KERUSAKAN PRINTER
SKRIPSI
Oleh: Indra Kusuma 11140910000077
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
ANALISIS AKURASI KOMBINASI PROSES TEXT MINING DAN CERTAINTY FACTOR DALAM DIAGNOSIS KERUSAKAN PRINTER
SKRIPSI
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh:
Indra Kusuma
11140910000077
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
LEMBAR PERSETUJUAN
ANALISIS AKURASI KOMBINASI PROSES TEXT MINING DAN CERTAINTY FACTOR DALAM DIAGNOSIS KERUSAKAN PRINTER
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk
Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S. Kom)
Oleh: Indra Kusuma 11140910000077 Menyetujui, Pembimbing I Arini, MT NIP. 19760131200901 2 001 Pembimbing II
Luh Kesuma Wardhani, MT
NIP. 197804242008012022
Mengetahui,
Ketua Program Studi Teknik Informatika
Arini, MT
PENGESAHAN UJIAN
Skripsi berjudul “Analisis Akurasi Kombinasi Proses Text Mining dan Certainty Factor Dalam Diagnosis Kerusakan Printer” yang ditulis oleh Indra Kusuma, NIM 11140910000077 telah diuji dan dinyatakan lulus dalam sidang munaqosyah Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Syarif Hidayatullah Jakartapada hariJumat, 25 Januari 2019. Skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom) pada Program Studi Teknik Informatika.
Jakarta, Desember 2018
Tim Penguji
Penguji I,
Dr. Imam Marzuki Shofi, MT
NIP. 197202052008011010 Penguji II, Feri Fahrianto, M.Sc. NIP. 198008292011011002 Tim Pembimbing Pembimbing I, Arini, ST, MT NIP. 197601312009012001 Pembimbing II,
Luh Kesuma Wardhani, MT
NIP. 197804242008012022
Mengetahui,
Dekan Fakultas Sains dan Teknologi
Dr. Agus Salim, M.Si.
NIP. 197208161999031003
Ketua Program Studi Teknik Informatika
Arini, ST, MT
PERNYATAAN ORISINALITAS
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-BENAR HASIL KARYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIAJUKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.
Jakarta, Januari 2019
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI SKRIPSI
Sebagai civitas akademik UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, saya yang bertanda tangan dibawah ini:
Nama : Indra Kusuma NIM : 11140910000077 Program Studi : Teknik Informatika Fakultas : Sains Dan Teknologi Jenis Karya : Skripsi
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Hak Bebas Royalti Noneksklusif (Non-exclusive Royalty Free Right) atas karya ilmiah saya yang berjudul:
ANALISIS AKURASI KOMBINASI PROSES TEXT MINING DAN CERTAINTY FACTOR DALAM DIAGNOSIS KERUSAKAN PRINTER
beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Noneksklusif ini Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta berhak menyimpan, mengalih media/formatkan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database), merawat dan mempublikasikan tugas akhir saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis/pencipta dan sebagai pemilik Hak. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Dibuat di : Jakarta Pada tanggal : Januari 2019
Yang menyatakan
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Puji syukur senantiasa dipanjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat, hidayah serta nikmat-Nya sehingga penyusunan skripsi ini dapat diselesaikan. Sholawat dan salam senantiasa dihaturkan kepada junjungan kita baginda Nabi Muhammad SAW beserta keluarganya, para sahabatnya serta umatnya hingga akhir zaman. Penulisan skripsi ini mengambil tema dengan judul:
ANALISIS AKURASI KOMBINASI ALGORITMA NAZIEF & ADRIANI DAN CERTAINTY FACTOR DENGAN ALGORITMA CERTAINTY
FACTOR DALAM DIAGNOSIS KERUSAKAN PRINTER
Penyusunan skripsi ini adalah salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer (S. Kom) pada program studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Adapun bahan penulisan skripsi ini adalah berdasarkan hasil penelitian, pengembangan aplikasi, kuesioner dan beberapa sumber literatur.
Dalam penyusunan skripsi ini, telah banyak bimbingan dan bantuan yang didapatkan dari berbagai pihaksehingga skripsi ini dapat berjalan dengan lancar. Oleh karena itu, penulis ingin mengucapkan banyak terima kasih kepada :
1. Bapak Dr. Agus Salim, M.Si selaku dekan Fakultas Sains dan Teknologi. 2. Ibu Arini, MT. selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika.
3. Ibu Arini, MT. dan Ibu Luh Kesuma Wardhani, MT. selaku Dosen Pembimbing I dan II yang senantiasa meluangkan waktu dan memberikan bimbingan, bantuan, semangat dan motivasi dalam menyelesaikan skripsi ini.
4. Orang Tua tercinta, yang senantiasa memberikan dukungan moril dan materil. Tiada tutur kata selain terima kasih kepada kalian.
5. Seluruh dosen dan staff UIN Jakarta, khususnya Fakultas Sains dan Teknologi yang telah memberikan ilmu dan pengalaman yang berharga. 6. Seluruh sahabat-sahabat terbaik dari Teknik Informatika angkatan 2014,
khususnya teman-teman seperjuangan di Himpunan Mahasiswa Teknik Informatika (HIMTI), semua anak kelas TI C
7. Seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang secara langsung maupun tidak langsung telah membantu dalam menyelesaikan skripsi ini.
Penulisan skripsi ini masih jauh dari kata sempurna. Untuk itu, sangat diperlukan kritik dan saran yang membangun bagi penulis.Akhir kata, semoga laporan skripsi ini dapat bermanfaat bagi penulis dan orang lain. Wassalamualaikum, Wr. Wb. Jakarta, Januari 2019 Penulis Indra Kusuma 1114091000077
Penulis : Indra Kusuma (11140910000077) Program Studi : Teknik Informatika
Judul : Analisis Akurasi Proses Text Mining dan Certainty Factor Dalam Diagnosis Kerusakan Printer
ABSTRAK
Mesin cetak adalah suatu alat yang membantu membuat banyak salinan halaman yang identik, semakin berkembang sehingga sampai saat ini menyebutnya printer. Printer memiliki banyak sekali masalah atau kerusakan yang dapat dipecahkan dengan uji coba manusia ahli, sistem pakar adalah suatu sistem yang dapat menggantikan peran manusia kedalam sebuah sistem komputer dan dapat membantu memecahkan sebuah masalah yang ada. Sistem pakar memiliki banyak metode salah satunya adalah certainty factor, certainty factor sangat cocok digunakan untuk menilai data yang jawabannya belum pasti seperti mungkin, kemungkinan besar, hampir pasti, dan lain-lain,sedangkan algoritma nazief & adriani untuk memproses suatu pencarian kalimat. Kombinasi algoritma nazief & adriani dan certainty factor memiliki tingkat akurasi 58,33% dalam mendiagnosis kerusakan printer. Sistem ini bisa dikembangkan dengan lebih baik lagi dengan algoritma yang lain untuk menghasilkan akurasi yang lebih baik lagi.
Keyword : Sistem Pakar, Certainty Factor, Nazief & Adriani, Printer, Daftar Pustaka : 9 buku & ebook, 7 jurnal dan 5 website
Jumlah Halaman : VI Bab + XVII Halaman + 138 Halaman + 66 Gambar +
Penulis : Indra Kusuma (11140910000077) Program Studi : Teknik Informatika
Judul : Accuracy Analysis of Text Mining Process and Certainty Factor Algorithm in Printer Damage Diagnosis
ABTRACT
The printing press is a tool that helps make many pages identical, is increasingly developing so far printers have been published. Printers have many problems or damage that can be solved by testing human experts, expert systems are systems that can help humans in computer systems and can help solve existing problems. The expert system has many methods, one of which is the certainty factor, the certainty factor that is very suitable to be used to assess the data that must be questioned, maybe bigger, almost certain, etc., while the nazief & adriani algorithm to find what the sentence is looking for. The combination of nazief & adriani algorithms and certainty factor has 58.33% accuracy in diagnosing printer damage. This system can be better developed with other algorithms to produce even better accuracy.
Keyword : Expert System, Certainty Factor, Nazief & Adriani,
Printer,
Daftar Pustaka : 9 book & ebook, 7 journal and 5 website
Jumlah Halaman : VI Chapter + XVII Pages + 138 Pages + 66 Images +
DAFTAR ISI
LEMBAR PERSETUJUAN ... ii
PENGESAHAN UJIAN... iii
PERNYATAAN ORISINALITAS ... iv
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI SKRIPSI ... v
KATA PENGANTAR ... vi
ABSTRAK ... viii
ABTRACT ... ix
DAFTAR ISI ... x
DAFTAR GAMBAR ... xiv
DAFTAR TABEL ... xvi
DAFTAR RUMUS ... xvii
BAB 1 PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Rumusan Masalah ... 5 1.3 Tujuan Penelitian ... 5 1.4 Manfaat Penelitian ... 5 1.4.1 Bagi Penulis... 5 1.4.2 Bagi Universitas ... 6 1.4.3 Bagi Pengguna ... 6 1.5 Batasan Masalah ... 6 1.6 Metodelogi Penelitian ... 6
1.6.1 Metode Pengumpulan Data ... 6
1.6.2 Metode Pengembangan Sistem ... 7
1.7 Sistematika Penulisan ... 7
BAB 2 LANDASAN TEORI ... 9
2.1 Sistem Pakar ... 9
2.1.1 Definisi Sistem Pakar... 9
2.1.2 Ciri – Ciri Sistem Pakar ... 10
2.1.4 Kelebihan Sistem Pakar ... 11
2.1.5 Kelemahan Sistem Pakar ... 12
2.2 Definisi Analisis ... 13
2.3 Pengertian Printer ... 13
2.4 Jenis – Jenis Kerja Printer ... 13
2.5 Rangkaian Dasar Printer ... 14
2.6 Pengertian Algoritma ... 15
2.7 Stemming Algoritma Nazief dan Adriani ... 15
2.7.1 Stemming ... 15
2.7.2 Algoritma Nazief dan Adriani ... 16
2.8 Metode Certainty Factor ... 18
2.8.1 Definisi Metode Certainty Factor ... 18
2.8.2 Kelebihan Metode Certainty Factor ... 20
2.8.3 Kekurangan Metode Certainty Factor ... 20
2.9 Metode Pengembangan Sistem ... 20
2.10 Pemodelan Sistem Unified Modelling Language (UML) ... 23
2.10.1 Definisi Unified Modeling Language (UML) ... 23
2.10.2 Definisi Use Case Diagram ... 24
2.10.3 Definisi Activity Diagram ... 25
2.10.4 Definisi Sequence Diagram ... 27
2.10.5 Definisi Class Diagram ... 30
2.11 PreHypertext Processor (PHP) ... 32
2.12 My Structure Query Language (MySQL) ... 33
2.13 Cascading Style Sheet (CSS) ... 33
2.14 JavaScript (JS) ... 33
2.15 Studi Pustaka ... 33
2.16 Wawancara ... 34
2.17 Observasi ... 35
2.18 Studi Literatur Sejenis ... 37
BAB 3 METODELOGI PENELITIAN ... 40
3.1 Metode Pengumpulan Data ... 40
3.1.2 Studi Lapangan ... 40
3.2 Metode Pengembangan Sistem ... 40
3.2.1 Tahap Perencanaan Syarat ... 41
3.2.2 Tahap Perancangan (Design Workshop) ... 41
3.2.3 Implementasi (Implementation) ... 42
3.3 Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware) dan Perangkat Lunak (Sotfware) 42 3.4 Kerangka Berfikir Penelitian ... 44
BAB 4 ANALISIS, PERANCANGAN SISTEM, IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM ... 45
4.1 Fase Perencanan Syarat ... 45
4.1.1 Identifikasi Tujuan Sistem ... 45
4.1.2 Identifikasi Syarat-Syarat Informasi ... 45
4.2 Tahap Perancangan ... 46
4.2.1 Perancangan Sistem Kerusakan Printer ... 46
4.2.2 Proses Pencarian Kata (Text Mining) ... 46
4.2.3 Analisis Data Masukan ... 47
4.2.4 Preproccessing ... 47
4.2.5 Perancangan Certainty Factor... 62
4.2.6 Perhitungan Certainty Factor ... 67
4.3 Perancangan UML ... 73
Pada tahap ini akan dilakukan ... 73
4.3.1 Identifikasi Aktor ... 73
4.3.2 Use Case Diagram ... 73
4.3.3 Use Case Scenario ... 75
4.3.4 Activity Diagram ... 81
4.3.5 Perancangan Sequence Diagram ... 95
4.3.6 Class Diagram ... 101
4.3.7 Perancangan Database ... 103
4.3.8 Perancangan User Interface Design ... 105
4.4 Fase Implementasi ... 111
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN ... 113
5.2 Pengujian BlackBox Testing ... 123 5.3 Pengujian Sistem ... 126 5.4 Pembahasan ... 138 BAB 6 PENUTUP ... 140 6.1 Kesimpulan ... 140 6.2 Saran ... 140 DAFTAR PUSTAKA ... 141 LAMPIRAN ... 143
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Grafik Penjualan Printer... 2
Gambar 2.1 Konsep Dasar Sistem Pakar ... 9
Gambar 2.2 Rangkaian Dasar Printer ... 14
Gambar 2.3 Kombinasi Aturan Ketidakpastian... 19
Gambar 2.4 Tahapan Model RAD ... 21
Gambar 3.1 Kerangka Berfikir ... 44
Gambar 4.1 Flowchart Arsitektur Sistem Pencarian ... 46
Gambar 4.2 Flowchart tahapan Case Folding ... 48
Gambar 4.3 Flowchart Stemming Kata Baku ... 52
Gambar 4.4 Flowchart Proses Algoritma Certainty Factor ... 54
Gambar 4.5 Hasil Perhitungan Pada Sistem ... 72
Gambar 4.6 Use Case User ... 74
Gambar 4.7 Use Case Admin/ Pakar ... 74
Gambar 4.8 Activity Diagram Login ... 81
Gambar 4.9 Activity Diagram Tambah Kerusakan... 82
Gambar 4.10 Activity Diagram Edit Kerusakan ... 83
Gambar 4.11 Activity Diagram Hapus Kerusakan ... 84
Gambar 4.12 Activity Diagram Tambah Gejala ... 85
Gambar 4.13 Activity Diagram Edit Gejala ... 86
Gambar 4.14 Activity Diagram Hapus Gejala ... 87
Gambar 4.15 Activity Diagram Tambah Relasi ... 88
Gambar 4.16 Activity Diagram Edit Relasi ... 89
Gambar 4.17 Activity Diagram Hapus Relasi ... 90
Gambar 4.18 Activity Diagram Tambah Solusi ... 91
Gambar 4.19 Activity Diagram Edit Solusi ... 92
Gambar 4.20 Activity Diagram Hapus Solusi ... 93
Gambar 4.21 Activity Diagram Konsultasi ... 94
Gambar 4.22 Sequence Diagram Login ... 95
Gambar 4.23 Sequence Diagram Kelola Kerusakan ... 96
Gambar 4.24 Sequence Diagram Kelola Gejala ... 97
Gambar 4.25 Sequence Diagram Kelola Relasi ... 98
Gambar 4.26 Sequence Diagram Kelola Solusi ... 99
Gambar 4.27 Sequence Diagram Kelola Konsultasi ... 100
Gambar 4.28 Class Diagram ... 101
Gambar 4.30 Halaman Login ... 105
Gambar 4.31 Halaman Beranda Admin ... 105
Gambar 4.32 Halaman Kerusakan ... 106
Gambar 4.33 Halaman Tambah Kerusakan ... 106
Gambar 4.34 Halaman Gejala ... 107
Gambar 4.35 Halaman Tambah Gejala ... 107
Gambar 4.37 Halaman Tambah Relasi ... 108
Gambar 4.38 Halaman Solusi ... 109
Gambar 4.39 Halaman Tambah Solusi ... 109
Gambar 4.40 Halaman Hasil Diagnosis ... 110
Gambar 4.41 Halaman Konsultasi ... 110
Gambar 4.42 Halaman Hasil Konsultasi ... 111
Gambar 5.1 Halaman Login ... 113
Gambar 5.2 Halaman Kerusakan ... 114
Gambar 5.3 Halaman Tambah Kerusakan ... 114
Gambar 5.4 Halaman Edit Kerusakan ... 115
Gambar 5.5 Halaman Hapus Kerusakan ... 115
Gambar 5.6 Halaman Gejala ... 116
Gambar 5.7 Halaman Tambah Gejala ... 116
Gambar 5.8 Halaman Edit Gejala ... 117
Gambar 5.9 Halaman Hapus Gejala ... 117
Gambar 5.10 Halaman Relasi ... 118
Gambar 5.11 Halaman Tambah Relasi ... 118
Gambar 5.12 Halaman Edit Relasi ... 119
Gambar 5.13 Halaman Hapus Relasi ... 119
Gambar 5.14 Halaman Solusi ... 120
Gambar 5.15 Halaman Tambah Solusi ... 120
Gambar 5.16 Halaman Edit Solusi ... 121
Gambar 5.17 Halaman Hapus Solusi ... 121
Gambar 5.18 Halaman Konsultasi Cek Box ... 122
Gambar 5.19 Halaman Konsultasi Pencarian ... 122
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Perbadingan Akurasi ... 18
Tabel 2.2 Istilah dan Interpretasi Ketidakpastian ... 19
Tabel 2.3 Simbol Use Case Diagram ... 25
Tabel 2.4 Simbol Activity Diagram ... 26
Tabel 2.5 Simbol Sequence Diagram ... 28
Tabel 2.6 Simbol Class Diagram ... 30
Tabel 2.7 Studi Literatur Sejenis ... 37
Tabel 2.8 Penelitian Penulis ... 39
Tabel 4.1 Aturan tahapan Case Folding ... 48
Tabel 4.2 Ilustrasi Tahapan Case Folding ... 49
Tabel 4.3 Ilustrasi Tokenizing... 49
Tabel 4.4 Ilustrasi Filtering ... 50
Tabel 4.5 Ilustrasi Stemming ... 53
Tabel 4.6 Daftar Gejala Kerusakan Printer ... 55
Tabel 4.7 Solusi Dari Gejala Kerusakan Printer... 57
Tabel 4.8 Diagnosis Kerusakan Printer... 62
Tabel 4.9 Gejala Kerusakan Printer ... 63
Tabel 4.10 Relasi Diagnosis Kerusakan Printer ... 65
Tabel 4.11 Gejala Yang Dipilih ... 68
Tabel 4.12 Kerusakan 1 ... 69
Tabel 4.13 Tabel Kerusakan 2 ... 70
Tabel 4.14 Tabel Kerusakan 3 ... 71
Tabel 4.15 Kerusakan 4 ... 72
Tabel 4.16 Interpretasi Certainy Factor ... 73
Tabel 4.17 Identifikasi Aktor ... 73
Tabel 4.18 Use Case Login ... 75
Tabel 4.19 Use Case Gejala ... 76
Tabel 4.20 Use Case Kerusakan ... 77
Tabel 4.21 Use Case Relasi ... 78
Tabel 4.22 Use Case Solusi ... 79
Tabel 4.23 Use Case Konsultasi ... 80
Tabel 4.24 Tabel User ... 103
Tabel 4.25 Tabel Kerusakan ... 103
Tabel 4.26 Tabel Gejala ... 103
Tabel 4.27 Tabel Relasi ... 103
Tabel 4.28 Tabel Solusi ... 104
Tabel 4.29 Tabel Konsultasi ... 104
Tabel 5.1 Hasil Uji BlackBox Testing pada user ... 123
Tabel 5.2 Hasil Uji BlackBox Testing pada Admin ... 124
DAFTAR RUMUS
Rumus 2. 1 ... 18 Rumus 4. 1 ... 68 Rumus 4. 2 ... 68
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Mesin cetak dibuat pertama kali oleh Johannes Gutenberg pada tahun 1440 di kota Mainz, Jerman. [1] Sampai saat ini semakin canggihnya teknologi dan banyak sekali orang pintar yang mempelajari ilmu maka semakin canggih pula mesin yang dibuatnya. Oleh karena itu kita sebagai manusia yang selalu ingin belajar harus saling tolong menolong sesama makhluknya dengan ilmu yang kita miliki, dan allah berfirman dalam surat Al- Maidah ayat 2 yang berbunyi;
باَقِعْلا ديِدَش ََاللّ َنِإ ََاللّ او قَتا َو ِنا َوْد عْلا َو ِمْثِ ْلْا ىَلَع او ن َواَعَت َل َو ى َوْقَتلا َو ِ رِبْلا ىَلَع او ن َواَعَت َو Artinya: Dan tolong-menolonglah kamu dalam mengerjakan kebajikan dan takwa, dan jangan tolong-menolong dalam perbuatan dosa dan permusuhan. Bertakwalah kepada Allah, sesungguhnya Allah sangat berat siksaan-Nya (Q.s. al-Maidah: 2).
Usaha mikro kecil dan menengah yang biasa disebut UMKM merupakan pelaku bisnis yang bergerak pada berbagai bidang usaha, salah satu contoh UMKM adalah usaha warnet yang saat ini dibutuhkan banyak kalangan karena kebutuhan pasar yang meningkat karena semua informasi semakin cepat dan canggih, para pemilik usaha warnetpun ingin mencoba hal baru dengan menambahkan usaha percetakan digital printing di warnetnya. Dari hasil wawancara yang telah dilakukan oleh penulis dengan bapak Amir Sefulloh selaku pemilik usaha warnet, ada beberapa yang membuat pesimis didalam benak pemilik warnet karena besarnya biaya yang harus dikeluarkan untuk perawatan mesin cetak (Printer).
Printer yang dipakai oleh pemilik percetakan-percetakan pada umumnya sebagian besar memakai printer merk EPSON. Majalah kompas mengatakan bahwa Lembaga riset IDC Asia/Pacific merilis hasil riset pasar printer (hardcopy peripherals/HCP) kuartal-IV 2017 di Indonesia. Menurut
IDC, pasar printer Indonesia mengalami kenaikan 0,6 persen secara year on year. Secara keseluruhan, sentimen konsumen dan bisnis tergolong stabil. Pasar printer inkjet tumbuh sebesar 0,3 persen dibandingkan akhir 2016, dengan pengiriman total 1,8 juta unit. Pertumbuhan pada HCP terutama didorong oleh printer tinta tangki yang mencatat pertumbuhan 17,5 persen. Sementara pasar printer laser termasuk mesin fotokopi, pada akhir 2017 mencatat pengiriman sekitar 180.000 unit dengan pertumbuhan 8,1 dibandingkan tahun sebelumnya.
(Source :IDC Asia/Pacific Quarterly Hardcopy Peripherals Tracker, 2017Q4) IDC menyoroti tiga merek printer yang mendominasi pasar printer di Indonesia. Pada kuartal-IV 2017, Epson menjadi merek printer yang paling mendominasi di Indonesia dengan pangsa pasar 39 persen dan pertumbuhan 20,4 persen. Menurut IDC, Epson memiliki citra merek yang kuat untuk tinta printer, yang mendorong pertumbuhan pangsanya.
Nomor dua diduduki oleh Canon yang mengalami penurunan 14 persen dalam year on year market share, dan membawanya mencapai pangsa pasar 37,4 persen pada akhir tahun. IDC menyebut jika kinerja
printer tinta tangki Canon menurun, sebesar 43 persen year on year. Sementara kinerja printer tinta catridge Canon mengalami penurunan 12,1 persen. Namun untuk kategori printer laser, kinerjanya justru tumbuh sebesar 49,3 persen year on year. Sementara itu, printer HP secara keseluruhan duduk di posisi ketiga, dengan market share 19,2 persen. Segmen inkjet masih mendominasi pengiriman HP, meskipun pertumbuhan pengiriman berasal dari printer laser HP, khususnya model low-end single function. Hal itu dikarenakan tingginya permintaan pasar ritel, terutama segmen UKM. (Kompas, 2018).
Seiring dengan berkembangnya teknologi, khususnya di bidang sistem informasi, permasalahan kerusakan printer juga menjadi masalah yang cukup serius, hal ini dapat dimaklumi mengingat banyaknya user yang kurang memiliki pengetahuan tentang printer, khususnya dalam menangani printer yang mengalami kerusakan yang terjadi belum tentu rumit dan tidak dapat diperbaiki sendiri. Untuk itulah dirasakan perlu dibuat software yang dapat membantu memecahkan permasalahan kerusakan printer.[2]
Solusi di permasalahan tersebut adalah dengan membangun sebuah sistem pakar kerusakan printer yang dapat membantu user dalam mendiagnosis kerusakan yang ada di printer.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam sistem pakar, salah satunya metode Certainty Factor. Keunggulan dari metode ini untuk memecahkan permasalahan dari jawaban yang tidak pasti, dan menghasilkan jawaban yang tidak pasti pula. Ketidakpastian ini dipengaruhi oleh dua faktor yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti. Contoh paling mudah dari penggunaan metode ini adalah pada kasus penentuan penyakit dengan gejala-gejala yang sudah ditentukan. Aturan yang tidak pasti pada kasus ini adalah aturan gejala-gejala yang ditentukan untuk suatu penyakit. Satu gejala dapat berada dibeberapa penyakit, dalam artian satu penyakit memiliki gejala yang sama dengan penyakit ya ng lain, inilah yang disebut dengan aturan yang tidak pasti. Kemudian saat pengguna memberikan jawaban atas pertanyaan yang
diberikan oleh sistem, pengguna juga tidak tahu persis gejala terjadi pada tubuhnya. Sehingga dari ketidakpastian tersebut, diberikan jembatan agar kedua faktor ketidakpastian tersebut tidak terlalu jauh dari perkiraan atau kemungkinan yang terjadi. Jembatan penghubung kedua faktor tersebut adalah sebuah nilai, dimana nilai dari satu gejala maupun jawaban mempunyai besaran nilai yang berbeda. Nilai inilah yang mengubah dari ketidakpastian menjadi kepastian. Paling tidak mendekati nilai pasti dan beberapa penelitian yang penulis jadikan penelitian sejenis pada penelitian ini. Pertama, penelitian yang dilakukan oleh (Ihab Agustina & Dadang Haryanto, 2018), mereka membuat sistem pakar diagnosis kerusakan printer hanya dengan 1 metode yaitu forward chaining dan hanya 1 jenis type printer saja. Selanjutnya, penelitian yang kedua, yaitu penelitian yang dilakukan oleh (Milawati Hartono, Eko Nur Muhammad Irsyad, 2016), mereka membuat sistem pakar kerusakan printer dengan hanya 1 metode yaitu forward chaining. Selanjutnya, yang ketiga, penelitian yang dilakukan oleh (Yonathan Kondo Bua, Ajenkris Yanto Kungkung, 2018), mereka melakukan penelitian sistem pakar diagnosis kerusakan printer dengan metode certainty factor dengan 2 jenis printer yang dipakai untuk penelitian. Pada peneitian sebelumnya sistem pakar yang menggunakan metode Certainty Factor user memilih gejala yang sesuai dengan menceklis kolom yang ada pada menu gejala. Menurut data dari EPSON AUTHORIZED SERVICE CENTER 65% user tidak dapat memahami perangkat-perangkat yang ada pada printer sehingga user tidak bisa menggunakan sistem pakar tersebut. Permasalahan ini dapat diatasi dengan mengkombinasikan penggunaan ceklis kolom dengan menu pencarian (Simorangkir, 2017).
Pada penelitian sebelumnya (Rizky Ivan Darmawan, Anif Hanifa Setianingrum, Arini, 2018) dilakukan penelitian tentang implementasi algortima boyer moore pada aplikasi kamus istilah kebidanan berbasis web, dapat disimpulkan bahwa algoritma Boyer Moore hanya bisa mencari kata yang sesuai dengan database karena didalam proses preprocesing tidak ada tahapan seperti : cashfolding, filtering, tokenizing dan stemming.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh (Manase Sahat H Simarangkir, 2017) dapat disimpulkan bahwa algoritma Nazief dan Adriani terbaik dalam proses stemming yaitu karena memiliki hasil evaluasi yang lebih tinggi
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya dapat diketahui bahwa setiap sistem pakar tidak hanya bisa dilakukan dengan satu metode atau algoritma saja. Maka dari itu pada skripsi ini dibuat analisis proses dalam pemecahan masalah diagnosis kerusakan printer dengan algoritma Nazief dan Adriani dengan algoritma Certainty Factor. Dengan ini judul skripsi yang diteliti adalah ANALISIS AKURASI KOMBINASI
PROSES TEXT MINING DAN CERTAINTY FACTOR DALAM DIAGNOSIS KERUSAKAN PRINTER.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka yang menjadi rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana menganalisis tingkat akurasi kombinasi proses Text Mining dan Certainty Factor dalam diagnosis kerusakan printer?
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian yang diharapkan dapat terpenuhi dari penelitian ini adalah menganalisis tingkat akurasi kombinasi proses Text Mining dan Adriani dan Certainty Factor dalam diagnosis kerusakan printer.
1.4 Manfaat Penelitian
Berikut manfaat-manfaat skripsi ini dapat dijabarkan dengan diadakannya penelitian ini antara lain:
1.4.1 Bagi Penulis
1. Untuk memenuhi tugas akhir prodi Teknik Informatika UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
2. Untuk menerapkan secara langsung serta meningkatkan ilmu yang telah di dapatkan di perkuliahan.
1.4.2 Bagi Universitas
Mengukur tingkat kemampuan mahasiswa dalam menguasai materi pelajaran yang diperoleh di bangku kuliah dalam menerapkan ilmunya dan sebagai bahan evaluasi.
1.4.3 Bagi Pengguna
Membantu pengguna printer untuk mengetahui dan mencoba menyelesaikan masalah yang ada pada printer tersebut.
1.5 Batasan Masalah
1. Printer yang digunakan adalah printer EPSON type infus.
2. Data gejala, kerusakan dan solusi didapat dari EPSON AUTHORIZED SERVICE CENTER.
3. Sistem pakar ini dapat digunakan oleh semua pengguna printer. 4. Pembuatan aplikasi menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan
framework Laravel.
5. Algoritma stemming yang digunakan pada mesin pencaria adalah algoritma Nazief & Adriani.
6. Kamus yang dipakai adalah kamus KBBI. 7. Pencarian yang dipakai adalah Query Like
8. Kombinasi adalah menggabungkan suatu objek tanpa melihat urutan
1.6 Metodelogi Penelitian
Pada penulisan ini, penulis melakukan pengumpulan data-data dan materi terkait dengan metode:
1.6.1 Metode Pengumpulan Data
Metode penggumpulan data yang dilakukan oleh penulis dalam melakukan penelitian adalah:
1. Studi lapangan: wawancara dan observasi.
1.6.2 Metode Pengembangan Sistem
Dalam mengembangkan sistem, penulis menggunakan Metode RAD dengan tahapan sebagai berikut:
1. Tahap Perencanaan Syarat-Syarat 2. Tahap Perancangan Sistem 3. Tahap Implementasi
1.7 Sistematika Penulisan
Tugas ini terdiri dari enam bab yang disusun dengan materi pembahasan yang saling berhubungan dengan sistematika sebagai berikut:
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini menjelaskan tentang masalah yang menjadi dasar pelaksanaan penelitian ini yang berisikan latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah. Bab ini juga menjabarkan tentang maksud dan tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan yang merupakan gambaran menyeluruh dari penelitian ini.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini menguraikan konsep dan teori dasar materi yang terkait dan digunakan selama penelitian dan yang digunakan untuk membantu menyusun laporan dalam penelitian ini.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini menjabarkan tentang metode penelitian yang digunakan yaitu metodologi pengumpulan data dan metodologi pengembangan sistem.
BAB IV IMPLEMENTASI
Pada bab ini berisi tentang pelaksanaan implementasi metode simulasi dari tahapan formulasi masalah sampai tahapan simulasi.
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini berisi tentang pelaksanaan tahapan verifikasi dan validasi sampai analisis keluaran, yang merupakan hasil dan pembahasan dari penelitian ini.
BAB VI PENUTUP
Pada bab ini memuat penutup yang berisi kesimpulan dari hasil penelitian serta saran untuk penelitian lebih lanjut.
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pakar
2.1.1 Definisi Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sebuah sistem yang kinerjanya mengadopsi keahlian yang dimiliki seorang pakar dalam bidang tertentu ke dalam sistem atau program computer yang disajikan dengan tampilan yang dapat digunakan oleh pengguna yang bukan seorang pakar sehinga dengan sistem tersebut pengguna dapat membuat sebuah keputusan atau menentukan kebijakan layaknya seorang pakar. Konsep dasar sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 2.1. [4]
Gambar 2.1 Konsep Dasar Sistem Pakar [4]
Gambar 2.1 menggambarkan konsep dasar dari sistem pakar. Dalam konsep sistem pakar tersebut, user atau pengguna menyampaikan fakta atau informasi ke dalam sistem pakar, yang selanjutnya fakta dan informasi tersebut akan disimpan ke knowledge-base dan diolah oleh mesin inferensi, sehingga sistem dapat memberikan timbal balik kepada user berupa keahlian atau jawaban berdasarkan pengetahuan yang disampaikan sebelumnya.
2.1.2 Ciri – Ciri Sistem Pakar
Ciri-ciri sistem pakar adalah sebagai berikut: [4] 1. Memiliki dan memberikan informasi yang andal. 2. Mudah untuk dimodifikasi.
3. Terbatas pada domain keahlian tertentu.
4. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang sifatnya tidak pasti.
5. Sistem berdasarkan pada kaidah/rule tertentu. 6. Memiliki kemampuan untuk belajar beradaptasi. 7. Keluarannya bersifat anjuran.
2.1.3 Komponen Sistem Pakar
Sistem pakar mempunyai komponen utama pada strukturnya, antara lain: [4]
1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Inti dari suatu sistem pakar adalah basis pengetahuan yang merupakan representasi pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar yang tersusun oleh atas fakta dan kaidah. Fakta merupakan informasi tentang objek, peristiwa, dan situasi. Sedangkan kaidah merupakan suatu cara untuk memunculkan fakta baru berdasarkan fakta yang sudah ada dan sudah diketahui. Basis pengetahuan bisa kita dapatkan langsung dari seorang pakar maupun dari data histori yang berisi data-data pengetahuan dari seorang pakar.
2. Mesin Inferensi (Inference Engine)
Otak dari sebuah sistem pakar adalah mesin inferensi yang berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi berdasarkanpada basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau
kesimpulan. Dalam proses tersebut mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian. 3. Basis Data (Database)
Basis data merupakan kumpulan data yang terdiri dari semua fakta yang diperlukan, di mana fakta-fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis data yang akan digunakan untuk memperoleh pengetahuan sebagai dasar dalam membuat sistem pakar harus menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemprosesan.
4. Antarmuka Pemakai (User Interface)
Antarmuka pemakai merupakan fasilitas yang dapat digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai dengan komputer dalam menggunakan sistem pakar. Antarmuka ini memudahkan pengguna sistem pakar yang bukan merupakan seorang pakar dapat bekerja dan bertindak atau membuat keputusan layaknya seorang pakar.
2.1.4 Kelebihan Sistem Pakar
Penggunaan sistem pakar secara umum memberikan keuntungan yang dapat dimanfaatkan langsung oleh pengguna. Adapun keuntungan dari pengguna sistem pakar antara lain: [4] 1. Memungkinkan pengguna yang bukan seorang pakar pada
bidang tertentu dapat mengerjakan tugas dari seorang pakar. 2. Bisa melakukan proses yang sama secara berulang.
3. Sistem pakar dapat menyimpan pengetahuan dan keahlian dari pakar.
4. Dengan adanya sistem pakar produktivitas dan output sistem dapat ditingkatkan.
5. Meningkatkan kualitas.
6. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar. 7. Mau beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya. 8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan. 9. Memiliki reabilitas.
10. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.
11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.
12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.
13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah. 14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.
2.1.5 Kelemahan Sistem Pakar
Sistem pakar juga mempunyai kelemahan selain banyaknya keuntungan yang diberikan, antara lain: [4]
1. Biaya yang diperlukan untuk membuat, memelihara, dan mengembangkan sistem pakar sangat mahal.
2. Sulit dikembangkan, karena ketersediaan pakar di bidangnya dan kepakaran sulit diekstrak dari manusia karena terkadang sulit bagi seorang pakar untuk menjelaskan langkah mereka dalam menangani masalah.
3. Sistem pakar tidak 100% benar karena seseorang yang terlibat dalam pembuatan sistem pakar tidak selalu benar. Oleh karena itu setelah pembuatan sistem pakar harus dilakukan pengujian terlebih dahulu secara teliti sebelum digunakan.
4. Pendekatan oleh setiap pakar untuk suatu situasi atau problem bisa berbeda-beda, meskipun sama-sama benar.
6. Kurangnya rasa percaya pengguna dapat menghalangi pemakaian sistem pakar.
2.2 Definisi Analisis
Menurut KBBI (2002:34) analisis adalah penguraian suatu pokok atas berbagai bagiannya dan penelaahan bagian itu sendiri serta hbuungan antar bagian untuk memperoleh pengertian yang tepat dan pemahaman arti keseluruhan.
2.3 Pengertian Printer
Menurut Lim Rusyamsi (2009:1) Printer merupakan sebuah perangkat keras yang dihubungkan pada komputer yang berfungsi untuk menghasilan cetakan baik berupa tulisan ataupun gambar dari komputer pada media kertas atau yang sejenisnya.
2.4 Jenis – Jenis Kerja Printer
Printer komputer dapat dibedakan menjadi beberapa jenis. Masing-masing jenis printer memiliki fungsi yang berbeda. Pengguna bisa menyesuaikannya tergatung pada kebutuhan masing-masing. Beberapa jenis printer komputer adalah sebagai berikut :
1. Printer Dot Matrix Jenis Printer Dot Matrix merupakan printer yang metode pencetakannya menggunakan pita. Cetakan yang dihasilkan terlihat seperti titik titik yang saling mengubungkan satu dengan yang lainnya, sehingga hasil cetakan kurang halus dan juga kurang bagus. Printer ini hanya menghasilkan warna tunggal sesuai dengan warna dari pita yang dipasangkan, biasanya warna merah atau hitam. Kecepatan jenis printer ini sekitar 500 cps (character per second).
2. Printer Ink Jet Printer ini pertama dikembangkan secara ekstensif sejak 1950 dan printer inkjet yang dapat memproduksi citra dari komputer baru dikembangkan pada 1970 dan dikuasai oleh Epson, Hewlett-Packard, dan Canon.
3. Printer Laser Jet Sesuai dengan namanya laser, jenis printer ini sangat bagus kualitas cetakannya dibanding printer dot matrix dan inkjet.
Sistem pencetakannya menggunakan inframerah melalui toner dengan menggunakan serbuk toner. Karena sistem cetak yang mirip dengan fotocopy, kualitas cetaknya berkecepatan tinggi.
2.5 Rangkaian Dasar Printer
Gambar Rangkaian Dasar Printer (sumber: www.pro.co.id)
1. Paper feed (pengumpan kertas) Merupakan metode transportasi kertas mulai dari kertas masuk, dibawa ke depan head dan dicetak hingga keluar dengan membawa hasil sesuai dengan output yang ada pada layar komputer.
2. Head printer Adalah alat yang memberikan cetakan permanen pada permukaan halaman. Ada empat teknologi utama yang ada pada printer saat ini untuk melakukan proses tersebut, yaitu impact, thermal, inkjet dan elektrostatik.
3. Carriage (pembawa) head printer Adalah komponen mekanisme yang membawa pergerakan head maju mundur melintasi permukaan halaman kertas untuk mendapatkan hasil cetakan sesuai dengan output yang diinginkan pada komputer.
4. Power supply Komponen ini berfungsi dan bertanggung jawab dalam mengubah tegangan saluran AC menjadi satu atau lebih tegangan DC yang diperlukan oleh komponen elektronik dan listrik pada printer.
5. Electronic control package Merupakan sebuah paket pengontrol elektronik yang merupakan satu kombinasi komponen dan sirkuit elektronik yang menjalankan operasi printer. Paket pengontrol elektronik ini umumnya dibuat dari lima komponen utama, yaitu interface komunikasi, driver printer, panel control, memory dan logic utama.
2.6 Pengertian Algoritma
Ada beberapa definisi dari algoritma, yaitu algoritma adalah deretan langkah-langkah komputasi yang mentransformasikan data masukan menjadi keluaran. Algoritma adalah deretan instruksi yang jelas untuk memecahkan persoalan, yaitu untuk memperoleh luaran yang diinginkan dari suatu masukan dalam jumlah waktu yang terbatas. [5]
2.7 Stemming Algoritma Nazief dan Adriani 2.7.1 Stemming
Data klasifikasi continue, data kuantitatif yang termasuk dalam pengukuran data skala interval atau ratio, untuk dapat dilakukan uji statistik parametrik dipersyaratkan berdistribusi normal. Pembuktian data berdistribusi normal tersebut perlu dilakukan ujinormalitas terhadap data. Uji normalitas berguna untuk membuktikan data dari sampel yang dimiliki berasal dari populasi berdistribusi normal atau data populasi yang dimiliki berdistribusi normal.
Banyak cara yang dapat dilakukan untuk membuktikan suatu data berdistribusi normal atau tidak. Metode klasik dalam pengujian normalitas suatu data tidak begiturumit. Berdasarkan pengalaman empiris beberapa pakar statistik data yang banyaknya lebih dari 30 angka (n > 30), maka sudah dapat diasumsikan berdistribusi normal. Biasa dikatakan sebagai sampel besar.
Namun untuk memberikan kepastian, data yang dimiliki berdistrib usi normal atau tidak, sebaiknya digunakan uji statistic normalitas. Karena
belum tentu data yang lebih dari 30 bisa dipastikan berdistribusi normal, demikian sebaliknya data yang banyaknya kurang dari 30 belum tentu tidak berdistribusi normal, untuk itu perlu suatu pembuktian. Pembuktian normalitas dapat dilakukan dengan manual, yaitu dengan menggunakan kertas peluang normal, atau dengan menggunakan uji statistik normalitas. Banyak jenis uji statistik normalitas yang dapat digunakan diantaranya Kolmogorov Smirnov, Lilliefors, Chi-Square, ShapiroWilk atau menggunakan software computer. Software computer dapat digunakan misalnya SPSS, Minitab, Simstat, Microstat, dsb. Pada hakikatnya software tersebut merupakan hitungan uji statistik Kolmogorov Smirnov, Lilliefors, Chi-Square, ShapiroWilk, yang telah diprogram dalam software komputer. Masing-masing hitungan uji statistik normalitas memiliki kelemahan dan kelebihannya, pengguna dapat memilih sesuai dengan keuntungannya [6].
2.7.2 Algoritma Nazief dan Adriani
Algoritma yang dibuat oleh Bobby Nazief dan Mirna Adriani memiliki tahapan sebagai berikut: [7]
1. Cari kata yang akan distem dalam kamus. Jika ditemukan maka diasumsikan bahwa kata tesebut adalah kata dasar. Maka algoritma berhenti.
2. Infleksi akhiran (Inflectional suffixes) (“-lah”, “-kah”, “-ku”, “-mu”, atau nya”) dibuang. Jika berupa partikel (“lah”, kah”, tah” atau “-pun”) maka langkah ini diulangi lagi untuk menghapus kata ganti posesif (“-ku”, “-mu”, atau “-nya”), jika ada.
3. Hapus penurunan akhiran (Derivational Suffix) (“-i”, “-an” atau “kan”). Jika kata ditemukan di kamus, maka algoritma berhenti. Jika tidak maka ke langkah 3a.
a.
Jika “-an” telah dihapus dan huruf terakhir dari kata tersebut adalah “-k”, maka “-k” juga ikut dihapus. Jika kata tersebut ditemukan dalam kamus maka algoritma berhenti. Jika tidak ditemukan maka lakukan langkah 3b.b. Akhiran yang dihapus (“-i”, “-an” atau “kan”) dikembalikan, lanjut ke langkah 4.
4. Hapus penurunan awalan (Derivational Prefix). Jika pada langkah 3 ada akhiran yang dihapus maka pergi ke langkah 4a, jika tidak pergi ke langkah 4b.
a.
Periksa tabel kombinasi awalan akhiran yang tidak diizinkan. Jika ditemukan maka algoritma berhenti, jika tidak pergi ke langkah 4b.b.
Pada langkah ini dilakukan perulangan sebanyak tiga kali. Tentukan tipe awalan kemudian hapus awalan. Jika kata dasar belum juga ditemukan lakukan langkah 5, jika sudah maka algoritma berhenti. Catatan: jika awalan kedua sama dengan awalan pertama algoritma berhenti.5. Melakukan Recoding.
6. Jika semua langkah telah selesai tetapi tidak juga berhasil maka kata awal diasumsikan sebagai kata dasar lalu proses diakhiri.
Alasan Menggunakan Algoritma Nazief dan Adriani. Menurut penelitian (Simorangkir, 2017) yang berjudul “Studi Perbandingan Algoritma-Algoritma Stemming Untuk Dokumen Bahasa Indonesia”, dari hasil pengujian antara algoritma stemming Nazief &Adriani, Arifin & Setiono, Vega, dan Tala, tingkat akurasi tertinggi yaitu algoritma Nazief dan Adriani.
Tabel 2.1 Perbadingan Akurasi
Algoritma Waktu Proses (detik) Akurasi (%) Nazief & Adriani 5,147 97,931 Arifin & Setiono 15,204 92,099 Vega 0,085 63,486 Tala 0,22 78,274 (sumber : Simorangkir, 2017)
Dan dari penelitiannya itu peneliti menyimpulkan bahwa untuk algoritma yang menggunakan kamus, ditemukan algoritma terbaik dalam proses stemming yaitu algoritma Nazief dan Adriani. Hal ini dikarenakan pada algoritma Nazief dan Adriani terdapat penambahan aturan-aturan untuk reduplikasi, penambahan aturan untuk awalan dan akhiran dalam meningkatkan presisi dari setiap kata yang di stemming.
2.8 Metode Certainty Factor
2.8.1 Definisi Metode Certainty Factor
Menurut (,Sumiati; Badriyah, Ratu Dea Mada; Ariyani, 2017) Faktor kepastian (certainty factor) merupakan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.
Rumus metode Certainty Factor Notasi faktor kepastian:
CF (h,e) = MB (h,e,) – MD (h,e) (2.1) dimana:
CF (h.e): Factor kepastian
MB (h,e): Ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1).
MD (h,e): Ukuran ketidakpercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1).
Untuk Rumus kombinasi rule dengan evidence E berbeda dan hipotesis H sama:
CF[H, E] = CF[lama] + CF[baru] (1 - CF[lama]) (2.2) Dimana:
CF[H, E] : cf dari hipotesis yang dipengaruhi evidence
CF[lama] = CF pertama atau CF hasil perhitungan sebelumnya CF[baru] = CF kedua atau CF selanjutnya
Faktor kepastian dapat dikombinasikan dalam beberapa cara. Ada 3 hal yang mungkin terjadi sebagaimana ditunjukan pada Gambar 2.3 sebagai berikut:
Nilai CF yang didapat dari interpretasi term dapat diliihat pada Tabel 2.2. dibawah ini: [4]
Tabel 2.2 Istilah dan Interpretasi Ketidakpastian
Term Certainty Factor
Definitely not (pasti tidak) -1.0 Almost certainly not (hampir pasti
tidak)
-0.8
Probably not (kemungkinan besar tidak)
-0.6
Maybe not (mungkin tidak) -0.4 Gambar 2.3 Kombinasi Aturan Ketidakpastian
Unknown (tidak tahu) -0.2 to 0.2
Maybe (mungkin) 0.4
Probably (kemungkinan besar) 0.6 Almost certainly (hampir pasti) 0.8 Definitely (pasti) 1.0
2.8.2 Kelebihan Metode Certainty Factor
Menurut [9] kelebihan dari metode certainty factor antara lain : 1. Metode ini cocok dipakai dalam sistem pakar untuk mengatur sesuatu
apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosis penyakit sebagai salah satu contohnya.
2. Perhitungan dengan menggunakan metode ini dalam sekali hitung hanya dapat mengolah 2 data saja sehingga keakuratan data dapat terjaga.
2.8.3 Kekurangan Metode Certainty Factor
Menurut [9] kekurangan dari metode certainty factor antara lain : 1. Ide umum dari pemodelan ketidakpastian manusia dengan
menggunakan numerik metode certainty factor di atas memiliki sedikit kebenaran.
2. Metode ini hanya dapat untuk mengolah ketidakpastian/kepastian hanya 2 data saja. Metode ini tidak sama dengan metode yang bisa melakukan proses pengolahan data yang berulang-ulang. Dalam perosenya Perlu dilakukan beberapa kali pengolahan data untuk data yang lebih dari 2 buah supaya mendapatkan hasil yang maksimal dalam melakukan perhitungan.
2.9 Metode Pengembangan Sistem
2.9.1 Definisi Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem didefinisikan sebagai proses penggalian gagasan, Analisis, perancangan, dan penerapan (implementasi) suatu sistem informasi. Metode pengembangan sistem juga dapat didefinisikan sebagai kumpulan prosedur, teknik,
alat, dan alat bantu pendokumentasian yang membantu para pengembang membangun sistem informasi.[10].
2.9.2 Rapid Application Dev elopement (RAD)
Rapid Application Development (RAD) adalah model pengembangan perangkat lunak yang bersifat inkremental terutama untuk waktu pengerjaan yang pendek[11]. Proses RAD terdiri dari 3 tahap, yaitu : Fase Perencanaan Syarat-Syarat, Fase Desain Sistem (Workshop Design) dan Fase Implementasi [12].
Gambar 2.4 Tahapan Model RAD (Sumber :Kendall, 2010) 1. Rencana Kebutuhan (Requirement Planning)
Dalam fase ini, pengguna dan penganalisis bertemu untuk mengidentifikasikan tujuan-tujuan aplikasi atau sistem serta untuk mengidentifikasikan syarat-syarat informasi yang ditimbulkan dari tujuan-tujuan tersebut. Orientasi dalam fase ini adalah menyelesaikan masalah-masalah perusahaan. Meskipun teknologi informasi dan sistem bisa mengarahkan sebagian dari sistem yang diajukan, fokusnya akan selalu tetap pada upaya pencapaian tujuan-tujuan perusahaan.
2. Proses Desain Sistem (Design System)
Mengidentifikasi solusi alternatif dan memilih solusi yang terbaik. Kemudian membuat database dan desain pemrograman untuk data-data yang telah didapatkan dan dimodelkan dalam arsitektur sistem informasi. Tools yang digunakan dalam
pemodelan sistem biasanya menggunakan Unified Modeling Language (UML).
3. Implementasi (Implementation)
Setelah Design Workshop dilakukan, maka selanjutnya sistem diimplementasikan (coding) kedalam bentuk yang dimengerti oleh mesin yang diwujudkan dalam bentuk program atau unit program. Tahap implementasi sistem merupakan tahap meletakkan sistem supaya siap untuk dioperasikan.
2.9.1.1 Kelebihan RAD
Jika kebutuhan perangkat lunak dipahami dengan baik dan lingkup perangkat lunak dibatasi dengan baik, waktu tim dalam menyelesaikan perangkat lunak relatif pendek. [11]
2.9.1.2 Kekurangan RAD
a. Untuk pembuatan sistem perangkat lunak dengan skala besar,
maka pemodelan ini akan membutuhkan sumber daya manusia yang cukup besar untuk membentuk tim-tim yang mengembangkan komponen-komponen.
b. Jika tidak ada persetujuan untuk mengembangkat perangkat
lunak dengan cepat, maka proyek dengan model ini akan gagal karena hanya akan bingung mendefinisikan kebutuhan pelanggan.
c. Jika sistem perangkat lunak yang akan dibuat tidak dapat
dimodulkan (dibagi-bagi menjadi beberapa komponen), maka model RAD tidak dapat digunakan untuk membuat sistem perangkat lunak ini karena terlalu banyak campur tangan antartim.
d. Tidak cocok digunakan untuk sistem perangkat lunak yang
2.10 Pemodelan Sistem Unified Modelling Language (UML) 2.10.1 Definisi Unified Modeling Language (UML)
Unified Modeling Language (UML) adalah notasi pemodelan yang banyak digunakan dalam metodologi berorientasi objek. Tujuan UML adalah sebagai berikut: [10]
1. Bagi pengguna, tersedia bahasa pemodelan visual yang siap digunakan dan ekspresif sehingga dapat digunakan bersama dalam pemodelan suatu sistem informasi.
2. Memberikan mekanisme pemodelan yang dapat diperluas dan dikhususkan untuk memperluas konsep dasarnya.
3. Tidak tergantung pada bahasa pemprograman tertentu maupun proses pengembangan (metodologi) tertentu.
4. Memberikan dasar pemahaman secara formal terhadap bahasa pemodelan.
5. Mendorong pertumbuhan alat-alat bantu berorientasi objek.
6. Mendukung konsep pengembangan sistem pada tingkatan tinggi (tidak terlalu teknis).
7. Mengintegrasikan praktik dan metodologi terbaik.
UML dikelola oleh Object Management Group (OMG) dan menjadi standar umum. UML terbaru saat ini adalah UML versi 2.5. UML versi 2.5 terdiri atas dua kelompok diagram, yaitu:
1. Diagram Struktur (Structure Diagram) yang menggambarkan struktur statis suatu sistem. Dalam diagram struktur digunakan objek, atribut, operasi dan relasi antar objek. Diagram struktur terdiri dari:
a. Class Diagram b. Component Diagram c. Object Diagram
d. Composite Structure Diagram e. Deployment Diagram
f. Package Diagram g. Profile Diagram
2. Diagram Perilaku (Behaviour Diagram) menunjukkan dinamika suatu sistem. Di dalam diagram perilaku ditunjukkan bagaimana kolaborasi dan interaksi antar objek dan kondisi internal suatu objek.
a. Activity Diagram b. Interaction Diagram c. Communication Diagram d. Interaction Overview Diagram e. Sequence Diagram
f. Timing Diagram
g. State Machine Diagram h. Use Case Diagram
Berbagai diagram tersebut dapat menggambarkan hal-hal sebagai berikut:
1. Berbagai aktivitas atau pekerjaan dalam sistem, baik yang dilakukan manusia maupun mesin.
2. Berbagai komponen dalam sistem bagaimana interaksinya. 3. Bagaimana sistem berjalan.
4. Bagaimana berbagai entitas berinteraksi dengan komponen lain. 5. Antar muka pengguna eksternal.
2.10.2 Definisi Use Case Diagram
Diagram Use Case merupakan diagram yang harus dibuat pertama kali saat pemodelan perangkat lunak berorientasi objek dilakukan. Diagram Use Case akan menggambarkan apa yang dikerjakan oleh actor. Yang disebut actor di sini adalah pengguna aplikasi, untuk menggambar diagram use case mengacu pada proses sebelumnya, yaitu analisis kebutuhan pada rekayasa perangkat lunak. Simbol yang digunakan untuk membuat diagram use case ini pada Tabel 2.3 antara lain: [14]
Tabel 2.3 Simbol Use Case Diagram
Simbol Nama Keterangan
Aktor Merupakan pengguna dari sistem. Penamaan aktor menggunakan kata benda.
Use case Merupakan pekerjaan yang dilakukan oleh aktor. Penamaan use case dengan kata kerja.
Asosiasi Hubungan antara aktor dengan use case.
Include Hubungan antara use case dengan use case, include menyatakan bahwa sebelum pekerjaan dilakukan harus mengerjakan pekerjaan lain terlebih dahulu.
Extends Hubungan antara use case dengan use case, extends menyatakan bahwa jika pekerjaan yang dilakukan tidak sesuai atau terdapat kondisi khusus, maka lakukan pekerjaan itu.
2.10.3 Definisi Activity Diagram
Diagram aktivitas atau activity diagram menggambarkan workflow (aliran kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis atau menu yang ada pada perangkat lunak. Diagram aktivitas menggambarkan aktivitas sistem bukan apa yan dilakukan aktor, jadi aktivitas yang dapat dilakukan oleh sistem. Berikut adalah Tabel 2.4 simbol-simbol yang ada pada diagram aktivitas: [15].
Tabel 2.4 Simbol Activity Diagram
Simbol Nama Keterangan
Status Awal Status awal
aktivitas sistem, sebuah diagram aktivitas memiliki sebuah status awal Aktivitas Aktivitas yang dilakukan sistem, aktivitas biasanya diawali dengan kata kerja. Percabangan/decision Asosiasi percabangan dimana jika ada pilihan aktivitas lebih dari satu. Penggabungan/join Asosisasi penggabungan dimana lebih dari satu aktivitas yang
digabungkan menjadi satu. Status Akhir Status akhir
yang dilakukan sistem, sebuah diagram aktivitas memiliki status akhir. Swimlane Memisahkan organisasi bisnis yang bertanggung jawab terhadap aktivitas yang terjadi.
2.10.4 Definisi Sequence Diagram
Diagram sekuen menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dan message yang dikirimkan dan diterima antar objek. Oleh karena itu, untuk menggambar diagram sekuen maka harus diketahui objek-objek yang terlibat dalam sebuah use case beserta metode-metode yang dimiliki kelas yang diinstansiasi menjadi objek itu. Membuat diagram sekuen juga dibutuhkan untuk melihat scenario yang ada pada use case.
Banyaknya diagram sekuen yang harus digambar adalah minimal sebanyak pendefinisian use case yang memiliki proses sendiri atau yang penting semua use case yang telah didefinisikan interaksi jalannya pesan sudah dicakup pada diagram sekuen sehingga semakin banyak use case
yang didefinisikan maka diagram sekuen yang harus dibuat juga semakin banyak. Berikut adalah Tabel 2.5 Simbol-simbol yang ada pada diagram sekuen:
Tabel 2.5 Simbol Sequence Diagram
Simbol Nama Keterangan
atau
Aktor Orang, proses, atau sistem lain yang berinteraksi dengan sistem informasi yang akan dibuat diluar sistem informasi yang akan dibuat itu
sendiri, jadi walaupun simbol dari aktor adalah gambar orang, tapi aktor belum tentu merupakan orang; biasanya dinyatakan menggunakan kata benda diawal frase nama aktor. Garis Hidup/lifeline Menyatakan kehidupan suatu objek.
Objek Menyatakan objek
yang berinteraksi pesan.
Waktu Aktif Menyatakan objek dalam keadaan aktif dan berinteraksi,
semua yang terhubung dengan waktu aktif ini adalah sebuah tahapan yang dilakukan
didalamnya. Pesan tipe
create
Menyatakan suatu objek membuat objek yang lain, arah panah mengarah pada objek yang dibuat.
Pesan tipe call Menyatakan suatu objek memanggil operasi/metode yang ada pada objek lain atau dirinya sendiri. Pesan tipe send Menyatakan bahwa
suatu objek mengirimkan data/masukan/ informasi ke objek lainnya, arah panah mengarah pada objek yang dikirimi.
Pesan tipe return
Menyatakan bahwa suatu objek yang telah menjalankan suatu operasi atau metode menghasilkan suatu kembalian ke objek tertentu, arah panah
mengarah pada objek yang menerima kembalian. Pesan tipe destroy Menyatakan suatu objek mengakhiri hidup objek yang lain, arah panah mengarah pada objek yang diakhiri, sebaiknya jika ada create maka ada destroy.
2.10.5 Definisi Class Diagram
Diagram kelas atau class diagram menggambarkan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem. Diagram kelas dibuat agar pembuat program atau programmer membuat kelas-kelas sesuai rancangan di dalam diagram kelas agar antara dokumentasi perancangan dan perangkat lunak sinkron. Kelas-kelas yang ada pada struktur sistem harus dapat melakukan fungsi-fungsi sesuai dengan kebutuhan sistem sehingga pembuat perangkat lunak atau programmer dapat membuat kelas-kelas di dalam program perangkat lunak sesuai dengan perancangan diagram kelas. Berikut adalah Tabel 2.6 Simbol-simbol yang ada pada diagram kelas:
Tabel 2.6 Simbol Class Diagram
Simbol Nama Keterangan
Kelas Kelas pada
struktur sistem.
Antarmuka /interface Sama dengan konsep interface dalam pemprogram an berorientasi objek. Asosiasi/association Relasi antarkelas dengan makna umum, asosiasi biasanya juga disertai dengan multiplicity. Asosiasi berarah/directed association Relasi antarkelas dengan makna kelas yang satu digunakan oleh kelas yang lain, asosiasi biasanya juga disertai
dengan multiplicity. Generalisasi Relasi antarkelas dengan makna generalisasi-spesialisasi (umum khusus). Kebergantungan/depend ency Relasi antarkelas dengan makna kebergantun gan antarkelas. Agregasi/aggregation Relasi antarkelas dengan makna semua-bagian (whole-part). 2.11 PreHypertext Processor (PHP)
PHP adalah bahasa pemrograman script yang paling banyak dipakai saat ini. PHP banyak dipakai untuk memrogram situs web dinamis, walaupun tidak tertutup kemungkinan digunakan untuk pemakaian lain. [16]. Bahasa PHP penulis gunakan untuk membuat sebuah sistem pakar berbasis website.
2.12 My Structure Query Language (MySQL)
MySQL adalah sebuah program database server yang mampu menerima dan mengirimkan datanya dengan sangat cepat, multi user serta menggunakan perintah standar SQL (Structure Query Language). MySQL merupakan database server yang bersifat open source yaitu dapat berjalan pada sistem operasi manapun seperti Windows dan Linux.[4]. Penulis memakai MySQL dalam penyimpanan data yang dipakai untuk membuat website.
2.13 Cascading Style Sheet (CSS)
CSS adalah kependekan dari Cascading Style Sheet. CSS merupakan salah satu kode pemprograman yang bertujuan untuk menghias dan mengatur gaya tampilan/layout halaman web supaya lebih elegan dan menarik. CSS adalah sebuah teknologi internet yang direkomendasikan oleh World Wide Web Consortium atau W3C pada tahun 1996.[17]
CSS digunakan penulis untuk mendesain web agar tampilannya lebih menarik dan mudah dipahami user.
2.14 JavaScript (JS)
JavaScript adalah bahasa scripting yang popular disebagian besar browser. JavaScript disisipkan pada halaman web menggunakan tab <script>. Kegunaan JavaScript adalah untuk menambah interaktif suatu website. Beberapa hal tentang JavaScript adalah sebagai berikut: (Setiawan, 2017).
a. Open source (semua orang dapat menggunakan secara gratis). b. JavaScript merupakan bahasa scripting yang ringan.
c. JavaScript disisipkan dalam html.
d. Dalam Javascript, script akan langsung dieksekusi tanpa kompilasi.
2.15 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah pencarian sumber-sumber atau opini pakar tentang suatu hal yang berkaitan dengan tujuan penelitian. Dengan kata lain, studi pustaka merupakan pengkajian beberapa sumber pustaka (yang
umumnya terdapat diperpustakaan) yang terkait dengan variabel -variabel utama atau topik sebuah penelitian. Maka dapat dikatakan bahwa hampir setiap jenis penelitian memasukkan studi pustaka sebagai salah satu langkah yang ditempuh dalam keseluruhan penelitian. [18].
2.16 Wawancara
Wawancara terdiri atas sejumlah pertanyaan yang dipersiapkan oleh peneliti dan diajukan kepada seseorang mengenai topik penelitian secara tatap muka, dan peneliti merekam jawaban-jawabannya sendiri. [19].
Wawancara dapat didefinisikan sebagai “interaksi Bahasa yang berlangsung antara dua orang dalam situasi saling berhadapan salah seorang, yaitu yang melakukan wawancara meminta informasi atau ungkapan kepada orang yang diteliti yang berputar di sekitar pendapat dan keyakinannya”.
Wawancara harus mempunyai tujuan tertentu agar tidak menjadi suatu percakapan yang tidak sistematis atau melakukan pengamatan yang tidak mempunyai ujung pangkal. Oleh karena itu, peneliti melakukan wawancara mempunyai tiga kewajiban, yaitu:
1. Memberitahu informan tentang hakikat penelitian dan pentingnya kerja sama mereka dengan peneliti.
2. Menghargai informan atas kerja samanya.
3. Memperoleh informasi dan data yang diinginkannya.
Kelebihan dari instrumen pengumpulan data melalui wawancara pribadi sebagai berikut:
1. Wawancara merupakan instrumen yang paling baik untuk memilih dan menilai karakteristik pribadi.
2. Wawancara mempunyai manfaat yang besar dalam mengidentifikasi dan mengatasi masalah-masalah kemanusiaan khususnya masalah afektif.
4. Wawancara membekali peneliti dengan informasi tambahan untuk memperkuat data yang diperoleh melalui instrumen lain.
5. Kadang-kadang peneliti menggunakan wawancara bersama-sama dengan observasi untuk memperkuat validitas data yang diperoleh melalui koinformasi.
6. Wawancara merupakan satu-satunya instrumen untuk pengumpulan data pada masyarakat buta huruf.
Disamping kelebihan diatas, wawancara juga mempunyai kelemahan, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Keberhasilan wawancara sangat tergantung pada kemauan informan dalam bekerja sama dan memberikan informasi yang dapat dipercaya dan teliti.
2. Wawancara terpengaruh oleh keadaan diri dan faktor-faktor lain yang memengaruhi pribadi yang melakukan wawancara atau informan atau keduanya sekaligus, dan selanjutnya mengandung bias pribadi yang sangat tinggi pada data.
3. Wawancara terpengaruh oleh antusias informan pada dirinya, keinginannya untuk tampil positif, keragu-raguannya dalam memberikan informasi, dan motivasinya untuk disukai orang yang melakukan wawancara. Berdasarkan hal ini, mengingatkan peneliti bahwa setiap informan mewarnai kebenaran/hakikat yang dibicarakannya sesuai dengan yang disangkanya benar.
2.17 Observasi
Pengumpulan data dengan menggunakan observasi mempunyai keuntungan sebagai berikut.
1) Analisis dapat melihat langsung bagaimana sistem lama berjalan
2) Mampu menghasilkan gambaran lebih baik jika disbanding dengan teknik lainnya
Sedangkan kelemahan dengan menggunakan teknik observasi adalah:
1) Membutuhkan waktu cukup lama karena jika observasi waktunya sangat terbatas maka gambaran sistem secara keseluruhan akan sulit untuk diperoleh
2) Orang-oarang yang sedang diamati biasanya perilakunya dengan perilaku sehari-hari (cenderung berusaha terlihat baik). Hal ini akan menyebabkan gambaran yang diperoleh selama observasi akan berbeda dengan perilaku sehari-hari 3) Dapat mengganggu pekerjaan orang-orang pada bagian
yang sedang diamati
Berikut ini adalah beberapa petunjuk untuk melakukan observasi 1. Tentukan hal-hal apa saja yang akan diobservasi agar kegiatan observasi menghasilkan sesuai dengan yang diharapkan
2. Mintalah ijin kepada orang yang berwenang pada bagian yang akan diobservasi
3. Berusaha sesedikit mungkin agar tidak mengganggu pekerjaan orang lain
4. Jika ada yang anda tidak mengerti, cobalah bertanya . jangan membuat asumsi sendiri[20].
2.18 Studi Literatur Sejenis
Tabel 2.7 Studi Literatur Sejenis
No Judul Penelitian Penulis (tahun) Metode Tools Menu
Pencarian
Menu
CheckBox Data Analisis Kelebihan Kekurangan
1
Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Pada Printer Ink Jet Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining
Ihab Agustina & Dadang Haryanto (2018) Forward Chaining Borland Delphi 7 T Y Tidak disebutkan
Data yang dipakai sesuai dengan kebutuhan penelitian Hanya 1 jenis printer yang di teliti 2
Sistem Pakar Pendeteksi Kerusakan Printerberbasis Web Menggunakan Algoritma Forward Chaining Milawati Hartono, Eko Nur Muhammad Irsyad (2016) Forward Chaining Adobe Dreamwaver, PHP, MySQL T Y Tidak disebutkan Memiliki output gambar yang dapat
memecahkan masalah Data gejala yang di pakai masih belum lengkap 3
Rancang Bangun Aplikasi
Sistem Pakar
Mengidentifikasi
Kerusakan pada Printer Menggunakan Metode Certainty Factor (Studi Kasus. CV. Dunia Komputer Jayapura) Yonathan Kondo Bua, Ajenkris Yanto Kungkung (2018) Certainty Factor PHP, DBMS MySQL T Y 41(gejala)+ 21(kerusakan) Meneliti 2 merk printer (Canon &
Epson) Sistem yang dibuat tidak user friendly 4 Implementasi Algoritma Boyer Moore Pada Aplikasi Kamus Istilah Kebidanan Berbasis Web
Rizky Ivan Darmawan, Anif Hanifa Boyer Moore Tidak
disebutkan Y T Tidak ada
Kinerja algoritma boyer moore lebih
efisen setelah dipakai Hanya mencari kamus kebidanan
Setianingrum, Arini (2018) 5 Studi Perbandingan Algoritma - Algoritma Stemming Untuk
Dokumen Teks Bahasa Indonesia Manase Sahat H Simarangkir (2017) Nazief dan Adriani, Arifin dan Setiono, Vega dan algoritma Tala Tidak disebutkan Y T 100 dokumen Memiliki proses prepocesing untuk memproses sebuah kalimat hasil stemming terhadap nama tempat, orang dan istilah maupun pengetikan kata yang salah dalam dokumen tidak terlalu mempengaruhi peningkatan akurasi
