Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 Penerapan Text Mining Dengan Menggunakan Algoritma TF-IF Untuk Klasifikasi Genre Novel Tri Wahyu Dewi Sari1 1Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: Abstrak Novel memiliki beberapa genre antara lain genre romantis, horor, misteri,fiksi-non fiksi serta masih banyak lagi. Novel yang sudah terbit di pasaran pun sudah lebih dari ribuan, namun untuk mengklasifikasi novel-novel tersebut sesuai genre masih dilakukan secara manual. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasi novel-novel tersebut secara otomatis. Hal ini bertujuan agar sistem ini nantinya dapat membantu pembaca, penulis, ataupun penerbit untuk mengetahui arah genre yang akan ditulis maupun dibaca. Penelitian ini menggunakan algoritma text mining dan TF-IDF untuk klasifikasi genre novel. Data recource berfungsi sebagai acuan kata dalam mengidentifikasi genre yang didapat dari kamus bahasa indonesia. Dalam penelitian ini hanya menggunakan kampus bahasa indonesia karena novel yang akan diklasifikasi adalah novel berbahasa indonesia. Proses pertama adalah persiapan dokumen dan seleksi dokumen menggunakan text mining, lalu lanjut pembobotan kata menggunakan algoritma TF-IDF. Kemudian klasifikasi dilakukan dengan membandingkan nilai kemiripan teks dengan data resorce, hasil teks yang diperoleh teridentifikasi dalam sebuah genre jika memiliki nilai kemiripan paling tinggi disalah satu kategori data recource. Pengujuan sistem dilakukan dengan mengambil 10 sinopsis novel dan menghasilkan nilai akurasi 100%. Kata Kunci : Klasifikasi, Text mining, TF-IDF, Novel, Sinopsis 1. PENDAHULUAN Seiring dengan perkembangan zaman era globalisasi teknologi dan informasi menjadi salah satu kebutuhan yang sangat penting bagi masyarakat. Dengan perkembangan informasi teknologi begitu pesat perkembangan akan tersebut menuntut adanya suatu media penyedia informasi yang dapat diakses dan dinikmati oleh setiap orang secara mudah, tepat, dan cepat. Informasi tersebut biasanya dapat kita peroleh dari beberapa sumber, salah satu dengan media yang merupakan tempat, sarana atau alat yang digunakan untuk menyampaikan informasi seperti media cetak maupun eletronik. Media cetak bisa diartikan sebagai sebuah media penyampaian informasi yang disampaikan secara tertulis. Biasanya kita peroleh melalui koran, majalah, dan lain-lain. Sedangkan untuk media eletronik adalah informasi berupa audio atau audiovisual, dapat kita peroleh dari televisi, radio, dan yang paling populer saat ini melalui internet. Internet mempunyai manfaat yang cukup besar terhadap proses berkembangnya ilmu, Salah satunya pada bidang ilmu sastra yaitu novel. Dahulu orang yang sebenarnya berbakat dalam bidang sastra sulit mempublikasikan karya sastra mereka ke khalayak umum. Akan tetapi saat ini, setelah adanya akses internet orang dapat dengan mudah menghasilkan karya sastra internet sekaligus mempublikasikannya. Serta mempermudah untuk pencarian buku-buku sastra secara gratis maupun prabayar tidak perlu berkunjung langsung ke toko buku. Sebutan novel dalam bahasa Inggris berawal dari bahasa Italia yaitu novella, yang berarti "sebuah kisah atau sepotong cerita". Dalam kamus besar bahasa Indonesia, novel adalah karangan prosa yang panjang mengandung rangkaian cerita kehidupan seseorang dengan orang di sekelilingnya dengan menonjolkan watak dan sifat tiap pelaku. Penulis novel disebut dengan novelis, novel memiliki beberapa genre antara lain genre romantis, horror, misteri, inspiratif, komedi, novel fiksi dan non fiksi dan masih banyak lagi. Di era modern khususnya novel, sudah mengalami perkembangan genre seiring waktu demi waktu. Genre novel dibagi menjadi 3 ragam yaitu berdasarkan keaslian cerita, berdasarkan jenis cerita, dan berdasarkan tokoh dalam cerita. Penting nya menentukan sebuah genre untuk menunjukan tentang apa yang ditulis dan untuk mengetahui target pembacanya. Text mining merupakan proses mencari pola dalam teks, yaitu proses peringkasan teks guna menemukan informasi yang dibutuhkan untuk tujuan tertentu. Text mining didefinisikan sebagai data yang berupa teks yang biasanyat sumber data didapatkan dari dokumen, dengan tujuan mencari kata yang dapat mewakili isi dari dokumen tersebut.[1] Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF) merupakan metode penggabungan dua konsep untuk perhitungan bobot, yaitu frekuensi kemunculan sebuah kata di dalam sebuah dokumen tertentu dan inverse frekuensi tersebut. Frekuensi dokumen yang mengandung kata kemunculan kata di dalam dokumen menunjukan seberapa penting dan umum kata tersebut. Sehingga bobot hubungan antara sebuah kata dan sebuah dokumen akan tinggi apabila frekuensi kata tersebut tinggi di dalam dokumen dan frekuensi keseluruhan dokumen yang mengandung kata tersebut yang rendah pada kumpulan dokumen.[2] Penulis memilih algoritma text mining dan TF-IDF untuk mengidentifikasi genre novel berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Hilman,Setio Basuki, dan Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti. Dengan judul "Klasifikasi Sinopsis Novel Menggunakan metode Naive Bayes Classifier" menyimpulkan bahwa berdasarkan hasil klasifikasi oleh sistem, dengan hasil akurat 80.5%. Terjadinya eror atau kegagalan dalam klasifikasi disebabkan adanya kemiripan antara kata-kata penyusunan suatu kelas ke kelas lainya. Sebagai contoh pada kelas misteri dan horor dengan nilai recall dan precission yang berbanding terbalik disebabkan oleh kata-kata yang menyustun data teks kelas 29
Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 misteri dan horor sangat mirip yang menyebabkan klasifikasi gagal, dan jumlah dataset yang digunakan juga dapat mempengaruhi hasil klasifikasi, semakin banyak jumlah data yang digunakan memungkinkan untuk meningkatkan hasil klasifikasi[2]. Dan penelitian yang dilakukan oleh[3] melakukan penelitian dengan judul "Klasifikasi berita online dengan menggunakan pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity" untuk melakukan proses tersebut dilakukan proses diantaranya tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming untuk memperkecil term sehingga mempercepat proses perhitungan pembobotan dan menyimpulkan bahwa tingkat akurasi sebesar 91,25%[4]. Idft : inverse document-frequency atau pembobotan global n : banyaknya dokumen dft : banyaknya dokumen yang memiliki kata t. Berdasarkan persamaan 1 dan persamaan 2 baru dapat ditentukan nilai bobotnya (Wt,d) dengan mengalikan kedua persamaan sehingga menjadi persamaan 3. Wt,d= tft,dx idft dimana: Tft,d : term frekuensi atau banyaknya kata pada dokumen atau pembobotan local Idft : inverse document frequency atau pembobotan global Wt,d : nilai bobot akhir kata (4) Kemudian lakukan normalisasi pada bobot yang telah 2. TEORITIS A. Text Mining Text mining adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dimana, text mining merupakan merupakan variasi dari data mining yang berusaha menemukan pola menarik dari sekumpulan data tekstual yang berjumlah besar[5]. Selain klasifikasi text mining juga sering digunakan dalam menarngani masalah clustering, information retrival[6]. Sedangkan menurut[1] text mining didefinisikan sebagai data yang berupa teks yang biasanya sumber data didapat dari dokumen, dengan tujuan mencari kata-kata yang dapat mewakilkan isi dari dokumen tersebut yang nantinya dapat dilakukan analisa hubungan antar dokumen. information extraction, dan B. TF-IDF TF-IDF adalah sebuah metode pembobotan kata yang digunakan untuk mengekstraksi ciri dari suatu teks, terdapat dua hal dalam perhitungan nilai bobot yaitu term frequency atau TF dan invers document frequency atau IDF. TF digunakan untuk mencari nilai dari kemunculan kata pada suatu dokumen yang mana semakin banyak suatu kata yang muncul maka makin tinggi niali TF. Dan IDF adalah nilai kemunculan dari kata pada keseluruhan dokumen, niali IDF berbanding terbalik dengan nilai TF, semakin banyak kata yang muncul maka nilai IDF akan semakin kecil[9]. Pada tahap ini TF-IDF dilakukan untuk mendapatkan nilai TF yang berupa frekuensi kemunculan kata dan IDF berupa nilai setiap kata dari keseluruhan dokumen, proses TF dan IDF akan dilakukan pada setiap kelas, yang hasilnya akan dikalikan dengan menghasilkan nilai bobot dari kata. Rumus TF_IDF yang akan digunakan ditunjukan pada persamaan 1. 𝑊𝑑𝑡 = 𝑡𝑓𝑑𝑡𝑥𝑖𝑑 = 𝑡𝑓𝑑𝑡𝑥𝑙𝑜𝑔( 𝑛 𝑑𝑓𝑡 ) (1) Cara kerja dalam mencari nilai term-frequency melalui beberapa persamaan yaitu : Tft,d = 1 +10 Log tf dimana setiap variabel dijelaskan sebagai berikut : tf : term frekuensi atau banyaknya kata pada dokumen Tft,d : term frekuensi atau banyaknya kata t pada dokumen d atau pembobotan local (2) didapatkan dengan menggunakan persamaan 4. Wt,d (5) √∑ ((Wt,d) n 2 t=1 Dimana : n : banyaknya kata t : iterasi kata ke- Wt,d : nilai bobot akhir kata Pembobotan tf-idf digunakan untuk mengukur seberapa penting suatu kata dalam suatu dokumen[9]. C. Novel Novel atau sering disebut roman adalah suatu cerita prosa yarng fiktif dalam panjang yang berbeda, yang menggambarkan para tokoh, gerak serta adegan nyata yang representatif dalam suatu alur atau suatu keadaan yang agak kacau atau kusut. Novel mempunyai ciri berganung pada tokoh, menyajikanlebih dari satu impresi, efek dan emosi[14]. Biasanya novel kerap disebut sebagai suatu karya sastra yang hanya menceritakan bagian kehidupan seseorang. Hal ini dikemukakan oleh [15]yaitu sedang novel sering diartikan hanya bercerita tentang bagian kehidupan seseorang saja, seperti masa menjelang pernikahan, masa percintaan, atau bagian kehidupan waktu seseorang tokoh mengalami krisis dalam jiwanya. 3. ANALISA A. Analisa Masalah Analisa sistem merupakan tahap awal dalam sebuah penelitian yang bertujuan mengetahui masalah terkait dalam pembuatan sebuah sistem dan menggambarkan proses yang ada didalam sistem untuk mengetahui keluaran yang sesuai dengan kebutuhan pengguna (user). Analisa terhadap sistem merupakan tahapan penting dalam apliksai yang akan dirancang, dalam hal ini peneliti menggunakan algoritma Text mining dan TF-IDF untuk mengidentifikasi genre dari sebuah novel. Tujuan dibuat nya penelitian ini untuk mempersingkat waktu dalam menentukan genre novel agar dapat diklasifikasi mengingat sudah banyaknya novel-novel yang telah diterbitkan dengan genre yang beragam pula. Mencari nilai inverse document-frequency melalui persamaan 2 : Idft = 10log n /dft (3) Data yang digunakan berupa judul novel, pengarang serta sinopsis dari novel yang akan diklasifikasi genre nya, namun data yang akan diproses hanyalah sinopsis dari novel 30
Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 tersebut karena sinopsis adalah gambaran singkat dari alur cerita didalam novel, serta memerlukan data resource, Dimana data ini dipergunakan sebagai keyword atau kata kunci untuk menghitung nilai kemiripan tingkat kemiripan yang berupa kata dasar yang memiliki makna khusus untuk setiap genre yang didapat dari Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Dalam penelitian ini menggunakan 10 novel dan kategori genre yang peneliti pilih hanya 6 genre. Dalam proses klasifikasi dilakukan penerapan algoritma Text mining dan TF-IDF terhadap dokumen tersebut nantinya akan sinopsis. Proses menghasilkan pola sedangkan penggunaan Algoritmma Term Frekuensi Invers Document Frekuensi (TF-IDF) untuk menentukan bobot dari sebuah kata didalam dokumen. Yang bertujuan untuk mengetahui seberapa penting kata tersebut didalam teks dokumen. Hasil dari proses pemberian nilai bobot selanjutnya dilakukan proses identifikasi ke data recource untuk setiap text mining teks informasi baru, Kategori yang bertujuan mendapatkan nilai terbesar untuk mengidentifikasi masuk ke jenis genre apa data yang telah ditentukan. Setelah tahapan text mining dilakukan, maka data yang dihasilkan akan disimpan dalam database sementara. Selanjutnya akan melalui proses analyzing menggunakan pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan identifikasi. Dalam proses identifikasi di perlukan data resource, Dimana data ini dipergunakan sebagai keyword atau kata kunci untuk menghitung tingkat kemiripan yang berupa kata dasar yang memiliki makna khusus untuk setiap genre yang didapat dari Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Berikut daftar kata kunci yang dapat mewakili dari genre. Data resource dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1. Data Resource G e n r e 1 H o r o r N o 2 R o m a n ti s 3 F i k Kata kunci / keyword s,derita,kasat at,hati, untai, hubung, iba, ikat, ingin, ikhlas, jalin, sahabat, nafsu naksir, pacar, rayu,rela,rindu, risau, roman,sayang,sedih,sejati, senang,sentuh, setia, sosok, suci, suka, ,temu,tulus,kejutan,jaga,kenang seni, bumi,mustahil, nyata, impian,harapan, saran,situasi, mantra, belajar, aneh,artistik N o G e n r e s i 4 K o m e d i I n s p ir a s i I n s p ir a s i 7 M i s t e ri 5 6 Kata kunci / keyword bangsa, bebas, mukjizat, potensi, galeri, harapan, misterius, Lucu, humor, ,sukses,santai,semangat,geli sp us inspirasi, usaha, intensi, jadi, jago, jalan, juara,jujur,kabul, mis,peringkat,taat curi, makluk, monster, detektif,durhaka, enigma, hebat, hilang, hukum, jadi,jahat,jasus,jelek,kasus, kejam, ikhtiar,intai, takdir, kunci, komplikasi,kondisi,kasat, uduh,urus, isyarat, jebak, kode, kriminal, B. Penerapan Algoritma Text Mining untuk mengidentifikasi genre novel, data yang diinput berupa judul dan pengarang novel tetapi data yang diproses adalah sinopsis dari novel tersebut. Berdasarkan perbandingan 1 sinopsis dengan 6 kategori yang telah ada. Contoh sinopsis yang diperoleh dari media online yang berjudul "Dia" , novel by nonier" . Proses text mining dapat dilihat pada tabel berikut ini : Penerapan algoritma text mining Tabel 2. Contoh Teks Sinopsis Sinopsis KADANG, kita mencintai seseorang begitu rupa sampai tidak menyisakan tempat bagi yang lain. Membuat kita lupa untuk sekedar bertanya, inikah sebenarnya cinta?Seperti itulah dia. lelaki Diam -diam mencintai itu dengan sangat dan saat harus mendatangi tak berperi menyimpan sakit pertunangannya dengan perempuan lain. Sedikit pun dia tidak berniat menyesali atau berhenti mencintai lelaki itu. Bukankah memang begitu cinta seharusnya?. Memberikan senyum untuk dia yang kita cinta meski diam-diam menumpukan sedih sangat banyak di dalam hati itu. Dia yakin, seperti itulah cinta yang sesungguhnya. Namun saat semua berbalas keraguan yang timbul secara perlahan justru rasa itu menjelma berbeda. Seperti inikah cinta yang selama ini dia tunggu? 31
Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 Setelah pengimputan dokumen yaitu berupa sinospsis pada novel langkah-langkah selanjutnya dari text mining yaitu : 1. Tokenizing Pada proses tokenizing, tahap awal yang dilakukan yaitu menghilangkan tanda baca kecuali tanda baca "titik" serta menormalkan bentuk kalimat yang memiliki huruf kapital menjadi huruf kecil dan jika ada singkatan maka singkatan tersebut harus dirubah menjadi kalimat yang sebenarnya. Contoh singkatan yang penulis maksut seperti "dll" maka harus di panjangkan menjadi "dan lain lain" Setelah tahapan awal selesai dilakukan, selanjutnya merubah paragraf menjadi perkata. Berikut proses tokenizing pada paragraf sinopsis novel. Tabel 3. Hasil Tokenizing S i n o p si s 1 kadang Teks Input kita mencintai seseorang begitu rupa sampai tidak menyi sakan tempat bagi yang lain. lupa untuk membuat kita sekedar inikah bertanya sebenarnya cinta seperti itulah dia. diam diam mencintai lelaki itu dengan sangat dan menyimpan sakit tak berperi saat harus mendatangi pertuna nganya dengan perempuan lain. sedikit pun dia tidak berniat m enyesali atau berhenti mencint ai lelaki itu. bukankah memang begitu cinta seharusnya. mem berikan senyum untuk dia yang kita cinta meski diam diam me numpukan sedih sangat banyak di dalam hati itu. dia yakin yang cinta itulah seperti sesungguhnya. namun saat semua berbalas keraguan yang timbul secara perlahan justru itu menjelma berbeda. rasa seperti cinta yang selama ini dia tunggu. inikah Hasil Tokenizing kadang kita mencintai seseorang begitu rupa sampai tidak menyisakan tempat bagi yang lain membuat kita lupa untuk sekedar bertanya inikan sebenarnya cinta seperti itulah dia diam diam mencintai lelaki itu dengan sangat dan menyimpan sakit S i n o p si s Teks Input Hasil Tokenizing tak berperi saat harus mendatangi pertunangannya dengan perempuan lain sedikit pun dia tidak berniat menyesali atau berhenti mencintai lelaki itu bukankah memang begitu cinta seharusnya memberikan senyum untuk dia yang kita cinta meski diam diam menumpukan sedih sangat banyak di dalam hati itu dia yakin seperti itulah cinta yang sesungguhnya namun saat semua berbalas perlahan 32
Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 S i n o p si s Teks Input Hasil Tokenizing justru rasa itu menjelma berbeda seperti inikah Cinta yang selama ini dia tunggu 2. Filtering ( stopword removal) Pada langkah filtering adalah proses pembuangan kata yang tidak memiliki arti penting (stoplist). Dimana, kata hasil dari proses tokenizing di uji satu per satu ke dalam daftar stopword. Sedangkan kata yang tidak masuk ke dalam daftar stopword akan di proses ke langkah berikutnya. Daftar kata stopword didapat dari liberary tala. Tabel 4. Hasil Filtering Sinopsis Hasil Tokenizing Hasil Filtering 1 inikah sebenarnya cinta seperti itulah dia diam diam mencintai lelaki itu dengan sangat dan menyimpan sakit tak berperi saat harus mendatangi pertunangannya dengan perempuan lain sedikit berniat menyesali berhenti mencintai lelaki cinta memberikan senyum dia cinta diam diam menumpukan sedih hati cinta sesungguhnya berbalas perlahan rasa menjelma berbeda cinta tunggu Sinopsis Hasil Tokenizing Hasil Filtering pun dia tidak berniat menyesali atau berhenti mencintai lelaki itu bukankah memang begitu cinta seharusnya memberikan senyum untuk dia yang kita cinta meski diam diam menumpukan sedih sangat banyak di dalam hati itu dia yakin seperti itulah cinta yang sesungguhnya namun Semua Berbalas perlahan justru rasa itu menjelma berbeda seperti inikah cinta yang selama ini dia tunggu 33
Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 seberapa banyak kata (term) tersebut di dalam dokumen sinopsis. Proses identifikasi dilakukan dengan menyamakan kata pada novel ke daftar kata yang mewakili dari genre yang ada di dalam data resource, kemudian dihitung nilai kemiripan kata yang didapat dari proses TF-IDF dengan menjumlahkan bobot setiap kata yang sama dengan daftar kata pada data resource,dan Kemudian akan diklasifikasikan tepat ke salah satu genre yang memiliki nilai kemiripan tertinggi atau terbesar. 3. Stemming Stemming dilakukan untuk mengubah kata imbuhan ke dalam proses menghilangkan kata yang tidak penting menggunakan liberary tala selanjutnya akan di proses kedalam tahap stemming. bentuk dasar. Hasil kata dari Tabel 5. Hasil Stemming Sinopsis Hasil Filtering Hasil Stemming 1 Berniat menyesali berhenti mencintai lelaki cinta memberikan senyum cinta diam diam menumpukan sedih hati cinta sesungguhnya berbalas perlahan rasa menjelma berbeda cinta tunggu niat sesal henti cinta lelaki cinta beri senyum cinta diam diam tumpuk sedih hati cinta sungguh balas lambat rasa berubah beda cinta tunggu Berdasarkan contoh diatas juga dilakukan untuk mencari term yang lainnya, berikut hasil keseluruhan 10 contoh data proses dari perhitungan TF-IDF yang disajikan pada tabel 7. Contoh perhitungan untuk mendapatkan nilai TF, IDF dan wdt adalah sebagai berikut : Langkah pertama yaitu mencari nilai TF 59 Term : record D1 : 7 D1 bernilai 7 karena term record pada dokumen absrak terdapat 7 term yang sama. Df = jumlah setiap kemunculan kata yang sama pada semua dokumen Mencari nilai IDF : n = jumlah dokumen df = jumlah kemunculan term pada setiap dokumen abstrak IDF = Log (n/df) +1 = Log (50/1) +1 = 2,698970004 Mencari nilai wdt : Wdt = tf.idf D1 : Wdt = 7 x 2,698970004 = 18,89279003 Berdasarkan contoh diatas juga dilakukan untuk mencari term yang lainnya, berikut hasil keseluruhan proses dari perhitungan TF-IDF yang disajikan pada tabel 7. Tabel 3.7 Hasil Pembobotan kata Tabel 6. Hasil Proses Text Mining kadang cinta wujud sisa lupa sekedar cinta diam diam cinta lelaki simpan sakit peri tunangan perempuan niat sesal henti cinta lelaki cinta beri senyum cinta diam diam tumpuk sedih hati cinta sungguh balas lambat rasa berubah beda cinta tunggu C. Penerapan Pembobotan Kata Dengan Algoritma TF- IDF Hasil dari proses data steming adalah hasil akhir dalam pengolahan kata menggunakan text mining, dimana hasil yang diperoleh terbentuk nya pola baru dari teks dokumen. Selanjutnya melakukan proses pembobotan kata, dimana proses pemberian nilai bobot di setiap kata (term), metode ini menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot yaitu frekuensi kemunculan sebuah kata didalam sebuah dokumen teks berupa sinopsis yang di identifikasi. pembobotan kata menggunakan metode Term Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah suatu metode pembobotan kata dengan menghitung nilai TF dan juga menghitung kemunculan sebuah kata pada dokumen teks, nilai bobot dari inilah yang nantinya akan mempresentasikan dokumen teks. Tujuan mempresentasikan algoritma ini adalah untuk mengetahui seberapa penting / term Term kadang cinta wujud sisa lupa sekedar cinta diam lelaki simpan sakit peri tunangan perempuan niat sesal henti beri senyum tumpuk sedih hati sungguh balas lambat TF DF 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 2 3 1 1 1 4 1 2 1 1 4 n 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 IDF log(n/df) + 1 2 2 2 1,522879 2 2 2 2 2 1,69897 2 2 2 1,522879 1,69897 1,522879 2 2 2 1,39794 2 1,69897 2 2 1,39794 wdt = tf.idf 2 2 4 3,045757 4 4 2 4 2 1,69897 2 2 2 1,522879 1,69897 3,045757 2 2 2 2,79588 4 1,69897 2 2 1,39794 34
Term rasa berubah beda cinta tunggu N o Term kadan g cinta 1 2 3 wujud sisa 4 lupa 5 seked ar cinta diam 7 8 9 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 3 1 lelaki simpa n sakit peri tunan gan perem puan niat sesal henti beri senyu m Sedih hati sungg uh balas lamba t rasa berub ah beda cinta tungg u Total TF DF 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 n 10 10 10 10 10 Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 Dari hasil tabel 8. dapat dilihat bahwa contoh kasus teridentifikasi masuk ke dalam kategori genre inspirasi karena memiliki nilai tertinggi dari hasil kemiripan antara TF-IDF dengan data recource dibanding kategori lainnya. Berikut hasil identifikasi contoh novel sesuai genre berdasarkan 10 contoh novel yang penulis tentukan: IDF log(n/df) + 1 2 2 2 2 2 wdt = tf.idf 2 2 2 4 2 Tabel 9. Daftar Judul Novel Beserta Klasifikasi Genre Tabel 8. Hasil Identifikasi Genre TF- IDF 1,69 897 4 2 2 4 2 2 2 2 2 4 1,69 897 1,69 897 2 2 2 2 1,52 2879 2 Ho ror 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Hasil Klasifikasi Roma ntis Fiks i 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ko med i 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Inspir asi 0 0 0 0 4 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 Mister i 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 N o Judul Novel 1 Dia 2 Perahu Kertas 3 Ubur-ubur Lembur 4 Jingga Senja 5 5 cm 6 Cempaka Melati 7 Si Anak Badai 8 Cinta Suci Zahrana 9 1 0 Keluarga Cemara Aku Tahu Kapan Kamu Mati Ho ror Hor or Hor or Hor or Hor or Hor or Hor or Hor or Hor or Hor or Hor or Rom antis Roma ntis Roma ntis Roma ntis Roma ntis Roma ntis Roma ntis Roma ntis Roma ntis Roma ntis Roma ntis Fi ksi Fi ksi Fi ksi Fi ksi Fi ksi Fi ksi Fi ksi Fi ksi Fi ksi Fi ksi Fi ksi Ko med i Ko med i Ko med i Ko med i Ko med i Ko med i Ko med i Ko med i Ko med i Ko med i Ko med i Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi Inspi rasi 2 0 0 0 0 0 0 2 1,69 897 1,69 897 2 1,69 897 1,69 897 0 0 0 0 0 0 0 0 1,6989 7 0 0 0 2 0 0 0 1,69 897 0 0 0 1,69 897 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4. IMPLEMENTASI Tahap ini merupakan kegiatan pembuatan sistem atau aplikasi yang menggunakan bantuan perangkat lunak maupun perangkat keras sesuai dengan analisis dan perancangan untuk menghasilkan suatu sistem yang bekerja. Sistem yang dibangun adalah sistem yang menggunakan software untuk menjalankan aplikasi yang ditujukan untuk membantu mengidentifikasi novel sesuai genre menggunakan metode TF-IDF. untuk pengolahan kode program 2 0 0 0 0 0 0 Sistem dibuat di dalam lingkungan perangkat keras 4 3,04 5757 0 0 0 5,22184 9 0 0 0 0 9,09691 0 0 1,69897 0 0 25,698 97 0 0 0 yang memiliki spesifikasi sebagai berikut: 1. Prosecor Minimal Core Duo 1,2 GHz 2. Hardisk Minimal 500 GB 3. RAM 2 GB Selain perangkat keras, sistem juga dibuat dalam lingkungan spesifikasi perangkat lunak sebagai berikut: 1. Windows 7 Ultimate Mis teri Mis teri Mis teri Mis teri Mis teri Mis teri Mis teri Mis teri Mis teri Mis teri Mis teri 35
Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 Setelah data-data yang dibutuhkan selesai diimput dan tombol submit diklik maka hasil nya akan tampil secara otomatis. Pada halaman ini terdapat enam table yang merupakan genre dari novel, jika dari keenam kotak tersebut bila berubah secara otomatis menjadi warna hijau maka itulah hasil dari teridentifikasinya genre dari novel tersebut. Tampilan halaman input dan hasil dilihat pada gambar 4. 2. Software Figma 3. Database MysQL A. Tampilan Pengujian tampilan user interface ketika aplikasi dibuka/ dijalankan. Pada menu ini terdapat tampilan gambar, dimana pada table tersebut dapat diberi gambar walpaper atau foto profil serta terdapat 3 menu bar yaitu home, data recource dan about. Pada halaman ini juga terdapat tombol mulai proses untuk masuk ke halaman input data novel. Tampilan dapat dilihat pada gambar 1. Tampilan halaman utama adalah Gambar 4. Tampilan halaman input dan hasil Gambar 1. Tampilan Halaman Utama Pada tampilan halaman data recource berfungsi untuk menyimpan kata-kata yang mewakili di setiap genre yang diperoleh dari Kamus Besar Bahasa indonesia. Tampilan data recource dapat dilihat pada gambar 2. Pada tampilan ini menampilkan rincian dari setiap term atau kata yang terdapat di setiap data recource yang mewakili dari keenam genre. Tampilan detail hasil proses pada gambar 5. Gambar 5.Tampilan Detail Hasil Proses 5. KESIMPULAN Gambar 2. Tampilan Halaman Data Recource Pada halaman ini terdapat form untuk input data novel yaitu judul novel, pengarang dan sinopsis novel yang ingin di ketahui genrenya. Setelah pengimputan data novel lengkap maka akan di proses oleh sistem dengan lanjut menekan tombol submit. Tampilan halaman input data novel dapat dilihat pada gambar 3. Dari berbagai penjelasan yang telah diuraikan dalam laporan, maka dapat disimpulkan Algoritma text mining dan term frequency - inverse document frequency (TF-IDF) identifikasi novel sesuai genrenya. mampu melakukan Algoritma inverse term freqency - document frequency (TF-IDF) dapat menghitung nilai similaritas dengan kata yang ada di data recource sesuai genre-genre nya. Untuk menghasilkan identifikasi novel sesuai genrenya. Hasil identifikasi akan bergantung keakuratanya pada daftar kata yang ada di data recource. Pemilihan kata untuk data recource yang salah akan mempengaruhi hasil identifikasi. text mining dan REFERENCES [1] Kurniwan,B; Efendi,S;& Sitompul, O, S. (2012). Klasifikasi Konten Berita Dengan Metode Text Mining. Jurnal Teknologi Informasi, 14- 19 Gambar 3. Tampilan Halaman Input Data Novel [2] Rizki, Dhidik, dan Eko Supraptono. 2017. Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen. Skripsi. Jurusan Teknik Elektro. Fakultas Teknik. 36
Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, Volume 10, Nomor 1, Juli 2021 ISSN 2301-9425 (Media Cetak) Hal: 29-37 Universitas Negeri Semarang Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang [3] Tata Sutabri, Analisis Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi, 2012 [4] Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) [5] Kusrin, Emha Taufiq Luthfi,(2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: ANDI. [6] Abdul Kadir, "Algoritma & Pemrograman Menggunakan Java", [7] Yogyakarta: Andi, 2012 Soeherman, Bonnie dan Marion Pinontoan. (2008). Designing Information System. Jakarta : PT. Elex Media Komputindo. [8] A. Firman, H. F. Wowor, X. Najoan, J. Teknik, E. Fakultas, and T. Unsrat, "Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web," vol. 5, no. 2, 2016. [9] N. B. Batubara and 5110695, "IMPLEMENTASI METODE EVEN- RODEH CODE UNTUK KOMPRESI KITAB UNDANG- UNDANG HUKUM PIDANA (KUHP) BERBASIS ANDROID," 2019. [10] P. Studi, I. Komputer, and F. U. Mulawarman, "Memahami Penggunaan UML ( Unified Modelling Language )," vol. 6, no. 1, pp. 1-15, 2011. [11] A. Firman, H. F. Wowor, X. Najoan, J. Teknik, E. Fakultas, and T. Unsrat, "Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web," vol. 5, no. 2, 22 [12] Alya, Qonita. 2009. Kamus Bahasa Indonesia. Jakarta : PT. Indah Jaya Adipratama. [13] Taufik, Imam. 2010. Kamus Praktis Bahasa Indonesia. Jakarta : Ganeca Exact. [14] Pusat Bahasa. 2008, Kamus BahasaJakarta : PT. Gramedia. [15] M. P. Simatupang and D. P. Utomo, "Analisa Testimonial Dengan Menggunakan Algoritma Text Mining Dan Term Frequency-Inverse Document Frequence (Tf-Idf) Pada Toko Allmeeart," KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 808- 814, 2019. 37