Vol. 5 No. 1 (April 2021)

## OPTIMALISASI MESIN PENCARI BUKU FIKSI BERDASARKAN SEMANTIK IMPRESI
Rengga Asmara * , Nur Rasyid Mubtada’i, Varidh Bimantara
Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email: rengga@pens.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No1.pp1-8

## ABSTRACT
Fiction books are one of the most popular types of books in Indonesia. There are five most popular genres in fiction books, namely fantasy, mystery, romance, sci-fi, and thriller. Each genre gives a different impression and special interest for readers. It has become a common habit when people choose a fiction book based on the title, author, or publisher of the book. However, it does not provide precise search results. In this final project, an application system was developed to find out fiction books based on semantic impressions on the cover of the fiction book. The impression on each book cover is obtained through a survey of fiction book lovers in Indonesia. To get the results of the closeness between the user search and the impression survey data obtained through text mining, as well as the cosine similarity algorithm to calculate the most precise proximity value to the impression the user expects. The results of this system display a fiction book that has a closeness value with an error rate of 3.93% based on the impression expected by the user.
Keyword: Fiction, Impression, Text Mining, Cosine Similarity

## ABSTRAK
Buku  fiksi  merupakan  salah  satu  dari  sekian  jenis  buku  yang  terpopuler  di  Indonesia.  Ada  lima  genre  paling popular didalam buku fiksi, yakni fantasy, misteri, romance, sci-fi dan thiller. Masing-masing genre memberikan kesan berbeda dan peminat tersendiri bagi pembaca. Sudah menjadi kebiasaan umum ketika orang memilih buku fiksi  berdasarkan  judul,  penulis  maupun  penerbit  buku  tersebut.  Namun  hal  tersebut  belum  memberikan  hasil pencarian yang presisi. Pada proyek akhir ini dikembangkan sebuah system aplikasi untuk mengetahui buku fiksi berdasarkan semantic impresi yang terdapat pada sampul buku fiksi tersebut. Impresi pada setiap sampul buku didapatkan melalui survey kepada pecinta buku fiksi yang ada di Indonesia. Untuk mendapatkan hasil kedekatan antara pencarian user dengan data surver impresi didapatkan melalui teks mining, serta algoritma cosine similarity untuk  menghitung  nilai  kedekatan  paling  presisi  dengan  impresi  yang  diharapkan  user.  Hasil  dari  system  ini menampilkan  buku  fiksi  yang  memiliki  nilai  kedekatan  paling  presisi  dengan  impresi  yang  diharapkan  oleh pengguna.
Kata Kunci: Fiksi, Impresi, Teks Mining, Cosine Similarity

## PENDAHULUAN
Fiksi  merupakan  suatu  cerita  atau  latar  yang berasal dari imajinasi, bukan secara nyata berdasarkan sejarah atau fakta (Adams, 2018). Awalnya fiksi lebih sering  digunakan  untuk  bentuk  sastra  naratif  seperti novel, novella, cerita pendek, dan sandiwara. Kini fiksi dapat  divisualisasikan  dalam  berbagai  format  antara lain: tulisan, film, pertunjukan langsung, animasi, acara televisi, permainan video, dan permainan peran. Secara tradisional, fiksi mencakup cerita pendek, novel, fable, mitos,  legenda,  epik  dan  puisi  naratif,  dongeng, sandiwara (termasuk opera, teater musikal, permainan boneka,  drama,  serta  berbagai  jenis  tarian  teatrikal). Akan tetapi fiksi juga dapat mencakup kartun animasi, buku komik, anime, film, stop motion, manga, program
radio, permainan video, program televisi (komedi dan drama), dan lain sebagainya.
Buku  fiksi  merupakan  buku  yang  paling diminati  di  Indonesia.  Hal  ini  dibuktikan  oleh penelitian  yang  dilakukan  picodi.com,  hasil  dari penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  jumlah responden  yang  memilih  jenis  buku  ini  mencapai  75 persen  dimana  angka  tersebut  jauh  lebih  tinggi  dari buku  non-fiksi  (41  persen),  buku  bisnis  (33  persen), buku sains popular (31 persen), buku literatur hobi (24 persen),  dan  buku  literatur  sains  serta  buku  teks  (22 persen) (Iswara, 2019).
Saat ini ketika seseorang melakukan pencarian buku  fiksi  masih  mengalami  kesulitan  dikarenakan kurangnya  presisi  dari  hasil  buku  fiksi  yang  di  cari.
Sejauh  saat  ini  kebanyakan  orang  mencari  buku  fiksi berdasarkan  judul,  pengarang,  maupun  penerbit. Namun hal tersebut terkadang masih belum mewakili cerita  yang  diinginkan  oleh  pembaca.  Ada permasalahan jika seorang pembaca merupakan orang yang  baru  ingin  membeli  buku  fiksi,  belum  memiliki pengalaman  dalam  memilih  atau  belum  banyak mengetahui  tentang  judul  atau  pengarang  buku  fiksi mana  yang  biasanya  memiliki  cerita  menarik  untuk dibaca.
Dilain sisi sampul buku fiksi memberikan kesan terhadap  isi  dari  keseluruhan  buku  fiksi  tersebut. Sampul pada buku dapat mewakili synopsis cerita yang dituangkan  dalam  bentuk  gambar  maupun  typografi pada sampul buku fiksi. Sampul buku merupakan hal pertama  yang  akan  dilihat  seorang  pembaca,  begitu juga dengan buku fiksi. Kalimat “Don’t judge the book by its cover” sepertinya bukan lagi menjadi pernyataan yang  tepat  untuk  menggambarkan  proses  seorang pembaca dalam memilih buku yang akan ia baca. Pada kenyataannya,  sampul  buku  memiliki  peran  yang penting dalam proses penerbitan sebuah buku, dimana di dalamnya mengandung penempatan obyek ilustrasi yang  tepat,  pemilihan  font  yang  sesuai,  hingga penggunaan warna yang menggambarkan emosi yang ingin  penulis  sampaikan  lewat  bukunya,  dan  yang penting  adalah  koherensi  dengan  cerita.  Sebagai produk  komoditas,  buku  dengan  tampilan  yang menarik  tentunya  akan  meningkatkan  kemampuan penjualannya.
Melalui  jurnal  dari  Tess  Adams  “ Judging  a Book By Its Cover: Are First Impressions Accurate?” mengatakan bahwasanya ada korelasi yang timbul dari sebuah sampul buku dengan impresi. Melalui sampul buku,  bisa  didapatkan  sebuah  informasi  tersirat (Adams, 2018). Sedangkan menurut jurnal Assist. Prof. Dr. Aslı Sezgin “The First Impression of "Best Selling" Agenda  Books:  Semiotic  Analysis  of  Book  Covers” menyampaikan dari hasil penelitian yang dilakukannya menyebutkan  bahwasanya  pada  setiap  sampul  buku memiliki  impresi  masing-masing  (Sezgin,  2014).  Hal ini  bisa  menjadi  sebuah  rekomendasi  cara  baru  bagi seorang  pembeli  buku  dalam  mencari  buku  yang dinginkan.
Saat  ini  penelitian  mengenai  sistem  pencarian buku sudah banyak dilakukan dengan berbagai metode. Sedangkan  proyek  akhir  ini  berfokus  pada  pencarian buku fiksi saja dengan menggunakan metode semantic impresi  (Zebua  &  Mustikasari,  2017).  Salah  satu bidang  yang  dapat  diselesaikan  dengan  adanya penelitian ini adalah strategi markting. Pelanggan dapat menemukan  buku  fiksi  yang  di  inginkannya  melalui
pendekatan  yang  berbeda,  yakni  melalui  impresi. Dengan  harapan  dapat  menemukan  buku  fiksi  yang sesuai  dengan  keinginan  pelanggan,  yang  juga  akan mempengaruhi kenaikan penjualan .

## KAJIAN LITERATUR Fiksi
Karya  fiksi  merupakan  sebuah  karya  yang menceritakan sesuatu yang bersifat rekaan, tidak nyata, khayalan, sesuatu yang tidak ada dan terjadi sungguh- sungguh  sehingga  seseorang  tidak  perlu  mencari kebenarannya  pada  dunia  nyata.  Kebenaran  sebuah cerita fiksi yang baik adalah kemungkinan, probabilitas atau kemasukakalannya.
Sesuai  dengan  nama  dan  sitatnya,  cerita  fiksi adalah karya kreatif-imajinatif yang tidak menyaratkan adanya  verifikasi  dengan  kenyataan  untuk  memiliki kebenaran  yang  masuk  akal.  Bahkan  sekalipun  cerita fiksi salah mengutip fakta realitas, jika pengisahannya dapat  membungkus  kesalahan  itu  dengan  cerita  yang masuk akal, itu tidak akan merusak cerita.
Cerita  masih  dapat  diterima  oleh  pembaca karena ia membawa alur logika sendiri. Kita pernbaca tentu menginginkan bahwa cerita yang dikisahkan itu benar. Namun, kebenaran itu hanya dapat tarjadi dalam dunia cerita itu yang dilakoni oleh tokoh dan peristiwa yang  sengaja  dibuat  dan  dikembangkan  oleh  penulis yang  kemudian  tercipta  kembali  dalarn  imajinasi pembaca.

## Impresi
Sebagai  seorang  manusia,  kita  dapat  dengan mudah  melihat  atau  bereaksi  terhadap  seseorang, sesuatu,  atau  peristiwa.  Persepsi  yang  diberikan merupakan  gambaran  dari  proses  observasi  dan pengalaman yang telah kita alami. Ada pepatah Inggris yang mengatakan bahwa, “Don’t jugde the book by its cover”, kata-kata  ini  biasanya  sering  dihubungkan dengan persepsi dan pembentukan impresi seseorang. Apa  yang  indah  di  luar  tidak  selalu  berarti  di  dalam, begitu pula sebaliknya. Ini menunjukkan bahwa apabila persepsi kita tidak dijelaskan dengan benar, maka akan berbeda dari situasi sebenarnya. Faktanya, pandangan yang  kita  berikan  terkadang  bisa  salah,  tersasar  dan sebagainya.
Seperti yang kita ketahui Bersama, berdasarkan beberapa definisi presepsi, persepsi merupakan proses dasar  yang  penting  untuk  mengenali  dan  memahami orang lain atau peristiwa dalam kehidupan sehari-hari. Dalam konteks kita sebagai seorang kaunselor, ilmu di bidang  ini  sangat  penting  dan  berguna  untuk mempraktikkan pekerjaannya di sekolah nanti. Untuk
menjadi  kaunselor  yang  mudah  diingat,  individu  itu perlulah  peka  dalam  membuat  persepsi.  Saat membentuk  sebuah  persepsi,  petanda  yang  terlihat adalah  petanda  non-verbal.  Ini  bisa  dilihat  melalui ekspresi  muka,  kontak  mata,  gerak  gerik  tubuh  dan sebagainya.
Pembentukan  impresi  merupakan  proses seseorang dalam mengintegrasikan berbagai maklumat dari  berbagai  sumber  untuk  membentuk  tanggapan, penilaian  dan  penjelasan  menyeluruh  kepada  orang lain. Perlu ditekankan bahwas impresi pertama sangat penting untuk menentukan hubungan seterusnya.

## Semantik
Makna semantik merupakan salah satu cabang linguistik  yang  mempelajari  makna  yang  terkandung dalam  bahasa,  kode,  atau  jenis  representasi  lainnya. Singkatnya,  semantik  adalah  strudi  tentang  makna. Istilah  semantik  mengacu  pada  berbagai  ide  yang sangat teknis dan populer. Biasanya sering digunakan dalam  bahasa  sehari-hari  untuk  mengungkapkan masalah  pemahaman  kata  atau  pilihan  arti.  Dalam jangka  waktu  yang  panjang,  masalah  pemahaman seperti  ini  telah  menjadi  subjek  banyak  pertanyaan formal, terutama di bidang semangtik formal.
Dalam bidang linguistik, semantik adalah studi tentang  interpretasi  tanda-tanda  atau  simbol  yang digunakan  untuk  agen  atau  masyarakat  dalam  situasi dan konteks tertentu (Khoctitah & Rahmawati, 2015). Dalam hal ini, suara, ekspresi wajah, bahasa tubuh, dan proxemics memiliki semantik konten (bermakna), dan setiap semantik mencakup beberapa cabang penelitian. Dalam bahasa tertulis, hal-hal seperti struktur ayat dan tanda baca memiliki kandungan semantik, dan bentuk bahasa lain juga memiliki konten semantik lainnya.
Semantik  dalam  linguistik  merupakan  sub bidang yang didedikasikan untuk studi makna, seperti yang melekat pada tingkat kata, frasa, kalimat, dan unit wacana  yang  lebih  besar  (disebut  teks).  Perhatian utamanya  adalah  bagaimana  makna  tersebut  melekat pada potongan teks yang lebih besar, mungkin sebagai akibat  dari  komposisi  dari  unit  yang  lebih  kecil  dari makna.  Secara  tradisional,  semantik  mencakup  studi tentang  makna  dan  referensi  denotatif,  kondisi kebenaran,  struktur  argumen,  peran  tematik,  analisis wacana, dan hubungan semua ini untuk sintaks.
Padahal,  struktur  dan  fungsi  sangat  erat kaitannya  dengan  semantik.  Dalam  artian  struktur tanpa makna dan makna tanpa struktur tidak mungkin ada. Sehingga bentuk atau struktur, fungsi dan makna merupakan satu kesatuan dalam meneliti atau mengkaji unsur-unsur bahasa.

## Teks Mining
Data  yang  terstruktur  dengan  baik  secara otomatis  dapat  memfasilitasi  proses  komputerisasi. Dalam  Text  Mining,  informasi  yang  akan  digali mengandung  informasi  dengan  struktur  yang  tidak beraturan. Maka dari itu, diperlukan suatu proses untuk mengubah  data  menjadi  terstruktur  sesuai  dengan kebutuhan proses data mining, biasanya nilai numerik. Proses  ini  disebut  “Text  Preprocessing”.  Setelah  data menjadi  terstruktur  dan  digunakan  dalam  bentuk numerik  maka  dapat  digunakan  sebagai  sumber  data yang dapat diolah lebih lanjut.
Gambar 1 . Tahapan teks mining
Case  folding  adalah  tahapan  untuk  mengubah semua  huruf  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil. Karakter yang diterima hanya huruf A sampai dengan Z.  Karakter  selain  huruf  tersebut  dihilangkan  dan dianggap  delimiter.  Tahap  selanjutnya  adalah Tokenizing  yaitu  tahap  pemotongan  string  input berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya.  Kemudian Tahap  filtering  adalah  tahap  mengambil  kata  -  kata penting dari hasil token. Bisa menggunakan algoritma stoplist  (membuang  kata  yang  kurang  penting)  atau wordlist (menyimpan kata penting). Stoplist / stopword adalah  kata-kata  yang  tidak  deskriptif  yang  dapat dibuang  dalam  pendekatan  bag-of-words.  Tahap terakhir adalah stemming yaitu tahap mencari root kata dari tiap kata hasil filtering. Pada tahap ini dilakukan proses pengembalian berbagai bentukan kata ke dalam suatu representasi yang sama.

## Pembobotan Tf-Id
Skema  pembobotan  jangka  TF-IDF  adalah skema  yang  paling  berhasil  dan  banyak  digunakan untuk menetapkan bobot jangka ke dokumen besar.
Saaat mencari informasi dari koleksi dokumen yang heterogen, pembobotan term perlu
Stemming Filtering Tokenizing Case Folding
dipertimbangkan. Sebuah term dapat berupa kata, frase atau  unit  indeks  lainnya  dalam  dokumen  yang  dapat digunakan  untuk  mencari  konteks  dokumen.  Oleh karena itu, untuk setiap kata diberikan insikator, yaitu term weight (Informatikalogi, 2017) .
TF  (Term  Frequency) merupakan  frekuensi kemunculan sebuah term dalam dokumen terkait. Semakin  banyak  term  tersebut  muncul  (TF tinggi),  semakin  besar  pula  bobotnya  atau  nilai penerapannya.

## Algoritma Cosine Similarity
Algoritma cosine similarity merupakan ukuran kesamaan  antara  dua  vektor  bukan-nol  dari  ruang produk dalam yang mengukur kosinus sudut di antara mereka.  Nilai  sudut  cosinus  antara  dua  vektor menentukan  kesamaan  dua  buah  objek  yang dibandingkan dimana nilai terkecil adalah 0 dan nilai terbesar adalah 1.
Cosine  similarity  mengukur  kesamaan  antara dua vektor ruang produk dalam. Ini diukur oleh cosinus sudut  antara  dua  vektor  dan  menentukan  apakah  dua vektor  menunjuk  ke  arah  yang  kira-kira  sama.  Ini sering digunakan untuk mengukur kesamaan dokumen dalam  analisis  teks.  Sebuah  dokumen  dapat  diwakili oleh ribuan atribut, masing-masing merekam frekuensi kata  tertentu  (seperti  kata  kunci)  atau  frasa  dalam dokumen.  Dengan  demikian,  setiap  dokumen  adalah objek  yang  diwakili  oleh  apa  yang  disebut  vektor frekuensi-istilah.
Cosine similarity umumnya digunakan sebagai metrik  untuk  mengukur  jarak  ketika  besarnya  vektor tidak  masalah.  Ini  terjadi  misalnya  ketika  bekerja dengan data teks yang diwakili oleh jumlah kata. Kita dapat mengasumsikan bahwa ketika sebuah kata (mis. Sains) muncul lebih sering di dokumen 1 daripada di dokumen 2, dokumen 1 itu lebih terkait dengan topik sains.  Namun,  bisa  juga  karena  kami  bekerja  dengan dokumen  yang  panjangnya  tidak  merata  (artikel Wikipedia misalnya). Kemudian, sains mungkin terjadi lebih banyak dalam dokumen 1 hanya karena itu jauh lebih  lama  daripada  dokumen  2.  Kesamaan  cosinus mengoreksi untuk ini.

## METODE PENELITIAN
Untuk membangun sistem pencarian buku fiksi bedasarkan semantic impresi ini penulis menggunakan alur proses seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Desain Sistem

## Pengumpulan Impresi Sampul Buku Dari Survei
Pada  proses  ini  bermula  dari  data  yang  telah dikumpulkan  berupa  beberapa  cover  buku  fiksi.  Dari cover  buku  fiksi  tersebut  akan  dibuat  form  survey, dimana isi dari form survey tersebut adalah cover buku fiksi dan pilihan multiple choice impresi. Form survey ini  nantinya  akan  di  sebar  kepada  sepuluh  komunitas pecinta buku yang ada pada facebook.
Tahapan pertama dari pengumpulan data survey disini adalah dari surveyor nantinya akan melihat dari masing-masing buku fiksi yang ada pada form survey, dalam proses ini dicontohkan pengambilan data survey pada  buku  berjudul  “marmut  merah  jambu”  seperti pada gambar 3. Untuk tahap selanjutnya surveyor akan memilih  impresi  apa  saja  yang  terkandung  dalam desain  cover  buku  fiksi  tersebut.  Pemilihan  impresi dalam satu buku dapat diisi lebih dari satu. Data survey tersebut akan dikumpulkan dalam bentuk matriks.
Gambar 3. Form penilaian impresi cover
Setelah memperoleh data impresi dari form survey, hasil  dataframe  tersebut  akan  disimpan  dalam  bentuk excel  seperti  pada  gambar  3.  Dan  selanjutnya  akan
Vol. 5 No. 1 (April 2021)
dilakukan pengolahan dataframe sehingga dapat diolah kedalam sistem.
Gambar 4. Hasil penilaian survey impresi

## Preprocessing Query
Pada tahap ini, queri yang di inputkan oleh user akan  diproses  pada  teks  mining.  Teks  mining  disini akan memproses queri yang di inputkan oleh user dan dataframe impresi yang diperoleh dari survey. Dalam proses  teks  mining  ada  beberapa  tahapan  yang dilakukan yakni:
a. Tokenizing Pada tahap tokenizing, dataframe impresi dan queri impresi  dari  user  akan  dijadikan  satu  dataframe. Dataframe pada impresi survey hanya akan diambil impresinya  saja.  Queri  impresi  yang  di  inputkan oleh  user  akan  masuk  kedalam  satu  dataframe dengan letak baris paling bawah. Semua kata-kata akan  dibaca  perbaris,  kata-kata  tersebut  akan dipisah  dengan  karater  spasi  sebagai  pemisahnya. Sehingga hasil yang keluar dari proses filtering ini adalah setiap kata akan terpisah pada setiap baris.
b. Filtering Tahap filtering merupakan tahap pengambilan kata- kata  penting  menggunakan  algoritma  stopwords. Pada setiap baris hasil output dari tokenizing akan dicek  setiap  kata,  apabila  kata  tersebut  terdapat pada  dataframe  stopword  maka  kata  tesebut  akan dihapus, akan tetapi apabila kata tersebut tidak ada pada dataframe stopword maka kata tersebut akan disimpan pada table koleksi.
c. Stemming Pada tahap stemming disini merupakan tahap untuk mendapatkan  kata  dasar  dari  setiap  kata  hasil filtering.  Proses  dilakukan  dengan  menganalisa setiap  baris,  jika  kata  pada  setiap  baris  tersebut mengandung awalan atau akhiran maka kata awalan atau akhiran tesebut akan di hapus, sehingga output dari  proses  ini  adalah  kata  dasar  dari  setiap  kata pada masing-masing baris.
d. Pembobotan Tf-Idf Pada  tahap  pembobotan  Tf-Idf  disini,  semua  kata output  dari  proses  teks  mining  akan  dihitung banyaknya  pada  setiap  baris.  Baris  disini dimaksudkan  setiap  kepemilikan  sampul  buku.
Setiap  baris  akan  dihitung  nilai  impresi  yang diperoleh oleh masing-masing sampul buku. Hasil pembobotan  dari  table  Tf  diatas  selanjutnya  akan dikalikan dengan nilai Idf.

## Matching With Cosine Similarity
Pada tahap ini, matriks dari impresi data survey akan  dilakukan  matching  dengan  kata  impresi  queri yang  di  inputkan  oleh  user.  Proses  matching  disini menggunakan metode cosine similarity. Jadi dari queri akan  di  hitung  nilai  kedekatannya  dengan  nilai  yang ada pada matriks impresi. Dari proses pencarian nilai cosine  similarity  diatas  maka  didapatkan  masing- masing nilai cosine similarity dari tiap sampul buku.

## Impression Result
Hasil dari proses matcing dengan menggunakan metode cosine similarity adalah matriks dua dimensi, dimana  pada  masing-masing  fitur  menyimpan  nilai kedekatan  antara  queri  dengan  impresi  pada  cover buku.  Hasil  matriks  tersebut  akan  dilakukan  sorting berdasarka  nilai  tertinggi,  dan  kemudian  ditampilkan pada  layar  user.  Tampilan  output  yang  dikirim  pada user adalah berupa list cover buku fiksi yang memiliki kedekatan dengan queri yang di inputkan oleh user .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penulis akan menguji system dengan beberapa tahap ujian yang pada akhirnya mendapatkan ketepatan query  pencarian  dengan  data  hasil  survey.  Tahap pengujian  pertama  dilakukan  untuk  mengetahui  data survey apakah sesuai dengan impresi pada genre buku. Pada  tahap  ini  hasil  survey  yang  dilakukan  kepada komunitas  pecinta  buku  fiksi  yang  ada  di  Indonesia. Hasil  data  survey  menunjukkan  nilai  jumlah  impresi dari  sampel  100  buku  yang  telah  disebar  untuk mendapatkan  penilaian  impresi.  Data  tersebut  telah sesuai  dengan  impresi  yang  ada  pada  genre  buku  itu sendiri.
Pengujian  text  mining  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  system  pada  text  mining  yang meliputi  tokenizing,  filtering  dan  stemming  dapat berjalan  serta  menghasilkan  output  yang  sesuai. Pengujian  pada  tahap  Data  Processing  terdiri  dari beberapa tahap, seperti yang ditunjukkan pada skema berikut.
1. Tahap tokenizing, data teks artikel dibersihkan dari karakter yang mengandung selain huruf abjad (A- Z) kemudian dipecah menjadi array kata.
2. Tahap  token  filtering,  array  kata  disaring  dengan menghilangkan stopword.
3. Kemudian  pada  tahap  stemming  &  lemma,  array kata impresi ditransformasikan menjadi kata dasar dengan menghilangkan imbuhan dan menyempurnakan  kata  agar  sesuai  dengan  kata dasar.
4. Kemudian  pada  tahap  term  frequency,  data  kata dasar  ditransformasi  menjadi  tabel  yang  memuat kata dan jumlah (frekuensi) kata dalam satu buku.
5. Setelah  itu,  pada  tahap  data  filtering,  tabel  term frequency  disaring  menjadi  keyword.  Penentuan keyword  dipilih  dari  kata  yang  memiliki  jumlah (frekuensi)  yang  melebihi threshold .  Penentuan threshold ( t ) didapatkan dari jumlah TF maksimal ( max_TF ) dibagi dua.

## Tokenizing
Pengujian pertama dari Data Processing adalah tahap  tokenizing.  Tahap  tokenizing  menghilangkan karakter  yang  mengandung  selain  huruf  abjad  (A-Z) dan kemudian dipecah menjadi array kata seperti yang ditunjukkan  pada  gambar  5.  Tahap  ini  teks  dipecah menjadi array kata berdasarkan spasi. Selain itu, tahap ini  juga  menghilangkan  teks  yang  berupa  angka  dan tanda baca.
Gambar 5. Hasil tokenizing
Filtering
Pada tahap ini, hasil output dari tokenizing akan dihilangkan kata-kata yang tidak penting (kata depan, kata  ganti,  dll)  dengan  menggunakan  algoritma stopwords. Untuk hasil dari filtering dapat dilihat pada gambar 6. Stopword perlu dihilangkan karena kata kata yang terkandung dalam stopword merupakan kata yang umum muncul dalam bahasa Indonesia.
Gambar 6. Hasil filtering

## Stemming
Pada  tahap  ini,  hasil  output  dari  filteirng  akan dilanjutkan  dengan  proses  untuk  menghilangkan imbuhan dan akhiran. Dan hasil dari proses stemming dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil stemming

## Perhitungan Term Frequency
Pada tahap selanjutnya, output dari proses text mining  dilakukan  perhitungan  Tf  untuk  mendapatkan pembobotan  nilai  dari  setiap  impresi  dari  masing- masing  dokumen.  Percobaan  yang  dilakukan  adalah membentuk  tabel  Term  Frequency  (TF),  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Tabel  TF  memuat  seluruh kata yang ada pada suatu buku dan frekuensinya dalam suatu  buku.  Berikut  merupakan  contoh  hasil perhitungan  Tf  untuk  buku  berjudul  “Kisah  Tanah Jawa”.
Tabel 1. Nilai Term Frequency No Impresi Nilai Tf 1 Aneh 0 2 Berani 0 3 Canggih 0 4 Cemas 16 5 Estetik 0 6 Fantastis 0 7 Futuristis 0 8 Historis 47 9 horror 8 10 ilmiah 0 11 imajinatif 16 12 irasional 8 13 kasar 8 14 kejam 8 15 khayal 16 16 kontemporer 16 17 lampau 46 18 logis 0 19 lucu 0
Vol. 5 No. 1 (April 2021)
20 magis 18 21 misterius 45 22 modern 0 23 ngeri 53 24 patriotik 0 25 penasaran 23 26 politis 0 27 psikologis 0 28 romantis 0 29 sedih 0 30 spekulatif 0 31 supernatural 57 32 takut 66 33 tegang 31 34 tradisional 38
Searching merupakan fitur utama yang dimiliki oleh aplikasi ini, searching digunakan dalam pencarian dan  identifikasi  informasi  pada  database  yang  sesuai dengan  kata  kunci  yang  diinputkan  oleh  pengguna. Pengujian Searching dilakukan dengan beberapa tahap, tahap  yang  pertama  user  harus  memasukkan  kata kunci(query),  tahap  kedua  adalah  melakukan  proses text  mining  pada  kata  kunci,  tahap  ketiga  adalah melakukan  perhitungan  nilai  kemunculan  /  frekuensi tiap  kata  pada  query,  dan  tahap  terakhir,  query  akan dilakukan  perhitungan  kemiripan  dengan  metode cosine  similarity dan  akan  didapatkan  artikel  beserta nilai  kemiripan  sepuluh  teratas.  Berikut  percobaan yang telah dilakukan
Tahap  pertama  user  harus  memasukkan  kata kunci(query),  pada  percobaan  kali  ini  user memasukkan  query  yaitu  “takut  ngeri”.  Tahap  kedua dilakukan text mining pada kanca kunci diatas, dengan beberapa  tahapan  yaitu  tokenizing,  filtering,  dan stemming.  Tahap  tokenizing  menghilangkan  karakter yang  mengandung  selain  huruf  abjad  (A-Z)  dan kemudian dipecah menjadi array kata. Proses stemming menghilangkan  kata  imbuhan  dan  kemudian mengubahnya menjadi kata dasar. Proses filtering yaitu menghilangkan  kata  kata  yang  terkandung  dalam stopword . Pada proses tokenizing query “takut ngeri” dipecah per kata menjadi ‘takut, ‘ngeri’ dan tidak ada karakter angka atau tanda baca.
Proses filtering pada query, tidak ada kata yang dihapus, karena tidak ada kata yang sering muncul pada KBBI.  Proses  stemming  pada  query  diatas  hasilnya adalah  tetap  karena  tidak  terdapat  kata  yang berimbuhan.  Tahap  ketiga  adalah  membentuk  tabel
Term Frequency (TF), perhitungan seluruh kata yang ada pada keyword tersebut dan frekuensinya tiap kata. Proses  selanjutnya  merupakan  pengujian kedekatan dilakukan dengan menggunakan kedekatan cosine similarity untuk mendapatkan nilai paling besar atau berarti paling dekat dengan query impresi yang di inputkan oleh user. Hasil perhitungan cosine similarity selanjutnya akan disorting berdasarkan nilai tertinggi, untuk  mendapatkan  buku  mana  saja  yang  memiliki nilai kedekatan paling tinggi dengan queri impresi yang di inputkan oleh user. Hasil output dari pencarian queri “takut ngeri” terlihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 2. Hasil cosine similarity impresi takut
ngeri No Judul Buku Nilai Cosine Similarity 1 Misteri  Rumah Bu Sri 0.86829623149961 2 Misteri  Rumah Kosong 0.78944992120459 3 Danur  Gerbang Dialog 0.76623830396647 4 Rahasia Hujan 0.75584611840887 5 Diambang Kematian 0.75065202465483 6 Kutukan  Hantu Opera 0.70863003565807 7 Perburuan Dalam Kegelapan 0.69288896282924 8 Malaikat  Berhati Gelap 0.68378384462997 9 Rahasia Gelap 0.66709007654534 10 Misteri Taman Berhantu 0.66020153919085
Dari  hasil  seperti  pada  tabel  2  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  untuk  percobaan  inputan  dengan dua  impresi  “takut  ngeri”  berjalan  dengan  baik,  serta memberikan  output  yang  sesuai  dengan  urutan  nilai cosine secara descanding.
Disamping itu juga dilakukan percobaan atas 33 impresi. 33 impresi didapatkan dari proses survey data yang  sebelumnya  telah  kami  lakukan.  Dari  hasil percobaan  pencarian  33  impresi,  pada  setiap  impresi memiliki error rate masing-masing. Dari nilai error rate tersebut  dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini:
Vol. 5 No. 1 (April 2021)
Tabel 3. Nilai error rate No Impresi Error Rate 1  Aneh 0% 2  Berani 0% 3  Canggih 50% 4  Cemas 0% 5  Estetik 0% 6  Fantastis 0% 7  Futuristis 0% 8  Historis 0% 9  Ilmiah 0% 10  Imajinatif 0% 11  Irasional 0% 12  Kasar 0% 13  Kejam 0% 14  Khayal 0% 15  Kontemporer 0% 16  Lampau 0% 17  Logis 0% 18  Lucu 0% 19  Magis 0% 20  Misterius 0% 21  Modern 0% 22  Ngeri 0% 23  Patriotik 0% 24  Penasaran 0% 25  Politis 0% 26  Psikologis 0% 27  Romantis 0% 28  Sedih 80% 29  Spekulatif 0% 30  Supernatural 0% 31  Takut 0% 32  Tegang 0% 33  Tradisional 0%
Berdasarkan  pada  tabel  3.  diatas  hampir  tidak ada nilai error rate kecuali pada dua impresi yakni sedih dan canggih. Hal tersebut terjadi dikarenakan memang dari  data  survei  hampir  tidak  ada  atau  sangat  sedikit yang memberikan penilaian impresi sedih dan canggih pada  buku.  Dari  data  pada  tabel  3  dapat  disimpulkan untuk  nilai  rata  –rata  error  rate  dari  keseluruhan percobaan  pada  masing  –  masing  impresi  adalah sebesar 3,93%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  tahapan-tahapan  yang  telah dilakukan  untuk  mencari  buku  fiksi  berdasarkan semantik impresi menghasilkan hasil yang cukup baik
dengan nilai rata-rata error rate sebesar 3,39%. Nilai ini didapatkan dari percobaan semua pencarian buku fiksi terhadap  impresi  data  yang  kami  peroleh  melalui survei, yakni terdapat 33 impresi.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah pengembang  dapat  lebih  lanjut  untuk  dapat  membuat sistem pencarian berdasarkan semantik ini dengan data impresi  yang  lebih  banyak  atau  dengan  data  impresi yang realtime.

## DAFTAR PUSTAKA
Adams, T. (2018). Judging a Book By Its Cover: Are First Impressions Accurate? Journal of Architectural Education , 72 (1), 180–181. https://doi.org/10.1080/10464883.2018.1412204
Informatikalogi. (2017). Pembobotan Kata atau Term Weighting TF-IDF.
Iswara, A. J. (2019). Jenis Buku Apa yang Paling Laris di Indonesia.
Khoctitah, S., & Rahmawati, N. (2015). Aplikasi Pencarian Buku Berbasis Web Semantik Untuk Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Yogyakarta . (December), 2–4.
Sezgin, A. (2014). The First Impression of “Best Selling” Agenda Books: Semiotic Analysis of Book Covers . Osmaniye: Osmaniye Korkut Ata University.
Zebua, J., & Mustikasari, M. (2017). Aplikasi Pencarian Buku Berbasis Web Semantik Untuk Perpustakaan SMK Yadika 7 Bogor . Universitas Gunadarma.