STUDI KOMPARATIF PEMBOBOTAN KATA UNTUK TEMU KEMBALI INFORMASI DOKUMEN BAHASA INDONESIA HAFIZHIA DHIKRUL ANUGRAH

(1)

STUDI KOMPARATIF PEMBOBOTAN KATA

UNTUK TEMU KEMBALI INFORMASI

DOKUMEN BAHASA INDONESIA

HAFIZHIA DHIKRUL ANUGRAH

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013

(2)

STUDI KOMPARATIF PEMBOBOTAN KATA

UNTUK TEMU KEMBALI INFORMASI

DOKUMEN BAHASA INDONESIA

HAFIZHIA DHIKRUL ANUGRAH

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada

Departemen Ilmu Komputer

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013

(3)

One of the classical models of Information Retrieval (IR) systems is the vector space model. Vector in this model represents the weight of terms contained in the documents and queries. A term can be a word, a phrase, or a unit in a document describing the context of the document. Since each term has a different level of importance in the document, weighting is needed. The commonly used weighting method is TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency). Previous research indicates that the distribution of term weighting follow the Poisson distribution, hence a method called RIDF (Residual Inverse Document Frequency) was developed. Other weighting methods by considering the query is called Query Term weighting. Both of the latter methods has not been implemented for documents in Indonesian. This research implements the methods TF-IDF, RIDF and Query Term Weighting on search engine for documents in Indonesian. The result of this research is a search engine with an average precision of 63,9%.

(4)

Menyetujui: Pembimbing

Ir. Julio Adisantoso, M.Kom NIP. 19620714 198601 1 002

Mengetahui:

Ketua Departemen Ilmu Komputer

Dr. Ir. Agus Buono, M.Si, M.Kom NIP. 19660702 199302 1 001

(5)

Manajemen Pembelajaran Pemrograman dapat diselesaikan. Shalawat dan salam penulis sampaikan kepada Nabi Muhammad shallallahu ‘alaihi wassalam beserta keluarga, sahabat dan para pengikutnya yang selalu berpegang teguh kepada Al-Quran dan As-Sunnah.

Penulis menyadari bahwa tugas akhir ini tidak akan terselesaikan tanpa bantuan dari berbagai pihak. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:

1 Ayahanda Yoyo Suwaryo, Ibunda Dedeh Sulastri, serta adik-adik Nuri Dinaliya, Khalifatul Ardy, dan Mohammad Shabry Syukur atas doa, nasihat, semangat, dukungan, dan kasih sayang yang luar biasa kepada penulis.

2 Bapak Ir. Julio Adisantoso, M.Kom selaku dosen pembimbing tugas akhir yang memberikan bimbingan, ide, dukungan, semangat serta kesabaran dalam pengerjaan tugas akhir ini.

3 Bapak Ahmad Ridha, S.Kom, MS dan Bapak Sony H. Wijaya, S.Kom, M.Kom selaku dosen penguji yang telah memberi masukan dan saran pada tugas akhir penulis.

4 Ilman, Ryantie, Tiara, Putra, Pradit, Nanda, Dipo, Dayat, Dani, Catur, dan rekan-rekan seperjuangan di Ilmu Komputer IPB angkatan 45 atas segala kebersamaan, bantuan, dukungan, serta kenangan bagi penulis selama menjalani masa studi. Semoga kita berjumpa kembali kelak sebagai orang-orang sukses.

5 Rekan-rekan satu bimbingan, Rizky Utama Pramudia, Fania Rahmanawati Karimah, Putri Dewi Purnama Sari, Nofel Saputra, Meriska Defriani, Susi Handayani, Meri Marlina, Anita, dan khususnya Alfa Nugraha Pradana yang selalu memberi semangat, bantuan, dan kesetiaannya dalam menemani penulis selama studi di IPB.

6 Para sahabat dan rekan-rekan lainnya, Gina, Mike, Mey, Wuri, Eka, Winda, Encang, Ucha, Ina, Isti, Ojan, Dinie, Aul, Zuma, Depe, Imel, Tika, Ruri, Dila, Aini, Norma, Eja, dan Brud yang telah memberikan bantuan, dukungan, dan semangat dalam mengerjakan skripsi ini.

7 Para peserta seminar yang telah hadir dan memberikan pertanyaan maupun masukan kepada penulis mengenai skripsi ini.

Penulisan tugas akhir ini masih terdapat banyak kekurangan dan kelemahan dalam berbagai hal karena keterbatasan kemampuan penulis. Penulis menerima adanya masukan berupa saran atau kritik yang bersifat membangun. Semoga penelitian ini memberikan manfaat dalam proses perkuliahan baik sekarang maupun di masa mendatang.

Bogor, April 2013

(6)

penulis lulus dari Sekolah Menengah Atas Negeri 47 Jakarta dan diterima di Program Studi Ilmu Komputer Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI). Setelah menyelesaikan Tingkat Persiapan Bersama di IPB pada tahun 2009, penulis diterima sebagai mahasiswa Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Penulis pernah melaksanakan kegiatan Praktik Kerja Lapangan di Pengembangan dan Pemeliharaan Aplikasi (PPA) Bidang Moneter – Bank Indonesia.

(7)

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR TABEL ...viii

DAFTAR GAMBAR ...viii

DAFTAR LAMPIRAN ...viii

PENDAHULUAN ... 1 Latar Belakang ... 1 Tujuan ... 1 Ruang Lingkup ... 1 METODE PENELITIAN ... 1 Koleksi Dokumen... 1 Praproses Dokumen ... 1 Pembobotan TF-IDF ... 2 Pembobotan TF-RIDF ... 2

Pembobotan Query Term Weighting (TF-F1) ... 2

Pemrosesan Kueri... 2

Pemeringkatan Dokumen ... 2

Evaluasi Sistem ... 3

Lingkungan Implementasi ... 3

HASIL DAN PEMBAHASAN... 3

Dokumen Pengujian ... 3

Pemrosesan dokumen ... 4

Pengujian Kinerja Sistem ... 4

SIMPULAN DAN SARAN ... 7

Simpulan ... 7

Saran ... 7

DAFTAR PUSTAKA ... 7

(8)

DAFTAR TABEL

Halaman

1 Relevant dan retrieved documents ... 3

2 Deskripsi Dokumen Uji Pertanian (.txt) ... 3

3 Perbandingan 30 kueri pada sistem ... 6

DAFTAR GAMBAR

Halaman 1 Tahapan pembangunan sistem. ... 1

2 Contoh dokumen pengujian. ... 3

3 Perbandingan asumsi r/R pada pembobotan TF-F1. ... 4

4 Perbandingan pembobotan untuk pembobotan TF-IDF, TF-RIDF, dan TF-F1. ... 5

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman 1 Daftar kueri uji dan dokumen yang relevan ... 9

2 Contoh dokumen koleksi pengujian ... 15

3 Daftar stopword ... 16

4 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-IDF ... 20

5 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-RIDF ... 22

6 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-F1dengan asumsi 0,5 ... 24

7 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-F1 dengan asumsi 0,3 ... 26

8 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-F1 dengan asumsi 0,1 ... 28

9 Antarmuka halaman utama sistem komparatif pembobotan kata ... 30

10 Antarmuka hasil pencarian ... 30

(9)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Seiring dengan perkembangan informasi, masalah telah bergeser dari cara mengakses informasi menjadi memilih informasi yang berguna. Pemilihan atau penemuan kembali informasi ini tidak mungkin dilakukan secara manual karena kumpulan informasi yang sangat besar dan terus bertambah besar. Sistem temu kembali informasi (information retrieval system) merupakan sistem yang digunakan

untuk menemukan informasi yang relevan dengan kebutuhan pengguna secara otomatis berdasarkan query yang diberikan (Mandala dan Setiawan 2002).

Salah satu model sistem temu kembali informasi klasik adalah model ruang vektor (Mandala dan Setiawan, 2002). Vektor dalam model ini merepresentasikan bobot term yang terdapat pada dokumen dan query. Term dapat berupa kata, frasa, atau unit dalam suatu dokumen yang menggambaran konteks dari dokumen tersebut. Karena tiap term memiliki tingkat kepentingan yang berbeda dalam dokumen, maka diperlukan bobot. Metode pembobotan yang umum digunakan ialah TF-IDF (Term Frequency Inverse Document

Frequency).

Pembobotan melibatkan tiga komponen yaitu pembobotan lokal, global, dan normalisasi (Manning et al. 2008). Pembobotan lokal menentukan posisi kata dalam suatu dokumen sedangkan pembobotan global mengitung posisi kata dalam koleksi. Normalisasi mengubah panjang vektor menjadi vektor satuan.

Dalam pembobotan global (IDF), asumsi yang digunakan adalah jika suatu kata mucul hanya dalam beberapa koleksi maka kata itu semakin penting digunakan sebagai penciri. Xia dan Chai (2011) mengungkapkan bahwa sebuah term harus diberi pembobotan yang berbeda. Nanas et al. (2004) menyatakan bahwa pembobotan kata dengan menggunakan log dalam formula IDF menyebar menurut sebaran Poisson sehingga dikembangkan metode

Residual Inverse Document Frequency (RIDF).

Metode pembobotan global lainnya dengan memperhatikan query disebut Query Term

Weighting (F1). Kedua metode terakhir belum

pernah diimplementasikan dalam sistem Temu Kembali Informasi dokumen berbahasa Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini mengimplementasikan metode Residual Inverse

Document Frequency (TF-RIDF) dan Query

Term Weighting (TF-F1) pada mesin pencari

dokumen bahasa Indonesia.

Tujuan

Penelitian ini bertujuan membandingkan metode pembobotan kata TF-IDF, TF-RIDF dan TF-F1 dalam temu kembali informasi dokumen bahasa Indonesia.

Ruang Lingkup

Dokumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah dokumen berbahasa Indonesia dan tidak memperhatikan adanya kesalahan ketik.

METODE PENELITIAN

Penelitian akan dilakukan dalam beberapa tahap yakni: praproses dokumen, pemrosesan kueri, pemeringkatan dokumen, dan evaluasi hasil temu-kembali informasi. Tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar1.

Koleksi Dokumen

Dokumen yang digunakan sebagai dokumen pengujian adalah korpus yang tersedia di lab Temu Kembali Informasi hasil penelitian Adisantoso & Ridha (2004). Dokumen tersebut merupakan dokumen pertanian yang berjumlah 1000 dokumen dan kueri uji berjumlah 30 kueri dengan daftar dokumen yang relevan (Lampiran 1).

Praproses Dokumen

Tahapan penelitian dimulai dengan melakukan indexing terhadap dokumen di dalam sebuah korpus. Terdapat tiga tahapan praproses yang digunakan pada penelitian, yaitu:

1 Tokenisasi, adalah suatu proses pemisahan (parsing) kalimat ke dalam unit-unit yang lebih kecil yang disebut token. Hal ini dilakukan dengan cara menghapus semua karakter dalam tanda Gambar 1 Tahapan pembangunan sistem.

(10)

baca yang terdapat pada dokumen dan mengubah kata menjadi lowercase. 2 Pembuangan stopword. Stopword adalah

kata-kata umum yang biasanya muncul dalam jumlah yang besar dan dianggap tidak memiliki makna (Manning et al. 2008).

3 Pembobotan menggunakan metode TF-IDF, TF-RTF-IDF, dan TF-F1.

Pembobotan TF-IDF

Diketahui tft,d adalah frekuensi kemunculan suatu term t pada dokumen d dan dft adalah banyaknya dokumen di dalam korpus yang mengandung kata tertentu (Manning et al. 2008). Pembobotan TF-IDF memberikan bobot pada term t dalam dokumen d dengan nilai:

dengan

, dan N adalah jumlah dokumen dalam koleksi.

Pembobotan TF-RIDF

Nanas et al. (2004) mengungkapkan RIDF merupakan variasi dari IDF yang memberikan bobot untuk term berdasarkan selisih logaritme terhadap IDF sebelumnya. RIDF memakai model Poisson:

( )

dengan Y = 0,1,2,3, …, dan adalah nilai tengah sebaran Poisson.

Peluang banyaknya peubah acak Y dalam periode waktu t diberikan oleh :

( )

………. (1) dengan ⁄ dengan adalah frekuensi kumulatif kata t dalam koleksi. Persamaan (1) digunakan untuk menghitung peluang peubah acak Y. Dengan demikian nilai RIDF kata t adalah

( ) ( ( )) Pembobotan Query Term Weighting (TF-F1)

Robertson dan Sparck (1976) mengusulkan perhitungan F1 sebagai solusi untuk penyusunan kemungkinan pembobotan dalam mencari term, yaitu

⁄

dengan r adalah jumlah dokumen yang ditentukan pengguna yang berisi istilah, R adalah jumlah dokumen yang ditentukan pengguna, n adalah jumlah dokumen dalam koleksi yang mengandung istilah, dan N adalah

jumlah dokumen dalam koleksi. Karena r dan R tidak diketahui berapa jumlah dokumen yang ditentukan oleh pengguna sehingga pada penelitian ini r/R diuji dengan tiga nilai asumsi yaitu 0.1, 0.3, dan 0.5.

Pemrosesan Kueri

Pemrosesan kueri meliputi tokenisasi, pembuangan stopword, dan proses penghitungan pembobotan. Kueri yang dimasukkan akan dilakukan indexing kueri yang dilakukan secara online sehingga diperoleh

array kueri yang dapat digunakan dalam proses

perhitungan ukuran kesamaan.

Pemeringkatan Dokumen

Hasil pembobotan yang diperoleh pada pengindeksan korpus secara offline dengan pengindeksan kueri secara online kemudian diperiksa kesamaan dokumen menggunakan ukuran kemiripan kosinus (Cosine Similarity).

Ukuran kesamaan kosinus (cosine

similarity) adalah sebuah model matematika

yang digunakan untuk menghitung kesamaan antara kueri dan dokumen (Manning et al. 2008). Dokumen dan kueri dengan kata penciri digambarkan sebagai model vektor sehingga dapat dihitung kesamaannya (Salton 1989). Misalkan

Q



(

w

q1

,

w

q2

,



,

w

qt

)

adalah vektor kueri dan

D

_i



(

w

_i₁

,

w

_i₂

,



,

w

_it

)

adalah vektor dokumen dengan wqj dan wij

sebagai bobot istilah t dalam kueri Q dan dokumen Di. Koefisien kesamaan antara kueri

dan dokumen dapat diperoleh dengan rumus

inner product:

( , i)= ∑ w j .wij =1

Namun demikian, dokumen yang lebih panjang dengan lebih banyak kata penciri memiliki kemungkinan nilai kemiripan yang lebih besar dengan kueri tertentu dibandingkan dokumen-dokumen yang lebih pendek sehingga vektor dokumen perlu dinormalisasi. Ukuran kesamaan antara kueri Q dan dokumen Di menjadi: ( , i)= ∑ w j .wij √∑ w j 2 √∑ wij 2….…(2) Formula (2) ini merepresentasikan sudut kosinus antara vektor kueri dan vektor dokumen sebagai vektor-vektor dalam ruang t dimensi, dengan t sebagai jumlah istilah unik dalam sistem (Salton 1989). Dilihat dari hasil kemiripan cosine, semakin tinggi nilai

(11)

<DOC>

<DOCNO>balaipenelitian000000-001</DOCNO>

<TITLE>PRODUKTIVITAS SOM JAWA (Tal nu pan cula u Gaer n.)…

</TITLE>

<AUTHOR>Ireng Darwati Ireng Darwati, Mono Rahardjo, dan Rosita SMD </AUTHOR>

<TEXT>

<P>Som Jawa merupakan tanaman yang menghasilkan umbi. Untuk….</P>

</TEXT> pembobotannya menunjukkan bahwa dokumen

tersebut memiliki tingkat kemiripan yang besar dari kueri yang diinputkan.

Evaluasi Sistem

Dua ukuran utama keefektifan penemu kembalian yang telah digunakan sejak lama adalah recall dan precision (Salton 1989).

Recall adalah perbandingan jumlah materi

relevan yang ditemukembalikan terhadap jumlah materi yang relevan, sedangkan

precision adalah perbandingan jumlah materi

relevan yang ditemukembalikan terhadap jumlah materi yang ditemukembalikan.

Tabel 1 Relevant dan retrieved documents

Berdasarkan Tabel 1, recall (R) dan

precision (P) dapat dinyatakan sebagai persamaan

= t

t dan = t

t n….…(3) Average precision (AVP) dihitung berdasarkan 11 standard recall levels, yaitu 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 100% dengan menggunakan interpolasi maksimum (Baeza-Yates & Ribeiro-Neto 1999).

Lingkungan Implementasi

Lingkungan implementasi yang digunakan adalah sebagai berikut:

Perangkat lunak:

• Microsoft Windows 7 Professional sebagai sistem operasi

• PHP sebagai bahasa pemrograman • Netbeans IDE 7.0 sebagai IDE untuk

pembangunan sistem

• Xampp Server Apache version 2.5.8 sebagai server web

• Notepad++

• Microsoft Office 2010 sebagai aplikasi yang digunakan untuk melakukan perhitungan dalam evaluasi

Perangkat Keras:

• Processor Intel Core 2 Duo 2.53 GHz

• RAM 4 GB • Harddisk 320 GB

HASIL DAN PEMBAHASAN

Dokumen Pengujian

Penelitian ini menggunakan 1000 dokumen pertanian yang berasal dari Laboratorium Temu Kembali Departemen Ilmu Komputer IPB. Deskripsi dokumen uji yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.

Tabel 2 Deskripsi Dokumen Uji Pertanian (.txt)

Koleksi ini dibuat sesuai struktur tag XML pada masing-masing dokumen. Contoh dokumen pengujian yang digunakan dapat dilihat pada Lampiran 2.

Tag XML yang digunakan dalam koleksi

dokumen pertanian adalah

 <DOC></DOC> mewakili keseluruhan dokumen. Di dalamnya terdapat tag lain yang mendeskripsikan isi dokumen secara lebih jelas.

 <DOCNO></DOCNO> mewakili ID dokumen. ID yang dipakai merupakan kombinasi nama sumber berita, tanggal berita, dan urutan berita pada tanggal yang sama.

 <TITLE></TITLE> mewakili judul dokumen.

 <AUTHOR></AUTHOR> menunjukkan penulis dari berita tersebut.

 <TEXT></TEXT> mewakili isi dokumen. Jumlah kueri uji yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah 30 kueri uji dokumen pertanian yang berasal dari Laboratorium Temu Kembali (Lampiran 1).

Relevant Non Relevant

Retrieved true positive (tp) false positive (fp) Non

retrieved

false negative

(fn) true negative (tn)

Dokumen Bytes

Ukuran rata-rata dokumen 4139 Ukuran seluruh dokumen 4050443 Ukuran dokumen terbesar 52759 Ukuran dokumen terkecil 444

(12)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 P rec is io n Recall Tf-F1 0.5 Tf-F1 0.1 Tf-F1 0.3 Pemrosesan dokumen

Pemrosesan dokumen dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu: tokenisasi, pembuangan

stopword, dan pembobotan. Tahap tokenisasi

dilakukan dengan pembacaan karakter per karakter. Tujuannya untuk membedakan karakter-karakter yang bersifat separator. Separator yang dihilangkan yaitu: karakter pemisah indeks istilah (whitespace), karakter angka, titik, koma, dan karakter lainnya yang dianggap kurang representasif dalam mencirikan suatu dokumen.

Tahap pembuangan stopword dilakukan setelah hasil tokenisasi dokumen didapatkan. Hasil tokenisasi dibandingkan dengan

stopword. Jika token berada di dalam stopword,

token tersebut harus dihilangkan. Pembuangan juga dilakukan untuk token yang terdiri atas dua kata karena token tersebut kurang representatif dalam mencirikan suatu dokumen. Daftar

stopword yang digunakan dalam penelitian ini

diperoleh dari Herdi (2010) dan dicantumkan pada Lampiran 3. Hasil dari tahap ini akan digunakan sebagai input pada tahap selanjutnya yaitu pembobotan.

Tahap pembobotan dilakukan secara offline dengan menggunakan TF-IDF, TF-RIDF, dan TF-FI. Untuk semua term pada masing-masing dokumen dihitung bobotnya untuk kemudian digunakan dalam proses temu kembali informasi. Hasil pembobotan tersebut disimpan ke dalam file teks sehingga dapat digunakan pada proses temu kembali.

Pengujian Kinerja Sistem

Proses evaluasi dalam penelitian ini dilakukan pada koleksi dokumen pertanian. Proses evaluasi pada koleksi dokumen pertanian menggunakan 30 kueri uji yang terdapat pada Laboratorium Information Retrieval.

Pencarian dengan kueri uji ini dilakukan dengan melakukan pengukuran recall-precision dari sistem. Perhitungan recall dan precision menggunakan persamaan (3). Hasil dari evaluasi recall precision masing-masing kueri diinterpolasi maksimum untuk mencari nilai

average precision (AVP) dan digambarkan

dalam bentuk grafik serta tabel (Gambar 3 dan 4).

Pada tahap evaluasi penelitian ini, dilakukan beberapa perbandingan hasil temu kembali pada kueri uji berdasarkan metode pembobotan TF-IDF, TF-RIDF dan TF-F1. Kueri yang digunakan untuk evaluasi memiliki panjang dua sampai empat kata. Jumlah kueri yang memunyai panjang kueri dua kata sebanyak 17 kueri, untuk panjang kueri tiga kata sebanyak 9 kueri, dan untuk panjang kueri empat kata sebanyak 4 kueri. Tabel 3 merupakan hasil perbandingan dari 30 kueri yang dimasukkan ke sistem komparatif pembobotan kata.

Pada pembobotan TF-FI diggunakan tiga asumsi untuk r/R yaitu 0.1, 0.3, dan 0.5. Nilai AVP TF-F1 dengan asumsi 0.5 memiliki nilai akurasi paling besar dibandingkan yang lainnya, yaitu 63.9% sehingga penelitian ini menggunakan asumsi 0.5 pada pembobotan TF-F1. Perbandingan nilai AVP dengan asumsi 0.1, 0.3, dan 0.5 pada pembobotan TF-F1 dapat dilihat pada Gambar 3.

Dibandingkan dengan metode pembobotan lainnya, nilai AVP TF-F1 paling besar. Perbandingan nilai AVP dari pembobotan TF-IDF, TF-RIDF dan TF-F1 dapat dilihat pada Gambar 4. Pada Lampiran 4, 5, 6, 7, dan 8 dapat dilihat nilai AVP pada masing-masing kueri pada pengujian pembobotan IDF, TF-RIDF, TF-F1 dengan asumsi 0.1, 0.3, dan 0.5.

(13)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 P rec is io n Recall TfIdf TfRidf Tf-F1

(14)

Tabel 3 Perbandingan 30 kueri pada sistem

Kueri TF-IDF TF-RIDF TF-F1

0,1 TF-F1 0,3 TF-F1 0,5 Bencana Kekeringan _0.822 _0.877 _0.780 _0.838 _0.879

Dukungan Pemerintah Pada Pertanian _0.250 _0.215 0. 514 0.468 _0.469

Flu Burung _0.938 _0.938 0.923 0.925 _0.936

Gabah Kering Giling _0.549 _0.572 0.557 0.613 _0.593

Gagal Panen _0.515 _0.632 0.879 0.770 _0.758

Impor Beras Indonesia _0.742 _0.901 0.903 0.889 _0.903

Industri Gula _0.672 _0.754 0.717 0.712 _0.733

Institut Pertanian Bogor _0.635 _0.580 0.655 0.691 _0.698

Kelangkaan Pupuk _0.815 _0.854 0.871 0.869 _0.838

Kelompok Masyarakat Tani _0.398 _0.398 0.540 0.543 _0.540

Laboratorium Pertanian _0.550 _0.240 0.671 0.649 _0.642

Musim Panen _0.473 _0.604 0.523 0.523 _0.587

Pembangunan Untuk Sektor Pertanian _0.482 _0.637 0.602 0.597 _0.602 Penerapan Bioteknologi Di Indonesia _0.275 _0.500 0.563 0.552 _0.541 Penerapan Teknologi Pertanian _0.496 _0.412 0.483 0.653 _0.692

Penyakit Hewan Ternak _0.333 _0.373 0.511 0.419 _0.422

Penyuluhan Pertanian _0.539 _0.286 0.765 0.789 _0.778

Perdagangan Hasil Pertanian _0.195 _0.303 0.214 0.214 _0.214

Sistem Pertanian Organik _0.681 _0.737 0.686 0.729 _0.745

Petani Tebu _0.431 _0.412 0.717 0.698 _0.690

Peternak Ayam _0.896 _0.921 0.923 0.923 _0.925

Produk Usaha Peternakan Rakyat _0.314 _0.497 0.370 0.370 _0.439

Pupuk Organik _0.383 _0.509 0.458 0.496 _0.483 Riset Pertanian _0.322 _0.318 0.659 0.646 _0.659 Swasembada Pangan _0.369 _0.353 0.703 0.734 _0.607 Tadah Hujan _0.450 _0.442 0.852 0.572 _0.527 Tanaman Obat _0.527 _0.723 0.747 0.726 _0.747 Tanaman Pangan _0.270 _0.281 0.274 0.274 _0.274

Upaya Peningkatan Pendapatan Petani _0.198 _0.218 0.382 0.405 _0.382

Harga Komoditas Pertanian _0.785 _0.671 0.382 0.595 _0.864

(15)

Berdasarkan Tabel 3, panjang kueri dua kata mempunyai hasil yang paling optimal untuk menaikkan temu kembali, karena semakin panjang kueri yang diberikan maka dokumen yang di-retrieve semakin tidak relevan. Sistem pembobotan berdasarkan pembobotan TF-F1 memiliki hasil yang lebih baik dari TF-IDF dan TF-RIDF. Namun, terdapat beberapa kueri dari sistem TF-IDF dan TF-RIDF yang memiliki nilai yang lebih baik dari TF-F1. Sebagai contoh kueri tersebut adalah ‘flu burung’.

Hal tersebut disebabkan oleh jumlah kata pada gugus jawaban dari kueri sedikit. Jumlah kata yang sedikit berakibat pada sedikitnya jumlah paragraf pada dokumen dan mengakibatkan kata penciri pada dokumen tidak tersebar. Pada penelitian ini, penciri yang tidak tersebar menyebabkan penciri dokumen mendapatkan bobot yang kecil dan kinerja sistem menurun. Antarmuka sistem komparatif pembobotan kata ini dapat dilihat pada Lampiran 9, 10, dan 11.

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa sistem komparatif pembobotan kata berhasil menerapkan metode pembobotan IDF, TF-RIDF, dan TF-F1. Nilai AVP dari hasil pembobotan TF-F1 lebih besar dibandingkan pembobotan TF-IDF dan TF-RIDF untuk 1000 dokumen pertanian, yaitu 63.9% untuk TF-F1, 54.2% untuk TF-RIDF, dan 51% untuk TF-IDF.

Saran

Beberapa hal yang perlu dikembangkan dalam penelitian ini:

1 Perlu menggunakan metode pembobotan yang lebih beragam untuk melihat berbagai perbandingan dari metode pembobotan pada sistem temu kembali informasi.

2 Perlu adanya pemilihan fitur sehingga hanya token tertentu yang dipilih untuk proses perhitungan.

DAFTAR PUSTAKA

Adisantoso J, Ridha A. 2004. Corpus Dokumen Teks Bahasa Indonesia untuk Pengujian Efektifitas Temu Kembali Informasi. Laporan Akhir Hibah Penelitian SP4, Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB, Bogor.

Baeza-Yates R, Ribeiro-Neto B. 1999. Modern

Information Retrieval. Harlow (UK): Addison Wesley.

Herdi H. 2010. Pembobotan dalam proses pengindeksan dokumen bahasa Indonesia menggunakan framework Indri [Skripsi]. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Mandala R, Setiawan H. 2002. Peningkatan Performansi Sistem Temu Kembali Informasi dengan Perluasan Query secara Otomatis. Bandung, Indonesia: Institut Teknologi Bandung.

Manning CD, Raghavan P, Schutze H. 2008.

Introduction to Information Retrieval.

Cambridge: Cambridge University Press. Nanas N, Uren V, Roeck AD. 2004. A

Comparative Study of Term Weighting Methods for Information Filtering. Milton

Keynes (UK): The Open University Knowledge Media Institute Milton Keynes. Robertson SE, Sparck JK. 1976. Relevance

weighting of search term. Journal of the

American Society for Information Science

27:129-146.

Salton G. 1989. Automatic Text Processing: The

Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer. Boston:

Addison-Wesley.

Xia T, Chai Y. 2011. An Improvement to TF-IDF: Term Distribution based Term Weight Algorithm. Journal of Software 6(3):413-420.

(16)

(17)

Lampiran 1 Daftar kueri uji dan dokumen yang relevan

Kueri Gugus Jawaban

Bencana kekeringan

gatra070203, gatra161002, gatra210704, gatra301002, indosiar010903, indosiar170603, indosiar220503, indosiar260803-003, indosiar310504, kompas210504, kompas250803, mediaindonesia050604-001, mediaindonesia110703, mediaindonesia160603, mediaindonesia240503, mediaindonesia260803, mediaindonesia270803, mediaindonesia310503, pikiranrakyat020704, republika030903-001, republika030903-002, republika070604-001, republika090804-01, republika120804-01, republika120804-04, republika130804-02, republika200603, republika210704-004, republika250604, republika270503, republika270704-002, situshijau181103-001, suarakarya000000-002-01, suarakarya000000-021, suaramerdeka130602, suaramerdeka190903, suarapembaruan150903, suarapembaruan180303, suarapembaruan260703-002.

Dukungan pemerintah pada pertanian

indosiar070504, jurnal000000-026, kompas030401, kompas050303, kompas060503, kompas071100, kompas150201, kompas200802, kompas300402, mediaindonesia130204, mediaindonesia220303, pembaruan110903, poskota040804, republika100903, republika180303, republika210902, republika230903, republika251102-001, republika251102-002, republika300604-001, situshijau150504-002, situshijau190303-002, situshijau200103-002, situshijau201003-001, situshijau281003-002, suarakarya000000-028, suaramerdeka130902, wartapenelitian000000-002, wartapenelitian000000-007. Flu burung gatra220604, gatra270104-001, gatra270104-002, gatra300104, indosiar020304,

indosiar240204, mediaindonesia090204, mediaindonesia140704, mediaindonesia200204, republika090604, republika120704-005, republika190504-001, republika190604-005, republika210504-001, republika290704-002, situshijau280404-004, suarakarya000000-001, suarakarya000000-008, suarakarya000000-014, suaramerdeka160204, suaramerdeka200104.

Gabah kering giling

indosiar180603, indosiar240703, indosiar300304, kompas 170402, kompas030502-001, kompas160704, kompas170903, mediaindonesia250304, pikiranrakyat300604, republika040303, republika060804-003, republika100704-003, republika100804, republika120804-01, republika180504-002, republika210704-001, republika230704-001, republika231202-001, republika231202-002, republika290604-003, republika290604-007, situshijau281003-004, suarakarya000000-007, suaramerdeka090104.

Gagal panen gatra070203, gatra190802, gatra190902-02, gatra301002, indosiar010504, indosiar031203, indosiar040903, indosiar050704-002, indosiar070504, indosiar130504, indosiar140204, indosiar160304, indosiar170603, indosiar180304, indosiar240703, indosiar260803-001, indosiar260803-003, kompas030704, kompas031003, kompas170504, mediaindonesia030603, mediaindonesia050604-001, mediaindonesia110703, mediaindonesia140203, mediaindonesia160603, mediaindonesia240503, mediaindonesia310503, republika030903-002, republika060804-001, republika080703, republika090804-01, republika120804-04, republika130704-001, republika130804-02, republika200603, republika230704-005, republika260604-003, situshijau091203-002, situshijau100603-003, situshijau110303-002, situshijau280404-002, suarakarya000000-002-02, suarakarya000000-011, suaramerdeka120104, suaramerdeka130602, suarapembaruan120104, suarapembaruan260703-001, suarapembaruan260703-002.

(18)

Lanjutan

Impor beras Indonesia

gatra180103, gatra220802, indosiar180603, indosiar180703, indosiar200304, indosiar300703-002, kompas 170402, kompas 170402, kompas050602, kompas101002, kompas101004, kompas160704, kompas180504, kompas270401, kompas270502-002, kompas310702, mediaindonesia050104, mediaindonesia060803, mediaindonesia100203, mediaindonesia131003, mediaindonesia160603, mediaindonesia250304, republika020604-001, republika060804-001, republika090902, republika100703, republika100704-003, republika180504-002, republika210704-001, republika230704-001, republika231202-001, republika231202-002, republika240604-001, republika300704-002, situshijau281003-004, suarakarya000000-007, suarakarya000000-023, suaramerdeka120104, suaramerdeka130104, suaramerdeka170602-001, suaramerdeka270601, suarapembaruan100903, suarapembaruan110903

Industri gula gatra200103, kompas031003, kompas250901, mediaindonesia120604-002, pikiranrakyat300704-002, republika010704-003, republika020804, republika090902, republika100902, republika220604-002, republika280704-002, republika301002, situshijau210103-001, suarakarya000000-001-01, suarakarya000000-007, suarakarya000000-028, suaramerdeka130902, suarapembaruan100903, suarapembaruan220403

Institut pertanian bogor

gatra020804, gatra180304, gatra180702, gatra220704, gatra290903, gatra300404, kompas100399, kompas111099, kompas121099, kompas150304-001, kompas200704, kompas200799, kompas230704, mediaindonesia080704, mediaindonesia090704, mediaindonesia101003, mediaindonesia290903-002, republika010704-001, republika061003, republika070604-002, republika100604-002, republika100704-002, republika110604-002, republika140704-002, republika160604-002, republika170604-001, republika180303, republika180604, republika190604-001, republika190604-002, republika211002, republika220604-001, republika230704-08, situshijau070503, situshijau101103-004, situshijau281003-003, suarakarya000000-005, suarakarya000000-010, suarapembaruan150903, suarapembaruan260703-001

Kelangkaan pupuk

indosiar010704, indosiar060204, indosiar190504-001, indosiar200104, indosiar260504, indosiar290604, kompas210504, kompas300502-001, pikiranrakyat010504-003, republika050604, republika160604-001, suarakarya000000-001-02, suarakarya000000-002, suarakarya000000-006, suarakarya000000-026, suarakarya000000-029, suarakarya000000-030, suarakarya000000-032, suarakarya000000-038, suaramerdeka161101

Kelompok masyarakat tani

bitraindonesia000000-001, indosiar021203-002, jurnal000000-017, kompas180502, kompas211103, kompas250901, kompas260304, kompas260902, kompas270203-002, kompas270502-002, kompas300502-001, replubika110804, republika030304, republika110604-004, republika131203-001, republika140703, republika151202, republika180303, republika270704-001, republika280703, republika300704-001, situshijau070503, situshijau120303-003, situshijau130303-001, situshijau190303-002, situshijau200103-002, situshijau281003-004, suarakarya000000-001-02, suarakarya000000-037, suaramerdeka260902, suarapembaruan090202, suarapembaruan130103

Laboratorium pertanian

balaipenelitian000000-010, gatra100203, indobic130504-002, indosiar010704, jurnal000000-027, kompas220801, kompas241203, kompas300502-002, mediaindonesia290903-002, republika050804-007, republika120704-005, republika230704-004, republika300604-002, situshijau040603, situshijau051103-02, situshijau100603-001, situshijau140503-001-01, situshijau150403-002, situshijau180603-003, suarakarya000000-003, suaramerdeka031101

(19)

Lanjutan

Musim panen gatra190902-02, gatra230103-001, gatra240203, indosiar010504, indosiar021203-002, indosiar060204, indosiar071103, indosiar110304, indosiar240604, indosiar300304, kompas030502-001, kompas041103, kompas220901-001, kompas240103, kompas300502-001, mediaindonesia131203-001, mediaindonesia230604, pikiranrakyat240404, pikiranrakyat300604, poskota261202, 001, republika060804-003, republika100704-003, republika151202, republika171102, republika240604-005, republika290604-007, republika300704-002, situshijau000000-001, situshijau040603, situshijau080503-004, situshijau250403-004, situshijau270503-002, situshijau280404-002, suarakarya000000-007, suarakarya000000-023, suarakarya000000-028, suaramerdeka120104, suaramerdeka290901, suarapembaruan031002

Pembangunan untuk sektor pertanian

gatra180304, jurnal000000-002, kompas020803, kompas031003, kompas060203, kompas060503, kompas100399, kompas101004, kompas110201, kompas111099, kompas121099, kompas150304-002, kompas190802, kompas191099, kompas200799, kompas210502, kompas220901-002, kompas230603, kompas240803, kompas260203, kompas270204, kompas280602, kompas290404, mediaindonesia050604-002, mediaindonesia060903, mediaindonesia090903, mediaindonesia160903, pembaruan110903, poskota110703, republika060903, republika070104, republika080703, republika100804, republika100903, republika101203, republika110604-002, republika131203-001, republika150604-003, republika150903, republika190803, republika251002-003, republika290704-003, republika300604-001, situshijau091203-002, situshijau280203, suarapembaruan140303

Penerapan bioteknologi di indonesia

jurnal000000-018, kompas121099, puslitbang000000-001, republika220604-003, republika290704-002, situshijau000000-002, situshijau030603-001, situshijau040603, situshijau050703-001, situshijau070103-001, situshijau070103-002, situshijau070103-003, situshijau100603-002, situshijau100603-003, situshijau110303-002, situshijau130103-001, situshijau130503-001, situshijau130503-002, situshijau140103-002, situshijau140103-003, situshijau140503-001-01, situshijau140903-001, situshijau150403-001, situshijau150403-002, situshijau160103, situshijau180603-003, situshijau180803-003, situshijau200103-001, situshijau210103-003, situshijau210503-001, situshijau270303-004, situshijau270503-002, situshijau270703-005, situshijau300403, situshijau310303, situshijau310303-No, suarakarya000000-001-02, suarakarya000000-014, suarapembaruan020603, suarapembaruan020603-No, suarapembaruan151102, wartapenelitian000000-009 harga komoditas pertanian indosiar071103,indosiar180603,indosiar221003,indosiar240604,indosiar300304 ,jurnal000000-022,jurnal000000-027,kompas 170402,kompas030502-001,kompas030502-002,kompas080702,kompas100399,kompas101004, kompas111099,kompas140802,kompas160304,kompas170104,kompas171002, kompas180502,kompas180504,kompas230603,kompas250901,kompas270203-001,kompas270401,kompas270502-001,kompas280602,kompas311203, mediaindonesia060803,mediaindonesia310503,pikiranrakyat240404, pikiranrakyat300604,poskota000000-002,poskota000000-003,republika030804-002,republika060503,republika060804-001,republika060804-003, republika061102,republika090902,republika140704-004,situshijau050703-002, situshijau070503,situshijau130203-002,situshijau240203-002,situshijau280203, situshijau280404-001,situshijau280404-002,situshijau280404-003, suarakarya000000-002-02,suarakarya000000-021,suaramerdeka170602-001, suaramerdeka290802,suaramerdeka311003,suarapembaruan100903, suarapembaruan220403,trubus000004,wartapenelitian000000-002

(20)

Kueri Gugus Jawaban Penerapan teknologi

pertanian

indosiar250204-001, 001, 011, jurnal000000-013, jurnal000000-017, jurnal000000-024, kompas121099, kompas251003, kompas290402, mediaindonesia170403, republika050903, republika131203-001, republika140604-001, republika180504-001, republika201102, republika220604-003, republika230704-08, republika260803, situshijau030603-001, situshijau080103, situshijau100603-003, situshijau140103-002, situshijau140903-001, situshijau140903-003, situshijau180603-003, situshijau180803-002, situshijau181103-002, situshijau270303-004, situshijau270503-002, situshijau270703-005, situshijau281003-003, situshijau290503-003, suarakarya000000-034, suarapembaruan020603-No, suarapembaruan060602, suarapembaruan160702, wartapenelitian000000-003, wartapenelitian000000-007, wartapenelitian000000-009

Penyakit hewan ternak gatra270104-002, gatra270104-003, gatra300104, mediaindonesia090204, republika150103, republika160704-003, republika260704-004, republika300604-002, suarakarya000000-004, suarakarya000000-008, suarakarya000000-014, suarakarya000000-017, suaramerdeka260302-01 Penyuluhan pertanian bitraindonesia000000-001, gatra190902-02, indosiar310504,

jurnal000000-005, jurnal000000-014, kompas050802, kompas130699, kompas170104, kompas200503-002, mediaindonesia160603, poskota110703, republika030903-002, republika050804-001, republika061003, republika171003, republika180303, republika200203, republika210504-001, republika220604-003, republika260604-003, republika300604-003, situshijau201003-002, situshijau230103-001, situshijau270703-001, suaramerdeka271102, wartapenelitian000000-002, wartapenelitian000000-007

Perdagangan hasil pertanian

gatra011102, indosiar070204, indosiar201103, jurnal000000-002, jurnal000000-027, kompas031003, kompas041102, kompas101002, kompas140802, kompas160304, kompas270401, kompas270502-001, kompas271103, kompas311203, mediaindonesia030104, mediaindonesia101003, mediaindonesia150903, mediaindonesia170303, republika020604-001, republika041102, republika281202, situshijau130303-001, situshijau191103, situshijau240203-002, suarakarya000000-013, suaramerdeka120104, suaramerdeka270601, suarapembaruan080903-001, suarapembaruan080903-002, wartapenelitian000000-006

Sistem pertanian organik indosiar250204-002, jurnal000000-017, kompas010499, kompas030502-002, kompas050802, kompas081203, kompas181099, kompas221001, kompas241203, kompas260304, kompas270502-002, kompas300502-001, republika131203-001, republika150303, republika180303, situshijau070503, situshijau091203-001, situshijau091203-004, situshijau290503-003, suarakarya000000-001-02, suarapembaruan000000-002, suarapembaruan090202, suarapembaruan110702-01, suarapembaruan160702

Petani tebu indosiar190504-002, indosiar290604, kompas031003, kompas250901, kompas310702, republika010704-003, republika020804, republika100902, republika140704-004, republika150604-002, republika200704-001, republika220604-002, republika280704-002, republika310704-001, situshijau280203, suarakarya000000-007, suarakarya000000-028, suaramerdeka130902, suarapembaruan100903, suarapembaruan220403

(21)

Lanjutan

Peternak ayam gatra270104-001, gatra270104-002, gatra300104, indosiar020304, indosiar161203, indosiar240204, jurnal000000-009, kompas051103, kompas120101, mediaindonesia090204, republika061003, republika100604-002, republika190504-001, republika210504-001, situshijau280404-004, suarakarya000000-001, suarakarya000000-008, suarakarya000000-014, suarakarya000000-017, suarapembaruan220802 Produk usaha peternakan

rakyat

jurnal000000-003, kompas120101, kompas150201, mediaindonesia010304, mediaindonesia090204, republika100604-002, republika150303, republika170704-007, republika210504-001, republika220704-003, republika260604-001, republika290704-002, republika300604-002, situshijau190303-001, suarakarya000000-001, suarakarya000000-008, suarakarya000000-013, suarakarya000000-014, suarapembaruan151102

Pupuk organik balaipenelitian000000-001, kompas270502-002, kompas280502, kompas300502-001, republika050804-007, republika190104, republika201102, republika270604, situshijau091203-004, situshijau140103-001, suarakarya000000-001-02, suarakarya000000-037, suaramerdeka031101, suaramerdeka170602-002, suarapembaruan090202,

suarapembaruan130103, suarapembaruan160702,

suarapembaruan220802, wartapenelitian000000-002, wartapenelitian000000-008

Riset pertanian balaipenelitian000000-012, gatra270104-002, indobic130504-001, 008, 015, 018, jurnal000000-019, jurnal000000-026, kompas010499, kompas170104, kompas221003, kompas230603, mediaindonesia131003, puslitbang000000-001, republika030903-002, republika070604-002, republika100704-002, republika140104, republika170604-001, republika190604-001, republika190604-002, republika210704-001, republika210704-003, republika220604-003, republika241203, republika260803, republika280703, republika300604-003, situshijau040603, situshijau070503, situshijau080503-001, situshijau091203-003, situshijau101103-004, situshijau130103-001, situshijau130503-002, situshijau140103-002, situshijau140903-001, situshijau140903-003, situshijau150403-002, situshijau180803-002, situshijau181103-002, situshijau200103-001, situshijau200103-001-No, situshijau201003-002, situshijau210103-003, situshijau210503-001, situshijau250203, situshijau270303-004, situshijau290503-001, situshijau300403, situshijau310303, suarakarya000000-001-02, suarakarya000000-010, suarakarya000000-019, suarakarya000000-027, suarakarya000000-034, suarakarya000000-037, suaramerdeka270601, suarapembaruan000000-002, suarapembaruan020603, suarapembaruan060602, suarapembaruan110702, suarapembaruan110702-01,

suarapembaruan151102, suarapembaruan160702,

suarapembaruan241003, suarapembaruan290802-001, wartapenelitian000000-007, wartapenelitian000000-009

(22)

Lanjutan

Swasembada pangan indosiar021203-002, kompas060503, kompas100901, kompas110201, kompas150304-002, kompas170104, kompas230603, kompas230899, kompas270203-001, kompas270401, kompas270502-002, mediaindonesia160603, republika030304, republika060503, republika061003, republika080703, republika100704-005, republika220604-003, republika220604-003, republika230902-001, republika230902-002, republika231202-001, republika231202-002, 001-02, 002-02, suarakarya000000-016, suarakarya000000-021, suaramerdeka170602-001, suarapembaruan110903, suarapembaruan221102

Tadah hujan gatra210704, gatra301002, indosiar260803-001, indosiar310504, jurnal000000-001, kompas270502-002, mediaindonesia160603, mediaindonesia310503, republika090804-01, republika210704-004, republika230704-005, republika240604-005, republika290604-007, suarakarya000000-001-02, suarakarya000000-030, suaramerdeka130602, suarapembaruan260703-002, wartapenelitian000000-004

Tanaman obat balaipenelitian000000-008, balaipenelitian000000-009, indobic120504, indosiar010704, indosiar260803-002, republika020604-003, republika030804-002, republika270604, republika290604-001, situshijau030203-001, situshijau041203, situshijau060503, situshijau070103-004, situshijau070103-005, situshijau100603-002, situshijau101103-003, situshijau120303-004, situshijau130103-002, situshijau130503-001, situshijau140103-003, situshijau140903-004, situshijau180203-001, situshijau180203-002, situshijau201003-002, situshijau270303-001, situshijau270303-003, situshijau270503-002, situshijau270703-002, situshijau290503-001

Tanaman pangan bitraindonesia000000-001, indosiar021203-001, indosiar030304, indosiar050704-002, indosiar130104, indosiar130504, indosiar160304, indosiar180304, indosiar310504, kompas020603, kompas120102, kompas120702, kompas171002, kompas180701, kompas240302, kompas260203, kompas311203, mediaindonesia030104, mediaindonesia160603, mediaindonesia170303, mediaindonesia220303, republika030304, republika050903, republika080604-004, republika150903, republika200603, republika220604-003, republika230704-006, republika241203, republika260604-001, republika271003, situshijau070103-003, situshijau140903-001, situshijau181103-001, situshijau290403-002, suarakarya000000-001-02, suarakarya000000-011, suarakarya000000-013, suarakarya000000-031, suaramerdeka160703, suaramerdeka250302, suarapembaruan151102, suarapembaruan260703-002

Upaya peningkatan pendapatan petani

indosiar150104-001, jurnal000000-017, kompas030502-001, kompas031003, kompas100399, kompas170903, kompas200802, kompas210502, kompas260702, kompas270203-001, kompas300402, kompas300502-002, pembaruan110903, poskota110703, republika030804-002, republika030903-001, republika060804-001, republika060804-003, republika230404, republika231202-001, republika231202-002, republika240604-005, republika241203, republika281202, republika300704-002, situshijau140503-001, situshijau180803-002, situshijau181103-002, situshijau200103-001, situshijau280203, suaramerdeka120104, suaramerdeka170602-001, suarapembaruan060602, suarapembaruan290802-001, wartapenelitian000000-005

(23)

Lampiran 2 Contoh dokumen koleksi pengujian <DOC>

<DOCNO>balaipenelitian000000-004</DOCNO>

<TITLE>PENGARUH JARAK TANAM TERHADAP JUMLAH MATA TUNAS PADA BEBERAPA KLON KAPUK </TITLE>

<AUTHOR>MOCH. SAHID, BUADI, dan O.M.Y. FACHRUDIN </AUTHOR> <TEXT>

RINGKASAN

Percobaan dilakukan di Kebun Percobaan Muktiharjo, Pati dari bulan Desember 1991 sampai dengan Desember 1993. Perlakuan disusun secara faktorial dalam rancangan petak terbagi dengan tiga ulangan. Petak utama adalah dua macam jarak tanam kapuk masing-masing 2 m x 1 m dan 2 m x 2 m. Anak petak terdiri dari delapan macam klon sebagai sumber mata tunas yaitu : MH I, MH II, Togo B, (Lanang 36 x Siam) x Congo, (Congo 2 x Lanang), (SS 29 x Congo), (Jepara x Congo 2), dan (P. Gudang x Lanang x Congo). Ukuran petak 20 m x 4 m. Lubang tanam berukuran 0.6 m x 0.6 m x 0.6 m ditanami satu tanaman. Pupuk kandang dicampur dengan tanah digunakan sebagai penimbunan pada saat tanam. Bahan tanaman berupa bibit stum okulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah mata tunas aktif dengan jarak tanam 2 m x 1 m lebih banyak dibanding 2 m x 2 m, masing-masing 147 625 dan 79 661 mata tunas per hektar, sedang diameter entresnya pada jarak tersebut masing-masing 34.47 mm dan 42.53 mm. Jumlah mata tunas aktif tertinggi dihasilkan oleh klon (SS 29 x Congo), yaitu 123 959.33 tunas per hektar dan 33.33 tunas per tanaman.

Kata kunci : Ceiba pentandra, jarak tanam, klon, mata tunas, produksi </TEXT>

(24)

Lampiran 3 Daftar stopword

Acapkali apalagi begini berikut bukankah

Ada apalah beginilah berikutnya bukanlah

Adakah apanya begitu berjumlah bukannya

Adakan apapun begitulah berkat buktikan

Adalah arti begitupula berkenaan cara

Adanya artian begitupun berkesan cerita

Adapun artinya belakang berkesempatan ceritanya

Aduh asalan belakangan berkesimpulan contoh

Agak asalkan belum berlalu contohkan

Agaknya asumsi belumlah berlalunya contohnya

Agar asumsinya benar berlama cukup

Aja atas benarkah berlangsung Cuma

Akalan atasnya benarnya bermula daerah

Akan atau berada bersama dahulu

Akankah ataukah berakhir bersamaan dalam

Akhir ataupun berakhirnya bertepatan dan

Akhirnya awal berakibat beruntun dapat

Akibat bagai berakibatkan berupa dapatkah

Akibatkan bagaikan beralasan besarnya dapatkan

Akibatnya bagaimana beralih beserta dapatlah

Aku bagaimanakah beralihnya besok dari

Ala bagaimanapun beranggapan besoknya darinya

Alangkah bagi berapa betapa daripada

Alasan baginya berapanya biar dekat

Alasannya bagus berapapun biarlah dekatnya

Alih bagusnya berarti biasa demi

Alihkan bahkan berasumsi biasanya demikian

Amat bahwa berbagai bicarakan demikianlah

amatlah baik berbagi bicaranya dengan

ambil baiknya berbanding bila dengannya

anda balik berbeda bilamana depan

andai banding berdampak bilang depannya

anggap bandingkan berdasarkan bisa di

anggapan banyak berhadapan bisakah dia

antar banyaknya berharap bisanya dialah

antara barangkali berhubung boleh dialami

antaranya baru berhubungan boro dialihkan

apa bawah beri buat diambil

apabila bawahnya berikan buatnya diambilkan

(25)

Lanjutan

dianggap dimulailah haruslah kapan lakukan

diantara dimulainya harusnya karena lalu

diantaranya dimungkinkan hendak karenanya lalui

diapakan dipaparkan hendaklah kata lama

dibagi dipersilahkan hendaknya katakan lanjut

dibagikan disaat hingga katakanlah lantaran

dibeberapa disebabkan how katanya lantas

diberbagai disejumlah ialah kau lebih

diberi diseluruh ingin kayak lepas

diberikan disertai ini kayaknya lewat

diberinya disertakan inilah ke lokasi

dibiarkan disimpulkan inipun kebanyakan maka

dibiasakan disitulah itu kebetulan makin

dibilang ditanggapi itulah kebiasaan mampu

dicontoh ditanya itupun kecil mampukah

dicontohkan ditanyakan iya kecuali mampunya

dicontohkannya dituturkan jadi kemana mana

didapat diucapkan jadikan kemanakah manakala

didapati dkk jadilah kembali manalagi

didapatkan dll jadinya kemudian manapun

didapatnya dsb jangan kemungkinan masa

didasarkan dua jarang kemungkinannya masih

digolongkan dulu jauh kenapa masihkah

digunakan dulunya jelaskan kenapakah masing

diharapkan empat jika kepada masuk

dijadikan enggak jikalau kepadanya masyarakat

dijadikannya engkau juga kepala mau

dikarenakan esok jumlah ketika maupun

dikasih gimana jumlahnya ketimbang melainkan

dikata habis justru khususnya melakukan

dikatakan habisan juta kini melalui

dikatakannya habiskan kabupaten kita melihat

dikategorikan habisnya kadang kondisi memang

dikembangkan hal kalau kurang memaparkan

diketahui hampir kalaupun lagi membagi

diketahuinya hanya kali lagian membagikan

dilaksanakan hanyalah kalian lagipula memberi

dilakukan hari kami lain memberikan

dimana harus kamu lainnya memberinya

(26)

Lanjutan

membolehkan menuju paparan sambil segera

membuat menunjukkan paparkan sambutannya sehabis

memeperoleh menurut paparnya sampai seharusnya

memiliki menurutnya para sana seharusnyalah

meminta menuturkan pasti sang sehingga

memperbolehkannya menyatakan pastilah sangat sehubungan

mempersilahkan menyebabkan pastinya sangatlah sejak

mempunyai menyebutkan pelak satunya sejauhmana

memungkinkan menyia pelbagai saya sejumlah

menanggapi mereka pemaparan sayangnya sekalian

menanggapinya merupakan pembagian seakan sekaligus

menanyakan meski pembagiannnya seandainya sekalipun

mencapai meskipun pendapat seantero sekarang

mencontohkan mesti pengalihan sebab sekata

mendapat mestinya pengambil sebabkan sekedar

mendapati misal pengambilan sebabnya sekeliling

mendapatkan misalkan pengandaian sebagai seketika

mendapatkannya misalnya per sebagaimana sekian

menerus mudah peralihan sebagainya sekitar

mengada mula percuma sebagian selagi

mengaku mulai peri sebaik selain

mengalami mulainya perihal sebaiknya selalu

mengalihkan mulanya perlahan sebaliknya selama

mengambil muncul perlu sebanyak selanjutnya

mengambilnya mungkin pernah sebelum selesai

menganggap mungkinkah persen sebelumnya selesaikah

menganggapnya namun pertamanya sebenarnya seluruh

mengapa nanti pinggir seberapa seluruhnya

mengatakan negara pula seberat semakin

mengembangkan nilai pulalah sebesar semampunya

mengenai nyaris pun sebetulnya semenjak

menggunakan nyiakan rata sebuah sementara

mengungkapkan oleh relevankah secara semestinya

meningkat orang rendah sedalam semisal

meningkatkan pada saat sedang semoga

menjadi padahal saatnya sedangkan semua

menjadikan padanannya saatnyalah sedapat semuanya

menjadikannya paling saja sedemikian semula

menjelang panjangnya salah sedikit seolah

(27)

Lanjutan

seorangpun sia tergolong untuk

sepadan sialnya terhadap usah

sepanjang siap terjadi usahlah

sepasang siapa terjadilah usai

sepele siapakah terjadinya usianya

sependapat siapapun terkadang waktu

seperti silahkan terkait waktulah

sepertinya singkatnya terkecuali waktunya

seputar sini terlalu walau

seraya sinilah terlebih walaupun

serba situ termasuk warga

serentak sosok ternyata yaitu

sering sosoknya tersebut yakni

seringkali suatu tertentu yang

seringkalinya sudah terus

seringlah sulit tetap

seringnya sungguh tetapi

serta sungguhpun tiap

sertanya supaya tiba

sesaat tak tidak

sesama tambahnya tidaklah

sesamamu tanggapan tidaknya

sesedikit tanggapannya tiga

seseorang tanggapnya tinggi

sesuai tanpa tutur

sesuatu tapi tuturnya

sesuatunya tatkala ucap

sesudah telah ucapan

sesudahnya tempat ucapannya

sesukanya tengah ucapkan

sesungguhnya tentang ucapnya

setelah tentu ujar

setelahnya tentunya ujarnya

seterusnya tepatnya umpamanya

setiap terbagi umum

setidak terbalik umumnya

setidaknya terbiasa ungkap

seusai terbilang ungkapan

sewaktu terdapat ungkapkan

(28)

Lampiran 4 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-IDF

Kueri Nilai precision pada eleven standard recall

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Bencana kekeringan 1.000 1.000 0.900 0.900 0.900 0.880 0.800 0.750 0.733 0.590 0.587

Dukungan pemerintah pada pertanian 1.000 0.300 0.300 0.234 0.178 0.174 0.165 0.141 0.130 0.092 0.041

Flu burung 1.000 1.000 1.000 0.941 0.941 0.941 0.941 0.941 0.900 0.870 0.840

Gabah kering giling 1.000 0.833 0.833 0.667 0.480 0.438 0.383 0.383 0.370 0.361 0.293

Gagal panen 1.000 0.750 0.750 0.625 0.588 0.458 0.439 0.327 0.247 0.241 0.241

Impor beras indonesia 1.000 1.000 1.000 1.000 0.950 0.821 0.675 0.640 0.500 0.345 0.226

Industri gula 1.000 1.000 0.800 0.800 0.800 0.769 0.750 0.700 0.500 0.176 0.093

Institut pertanian bogor 1.000 0.833 0.692 0.682 0.630 0.605 0.605 0.588 0.559 0.480 0.310

Kelangkaan pupuk 1.000 1.000 1.000 0.909 0.909 0.846 0.813 0.714 0.708 0.692 0.377

Kelompok masyarakat tani 0.800 0.800 0.533 0.524 0.333 0.283 0.266 0.258 0.257 0.186 0.140

Laboratorium pertanian 1.000 0.800 0.714 0.692 0.692 0.632 0.517 0.517 0.266 0.145 0.072

Musim panen 0.818 0.818 0.818 0.520 0.475 0.412 0.325 0.305 0.267 0.248 0.196

Pembangunan untuk sektor pertanian 1.000 0.700 0.600 0.600 0.524 0.464 0.382 0.363 0.285 0.231 0.159 Penerapan bioteknologi di indonesia 1.000 0.833 0.450 0.200 0.135 0.090 0.085 0.058 0.058 0.058 0.058 Penerapan teknologi pertanian 1.000 1.000 0.727 0.706 0.615 0.500 0.471 0.226 0.123 0.048 0.043

Penyakit hewan ternak 0.500 0.500 0.400 0.400 0.389 0.389 0.346 0.212 0.212 0.156 0.155

Penyuluhan pertanian 1.000 1.000 1.000 0.667 0.667 0.560 0.425 0.352 0.180 0.042 0.038

Perdagangan hasil pertanian 0.400 0.286 0.286 0.268 0.232 0.180 0.156 0.111 0.100 0.082 0.048 Sistem pertanian organik 1.000 1.000 0.737 0.737 0.737 0.737 0.714 0.680 0.606 0.512 0.036

Petani tebu 1.000 1.000 0.556 0.476 0.476 0.333 0.238 0.238 0.193 0.151 0.084

Peternak ayam 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.867 0.842 0.842 0.818 0.488

Produk usaha peternak rakyat 1.000 1.000 0.500 0.273 0.143 0.113 0.113 0.096 0.090 0.062 0.060

(29)

Lanjutan Riset pertanian 1.000 0.778 0.609 0.356 0.255 0.131 0.099 0.094 0.079 0.074 0.074 Swasembada pangan 0.500 0.500 0.500 0.400 0.400 0.400 0.400 0.400 0.242 0.220 0.094 Tadah hujan 0.667 0.667 0.667 0.438 0.417 0.417 0.406 0.406 0.385 0.293 0.184 Tanaman obat 1.000 1.000 1.000 0.818 0.75 0.441 0.254 0.152 0.134 0.134 0.109 Tanaman pangan 1.000 0.296 0.278 0.277 0.234 0.163 0.163 0.162 0.136 0.136 0.121

Upaya peningkatan pendapatan petani 0.500 0.500 0.188 0.169 0.163 0.141 0.117 0.112 0.109 0.106 0.076 Harga komoditas pertanian 1.000 1.000 0.889 0.889 0.889 0.889 0.864 0.851 0.708 0.464 0.197

(30)

Lampiran 5 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-RIDF

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Flu burung 1.000 1.000 1.000 0.941 0.941 0.941 0.941 0.941 0.900 0.870 0.840

Gagal panen 0.750 0.750 0.714 0.593 0.593 0.593 0.593 0.593 0.593 0.593 0.593

Industri gula 1.000 1.000 1.000 0.818 0.818 0.769 0.750 0.583 0.517 0.517 0.517

Musim panen 0.818 0.818 0.818 0.565 0.517 0.517 0.517 0.517 0.517 0.517 0.517

Petani tebu 1.000 1.000 0.455 0.259 0.259 0.259 0.259 0.259 0.259 0.259 0.259

Peternak ayam 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.867 0.842 0.842 0.792 0.792

Produk usaha peternakan rakyat 1.000 1.000 0.800 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333

(31)

(32)

Lampiran 6 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-F1dengan asumsi 0,5

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Flu burung 1.000 1.000 1.000 0.938 0.938 0.938 0.938 0.938 0.900 0.870 0.840

Gagal panen 1.000 1.000 0.786 0.708 0.692 0.692 0.692 0.692 0.692 0.692 0.692

Industri gula 1.000 1.000 0.800 0.800 0.800 0.733 0.667 0.667 0.533 0.533 0.533

Musim panen 0.800 0.800 0.667 0.565 0.517 0.517 0.517 0.517 0.517 0.517 0.517

Perdagangan hasil pertanian 0.214 0.214 0.214 0.214 0.214 0.214 0.214 0.214 0.214 0.214 0.214

Sistem pertanian organik 1.000 1.000 0.737 0.737 0.737 0.737 0.714 0.633 0.633 0.633 0.633

Petani tebu 1.000 0.800 0.667 0.667 0.667 0.667 0.667 0.630 0.630 0.600 0.600

Peternak ayam 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.867 0.85 0.85 0.818 0.792

(33)

(34)

Lampiran 7 Daftar AVP pada pengujian pembobotan TF-F1 dengan asumsi 0,3

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Flu burung 1.000 1.000 0.933 0.933 0.933 0.933 0.933 0.900 0.900 0.870 0.840

Gagal panen 1.000 1.000 1.000 0.800 0.667 0.667 0.667 0.667 0.667 0.667 0.667

Industri gula 1.000 0.833 0.833 0.800 0.800 0.733 0.650 0.577 0.533 0.533 0.533

Musim panen 0.600 0.600 0.529 0.520 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500

Petani tebu 1.000 0.800 0.667 0.667 0.667 0.667 0.667 0.654 0.654 0.621 0.621

Peternak ayam 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.867 0.850 0.850 0.792 0.792

(35)