## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol. 20, No.2 Januari 2023, pp. 1 - 10 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 1

## Optimization  of  the  Stemming  Technique  on  Text
preprocessing President 3 Periods Topic
M. Ulil Albab 1 , Yohana Karuniawati P 2 , Mohammad Nur Fawaiq 3
1 STIKES Estu Utomo Kab. Boyolali, 081234302890, e-mail: ulilalbab@stikeseub.ac.id 2 SMK Negeri 1 Kismantoro Kab. Wonogiri, 081335001601, e-mail: yohana.karunia@gmail.com 3 Program Studi Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta Jl.  Padjajaran  Ring  Road  Utara,  Condongcatur,  Depok,  Sleman,  (0274)  884201,  e-mail: nurfawaiq@students.amikom.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 29 Agustus 2022 Received in revised form 29 Desember 2022 Accepted 5 januari 2023 Available online 8 31 Januari 2023

## Keywords:
Optimasi;  teknik  stemming ’text  preprocessing;  3 periode;
* Correspondece:
Telepon: 081234302890
E-mail: ulilalbab@stikeseub.ac.id

## ABSTRACT (10 PT)
Stemming merupakan suatu proses untuk menemukan kata dasar dari sebuah kata. Penelitian ini  bertujuan  untuk  melakukan  tahapan  text  pre- processing  pada  data  twitter  yang  menyebutkan topik “Presiden 3 Periode”, yaitu sebanyak 797 data yang didapatkan dari crawling twitter mulai tanggal 15  April  2022  sampai  dengan  30  April  2022, sekaligus  melakukan  optimasi  salah  satu  teknik stemming  terhadap  teks  berbahasa  Indonesia  yang memang belum banyak dilakukan. Banyaknya kata yang  diolah  sebanyak  9401  kata.  Optimasi  yang dilakukan  yaitu  dengan  memodifikasi  kamus bahasa  dan  dengan  menambahkan  kata-kata  yang dimasukkan  dalam Stopword sehingga  dapat menghasilkan  jumlah  kata  ter-stemming  yang semakin  meningkat.  Sebelum  dilakukan  optimasi, prosentase keberhasilan stemming mencapai 95,86%,  setelah  dilakukan  optimasi  meningkat menjadi 99,93%

## 1. INTRODUCTION (Bold, 11 PT)
Twitter merupakan media yang cukup banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia dalam menyampaikan  aspirasinya,  yaitu  sebanyak  18,45  juta  pengguna  pada  awal  2022[13]  termasuk dalam  hal  berpendapat terkait politik  di  Indonesia.  Wacana ini  terus  bergulir setelah disuarakan oleh  sejumlah  elit  partai  maupun  menteri  di  kabinet.  Akan  tetapi,  menjelang  berakhirnya  masa jabatan Presiden Jokowi pada periode kedua ini, muncul isu-isu mengenai Presiden yang dipilih lagi  sehingga  muncul  topik  Presiden  3  Periode.  Masyarakat  banyak  menggunakan  topik  ini  di berbagai  media  sosial,  seperti  Twitter,  Instagram  dan  lain  sebagainya.  Dari  berbagai  opini masyarakat  yang  muncul,  banyak  yang  bernada  sentimen.  Sentimen  itu  sendiri  adalah  sebuah perasaan yang menggambarkan sesuatu yang bersifat bisa positif, negatif dan netral. Biasanya para
peneliti  melakukan  observasi  pada  opini  -  opini  masyarakat  guna  diketahui  apakah  sentimen masyarakat tersebut termasuk kedalam kategori positif, negatif dan netral.
Sebelum dilakukan pengkategorian sentimen ada tahapan preprocessing yang harus dilalui terlebih  dahulu,  salah  satunya  adalah  stemming.  Stemming  adalah  proses  mengembalikan  kata kedalam  bentuk  dasar.  Jika  stemming  berhasil  dilakukan  maka  akan  menghasilkan  klasifikasi sentimen  yang  akurat.  Akan  tetapi  adakalanya  stemming  itu  masih  belum  berhasil  karena  ada beberapa kata yang seharusnya tidak di-stemming namun tetap di-stemming [8]. Sebagai contoh penelitian yang dilakukan oleh A. Yudi Permana dkk, bahwa kesalahan karena algoritma Porter- KBBI  terjadi  ketika  sebuah  kata  tidak  ditemukan  dalam  kamus  basis  data  kemudian  dianggap sebagai kata dasar, dan kesalahan stemming terhadap nama orang yang seharusnya tidak dilakukan stemming  [10].  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  optimasi  terhadap  proses  stemming  sehingga menghasilkan luaran stemming yang lebih optimal. Tim peneliti mulai melakukan pengumpulan data dan mulai melakukan Text preprocessing pada data yang telah dikumpulkan. Stemming kata untuk teks bahasa Indonesia berbeda dengan stemming kata untuk teks bahasa Inggris. Untuk teks bahasa Inggris, satu-satunya proses yang diperlukan adalah menghilangkan akhiran. Di sisi lain, teks bahasa Indonesia juga menghilangkan semua sufiks, baik  sufiks maupun prefiks..
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan tahapan  stemming dalam proses Text preprocessing pada data yang diunduh dari Twitter dengan topik Presiden 3 Periode. Sedangkan  untuk  rumusan  masalah  yaitu  bagaimana  mengoptimalkan  tahapan  stemming  pada tahapan Text preprocessing pada data yang diunduh dari Twitter dengan topik Presiden 3 Periode. Untuk  pembatasan  masalah,  tim  peneliti  menetapkan  bahasan  yaitu  kata  yang  dilakukan  dalam tahapan Text  preprocessing adalah  stemming  berbahasa  Indonesia,  kata-kata  baku  Bahasa Indonesia, tidak meliputi kata yang disingkat, dan tidak meliputi kata-kata bahasa gaul yang tidak sesuai EYD serta media sosial yang digunakan untuk pengambilan data adalah media sosial twitter.
Untuk mendasari dilakukannya penelitian ini, maka diperlukan penelitian sebelumnya atau penelitian terkait. Karena penelitian yang bagus adalah yang berlanjut dari sebelumnya atau yang mempunyai dasar dari penelitian sebelumnya. Yudi Permana melakukan penelitian untuk mencari nilai akurasi klasifikasi topik soal UN. Metode penelitian yang digunakan yaitu stemming  porter dan diperoleh akurasi data training 94,34% dan data testing 72.67%[11]. Bunga Chintia melakukan penelitian untuk mengukur efektifitas penggunaan beberapa parameter pada algoritma stemming, seperti akurasi dan waktu proses serta dilakukan tahap uji stemming dengan suatu corpus. Hasil yang dicapai yaitu 87% adalah algoritma Arifin dan Setiono[12]. Rahardyan melakukan penelitian dengan  Levenshtein  Distance  dan  berhasil  mendapatkan  tingkat  akurasi  96.6%,  hasil  pengujian algoritma Non-formal Affix mendapatkan akurasi 73.3%[14].

## RESEARCH METHODS (Bold, 11 PT)

## 1. Scrapping Data
Scraping Data adalah sebuah cara komputer untuk melakukan penguraian intisari informasi dari sebuah data [2]. Pada tahap ini dilakukan pengambilan data dari Twitter  menggunakan kata  kunci  “Presiden  3  Periode”,  yang  dimulai  dari  15  April  2022  sampai  30  April  2022 sebanyak 797 data. Data yang telah diambil kemudian disimpan kedalam format csv. Data ini adalah  data  yang  bersifat  mentah  dan  belum  siap  untuk  dilakukan  penelitian.  Data  mentah tersebut diberikan nama atau label sesuai kebutuhan penelitian. Variabel yang dibentuk dan dibutuhkan pada penelitian ini adalah variabel tweet dan tanggal tweet itu dibuat.
2. Text Preprocessing
Menurut Oueslati et al [3], Text preprocessing merupakan tahapan yang sangat penting sebelum langkah awal dimulainya suatu penelitian. Karena suatu penelitian dikatakan berhasil dan  lancar  jika  dalam  text  preproccessingnya  sangat  minim  kesalahan. Text  preprocessing
Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic (M. Ulil Albab)
dilakukan dengan tujuan dimana data awal diproses dengan melewati beberapa tahapan hingga data  tersebut  benar-benar  siap  untuk  digunakan.  Gambar  2.1  menunjukkan  tahapan Text preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini.

## Gambar 1.  Tahapan Text Preprocessing
Case folding merupakan suatu tahapan proses untuk mengubah kata menjadi bentuk yang sama  menggunakan  Python  string  lower  method  [4].  Tujuan  dari Case  folding adalah mengembalikan semua kata kedalam bentuk huruf kecil semua supaya data text yang diproses semuanya  dalam  kondisi  bentuk  yang  sama.  Cleaning  teks  merupakan  proses  pembersihan validasi kata yang tidak diinginkan untuk mengurangi gangguan pada proses klasifikasi. Kata yang dihilangkan misalnya karakter.
Tokenisasi  adalah  metode  membagi  secara  kasar  serangkaian  karakter  dalam    teks menjadi kata-kata untuk membedakan antara karakter tertentu yang mungkin atau mungkin tidak  diperlakukan  sebagai  jeda  kata.  Contoh kata  break adalah karakter  spasi  putih  seperti Enter, Tabulator, dan spasi. Namun, tanda kutip tunggal (`), titik (.), Titik koma (;), titik dua (:),  dll.,  memiliki  banyak  peran    sebagai  pemisah  kata.  Bagaimana  karakter  dalam  teks diperlakukan  tergantung  pada  konteks  aplikasi  yang  sedang  dikembangkan.  Tugas tokenization ini menjadi lebih sulit jika Anda juga harus memperhatikan struktur (tata bahasa) bahasa  tersebut.  [8].  Kemudian  dilakukan  proses  remove Stopword ,  yaitu  proses  filtering, pemilihan kata-kata  penting dari hasil token yaitu kata-kata apa saja yang digunakan untuk mewakili dokumen[16]. Selanjutnya dilakukan stemming. Stemming adalah proses pemetaan dan  penguraian  berbagai  bentuk  kata  menjadi  bentuk  dasarnya[15].  Proses  pemetaan  dan penguraian  digunakan  untuk  menemukan  kata  dasar  dari  sebuah  kata  yang  mengalami imbuhan dengan cara menghilangkan atau menghapus imbuhan-imbuhan tersebut.
3. Struktur Imbuhan Bahasa Indonesia
Berdasarkan penelitian sebelumnya, struktur sufiks bahasa Indonesia terdiri dari prefiks, sufiks,  infiks,  konfiks,  dan  simulfiks.  [1].  Struktur  imbuhan  pada  Bahasa  Indonesia  dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2 Struktur Imbuhan Bahasa Indonesia
Case Foldin g Cleani ng Text Token izing Remo ve stopw Stem ming
Prefix/awalan adalah imbuhan yang berada di awal sebuah akar kata, antara lain me-, di- ,  ter-,  pe-,  se-.  Contoh  kata  dengan  prefix  : melihat, dibaca,  terdiam.  Suffix/akhiran adalah imbuhan  yang  diletakkan  di  belakang  akar  kata,  antara  lain  -an,-i,-kan.  Contoh  :  sayuran, akhiri,  letakkan.  Infix/sisipan  adalah  imbuhan  yang  dibubuhkan  pada  tengah-tengah  kata antara lain -el-, -er-, -em-. Contoh : selidik, serabut, cemerlang. Simulfiks adalah afiks yang menggantikan huruf di depan suatu kata. Contoh : mencuci menjadi nyuci, mencari menjadi nyari. Konfiks merupakan kombinasi dari prefiks dan sufiks untuk membentuk kata baru yang berasal  dari  kata  dasar, antara  lain meng-  -kan,  di-  -kan,  per-  -an.  Contoh  : menghabiskan, dijauhkan, persaingan [14].

## 4. Algoritma Nazief & Andriani
Pada  penelitian  sebelumnya[11]  dikembangkan  algoritma  yang  didasarkan  pada algoritma  Nazief  &  Andriani.  Pengembangan  yang  dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi algoritma  Nazief  &  Andriani  untuk  melakukan  ekstraksi  kata  dasar  pada  kata  berimbuhan tidak baku. Gambar 3  menunjukkan flowchart stemming pada algoritma Nazief & Andriani.
Gambar 3  Flowchart Stemming Nazief & Andriani

## 5. Optimasi Teknik Stemming
Didalam  melakukan  stemming  seringkali  dijumpai  hasil  stemming  yang  kurang maksimal.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  akan  memaksimalkan  stemming  sehingga menghasilkan olahan stemming yang paling baik. [9] Sebagai langkah awal pada stemming, digunakan  suatu  library  khusus  untuk  stemming  pada  bahasa  pemrograman  python  supaya memudahkan dalam mengimplementasikannya. Library khusus yang digunakan adalah library
Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic (M. Ulil Albab)
sastrawi dan NLTK dengan algoritma Nazief dan Andriani didalamnya. Cara kerja algoritma ini adalah setiap kata yang ada dilakukan proses stemming. Jadi sebenarnya tidak semua kata diharuskan  untuk  di  stemming.  Oleh  karena  itu  ada  modifikasi  algoritma  pada  proses stemming ini, sehingga luaran hasil yang didapatkan akan lebih optimal. Adapun algoritma modifikasi untuk optimasi stemming ditunjukkan pada Gambar 4
Gambar 4, Flowchart Optimasi Teknik Stemming
a. Library NLTK
NLTK  merupakan  rangkaian  perpustakaan  dan  program  pengolahan  bahasa simbolik  dan  statistic  alami  untuk  pemrosesan  teks  bahasa  inggris  yang  ditulis  dalam bahasa  Pemrograman  Python  [9].  Mudahnya,  NLTK  merupakan  library  khusus pendukung  untuk  pengolahan  text  stemming  yang  menggunakan  bahasa  pemrograman python.  Dengan  adanya  library  ini  seorang  peneliti  akan  dengan  mudah  melakukan stemming karena hanya perlu memanggil fungsi dan sintax librarynya saja.
b. Library Sastrawi
Salah  satu  kekurangan  NLTK  adalah  dukungan  bahasa  Indonesia  yang  masih kurang.  Oleh  karena  itu,  kami  akan  menggunakan  perpustakaan  tambahan  berupa literatur. Sastrawi adalah perpustakaan NLP yang didedikasikan untuk bahasa Indonesia. Awalnya, Library dikembangkan dan ditujukan untuk bahasa pemrograman PHP,  tetapi karena  popularitasnya,  perpustakaan  ini  juga  dikembangkan  untuk  mendukung  bahasa pemrograman Python. [7].
c. Kamus
Pada tahap ini dilakukan pemberian skor dengan didasarkan pada kamus lexicon. Kamus leksikon berisi kata-kata opini untuk menilai kelas emosi positif dan negatif dari data tekstual. Kamus  penelitian ini menggunakan kamus opini positif dan negatif yang diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia dari penelitian  Liu et al., (2005). Perhitungan
nilai  label  emosi  menggunakan  metode  penghitungan  jumlah  skor  emosi  kelas  positif dikurangi dengan skor emosi kelas negatif setiap komentar. [17].
d. Stopword
Stopword ini  adalah  kata-kata  yang  dihapus  dan  tidak  akan  digunakan  dalam proses stemming. Dalam penelitian ini, beberapa Stopword seperti sih, lah, lu, aja.

## RESULTS AND DISCUSSION
In  this  section,  it  is  explained  the  results  of  research  and  at  the  same  time  is  given  the comprehensive discussion. Results can be presented in figures, graphs, tables and others that make the reader understand easily.
Proses modifikasi pada algoritma stemming untuk optimasi hasil stemming dilakukan guna mengatasi kesalahan dari stemming. Serangkaian proses tahapannya adalah dimulai dari cleaning text  menghapus  kata-kata  yang  tidak  diinginkan  terlebih  dahulu  atau  tidak  digunakan,  sehingga akan dihapus pada proses ini. Tabel 1 menunjukkan beberapa kata yang dihapus.

## Tabel 1. Stopword

## CONTOH STOPWORD
'ada' 'adalah' 'adanya' 'adapun' 'agak' 'agaknya' 'agar' 'akan' 'akankah' 'akhir' 'akhiri' 'akhirnya' 'aku' 'akulah' 'amat' 'amatlah' 'anda' 'andalah' 'antar' 'antara' ‘antaranya' 'apa' 'apaan' 'apabila' 'belum' 'belumlah' 'benar' 'benarkah'   'benarlah' 'berada' 'berakhir' ‘berakhirlah' 'cara' 'caranya' 'cukup' cukupkah' 'cukuplah' 'cuma' 'dahulu' 'dalam'
Kemudian  proses  selanjutnya  adalah  menghapus  duplikasi  kata  pada  sebuah  tweet. Sebelum  menghapus  duplikasi,  ada  lebih  dari  10.000  kata,  setelah  dilakukan  hapus  duplikasi, tersisa  9401  kata  untuk  dilakukan  proses  stemming.  Kemudian  optimasi  juga  dilakukan  dengan menambahkan awalan dan akhiran di proses stemming yg belum ada, seperti pada Tabel 3
Tabel 3. Penambahan awalan dan akhiran
(Nazief-Andriani) Optimasi Prefix di-, ke-, se- di-, ke-, se-, peng-, nge-, me-, men- Suffix -i, -kan, -an, -is, -isme, - isasi -i, -kan, -an, -is, -isme, -isasi, -in, - isir
Dalam melakukan sebuah analisis untuk mengukur ketepatan atau keberhasilan stemming, maka perlu dilakukan analisis secara manual tiap kata perkata. Dari proses ini akan terlihat mana yang  terjadi  pada  kesalahan  proses  stemming  dan  mana  yang  berhasil  dilakukan  stemming. Kesalahan stemming terjadi karena kata yang hendak diproses stemming tidak ada di dalam kamus, sehingga menghasilkan luaran stemming yang tidak tepat. Beberapa kata yang ada di dalam kamus
Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic (M. Ulil Albab)
ditunjukkan pada Tabel 4. Kesalahan hasil stemming untuk kata yang tidak tepat pada algoritma Nazief & Andriani ditunjukkan pada Tabel 5
Tabel 4. Kamus Kata Dasar Algoritma Nazief-Andriani aba-aba koalisi substansial abad koana substantif advis koar substitusi advokasi kobah substitutif aerasi kobak substrat tombak kobalamin subtil tombok kobalt subtonik tombol kobar subtropik zuriah kober subuco zus koboi subuh pendapat koboisme subunit sesuai kobok subur
Tabel 5. Kesalahan Stemming Algoritma Nazief & Andriani
Kata Seharusnya Terdeteksi Status mentri mentri tri Salah stemming pemilu pemilu milu Salah stemming ketumnya ketum ketumnya Salah stemming gerakan gerak gera Salah stemming capresnya capres capresnya Salah stemming gini gini gin Salah stemming milan milan mil Salah stemming mencengkram cengkram mencengkram Salah stemming penghadang hadang penghadang Salah stemming dicapreskan capres dicapreskan Salah stemming jagain jaga jagain Salah stemming
Kata Seharusnya Terdeteksi Status menikah nikah meni Salah stemming rosi rosi ros Salah stemming pengertiannya mengerti erti Salah stemming setuju setuju tuju Salah stemming menetralisir netral menetralisir Salah stemming kulik kulik lik Salah stemming
Kemudian kesalahan stemming juga terjadi untuk kata-kata yang seharusnya tidak diproses untuk stemming  namun  tetap  terproses  stemming.  Tabel  6  menunjukkan  kesalahan  proses  stemming karena kata yang seharusnya tidak di proses untuk stemming namun ikut terstemming.
Tabel 6.  Kesalahan Stemming karena kata yang tidak harus di stemming
Kata Seharusnya mentri Tidak perlu stemming pemilu Tidak perlu stemming ketum Tidak perlu stemming gini Tidak perlu stemming milan Tidak perlu stemming rosi Tidak perlu stemming setuju Tidak perlu stemming
Untuk  mengatasi  kesalahan  tersebut,  dilakukan  optimasi  stemming  dengan  penambahan  pada kamus kata dasar. Optimasi yang dilakukan yaitu dengan menambahkan kata pada Tabel  7 pada kamus kata dasar  algoritma Nazief-Andriani. Kamus kata dasar pada algoritma Nazief-Andriani memiliki 29.932 kata. Pada penelitian ini, peneliti menambahkan menjadi 29.938 kata.
Tabel 7. Penambahan Kata pada Kamus Kata Dasar Algoritma Nazief-Andriani
Daftar Kata ketum setuju capres cengkram hadang mengerti
Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic (M. Ulil Albab)
Optimasi juga dilakukan dengan membuat daftar kata pengecualian, agar kata yang berada di dalam daftar tersebut tidak ikut terstemming. Tabel 8 menunjukkan daftar kata pengecualian dan banyaknya tweet dengan kata tersebut yang berhasil dioptimasi. Tabel 9 menunjukkan data mentah yang sudah melalui tahapan text preprocessing sampai dengan optimasi stemming.
Tabel 8. Daftar Kata Pengecualian Kata Pengecualian Banyak tweet mentri 3 kendaraan 1 pemilu 204 gini 4 milan 1 perhatian 16 rosi 1 setuju 1 kulik 1

## Tabel 9. Hasil optimasi stemming dari data mentah
Tweet Case folding Cleaning Non Stop word Stemming Optimasi stemming b'Presiden Jokowi memang sih sudah perintahkan menterinya untuk setop wacana presiden 3 periode, tapi diam-diam ada bocoran informasi bahwa, dukungan
presiden 3 periode bakal digas lagi saat momentum b'presiden jokowi memang sih sudah perintahkan menterinya untuk setop wacana presiden 3 periode, tapi diam-diam ada bocoran informasi bahwa, dukungan presiden 3 periode bakal digas lagi saat momentum presiden jokowi memang sih sudah perintahkan menterinya untuk setop wacana presiden periode tapi diamdiam  ada bocoran informasi bahwa dukungan presiden periode bakal digas lagi saat momentum ['presiden', 'jokowi', 'perintahkan', 'menterinya', 'setop', 'wacana', 'presiden', 'periode', 'diamdiam', 'bocoran', 'informasi', 'dukungan', 'presiden', 'periode', 'digas', 'momentum', 'peringatan', 'lahir', 'pancasilan'] ['presiden', 'jokowi', 'perintah', 'menteri', 'setop', 'wacana', 'presiden', 'periode', 'diamdiam', 'bocor', 'informasi', 'dukung', 'presiden', 'periode', 'gas', 'momentum', 'ingat', 'lahir', 'pancasilan'] ['presiden', 'jokowi', 'perintah', 'menteri', 'setop', 'wacana', 'presiden', 'periode', 'diamdiam', 'bocor', 'informasi', 'dukung', 'presiden', 'periode', 'gas', 'momentum', 'ingat', 'lahir',
'pancasilan']
Tweet Case folding Cleaning Non Stop word Stemming Optimasi stemming Peringatan Hari Lahir Pancasila.\nhtt ps://t.co/ICrlRr l1oG' peringatan hari lahir pancasila.\nhtt ps://t.co/icrlrrl 1og' peringatan hari lahir pancasilan b'Komitmen Presiden jelas ya, jika masih ada pihak yg bersuara penundaan pemilu/ jabatan 3 periode artinya mereka sendiri yg ingin bikin gaduh https://t.co/y63 1o6f93U' b'komitmen presiden jelas ya, jika masih ada pihak yg bersuara penundaan pemilu/ jabatan 3 periode artinya mereka sendiri yg ingin bikin gaduh https://t.co/y63 1o6f93u' komitmen presiden jelas ya jika masih ada pihak yg bersuara penundaan pemilu jabatan periode artinya mereka sendiri yg ingin bikin gaduh ['komitmen', 'presiden', 'bersuara', 'penundaan', 'pemilu', 'jabatan', 'periode', 'bikin', 'gaduh'] ['komitmen', 'presiden', 'suara', 'tunda', 'milu', 'jabat', 'periode', 'bikin', 'gaduh'] ['komitmen', 'presiden', 'suara', 'tunda', 'pemilu', 'jabat', 'periode', 'bikin', 'gaduh'] b'Copot mentri RI yang mendukung presiden 3 periode.!' b'Copot mentri RI yang mendukung presiden 3 periode.!' copot mentri ri yang mendukung presiden periode ['copot', 'mentri', 'ri', 'mendukung', 'presiden', 'periode'] ['copot', 'tri', 'ri', 'dukung', 'presiden', 'periode'] ['copot', 'mentri', 'ri', 'dukung', 'presiden', 'periode']
Untuk pengujian sebagai tolok ukur berhasilnya proses stemming dan optimasi stemming ini maka dilakukan evaluasi dengan menghitung prosentase berapa banyak kata yang berhasil di-stemming dibagi  dengan  jumlah  total  kata,  kemudian  dibandingkan  manakah  prosentase  yang  lebih  tinggi apakah hasil stemming awal atau hasil stemming setelah optimasi yang memiliki prosentase lebih tinggi. Hasil yang didapatkan ditunjukkan pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil prosentasi pengujian Algoritma Nazief-Andriani Optimasi Jumlah total kata 9401 9401 Berhasil di-stemming 9012 9395 Prosentase 95,86 % 99,93%
Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic (M. Ulil Albab)

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Proses  stemming  menggunakan  algoritma  Nazief-Andriani  cukup  berhasil  di  beberapa penelitian.  Tetapi  pada  penelitian  kali  ini,  penggunaan  algoritma  Nazief-Andriani  mendapatkan prosentase keberhasilan sebesar 95,86%. Kemudian dilakukan optimasi dengan menambahkan list stopword, menghapus duplikasi kata dalam satu cleaning tweet, menambahkan awalan dan akhiran di proses stemming, menambahkan kamus kata dasar, membuat list pengecualian untuk kata dasar yg seharusnya tidak ter-stemming tetapi ikut ter-stemming.
In this section, it can also be added the prospect of the development of research results and application prospects of further studies into the next (based on result and discussion).

## REFERENCES
[1] R. B. S. Putra and E. Utami, “Non-formal affixed word stemming in Indonesian language,” 2018  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  ICOIACT  2018 ,  vol.  2018-January,  pp.  531–536, 2018, doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350735.
[2] Nasution,  Nana  Nerina,  “Sistem  Pengumpulan  Data Publikasi  Ilmiah Menggunakan Web Crawling” Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara : 2020.
[3] Oumaima Oueslati, et al., A review of sentiment analysis research in Arabic language, Future Generat. Comput. Syst. (2020), 2020.
[4] Ronal  Watrianthos,  Samsir,  Basyarul  Ulya,  Junaidi  Mustapa  Harahap,  Deci  Irmayani, Firman  Edi,  Jupriaman,  Rizki  Kurniawan  Rangkuti  (2021)  ,  Naives  Bayes  Algorithm  for
Twitter Sentiment Analysis, https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-
6596/1933/1/012019/pdf
[5] Murnawan ,  M.  (2017).  Pemanfaatan  Analisis  Sentimen  Untuk  Pemeringkatan  Popularitas Tujuan Wisata.
Jurnal Penelitian Pos dan Informatika , 7 (2), 109-120. https://202.89.117.131/index.php/jppi/article/viewFile/070203/99
[6] E.  J.  Rifano,  Abd.  C.  Fauzan,  A.  Makhi,  E.  Nadya,  Z.  Nasikin,  and  F.  N.  Putra,  “Text Summarization  Menggunakan  Library  Natural  Language  Toolkit  (NLTK)  Berbasis Pemrograman  Python,”  ILKOMNIKA:  Journal  of  Computer  Science  and  Applied Informatics, vol. 2, no. 1, pp. 8–17, Apr. 2020, doi: 10.28926/ilkomnika.v2i1.32.
[7] A. Y. Permana and M. M. Effendi, “Optimasi Stemming Porter KBBI dan Cross Validation Naïve Bayes untuk Klasifikasi Topik Soal UN Bahasa Indonesia,” J. Ilm. Komputasi , vol. 17, no. 4, 2018, doi: 10.32409/jikstik.17.4.2492.
[8] Rezalina, O. (2016). Perbandingan Algoritma Stemming Nazief & Adriani, Porter dan Arifin Setiono  untuk  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia  (Doctoral  Dissertation,  Universitas Muhammadiyah Jember).<http://repository.unmuhjember.ac.id/550/1/JURNAL.pdf >
(Diakses 13 Mei 2022)
[9] Ningrum, B. C. (2019). Perbandingan Algoritma Stemming untuk Bahasa Indonesia dengan Parameter Akurasi dan Waktu Proses.
<https://repositori.usu.ac.id/bitstream/handle/123456789/23008/141401022.pdf?sequence= 1&isAllowed=y > (Diakses 13 Mei 2022)
[10] Databoks Katadata. (2022). Pengguna Twitter Indonesia Masuk Daftar Terbanyak di Dunia, Urutan  Berapa?  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/03/23/pengguna-twitter- indonesia-masuk-daftar-terbanyak-di-dunia-urutan-berapa
[11] Putra, R. B. S., Utami, E., & Raharjo, S. (2018). Optimalisasi Stemming Kata Berimbuhan Tidak  Baku  Pada  Bahasa  Indonesia  Dengan  Levenshtein  Distance. Jurnal  Informatika:
Jurnal Pengembangan IT , 3 (2), 200-205. http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/download/877/696
[12] Amrullah, A. Z., Anas, A. S., & Hidayat, M. A. J. (2020). Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square. Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , 2 (1), 40-44. https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/bite/article/download/804/527
[13] Anwar,  M.  S.,  Subroto,  I.  M.  I.,  &  Mulyono,  S.  (2020).  Sistem  Pencarian  E-Journal Menggunakan  Metode  Stopword  Removal  dan  Stemming  Berbasis  Android. Prosiding Konstelasi  Ilmiah  Mahasiswa  Unissula  (KIMU)  Klaster  Engineering .  http://lppm- unissula.com/jurnal.unissula.ac.id/index.php/kimueng/article/download/8420/3887
[14] Mahendrajaya, R., Buntoro, G. A., & Setyawan, M. B, 2019, Analisis Sentimen Pengguna Gopay  Menggunakan  Metode  Lexicon  Based  Dan  Support  Vector  Machine.  Komputek  : Jurnal  Teknik  Universitas  Muhammadiyah  Ponorogo,  No.2,  Vol.3,  52–63.  Doi: http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/komputek/article/view/270