## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 642 − 648 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3458

## Algoritma Stemming Teks Bahasa Batak Angkola Berbasis Aturan Tata Bahasa
Nur Hasanah Hrp, Muhammad Fikry * , Yusra
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950121723@students.uin-suska.ac.id, 2,* muhammad.fikry@uin-suska.ac.id, 3 yusra@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammad.fikry@uin-suska.ac.id
Abstrak −Bahasa Batak Angkola merupakan salah satu ragam bahasa batak tepatnya di daerah Tapanuli bagian Selatan yang hingga kini masih dipakai dan dipelihara sebagai bahasa sehari-hari. Sumber daya bahasa Batak Angkola hingga saat ini belum tersedia dalam bentuk digital yang dapat dipergunakan oleh peneliti dalam tahapan analisis pemprosesan bahasa alami manusia. Pemrosesan bahasa alami (NLP Taks) untuk bahasa Batak Angkola harus mengikuti tahapan-tahapan pemrosesan teks dimulai dari tokenisasi, analisis leksikal, sintaksis, semantik, dan fragmatis. Penelitian ini melakukan pemprosesan bahasa alami pada tahapan  pertama,  yaitu  analisis  leksikal.  Pada  tahap  analisis  leksikal  salah  satu  taks  NLP  yang  penting  adalah  stemming. Stemming  adalah  proses  menentukan  kata  dasar  dari  kata  berimbuhan.  Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  analisis  dan perancangan algoritma stemming Batak Angkola berdasarkan aturan tata bahasa.  Tahapan pada penelitian ini yaitu dimulai dari mengumpulkan aturan-aturan tata bahasa Batak Angkola, mengumpulkan kata dasar berbahasa Batak Angkola sebagai kamus database, dan menghilangkan imbuhan dari akar kata. Keluaran penelitian ini berupa stemmer bahasa Batak Angkola dalam bentuk PHP. Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap 450 kata yang berasal dari cerita rakyat Batak Angkola, diperoleh 448 kata uji yang benar (99,56%) dan 2 kata uji yang salah (0,44%). Kata uji yang salah didapatkan karena kata dasar tidak ditemukan pada kamus.
Kata Kunci: Bahasa Batak Angkola; Kata Dasar; Aturan Tata Bahasa; Pemrosesan Bahasa Alami; Stemming
Abstract −The Angkola Batak language is a variety of Batak languages, to be precise in the southern Tapanuli area, which is still used and maintained as an everyday language. Until now, the resources of the Angkola Batak language are not yet available in digital form that can be used by researchers in the analytical stages of human natural language processing. Natural language processing (NLP Taks) for the Angkola Batak language must follow the stages of text processing starting from tokenization, lexical analysis, syntax, semantics, and phragmatics. This study conducted natural language processing in the first stage, namely lexical analysis. At the lexical analysis stage, one of the most important NLP tasks is stemming. Stemming is the process of determining root words from affixed words. In this research, an analysis and design of the Angkola Batak stemming algorithm have been carried out based on grammar rules. The stages in this research are starting from collecting the grammar rules of the Angkola Batak language, collecting basic words in the Angkola Batak language as a database dictionary, and removing affixes from root words. The output of this research is the stemmer of the Angkola Batak language in the form of PHP. Based on tests conducted on 450 words originating from the Batak Angkola folklore, 448 test words were correct (99.56%) and 2 test words were wrong (0.44%). The wrong test word is obtained because the root word is not found in the dictionary.
Keywords : Angkola Batak Language; Basic Word; Grammar Rules; Natural Language Processing; Stemming

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa daerah dituturkan oleh penduduk setempat di satu bagian suatu negara sebagai bahasa komunikasi sehari- hari. Selain itu, bahasa daerah merupakan sebuah ciri khas suku bangsa di suatu daerah yang menjadi salah satu pembeda  dengan  suku  bangsa  di  wilayah  lain  [1].  Indonesia  memiliki  lebih  dari  700  bahasa  daerah,  dengan beragam kosakata, penutur, dialek, wilayah, dan konteks budaya. Bahasa daerah merupakan komponen penting warisan budaya Indonesia yang harus dipelihara, dilestarikan, dan dipertahankan untuk mencegah kepunahannya [2].
Suku Batak merupakan mayoritas penduduk Sumatera Utara.  Terdapat enam kategori Suku Batak, yaitu Batak  Toba,  Batak  Karo,  Batak  Pakpak  Dairi,  Batak  Simalungun,  Batak  Mandailing,  dan  Batak  Angkola  [3]. Setiap suku memiliki ciri khas nama marga yang berfungsi sebagai simbol persaudaraan, dan setiap suku dapat dibedakan satu  sama lain dengan bahasa daerah yang mereka gunakan. Bahasa Batak Angkola adalah salah satu ragam bahasa batak tepatnya di daerah Tapanuli bagian Selatan yang hingga kini masih dituturkan dan dilestarikan dalam kehidupan sehari-hari [4].
Pemrosesan  bahasa  alami  (NLP  Taks)  untuk  bahasa  Batak  Angkola  harus  mengikuti  tahapan-tahapan pemrosesan  teks  dimulai  dari  tokenisasi,  analisis  leksikal,,  sintaksis,  semantik,  dan  fragmatis  [5].  Pada  tahap analisis leksikal salah satu taks NLP yang penting adalah stemming. Stemming adalah mengubah kata-kata dalam teks  menjadi  kata  dasar  dengan  menerapkan  aturan  tata  bahasa  (morfologi).  Contohnya  kata  bersama, kebersamaan, menyamai, akan di stem ke kata dasarnya yaitu “sama”. Proses stemming untuk bahasa Indonesia dengan stemming teks bahasa Inggris memiliki perbebedaan. Proses stemming teks bahasa Inggris yang dilakukan hanya  penghapusan  akhiran,  sedangkan  proses  stemming  bahasa  Indonesia  semua  imbuhannya  dihapus  yaitu akhiran, awalan, sisipan, dan perulangan [6].
Sayangnya, di perkembangan jaman dan teknologi saat ini, belum tersedia sumber daya bahasa (language resource) Batak Angkola yang dapat dimanfaatkan oleh peneliti dan pengembang perangkat lunak, khususnya di bidang Natural Language Processing (NLP), untuk mempermudah mempelajari bahasa Batak Angkola. Tahapan pemprosesan teks dapat dilihat seperti Gambar 1 dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 642 − 648 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3458
Gambar 1. Tahapan analisis dalam pemrosesan teks [5]
Proses stemming disetiap bahasa berbeda-beda dan bergantung dari aturan morfologi yang ada pada bahasa. Maka dari itu untuk memperoleh kata dasar dari kata yang berimbuhan dibutuhkan algoritma yang berbeda sesuai aturan tata bahasanya (morfologi) dari bahasa itu sendiri  [7]. Gambar 2 dibawah ini terdapat empat pendekatan yang  dapat  digunakan  oleh  stemmer  yaitu  Affix  Removal,  Successor  Variety,  Table  Lookup,  dan  n-gram. Pendekatan yang sering dipakai adalah penghapusan imbuhan (Affix Removal) berdasarkan aturan tata bahasa, dan memakai kamus kata dasar (Table Lookup) sebagai acuan. Pendekatan stemmer diperlihatkan pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Pendekatan Stemmer [8]
Penelitian  terdahulu  seperti  yang  dilakukan  Prastyo  [9]  dengan  judul  Algoritma  stemming  teks  Bahasa Massenrempulu Berbasis Aturan Tata Bahasa. Bahasa Massenrempulu adalah bahasa daerah di  Provinsi Sulawesi Selatan.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  stemming, berdasarkan  pengujian yang  dilakukan  terhadap  530 kata uji diperoleh 526 kata uji yang benar (99,25%) dan 4 kata uji yang salah (0,76%). Karena kata yang diperoleh tidak sesuai dengan morfologi bahasa Massenrempulu, maka diperoleh kata uji yang salah. Penelitian lain oleh Subali [10] dengan judul Pengembangan Metode Stemmer untuk Bahasa Bali dengan Pendekatan Rule-Based dan N-Gram Stemming.  Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode  stemmer yang meluluhkan seluruh variasi afiks pada bahasa Bali dengan mengombinasikan pendekatan Rule-Based dan metode N-Gram Stemming. Untuk 10 query metode yang telah diusulkan memperoleh akurasi stemming lebih baik yaitu sebesar 85,83% dari metode terdahulu 56,67%, Sedangkan untuk pengujian 5 dari 15 query menggunakan metode N-Gramstemming dapat mengenali kata-kata yang berafiks diluar rules.
Penelitian lain dengan judul Stemmer Bahasa Melayu Riau Berdasarkan Aturan Morfologi. Penelitian ini menggunakan  algoritma  stemming  untuk  bahasa  daerah  Melayu  Riau  dalam  bentuk  PHP  Extension  dan memperoleh  akurasi  100%  yang  memperlihatkan  bahwa  stemmer  dapat  digunakan  untuk  pemprosesan  teks berbahasa Melayu Riau [11].
Penelitian terkait lainnya mengenai stemming pada bahasa daerah lain di Indonesia diantaranya berbentuk aplikasi web (stemming teks Bahasa Karo [12], Simalungun [13], Pakpak Dairi [14], , Lampung [15], Jawa [16], Sasak [17], Bali [18]), aplikasi android (Minang [19]), Pengaruh Stemmer Bahasa Indonesia terhadap Performa Analisis Sentimen Terjemahan Ulasan Film  [20], Ekstraksi Fi'il dan Isim Pada Kaidah Nahwu Shorof Berbasis Android [21] dan Analisis Pengembangan Algoritma Porter Stemming dalam Bahasa Indonesia [22].
Berdasarkan  pencarian  belum  ada  penelitian  tentang  stemming  Bahasa  Batak  Angkola.  Akibatnya pemrosesan  teks  Bahasa  Batak  Angkola  belum  dapat  dilakukan  ke  tahap  selanjutnya,  baik  itu  tahapan  analisis leksikal  (seperti  normalisasi  teks),  tahapan  analisis  sintaksis  (seperti  Pos  Parsing),  tahapan  analisis  semantic (seperti translate). Jadi tujuan penelitian ini adalah menyediakan sumber daya bahasa (language resource) dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 642 − 648 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3458
bentuk  stemmer  dan  algoritma.  Pendekatan  yang  dilakukan  yaitu  penghapusan  imbuhan  berdasarkan  aturan morfologi  yang  mengacu  pada  kamus  bahasa.  Hasil  dari  stemming  ini  kemudian  dapat  digunakan  pada  tahap pemrosesan teks selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap-tahap  yang  dilakukan  selama  proses  penelitian  untuk  mencapai  tujuan  yang  diharapkan  dikenal  dengan metode penelitian. Gambar 3 di bawah ini merupakan metode penetilian.

## Gambar 3. Metode Penelitian
Tahap penelitian yang dilakukan:
1. Identifikasi  masalah  untuk  memahami  dan  mencari  solusi  dari  permasalahan  yaitu  bagaimana  membangun algoritma stemming Bahasa Batak Angkola berbasis aturan tata bahasa.
2. Study  Literatur  adalah  tahap dimana  teori-teori  tentang  stemming  dikaji.  Teori-teori  ini dapat  dikumpulkan dari berbagai sumber seperti jurnal-jurnal terkait, e-book dan sumber pelengkap lainnya.
3. Pengumpulan  data,  data  yang  digunakan  pada  penelitian  berupa  kamus  dasar  bahasa  Batak  Angkola  yang diterbitkan  oleh  Balai  Bahasa  Provinsi  Sumatera  Utara  tahun  2021  [23].  Jumlah  kata  yang  berhasil dikumpulkan  sebanyak  3608  kata.  Selanjutnya  data  yang  dikumpulkan  berupa  aturan  pembetukan  kata (morfologi) dari buku Bahasa Bantu Batak Angkola (2021) [24]. Untuk data pengujian dipersiapkan sebanyak 450 kata berimbuhan yang diperoleh dari cerita rakyat berjudul Pabagas Boru (2017)  [25]. Pemeriksaan dan koreksi dilakukan secara manual oleh ahli bahasa/validator (Tarmizi Tahir Pohan, S.Pd) untuk memperoleh masukan. Tabel 1 berikut merupakan contoh sebagian kata berimbuhan yang digunakan sebagai data uji.
Tabel 1. Contoh kata berimbuhan dalam bahasa Batak Angkola
Bahasa Batak Kata Dasar  Arti Dalam Bahasa Indonesia Angkola diboto boto tahu dibuat buat ambil taligi ligi lihat tonunan tonun tenun mangupa upa hadiah manjorat jorat jerat manaek naek naik marsuo suo jumpa songoni songon seperti mangajari ajar ajar

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 642 − 648 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3458
Bahasa Batak Kata Dasar  Arti Dalam Bahasa Indonesia Angkola mangihut ihut ikut harajahon raja raja marlojong lojong lari markehean kehe pergi mardongan dongan teman hatobangon tobang tua manopotkon topot datang dipamatang pamatang badan pardomuan domu temu parburangiran burangir sirih
4. Analisa,  pada  tahap  Analisa,  imbuhan  dihilangkan  sesuai  dengan  aturan  tata  bahasa  (morfologi)  untuk mendapatkan kata dasarnya. Aturan morfologi bahasa Batak Angkola diambil dari buku Bahasa Bantu Batak Angkola (2021) [24] meliputi:
a. Penggunaan  awalan  (prefiks)  ma-  (termasuk  maN-,  mam-,  mang-,  manga-,  mangka-,  many-),  mar- (termasuk marpa-, marpar-, mampar-, marsi-, matu), pa- (termasuk paN-, pam-, panga-, pany-, par-, parpa- ), tar- (termasuk tarpa-, tarpan-, tarpam-, tarpang-), di-, ni-, sa-, saN-, um-, ha-.
b. Penggunaan akhiran (sufiks) -i, -an, -on, -hon, -kon, -ma, -tu, dan -na.
c. Penggunaan sisipan (infiks) -in-, -um-, dan -na-.
d. Penggunaan gabungan (konfiks) mar-...-hon, mar-...-an, ma-…-tu, mang-…-kon, maN-…-ma, maN-…-i, maN-…-kon, paN-…-an, par-…-an, pa-…-hon, sa-…-an, sa-…-na, ha-…-an, ha-…-na, dan ha-…-na.
5. Perancangan algoritma merupakan perancangan algoritma  stemming sesuai hasil anlisa. Tahap perancangan menggunakan  flowchart  dan  pseudecode.  Flowchart  adalah  diagram  alir  yang  merupakan  diagram  yang Digambar  menggunakan  symbol-simbol  guna  merepresentasikan  algoritma  atau  langkah-langkah  yang berurutan dari sitem yang dibangun [26]. Pseudecode (kode semu) merupakan deskripsi singkat dari algoritma pemrograman komputer dengan struktur sederhana ditujukan untuk dibaca manusia bukan mesin.
6. Implemetasi dan Pengujian. Penerapan hasil algoritma dari langkah sebelumnya dikenal sebagai implementasi. Pada  tahap  pengujian,  validator  menentukan  kata  dasar  dari  kata  uji.  Pengujian  tingkat  akurasi  diketahui dengan membandingkan kata dasar yang diperoleh validator terhadap kata dasar hasil stemmer.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Sebuah flowchart dan algoritma stemming teks bahasa Batak Angkola dibuat dalam perancangan. Terdapat empat pendekatan yang dapat digunakan oleh stemmer yaitu Affix Removal, Successor Variety, Table Lookup, dan N- gram. Pada penelitian ini pendekatan Affix Removal digunakan untuk membuat Stemmer bahasa Batak Angkola, yang memerlukan kamus kata dasar (Table Lookup) sebagai acuan. Urutan penghapusan imbuhan yang digunakan yaitu penghapusan akhiran, penghapusan awalan, penghapusan sisipan, dan di akhiri penghapusan perulangan.
Flowchart  merupakan  alur  atau  proses  kerja  dari  algoritma  yang  dibangun.  Flowchart  algoritma  pada Gambar 4. Diperlihatkan proses penghapusan imbuhan (akhiran, awalan, sisipan, perulangan), dan pengecekan pada kamus bahasa.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 642 − 648 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3458
Proses  pertama  kali  yang  dilakukan  adalah  dengan  menginpukan  kata  masukan  ke  sistem,  kemudian dilakukan  pengecekan  apakah  kata  inputan  tersebut  merupakan  kata  dasar  dalam  kamus  bahasa,  apabila  tidak ditemukan, maka dilanjutkan ke pengecekan apakah kata tersebut mengandung imbuhan (akhiran, awalan, sisipan dan perulangan). Pengecekan imbuhan dilakuan secara berurutan, dimana jika hasil penghapusan suatu imbuhan tidak  ditemukan  pada  kamus  bahasa,  maka  dilanjutkan  ke  penghapusan  imbuhan  berikutnya.  Hasil  akhirnya algoritma akan menampilkan hasil stem berupa kata dasar dan keterangan dalam bahasa indonesia. Sebaliknya jika masukan hasil stem tidak ditemukan pada kamus bahasa, algoritma akan mengembalikan kata masukan dengan keterangan tidak ada kata dasar di kamus. Sebagian pseudecode algoritma diperlihatkan sebagai berikut.
Tabel 2. Pseudecode Stem

## 3.2 Implementasi
Proses pembuatan sistem berdasarkan hasil analisa dan perancangan sistem pada tahap sebelumnya dikenal sebagai implementasi.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  sistem  dapat  bekerja  dan  mencapai  tujuan  yang diinginkan. Implementasi stemmer menggunakan bahasa pemrograman berupa PHP. Berikut beberapa tampilan (interface) antarmuka yang diimplementasikan.
1. Tampilan halaman beranda
Saat  programnya  dijalankan,  halaman  beranda  merupakan  halaman  awal  yang  pertama  kali  ditampilkan. Setelah dijalankan, halaman awal akan menampilkan  beberapa menu yaitu kamus,  stemmer, dan pengujian. Adapun tampilannya seperti Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Tampilan halaman beranda
2. Tampilan menu kamus
Pada  menu kamus  menampilkan  entrian  kata  dasar bahasa  Batak  Angkola yang berurutan  sesuai  abjad  dan artinya dalam bahasa Indonesia. Jumlah kata dasar yang diperoleh dari  kamus dasar bahasa Batak Angkola yang  diterbitkan  oleh  Balai  Bahasa  Provinsi  Sumatera  Utara  tahun  2021  sebanyak  3608  kata  [23].  Pada halaman ini, untuk mencari kata dalam bahasa batak angkola dengan mengetikkan kata tersebut pada menu reserch, secara otomatis sistem akan menampilkan urutan kata yang dicari pada kamus beserta artinya dalam bahasa Indonesia. Tampilan menu kamus dapat dilihat Gambar 6 sebagai berikut.
Function Stem(kata) Input : Kata Berimbuhan If cek kamus (kata)= true then Result(kata)
Else if hapus akhiran (kata) then If cek kamus (kata) = true then Result (kata) End if
Else if hapus awalan (kata) then If cek kamus (kata) = true then Result (kata)
End if
Else if hapus sisipan (kata) then If cek kamus (kata) = true then Result (kata)
End if Else if hapus perulangan(kata)then If cek kamus (kata) = true then
Result (kata)
End if Return kata End function Stem

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 642 − 648 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3458
Gambar 6. Tampilan menu kamus
3. Tampilan menu stemmer
Menu stemmer merupakan halaman untuk pemprosesan kata uji, kata uji yang dimasukkan akan diproses dan dicek pada kamus, sehingga menghasilkan kata dasar. Gambar 7 merupakan tampilan menu stemmer.

## Gambar 7. Tampilan menu stemmer
Proses kerja pada menu stemmer yaitu pertama jika kata yang diinputkan kata dasar. Kemudian kata dasar tersebut akan dilakukan pengecekan apakah kata tersebut sudah ada dalam kamus. Proses stemming tidak akan digunakan  jika  kata  dasar  yang  dimasukkan  adalah  kata  yang  sudah  ada  dalam  kamus.    Contoh  kata  dasar bahasa Batak Angkola yang diinputkan adalah kehe yang artinya dalam bahasa Indonesia  pergi. Maka kata kehe  tidak  akan  dilakukan  proses  stemming  karena  kata  kehe  tidak  mengandung  imbuhan  sama  sekali  dan merupakan kata dasar.
Kemudian yang kedua, jika kata yang diinputkan bukan kata dasar tetapi kata yang mengandung imbuhan (akhiran, awalan, sisipan, dan perulangan), proses pertama kali dilakukan yaitu pengecekan pada kamus apakah kata tersebut merupakan kata dasar yang ada pada kamus. Setelah dilakukan pengecekan maka dihasilkan kata tersebut  dinyatakan  tidak  ada  pada  kamus  dan  bernilai  false.  Kemudian  dilanjutkan  ke  proses  pengecekan imbuhan  yang  dilakukan  secara  berurut,  dimulai  dari  pengecekan  imbuhan  akhiran,  setelah  dilakukan pengecekan dan ditemukan megandung imbuhan maka imbuhan yang melekat akan dihapus. Selanjutnya hasil penghapusan imbuhan akhiran akan dicek kembali pada kamus kata dasar. Jika hasil stemming ditemukan pada kamus kata dasar maka proses dihentikan. Contohnya tonunan, kata tonunan merupakan kata dasar tonun yang memiliki arti tenun, dan mengandung imbuhan akhiran -an yang mengubah artinya menjadi menenun. Pengecekan  imbuhan  dilakuan  secara  berurutan,  dimana  jika  hasil  penghapusan  suatu  imbuhan  tidak ditemukan  pada  kamus  bahasa,  maka  dilanjutkan  ke  penghapusan  imbuhan  berikutnya.  Hasil  akhirnya algoritma akan menampilkan hasil stem berupa kata dasar dan keterangan dalam bahasa indonesia. Sebaliknya jika masukan hasil stem tidak ditemukan pada kamus bahasa, algoritma akan mengembalikan kata masukan dengan keterangan tidak ada kata dasar di kamus.
4. Tampilan halaman pengujian
Halaman pengujian menampilkan entrian kata yang telah diuji, jumlah klasifikasi data uji yang benar dan salah beserta total akurasinya. Total akurasi didapatkan dengan membandingkan kata dasar yang diperoleh validator terhadap kata dasar hasil stemmer. Gambar 8 berikut ini merupakan tampilan halaman pengujian.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 642 − 648 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3458
Pada tahap pengujian dilakukan dengan cara membandingkan kata dasar yang diperoleh validator terhadap kata dasar hasil stemmer. Kata yang diuji sebanyak 450 kata yang berasal dari cerita rakyat Batak Angkola, diperoleh 448 kata uji yang benar (99,56%) dan 2 kata uji yang salah (0,44%). Kata uji yang salah didapatkan karena kata dasar tidak ditemukan pada kamus.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini, dihasilkan sumber daya bahasa berupa algoritma stemming bahasa Batak Angkola berdasarkan aturan  tata  bahasa  (morfologi).  Algoritma  stemming  yang dibangun  setelah  dilakukan  pengujian  menghasilkan akurasi sebesar 99,56%. Berdasarkan hasil akurasi yang diperoleh, algoritma  stemming dapat digunakan untuk memproses teks berbahasa Batak Angkola. Penelitian ini dapat dilanjutkan ke tahap pemprosesan teks berikutnya, seperti pengkoreksian kata, POS tagging, dan alih bahasa.

## REFERENCES
[1] Asrif, “Pembinaan dan Pengembangan Bahasa Daerah dalam Memantapkan Kedudukan dan Fungsi Bahasa Indonesia,” Mabasan, vol. 4, no. 1, hal. 11–23, 2010.
[2] N. W. Putri, “Pergeseran Bahasa Daerah Lampung Pada Masyarakat Kota Bandar Lampung,” J. Penelit. Hum., vol. 19, no. 14, hal. 77–86, 2018.
[3] A. F. A. Batubara dan M. L. Anggapuspa, “Perancangan Pop-Up Book Ilustrasi Etnis Batak sebagai Media Interaktif untuk Anak Usia 9-10 Tahun,” J. Barik, vol. 2, no. 2, hal. 108–120, 2021.
[4] T. H. Dongoran, J. Naibaho, P. Sihombing, M. Sinaga, dan R. Tampubolon,  Fonologi Bahasa Angkola. Jakarta : Pusat Pembinaan dan Pengembangan Bahasa, 1997.
[5] N. Indurkhya dan F. J. Damerau, Handbook of Natural Language Processing, 2 ed. Chapman & Hall/CRC, 2010.
[6] H. R. Pramudita, “Penerapan Algoritma Stemming Nazief & Adriani dan Similarity pada Penerimaan Judul Tesis,”  J. Ilm. DASI, vol. 15, no. 04, hal. 15–19, 2014.
[7] L. Agusta, “Perbandingan Algoritma Stemming Porter dengan Algoritma Nazief & Adriani untuk Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia,” Konf. Nas. Sist. dan Inform., hal. 196–201, 2009.
[8] W. B. Frankes dan R. Baeza-Yates, Information Retrieval: Data Structures & Algorithms, 1992 ed. Prentice-Hall, 1992.
[9] W.  Prasetyo,  “Algoritma  Stemming  Teks  Bahasa  Massenrempulu  Berbasis  Aturan  Tata  Bahasa,”  Universitas  Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2019.
[10]  Made Agus Putra Subali, “Pengembangan Metode Stemmer untuk Bahasa Bali dengan Pendekatan Rule-Based dan N- Gram Stemming,” Institut Teknologi Sepuluh Nopembe, Surabaya, 2019.
[11]  Yusra,  M.  Fikry,  dan  Hendri,  “Stemmer  Bahasa  Melayu  Riau  Berdasarkan  Aturan  Morfologi,”  Semin.  Nas.  Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 13, no. November, hal. 118–124, 2021.
[12]  S. Megi, “Algoritma Stemming Teks Bahasa Karo Berdasarkan Aturan TataBahasa,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2021.
[13]  F. Alfajri, “Algoritma Stemming Tekas Bahasa Batak Simalungun Baerbasis Aturan,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2020.
[14]  W. Anisah, “Algoritma Stemming Bahasa Pakpak Dairi Menggunakan Aturan Tata Bahasa,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2022.
[15]  Z. Abidin, A. Wijaya, dan D. Pasha, “Aplikasi Stemming Kata Bahasa Lampung Dialek Api Menggunakan Pendekatan Brute-Force dan Pemograman C#,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, hal. 1, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2483.
[16]  M. Fauziyah, “Stemming Bahasa Jawa Menggunakan Algoritma Levenshtein dan Analisa Morfologi,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2019.
[17]  Y. F. Andriani, E. Utami, dan S. Raharjo, “Modifikasi Algoritma Porter Stemmer Untuk Stemming Bahasa Sasak,”  J. Inf.  J. Penelit. dan Pengabdi. Masy., vol. 5, no. 3, 2019, doi: 10.46808/informa.v5i3.147.
[18]  P. G. S. C. Nugraha dan N. W. Wardani, “Stemming Dokumen Teks Bahasa Bali Dengan Metode Rule Base Approach,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 3, hal. 510–521, 2020.
[19]  N. Sari dan K. Ummi, “Perancangan Aplikasi kamus Bahasa Minang Indonesia Dan Indonesia Minang Menggunakan Algoritma Levenshtein,” J. FTIK, vol. 1, no. 1, hal. 1113–1124, 2020.
[20]  I.  M.  A.  Agastya,  “Pengaruh  Stemmer  Bahasa  Indonesia  Terhadap  Performa  Analisis  Sentimen  Terjemahan  Ulasan Film,” J. TEKNOKOMPAK, vol. 12, no. 1, hal. 18–23, 2018.
[21]  N.  Himawan,  G.  W.  Wicaksono,  dan  I.  Nuryasin,  “Ekstraksi  Fi’il  dan  Isim  Pada  Kaidah  Nahwu  Shorof  Berbasis Android,” J. Repos., vol. 2, no. 5, hal. 619–626, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i5.110.
[22]  A. A. Magriyanti, “Analisis Pengembangan Algoritma Porter Stemming dalam Bahasa Indonesia,” 2018.
[23]  Maryanto, A. Hutasuhut, C. Nasution, Sriasrianti, Z. Hidayat, dan H. Al Banna, Kamus Angkola Mandailing-Indonesia. Meda- Sumatera Utara: Balai Bahasa Provinsi Sumatera Utara, Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, 2021.
[24]  M. P. Lisa Septia Dewi Br. Ginting, S.Pd., Bahasa Bantu Batak Angkola. Medan: Guepedia, 2021.
[25]  G. S. Baumi dan P. Ritonga, Pelajaran Adat Tapanuli Selatan Pabagas Boru. Marindal-Medan: Pertama Mitra Sari, 2017.
[26]  R.  Rosaly  dan  M.  K.  Andy  Prasetyo,.ST.,  “Pengertian  Flowchart  Beserta  Fungsi  dan  Simbol-simbol  Flowchart  yang Paling  Umum  Digunakan,”  Https://Www.Nesabamedia.Com,  vol.  2,  hal.  2,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.nesabamedia.com/pengertian-flowchart/https://www.nesabamedia.com/pengertian-flowchart/