Volume  10  No.2 Juli 2018 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## PENERAPAN KAMUS DASAR PADA ALGORITMA PORTER UNTUK MENGURANGI KESALAHAN STEMMING BAHASA INDONESIA
Nurul Justina Mahardianing Verdaningroem 1 , Aries Saifudin 2,*
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pamulang, Tangerang Jl. Puspiptek No.23, Buaran, Serpong, Kota Tangerang Selatan, Banten 15310
*Email: aries.saifudin@yahoo.co.id Diterima: 15 Maret 2018 Direvisi: 26 April 2018 Disetujui: 21 Juni 2018

## ABSTRAK
Proses stemming porter  memerlukan  waktu  lebih  sedikit  dibanding  dengan  algoritma stemming lainnya,  tetapi  algoritma  tersebut  mempunyai  kekurangan  yaitu  pada  hasil  akhir stemming menghasilkan kata yang selalu tepat. Proses stemming porter masih berdasarkan dari aturan morfologi bahasa Indonesia. Pada penelitian ini diusulkan penambahan kamus pada algoritma stemming Porter agar dalam proses stemming dapat mengurangi keambiguan dan meningkatkan ketepatan hasil. Kamus yang  ditambahkan  akan  digunakan  untuk  pengecekan  pada  setiap  kata  yang  telah  melewati  proses pemotongan  imbuhan,  kemudian  hasil  dari  pemotongan  langsung  dicocokkan  dengan  kamus  yang berisi  kata  dasar.  Penggunaan  kamus  dasar  pada  algoritma  Porter  dapat  meningkatkan  ketepatan stemming sebesar 13,333%. Tetapi kecepatan proses stemming menggunakan kamus jauh lebih lambat dibandingkan tanpa kamus.
Kata kunci: Stemming, Porter, Kamus, Bahasa Indonesia

## ABSTRACT
Porter stemming process requires less time than the other stemming algorithms, but these algorithms have the disadvantage that the final results stemming generate word is always right. Porter stemming process is still based on the morphology of Indonesian rule. In this study, the proposed addition of the dictionary at the Porter stemming algorithm so that in the process of stemming can reduce ambiguous and improve the accuracy of the results. Dictionaries are added to be used for checking on every word that has gone through the process of cutting the suffix, then the result of direct deductions are matched to  a  dictionary  containing  the  basic  words.  The  use  of  the  dictionary  base  on  algorithms  stemming Porter  can  increase  the  accuracy  of  13.333%.  But  the  speed  of  the  process  stemming  the  use  of  a dictionary is much slower than without a dictionary.
Keywords : Stemming, Porter, Dictionary, Indonesian Language

## PENDAHULUAN
Kebutuhan  terhadap  informasi  sangat meningkat.  Banyak  informasi  dibutuhkan untuk  dapat  diperoleh  dengan  cepat,  dan relevan  sesuai  kebutuhan.  Lebih  penting mencari  informasi  yang  relevan  sesuai kebutuhan daripada menyimpan dan melupakan  (Pontis,  Blandford,  Greifeneder, Attalla,  &  Neal,  2017),  tetapi  mengambil informasi yang relevan dan berarti sangat sulit (Vivekavardhan, 2015). Berdasarkan hal tersebut  dibutuhkan  sebuah  sistem  untuk memenuhi kebutuhan informasi.
Information retrieval merupakan metode mencari  material  (dokumen),  meliputi  proses mencari  dan  mengambil  informasi  berbasis pengetahuan  dari  kompulan  dokumen  (Roshdi &  Roohparvar,  2015). Information  retrieval didefinisikan  sebagai  tindakan,  metode,  dan prosedur untuk menemukan kembali data yang tersimpan,  kemudian  menyediakan  informasi mengenai  subyek  yang  dibutuhkan  (Karyono &  Utomo,  2012). Information  retrieval digunakan untuk menemukan kembali dokumen teks yang dibutuhkan oleh pengguna, dokumen  teks  tersebut  berupa  dokumen  yang berbentuk  digital  (Afuan,  2013).  Dokumen digital  merupakan  dokumen  yang  dibuat, diteruskan,  dikirim,  atau  disimpan  dalam bentuk analog, elektromagnetik, atau sejenisnya yang dapat dilihat, ditampilkan atau didengar  melalui  media  komputer  atau  sistem elektronik.
Information  retrieval merupakan  bagian penting  dalam  pencarian  informasi  untuk mendapatkan  informasi  yang  tepat.  Mesin pencarian  web  adalah  contoh  paling  dikenal yang menerapkan information retrieval (Ruban,  Sam,  Serrao,  &  Harshitha,  2015). Sebagian  besar  mesin  pencari  konvensional bekerja  berdasarkan text  queries ,  yaitu pengguna  memasukkan  sejumlah  kata  sebagai query dan  mesin  pencari  mencari  dokumen yang  berhubungan  dengan query tersebut (Rahimi & Zahedi, 2014). Bahasa Indonesia adalah bahasa nasional Negara  Indonesia  yang  merupakan  bahasa pemersatu. Saat ini Bahasa Indonesia memiliki peranan  penting  bukan  hanya  dalam  skala nasional,  tetapi  juga  dalam  skala  global sebagai  bahasa  asing,  sehingga  banyak dipelajari  oleh  penutur  asing  (Siroj,  2015). Bukti  yang  menunjukkan  bahwa  bahasa Indonesia  masih  berperan  penting  adalah
penggunaannya  dalam  berbagai  kegiatan seperti  rapat,  siaran  radio,  pidato  kenegaraan, dan  bahasa  pengantar  pada  berbagai  tingkat pendidikan. Bahasa
Indonesia terus diupayakan  sebagai  bahasa  pengantar  ilmu pengetahuan dan teknologi dengan memperkaya  kosakata  sesuai  perkembangan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  (Samsudin, 2015). Bahasa Indonesia sudah dipakai sebagai bahasa  perantara  bukan  saja  di  Kepulauan Nusantara,  tetapi  juga  hampir  di  seluruh  Asia Tenggara  (Bahtiar  &  Fatimah  2014).  Di internet  terdapat  banyak  sekali  dokumen berbahasa  Indonesia  dalam  bentuk  artikel, jurnal, dan lain-lain.
Bahasa  Indonesia  berbeda  dari  bahasa  lain karena  setiap  bahasa  memiliki  karakteristik sendiri (Apriyanti, Wulandari, Safitri, & Dewi, 2016). Dalam Bahasa Indonesia, afiks mengambil  peran  penting  dan  sangat  sensitif, karena sedikit perbedaan afiks dapat menyebabkan  perbedaan  makna  yang  jauh (Zainuddin,  2016).  Afiks  terdiri  dari prefixes , infixes , suffixes , dan confixes . Suatu kata dapat digabungkan  dengan prefixes , infixes , suffixes dan confixes ,  hal  tersebut  menyebabkan sulitnya  pencocokan  kata  yang  berhubungan. Beberapa penggabungan menyebabkan perubahan pada akar kata, sebagai contoh kata sapu akan berubah menjadi apu bila digabungkan dengan imbuhan meny-.
Dalam information retrieval , sebelum pencarian  informasi  dokumen  teks  dilakukan prapengolahan  terlebih  dulu  yang  dikenal dengan stemming , yaitu proses untuk mendapatkan  kata  dasar  dengan  menghapus afiks  dari  kata  yang  dicari  (Setiawan, Kurniawan,  Budiharto,  Kartowisastro,  & Prabowo, 2016). Tugas stemming kata merupakan  salah  satu  teknik preprocessing dasar dalam NLP ( Natural Language Processing )  (Brychcín  &  Konopík,  2015). Stemming adalah  proses  heuristik  yang memotong  ujung  kata  untuk  menemukan  kata dasar,  dan  seringkali  mencakup  pembuangan afiks  (Al  Ajeeli,  2016). Stemming digunakan untuk  mengubah  kata  yang  mengandung  afiks menjadi kata dasar (Fadllullah, Kamudi, Nasir, Arifin, & Purwitasari, 2016).
Banyak algoritma yang dikembangkan untuk melakukan proses stemming Bahasa Indonesia, di  antaranya  algoritma  Nazief  dan  Andriani, algoritma  Porter,  serta  algoritma  Arifin  dan Setiono  (Novitasari,  2016).  Proses  stemming
Jurnal Teknologi 10 (2) pp 103 - 112 © 2018
untuk Bahasa Indonesia menggunakan algoritma  berbasis  aturan  memiliki  tingkat kesalahan yang tinggi (Utomo, 2013). Algoritma stemming porter  merupakan  yang paling  banyak  digunakan  untuk stemming bahasa  Inggris  (Gupta  &  Lehal,  2013). Algoritma stemming Porter mencari kata dasar dengan  menghilangkan  afiks/imbuhan,  kata yang dihasilkan kadang ambigu atau membingungkan  karena  aturan  morfologi bahasa Indonesia yang tidak konsisten.
Agar  dalam  proses stemming algoritma Porter  dapat  mengurangi  keambiguan  atau meningkatkan akurasi maka diusulkan penggunaan  kamus  kata  dasar.  Setiap  kata yang  telah  melewati  proses  pemotongan imbuhan  dibandingkan  dengan  kata  yang tersimpan  dalam  kamus  kata  dasar.  Dengan melewati proses validasi menggunakan kamus, diharapkan dapat meningkatkan ketepatan.

## PENELITIAN TERKAIT
Pada  penelitian  (Tala,  2003)  menyatakan bahwa penelitian ini ditujukan untuk mengetahui  efek  dari  stemming  pada  bahasa Indonesia.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan membandingkan  stemmer  bahasa  Indonesia yang  sudah  ada,  dengan  stemmer  murni berbasis  aturan  yang  diusulkan.  Stemmer berbasis  aturan  ini  dikembangkan  berdasarkan struktur  kata-kata  bahasa  Indonesia  secara morfologis.  Sedangkan  metode  evaluasi  yang digunakan  adalah  Paice.  Penelitian  ini  juga mengevaluasi  pengaruh  ukuran  kamus  dengan kualitas stemmer. Teks yang dijadikan sebagai sample  diambil  berasal  dari  2  media  koran online  Indonesia,  yaitu  kompas  dan  tempo. Dan  dihasilkan  bahwa  proses  stemming menggunakan  algoritma  porter  menghasilkan 11,8%  kata-kata  tidak  bisa  dimengerti  dalam teks kompas. Kemudian stemming menggunakan  algoritma  porter  yang  dibuat proses yang dihasilkan lebih cepat dibandingkan  dengan  algoritma  Nazief  dan Adriani.
Pada  penelitian    Agusta  (Agusta,  2009) menyatakan bahwa
algoritma-algoritma stemming  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan masing-masing. Efektifitas algoritma
stemming  dapat  diukur  berdasarkan  beberapa parameter, seperti kecepatan proses, keakuratan,  dan  kesalahan.  Tujuan  penelitian ini  adalah  membandingkan  kemampuan  dan ketepatan algoritma Nazief dan Adriani dengan
algoritma porter. Proses pembandingan algoritma  porter  dan  Nazief  dan  Adriani dilakukan dengan membuat program sederhana yang  memproses  dokumen  teks  Bahasa Indonesia  sehingga  diketahui  stem,  waktu proses,  presisi  dari  hasil  stemming  dokumen tersebut.  Pengujian  algoritma  dilakukan  pada 30  dokumen  teks  Bahasa  Indonesia  dengan ukuran  dokumen  yang  bervariasi.  Hasil  dari penelitiannya adalah proses stemming dokumen teks berbahasa Indonesia menggunakan  algoritma  Porter  membutuhkan waktu  yang  lebih  singkat  dibanding  dengan stemming  menggunakan  algoritma  Nazief  dan Adriani. Kemudian proses stemming algoritma Porter memiliki persentase keakuratan (presisi) lebih kecil dibanding dengan algoritma Nazief dan Adriani.
Pada  penelitian  Utomo  (Utomo,  2013) stemmer yang dilakukan menggunakan algoritma  stemming  Tala  yang  berbasis  web menyatakan  bahwa  stemming  adalah  proses untuk  mencari  kata  dasar.  Proses  steming dilakukan  dengan  2  cara  yaitu  dengan menggunakan kamus dan menggunakan aturan-aturan  imbuhan.  Algoritma  stemming berbahasa  Indonesia  tanpa  menggunakan kamus  diperkenalkan  oleh  Vega  dan  Bressan, dengan menghilangkan imbuhan-imbuhan pada  kata-kata  berbahasa  Indonesia.  Selain Vega,  Tala  juga  memperkenalkan  Porter stemmer untuk bahasa Indonesia.  Tala menggunakan rule  base untuk  menghilangkan imbuhan  kata,  stemming  Tala  sama  sekali tidak  menggunakan  kamus  sebagai  acuan mempunyai  tingkat  kesalahan  yang  tinggi, sehingga  dapat  mempengaruhi  akurasi  hasil akhir.
Untuk  mendapatkan  tingkat  kebenaran  hasil yang  tingggi  biasanya  menggunakan  kamus seperti  yang  dikenalkan  oleh  Nazief  dan Adriani,  stemming  bahasa  melayu  yang diperkenalkan  oleh  Ahmad,  Yuso,  dan Sembok.  Tetapi  teknik  penggunaan  kamus membutuhkan  waktu  komputasi  yang  tinggi Karena  adanya  proses  pengambilan  data  pada database.
Stemer  bahasa  Indonesia  Tala  memiliki struktur  pembentukan  kata  dalam  bahasa Indonesia adalah sebagai berikut:
[awalan-1] + [awalan-2] + dasar + [akhiran]
+ [kepunyaan] + [sandang]
Masing-masing  bagian  tersebut  (yang dalam kotak bisa ada atau tidak), digabungkan dengan kata dasar membentuk kata berimbuhan. Stemming Tala merupakan adopsi dari  algoritma  stemming  berbahasa  Inggris terkenal  yaitu  stemming  Porter.  Algoritma stemming  porter  merupakan  yang  paling banyak  digunakan  untuk  stemming  bahasa Inggris  (Gupta  &  Lehal,  2013).  Stemming  ini menggunakan  analisa  aturan  dasar  untuk mencari  kata  dasar  sebuah  kata.  Stemming  ini sama sekali tidak menggunakan kamus sebagai acuan, seperti halnya Stemming Ahmad, Vega dan Jelita.
Pada proses stemming dilakukan evaluasi  pada  1000  kata  terbanyak.  Kata-kata tersebut  telah  bebas  dari stopword .  Hasil evaluasi stemmer Tala diperlihatkan kesalahan karena  overstemming  paling  banyak  terjadi, dari  1000  kata  terdapat  177  kata  yang  salah karena overstemming . Kemudian untuk bahasa asing  tidak  terjadi  perubahan  karena  akhiran dan  awalan  tidak  dikenali  oleh  sistem. Kemudian  kesalahan  juga  terjadi  pada  nama orang/istilah/singkatan.  Kebanyakkan  dengan akhiran ‘i’ akan terpotong oleh sistem huruf ‘i’ terakhirnya,  karena  tidak  ada  mekanisme pendeteksian  apakah  ‘i’  tersebut  akhiran  atau bagian  dari  kata.  Kesalahan  juga  terjadi  pada kesalahan ketik/masukan kata, susunan imbuhan yang salah atau imbuhan asing secara statistik,  dari  1000  kata  tersebut  terdapat  256 kata yang mengalami kesalahan pencarian kata dasar, sehingga tingkat keberhasilannya adalah 74,4%.  Proses  Stemming  Bahasa  Indonesia menggunakan algoritma berbasis aturan mempunyai  tingkat  kesalahan  tinggi,  sehingga dapat  mempengaruhi  akurasi  hasil  akhir.
Tetapi  performa  stemming  berbasis  aturan relatif  stabil  dengan  jumlah  dokumen  yang berkembang.

## METODE PENELITIAN
Stemming  adalah  cara  yang  digunakan untuk  meningkatkan  performa information retrieval ,  kegunaan  stemming  yaitu  untuk mencari  kata  dasar  dari  bentuk  kata  yang berimbuhan  (Fitri,  2013).  Stemming  adalah suatu  proses  yang  terdapat  dalam  sistem information  retrieval yang  mengubah  kata yang  terdapat  dalam  suatu  dokumen  menjadi kata dasar menggunakan aturan-aturan tertentu (Agusta, 2009).
Proses  stemming  adalah  proses  yang digunakan  untuk  mencari  kata  dasar  dari proses penyaringan, proses penyaringan adalah proses  pengambilan  kata  yang  dianggap penting  atau  memiliki  makna  (Utomo,  2013). Permasalahan  utama  dalam  proses  stemming adalah bagaimana cara mendapatkan kata dasar yang  benar  dari  hasil  pemotongan  imbuhan, factor yang mempengaruhi efektifitas algoritma stemming adalah (Mandala,
Koryanti, Munir, & Harlili, 2004):
a. Kesalahan  pada  proses  pemenggalan imbuhan  dari  kata  dasarnya,  kesalahan ini dapat berupa:
 Overstemming , yaitu pemenggalan imbuhan yang melebihi dari seharusnya.  Contoh:  kata masalah menjadi masa .  Kesalahan  ini  dapat timbul  karena  bentuk  kata  dasarnya menyerupai imbuhan.
 Understemming, pemenggalan imbuhan yang terlalu sedikit dari yang seharusnya.  Contoh:  kata belajar menjadi lajar .  Kesalahan  ini  dapat timbul  akibat  kekurangan  pada  aturan pola imbuhan yang didefinisikan.
 Unchange, kasus khusus dari understemming ,  di  mana  tidak  terjadi pemenggalan  imbuhan.  Contoh:  kata telapak ,  setelah  pemenggalan  kata dasar  hasil  yang  didapat tetap telapak . Kesalahan  ini  dapat  timbul  akibat kekurangan  aturan  pola  imbuhan  yang didefinisikan.
 Spelling  exeption, yaitu  huruf  pertama kata  dasar  yang  didapat  tidak  benar akibat  dari  pemenggalan  awalan. Contoh:  kata memukul menjadi ukul , ini  diakibatkan  beberapa  imbuhan yang berubah bentuk ketika ditempelkan pada suatu kata dasar.
b. Kekurangan  pada  perumusan  aturan penambahan  imbuhan  pada  kata  dasar. Hal  ini  dapat  terjadi  karena  morfologi Bahasa Indonesia yang kompleks, sehingga  sangat  sulit  atau  bahkan  tidak mungkin  untuk  merumuskan  aturan yang sempurna.
c. Jumlah  total  aturan  imbuhan  yang didapat  berhubungan  dengan  efektifitas proses  temu  kembali,  di  mana  semakin banyak pola penambahan imbuhan yang
Jurnal Teknologi 10 (2) pp 103 - 112 © 2018
dapat  dirumuskan,  maka  proses  temu kembali semakin efektif.
Analisa  sistem  stemming  ini  mengacu pada stemming porter yang telah dikembangkan oleh Fadila Z Tala (Tala, 2003) sistem  stemming  porter  yang  ada  dalam penelitian  sebelumnya  merupakan  sistem stemming  yang  masih  menggunakan  aturan dalam  algoritma  stemming  porter  belum menggunakan kamus. Dalam analisa sistem ini akan dijelaskan aturan stemming pada stemming
porter bahasa Indonesia.
Implementasi,  aturan affiks dan  kondisi tindakan akan dijelaskan pada sub berikutnya.

## Implementasi
Pada  implementasi  stemming  porter  ini sebelumnnya  hanya  digunakan  pada  kata  atau kalimat  bahasa  Inggris,  karena  bahasa  Inggris dan bahasa Indonesia datang dari 2 kelas yang berbeda,  beberapa  modifikasi  dilakukan  agar performa yang dibuat untuk algoritma stemming porter dapat digunakan untuk bahasa Indonesia.  Berikut  adalah  desain  standar  dari stemming porter Bahasa Indonesia:
Gambar 1. Desain Stemming Porter Untuk Bahasa Indonesia
Pada Gambar 1 dijelaskan bahwa proses stemming porter pertama adalah:
1) Menghapus akhiran partikel
2) Menghapus akhiran kepemilikan
3) Menghapus  awalan  pertama,  jika  tidak ada  maka  lanjut  untuk  menghapus awalan  ke-2,  dan  jika  tidak  ditemukan maka menghapus akhiran.
4) Menghapus awalan ke-2 dan menghapus akhiran dan kata akhir diartikan sebagai kata dasar.
5) Menghapus akhiran, jika tidak ada maka kata  tersebut  diartikan  sebagai  kata dasar,  namun  jika  ditemukan  maka dilanjutkan  dengan  menghapus  awalan ke-2  dan  kata  akhir  diartikan  sebagai kata dasar.

## Aturan Affix (Imbuhan)
Berdasarkan  aturan  morfologi  dari Gambar  1,  terdapat  5  aturan affix yang  telah dibuat  untuk  stemming  bahasa  Indonesia  dan akan  diterapkan  dalam  sistem  aplikasi  ini. 5(lima) dari aturan tersebut akan didefinisikan dalam  beberapa  tabel.  Yang  pertama  adalah aturan  penghapusan  partikel  yang  berupa akhiran  ( suffix ),  pada  Tabel  1  menjelaskan aturan penghapusan partikel akhiran.
Tabel 1 . Kelompok Rule Pertama: Akhiran Partikel
Tabel  1  menjelaskan  akhiran  kata  yang harus  dihilangkan  ada  pada  aturan  tersebut adalah –kah, -lah, dan –pun.

## Kondisi Tindakan
Dalam  rangka  pengulangan  dengan penggejaan  dari  kata  bahasa  Indonesia, tindakan  kondisi  yang  akan  dipilih  untuk digunakan  pada  algoritma  stemming  porter sudah  dimodifikasi.  Dalam  bahasa  Indonesia, bagian  terkecil  dari  kata  disebut  dengan  suku kata.  Pada  Tabel  2  berikut  akan  menjelaskan aturan penghapusan bagian akhir.
Tabel  2 .  Kelompok  Rule  Kedua:  Akhiran Kepemilikan
Tabel 2 menjelaskan aturan akhiran yang harus  dihilangkan  berupa  akhiran  -ku,  -mu, dan  -nya.  Kemudian  aturan  ke  3  dalam stemming  porter  bahasa  Indonesia  ini  adalah penghilangan  awalan  pada  kata.  Pada  Tabel  3 akan  menjelaskan  beberapa  awalan  yang  ada pada aturan.
Tabel 3. Kelompok Rule Ketiga: Awalan Pertama
Tabel 3 merupakan awalan-awalan yang harus  dihilangkan  pada  kata  yang  akan dilakukan  stemming.  Kemudian  aturan  yang keempat  untuk  porter  stemming  adalah pengahapusan  awalan  yang  kedua  dijelaskan pada Tabel 4.
Tabel 4. Kelompok Rule Keempat yang Mencakup Awalan yang Kedua
Sebuah suku kata terdiri dari setidaknya satu huruf  vokal.  Untuk  contohnya  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Contoh Suku Kata Dalam Kata Berbahasa Indonesia
Ukuran  kata  yang  dirancang  pada  Tabel 5  tidak  dapat  menangkap  semua  ukuran sebenarnya  dalam  kata,  ini  karena  bahasa Indonesia  selalu  mengenal  dua  vokal  yang diucap sekaligus, itulah urutan dua huruf vokal yang  dianggap  sebagai  sebuah  vokal  bebas dipisahkan.  Sebagai  contohnya  adalah  ai (pantai), au (atau), dan oi. Aturan yang kelima adalah aturan untuk akhiran, dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Aturan Untuk Akhiran
Basis  data  yang  digunakan  dalam aplikasi  ini  adalah  basis  data  kamus,  kamus yang  dimaksud  merupakan  kamus  bahasa Indonesia  yang  berisi  tabel  tb_katadasar  yang memuat kata dasar sesuai dengan kamus besar bahasa  Indonesia.  Struktur  table  tb_katadasar ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Struktur Table tb_katadasar
Flowchart dibuat untuk menggambarkan alur  sebuah  sistem  pada  aplikasi.  Gambar  2 menunjukkan flowchart dari aplikasi stemming tanpa menggunakan kamus.
Pada  Gambar  2  dapat  dijelaskan  proses stemming  dimulai  dari  memasukan  kata kemudian mulai dengan penghapusan partikel, dilanjutkan  dengan  penghapusan  akhiran kepemilikan  setelah  itu  bila  kata  memiliki awalan pertama makan akan diproses penghapusan  awalan  pertama  jika  tidak  ada maka  akan  langsung  masuk  ke  proses penghapusan awalan ke-2 kemudian kata tanpa
Jurnal Teknologi 10 (2) pp 103 - 112 © 2018
awalan  akan  dihapus  akhiran  jika  terdapat akhiran,  bila  tidak  ada  maka  kata  tersebut adalah  kata  dasar  dan  proses  stemming  tanpa kamus selesai.
Mulai Input Kata Hapus partikel Hapus Akhiran Kepemilikan Ada Awalan ke-1 Hapus Awalan ke-1 Kata Tanpa Awalan Ada Akhiran Hapus Awalan Ke-2 Ada Awalan Ke-2 Kata Dasar Selesai Tidak ya ya Tidak Hapus Akhiran Ya Tidak
Gambar 2. Flowchart Stemming Tanpa Kamus
Sedangkan flowchart proses  stemming dengan  kamus  ditunjukkan  pada  Gambar  3. Pada  Gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  setiap proses  penghilangan  imbuhan  selalu  melewati proses  pengecekan  kamus,  agar  ketepatan untuk  menghasilkan  kata  dasar  yang  sesuai dengan  kamus  kata  dasar  bahasa  Indonesia yang telah disediakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  eksperimen dengan menggunakan komputer untuk melakukan proses stemming . Spesifikasi perangkat  keras  dan  sistem  operasi  yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan  sebuah  laptop  dengan  prosesor Intel® core ™ i3-3217U CPU @ 1.80GHz (4 CPUs),  ~1.7GHz,  memori  (RAM)  2  GB,  dan menggunakan  sistem  operasi  Windows  8  Pro 64-bit  (6.2,  build  9200).  Sedangkan  perangkat lunak  yang  digunakan  untuk  menyimpan database kamus adalah MySQL.
Mulai Input Kata Hapus partikel Hapus Akhiran Kepemilikan Hapus Awalan ke-1 Hapus Awalan Ke-2 Kata Dasar Selesai Hapus Akhiran Cek Kamus Cek Kamus Cek Kamus Cek Kamus Cek Kamus Ada/Tidak Ada/Tidak Ada/ Tidak Ada/Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak
Gambar  3. Flowchart Stemming  Porter  dengan Kamus
Tabel  8 .  Hasil  Pengujian  30  Kata  yang  di  pilih Secara Acak
Dari  Tabel  8  percobaan  di  atas menyatakan bahwa ada beberapa kata imbuhan yang distemming dengan kamus menghasilkan kata  dasar  yang  rata-rata  masih  memiliki makna,  namun  pada  hasil  kata  dasar  yang distemming tanpa kamus menghasilkan beberapa  kata  dasar  yang  ambigu  atau membingungkan  seperti  “gum”,  ”rogram”, “gala”, “njara”, “iksa”,”masu” dan “ail”.
Sementara  untuk  perbandingan  waktu menunjukkan  bahwa  waktu  yang  diperlukan dalam  proses  stemming  dengan  kamus membutuhkan waktu beberapa detik lebih lama dari  pada  stemming  tanpa  menggunakan kamus.  Dapat  dilihat  pada  kolom  waktu stemming,  pada  stemming  tanpa  kamus menunjukkan  bahwa  dari  30  kata  berimbuhan yang diproses stemming rata-rata menunjukkan  waktu  0,00030  detik,  sementara untuk  stemming  dengan  menggunakan  kamus membutuhkan  lebih  dari  0,001  detik  pada Tabel 8 tersebut menunjukkan bahwa rata-rata waktu  stemming  dengan  kamus  adalah 0,50767  detik.  Percobaan  waktu  ini  dicoba pada proses stemming setiap 1 kata berimbuhan.
Untuk  waktu  yang  dihasilkan  pada  saat proses stemming dengan memasukkan 30 kata secara  langsung  dan  memprosesnya  secara bersamaan  menghasilkan  waktu  0,00813  detik untuk  proses  stemming  tanpa  kamus  dan 15,50625 detik untuk proses stemming dengan menggunakan  kamus.  Dari  waktu  tersebut ada selisih  waktu  15,49812  detik  selisih  yang sangat signifikan.
Untuk  Persentase  hasil  kata  dasar  yang diproses stemming dengan kamus dapat dilihat pada perhitungan berikut:
((30-5))/30 X100%=83.333%
Sementara  hasil  kata  dasar  yang  diprose stemming  tanpa  kamus  dapat  dilihat  pada perhitungan berikut:
((30-9))/30 X 100%=70%
Hasil  presentase  di  atas  menunjukkan bahwa  proses  stemming  dengan  ditambahkan kamus  dasar  memiliki  persentase  keakuratan kata yang benar lebih besar 13.333% dari pada persentase  keakuratan  stemming  yang  hanya menggunakan aturan yang sudah ada.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penulisan  dan  penelitian yang  telah  diuraikan,  maka  dapat  dibuat kesimpulan  yaitu,  penambahan  kamus  pada algoritma  stemming  dapat  meningkatkan ketepatan pada kata dasar yang dihasilkan, kata berimbuhan  yang  berhasil  distemming  dengan tepat  terdapat  21  kata  dari  30  kata  yang diujikan  dengan  stemming  tanpa  kamus  dasar dan  terdapat  25  kata  yang  berhasil  dilakukan stemming  dengan  tepat  dari  30  kata  yang diujikan  dengan  stemming  kamus.  Persentase hasil  kata  dasar  yang  diproses  stemming dengan  kamus  adalah  83,333%  dan  hasil persentase  kata  dasar  yang  diproses  stemming tanpa kamus adalah 70%, sehingga menunjukkan proses stemming dengan menggunakan  kamus  mempunyai  persentase ketepatan  lebih  besar  13,333%  dari  pada stemming tanpa kamus.
Pada proses stemming dengan menggunakan kamus mempengaruhi kecepatan pada proses stemming, ini dilihat dari rata-rata waktu  yang  dihasilkan  dari  proses  stemming dengan  kamus  mempunyai  rata-rata  0.50767 detik  sedangkan  untuk  proses  stemming  tanpa kamus  mempunyai  rata-rata  0,00030  detik, sehingga pengaruh penambahan kamus terlihat sangat  signifikan  pada  kecepatan  proses stemming.

## DAFTAR PUSTAKA
Afuan,  L.  (2013).  Stemming  Dokumen  Teks Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Porter. Jurnal Telematika vol.6 , 34-40.
Agusta,  L.  (2009).  Perbandingan  Algoritma
Stemming Porter dengan Algoritma Nazief&Adriani  untuk  Stemming  Dokumen
Teks Bahasa Indonesia. Konferensi Nasional Sistem dan Informatika , 196-200.
Al  Ajeeli,  A.  T.  (2016).  An  Intelligent  Framework for  Natural  Language  Stems  Processing. Global  Journal  of  Computer  Science  and Technology, 16 (1), 22-38. Apriyanti,  T.,  Wulandari,  H.,  Safitri,  M.,  &  Dewi, N.  (2016).  Translating  Theory  of  English into  Indonesian  and  Vice-Versa. Indonesian Journal  of  English  Language  Studies,  2 (1), 38-59.
Bahtiar,  A.,  &  Fatimah.  (2014). Bahasa  Indonesia untuk  Perguruan  Tinggi. Bogor:  IN- MEDIA-Bogor.
Brychcín,  T.,  &  Konopík,  M.  (2015).  HPS:  High Precision  Stemmer. Information  Processing and Management , 68-91.
Jurnal Teknologi 10 (2) pp 103 - 112 © 2018
Fadllullah, A., Kamudi, D. D., Nasir, M., Arifin, A. Z.,  &  Purwitasari,  D.  (2016).  Web  News Documents Clustering in Indonesian Language using Singular Value Decomposition-Principal Component Analysis  and  Ant  Algorithms. Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Informasi  (Journal  of Computer  Science  and  Information),  9 (1), 17-25. doi:10.21609/jiki.v9i1.362
Fitri,  M.  (2013).  Perancangan  Sistem  Temu  Balik Informasi  Dengan  Metode  Pembobotan Kombinas TF-IDF untuk Pencarian
Dokumen  BerBahasa  Indonesia. Jurnal Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (JustIN), 1 (1), 1-6. Retrieved from http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/arti cle/view/1319 Gupta,  V.,  &  Lehal,  G.  S.  (2013).  A  Survey  of Common Stemming Techniques and Existing  Stemmers  for  Indian  Languages. Journal  of  Emerging  Technologies  in  Web Intelligence, 5 (2), 157-161.
doi:10.4304/jetwi.5.2.157-161
Karyono,  G.,  &  Utomo,  F.  S.  (2012).  Temu  Balik
Informasi  pada  Dokumen  Teks  Berbahasa Indonesia  dengan  Metode  Vector  Space Retrieval  Al  Model. Journal  Seminal Nasional Teknologi Informasi &
Komunikasi Terapan , 282-288.
Mandala,  R.,  Koryanti,  E.,  Munir,  R.,  &  Harlili. (2004).  Sistem  Stemming  Otomatis  untuk Kata  dalam  Bahasa  Indonesia. Seminar Naional  Aplikasi  Teknologi  Informasi ,  29- 35.
Novitasari,  D.  (2016).  Perbandingan  Algoritma Stemming  Porter  dengan  Arifin  Setiono untuk  Menentukan  Tingkat  Ketepatan  Kata Dasar. Jurnal String, 1 (2), 120-129. Pontis,  S.,  Blandford,  A.,  Greifeneder,  E.,  Attalla, H., & Neal, D. (2017). Keeping Up to Date: An  Academic  Researcher’s  Information Journey. Journal  of  the  Association  for
Information  Science  and  Technology,  68 (1),
22-35. doi:10.1002/asi.23623
Rahimi,  M.,  &  Zahedi,  M.  (2014).  Query
Expansion  based  on  Relevance  Feedback and Latent Semantic Analysis. Journal of AI and Data Mining, 2 (1), 79-84. Roshdi,  A.,  &  Roohparvar,  A.  (2015).  Review:
Information Retrieval Techniques and Applications. International Journal of Computer  Networks  and  Communications Security, 3 (9), 373-377. Ruban,  S.,  Sam,  S.  B.,  Serrao,  L.  V.,  &  Harshitha.
(2015). A Study and Analysis of Information Retrieval  Models. International  Journal  of Innovative  Research  in  Computer  and
Communication Engineering, 3 (7), 230-236.
Samsudin,  D.  (2015).  Peran  Media  Dalam Pemasyarakatan  Istilah  Bahasa  Indonesia. Metalingua, 13 (2), 151-159.
Setiawan,  R.,  Kurniawan,  A.,  Budiharto,  W., Kartowisastro, I. H., & Prabowo, H. (2016). Flexible  affix  classification  for  stemming Indonesian Language. 2016 13th International  Conference  on  Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology  (ECTI-CON) (pp.  1-6).  Chiang Mai, Thailand: IEEE. doi:10.1109/ECTICon.2016.7561257 Siroj,  M.  B.  (2015).  Pengembangan  Model Integratif  Bahan  Ajar  Bahasa  Indonesia Ranah  Sosial  Budaya  berbasis  ICT  bagi Penutur  Asing  Tingkat  Menengah. Jurnal Pendidikan  Bahasa  dan  Sastra  Indonesia,
4 (1), 74-84.
Tala, F. Z. (2003). A Study of Stemming Effects on Information  Retrieval  in  Bahasa  Indonesia. 1-33.
Utomo,  M.  S.  (2013,  Januari).  Implementasi Stemmer  Tala  pada  Aplikasi  Berbasis  Web. Jurnal  Tekonologi  Informasi  DINAMIK Volume 18 no 1 , 41-45.
Vivekavardhan, J. (2015). Search Engines for User Centric  Information  Retrieval  and  Scholarly Communication. International  Journal  of Advanced  Library  and  Information  Science, 3 , 201-211.
Zainuddin. (2016). A Study on Derivational Affixes of Indonesian Noun-Formation in Newspaper Editorial: A Semantic Perspective. International Journal of English Linguistics, 6 (3), 148-155. doi:10.5539/ijel.v6n3p148