of  grouping  topic  papers,  where  papers  to  be  checked  should  have  the  same  category  as  comp arative papers. Research  data in  categorizing  journals and testing is taken from the  neliti.com site.  In this study, to  classify the topic of the journal using  the  Naïve  Bayes  algorithm  and  to  measure  the  similarity  of  papers  using  the  Vector  Space  Model  method.  Naïve  Bayes  algorithm cannot classify into one journal topic precisely but classifies it into several journal topics so that it affects the performance of the Vector Space Model method. The results of the calculation  of text similarity detection by the Vector Space Model can reach 90% and above for test data. The results of the calculation of text similarity detection by the Vector Space Model are also strongly influenced by training data. The more complete and complex of the training data, then more valid the results of the Vector Space Model performance testing.
Keywords — Text similarity , Naïve Bayes , VSM.

## I. P ENDAHULUAN
Saat ini, salah satu poin penting dalam menjalankan fungsi Tridharma Perguruan Tinggi oleh dosen adalah melaksanakan penelitian  dan  mempublikasikan  hasil  pemikiran  serta analisisnya  tersebut.  Kinerja  dosen  yang  selanjutnya  menjadi kinerja  jurusan,  fakultas  dan  perguruan  tinggi  sangat dipengaruhi  oleh  seberapa  luas  dan  berkualitasnya  publikasi para dosen tetapnya.
Tuntutan  publikasi  yang  dilakukan  komunitas  akademik perguruan  tinggi  memberikan  dampak  yang  cukup  besar terhadap  kesadaran  para  dosen  pentingnya  melakukan  kajian, penelitian  serta  menulis  karya  ilmiah.  Perkembangan  karya ilmiah  di  Indonesia  relative  makin  baik,  terutama  sejak diberlakukannya  regulasi  pemerintah,  yang  mewajibkan mahasiswa  S1,  S2  hingga  S3  untuk  menulis  artikel  di  jurnal ilmiah  sebagai  salah  satu  prasyarat  kelulusan.  Bagi  dosen tentunya akan semakin  besar tuntutannya untuk aktif  menulis di  jurnal  ilmiah baik di tingkat nasional terakreditasi  maupun jurnal internasional bereputasi.
Sejalan  dengan  regulasi  pemerintah  tersebut,  maka  akan terjadi  peningkatan  kuantitas  publikasi  karya  ilmiah  oleh kalangan  akademisi.  Dengan  semakin  meningkatnya  jumlah publikasi  maka  kualitas  karya  ilmiah  juga  sangat  penting diperhatikan.  Salah  satu  cara  menjaga  kualitas  karya  ilmiah akademisi di Indonesia adalah dengan mengecek artikel sebelum  dipublikasikan.  Pengecekan  di  awal  sebelum  terbit dilakukan agar tingkat similarity tidak tinggi, karena makalah
yang  sudah  terbit  dapat  dikutip  sehingga  menyebabkan  kadar similarity tinggi.
Selain  perlunya  mengecek  artikel  sebelum  dipublikasikan, permasalahan  berikutnya  adalah  pentingnya  pengelompokkan topik  makalah,  dimana  makalah  yang  akan  di  cek  sebaiknya memiliki  kategori  yang  sama  dengan  artikel  –  artikel pembanding.
Berdasarkan  masalah  tersebut,  maka  pada  penelitian  ini akan  digunakan  algoritma Naïve  Bayes untuk  klasifikasi artikel – artikel ke dalam satu topik. Cara kerja dari algoritma Naïve  Bayes adalah  menggunakan  perhitungan  probabilitas. Konsep dasarnya adalah menghitung peluang dari suatu kelas dari  masing  –  masing  kelompok  atribut  yang  ada,  dan menentukan  kelas  mana  yang  paling  optimal.  Proses pengelompokkan  atau  klasifikasi  dibagi  ke  dalam  dua  fase yaitu learning / training dan testing / classify .  Pada  fase learning sebagian  data  yang  telah  diketahui  kelas  datanya, diumpamakan  untuk  membentuk  model  perkiraan,  kemudia pada  fase testing  model yang  sudah  terbentuk  diuji  dengan sebagian data.
Selanjutnya  untuk  mengecek  kesamaan  teks  pada  makalah akan  menggunakan  metoda Vector Space Model (VSM) yang merupakan  sebuah  pendekatan  natural  dari  setiap  kata  dalam suatu  dimensi  spasial.  Dokumen  dipandang  sebagai  sebuah vektor  yang  memiliki magnitude (jarak)  dan direction (arah). Pada  VSM,  sebuah  kata  direpresentasikan  dengan  sebuah dimensi  dari  ruang  vektor.  Relevansi  sebuah  dokumen  ke
sebuah  kueri  didasarkan  pada  similaritas  diantara  vektor dokumen dan vektor kueri..

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Berikut adalah diagram dari rancangan penelitian : Gambar 1. Rancangan Penelitian.
1. Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dokumen  PDF  dalam  Bahasa  Indonesia  yang  berasal  dari repositori  jurnal  neliti.com.  Topik  jurnal  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  juga  mengambil  topik  jurnal  yang terdapat di neliti.com sebanyak 67 topik atau bidang studi [1].
2. Text Processing
Text  Mining adalah proses pengambilan data dalam  bentuk teks  dari  sumber;  dalam  hal  ini,  sumbernya  adalah  dokumen. Dengan text  mining ,  dapat  mencari  kata  kunci  yang  dapat mewakili  konten  suatu  dokumen  dan  kemudian  menganalisis dan  melakukan  pencocokan  antara  dokumen  dan  kata  kunci basis  data  yang  telah  dibuat. Text  Processing adalah  bagian dari text  mining . Tahap  –  tahap text  processing secara  umum adalah tokenisasi, stopword , dan stemming [2].
a. Tokenisasi
Tokenisasi  adalah  proses  yang  dilakukan  pada  dokumen untuk mendapatkan persyaratan. Proses yang dilakukan adalah memotong  kata  –  kata  yang  membangun  dokumen,  dan  hasil potongan disebut token, dan mungkin dalam proses yang sama melemparkan berbagai karakter[3].
b. Stopword Stopword adalah proses  yang dilakukan setelah tokenizing pada pemrosesan teks. Proses berhenti adalah  menghilangkan kata  –  kata  yang  sering  muncul  secara  umum,  disebut stopwords . Stopword cenderung  memiliki  bobot  yang rendah, sehingga  hampir  tidak  mempengaruhi  perhitungan  jika stopword dihapus.  Salah  satu  Teknik  yang  biasa  digunakan untuk  mengurangi  indeks  kata  adalah  dengan  membendung atau menghapus kata kunci[4].
c. Stemming
Stemming adalah proses mendapatkan kata dasar dari suatu istilah.  Tujuan  dari  proses  ini  dilakukan  agar  makna  suatu istilah  dari  satu  dokumen  sama  dengan  dokumen  lainnya karena  istilah  tersebut  sudah  dalam  bentuk  dasar.  Untuk alasan  transformasi  kata,  dokumen  biasanya  menggunakan bentuk  kata  yang  berbeda,  meskipun  kata  tersebut  memiliki makna  yang  tidak  jauh  berbeda.  Dalam  banyak  situasi,  akan sangat  membantu  jika  bentuk  kata  yang  berbeda  dianggap sama.
3. Term  Frequency-Inversed  Document  Frequency  Algorithm (TF-IDF)
Algoritma TF-IDF adalah suatu algoritma yang berdasarkan  nilai  statistik  menunjukkan  kemunculan  suatu kata  di  dalam  dokumen.  Dalam  penelitian  (Nengsih,  2014) menurut  Feldman TF ( Term  Frequency )  menyatakan banyaknya suatu kata muncul dalam sebuah dokumen dan DF ( Document  Frequency )  menyatakan  banyaknya  dokumen yang  mengandung  suatu  kata  dalam  satu  segmen  publikasi. TF-IDF  adalah  nilai  bobot  dari  suatu  kala  yang  diambil  dari nilai IF dan nilai Inverse DF , yang didefinisikan [5]:
(1) (2)
Keterangan :
TF-IDF ( w,d )  :  Bobot  suatu  kata  dalam  keseluruhan
dokumen w :  Suatu kata (word) d :  Suatu dokumen (document)
TF ( w,d ) :  Frekuensi  kemunculan  sebuah  kata  w dalam dokumen d
IDF ( w )
:  Inverse DF dari kata w N :  Jumlah keseluruhan dokumen DF ( w ) :  Jumlah  dokumen  yang  menggabungkan kata w
4. Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik  sederhana yang menghitung  sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi nilai  dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma  menggunakan teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau  tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh  nilai pada  variable  kelas.  Definisi  lain  mengatakan Naïve  Bayes merupakan pengklasifikasian dengan  metoda probabilitas  dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.
Naïve  Bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan bahwa  nilai  atribut  secara  kondisional  saling  bebas  jika diberikan nilai output. Dengan kata lain, diberikan nilai output, probabilitas  mengamati  secara  bersama  adalah  produk  dari probabilitas  individu.  Keuntungan  penggunaan Naïve  Bayes adalah  bahwa  metoda  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data pelatihan  ( Training  Data )  yang  kecil  untuk  menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Naïve Bayes sering  bekerja  jauh  lebih  baik
dalam  kebanyakan  situasi  dunia  nyata  yang  kompleks daripada  yang  diharapkan,  maka  metoda Naïve  Bayes adalah metoda yang dipergunakan untuk proses klasifikasi teks dalam penelitian  ini.  Terdapat  2  tahap  pada  proses  klasifikasi  teks. Tahap  pertama  adalah  pelatihan  terhadap  himpunan  artikel contoh  ( training  example ),  sedangkan  tahap  kedua  adalah proses klasifikasi dokumen yang belum diketahui topiknya. Teorema Bayes :
(3) Keterangan : P(Ci|X) :  Probabilitas kemunculan kelas Ci dengan X  P(X) “konstan” untuk semua kelas sehingga  hanya  terbentuk P(X|Ci)  P(Ci) yang  perlu dimaksimumkan X :  Kejadian X Ci :  Kelas  yang  tersedia (C1, C2, …Ci) P(Ci) :  Probabilitas kemunculan kelas Ci P(X) :  Probabilitas kemunculan kejadian X P(X|Ci) :  Probabilitas kemunculan kejadian X dengan kondisi Ci (4) Keterangan : Xt : Nilai – nilai atribut dalam sample X P(Xt|Ci) :
Probabilitas kejadian Xt dengan kondisi Ci dapat dihitung dari database training
5. Vector Space Model
Metoda Vector  Space  Model atau Term  Vector  Model adalah sebuah model aljabar untuk menggambarkan dokumen teks (beberapa objek) sebagai vector dari identifier . Biasanya digunakan dalam penyaringan informasi ( information retrieval ), indexing dan  pemberian  ranking  yang  saling relevan.  Proses  dari  perhitungan  metoda  ini  adalah indexing dokumen,  pembobotan term dan  perhitungan  kesamaan. Proses indexing dokumen  adalah  proses  melalui  tahapan  – tahapan  dalam text  mining .  Proses  selanjutnya  adalah pembobotan  term  dengan  menggunakan  algoritma  TF/DF. Proses  yang  terakhir  adalah  perhitungan  kesamaan  dengan pendekatan Cosine , yang dinyatakan dalam rumus [6]:
(10)
Similarity(dj,qk) : Tingkat  kesamaan  suatu dokumen dengan query tertentu tdij :
Term ke-i dalam vector untuk dokumen ke- j tqik : Term ke-i dalam vector untuk query ke- k n :
Jumlah term yang unik dalam dataset
6. Klasifikasi Topik Jurnal dengan Naïve Bayes
Tahap  klasifikasi  topik  jurnal  dengan Naïve  Bayes adalah sebagai berikut :
T ABEL I C ONTOH D OKUMEN
1 Penelitian  ini  berupa  pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  untuk  perencanaan  kebutuhan  bahan  baku  yang  mempunyai batas  masa  kadaluarsa  dan  adanya  ketentuan  diskon  bagi  pembelian dalam jumlah tertentu
2 Pemeriksaan  pajak  merupakan  serangkaian  kegiatan  untuk  mencari, mengumpulkan,  mengolah  data  dana  tau  keterangan  lainnya  untuk menguji  kepatuhan  pemenuhan  kewajiban  perpajakan  dan  untuk tujuan lain dalam rangka melaksanakan ketentuan

## 1. S topword Removal
Penghapusan  konjungsi  yang  ada  dalam  dokumen  dan menghitung  frekuensi  terjadinya  konjungsi  yang  akan dihapus dalam contoh dokumen.
T ABEL 2 STOPLIST
No Stoplist Frekuensi 1 ini 1
2 berupa 1 3 untuk 3
4 yang 1
5 dan
3
6 adanya 1 7 bagi 1
8 dalam 2
9 tertentu 1 10 mencari 1 11 atau 1 12 lainnya 1 13 lain 1

## 2. Tokenisasi
Setelah  melakukan  penghapusan  kata  penghubung. Contoh dokumen  yang sudah dihapus kata penghubungnya dan  diubah  semua  huruf  besarnya  setelah  kumpulan karakter dalam suatu dokumen ke dalam satuan kata.

## T ABEL 3
DOKUMEN SETELAH DILAKUKAN STOPWORD REMOVAL
1 Penelitian berupa pengembangan Sistem Pendukung Keputusan SPK perencanaan  kebutuhan  bahan  baku  mempunyai  batas  masa kadaluarsa ketentuan diskon pembelian jumlah tertentu
2 Pemeriksaan  pajak  merupakan  serangkaian  kegiatan  mencari mengumpulkan  mengolah  data  keterangan  menguji  kepatuhan pemenuhan  kewajiban  perpajakan  tujuan  rangka  melaksanakan ketentuan peraturan perundang undangan perpajakan.
1 penelitian  berupa  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  spk perencanaan  kebutuhan  bahan  baku  mempunyai  batas  masa kadaluarsa ketentuan diskon pembelian jumlah tertentu
2 pemeriksaan  pajak  merupakan  serangkaian  kegiatan  mencari mengumpulkan  mengolah  data  keterangan  menguji  kepatuhan pemenuhan  kewajiban  perpajakan  tujuan  rangka  melaksanakan ketentuan peraturan perundang undangan perpajakan
T ABEL 5
PROSES TOKENISASI
No Kata 1 penelitian 2 berupa 3 pengembangan
4 sistem
5 pendukung
6 keputusan 7 spk 8 perencanaan 9 kebutuhan 10 bahan 11 baku 12 mempunyai 13 batas 14 masa 15 kadaluarsa 16 ketentuan 17 diskon 18 pembelian
19 jumlah 20 tertentu 21 pemeriksaan 22 pajak 23 merupakan 24 serangkaian
25 kegiatan 26 mencari 27 mengumpulkan 28 mengolah 29 data 30 keterangan 31 menguji 32 kepatuhan
33 pemenuhan
34 kewajiban
35 perpajakan
36 tujuan 37 rangka
38 melaksanakan
39 ketentuan
40 peraturan
41 perundang
42 undangan 43 perpajakan

## 3. Menentukan Nilai IDF
Setelah  dilakukan  tokenisasi,  hasil  dari  tokenisasi dilakukan pengecekan data pada setiap topik untuk melihat kemunculan  kata,  kemudian  kemunculan  kata tersebut  ( df ) dijadikan acuan dalam mencari nilai dari idf dengan rumus log (banyaknya topik / df pada setiap kata).
Kemunculan Kata d 1 d 2 d 3 d 4 d 5 df idf
penelitian 1 0 0 0 0 1 0,69897 berupa 1 0 0 0 0 1 0,69897 pengembangan 1 0 0 0 0 1 0,69897 Sistem 1 0 0 0 0 1 0,69897 pendukung 1 0 0 0 0 1 0,69897 keputusan 1 0 0 0 0 1 0,69897 spk 1 0 0 0 0 1 0,69897 perencanaan 1 0 0 0 0 1 0,69897 kebutuhan 1 0 0 0 0 1 0,69897 Bahan 1 0 0 0 0 1 0,69897 Baku 1 0 0 0 0 1 0,69897 mempunyai 1 0 0 0 0 1 0,69897 Batas 1 0 0 0 0 1 0,69897 Masa 1 0 0 0 0 1 0,69897 kadaluarsa 1 0 0 0 0 1 0,69897 ketentuan 1 0 0 0 0 1 0,69897 Diskon 1 0 0 0 0 1 0,69897 pembelian 1 0 0 0 0 1 0,69897 Jumlah 1 0 0 0 0 1 0,69897 Tertentu 0 0 1 0 0 1 0,69897 pemeriksaan 0 0 1 0 0 1 0,69897 Pajak 0 0 1 0 0 1 0,69897 merupakan 0 0 1 0 0 1 0,69897 serangkaian 0 0 1 0 0 1 0,69897 kegiatan 0 0 1 0 0 1 0,69897 mencari 0 0 1 0 0 1 0,69897 mengumpulkan 0 0 1 0 0 1 0,69897 mengolah 0 0 1 0 0 1 0,69897 data 0 0 1 0 0 1 0,69897 keterangan 0 0 1 0 0 1 0,69897 menguji 0 0 1 0 0 1 0,69897 kepatuhan 0 0 1 0 0 1 0,69897 pemenuhan 0 0 1 0 0 1 0,69897 kewajiban 0 0 1 0 0 1 0,69897 perpajakan 0 0 1 0 0 1 0,69897 tujuan 0 0 1 0 0 1 0,69897 rangka 0 0 1 0 0 1 0,69897 melaksanakan 0 0 1 0 0 1 0,69897 ketentuan 0 0 1 0 0 1 0,69897 peraturan 0 0 1 0 0 1 0,69897 perundang 0 0 1 0 0 1 0,69897 undangan 0 0 1 0 0 1 0,69897 perpajakan 0 0 1 0 0 1 0,69897

## 4. Menentukan Nilai TD-IDF
Hasil  dari  idf  kemudian  dicarikan  nilai  tf-idf  dengan rumus (kemunculan kata tiap topik * nilai idf)
T ABEL 7 NILAI TD - IDF
tfidf_d1 tfidf_d2 tfidf_d3 tfidf_ d4 tfidf_d 5 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0 0,69897 0 0
0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0,69897 0 0
5. Menentukan Kata Identifikasi (Fitur)
Identifikasi  kemunculan  kata  dari  hasil idf kemudian dihitung  jumlah  katanya  pada  setiap  topik,  kata  yang memiliki  nilai tf-idf tertinggi  dari tfidf_d1 , tfidf_d2 dan seterusnya  adalah  kata  yang  mengidentifikasikan  topik tersebut.
T ABEL 8
IDENTIFIKASI KATA
d1 d3 penelitian pemeriksaan berupa pajak
pengembangan merupakan sistem serangkaian pendukung kegiatan keputusan mencari spk mengumpulkan perencanaan mengolah kebutuhan data bahan keterangan baku menguji mempunyai kepatuhan batas pemenuhan masa kewajiban kadaluarsa perpajakan ketentuan tujuan diskon rangka
pembelian melaksanakan jumlah ketentuan tertentu peraturan perundang undangan perpajakan 6. Hasil Perhitungan Klasifikasi
T ABEL 9
NILAI TD - IDF
Topik Perhitungan d1 0,333333 d2 0,291667 d3 0,3125 d4 0,291667 d5 0,291667
7. Perhitungan Similarity Vector Space Model
a. Menghitung  akar  dari  total term  keyword di  semua document  dan  akar  dari  term  dari  setiap  document dari hasil tokenizing .
Rumus:  sqrt(jumlah  term keyword atau  jumlah term document )
contoh :
q (jumlah keyword) = 5
d1 (jumlah document 1)  = 19
d2 (jumlah document 2)  = 24
q : sqrt(5) = 2,23606 d1 : sqrt(19) = 4,35890 d2 : sqrt(24) = 4,898979
b. Setelah  mendapatkan  akar  dari  document  dan keyword barulah menghitung similarity .
Rumus : (jumlah term keyword di document * jumlah term document )/( akar dari keyword * akar dari keyword ) Contoh : d1 = keyword muncul di document 1 sebanyak 4 d2 = keyword muncul di document 2 sebanyak 1
d1 : (4 * 19)/( 2,23606*4,35890) = 7,79743 d2 : (1 * 24)/( 2,23606*4,89897) = 2,19089
Perhitungan  pencarian similarity diatas  antara document dan keyword ,  sehingga  dapat  mengurutkan document mana  yang paling  mirip  dengan keyword pencarian.  Dari  hasil  tersebut dapat  dilihat  bahwa d1 memiliki  hasil  yang  lebih  besar. dengan  hasil  tersebut d1 di  atas  peringkat  pencarian  dan d2 dibawahnya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penerapan  model  klasifikasi Naïve  Bayes dan  deteksi kesamaan dokumen dengan Vector Space Model diuji dengan beberapa  makalah  yang  memiliki  format  file  .pdf  dan  .docx. Berikut ini adalah uji coba yang dilakukan :
T ABEL 11
HASIL UJI COBA
T ABEL 10 DATA LATIH
Data Latih Dokumen Topik Jurnal Dokumen1.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen2.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen3.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen4.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen5.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen6.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen7.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen8.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen9.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen10.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Data  pada  tabel  10  adalah  makalah  yang  menjadi data pelatihan. Makalah ini memiliki topik jurnal di bidang ilmu  komputer  dan  teknologi  informasi.  Format  file  yang digunakan sebagai data pelatihan adalah .pdf.
T ABEL 11 DATA UJI Data Uji
Dokumen Topik Jurnal Dokumen1.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen2.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen3.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen4.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen5.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen6.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Dokumen7.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen8.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen9.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Dokumen10.pdf Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Data dalam table 11 adalah  makalah  yang  menjadi data uji, dimana  makalah  yang  digunakan  sebagai  data  uji  sama dengan  makalah  yang  digunakan  pada  data  latih.  Makalah ini  memiliki  topik  jurnal  di  bidang  Ilmu  Komputer  dan Teknologi  Informasi.  Format  file  yang  digunakan  sebagai data uji adalah .pdf.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Klasifikasi 5.53E- 288 - - 1.15E128 - - 2.42E- 206 7.28E254 - 8.54E- 218 Similarity 91.52% 86.73% 76.54% 94.79% - 62.61% 90.38% 90.84% 71.74% 96.52%
IV. K ESIMPULAN
Dalam  beberapa dokumen data uji dengan  format file .pdf, algoritma Naïve  Bayes tidak  dapat  mengklasifikasikan  ke
dalam satu topik jurnal dengan tepat tetapi mengklasifikasikan menjadi beberapa topik jurnal sehingga mempengaruhi kinerja metoda Vector  Space  Model. Hasil  perhitungan  deteksi kesamaan teks oleh Vector Space Model dapat mencapai 90% ke  atas.  Hasil  perhitungan  deteksi  kesamaan  teks  dengan metoda Vector Space Model juga sangat dipengaruhi oleh data
pelatihan.  Semakin  lengkap  dan  kompleks  data  pelatihan, maka  semakin  valid  hasil  pengujian  kinerja Vector  Space Model .
Saran  untuk  penelitian  ini  adalah  pengujian  kinerja algoritma Naïve Bayes dan metoda Vector Space Model dapat diuji  pada  dokumen  teks  dalam  berbagai  format  file.  Saran berikutnya  adalah  data  latih  dapat  terintegrasi  ke  database neliti.com
R EFERENSI
[1] “Neliti.com.
[2] M. W. Berry, J. Kogan., Text Mining Applications and Theory . Wiley, 2010.
[3] P.  Manning,  Christopher  D,  Raghavan  “ Introduction  to  Information Retrieval .California : Stanford University, 2008.
[4] M. Chenoweth, and M. Song  “ Text Categorization in Encyclopedia of Data Warehouse & Data Mining. IGI Global, 2009.
[5] A. Ryansyah and A.P.K. Dokumen, “Implementasi Algoritma TF_IDF pada Pengukuran Kesamaan Dokumen,” No.1, pp. 1-10.
[6] T.M.  Isa  et  al.,”Mengukur  Tingkat  Kesamaan  Paragraf  Menggunakan Vector Space Model untuk Mendeteksi Plagiarisme”, 20013.
[7] Mushlihudin.  Dan  Zahrotun,  L.  2017.    “Perancangan  Text  Mining Pengelompokkan  Penelitian  Dosen  Menggunakan  Metode  Shared Nearest Neighbor Dengan”. P rosiding SNATIF, 849-855.
[8] Setiawan,  A.,  Astuti,  I.F., dkk.  “Klasifikasi  dan  Pencarian  Buku Referensi  Akademik  Menggunakan  Metoda  Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  (Studi  Kasus  :  Perpustakaan  Daerah  Provinsi  Kalimanta Timur)”, 10(1). 2015.
[9] Triana,  A.  “Pemanfaatan  Metoda  Vector  Space  Model  dan  Metoda Cosine  Similarity  pada Pemanfaatan Metoda Vector Space Model dan Metoda  Cosine  Similarity  pada  Fitur  Deteksi  Hama  dan  Penyakit Tanaman Padi”, 2014.
[10] Wijanto,  M.  C.,  Teknik,  S.,  dkk.  “Sistem  Pendeteksi  Pengirim  Tweet dengan Metoda Klasifikasi Naïve Bayes”,  1, 172 – 182. 2015.