## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332

## Implementasi Electronic Data Processing Untuk meningkatkan Efektifitas dan Efisiensi Pada Text Mining

## Nofiyani, Wulandari
Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 Nofiyani@budiluhur.ac.id, 2 Wulandari@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi: Wulandari@budiluhur.ac.id
Abstrak− Perkembangan teknologi membuat persebaran jumlah data yang semakin banyak dan terus bertambah setiap harinya, perkembangan tersebut dapat dimanfaatkan untuk menambang data yang nantinya dapat diolah menjadi text/informasi yang dibutuhkan penggunaanya. Preprocessing merupakan bagian dari text mining dimana dalam prosesnya dibagi menjadi beberapa tahapan yaitu case folding, symbol removal, konversi slangword, stopword removal, stemming dan tokenisasi. Berita yang didapat  merupakan  raw  data  dari  file  xlm  dari  google  alert  yang  kemudian  di  inputkan  kedalam  sistem  yang  didevelop menggunakan bahasa pemgrograman PHP dan database mysql. Metode pengolahan data pada penelitian ini adalah Electronic Data  Processing.  Penggunaan  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  proses  preprocessing  data  dimana  proses  tersebut memakan waktu yang lama, terutama jika sample data yang dibutuhkan banyak. Hasil dari penelitian didapatkan sebuah sistem informasi pengolahan data proses crawling untuk 20 record data hanya membutuhkan waktu 0.0079004486401876 Mins dan proses pembersihan data atau preprocessing untuk 88 record data hanya memakan waktu 0.012900729974111 Mins. Dengan kata lain pengolahan data menggunakan sistem lebih efektif dan efisien untuk proses berikutnya.
Kata Kunci: Sistem Infromasi; Preprocessing; Text Mining; Pengolahan Data
Abstract− Technological developments make the distribution of the amount of data more and more and continue to grow every day,  these  developments  can  be  used  to  mine  data  which  can  later  be  processed  into  text/information  needed  for  its  use. Preprocessing is part of text mining where the process is divided into several stages, namely case folding, symbol removal, slangword conversion, stopword removal, stemming and tokenization. The news obtained is raw data from the xlm file from google alert which is then inputted into a system developed using the PHP programming language and mysql database. The data processing  method  in  this  research  is  Electronic Data  Processing.  The  use  of this system  is  expected  to  help  the  data preprocessing process where the process takes a long time, especially if a large sample of data is needed. The results of the study showed that a crawling process data processing information system for 20 data records only takes 0.0079004486401876 Mins and the data cleaning process or preprocessing for 88 data records only takes 0.012900729974111 Mins. In other words, data processing using the system is more effective and efficient for the next process.
Keywords : Information Systems; Preprocessing; Text Mining; Data Processing

## 1. PENDAHULUAN
Semakin pesatnya pertumbuhan dan perkembangan informasi saat ini, mulai dari politik, ekonomi, sosial budaya dan kemasyarakatan. Menjadikan media menjadi konsumsi publik tentang kabar terkini atau teraktual dari suatu wilayah  tertentu[1],  untuk  memperluas  pasar  dan  mengelola  hubungan  dengan  konsumen  Kami  membutuhkan informasi  sebagai  pendukung  keputusan[2].  Berita  merupakan  sumber  informasi  yang  paling  dibutuhkan  oleh masyarakat[3]. Dengan kata lain berita merupakan laporan mengenai fakta atau opini yang memiliki  daya tarik atau hal penting bagi banyak orang [4]  melalui media. Namun seiring dengan berkembangnya teknologi, berita tidak  hanya  disiarkan  melalui  koran  ataupun  radio,  melainkan  disiarkan  juga  melalui  televisi  ataupun  website berita yang dapat diakses melalui browser dari berbagai perangkat seperti smartphone ataupun komputer. Berita tersebut  dapat  diakses  secara  langsung  ke  halaman  web  yang  diinginkan  ataupun  dari  mesin  pencari  seperti google[3].
Google alerts adalah salah satu layanan google yang diluncurkan pada tahun 2003, yang dapat digunakan untuk  membantu  pengguna  dalam  mengumpulkan  artikel-artikel  berita  yang  up  to  date  sesuai  dengan  pilihan mereka  [5].  Gambar  1  menunjukkan  cara  kerja  mesin  pencarian  tingkat  tinggi  dan  proses  pembuatan  'Google Alerts'.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332
Submitted: 20/06/2022 ; Accepted: 12/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Namun  data yang diperoleh dilapangan atau melalui mesin  pencari  pada umumnya kurang lengkap atau kurang  merepresentasikan  data  yang  ada,  terdapat  banyak  noise,  tidak  konsisten  atau  tidak  seragam  sehingga menjadi ambigu atau kurang jelas.  Data yang kurang berkualitas dapat menghasilkan data mining yang kurang berkualitas  juga[6].  Sehingga  untuk  dapat  melakukan  pencariaan  atau  penggalian  informasi  atau  text  mining diperlukan  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan. Tahap  awal  dalam  text  mining  adalah  preprocessing,  yang akan digunakan untuk memilih data yang akan diproses [6]. Tahapan preprocessing text dalam penelitian ini terdiri dari  beberapa  tahapan,  diantaranya  : case  folding,  symbol  removal,  konversi  slangword,  stopword  removal , stemming dan tokenisasi . Case folding berfungsi untuk merubah karakter huruf menjadi karakter huruf kecil atau huruf besar semua. Symbol removal berfungsi untuk menghapus karakter seperti tanda baca. Konversi slangword berfungsi mengubah kata tidak baku ke kata baku. Stopword removal berfungsi  menghilangkan kata-kata yang tidak penting dalam proses klasifikasi dan penentuan alasan[7]. Stemming merupakan proses untuk mendapatkan root/stem atau kata dasar dari suatu kata dalam kalimat dengan cara memisahkan masing-masing kata dari kata dasar dan imbuhannya baik awalan (prefiks) maupun akhiran (sufiks). Sebagai contoh, kata bersama, kebersamaan, menyamai, akan di stem ke root word nya yaitu “sama”[8]. Pada tahapan akhir yaitu tokenisasi , dari uraian tersebut maka diperlukan adanya penanganan yang ekstra pada saat tahap pre-processing atau tahap persiapan data[9] mulai dari mempersiapkan dokumen dalam teks mentah hingga siap untuk dilakukan analisis.
Pada era 4.0 sebagian besar pemrosesan dilakukan dengan bantuan komputer atau perangkat pengolahan data  sehingga  dapat  dilakukan  secara  otomatis.  Hal  ini  dapat  meningkatkan  produktivitas  dan  keuntungan  di berbagai industri, serta dapat menghasilkan data yang andal, akurat dan hemat biaya[10].  Seperti halnya dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Arzumira  Tsara  Salsabilla,  Mokhamad  Hendayun,  Chandra  Hendriyani  yang berjudul  “Penggunaan  Aplikasi  ACMT  dan  AP2T  Dalam Proses  Pembuatan  Rekening  Pelanggan  di  PT.  PLN (Persero) UP3 Bandung“ menunjukkan bahwa penggunaan sistem pengolahan data elektronik mampu membuat proses menjadi   lebih   efektif   dan   efisien sehingga   data  dapat  dikirim secara tepat waktu[11]. Sedangkan penelitian yang dilakukan Siti Khomsah dan Agus Sasmito Aribowo yang berjudul “Model Text-Preprocessing Komentar Youtube Dalam Bahasa Indonesia”, melakukan crawling data yang diperoleh dari kolom komentar pada video kebijakan pemerintah Indonesia menggunakan algoritma  yang  dikembangkan dalam Bahasa pemrograman Python. Dataset   yang didapatkan diberi   label   secara manual oleh dua annotator yang berpengalaman dalam penilaian sentiment. Sedangkan tahap Preprocessing dalam penelitian ini mengacu metode standar yang digunakan dalam studi analisis   sentimen pada teks bahasa Indonesia yang  terdiri  dari  empat  langkah,  yaitu penghapusan stop    words,    case    folding,    tokenizing,    dan  stemming[12].  Oleh  karena  itu, tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan Electronic Data Processing sehingga proses preprocessing data menjadi   lebih   efektif   dan   efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap  preprocessing  atau  praproses  data  merupakan  panel  yang  digunakan  untuk  memilih  data  yang  akan diproses[9]. P reprocessing memiliki tugas dan langkah penting dalam text mining[13], tahapan ini adalah langkah pertama dalam proses penambangan teks. Berikut tahapan penelitian ditunjukan pada gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332
Keterangan:
a. Penggunaan Data Set
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah teks berita, diubah menjadi file XML, kemudian dikirim ke Feed RSS yang terdapat di Google Alerts. File xml tersebut kemudian dicrawling dan parsing oleh sistem agar mudah dibaca oleh sistem. Teks berita yang digunakan adalah judul berita yang berkaitan dengan topik penelitian yang dipilih.
b. Sumber Data
Sumber data pada penelitian ini adalah berita yang dikumpulkan dari mesin search engine google alerts dari beberapa webportal berita seperti detik.com, kompas.com, tribunnews.com dan lain lain. Data tersebut diambil secara  acak  berdasarkan  kata  kunci  yang  diinputkan  pada  mesin  search  engine  google  alerts  sesuai  dengan topik penelitian.
c. Preprocessing
Pada penelitian ini tahapan preprocessing dibagi menjadi beberapa tahapan yaitu case folding, symbol removal, konversi slangword, stopword removal, stemming, tokenization.
1) Case Folding
Case  Folding merupakan  tahapan  untuk  mengubah  semua  huruf  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil (lowercase)[14].  Teks  pesan  yang  diambil  dari  mesin  pencari  Google  Alerts  adalah  huruf  besar/kecil, sehingga perlu diubah menjadi huruf kecil agar mempermudah proses berikutnya.
2) Symbol Removal
Symbol Removal adalah Penghapusan simbol digunakan untuk menghilangkan karakter khusus dalam suatu pesan/teks, seperti tanda baca, angka, dan karakter lain kecuali spasi.
3) Konversi Slangword(Indonesia)
Konversi  Slangword proses mengubah kata tidak baku ke dalam kata baku, Tahap ini dilakukan dengan menggunakan  bantuan  kamus  slangword  dan  padanan  dalam  kata  baku  [15].    Kata  yang  terdapat  pada kamus  slangword  nantinya  akan  diubah  menjadi  kata  baku.  Contoh  kata  slangword  yaitu  baper,  sotoy, galau, mager, dll.
4) Stopword Removal
Stopword Removal bisa disebut dengan filtering, yaitu untuk menghilangkan kata-kata yang tidak penting dalam proses klasifikasi dan penentuan alasan. Contohnya yang, tetapi, atau, ke, di, dengan, dan sebagainya.
5) Steamming
Steamming adalah proses pengubahan bentuk kata menjadi kata dasar atau tahap mencari root kata dari tiap kata hasil filtering.
6) Tokenization
Tokenisasi  berfungsi  untuk  memecah  komentar  menjadi  satuan  kata.Proses  tokenisasi  dilakukan  dengan melihat setiap spasi yang ada dalam komentar maka berdasarkan spasi tersebut kata-kata dapat dipecah[16].

## 2.2 Gambaran Umum Sistem
Dalam gambaran umum sistem ini terdiri dari inputan, proses dan output dari sistem[17]. Metode yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Electronic  Data  Processing .  Pengolahan  Data  Elektronik  atau  Electronic  Data Processing  adalah  proses  manipulasi  data  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  berarti  berupa  informasi  dengan menggunakan suatu alat elektronik yaitu Komputer [18].  Gambaran umum sistem untuk penelitian ini ditunjukkan pada gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332
Keterangan :
a. Text Berita (Input) : pada tahap input maka sistem akan menerima inputan berupatext berita yang didapatkan dari beberapa portal barita dalam bentuk xml dari google alert kemudian disimpan kedalam database.
b. Sistem  Aplikasi(proses):  pada  tahapan  ini  pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  sistem  yang  telah dibangun menggunakan php dan mysql dengan metode Electronic Data Processing , inputan yang tersimpan dari database kemudian di olah selanjutnya disimpan lagi kedalam database.
c. Data Set(output) adalah hasil keluaran sistem berupa data bersih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  preprocessing  merupakan  tahapan  yang  sangat  penting  dalam  melakukan  pencariaan  atau  penggalian informasi atau text mining, terutama untuk data text yang diperoleh dari media social ataupun website berita. Ada beberapa tahapan yang dilakukan diantaranya :

## 3.1 Pengumpulan Data Set
Pengumpulan  data  set  pada  penelitian  ini  dilakukan  pada  Google  Alerts  menggunakan  aplikasi  yang  dibangun dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  data  yang diperoleh  disimpan  dalam  database  MySql. Teks berita  yang akan dijadikan data set diubah menjadi file xml, kemudian dikirimkan ke feed rss google alerts. Setelah itu, link file xml atau Uniform Resource Locator (URL) yang didapatkan dicopy dalam kolom input link ditunjukan pada gambar 4, 5.
Gambar 4. Tampilan File XML
Gambar 5. Input Link File XML
Setelah link file xml atau Uniform Resource Locator (URL) didapatkan, maka tahap selanjutnya dilakukan proses crawling yaitu pengambilan data yang didapatkan dari file xml google alerts. Setelah itu dilakukan import informasi  atau  data  yang  didapatkan  atau  ditemukan  ke  dalam  database.  Hasil  crawling  data  ditunjukan  pada gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332
Gambar 6. Hasil Crowling Data
Hasil  crowling  data  didapatkan  waktu  penyimpanan  data  kedalam  database  untuk  20  record  data  hanya membutuhkan waktu 0.0079004486401876 Mins.

## 3.2 Preprocessing
Tahapan selanjutnya adalah tahap preprocessing yaitu mempersiapkan data mentah atau data yang diperoleh dari hasil crawling yang memiliki keberagaman bentuk data menjadi data yang teratur atau mengeliminasi data yang tidak diperlukan atau tidak sesuai  menjadi  bentuk  lain sehingga data mudah diproses atau dikenali atau mudah diterapkan dalam metode text mining. Dimana dibagi menjadi beberapa tahapan diantaranya :
a. Case Folding adalah tahapan mengubah semua huruf pada teks berita menjadi huruf kecil semua atau menjadi huruf  kapital  semua.  Implemntasi  sistem  yang  dibangun  mengubah  teks  berita  menjadi  huruf  kecil  semua, ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Proses Case Folding Content Case Folding Berita Tasikmalaya, (harapanrakyat.com),-  Video  tindakan asusila  sepasang  pelajar  di  Kabupaten Tasikmalaya,  Jawa  Barat  yang  jadi pergunjingan di media sosial ternyata ada tiga.  Video  pertama  yang  lebih  dulu beredar  menampilkan  sepasang  remaja tengah ... berita tasikmalaya, (harapanrakyat.com),-  video  tindakan asusila  sepasang  pelajar  di  kabupaten tasikmalaya,  jawa  barat  yang  jadi pergunjingan  di  media  sosial  ternyata ada tiga. video pertama yang lebih dulu beredar  menampilkan  sepasang  remaja tengah ... Kepala Dinas Perhubungan Kota Makassar,  Iman  Hud,  diberi  hadiah motor  Vespa  Primavera  jenis  skutik, berwarna  hijau,  oleh  Wakil  Wali  Kota Makassar, ... kepala dinas perhubungan kota makassar, iman hud, diberi hadiah motor vespa  primavera  jenis  skutik,  berwarna hijau, oleh wakil wali kota makassar, ...
COM  - Angela Merkel  dan Olaf Scholz ( bbc ).  Solopos.com,  BERLIN  —  Olaf
Scholz  resmi  dilantik  sebagai  Kanselir baru Jerman pada Rabu (8/12/2021), ...
com  -  angela  merkel  dan  olaf  scholz ( bbc ). solopos.com, berlin — olaf scholz resmi  dilantik  sebagai  kanselir  baru jerman pada rabu (8/12/2021), ...
b. Symbol Removal merupakan tahapan menghapus atau mengeliminasi  semua karakter non alphabet ataupun tanda baca yang tidak berhubungan dengan data teks yang ada. Seperti pada tabel 2 dibawah ini, dimana data yang dilakukan symbol removal adalah data yang sudah dilakukan case folding.
Tabel 2. Proses Symbol Removal Case Folding Hapus Simbol berita tasikmalaya, (harapanrakyat.com),-  video  tindakan asusila  sepasang  pelajar  di  kabupaten tasikmalaya,  jawa  barat  yang  jadi
berita tasikmalaya harapanrakyatcom video  tindakan  asusila  sepasang pelajar  di  kabupaten  tasikmalaya jawa barat yang jadi pergunjingan di

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332
Case Folding Hapus Simbol pergunjingan  di  media  sosial  ternyata ada tiga. video pertama yang lebih dulu beredar  menampilkan  sepasang  remaja tengah ... media  sosial  ternyata  ada  tiga  video pertama  yang  lebih  dulu  beredar menampilkan sepasang remaja tengah kepala dinas perhubungan kota makassar, iman hud, diberi hadiah motor vespa  primavera  jenis  skutik,  berwarna hijau, oleh wakil wali kota makassar, ... kepala  dinas  perhubungan  kota makassar  iman  hud  diberi  hadiah motor  vespa  primavera  jenis  skutik berwarna  hijau  oleh  wakil  wali  kota makassar com  -  angela  merkel  dan  olaf  scholz ( bbc ). solopos.com, berlin — olaf scholz resmi  dilantik  sebagai  kanselir  baru jerman pada rabu (8/12/2021), ... com  angela  merkel  dan  olaf  scholz bbbcb soloposcom berlin olaf scholz resmi  dilantik  sebagai  kanselir  baru jerman pada rabu
c. Konversi  Slangword adalah  proses  mengubah  kata  tidak  baku  ke  dalam  kata  baku,  dimana  yang  akan dilakukan  konversi  slangword  adalah  data  hasil  symbol  removal  dengan  menggunakan  bantuan  kamus slangword dan padanannya dalam kata-kata baku. Beberapa contoh kamus slangword ditunjukan pada table 3.
Tabel 3. Contoh Kata Slangword Kata Tidak Baku Kata Baku abjad abjat advokat adpokat adhesi adesi afdal afdol aktif aktip aktivitas aktifitas akuatik aquatik ambeien ambeyen alarm alaram ambulans ambulan amendemen amandemen amfibi ampibi amonia amoniak analisis analisa andal handal antre antri apotek apotik artefak artifak asas azas astronout astronot asyik asik ateis atheis ateisme atheisme atlet atlit atmosfer atmosfir autentik otentik
Setiap  kata  pada  text  berita  akan  diperiksa  apakah  terdapat  dalam  kamus  slangword  atau  tidak.  Jika ditemukan kata yang tidak baku dalam kamus slangword maka kata baku tersebut akan diubah ke kata baku yang terdapat dalam kamus slangword, seperti tabel 4.
Tabel 4. Proses Konversi Slangword Hapus Simbol Filter Slang Word berita  tasikmalaya  harapanrakyatcom  video tindakan asusila sepasang pelajar di kabupaten  tasikmalaya  jawa  barat  yang  jadi pergunjingan di media sosial ternyata ada tiga video  pertama  yang  lebih  dulu  beredar menampilkan sepasang remaja tengah berita  tasikmalaya  harapanrakyatcom  video tindakan asusila sepasang pelajar di kabupaten  tasikmalaya  jawa  barat  yang  jadi pergunjingan di media sosial ternyata ada tiga video  pertama  yang  lebih  dulu  beredar menampilkan sepasang remaja tengah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332
Hapus Simbol Filter Slang Word kepala  dinas  perhubungan  kota  makassar iman  hud  diberi  hadiah  motor  vespa primavera  jenis  skutik  berwarna  hijau  oleh wakil wali kota makassar kepala  dinas  perhubungan  kota  makassar iman  hud  diberi  hadiah  motor  vespa primavera  jenis  skutik  berwarna  hijau  oleh wakil walikota makassar com  angela  merkel  dan  olaf  scholz  bbbcb soloposcom  berlin  olaf  scholz  resmi  dilantik sebagai kanselir baru jerman pada rabu com  angela  merkel  dan  olaf  scholz  bbbcb soloposcom  berlin  olaf  scholz  resmi  dilantik sebagai kanselir baru jerman pada rabu
d. Stopword Removal disebut juga filtering, yang merupakan tahap menghilangkan kata yang tidak penting atau yang  tidak  berhubungan  dengan  Analisa  sentimen  sehingga  dimensi  teks  akan  berkurang  tetapi  tanpa mengurangi isi sentiment dari teks itu sendiri. Contoh stopword removal ditunjukan pada gambar 7.
Gambar 7. Contoh stopword removal
Teks yang akan dilakukan proses stopword removal adalah teks hasil konversi slangword, ditunjukan pada tabel 5:
Tabel 5. Hasil Stopword Removal Filter Slang Word Filter Stop Word
berita  tasikmalaya  harapanrakyatcom  video tindakan asusila sepasang pelajar di kabupaten tasikmalaya jawa barat yang jadi pergunjingan di media sosial ternyata ada tiga video pertama yang lebih dulu beredar menampilkan sepasang remaja tengah berita tasikmalaya harapanrakyatcom video tindakan asusila sepasang pelajar kabupaten tasikmalaya  jawa  barat  jadi  pergunjingan media  sosial  ternyata  tiga  video  pertama beredar  menampilkan  sepasang  remaja tengah kepala dinas perhubungan kota makassar iman hud diberi hadiah motor vespa primavera jenis skutik  berwarna  hijau  oleh  wakil  walikota makassar kepala  dinas  perhubungan  kota  makassar iman  hud  diberi  hadiah  motor  vespa primavera jenis skutik berwarna hijau wakil walikota makassar com  angela  merkel  dan  olaf  scholz  bbbcb soloposcom  berlin  olaf  scholz  resmi  dilantik sebagai kanselir baru jerman pada rabu com  angela  merkel  olaf  scholz  bbbcb soloposcom berlin olaf scholz resmi dilantik kanselir baru jerman rabu
e. Stemming merupakan tahap preprocessing dimana suatu proses yang mengidentifikasi akar atau batang yang terdapat dari setiap kata dalam suatu dokumen atau teks. Teks yang akan dilakukan proses stemming adalah hasil Stopword Removal ditunjukan pada table 6.
Tabel 6. Proses Stemming Filter Stop Word Stimming
berita  tasikmalaya  harapanrakyatcom  video tindakan  asusila  sepasang  pelajar  kabupaten tasikmalaya jawa barat  jadi pergunjingan media sosial  ternyata  tiga  video  pertama  beredar menampilkan sepasang remaja tengah berita tasikmalaya harapanrakyatcom video tindak  asusila  pasang  ajar  kabupaten tasikmalaya jawa barat  jadi gunjing media sosial nyata tiga video pertama edar tampil pasang remaja tengah
kepala  dinas  perhubungan  kota  makassar  iman hud  diberi  hadiah  motor  vespa  primavera  jenis skutik berwarna hijau wakil walikota makassar
kepala  dinas  hubung  kota  makassar  iman hud  beri  hadiah  motor  vespa  primavera

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332
Filter Stop Word Stimming jenis  skutik  warna  hijau  wakil  walikota makassar com angela merkel olaf scholz bbbcb soloposcom  berlin  olaf  scholz  resmi  dilantik kanselir baru jerman rabu com  angela  merkel  olaf  scholz  bbbcb soloposcom  lin  olaf  scholz  resmi  lantik kanselir baru jerman rabu
f. Tokenisasi merupakan tahap akhir dari tahap preprocessing, pada tahapan ini diambil dari data stemming lalu kalimat/konten berita dipisah menjadi  kata, seperti  bahasa Indonesia dapat  di lakukan dengan memisahkan suatu  kalimat pada teks menjadi  kata[19]. Tokenizing  juga digunakan untuk  membuang beberapa  karakter yang dianggap sebagai tanda baca[14]. Tokenisasi ditunjukan pada table 7.
Tabel 7. Proses Tokenisasi
Stemming Tokenisasi berita  tasikmalaya  harapanrakyatcom  video tindak asusila pasang ajar kabupaten tasikmalaya jawa barat jadi gunjing media sosial nyata  tiga  video  pertama  edar  tampil  pasang remaja tengah Berita,  tasikmalaya,  harapanrakyatcom,  video, tindak,  asusila,  pasang,  ajar,  kabupaten, tasikmalaya,  jawa,  barat,  jadi,  gunjing,  media, social,  nyata, tiga, video, pertama, edar, tampil, pasang, remaja, tengah
kepala  dinas  hubung  kota  makassar  iman  hud beri hadiah motor vespa primavera jenis skutik warna hijau wakil walikota makassar Kepala,  dinas,  hubung,  kota,  makassar,  iman, hud,  beri,  hadiah,  motor,  vespa,  primavera, jenis,  skutik,  warna,  hijau,  wakil,  walikota ,makassar com  angela  merkel  olaf  scholz  bbbcb soloposcom lin olaf scholz resmi lantik kanselir baru jerman rabu com,  angela,  merkel,  olaf,  scholz,  bbbcb, soloposcom,  lin,  olaf,  scholz,  resmi,  lantik, kanselir, baru, jerman, rabu,
Hasil implementasi sistem waktu proses pembersihan data atau preprocessing untuk 88 record data hanya membutuhkan waktu 0.012900729974111 Mins.  Gambar preprocessing ditunjukan pada gambar 8.
Gambar 8. Preprocessing Data

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  diuraikan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan Electronic  Data Processing dapat  mempermudah  dan  menghemat  waktu  pemrosesan  data.  Terlihat  pada  gambar  6  pada  tahap crawling  data    untuk  20  record  data  hanya  membutuhkan  waktu  0.0079004486401876  Mins,  sedangkan  pada proses pembersihan data atau preprocessing terlihat pada gambar 8 untuk 88 record data hanya memakan waktu 0.012900729974111  Mins.  Peneliti  berharap  dengan  menerapkan  sistem  Electronic  Data  Preprocessing    dapat meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  pada  proses  text  mining,  sehingga  mempercepat  dalam  pengolahan  data untuk proses berikutnya.

## REFERENCES
[1] A.  R.  Nour,  “Text  Mining  Dengan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Mengklasifikasikan  Berita  Berdasarkan Konten,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018. [Online]. Available: https://repository.its.ac.id/51007/
[2] D. Rustiana and N. Rahayu, “Analisis Sentimen Pasar Otomotif Mobil: Tweet Twitter Menggunakan Naïve Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 113–120, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.841.
[3] A. Prawiransyah, “Klasifikasi Konten Berita Politik, Ekonomi Dan Teknologi Pada Portal Berita Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Universitas Budi Luhur, 2021.
[4] A.  Y.  Rofiqi,  “Clustering  Berita  Olahraga  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Medoid  Bersyarat,” J. Simantec , vol. 6, no. 1, pp. 25–32, 2017.
[5] A. Abhishta, R. Joosten, W. Kamerman, and L. J. M. Nieuwenhuis, “Collecting Contextual Information About a DDoS

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4332
Submitted: 20/06/2022 ; Accepted: 12/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Attack  Event  Using  Google  Alerts,” 40th  IEEE  Symp.  Secur.  Priv.  2019 ,  no.  June,  pp.  4–6,  2019,  doi: 10.13140/RG.2.2.29545.95845.
[6] S. Adinugroho and Y. S. Arum, Implementasi Data Mining Menggunakan Weka , Cetakan Pe. Malang: UB Press, 2018.
[7] F. S. Jumeilah, “Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
[8] 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.
[9] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina,  “Implementasi  Sentiment  Analysis  Tanggapan  Masyarakat  Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[10]  S.  Wahyudiono,  T.  Yusnanto,  and  Kanafi, Pengolahan  Data  Elektronik(Mengenal  dan  Memahami  Data  Secara Elektronik) , Cetakan Pe. Padang: PT Global Eksekutif Teknologi, 2022.
[11]  A. T. Salsabilla, M. Hendayun, and C. Hendriyani, “Penggunaan Aplikasi ACMT dan AP2T Dalam Proses Pembuatan Rekening  Pelanggan  di  PT.  PLN  (Persero)  UP3  Bandung,” J.  Sekr.  Adm.  Bisnis ,  vol.  6,  no.  1,  p.  1,  2022,  doi: 10.31104/jsab.v6i1.207.
[12]  S.  Khomsah  and  Agus  Sasmito  Aribowo,  “Model  Text-Preprocessing  Komentar  Youtube  Dalam  Bahasa  Indonesia,” Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi, RESTI , vol. 4, no. 10, pp. 648–654, 2020.
[13]  L.  Hermawan  and  M.  Bellaniar  Ismiati,  “Pembelajaran  Text  Preprocessing  berbasis  Simulator  Untuk  Mata  Kuliah Information Retrieval,” J. Transform. , vol. 17, no. 2, p. 188, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1705.
[14]  L.  A.  Andika,  P.  A.  N.  Azizah,  and  R.  Respatiwulan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Hasil  Quick  Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 2, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
[15]  S. F. Handayani, R. W. Pratiwi, and M. Putriyani, “Analisis Sentimen Pada Data Ulasan Twitter Dengan Menggunakan Long Short Term Memory,” Politeknik Harapan Bersama, 2021.
[16]  I.  Zulfa  and  E.  Winarko,  “Sentimen  Analisis  Tweet  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Deep  Belief  Network,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 11, no. 2, p. 187, 2017, doi: 10.22146/ijccs.24716.
[17]  G. Ngurah, M. Nata, and P. P. Yudiastra, “Preprocessing Text Mining Pada Email Box Berbahasa Indonesia,” Konf. Nas. Sist. Inform. 2017 , pp. 479–483, 2017.
[18]  A.  B.  Tri  and  I.  Yiliandy, Electronic  data  processing ,  vol.  3,  no.  5.  Yogyakarta:  Danisa  Media,  2015.  doi: 10.1080/00039896.1961.10663066.
[19]  T.  Jamaluddin,  M.  A.  Bijaksana,  and  I.  Asror,  “Perbandingan  Algoritma  Sentencepiece  BPE  dan  Unigram  Pada Tokenisasi Artikel Bahasa Indonesia Pendahuluan Studi Terkait,” e-Proceeding Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 8323–8331, 2020.