Perbandingan Algoritma Stemming Nazief & Adriani, Porter dan Arifin Setiono untuk Dokumen Teks Bahasa Indonesia

Rezalina, Oppie (2016) Perbandingan Algoritma Stemming Nazief & Adriani, Porter dan Arifin Setiono untuk Dokumen Teks Bahasa Indonesia. Journal of Undergraduate Thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img]
Preview
Text
JURNAL.pdf - Published Version

Download (219kB) | Preview

Abstract

Pencarian informasi berupa dokumen teks atau yang dikenal dengan istilah Information Retrieval (IR) merupakan proses pemisahan dokumen-dokumen yang dianggap relevan dari sekumpulan dokumen yang tersedia. Salah satu bagian penting dari Information Retrieval adalah proses stemming. Stemming adalah proses mereduksi kata berimbuhan menjadi kata dasar. Dengan proses stemming, kata yang dimasukkan ke dalam index adalah dalam bentuk umum, sehingga dapat menghasilkan dokumen yang lebih relevan. Terdapat beberapa algoritma stemming yang memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pada penelitian ini penulis ingin mengetahui performansi dari algoritma stemming Nazief & Adriani, Porter dan Arifin Setiono pada pencarian kata dasar yang terdapat dalam abstrak sebuah jurnal dengan implementasi yang dilakukan yaitu memberikan suatu kemudahan dalam hal stemming dokumen teks berbahasa Indonesia serta analisis algoritma yang tingkat akurasinya besar dan membutuhkan waktu yang cepat. Parameter yang diuji berupa kecepatan dan ketepatan dari masing-masing algoritma. Dari hasil pengujian sistem dapat disimpulkan bahwa algoritma Nazief & Adriani memiliki tingkat keakurasian paling tinggi dengan prosentase 0,1% lebih akurat dibandingkan algoritma Arifin Setiono dan 0,9% lebih akurat dibandingkan dengan algoritma Porter. Begitu juga dalam hal kecepatan, algoritma Nazief & Adriani masih lebih cepat menyelesaikan proses stemming dibandingkan dengan dua algoritma lainnya. Sebagai saran untuk pengembang berikutnya kamus kata dasar diharapkan lebih lengkap dan melakukan pengembangan terhadap morfologi pada algoirtma porter stemmer untuk memperoleh akurasi yang lebih besar.

Item Type: Article
Additional Information: Oppie Rezalina (1210651089)
Uncontrolled Keywords: Stemming, Nazief & Adriani, Porter, Arifin Setiono
Subjects: 000 General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering
Depositing User: Hendri Uut Fahrullah
Date Deposited: 14 Aug 2018 01:33
Last Modified: 14 Aug 2018 01:33
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/550

Actions (login required)

View Item View Item