Penerapan Teknik Stemming Pada Bahasa Jawa Ngoko Berbasis Algoritma Porter 2013 PENERAPAN TEKNIK STEMMING PADA BAHASA JAWA NGOKO BERBASIS ALGORITMA PORTER 1Henis Cahyaning Kartika (0910651212), 2Wiwik Suharso, S.Kom, M.Kom Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK Dalam Teknologi Informatika terdapat ilmu yang disebut dengan Information Retrieval (Temu Kembali Informasi). Didalam Information Retrival terdapat ilmu yang bertujuan untuk menemukan informasi baru yang sebelumnya tidak terungkap dan mencari kata-kata yang dapat mewakili apa yang ada dalam dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan antar dokumen, dengan memproses dan menganalisa data dalam jumlah besar berupa teks atau dokumen yang disebut dengan Text Mining . Dokumen yang dibutuhkan di sini adalah dokumen berbahasa Jawa, di dalam sebuah dokumen tersebut akan dicari kata dasarnya. Algoritma Stemming masih di bagi menjadi beberapa algoritma, salah satunya Algoritma Porter yang khusus menghilangkan ahiran dan awalan. Pada Tugas Akhir ini membahas tentang penerapan Stemming bahasa Jawa Ngoko berbasis algoritma porter bahasa Indonesia, dalam penerapan ini bentuk aplikasi yang dapat dijalankan di komputer sehingga mempermudah pengguna dalam pencarian bentuk dasar suatu kata. Kata kunci: Text Mining, Algoritma Stemming, Algoritma Porter, Bahasa Jawa Ngoko. ABSTRACT Looking for a document based on the needs or desires relefan tekes a long time, usually users looking for specific information by reading word for word or document by document. In Information Technology are science called the Information Retrieval. Information contained in the retrival science that aims to discover new information not previously disclosed and search for words that can represent what is in the document so thet it can be analyed connectivity between document, whit processing and analyzing large amounts of data in the from of text or a document called by Text Mining. Documents required here is the Java language documents, in a document that will be searched said basically. Almost the same as Indonesia, in the Java language are also affixes prefixes, suffixes and inserts. Java language is divided into serveral specifications, which in this select is Ngoko Java language, since many documents encountered in the Java language using Ngoko. Algorithms in use is Stemming Algorithm, Stemming Algorithms is a process of converting a word and eliminate suffix and prefix in a word Indonesia language. In this final project is about the implementation of the Java language Ngoko Stemming algorithm based Indonesia porter, in this application form application that can be run on computers that allows users to search the basic form of a word. Key words: Text Mining, Stemming Algorithm, Algorithm Porter, Ngoko Java language. 1. Latar Belakang Bahasa sebagai alat komunikasi, sangat penting bagi semua manusia. Bahasa Jawa adalah bahasa yang berasal dari suku Jawa. Bahasa Jawa yang sering digunakan adalah bahasa Jawa Krama dan Ngoko. Bahasa Jawa Krama biasanya digunakan berbicara dengan kedua orang tua atau orang yang lebih tua, dan juga orang yang lebih tinggi kedudukannya. Bahasa Jawa Ngoko sendiri digunakan berbicara pada teman, atau orang yang lebih muda. Dalam kemajuan teknologi saat ini bahasa jawa khususnya bahasa Jawa Ngoko kurang berkembang dan sedikit sekali dukungan yang didapat. Bahasa jawa ngoko sulit berkembang dan bersaing dengan bahasa lain dalam kemajuan teknologi, dikarenakan tingkat sulit digunakan. kata dan tata bahasa yang Dibandingkan dengan bahasa lain Bahasa Jawa ngoko terdapat kerumitan yang sangat tinggi. Perkembangan teknologi saat ini diharapkan dapat membantu untuk mengembangkan bahasa Jawa Ngoko, salah satu bidang ilmu yang dapat digunakan untuk pemrosesan kata adalah temu kembali informasi, Sistem ini memiliki kemampuan untuk membentuk kata dasar (Stemming). Saat ini telah diterapkan algoritma porter, algoritma ini membentuk kata dasar dengan menghilangkan awalan dan akhiran. Oleh karena itu Tugas Akhir ini mengangkat judul tentang " Penerapan Teknik Stemming pada Bahasa Jawa Ngoko Berbasis Algoritma Porter". Aplikasi ini diharapkan dapat mencari sebuah kata dasar dari masing-masing kata dalam sebuah dokumen bahasa Jawa Ngoko. sistem 1
Penerapan Teknik Stemming Pada Bahasa Jawa Ngoko Berbasis Algoritma Porter 2013 1.2 Perumusan masalah dalam skripsi ini yaitu Rumusan Masalah a. Bagaimana penyesuaian algoritma stemming kuma- kami- kapi- porter ke dalam bahasa Jawa Ngoko. b. Bagaimana penbentukan kata dasar dalam bahasa Jawa Ngoko. Batasan Masalah 1.3 Batasan-batasan masalah dalam skripsi ini adalah a. Sumber dokumen yang digunakan berbentuk teks bahasa Jawa Ngoko dari berita, jurnal, soal ujian, dan cerita. b. Algoritma Stemming yang digunakan adalah penyesuaian dari Algoritma Porter Bahasa Indonesia. c. Aspek yang dipertimbangkan dalam Stemming adalah imbuhan berupa awalan dan akhiran. 1.4 a. Aplikasi ini bertujuan untuk membentuk kata dasar atau kata baku yang sesuai dengan bahasa Jawa Ngoko dengan membuang imbuhan yang terdapat dimasing-masing kata. Tujuan b. Membangun suatu sistem pembentukan kata dasar bahasa Jawa Ngoko dengan penyesuaian Algoritma Porter Stemming bahasa Indonesia. Text Mining Text Mining adalah suatu proses yang bertujuan untuk menemukan informasi atau trem terbaru yang sebelumnya tidak terungkap, dengan memproses dan menganalisa data dalam jumlah besar. Dalam menganalisis sebagian atau keseluruhan teks yang tidak terstruktur (Unstructured text), text mining mencoba untuk mengasosiasikan satu bagian teks lainnya berdasarkan aturan-aturan dengan yang tertentu. Selain itu text mining juga diartika sebagai kegiatan menambang data dari data yang berupa teks atau dokumen, dengan tujuan mencari kata-kata yang dapat mewakili apa yang ada dalam dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan antar dokumen. Hasil yang diharapkan adalah informasi baru atau "insight" yang tidak terungkap jelas sebelumnya. Menurut para ahli text mining, text mining adalah proses penemuan kembali relasi dan fakta yang terkubur didalam teks, dan tidak harus baru (Sulistyo, 2008). 1.5 a. Kata dasar yang terbentuk dapat digunakan dalam operasi text mining bahasa Jawa dan dapat meningkatkan akurasi pencarian dalam Bahasa Jawa. Manfaat b. Dapat membangun suatu sistem yang membentuk Case Folding Case folding yaitu mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil. Hanya huruf "a" sampai dengan "z" yang diterima (Choiroh, 2011). kata dasar Jawa Ngoko. 2. Landasan Teori Tembung Andap( Imbuhan ) Tembung andhap merupakan ater-ater atau imbuhan pada bahasa Jawa.Tembung Andap pada bahasa Jawa Ngoko dapat di lihat di table berikut ini (Nirmala, 2012). Tokenizing Tokenizing / parsing adalah tahap pemotongan string yang menyusunnya. Pemecahan kalimat menjadi kata- kata tunggal dilakukan dengan men-scan kalimat dengan pemisah white space (spasi, tab, newline) (Choiroh, 2011). input berdasarkan tiap kata Tabel. 1 Awalan dan Akhiran Bahasa Jawa Ngoko Akhiran (panambang) Awalan (ater-ater) a- ma- ka- ke- dak- tak- kok- di- n- ny- ng- m- sa- pa- pi- pra- pari- tar- i -ku -mu -e -an -a -na -ana -en -ne -ing -ake Wordlist/ Stoplist Wordlist/stoplist adalah proses penyaringan (filtering) tehadap kata-kata yang tidak layak untuk dijadikan sebagai pembeda atau kata kunci sehingga kata-kata tersebut dapat dilakukan dari dokumen. Wordlist sendiri merupakan daftar kata- kata yang mungkin digunakan sebagai kata kunci dalam pencarian dokumen.Sedangkan stoplist berisi kata-kata yang tidak mungkin digunakan sebagai kata kunci dalam pencarian dokumen. Dengan demikian, maka tentu jumlah kata dalam wordlist akan lebih banyak daripada stoplist (Sulistyo, 2008). Stemming terdapat dalam dokumen menjalani proses tokenizing dan stoplist, tersisa akan maka selanjutnya kata-kata yang menjalani proses stemming. Proses stemming bertujuan untuk mengubah kata dasarnya dengan menghilangkan imbuhan-imbuhan pada kata dalam 2 Setelah kata-kata yang
Penerapan Teknik Stemming Pada Bahasa Jawa Ngoko Berbasis Algoritma Porter 2013 dokumen. Proses stemming dilakukan dengan mengecek kata apakah mengandung imbuhan atau tidak. Proses stemming kata dalam Bahasa Inggris memiliki karakteristik tersendiri, yang tidak lepas dari pengaruh tata bahasanya (Sulistyo, 2008). Algoritma Porter Algoritma Porter merupakan Alogoritma Stemming khusus bahasa Inggris yang ditemukan oleh Martin Porter 1980. Mekanisme algoritma dalam mencari kata dasar suatu kata berimbuhan dengan membuang imbuhan-imbuhan (atau lebih tepatnya akhiran) pada kata-kata bahasa Inggris tidak mengenal karena dalam bahasa Inggris awalan. Karena bahasa Inggris datang dari kelas yang berbeda, beberapa modifikasi telah dilakukan untuk membuat Algoritma Porter sehingga dapat digunakan Indonesia sesuai dengan bahasa (Baskoro, 2012). 3. Metode Penelitian Gambar 1 Flowchat Rancangan Penelitian Gambar 1 Proses Stemming Bahasa Jawa Ngoko 3
Penerapan Teknik Stemming Pada Bahasa Jawa Ngoko Berbasis Algoritma Porter 2013 4. Hasil dan Pembahasan clear yang berfungsi untuk menhapus hasil stemming dan tombol back untuk kembali pada menu utama. Rumus jumlah semua rata-rata yang di tingkat keberhasilan dan hitung dari kegagalan dari kata yang di uji. Jumlah tingkat keberhasilan 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 Jumlah tingkat kegagalan 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 Rumus jumlah semua rata-rata yang dihitung dari semua rata-rata pada seluruh dokumnen yang di uji cobakan. Gambar 2 Tampilan Stemming Proses Stemming Cara : Jumlah rata-rata tingkat keberhasilan 1. Untuk cara yang pertama user dapat memasukkan kata, kalimat, paragraf, atau dokumen pada teks area sebelah kiri dengan cara mengkopi atau mengketik langsung, setelah itu terdapat tombol peroses yang nantinya akan memproses hasil case folding, tokenizing, dan filtering yang ditampilkan pada teks area sebelah kanan, dan juga langsung menghasilkan hasil peoses stemmingnya yang terdapat pada tab hasil stemming. Pada tampilan ini terdapat tombol proses yang berfungsi untuk menghapus isi pada teks area sebelah kiri dan sebelah kanan dan juga pada teks field jika ada. Dan juga ada tombol back yang berfungsi untuk kembali pada menu utama. 2. Untuk cara yang kedua user bisa mencari file dokumen berformat txt. yang sudah tersimpan pada komputer dengan cara klik tombol browser lalu cari dokumen yang akan di stemming, lalu klik open. Akan langsung keluar hasil case folding, tokenizing, filtering, dan hasil stemming. Gambar 3 Hasil Stimming 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 Jumlah rata-rata tingkat kegagalan 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 Tabel 2 Contoh Kalimat yang di Stemming No Kalimat hasil 1 2 3 Ing sakwise, yaiku jaman Jenggala wayang kesenian kuwi purwa disampurnakake wujude karo dening Raja Jenggala Raden Panji Rawisrengga sing bergelar Sri Suryawisesa. Kocap cinarita terus wayang - wayang sing kawujud mau wis diklumpukake banjur lan ing disimpen jeroning peti "khusus" sing "nyeni" indah. Rikala Majapahit gegambarane kesenian saya wayang luwih disampurnaake lan dadi tambah apike, amarga wis ditambah bagian kana-kene sing disik - disikane dadi kekurangane, terus digulung dadi siji. jaman jaman kuwi jaman jaman jenggala s wayang purwa mpurnak wujud raja jenggala raden panji rawisrengga bergelar sri suryawisesa kocap cinarit wayang wujud wayang klumpuk simp jero peti khusus s indah rikala jaman majapahit gegambar s wayang mpur tambah p tambah bag k disik sik kurang gulung siji Hasil proses stemming terdapat dalam tabel hasil stemming yang ditampilkan perkata seperti Gambar 3 diatas. Pada sebelah kanan terdapat imbuhan-imbuhan yang terdapar pada bahasa jawa ngoko, gunanya untuk membantu user memahami apa saja imbuhan-imbuhan yang terdapat dalam bahasa jawa ngoko. Pada hasil stemming ini terdapat tombol 4
Penerapan Teknik Stemming Pada Bahasa Jawa Ngoko Berbasis Algoritma Porter 2013 4.1 Hasil Pengujian Kata Kalimat 3 Rumus kata yang berhasil di stemming: 8 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢 𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 0,8 Rumus kata yang gagal di stemming: 10 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢 𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 0,2 = 2 10 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 = 6 17 = 0,352 Kalimat 4 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 = 0 = 0 7 Kalimat 5 4.2 Hasil Pengujian Kalimat 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 Kata yang berhasil di stemming: Kalimat 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 14 16 = = 0,875 Kalimat 2 = 2 11 = 0,181 Kalimat 6 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 = 2 11 = 0,181 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 = 9 12 = 0,75 Rata-rata jumlah keseluruhan kalimat yang berhasil di stemming 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 Kalimat 3 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 = 0,647 Kalimat 4 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 = 1 = 11 17 = 7 7 0,875 + 0,75 + 0,647 + 1 + 0,818 + 0,818 6 = 0,818 Rata-rata jumlah keseluruhan kalimat yang gagal di stemming 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 4,908 6 = = 0,125 + 0,25 + 0,352 + 0 + 0,181 + 0,181 6 = 1,089 6 Kalimat 5 = 0,1815 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 4.3 Hasil Pengujian Paragraf = 9 11 = 0,818 Kata yang berhasil di stemming: Kalimat 6 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 = 9 11 = 0,818 Paragraf 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 25 30 = = 0,833 Kata yang gagal di stemming: Paragraf 2 Kalimat 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 43 53 = 0,811 = = 2 16 = 0,125 Kalimat 2 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 Paragraf 3 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 36 45 = = 0,822 = 3 12 = 0,25 5
Penerapan Teknik Stemming Pada Bahasa Jawa Ngoko Berbasis Algoritma Porter 2013 Kata yang berhasil di stemming: Paragraf 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 5 30 = = 0,167 Paragraf 2 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 10 53 = = 0,188 Paragraf 3 Rata-rata jumlah keseluruhan kalimat yang berhasil di stemming 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑟𝑎𝑓 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 = 0,8046 + 0,8196 2 = 1,6242 2 = 0,8121 Rata-rata jumlah keseluruhan kalimat yang gagal di stemming 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑟𝑎𝑓 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 0,1875 + 0,1803 2 = 0,3678 2 = 0,1839 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 9 45 = = 0,176 Rata-rata berhasil di stemming 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑟𝑎𝑓 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 0,833 + 0,811 + 0,822 3 jumlah keseluruhan kalimat yang 2,466 3 = = = 0,822 Tabel 3 Tingkat Keberhasilan dan Tingkat Kegagalan No Berdasarkan 1 2 3 4 Kata Kalimat Paragraf Dokumen Tingkat Keberhasilan 0.8 0.818 0.822 0.812 Tingkat Kegagalan 0.2 0.181 0.177 0.183 Tingkat Keberhasilan Rata-rata jumlah keseluruhan kalimat yang gagal di stemming 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑟𝑎𝑓 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 0,167 + 0,188 + 0,176 3 = 0,531 3 = 0,177 0,83 0,82 0,81 0,8 0,79 0,78 Tingkat Keberhasila n 4.4 Hasil Pengujian dokumen Kata yang berhasil di stemming: Dokumen 1 Gambar 4.1 Grafik Tingkat Keberhasilan 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 103 128 = = 0,8046 Dari gambar grafik diatas dapat disimpulkan bahwa inputan paragraf lebih banyak tingkat kebenarannya, dan tingkat kebenaran paling sedikit pada inputan kata. Dokumen 2 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 98 122 = = 0,8196 Kata yang gagal di stemming: Dokumen 1 0,21 0,2 0,19 0,18 0,17 0,16 Tingkat Kegagalan Tingkat Kegagalan 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 25 128 = = 0,1953 Dokumen 2 Gambar 4.2 Grafik Tingkat Kegagalan 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎𝑕 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑕𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑕𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑡𝑒𝑚𝑚𝑖𝑛𝑔 24 122 = = 0,1803 Dari gambar grafik diatas dapat disimpulkan bahwa tingkat kegagalan paling banyak terdapat pada inputan kata, dan tingkat kegagalan paling rendah terdapat pada inputan paragraf. 6
Penerapan Teknik Stemming Pada Bahasa Jawa Ngoko Berbasis Algoritma Porter 2013 5. KESIMPULAN Dari uji coba dan analisa yang telah dijelaskan dalam bab sebelumnya, maka penulis mengambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Lama atau tidaknya waktu pemprosesan aplikasi untuk menemukan kata dasar tergantung panjang dan banyaknya kata, kalimat, paragraf, dan dokumen. paragraf 2. Dari perbandingan uji coba stemming kata, tingkat dan kalimat, keberhasilan yang paling banyak terdapat pada inputan paragraf, dan tingkat keberhasilan yang paling sedikit pada inputan kata. dokumen 6. DAFTAR PUSTAKA [1] Baskoro, D.O., Malik, H., Anshari, M.H., (2012), Porter Stemmer Information Retrieval, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. [2] Choiroh, U., (2011), Pembuatan Aplikasi Penerjemah Bahasa kalimat Indonesia Kedalam Kalimat Bahasa Jawa Berbasis Kamus, Universitas Islam Negeri (UIM) Maulana Malik Ibrahim, Malang. [3] Nirmala, (2012), Pintar Bahasa Jawa, Giri Tunggal Utama, Surabaya. [4] Sulistyo, W., Sarno, R., (2008), Auto Matching Antar Dokumen dengan Metode Cosine Measure, Unversitas Kristen Satya Wacana dan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Jawa Tengah dan Surabaya. 7