Diterima 14 Oktober 2022 Direvisi 25 Oktober 2022 Diterima untuk publikasi 27 Oktober 2022

## Penerapan Algoritma Stemming Nazief & Adriani Pada Proses Klasterisasi Berita Berdasarkan Tematik Pada Laman (Web) Direktorat Jenderal HAM Menggunakan Rapidminer
Septian Firman S 1* , Wahyu Desena 2, Arief Wibowo 3 1,2,3 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Pesanggrahan, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5853752 Email: 1* 2111600058@student.budiluhur.ac.id, 2* 2111600207@student.budiluhur.ac.id,
3* Arief.Wibowo@budiluhur.ac.id
Abstrak. Situs  web  merupkan  media  yang  digunakan  untuk  menyampaikan informasi.  saat  ini  berita  pada  situs  web  Direktorat  Jenderal  HAM  belum terkategorisasi dengan baik. hanya ada tiga kategori berita yaitu berita highlight, berita, kegiatan, dan info kanwil namun belum ada informasi terkait kategori berita berdasarkan  tematiknya.  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasterisasi berita  pada  situs  web  ham.go.id  berdasarkan  tematiknya  menggunakan rapidminer, pada rapidminer tersedia fitur stemporter namun belum tersedia dalam bahasa  indonesia  oleh  karena  itu  penulis  melakukan  proses stemming dengan memanfaatkan  algoritma stemming Nazief  &  Adriani  untuk  meningkatkan performa  klasterisasi.  untuk  menentukan  jumlah  klaster  terbaik  penulis menggunakan  nilai  DBI  terendah  dan  melakukan  pengujian  eksternal  dengan menggunakan  Confusion  Matrix  dari  penelitian  ini  didapati  nilai  DBI  tanpa melalui  proses stemming sebesar  4.351  dengan  akurasi  sebesar  81,58%,  recall 83,15%,   precision 80,59%.  setelah  melakukan stemming dengan  menggunakan algoritma Nazief & Adriani didapati nilai DBI 3.935 dengan nilai akurasi sebesar 86,84%, recall 85,71%, precision 82,50%.
Kata kunci: Clustering, K-Means, DBI, Confusion Matrix.

## 1 Pendahuluan
Direktorat Jenderal HAM yang memiliki sebuah situs web yang digunakan untuk menyampaiakan informasi capaian kegiatan dan materi substansi terkait hak asasi manusia.  Saat  ini  berita  pada  situs  web  Direktorat  Jenderal  HAM  hanya  ada empat kategori,  yaitu  berita  highlight,  berita,  kegiatan,  dan  info kanwil namun belum  ada  informasi  terkait  kategori  berita  berdasarkan  tematiknya.  belum

## Septian Firman, Wahyu Desena. Arief ...
terkategorisasinya  berita  menyulitkan  pengguna  maupun  pengelola  informasi untuk menemukan atau mencari kembali informasi.
Dalam  melakukan  proses  klasterisasi,  penulis  menggunakan  perangkat  lunak Rapidminer.  rapidminer  merupakan  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk melakukan  penambangan  data[1],  tersedia  banyak  fitur  yang  dapat  digunakan dalam  proses  pengolahan  data  sebelum  melakukan  penambangan  data,  salah satunya adalah fitur stemporter yang digunakan pada proses stemming . stemming adalah proses untuk mencari kata dasar dari sebuah kata derivatif yang memiliki imbuhan[2]. kekurangan dari versi Rapidminer saat ini adalah belum tersedianya stemporter dengan bahasa indonesia, untuk menggunakan fitur stemporter dalam pengolahan teks berbahasa indonesia harus terlebih dahulu mendaftarkan seluruh kata-kata berbahasa indonesia kedalam bentuk kata dasarnya secara manual, hal tersebut  sangat  sulit  untuk  dilakukan  dikarenakan  jumlah  kata  pada  bahasa indonesia yang jumlahnya terdiri dari   52,923 kata dasar,  27,670 kata turunan, dan 32,607 gabungan kata [3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakulan  klasterisasi  berita  pada  situs  web ham.go.id di tahun 2022 periode (januari  – juni) dengan jumlah data sebanyak 266  berita  menggunakan  metode  textmining  dengan  menerapkan  algoritma  K- Means  menggunakan  rapidminer.  dalam  melakukan  klasterisasi  dokumen  teks penulis  melakukan  dua  proses  pengujian  yaitu  melakukan  proses  klasterisasi tanpa melakukan proses stemming dokumen dan yang kedua melakukan proses klasterisasi dengan terlebih dahulu melakukan proses stemming pada data, selain itu  penulis  juga  membandingkan  hasil  pembobotan  data  dengan  menggunakan metode  TF  dan  TF-IDF  dan  membandingkan  hasil  dari  kedua  proses  ujicoba tersebut.
Telah banyak penelitian sejenis terkait pemanfaatan algoritma K-Means dalam melakukan  klasterisasi  data  berbasis  teks  dengan  menggunakan  rapidminer, diantaranya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hafiz  Irsyad  dan  M  Rizky Pribadi  [4]    dengan  judul  “Implementasi Text  mining Dalam  Pengelompokan Data  Tweet  Pertanian  Indonesia  Dengan  K-Means”  dalam  penelitian  tersebut dihasilkan 5 (lima) klaster data namun pada penelitian tersebut tidak melakukan proses stemming pada  tahapan  preprocessing  data,    pada  penelitian  yang dilakukan oleh Muhammad A Ayub [5] dengan judul “Analisis Topik Ekonomi Dengan  Algoritma  K-Means  Pada  Media  Online  Era  Pandemi  Covid-19  Di Sulawesi  Tenggara”  tidak  melakukan  proses stemming dikarenakan  dapat mengurangi akurasi.

## 2 Metode Penelitian
Penelitian ini adalah hasil eksperimen penulis dengan menggunakan pendekatan kuantitatif, gambaran umum alur proses penelitian dijabarkan pada  Gambar 1.
Gambar 1. Alur Proses Penelitian

## 2.1 Website ham.go.id
Website ham.go.id terdapat beragam kategori informasi yaitu berita, data statistik terkait  substansi  hak  asasi  manusia,  dan  informasi  terkait  instansi  Direktorat Jenderal HAM. pada kategori informasi berita terdiri dari empat kategori yaitu : (1) Berita ,  menampilkan  informasi  kegiatan  tokoh  pejabat  pada  Direktorat jenderal  HAM,  serta  informasi  seputar  kegiatan  instansi  baik  yang  terkait substansi  hak  asasi  manusia  atau  umum.  (2) Kegiatan, yaitu  informasi  berupa kegiatan yang dilaksanakan oleh seluruh unit kerja dibawah Direktorat Jenderal HAM.  (3) Info  Kanwil, merupakan  informasi  yang  berkaitan  dengan  kegiatan pemajuan  hak  asasi  manusia  di  wilayah  yang  dilakukan  oleh  Kantor  Wilayah Kementerian Hukum dan HAM.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini penulis menggunakan data pada website ham.go.id dengan kategori  berita,  kegiatan  dan  info  kanwil  di  tahun  2022  periode  data  januari sampai dengan juni. proses pengumpulan data dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Pengumpulan Data
Septian Firman, Wahyu Desena. Arief ...

## 2.3 Pre-processing Data
menurut  wishnu  hardi  dalam  [6] Pre-Processing  Data merupakan  tahapan penting dan mendasar dalam text mining untuk melakukan transformasi bentuk teks  menjadi  lebih  bermakna  dan  mudah  untuk  dipahami,  hal  tersebut dikarenakan  teks  merupakan  data  yang  tidak  terstruktur  sehingga  memerlukan pemprosesan  data  yang  umumnya  terdiri  dari  tahapan case  folding,  filtering, stopwords removal , dan stemming.

## 2.3.1 Cleansing / Pembersihan data
Pembersihan  data  merupakan  hal  penting  dalam  pre-processing  data, pembersihan data dilakukan untuk menghilangkan noise dari data yang berupa simbol, angka, atau pola-pola karakter yang selalu berulang disetiap data. jumlah noise yang banyak akan menyebabkan proses klasterisasi menjadi tidak optimal.

## 2.3.2 Stemming
Stemming merupakan  proses  mengubah  kata  berimbuhan  menjadi  bentuk  kata dasarnya.  Algoritma stemming tidak  dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam bahasa dikarenakan memiliki morfologi yang berbeda.
Pada penelitian yang dilakukan Dwi dalam [7] telah membandingkan algoritma stemming Porter dan algoritma stemming Nazief & Adriani didapati hasil bahwa algoritma  Nazief  &  Adriani  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  untuk  proses stemming pada dokumen berbahasa Indonesia. berdasarkan hasil tersebut penulis menggunakan  algoritma  Nazief  &  Adriani  dalam  proses stemming yang dilakukan pada penelitian ini.
jika  pada  umumnya  proses stemming dilakukan  di  tahap  ahir  pada  proses  pre- processing data, namun dalam penelitian ini dilakukan pendekatan yang berbeda yaitu  menempatkan  proses stemming di  awal  setelah  proses  pembersihan  data dikarenakan  pada  proses stemming dilakukan  diluar  aplikasi  Rapidminer  yaitu dengan membuat program sederhana berbasis PHP dengan mengimplementasikan  algoritma Stemming Nazief  &  Adriani.  Tahapan  proses Stemming penelitian ini dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Alur Proses Stemming

## 2.3.3 Case Folding
Case  Folding merupakan  proses  transformasi  data  yang  bertujuan  untuk menyamakan  karakter  yang  ada  pada  data  yaitu  dengan merubah  huruf  kapital menjadi huruf kecil atau sebaliknya.

## 2.3.4 Tokenizing
Tokenizing adalah proses pemisahan kalimat dalam dokumen teks menjadi token yang berisi kata-kata [8]. spasi digunakan sebagai delimeter pemisah antar token.

## 2.3.5 Filtering
Filtering merupakan proses menseleksi kata berdasarkan kata-kata yang memiliki makna, untuk kata-kata yang tidak memiliki makna akan di hapus. pada filtering terdiri dari proses Filter Tokens by length, dan Filter Stopwords. Filter Tokens by Length adalah proses membuang kata yang memiliki jumlah karakter kurang atau lebih dari jumlah karakter yang telah ditentukan, dalam penelitian ini, kata-kata yang memiliki karakter kurang dari 3 dan lebih dari 20 maka akan dihapus. Filter Stopwords adalah  proses  membuang  kata-kata  yang  tidak  penting  dan  tidak memiliki makna, kata-kata yang tidak penting didaftarkan terlebih dahulu dengan cara  mengumpulkan  kata-kata  dalam  file  berekstensi  txt  yang  kemudian dimasukan kedalam parameter Filter Stopwords pada Rapidminer.

## 2.4 Pembobotan
Terdapat dua jenis pembobotan kata yang diujicobakan pada penelitian ini yaitu TF ( term frequency ) dan TF-IDF( term frequency-inverse document frequency ). TF digunakan untuk menghitung bobot kata berdasarkan jumlah kemunculan kata pada  suatu  dokumen,  sedangkan  menurut  ramos  dalam[9]  TF-IDF  merupakan merupakan statistik numerik yang sering digunakan sebagai  faktor  pembobotan dalam    text    mining,    information  retrieval,  dan  user  modelling  untuk menggambarkan seberapa penting satu kata bagi sebuah dokumen.

## 2.5 Algoritma Klasterisasi K-Means
Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Means  yang  merupakan  algoritma klastering yang banyak digunakan pada berbagai bidang [10]. Menurut Macqueen dalam [11] dalam pengimplementasiannya K-Means memiliki 7 tahapan yaitu : (1) menyiapkan dataset, (2) menentukan jumlah klaster (k), (3) menentukan titk centroid awal secara acak, (3) Menghitung jarak tiap dataset dengan pusat klaster menggunakan  euclidian  distance,  (4)  mengelompokkan  data  dengan  klaster terdekat  berdasarkan  nilai  jarak  terpendek,  menghitung  nilai  Sum  of  Square Error,  (5)  menghitung  ulang  nilai  centroid  dengan  anggota  klaster,  kembali  ke langkah 3-6, (6) Proses selesai jika nilai centroid tidak berubah.
Septian Firman, Wahyu Desena. Arief ...

## 2.6 Evaluasi
Penelitian  ini  menggunakan  dua  tahapan  evaluasi  yaitu  evaluasi  internal  dan evaluasi eksternal. Evaluasi internal digunakan untuk menentukan jumlah kluster yang  ideal  berdasarkan  nilai Davies-Bouldin  index (DBI)  terendah,  dalam tahapan ini penulis melakukan pengujian bertahap dimulai dari klaster 1 sampai 20  dan  mencari  DBI  yang  terendah  untuk  menentukan  jumlah  klaster  terbaik. Pada  tahapan  evaluasi  eksternal  menggunakan Confusion  Matrix dengan memberikan label secara manual pada data berdasarkan kesesuaian tematiknya.
3 Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  nilai  akurasi  hasil  klastering  dengan melakukan eksperimen sebagai berikut :
• Data tanpa melalui proses stemming dengan pembobotan TF
• Data tanpa melalui proses stemming dengan pembobotan TF-IDF
• Data melalui proses stemming dengan pembobotan TF
• Data melalui proses stemming dengan pembobotan TF-IDF untuk melakukan eksperimen disiapkan dua dataset yaitu dataset melalui proses
stemming dan dataset tanpa melalui proses stemming.

## 3.1 Penyiapan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara melakukan ekspor data pada database ham.go.id pada periode januari sampai juni tahun 2022 dengan jumlah 266 data. Pada tabel konten terdapat 23 field namun penulis hanya mengunakan field judul dan isi berita saja yang kemudian dilanjutkan pada tahapan cleansing data yang terdiri dari beberapa proses yaitu : menghilangkan simbol, angka, tanda baca dan pola karakter yang tidak memiliki makna. pada tahapan ini penulis menggunakan aplikasi Rapidminer. yang dapat dilihat pada Gambar 4 dan Subproses cleansing data pada Gambar 5.
Gambar 4 Proses Pengumpulan Data dan Data Cleansing
Gambar 5 Subproses Data Cleansing
Setelah data melewati tahap Cleansing selanjutnya dilakukan proses stemming menggunakan program berbasis PHP yang telah memanfaatkan algoritma Nazief & Adriani yang kemudian diekspor kedalam format .csv untuk dijadikan dataset.

## 3.2 Eksperimen
Pada tahapan ini dilakukan eksperimen terhadap dua dataset yang dapat dilihat pada  gambar      dengan  menggunakan  nilai  Davies  Bouldin  untuk  pengukuran performance klastering.

## Gambar 6 Eksperimen Klastering
Penentuan  awal  jumlah  klaster  sebanyak  12.  Pada  tabel  memperlihatkan perbandingan  nilai  Davies  Bouldin  dan  rata-rata  jarak  centroid  antara  masing- masing eksperimen yang dilakukan.
Tabel 1 Pengujian Internal Eksperimen DBI Rata-rata jarak centroid Data  tanpa  melalui  proses stemming dengan pembobotan TF 2.799 0.551 Data  tanpa  melalui  proses stemming dengan pembobotan TF-IDF 4.351 0.838
Septian Firman, Wahyu Desena. Arief ... Data  melalui  proses stemming dengan pembobotan TF 2.992 0.540 Data  melalui  proses stemming dengan pembobotan TF-IDF 3.935 0.826
Hasil pengujian internal pada Tabel 3 memperlihatkan nilai DBI pada eksperimen pertama  memiliki  nilai  DBI  terkecil  yaitu  dengan  nilai  2.799  dan  nilai  DBI tertinggi adalah pada eksperimen ke-2 dengan nilai DBI sebesar 4.351. Tahapan ahir  pada  penelitian  ini  adalah  interpretasi  data  hasil  klasteriasi  untuk mendapatkan tematik pada setiap klaster yang terbentuk. tahapan interpretasi data hasil kasterisasi dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Interpretasi data hasil klasterisasi
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  akurasi  untuk  mengetahui  kesesuaian  data pada setiap klaster, hasil perhitungan akurasi dapat dilihat di tabel 2.
Tabel 2 Hasil Pengujian Eksternal
Eksperimen Accuracy Precision Recall Data  tanpa  melalui  proses stemming dengan pembobotan TF 80,45% 84,45% 78,66% Data  tanpa  melalui  proses stemming dengan pembobotan TF-IDF 81,58% 80,59% 83,15% Data melalui proses stemming dengan pembobotan TF 77,82% 72,15% 85,42% Data melalui proses stemming dengan pembobotan TF-IDF 86,84% 82,50% 85,71%
Dari hasil pengujian eksternal didapati hasil bahwa eksperimen ke-4 yaitu Data melalui proses stemming dengan pembobotan TF-IDF mendapatkan hasil akurasi yang terbaik dengan nilai 86,84% dan diluar dugaan bahwa pada eksperimen ke- 3 yaitu Data melalui proses stemming dengan pembobotan TF mendapatkan nilai akurasi hanya 77,82%.

## 3.3 Hasil
Dari hasil pengujian eksternal didapati hasil bahwa eksperimen ke-4 yaitu Data melalui proses stemming dengan pembobotan TF-IDF mendapatkan hasil akurasi yang terbaik dengan nilai 86,84% dan diluar dugaan bahwa pada eksperimen ke- 3 yaitu Data melalui proses stemming dengan pembobotan TF mendapatkan nilai akurasi  hanya  77,82%.  berdasarkan  hasil  pengamatan  pada  eksperimen  ke-4 tematik yang terbentuk dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 3. Klaster yang terbentuk pada eksperimen ke-4
Klaster Tematik 1 kinerja organisasi 2 kabupaten kota peduli HAM
3 Pencanangan pelanyanan publik berbasis HAM
4 perancangan produk hukum
5 indeks HAM
6 tindak lanjut penanganan dugaan pelanggran HAM
7 pelayanan publik berbasis HAM
8 bisnis dan HAM
9 berita kegiatan diluar substansi HAM
10 yankomas
11 ranham
12 instrumen dan pemenuhan hak penyandang disabilitas
terdapat subtematik yang terbentuk dari hasil klastering yaitu terkait pencanangan pelayanan  publik  berbasis  HAM  yang  merupakan  subtematik  dari  pelayanan publik  berbasis  HAM  dan  tematik  terkait  tindak  lanjut  penanganan  dugaan pelanggaran HAM yang merupakan subtematik dari yankomas.
Gambar 8. Klaster 1, 2 dan 3
Gambar 9. Klaster 4, 5 dan 6 Gambar 10. Klaster 7, 8 dan 9
Gambar 11. Klaster 10, 11 dan 12

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan serangkaian eksperimen yang telah dilakukan didapati bahwa proses stemming justru dapat menurutkan performa nilai DBI baik menggunakan metode pembobotan  TF  maupun  TF-IDF,  serta  metode  pembobotan  TF  menghasilkan DBI  yang  lebih  baik  dibanding  dengan  metode  pembobotan  TF-IDF  namun setelah dilakukan pengujian eksternal dengan menggunakan Confussion Matrix didapati  hasil  yang  berbeda  yaitu  data  yang  telah  dilakukan  proses stemming dengan metode pembobotan TF-IDF memiliki performa akurasi yang paling baik. kualitas klaster dalam penelitian ini masih dinilai kurang baik disarankan pada penelitian  selanjutnya  untuk  melakukan  peringkasan  terhadap  data  untuk mendapatkan hasil klaster yang optimal.

## 5 Referensi
[1] Aprilla  Dennis,  “Belajar  Data  Mining  dengan  RapidMiner,” Innov.  Knowl. Manag. Bus. Glob. Theory Pract. Vols 1 2 , vol. 5, no. 4, pp. 1–5, 2013, [Online].
Available: http://esjournals.org/journaloftechnology/archive/vol1no6/vol1no6_6.pdf%5Cn http://www.airccse.org/journal/nsa/5413nsa02.pdf.
[2] A. Guterres, Gunawan, and J. Santoso, “Stemming Bahasa Tetun Menggunakan Pendekatan  Rule  Based,” Teknika ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  142–147,  2019,  doi: 10.34148/teknika.v8i2.224.
[3] Kementerian Pendidikan Kebudayaan Riset dan Teknologi Republik Indonesia, “Halaman Statistik - KBBI Daring,” 2022.
https://kbbi.kemdikbud.go.id/Beranda/Statistik (accessed Jul. 22, 2022).
[4] H. Irsyad and M. R. Pribadi, “Implementasi Text Mining Dalam Pengelompokan Data Tweet Pertanian Indonesia Dengan K-Means,” KURAWAL J. Teknol. Inf. dan  Ind. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  164–172,  2020,  [Online].  Available: https://t.co/FXtzMcbdHp.
[5] M.  Arifiansyah  Ayub,  “Analisis  Topik  Ekonomi  Dengan  Algoritma  K-Means Pada Media Online Era Pandemi Covid-19 Di Sulawesi Tenggara,” JIKO (Jurnal Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  133–138,  2021,  doi: 10.33387/jiko.v4i2.3235.
[6] W.  Hardi,  W.  A.  Kusuma,  and  S.  Basuki,  “Pengelompokan  Topik  Dokumen Berbasis Text Mining Dengan Algoritme K-Means : Studi Kasus Pada Dokumen
Kedutaan Besar Australia Jakarta,” Visi Pustaka , vol. 21, no. 1, pp. 67–76, 2019.
[7] 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.
[8] F. A. Muttaqin and A. M. Bachtiar, “Implementasi Teks Mining Pada Aplikasi Pengawasan Penggunaan Internet Anak ‘Dodo Kids Browser,’” J. Ilm. Komput. dan Inform. , pp. 1–8, 2016.
[9] E.  Ogi,  I.  Pratiwi1,  and  W.  Yustanti2,  “Analisis  Sentimen  Kualitas  Layanan Teknologi Pembayaran Elektronik pada Twitter (Studi Kasus Ovo dan Dana),”
Jeisbi , vol. 02, no. 03, pp. 47–54, 2021.
[10] H. S. Behera, J. Nayak, B. Naik, and A. Abraham, “Computational intelligence in  data  mining,”  in Informatica  (Ljubljana) ,  2019,  vol.  711,  no.  1,  doi: https://doi.org/10.1007/978-981-10-8055-5.
[11] J. B. MacQueen, “Some methods for classification and analysis of multivariate observations,” in Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability , 1967, pp. 281–297.
Septian Firman, Wahyu Desena. Arief ...
[12] S. Retno, “Peningkatan Akurasi Algoritma K-Means Dengan Clustering Purity Sebagai Titik Pusat Cluster Awal (Centroid),” Tesis , pp. 1–86, 2019, [Online].
Available: https://repositori.usu.ac.id/bitstream/handle/123456789/16782/177038001.pdf?s equence=1&isAllowed=y.