PEMANFAATAN METODE COSINE SIMILARITY DALAM MENENTUKAN KEMIRIPAN IKLAN PADA SITUS JUAL BELI ONLINE

(1)

i

PEMANFAATAN METODE COSINE SIMILARITY

DALAM MENENTUKAN KEMIRIPAN IKLAN PADA

SITUS JUAL BELI ONLINE

TUGAS AKHIR

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Disusun Oleh:

Herdhiska Pradhiarta Ajiprayoga 09560453

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG

2015

(2)

ii

LEMBAR PERSETUJUAN

PEMANFAATAN METODE COSINE SIMILARITY

DALAM MENENTUKAN KEMIRIPAN IKLAN PADA

SITUS JUAL BELI ONLINE

TUGAS AKHIR

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Disusun Oleh :

Herdhiska Pradhiarta Ajiprayoga 09560453

Telah diperiksa dan disetujui,

DOSEN PEMBIMBING I DOSEN PEMBIMBING II

Yuda Munarko, S.Kom., M.Sc. Maskur, S.Kom., M.Kom. NIP. 108.0611.0443 NIDN. 0711098402

(3)

iii

LEMBAR PENGESAHAN

PEMANFAATAN METODE COSINE SIMILARITY

DALAM MENENTUKAN KEMIRIPAN IKLAN PADA

SITUS JUAL BELI ONLINE

Tugas Akhir

Diajukan Sebagai Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana (S1) Di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang

Disusun Oleh : Nama : Herdhiska Pradhiarta Ajiprayoga

Nim : 09560433

Tugas Akhir ini telah disetujui dan dinyatakan lulus oleh tim penguji Pada hari kamis 29 Januari 2015

Disetujui Oleh,

Dosen Penguji 1 Dosen Penguji 2

Gita Indah M, S.T. M.Kom Zamah Sari, S.T, M.T NIP 108.0611.0442 NIDN 0708087701

Mengetahui

Kepala Jurusan Teknik Informatika

Yuda Munarko, S.kom, M.Sc. NIP. 108.0611.0443

(4)

iv

SURAT PERNYATAAN

Yang bertanda tangan dibawah ini:

Nama : Herdhiska Pradhiarta Ajiprayoga

NIM : 09560433

Fak / jur : Teknik Informatika

Dengan ini saya menyatakan bahwa tugas akhir saya dengan judul:

“Pemanfaatan Metode Cosine Similarity Dalam Menetukan Kemiripan Iklan Pada Situs Jual Beli Online Berbasis Web Mobile HTML5 Smartphone View“. Adalah bukan merupakan karya tulis orang lain, baik sebagian maupun keseluruhan, kecuali dalam bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya.

Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya dan apabila surat pernyataan ini tidak benar, saya siap mendapatkan sanksi akademis.

Malang, 10 Desember 2014 Yang Menyatakan (Herdhiska Pradhiarta A) Mengetahui,

Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II

Yuda Munarko, S.Kom, M.Sc. Maskur, S.Kom, M.Kom NIP. 108.0611.0443 NIDN. 0711098402

(5)

v

ABSTRAK

Sistem aplikasi ini diharapkan dapat memberi kemudahan kepada user dalam menentukan kemiripan iklan dengan metode cosine similarity. Yang mana pada situs www.olx.co.id hanya menampilkan iklan berdasarkan kata kunci yang diinputkan, sedangkan aplikasi ini dapat menghitung nilai kemiripan antar dokumen dengan kata kunci yang kita inputkan berdasarkan nilai ambang batas. Bila nilai kemiripan antar dokumen melebihi nilai ambang batas, program akan otomatis menampilkan kata relevan sedangkan bilamana tidak melebihi nilai ambang batas program akan menampilkan kata tidak relevan. Aplikasi ini berjalan secara offline, dengan menampilkan data yang sudah di grabbing terlebih dahulu dari situs jual beli online www.olx.co.id yang sudah di simpan di database kita berdasarkan kata kunci yang sudah di tentukan. Sedangkan untuk menentukan nilai ambang batas dapat di tentukan dengan cara mengurutkan berdasarkan nilai yang tertinggi, setelah itu membandingkan iklan mirip atau tidak secara manual antar iklan, setelah menemukan iklan mana yang mirip dan tidak mirip di tentukan nilai tengah dari nilai iklan mirip dan nilai iklan tidak mirip, setelah di temukan nilai tengah kemudian di jumlahkan sebanyak nilai tengah yang ditemukan dari banyaknya kata kunci yang diuji dan kemudian dibagi sebanyak kata kunci yang diuji.

(6)

vi ABSTRACT

This application system is expected to provide convenience to the user in determining the similarity advertising with cosine similarity method. Which on the site www.olx.co.id only display advertising based on keywords entered, while the application can calculate the similarity between documents with keywords that we have input based on a threshold value. When the value of similarity between documents exceeds the threshold value, the program will automatically display the relevant word while if not exceeding the threshold value the program will display the word irrelevant. This application goes offline, to display data that is already in grabbing the first of online selling sites www.olx.co.id already stored in our database based on the keywords that have been determined. As for determining the threshold value can be set in a way to sort by the highest value, then compare similar or not similar advertising manually between advertising, after finding out which advertising are similar and do not like in the middle of the specified value and the value of the value of advertising similar advertising not like, once in the middle and then find the value in total the middle value as found from the number of keywords that are tested and then divided by keyword tested.

(7)

vii

LEMBAR PERSEMBAHAN

Puji syukur kepada Allah SWT atas rahmat, hidayah, dan karunia-Nya, penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir dengan judul “Pemanfaatan Metode Cosine Similarity Dalam Menetukan Kemiripan Iklan Pada Situs Jual Beli Online Berbasis Web Mobile HTML5 Smartphone View”. Atas terselesaikannya Tugas Akhir ini, dengan kerendahan hati, penulis menyampaikan banyak terima kasih kepada::

1. Bapak Yuda Munarko, S.Kom., M.Sc. dan Bapak Maskur, S.Kom., M.Kom. selaku pembimbing tugas akhir saya.

2. Bapak/Ibu Dekan Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang.

3. Bapak/Ibu Ketua Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang.

4. Kedua Orang Tua tercinta, Ayahanda Herry Didiek Soegiharto, SE dan Ibunda Endah Pratiwi. Terima kasih atas segala pengorbanan dan kasih sayang yang kalian berikan serta doa - doa yang sangat istimewa dan yang terbaik yang kalian kirimkan lewat perantara-Nya.

5. Kedua Kakakku, kepada kakak pertama ku Herdien Pradhitya Patriayudha Mardhika, SP dan kakak kedua ku Raherdian Pradhyaksa Dwi Surya Wardhana, SE terima kasih atas doa dan dorongan semangat yang positif. 6. Kepada Om, Tante, serta Saudara Saudaraku, terima kasih banyak atas segala

bantuan dan doa serta semangat yang kalian berikan..

7. Untuk Sahabatku, Iji, Azhar, Dika, Jwn, Parto, dan Bebek terima kasih banyak atas bantuan, dukungan dan hiburan yang sangat membantu saya.

(8)

viii

KATA PENGANTAR

Segala puji bagi Allah SWT, Tuhan seluruh alam atas limpahan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul :

“PEMANFAATAN METODE COSINE SIMILARITY DALAM MENENTUKAN KEMIRIPAN IKLAN PADA SITUS JUAL BELI ONLINE BERBASIS WEB MOBILE HTML5 SMARTPHONE VIEW”

Pada tugas akhir ini disajikan pokok-pokok pembahasan yang meliputi pendahuluan, landasan teori, perancangan sistem, implementasi dan pengujian sistem.

Penulis menyadari bahwa masih terdapat banyak kekurangan dan keterbatasan dalam tugas akhir ini. Oleh karena itu, penulis mengharapkan masukan berupa saran dan kritik yang membangun agar tulisan ini dapat lebih bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan kedepan.

Akhir kata penulis berharap semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat dan menjadi tambahan ilmu pengetahuan bagi pembaca sekalian. Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu terselesaikannya tugas akhir mulai dari tahap awal hingga akhir.

Malang, 10 Desember 2014

(9)

ix DAFTAR ISI

Hal.

HALAMAN JUDUL ... i

LEMBAR PERSETUJUAN ... ii

LEMBAR PENGESAHAN ... iii

LEMBAR PERNYATAAN ... iv

ABSTRAK ... v

ABSTRACT ... vi

LEMBAR PERSEMBAHAN ... vii

KATA PENGANTAR ... viii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR GAMBAR ... xi

DAFTAR TABEL ... xiii

BAB I : PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Rumusan Masalah ... 2 1.3 Tujuan... 2 1.4 Batasan Masalah ... 3 1.5 Metodologi... 3 1.6 Sistematika Penulisan ... 4

BAB II : LANDASAN TEORI ... 6

2.1 Text Mining ... 6

2.2 Tokenizing ... 6

2.3 Stopword... 7

2.4 Stemming Bahasa Indonesia ... 8

(10)

x

2.6 Stemming Bahasa Indonesia Algoritma Nazief & Andriani ... 13

2.7 TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) Weighting .... 15

2.8 Penghitungan tingkat kemiripan (Cosine Similarity) ... 17

BAB III : PERANCANGAN... 18

3.1 Gambaran Umum Sistem ... 18

3.1.1 Grabbing... 19

3.1.2 Preprocessing ... 20

3.1.3 Pembobotan TF - IDF ... 23

3.1.4 Cosine Similarity ... 24

3.2 Desain Sistem ... 26

3.2.1 Data Flow Diagram level 0 ... 26

3.2.2 Data Flow Diagram level 1 ... 27

3.2.3 Desain Database ... 28

BAB IV : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... 30

4.1 Implementasi Sistem ... 30

4.2 Kebutuhan Sistem ... 30

4.3 Interface / Antarmuka Sistem ... 31

4.3.1 Halaman Home ... 31 4.3.2 Halaman Search ... 32 4.3.3 Halaman Hasil ... 32 4.4 Alur Program ... 33 4.4.1 Grabbing... 33 4.4.2 Tokenizing... 33 4.4.3 Filtering ... 34 4.4.4 Stemming ... 34 4.4.5 Pembobotan TF – IDF ... 35

(11)

xi

4.4.6 Cosine Similarity ... 35

4.4.7 Nilai Ambang Batas ... 36

4.5 Pengujian ... 37

4.5.1 Pengujian Black Box ... 37

4.5.2 Pengujian Perhitungan Relevan dan Tidak Relevan Antar Tiap Iklan ... 41

4.5.3 Pengujian Kata Kunci Dengan Isi Iklan Tidak Sama Dengan Produk Yang Di Cari ... 45

4.5.4 Pengujian Menggunakan Web Mobile ... 48

BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN ... 50

5.1 Kesimpulan ... 50 5.2 Saran ... 51 DAFTAR PUSTAKA ... 52 BIOGRAFI PENULIS ... 54 DAFTAR GAMBAR Hal. Gambar 2.1 Text Mining ... 6

Gambar 2.2 Tokenizing ... 7

Gambar 2.3 Filtering ... 8

Gambar 3.1 Flowchart Umum Sistem ... 19

Gambar 3.2 Flowchart Grabbing ... 20

Gambar 3.3 Flowchart Tokenizing ... 21

Gambar 3.4 Flowchart Stopword / Filtering ... 22

Gambar 3.5 Flowchart Stemming ... 23

Gambar 3.6 Flowchart Pembobotan TF-IDF ... 24

(12)

xii

Gambar 3.8 Data Flow Diagram Level 0 ... 26

Gambar 3.9 Data Flow Diagram Level 1 ... 27

Gambar 3.10 Desain Database ... 28

Gambar 4.1 Halaman Home ... 31

Gambar 4.2 Halaman Search ... 32

Gambar 4.3 Halaman Hasil ... 32

Gambar 4.4 Form Cari... 33

Gambar 4.5 Database Sistem ... 33

Gambar 4.6 Script Tokenizing ... 34

Gambar 4.7 Script Ubah ke Huruf Kecil ... 34

Gambar 4.8 Tabel Stopword ... 34

Gambar 4.9 Tabel Stemming ... 35

Gambar 4.10 Perhitungan TF - IDF ... 35

Gambar 4.11 Hasil Penghitungan Similarity ... 36

Gambar 4.12 Pengujian Menu Utama Tombol Search ... 37

Gambar 4.13 Pengujian Menu Utama Tombol Help ... 38

Gambar 4.14 Pengujian Menu Utama Tombol About ... 38

Gambar 4.15 Pengujian Pencarian Iklan Tombol Search ... 39

Gambar 4.16 Pengujian Pencarian Iklan Input Text Keyword ... 40

Gambar 4.17 Pengujian Pencarian Iklan Form Hasil ... 40

Gambar 4.18 Menginputkan Kata Kunci Jilbab Syria ... 41

Gambar 4.19 Hasil Kata Kunci 42 dan 43 Jilbab Syria ... 41

Gambar 4.20 Hasil Kata Kunci 43 dan 44 Jilbab Syria ... 42

Gambar 4.21 Detail Iklan 42 dengan Kata Kunci Jilbab Syria... 42

(13)

xiii

Gambar 4.25 Menginputkan Kata Kunci Canon Dslr ... 45

Gambar 4.26 Hasil Kata Kunci Canon Dslr ... 45

Gambar 4.27 Detail Iklan 1 Kata Kunci Canon Dslr ... 46

Gambar 4.25 Mobile View Menginputkan Iphone 4s ... 48

Gambar 4.26 Mobile View Hasil Iphone 4s ... 48

Gambar 4.27 Mobile View Detail Iklan Iphone 4s ... 49

DAFTAR TABEL Hal. Tabel 2.1 Pembentukan Konfiks yang Tidak Diperbolehkan ... 12

Tabel 2.2 Aturan Pembentukan Prefiks Ganda ... 12

Tabel 2.3 Daftar Prefiks yang Meluluh ... 14

Tabel 2.4 Daftar Kemungkina Besar Perubahan Prefiks ... 14

Tabel 2.5 Daftar Kombinasu Prefiks dan Sufiks yang Tidak DIperbolehkan 15 Tabel 4.1 Pengujian Menu Utama... 36

(14)

52

DAFTAR PUSTAKA

http://en .wikipedia.org/wiki/Stemming Risa., 2008, Bab 11 Text Mining,

http://student.eepisits.edu/~risa/files/DataMining/chapter11.pdf diakses Agustus 2013

Miller, Thomas W., 2005, Data and Text Mining A Bussines Applications Approach, Upper Saddle River, Jersey.

diakses Agustus 2013

Mahendra, I Putu Adhi Kerta., 2008, Penggunaad Algoritma Semut Dan Confix Stripping Stemmer Untuk Klasifikasi Dokumen Bebahasa Indonesia, Surabaya : Jurusan Teknik Informatika ITS Surabaya. diakses Agustus 2013

Darmawan, Heru Adi., Wurijanto, Tutut., Masturi, Akh., 2010 Rancang Bangun Aplikasi Search Engine Tafsir Al-Qur’an Menggunakan Teknik Text Mining Dengan Algoritma VSM (Vector Space Model) diakses Agustus 2013

Februariyanti, H., Zuliarso, E., Utomo, MS., 2012, Klastering Berita Online Tentang Bencana Dengan Algoritma Single Pass Clustering

diakses Agustus 2013

Jayanti, Eka 2012 Tokenizing Filtering/Stopword Stemming,

http://echa89.wordpress.com/2012/05/21/information-retrieval/ diakses Agustus 2013

Agusta, Ledy., 2009. Perbandingan Algoritma Stemming Porter Dengan Algoritma Nazief & Adriani untuk Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia.Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2009 diakses September 2013

FZ Tala., 2003. A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia. Master of logic Project. Institute for Logic, Language and Computation Universiteit Van Amsterdam. diakses September 2013

(15)

53 B. Nazief and M. Adriani. 1996. Confix Stripping: Approach to Stemming

Algorithm for Bahasa Indonesia. Technical report, Faculty of Computer Science, University of Indonesia,