## Perancangan Sistem Pelayanan Informasi Berbasis Android dengan Algoritma Nazief Andriani (Studi Kasus : Universitas Katolik Santo Thomas)
Ita Juwita Saragih *1 , Zakarias Situmorang 2
1,2 Universitas Katolik Santo Thomas, Jl. Setiabudi No. 479 F Tanjungsari, Medan-Indonesia. ita.juwita.saragih@gmail.com 1 , zakarias65@yahoo.com 2
Abstrak-Pelayanan  merupakan  sutau  usaha  untuk  membantu  menyiapkan  (mengurus)  apa  yang  diperlukan  orang  lain.  Atau  dapat diartikan bahwa pelayanan adalah serangkaian kegiatan atau proses pemenuhan kebutuhan orang lain secara lebih memuaskan. Untuk mempermudah pelayanan yang ada di Universitas Katolik Santo Thomas maka perlu dibangun sebuah sistem pelayanan informasi berbasis android dengan algoritma nazief andriani. Algoritma ini mampu mencari kata dasar dari masing-masing input sehingga dapat mengasilkan output yang terpisah atau dengan kata lain output yang dikeluarkan tepat pada sasaran atau pada tujuan. Dengan adanya sistem ini maka mahasiswa tidak perlu lagi datang ke unit tata usaha atau via chat untuk mendapatkan informasi mengenai kegiatan atau keluhan yang diterima atau yang ingin disampaikan. Sehingga sistem ini diharapkan dapat mempermudah pengguna untuk mendapatkan informasi yang akurat, efisien dan tidak membutuhkan waktu yang relatif lama sehingga menyebabkan pelayanan yang lambat, terbatas dan tidak responsif dalam memberikan jawaban.

## Kata kunci: Algoritma nazief andriani, Android.
Abstract-Service is an effort to help prepare what others need. Or it can be interpreted that service is a series of activities or pro cesses that fulfill the needs of others more satisfactorily. To simplify the services available at the Catholic University of Santo Thomas, it is necessary to build an android-based information service system with Nazief Andriani algorithm. This algorithm is able to find the basic words of each input so that it can produce a separate output or in other words the output issued right on target or on purpose. With this system, students no longer need to come to the administrative unit or via chat to get information about activities or complaints that are received or what they want to convey. So that this system is expected to make it easier for users to get accurate, efficient information and does not require a relatively long time, causing slow, limited and unresponsive service in providing answers.
Keywords: Andriani Nazief algorithm, Android.

## PENDAHULUAN
Pada  sistem  pelayanan  informasi  yang  akan  dibangun  ini  menggunakan  metode  algoritma  Nazief Andriani dimana algoritma Nazief Andriani ini berdasarkan pada aturan morfologi bahasa Indonesia yang luas,  yang  dikumpulkan  menjadi  satu  grup  dan  di-enkapsulasi  pada  imbuhan/affixes  yang  diperbolehkan (allowed  affixes) dan  imbuhan/affixes  yang  tidak  diperbolehkan (disallowed  affixes). Algoritma  ini menggunakan  kamus  kata  dasar  dan  mendukung  recoding,  yakni  penyusunan  kembali  kata-kata  yang mengalami  proses  stemming  berlebih  [1].  Algoritma  ini  mampu  mencari  nilai  bobot  peran  dari  masing masing  input  sehingga  dapat  menghasilkan  output  yang  terpisah  atau  dengan  kata  lain  output  yang  di keluarkan tepat pada sasaran atau pada tujuan. Salah satu implementasi dari algoritma Nazief-Adriani yaitu untuk  menyampaikan  informasi  sampai ke user  jika ada keluhan, pelayanan, dan  informasi kemahasiswa dengan universitas [2], [3].
Universitas Katolik Santo Thomas  memiliki tujuh fakultas  yaitu  fakultas  ilmu  komputer,  fakultas ekonomi,  fakultas  hukum,  fakultas  teknik,  fakultas  sastra,  fakultas  keguruan  dan  ilmu  pendidikan,  dan fakultas pertanian. Universitas Katolik Santo Thomas memiliki elemen yang mendukung proses Kegiatan Belajar  Mengajar  (KBM),  yakni  mahasiswa,  dosen,  kurikulum,  dan  sarana  serta  prasarana  pendukung lainnya dan dimana sistem pelayanan sangat berperan supaya segala kegiatan dapat berjalan dengan baik[4].
Pelayan yang ada pada Universitas Katolik Santo Thomas khususnya di  program  studi  Teknik Informatika  pada  umumnya  masih  manual  dan  membutuhkann  waktu  yang  relatif  lama  sehingga menyebabkan  pelayanan  yang  lambat,  terbatas,  dan  tidak  responsif  dalam  memberikan  jawaban.  Dosen, pegawai,  dan  mahasiswa  harus  datang  ke  unit  tata  usaha  atau  via  chat  untuk  mendapatkan  informasi mengenai kegiatan atau keluhan yang diterima atau yang ingin disampaikan. Untuk meningkatkan layanan informasi diperlukan  upaya perbaikan sistem dengan melakukan pengembangan jenis layanan dan kapasitas layanan. Sistem pelayanan informasi ini dapat melayani kebutuhan dosen, pegawai, mahasiswa [5].
Layanan ini akan menjadi salah satu bentuk fasilitas dari universitas untuk memberikan kemudahan dan  kenyamanan  bagi  para  pengguna.  Penerapan  penggunaan  sistem  pelayanan  informasi  disebuah universitas saat ini menjadi suatu kebutuhan wajib supaya dapat meningkatkan daya saing perguruan tinggi. Dengan kemampuan sistem pelayanan informasi yang dapat menghasilkan informasi yang akurat, cepat, dan efisien  akan  memberikan  manfaat  yang  sangat  besar  dengan  kriteria  kemampuan  yang  dapat  memenuhi harapan  penggunanya.  Kesuksesan  sistem  pelayanan  informasi  merupakan  suatu  tingkat  dimana  sistem pelayanan ini mampu memberikan konstribusi  dalam pencapaian tujuan. Sebaliknya dikatakan gagal apabila
sistem  pelayanan  tersebut  kurang  atau  bahkan  tidak  dimanfaatkan  oleh  penggunanya.  Agar  suatu  sistem pelayanan  informasi  dapat  beroperasi  secara  optimal,  perlu  adanya  evaluasi  terhadap  sistem  layanan informasi [6], [7].
Algoritma  Nazief  &  Adriani  dikembangkan  pertama  kali  oleh  Bobby  Nazief  dan  Mirna  Adriani. Algoritma ini berdasarkan pada aturan morfologi bahasa Indonesia yang luas, yang dikumpulkan menjadi satu  grup  dan  di-enkapsulasi  pada  imbuhan/affixes  yang  diperbolehkan (allowed  affixes) dan imbuhan/affixes  yang  tidak  diperbolehkan (disallowed  affixes ).  Algoritma  ini  menggunakan  kamus  kata dasar  dan  mendukung  recoding,  yakni  penyusunan  kembali  kata-kata  yang  mengalami  proses  stemming berlebih[1], [8].
Konsep  dasar  pelayanan  disepenisikan  juga  oleh  banyak  pakar.  Pelayanan  sebagai  “suatu  usaha untuk  membantu  menyiapkan  (mengurus)  apa  yang  diperlukan  orang  lain.  Atau  dapat  diartikan  bahwa pelayanan  adalah  serangkaian  kegiatan  atau  proses  pemenuhan  kebutuhan  orang  lain  secara  lebih memuaskan  berupa  produk  jasa  dengan  sejumlah  ciri  seperti  tidak  terwujud,  cepat  hilang,  lebih  dapat dirasakan  daripada  dimiliki  dan  pelanggan  lebih  dapat  berpartisipasi  aktif  dalam  mengkonsumsi  jasa tersebut.  Sedangkan  definisi  yang  paling  rinci  sebagaimana  yang  dikutip  bahwa  pelayanan  adalah  suatu aktivitas atau serangkaian aktivitas yang bersifat tidak kasat mata (tidak dapat diraba) yang terjadi sebagai adanya akibat interaksi antara konsumen dengan karyawan atau hal-hal lain yang disediakan oleh perusahaan pemberi pelayanan yang dimaksut untuk memecahkan permasalahan kosumen/pelanggan”[9].
Berdasarkan penjelasan diatas  maka penulis tertarik untuk menulis  judul penelitian “Perancangan sistem pelayanan  informasi  berbasis  android dengan algoritma Nazief  Andriani (Studi kasus:  Universitas Katolik Santo Thomas)” dimana sistem pelayanan ini akan mempermudah pengguna untuk mendapatkan informasi yang akurat, efisien, dan tidak akan membutuhkan waktu yang relatif lama sehingga menyebabkan pelayanan yang lambat, terbatas, dan tidak responsif dalam memberikan jawaban.

## METODE PENELITIAN
Adapun tahapan penelitian yang dilaksanakan dalam penelitian R&D ini adalah[10]:
1. Pengumpulan Data.
a. Studi  Kepustakaan  yaitu  penelusuran  informasi  kepustakaan  dalam  sistem  pelayanan  informasi berbasis android maupun tentang analisis kelayakan proyek secara umum.
b. Wawancara  dan  Observasi,  mencari  dan  mengumpulkan  data,  dimana  data-data  yang  ada relevansinya dengan judul tugas akhir.
2. Pengembangan Sistem Pelayanan Informasi
a. Tahap perencanaan
Proses  dilaksanakan,  meliputi  kegiatan  identifikasi  masalah,  tujuan  dari  sistem  pelayanan informasi, dan menyusun studi kelayakan.
b. Tahap Analisis
Tahapan selanjutnya adalah menganalisa permasalahan dan mencari solusi serta rencana-rencana dalam penggambangan sistem pelayanan informasi berbasis android.
c. Tahap Rancangan
Setelah  memahami  masalah  dan  mencari  solusi  serta  memahami  kebutuhan  pengguna,  tahap selanjutnya adalah mendesain sistem pelayanan informasi agar sesuai dengan prosedur yang telah dibuat  sebelumnya,  dan  diharapkan  mengatasi  masalah  yang  ada  di  Universitas  Katolik  Santo Thomas.
d. Tahap Pengujian Metode
Algoritma Nazief & Adriani dikembangkan pertama kali oleh Bobby Nazief dan Mirna Adriani. Algoritma ini berdasarkan pada aturan morfologi bahasa Indonesia yang luas, yang dikumpulkan menjadi satu grup dan di-enkapsulasi pada imbuhan/ affixes yang diperbolehkan ( allowed affixes ) dan  imbuhan/ affixes yang  tidak  diperbolehkan  ( disallowed  affixes ).  Algoritma  ini  menggunakan kamus kata dasar dan mendukung recoding , yakni penyusunan kembali kata-kata yang mengalami proses stemming berlebih [8].
Algoritma yang dibuat oleh Bobby Nazief dan Mirna Adriani memiliki tahapan sebagai berikut[2]:
1. Cari  kata  yang  akan  distem  dalam  kamus.  Jika  ditemukan  maka  diasumsikan  bahwa  kata tesebut adalah root word. Maka algoritma berhenti.
2. Inflection Suffixes (“-lah”, “-kah”, “-ku”, “-mu”, atau “-nya”) dibuang. Jika berupa particles (“- lah”, “-kah”, “-tah” atau “-pun”) maka langkah ini diulangi lagi untuk menghapus Possesive Pronouns(“-ku”, “-mu”, atau “-nya”), jika ada.
3. Hapus Derivation  Suffixes (“-i”,  “-an”  atau  “-kan”).  Jika  kata  ditemukan  di  kamus,  maka algoritma berhenti. Jika tidak maka ke langkah 3a
a. Jika “-an” telah dihapus dan huruf terakhir dari kata tersebut adalah “-k”, maka “-k” juga ikut dihapus. Jika kata tersebut ditemukan dalam kamus maka algoritma berhenti. Jika tidak ditemukan maka lakukan langkah 3b.
b. Akhiran yang dihapus (“-i”, “-an” atau “-kan”) dikembalikan, lanjut kelangkah 4.
4. Hapus derivational prefix (awalan turunan). Hilangkan awalan be-, di-, ke-, me-, pe-, se- dan te-.
a. Langkah 4 ini jangan dilakukan bila:  kata dalam langkah 3, mempunyai gabungan awalan dan  imbuhan  yang  tidak  diperbolehkan.  Contoh  awalan  dan  imbuhan  yang  tidak diperbolehkan yaitu:
ber- -i di-  -an ke-  -i -kan me- -an ter-  -an per- -an  awalan yang akan dihilangkan, sama dengan awalan yang telah dihilangkan sebelumnya
 awalan telah dihilangkan sebanyak tiga kali
b. Identifikasi   tipe   awalan   dan   disambiguitasnya.Awalan   mempunyai   dua   tipe: plain : awalan di-,   ke-,   se-    dapat    dihilangkan    secara    langsung complex : awalan be-, te-, me-, pe- harus dianalisis ambiguitasnya menggunakan tabel diambiguitas di bawah. Awalan me- bisa berubah mem- atau men- tergantung dari huruf awal akar kata, seperti di bawah ini:
Rule Construct Return 1 berV… ber-V… | be-rV… 2 berCAP… ber-CAP… | where C!=’r’ and P!=’er’ 3 berCAerV… ber-CAerV… | where C!=’r’ 4 belajar… bel-ajar… 5 beC1erC2… be-C1erC2 … | where C1!={‘r’| ‘l’} 6 terV… ter-V… | te-rV… 7 terCerV… ter-CerV… | where C!=’r’ 8 terCP… ter-CP… | where C!=’r’ and P!=’er’ 9 teC1erC2… te-C1erC2… | where C1!=’r’ 10 me{l|r|w|y}V… me-{l|r|w|y}V… 11 mem{b|f|v}… mem-{b|f|v}… 12 mempe{r|l}… mem-pe… 13 mem{rV|V}… me-m{rV|V}… | me-p{rV|V}… 14 men{c|d|j|z}… men-{c|d|j|z}… 15 menV… me-nV… | me-tV… 16 meng{g|h|q}… meng-{g|h|q}… 17 mengV… meng-V… | meng-kV… 18 menyV… meny-sV…
19 mempV… mem-pV… | where V!=’e’ 20 pe{w|y}V… pe-{w|y}V… 21 perV… per-V… | pe-rV… 23 perCAP… per-CAP… | where C!=’r’ and P!=’er’ 24 perCAerV… per-CAerV… | where C!=’r’ 25 pem{b|f|v}… pem-{b|f|v}… 26 pem{rV|V}… pe-m{rV|V}… | pe-p{rV|V}… 27 pen{c|d|j|z}… pen-{c|d|j|z}… 28 penV… pe-nV… | pe-tV… 29 peng{g|h|q}… peng-{g|h|q}… 30 pengV… peng-V… | peng-kV… 31 penyV… peny-sV… 32 pelV… pe-lV… | Exception: for “pelajar”, return ajar 33 peCerV… per-erV… | where C!={r|w|y|l|m|n} 34 peCP… pe-CP… | where C!={r|w|y|l|m|n} and P!=’er’ Keterangan :
V= Vokal C= Consonan P= Bagian kata misalnya “er”
5. Melakukan Recoding.
6. Jika semua langkah telah selesai tetapi tidak juga berhasil maka kata awal diasumsikan sebagai root word. Proses selesai.
Tipe awalan ditentukan melalui langkah-langkah berikut:
1. Jika  awalannya  adalah:  “di-”,  “ke-”,  atau  “se-”  maka  tipe  awalannya  secara  berturut-turut adalah “di-”, “ke-”, atau “se-”.
2. Jika awalannya adalah “te-”, “me-”, “be-”, atau “pe-” maka dibutuhkan sebuah proses tambahan untuk menentukan tipe awalannya.
3. Jika  dua  karakter  pertamabukan  “di-”,“ke-”,“se-”,“te-”,  “be-”,  “me-”,  atau  “pe-”  maka berhenti.
4. Jika tipe awalan adalah “none” maka berhenti. Jika tipe awalan adalah bukan “none”.
Dalam  penelitiannya  Asian,  dkk  (Asian  et  al.,  2005)  dalam  (Dwi  Wahyudi,  Dkk)  melakukan beberapa pengembangan algoritma Nazief & Adriani sebagai berikut:
1. Menggunakan kamus kata yang lebih lengkap
2. Menambahkan aturan-aturan untuk kata-kata majemuk perulangan.
3. Menambahkan aturan awalan dan akhiran, serta aturan lainnya, yaitu:
a. Menambahkan partikel (inflection suffix) “-pun”.
b. Penambahan aturan pemenggalan awalan.
c. Perubahan aturan pemenggalan untuk tipe awalan “me”.
4. Perubahan urutan proses stemming , yaitu:
a. Kata dengan awalan “be-” dan akhiran “-lah”, hilangkah awalan terlebih dahulu kemudian akhiran.
b. Kata dengan awalan “be-” dan akhiran “-an”, hilangkan awalan terlebih dahulu kemudian akhiran.
c. Kata dengan awalan “me-“ dan akhiran “-i”, hilangkan awalan terlebih dahulu kemudian akhiran.
d. Kata dengan  awalan  “di-“  dan  akhiran  “-i”,  hilangkan  awalan  terlebih  dahulu  kemudian akhiran.
e. Katadengan  awalan  “pe-“  dan  akhiran  “-i”,  hilangkan  awalan  terlebih  dahulu  kemudian akhiran.
f. Kata dengan  awalan “ter-“ dan akhiran “-i”, hilangkan  awalan  terlebih  dahulu kemudian akhiran.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Sistem Baru
Sistem yang akan dibuat merupakan sistem pusat pelayanan, baik berupa informasi maupun keluhan di Universitas Katolik Santo Thomas. Sistem ini berguna untuk membantu dosen/pegawai dan mahasiswa untuk  mendapatkan  informasi  maupun  memberikan keluhan tanpa harus  bertemu  langsung dengan orang yang bersangkutan. Contohnya di Universitas Katolik Santo Thomas pada saat ini jika dosen/pegawai dan mahasiswa ingin mendapatkan informasi atau memberikan keluhan harus datang ke unit tata usaha atau via chat . Dengan adanya sistem pelayanan informasi yang akan dibangun ini maka mahasiswa dosen/pegawai tidak  perlu  lagi  datang  ke  unit  tata  usaha  atau via  chat untuk  mendapatkan  informasi  atau  memberikan keluhan.
Pada  sistem  pelayanan  informasi  yang  akan  dibangun  ini  menggunakan  metode  algoritma  Nazief Andriani dimana algoritma Nazief Andriani ini berdasarkan pada aturan morfologi bahasa Indonesia yang luas,  yang  dikumpulkan  menjadi  satu  grup  dan  di-enkapsulasi  pada  imbuhan/ affixes yang  diperbolehkan ( allowed  affixes )  dan  imbuhan/ affixes yang  tidak  diperbolehkan  ( disallowed  affixes ).  Algoritma  ini menggunakan  kamus  kata  dasar  dan  mendukung recoding ,  yakni  penyusunan  kembali  kata-kata  yang mengalami proses stemming berlebih. Algoritma ini mampu mencari kata dasar dari masing masing input sehingga dapat menghasilkan output yang terpisah atau dengan kata lain output yang di keluarkan tepat pada sasaran atau pada tujuan. Adapun konsep sistem yang akan dibangun dalam memberikan keluhan ataupun menyampaikan informasi seperti gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1 . Flowchart Analisis Sistem
Pada gambar 1 di atas flowchart analisis  sistem dapat dijelaskan  bahwa  jika  ingin  menyampaikan keluhan makan sistem yang akan dibangun akan secara otomatis mencari identitas tujuan dan jika tidak di temukan maka sistem akan mencari ulang identitas tujuan.
Tujuan  utama  dari  contoh  kasus  metode  Nazief  Andriani  ini  yaitu  memberikan  gambaran  umum proses kerja dari metode nazief andriani. Adapun beberapa contoh proses metode Nazief Andriani yaitu [11]: 1. Stamming :  Tembusan  menjadi  tembus Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut:
a. Pertama cek kata tembusan di kamus database. Kata tembusan tidak ditemukan pada database, lanjut ke langkah b.
b. Menghilangkan  inflectional suffix (imbuhan  infleksional)  dengan  cara  menghilangkan  imbuhan  – kah,  -lah,  -pun  kemudian  hilangkan  imbuhan  –ku,  -mu,  -nya.  Pada  kata  tembusan  tidak  terdapat imbuhan tersebut sehingga hasilnya  masih kata tembusan. Cek kata tembusan di kamus database. Kata tembusan tidak ditemukan, lanjut ke langkah c.
c. Hilangkan derivational suffix (imbuhan turunan) dengan cara menghilangkan imbuhan –i, -kan, -an. Pada kata tembusan terdapat imbuhan turunan yaitu –an sehingga hasilnya menjadi tembus. Cek kata tembus didatabase, kata tembus ditemukan pada database. Proses algoritma berhenti.
2. Stamming :  Pemrosesan  menjadi  proses Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut:
a. Pertama cek kata pemrosesan di kamus database. Kata pemrosesan tidak ditemukan pada database, lanjut ke langkah b.
b. Menghilangkan  inflectional suffix (imbuhan  infleksional)  dengan  cara  menghilangkan  imbuhan  – kah, -lah, -pun kemudian hilangkan imbuhan –ku, -mu, -nya. Pada kata pemrosesan tidak terdapat imbuhan  tersebut  sehingga  hasilnya  masih  kata  pemrosesan.  Cek  kata  pemrosesan  di  kamus database. Kata pemrosesan tidak ditemukan, lanjut ke langkah c.
c. Hilangkan derivational suffix (imbuhan turunan) dengan cara menghilangkan imbuhan –i, -kan, -an. Pada kata pemrosesan terdapat imbuhan turunan yaitu –an sehingga hasilnya menjadi pemroses. Cek kata pemroses dikamus database, kata pemroses tidak ditemukan. Lanjut ke langkah d.
d. Hilangkan derivational prefix (awalan turunan) dengan cara menghilangkan awalan be-, di-, ke-, me-
,  pe-,  se-,  dan  te-.  Pada  kata  pemroses  ditemukan  awalan  turunan  yaitu  pe.  Jika  awalan  tersebut ditemukan maka dilakukan identipikasi  tipe awalan dan disambiguitasnya:
Awalan mempunyai dua tipe : Plain : awalan di-, ke-, se-, dapat dihilangkan secara langsung Complex : awalan be-, te-, me-, pe-, harus dianalisis ambiguitasnya menggunkan tabel diambiguita.
4.1 Kata Pemroses ditemukan awalan turunan yaitu pe.
4.2  Pada tabel diambiguitas jika “pe” di temukan maka aturan yang berlaku yaitu akan dikembalikan dua kata yaitu mroses dan proses.
Kata mroses di cek di database, tidak ditemukan. cek kata proses di database, kata proses ditemukan. Algoritma berhenti.
3. Satmming : Penipu menjadi tipu Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut:
a. Pertama cek kata penipu di kamus database. Kata penipu tidak ditemukan pada database, lanjut ke langkah b.
b. Menghilangkan  inflectional  suffix  (imbuhan  infleksional)  dengan  cara  menghilangkan  imbuhan  – kah,  -lah,  -pun  kemudian  hilangkan  imbuhan  –ku,  -mu,  -nya.  Pada  kata  penipu  tidak  terdapat imbuhan tersebut sehingga  hasilnya  masih kata penipu. Cek kata penipu di kamus database.  Kata penipu tidak ditemukan, lanjut ke langkah c.
c. Hilangkan derivational suffix (imbuhan turunan) dengan cara menghilangkan imbuhan –i, -kan, -an. . Pada kata penipu tidak terdapat imbuhan tersebut sehingga hasilnya masih kata penipu. Cek  kata penipu di kamus database. Kata penipu tidak ditemukan. Lanjut ke langkah d.
d. Hilangkan derivational prefix (awalan turunan) dengan cara menghilangkan awalan be-, di-, ke-, me- ,  pe-,  se-,  dan  te-.  Pada  kata  penipu  ditemukan  awalan  turunan  yaitu  pe.  Jika  awalan  tersebut ditemukan maka dilakukan identifikasi  tipe awalan dan disambiguitasnya:
Awalan mempunyai dua tipe :
Plain : awalan di-, ke-, se-, dapat dihilangkan secara langsung Complex : awalan be-, te-, me-, pe-, harus dianalisis ambiguitasnya menggunkan tabel diambiguita.
 Kata penipu ditemukan awalan turunan yaitu pe.
 Pada tabel diambiguitas jika “pe” di temukan maka aturan yg berlaku yaitu akan di kembalikan dua kata yaitu “nipu” dan “tipu”. Kata nipu di cek di database, tidak ditemukan, cek kata tipu di database, kata tipu ditemukan. Algoritma berhenti.
Keyword (kata kunci) adalah suatu susunan kata yang sering diketikkan untuk melakukan pencarian  data atau informasi yang dibutuhkan. Adapun contoh beberapa keyword seperti di bawah ini:
Tabel 1. Tabel Keyword [11] Keyword Kaprodi Keyword Bagian Keuangan keyword akademik Keyword BAU Keyword Asrama Keyword Perpustakaan Keyword Kemahasiswaan Seminar akhir Belajar Cs peraturan buka Alumni Jadwal uang Dosen Scurty acara tutup tahun Giat bayar jumlah Fasilitas kegiatan buku tamatan Biaya cicil Sks Kerja denda judul kegiatan Aktivitas denda Total Gaji cicil Lama izin Acara batas jadwal dosen tahun denda surat Kaprodi sampai waktu Ruang bulan terakhir teladan
kurikulum tutup akademik Kampus uang Buat prestasi Berkas tanggal kurikulum  Jumlah bayar daftar beasiswa Acc sks Waktu lemari peserta fasilitas Judul persen Kapan selimut kartu mahasiswa Skripsi ukp wisuda enak kembali informasi Waktu semester Biaya ada pinjam bagian pembimbing biaya Bayar fasilitas kamar sangsi buka Dosen daftar acara pedas tutup jumlah Mulai makan cetak total
dispensasi
Use Case  berfungsi untuk menggambarkan secara grafis perilaku software aplikasi atau  menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem.
Dosen Akademik Registrasi Calon Mahasiswa Mahasiswa Login Keuangan Mencari Informasi Asrama Calon Mahasiswa Memberi Informasi BAU Menerima Informasi Kaprodi Pimpinan Kemahasiswaan Perpustakaan

## 3.2.  Implementasi Antar Muka
Implementasi antar muka Sistem Pelayanan Informasi berbasis Android Dengan Algoritma Nazief Andriani (Studi kasus: Universitas Katolik Santo Thomas) yang dibangun terdapat sebelas hak akses yang dapat  menggunakan  sistem,  yaitu  mahasiswa,  akademik,  keuangan,  kaprodi,  dosen,  calon  mahasiswa, perpustakaan, kemahasiswaan, BAU, asrama dan pimpinan. Setiap halaman dijabarkan sebagai beriku:
Halaman menuu utama merupakan tampilan awal setelah sistem dijalankan, dimana pada halaman menu utama terdapat beranda, tentang, registrasi dan login. Gambar halaman menu utama dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 3. Halaman Menu Utama
Halaman  utama  mahasiswa  merupakan  halaman  untuk  memberikan  keluhan  atau  menerima informasi. Gambar halaman utama mahasiswa dapat dilihat pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Halaman Utama Mahasiswa
Halaman utama kemahasiswaan merupakan halaman menerima keluhan dan memberikan informasi seputar  bagian  kemahasiswaan.  Gambar  halaman  utama  kemahasiswaan  dapat  dilihat  pada  gambar  5  di bawah ini.

## Gambar 5. Halaman Utama Kemahasiswaan
Halaman  utama  BAU  merupakan  halaman  menerima  keluhan  dan  memberikan  informasi  seputar bagian BAU. Gambar halaman utama BAU dapat dilihat pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Halaman Utama BAU
Halaman utama pimpinan merupakan halaman untuk melihat aktivitas-aktivitas dari masing masing bagian.  Halaman  menu  utama  pimpinan  juga  dapat  melihat  tanggal  terakhir  pesan  dibalas  oleh  masing masing  bagian dan pimpinan  juga dapat  mengambil  alih untuk membalas pesan  yang belum dibalas oleh masing-masing bagian. Gambar halaman utama pimpinan dapat dilihat pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Halaman Utama Pimpinan
Gambar untuk melihat total pesan yang belum dibalas dapat dilihat pada gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8 . Halaman Total Balasan
Halaman utama admin merupakan halaman untuk menginput informasi yang dapat dilihat di halaman informasi umum. Gambar halaman utama admin dapat dilihat pada gambar 9 di bawah ini.

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan hasil pembahasan dapat dirumuskan kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem yang dibangun bisa digunakan untuk memberikan keluhan, memberikan informasi dan menerima informasi.
2. Metode yang digunakan algoritma nazief andriani, algoritma ini mampu mencari kata dasar dari masing masing inputan sehingga dapat menghasilkan output yang terpisah atau dengan kata lain output yang di keluarkan tepat pada sasaran atau pada tujuan.
3. Sistem  yang  dibangun  ini  akan  mempermudah  pengguna  untuk  mendapatkan  informasi  yang  akurat, efisien dan tidak membutuhkan waktu yang relatif lama sehingga menyebabkan pelayanan yang lambat, terbatas dan tidak responsif dalam memberikan jawaban.
4. Pada sistem pelayanan informasi yang dibangun ini menggunakan algoritma Nazief Andriani dan masih sederhana, bagi peneliti selanjutnya dapat mengembangkan sistem ini dengan algoritma lain, sehingga sistem ini dapat memberikan layanan yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Wahyudi, T. Susyanto, and D. Nugroho, “Implementasi Dan Analisis Algoritma Stemming Nazief & Adriani Dan Porter Pada Dokumen Berbahasa Indonesia,” J. Ilm. SINUS , vol. 15, no. 2, pp. 49–56, 2017, doi: 10.30646/sinus.v15i2.305.
[2] piptools.net, “Stemming Nazief & Andriani ,” piptools.net/stemming-nazief-andriani , 2017. [Online]. Available: https://piptools.net/stemming-nazief-andriani/. [Accessed: 01-May-2020].
[3] T. Limbong and A. H. Hasugian, “Aplikasi e-Directory Berkas Tridharma Kinerja Dosen,” J. Tek. Inform. UNIKA St. Thomas , vol. 1, no. 2, pp. 42–47, 2016.
[4] T. Limbong, “Pemanfaatan visualisasi dan animasi untuk kegiatan akademik sebagai sarana pengumuman pada stmik budi darma medan,” Inf. dan Teknol. Ilm. , 2013.
[5] T. Limbong and J. Simarmata, “Menentukan Matakuliah yang Efektif Belajar Daring (Belajar dan Ujian) dengan Metode Multi- Attribute Utility Theory (MAUT),” J. Resti , vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020.
[6] I. K. Sudarsana et al. , “Paradigma Pedidikan Bermutu Berbasis Teknologi Pendidikan,” Jayapangus Press Books , vol. 0, no. 0, Mar. 2018.
[7] J. Simarmata, M. Iqbal, and I. N. Nasution, “Tren dan Aplikasi: Strategi dan Inovasi Dalam Pembelajaran.” Denpasar: Jayapangus Press, 2019.
[8] liyantanto, “Stemming Bahasa Indonesia dengan Algoritma Nazief dan Andriani | neW_Line,” liyantanto.wordpress.com , 2011. [Online]. Available: https://liyantanto.wordpress.com/2011/06/28/stemming-bahasa-indonesia-dengan-algoritma-nazief-dan- andriani/. [Accessed: 01-May-2020].
[9] A. Masruri, “KUALITAS PELAYANAN PERPUSTA KAAN ( Studi Kasus pada Perpustakaan IAIN Sunan Kalijaga yogyakarta ),” Berk. Ilmu Perpust. dan Inf. , vol. 1, no. 2, 2004.
[10] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: PT Alfabet, 2016.
[11] S. A. Abdurrasyid and Suyanto, “Implementasi dan optimasi algoritma nazief dan adriani untuk stemming dokumen bahasa indonesia,” Universtas Telkom , pp. 1–8, 2012.