Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic
DOI:
https://doi.org/10.26623/transformatika.v20i2.5374Keywords:
optimasi, teknik stemming, text preprocessing, 3 periode, media twitterAbstract
Stemming merupakan suatu proses untuk menemukan kata dasar dari sebuah kata. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan tahapan text pre-processing pada data twitter yang menyebutkan topik Presiden 3 Periode , yaitu sebanyak 797 data yang didapatkan dari crawling twitter mulai tanggal 15 April 2022 sampai dengan 30 April 2022, sekaligus melakukan optimasi salah satu teknik stemming terhadap teks berbahasa Indonesia yang memang belum banyak dilakukan. Banyaknya kata yang diolah sebanyak 9401 kata. Optimasi yang dilakukan yaitu dengan memodifikasi kamus bahasa dan menambahkan kata-kata yang dimasukkan dalam stopword sehingga dapat menghasilkan jumlah kata ter-stemming yang semakin meningkat. Sebelum dilakukan optimasi, prosentase keberhasilan stemming mencapai 95,86%, setelah dilakukan optimasi meningkat menjadi 99,93%.References
R. B. S. Putra and E. Utami, Non-formal affixed word stemming in Indonesian language, 2018 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2018, vol. 2018-January, pp. 531 536, 2018, doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350735.
Nasution, Nana Nerina, Sistem Pengumpulan Data Publikasi Ilmiah Menggunakan Web Crawling Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara : 2020.
Oumaima Oueslati, et al., A review of sentiment analysis research in Arabic language, Future Generat. Comput. Syst. (2020), 2020.
Ronal Watrianthos, Samsir, Basyarul Ulya, Junaidi Mustapa Harahap, Deci Irmayani, Firman Edi, Jupriaman, Rizki Kurniawan Rangkuti (2021) , Naives Bayes Algorithm for Twitter Sentiment Analysis, https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1933/1/012019/pdf
Murnawan, M. (2017). Pemanfaatan Analisis Sentimen Untuk Pemeringkatan Popularitas Tujuan Wisata. Jurnal Penelitian Pos dan Informatika, 7(2), 109-120. https://202.89.117.131/index.php/jppi/article/viewFile/070203/99
E. J. Rifano, Abd. C. Fauzan, A. Makhi, E. Nadya, Z. Nasikin, and F. N. Putra, Text Summarization Menggunakan Library Natural Language Toolkit (NLTK) Berbasis Pemrograman Python, ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics, vol. 2, no. 1, pp. 8 17, Apr. 2020, doi: 10.28926/ilkomnika.v2i1.32.
A. Y. Permana and M. M. Effendi, Optimasi Stemming Porter KBBI dan Cross Validation Na ve Bayes untuk Klasifikasi Topik Soal UN Bahasa Indonesia, J. Ilm. Komputasi, vol. 17, no. 4, 2018, doi: 10.32409/jikstik.17.4.2492.
Rezalina, O. (2016). Perbandingan Algoritma Stemming Nazief & Adriani, Porter dan Arifin Setiono untuk Dokumen Teks Bahasa Indonesia (Doctoral Dissertation, Universitas Muhammadiyah Jember).<http://repository.unmuhjember.ac.id/550/1/JURNAL.pdf > (Diakses 13 Mei 2022)
Ningrum, B. C. (2019). Perbandingan Algoritma Stemming untuk Bahasa Indonesia dengan Parameter Akurasi dan Waktu Proses. <https://repositori.usu.ac.id/bitstream/handle/123456789/23008/141401022.pdf?sequence=1&isAllowed=y > (Diakses 13 Mei 2022)
Databoks Katadata. (2022). Pengguna Twitter Indonesia Masuk Daftar Terbanyak di Dunia, Urutan Berapa? https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/03/23/pengguna-twitter-indonesia-masuk-daftar-terbanyak-di-dunia-urutan-berapa
Putra, R. B. S., Utami, E., & Raharjo, S. (2018). Optimalisasi Stemming Kata Berimbuhan Tidak Baku Pada Bahasa Indonesia Dengan Levenshtein Distance. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 3(2), 200-205. http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/download/877/696
Amrullah, A. Z., Anas, A. S., & Hidayat, M. A. J. (2020). Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square. Jurnal Bumigora Information Technology (BITe), 2(1), 40-44. https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/bite/article/download/804/527
Anwar, M. S., Subroto, I. M. I., & Mulyono, S. (2020). Sistem Pencarian E-Journal Menggunakan Metode Stopword Removal dan Stemming Berbasis Android. Prosiding Konstelasi Ilmiah Mahasiswa Unissula (KIMU) Klaster Engineering. http://lppm-unissula.com/jurnal.unissula.ac.id/index.php/kimueng/article/download/8420/3887
Mahendrajaya, R., Buntoro, G. A., & Setyawan, M. B, 2019, Analisis Sentimen Pengguna Gopay Menggunakan Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine. Komputek : Jurnal Teknik Universitas Muhammadiyah Ponorogo, No.2, Vol.3, 52 63. Doi: http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/komputek/article/view/270
Downloads
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
Transformatika is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
