PENERAPAN KAMUS DASAR PADA ALGORITMA PORTER UNTUK MENGURANGI KESALAHAN STEMMING BAHASA INDONESIA

Nurul Justina Mahardianing Verdaningroem; Aries Saifudin

doi:10.24853/jurtek.10.2.103-112

PENERAPAN KAMUS DASAR PADA ALGORITMA PORTER UNTUK MENGURANGI KESALAHAN STEMMING BAHASA INDONESIA

Nurul Justina Mahardianing Verdaningroem, Aries Saifudin

Abstract

Proses stemming porter memerlukan waktu lebih sedikit dibanding dengan algoritma stemming lainnya, tetapi algoritma tersebut mempunyai kekurangan yaitu pada hasil akhir stemming menghasilkan kata yang selalu tepat. Proses stemming porter masih berdasarkan dari aturan morfologi bahasa Indonesia. Pada penelitian ini diusulkan penambahan kamus pada algoritma stemming Porter agar dalam proses stemming dapat mengurangi keambiguan dan meningkatkan ketepatan hasil. Kamus yang ditambahkan akan digunakan untuk pengecekan pada setiap kata yang telah melewati proses pemotongan imbuhan, kemudian hasil dari pemotongan langsung dicocokkan dengan kamus yang berisi kata dasar. Penggunaan kamus dasar pada algoritma Porter dapat meningkatkan ketepatan stemming sebesar 13,333%. Tetapi kecepatan proses stemming menggunakan kamus jauh lebih lambat dibandingkan tanpa kamus.

Keywords

Stemming, Porter, Kamus, Bahasa Indonesia

Full Text:

PDF

References

Afuan, L. (2013). Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Porter. Jurnal Telematika vol.6, 34-40.

Agusta, L. (2009). Perbandingan Algoritma Stemming Porter dengan Algoritma Nazief&Adriani untuk Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia. Konferensi Nasional Sistem dan Informatika, 196-200.

Al Ajeeli, A. T. (2016). An Intelligent Framework for Natural Language Stems Processing. Global Journal of Computer Science and Technology, 16(1), 22-38.

Apriyanti, T., Wulandari, H., Safitri, M., & Dewi, N. (2016). Translating Theory of English into Indonesian and Vice-Versa. Indonesian Journal of English Language Studies, 2(1), 38-59.

Bahtiar, A., & Fatimah. (2014). Bahasa Indonesia untuk Perguruan Tinggi. Bogor: IN-MEDIA-Bogor.

Brychcín, T., & Konopík, M. (2015). HPS: High Precision Stemmer. Information Processing and Management, 68-91.

Fadllullah, A., Kamudi, D. D., Nasir, M., Arifin, A. Z., & Purwitasari, D. (2016). Web News Documents Clustering in Indonesian Language using Singular Value Decomposition-Principal Component Analysis and Ant Algorithms. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information), 9(1), 17-25. doi:10.21609/jiki.v9i1.362

Fitri, M. (2013). Perancangan Sistem Temu Balik Informasi Dengan Metode Pembobotan Kombinas TF-IDF untuk Pencarian Dokumen BerBahasa Indonesia. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), 1(1), 1-6. Retrieved from http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/1319

Gupta, V., & Lehal, G. S. (2013). A Survey of Common Stemming Techniques and Existing Stemmers for Indian Languages. Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, 5(2), 157-161. doi:10.4304/jetwi.5.2.157-161

Karyono, G., & Utomo, F. S. (2012). Temu Balik Informasi pada Dokumen Teks Berbahasa Indonesia dengan Metode Vector Space Retrieval Al Model. Journal Seminal Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan , 282-288.

Mandala, R., Koryanti, E., Munir, R., & Harlili. (2004). Sistem Stemming Otomatis untuk Kata dalam Bahasa Indonesia. Seminar Naional Aplikasi Teknologi Informasi, 29-35.

Novitasari, D. (2016). Perbandingan Algoritma Stemming Porter dengan Arifin Setiono untuk Menentukan Tingkat Ketepatan Kata Dasar. Jurnal String, 1(2), 120-129.

Pontis, S., Blandford, A., Greifeneder, E., Attalla, H., & Neal, D. (2017). Keeping Up to Date: An Academic Researcher’s Information Journey. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(1), 22-35. doi:10.1002/asi.23623

Rahimi, M., & Zahedi, M. (2014). Query Expansion based on Relevance Feedback and Latent Semantic Analysis. Journal of AI and Data Mining, 2(1), 79-84.

Roshdi, A., & Roohparvar, A. (2015). Review: Information Retrieval Techniques and Applications. International Journal of Computer Networks and Communications Security, 3(9), 373-377.

Ruban, S., Sam, S. B., Serrao, L. V., & Harshitha. (2015). A Study and Analysis of Information Retrieval Models. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 3(7), 230-236.

Samsudin, D. (2015). Peran Media Dalam Pemasyarakatan Istilah Bahasa Indonesia. Metalingua, 13(2), 151-159.

Setiawan, R., Kurniawan, A., Budiharto, W., Kartowisastro, I. H., & Prabowo, H. (2016). Flexible affix classification for stemming Indonesian Language. 2016 13th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON) (pp. 1-6). Chiang Mai, Thailand: IEEE. doi:10.1109/ECTICon.2016.7561257

Siroj, M. B. (2015). Pengembangan Model Integratif Bahan Ajar Bahasa Indonesia Ranah Sosial Budaya berbasis ICT bagi Penutur Asing Tingkat Menengah. Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia, 4(1), 74-84.

Tala, F. Z. (2003). A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia. 1-33.

Utomo, M. S. (2013, Januari). Implementasi Stemmer Tala pada Aplikasi Berbasis Web. Jurnal Tekonologi Informasi DINAMIK Volume 18 no 1 , 41-45.

Vivekavardhan, J. (2015). Search Engines for User Centric Information Retrieval and Scholarly Communication. International Journal of Advanced Library and Information Science, 3, 201-211.

Zainuddin. (2016). A Study on Derivational Affixes of Indonesian Noun-Formation in Newspaper Editorial: A Semantic Perspective. International Journal of English Linguistics, 6(3), 148-155. doi:10.5539/ijel.v6n3p148

DOI: https://doi.org/10.24853/jurtek.10.2.103-112