Disini
bisa sedikit saya jelaskan secara singkat Penggunaan Keyword dalam sebuah informasi sangat diperlukan, karena hal tersebut memudahkan para pembaca untuk mengetahui langsung point-point tertentu yang terdapat pada isi informasi. Karena
point-point itu dapat menjelaskan sebagian besar isi informasi dan menyampaikan info kepada pembaca, sehingga pembaca tahu hal-hal apa yang bisa dia ambil dari informasi.
Oleh karena itu, pada laporan ini menjelaskan bahwa
keyword untuk laporan atau makalah digunakan untuk mempermudah pembaca mencari point-point penting pada laporan
atau makalah. Dan software aplikasi yang digunakan dalam Makalah Pencarian Keyword ini adalah Apache (sebagai Web Server), PHP
(Pemrograman berbasis Web) dan Mysql (aplikasi Data base).Untuk algoritma pemrosesan kami gunakan Bayesian Classifier
sebagai machine learning untuk memfilter dan menghasilkan keyword yang sesuai. Program aplikasi pencarian keyword makalah ini akan ditampilkan pada Web, sehingga pengakses mudah untuk menggunakannya.
Dengan begitu dari makalah
pencarian keyword, dapat menghasilkan
user pengimput makalah harus dalam format teks, jika terdapat format lain maka data tersebut tidak dapat diproses. Karena sebelum diproses, makalah terlebih dahulu dieliminasi kata penghubung beserta karakter selain teks seperti angka, petik dan lain-lain. Baru makalah masuk pada algoritma bayesian dan memperoses makalah tersebut dan baru menghasilkan kata kunci makalah tersebut.
1.
Latar Belakang
Pesatnya perkembangan teknologi informasi disemua kalangan dan aspek tentunya pada lingkungan kita, semua itu disebabkan karena adanya pemikiran bagaimana aktifitas
yang
bersifat konvensional dapat dilakukan pada masa sekarang ini dengan proses yang lebih mudah. Dengan munculnya teknologi untuk dapat menghubungkan komunitas di seluruh dunia yaitu menggunakan
internet, dan layanan ini bisa langsung mengakses sesuai alamat
yang akan
dituju dengan menggunakan IP Public. Layanan akses informasi juga cepat dengan adanya bantuan situs pencari seperti
Google, Lycos atau Yahoo service, sehingga
orang-orang dapat langsung menemukan informasi yang diinginkan tanpa harus membuang waktu membaca semuanya tetapi cukup memberikan kata kunci. Disitulah pentingnya kata kunci untuk membantu pencarian informasi yang dibutuhkan. Kata kunci itu juga dapat mewakili point-point penting pada media informasi. Disini kami
akan
membantu pengaksesan informasi menemukan kata kunci pada media informasi yang berupa makalah dimaksudkan agar pengakses dapat mengetahui isi pokok dengan melihat kata kunci yang dihasilkan, tanpa harus membaca seluruh isi makalah. Dan pencarian ini menggunakan metode Bayesian karena terbukti metode ini pada machine learning mampu memberikan hasil
yang optimal.
2.
Rumusan Masalah
Adapun bentuk masalah yang akan di bahas yaitu tentang bagaimana cara
kerja dari analisis pemunculan kata terbanyak dalam makalah menggunakan metode
algoritma Bayesian tersebut.
3.
Batasan Penelitian
Penulis membatasi masalah atas beberapa poin penting
yang akan di bahas seputar judul yang diajukan, untuk menghindari
penyimpangan-penyimpangan dalam tujuan penelitian yaitu :
- Pembuatan data base mengenai proses server side.
- Proses penyaringan kata menggunakan algoritma Bayesian.
- Proses system berbasis web.
4.
Tujuan Penelitian
Adapun maksud penulis memilih judul analisis pemunculan kata
terbanyak dalam makalah menggunakan metode algoritma Bayesian sebagai topic pembahasan T.A adalah agar pembaca tak perlu lagi
berlama-lama membaca suatu makalah dari awal hingga akhir hanya untuk dapat
intisari dari pembahasan makalah tersebut, dengan begitu selain mempermuda
pembaca dalam memahami suatu makalah, mereka juga bisa menghemat waktunya untuk
mengerjakan pekerjaan lainnya.
Landasan
Teori
I.
Tinjauan Pustaka
Untuk melakukan penelitian ini diperlukan
komponen-komponen sebagai berikut:
1.
HTML
Adalah singkatan dari Hyper Text Markup Language, yang merupakan bahasa
teks yang menggunakan tanda-tanda (markup) yang dikenal dengan <tag>,
dimana merupakan pengembangan dari SGML (Standard Generalize Markup Language).
Dengan HTML maka dapatlah dibuat suatu halaman web statis dimana nantinya
merupakan dasar dari pembuatan halaman web dinamis.
2.
Apache sebagai Web Server
Web Server (World Wide Web
Server) adalah server internet yang melayani koneksi transfer data dalam
protocol HTTP (Hypertext Transfer Protocol). Web server saat ini merupakan inti
dari server-server internet selain e-mail server, ftp, dan news server. Hal ini
dapat dimaklumi karena web server yang telah dirancang untuk dapat melayani
berbagai jenis data, mulai dari text, hypertext, gambar (image), suara, plug-in
dan sebagainya.
Salah satu jenis web server
yang banyak dipakai dan digemari adalah Apache. Karena beberapa alasan
kemudahan yang dapat didapat, seperti:
a) Bersifat Free (Gratis).
b) Mudah dalam proses
instalasi.
c) Ringan dalam proses kerja
sebagai server dan cepat dalam proses transfer file.
d) Handal dengan berbagai fitur
keamanan dan lainnya.
e) Bersifat Multiplatfrom
(Perbedaan Operating system masih bisa berkomunikasi).
3.
PHP pemrograman Web Dinamis
PHP (Hypertext Preprocecor)
dikenal sebagai sebuah bahasa skrip yang menyatu dengan tag-tag HTML, diproses
hanya di server. Sedangkan hasil yang dikirim ke klien berupa skrip HTML,
ditangkap menggunakan browser pada sisi klien. Php digunakan untuk pembuatan
Web Dinamis seperti halnya Active Server Pages (ASP), Java Server Pages (JSP),
PERL dan sebagainya. Ada juga kelebihan PHP sehingga banyak digemari adalah
sebagai berikut:
a) Life Cycle yang disingkat,
sehingga PHP selalu mengikuti perkembangan teknologi internet.
b) Cross platform, php dapat
dipakai di hamper semua web server yang ada di pasaran (Apache, AOLServer,
fhttpd, Microsoft IIS dan lain-lain), dan dapat dijalankan di berbagai system
operasi (Windows, Linux, FreeBSD, Unix, Solaris dan sebagainya).
c) PHP mendukung banyak paket
database baik yang komersil maupun nonkomersil seperti PostgreeSQL, MySQL,
Oracle dan lain-lainnya.
d) Akses database yang lebih
fleksibel.
e) Waktu eksekusi lebih cepat.
f) Tingkat keamanan tinggi.
4.
MySQL
Adalah salah satu jenis
database server yang sangat terkenal. Kepopuleran disebabkan karena MySQL
menggunakan SQL sebagai bahasa dasar untuk mengakses databasenya. MySQL
merupakan server basis dta yang menggunakan teknik relasional untuk
menghubungkan antara table-tabel dalam databasenya atau mendukung RDBMS
(Relational Databese Management System), adapun kelebihan lain dari MySQL
adalah sebagai berikut:
a) MySQL bersifat Free (Gratis).
b) Dikeluarkan oleh GNU General Public Licence
(GPL) sama seperti PHP sehingga keduanya cocok untuk digabungkan.
c) MySQL juga bersifat
OpenSource jadi para user dapat mengembangkan pengetahuannya mengenai MySQL
secara gratis.
d) Kemampuan yang handal (robust).
e) Multi-user (banyak pemakai)
cocok untuk server.
f) Multi-thread (beberapa
prosedur dalam proses dikerjakan bersama) sehingga proses cepat.
g) Kecepatan koneksi yang
tinggi dan keamanan yang kuat.
5.
Bayesian sebagai pemrosesan
Kata Kunci
A.
Teori Bayes
Teori Bayes sebenarnya merupakan implementasi teori probabilitas
bersyarat. Teori Bayes seperti probabilitas bersyarat digunakan untuk menentukan probabilitas suatu
kejadian Y, bila diketahui kejadian-kejadian lain X1, X2, X3, ...., Xn. Gambaran teori bayes dalam diagram Venn
adalah sebagai berikut.
Probabilitas Xk bila Y diketahui dapat dihitung menggunakan Teori Bayes
yang didefinisikan dengan:
B.
HMAP
HMAP (Hypothesis
Maximum Appropri Probability) menyatakan hipotesa yang diambil berdasarkan nilai
probabilitas berdasarkan kondisi prior yang diketahui. HMAP inilah yang
digunakan di dalam metode Bayes untuk proses machine learning dari data
training tertentu. Untuk menentukan HMAP untuk kejadian ya dan tidak dari X,
terlebih dahulu diketahui P(X) dan P(~X) yang menyatakan probabilitas X dan
probabilitas bukan X. Kemudian diketahui P(Yi|X) dan P(Yi|~X) yang menyatakan
probabilitas Yi di dalam X dan probabilitas Yi di dalam bukan X. Data-data
itulah yang dinamakan dengan fakta atau dikenal dengan keadaan prior. Dari
keadaan prior inilah dapat ditentukan hipotesa yang digunakan untuk menentukan
keputusan apakah X atau bukan X. HMAP untuk kejadian S={Y} didefinisikan
dengan:
C.
Implementasi pada
klasifikasi teks
Dengan menggunakan
rumus-rumus tersebut maka akan ditentukan algoritma bayesian sebagai pemroses kata
kunci.
II.
Metode Penelitian
User menginputkan
makalah berupa dokumen dengan format teks, masukkan pada halaman web aplikasi
sisi klien. Kemudian teks akan dikirim ke sisi server untuk diproses dengan
Algoritma Bayesian yang terdapat pada bahasa pemrograman PHP, tidak lupa
bekerjasama dengan MySQL sebagai database server. Setelah ditemukan kata kunci,
kemudian kata kunci tersebut akan dikirim ke sisi klien, untuk memberi jawaban
pada user pemberi inputan tadi.
III.
Hasil dan Pembahasan
- Konversi Makalah mejadi foermat Teks.
Untuk sementara
konversi masih bersifat manual atau tradisional, yaitu dengan:
a.
Buka makalah apapun dengan macam-macam format seperti Document, PDF dan
lain-lain.
b.
Blok semuanya copy atau copy teks jika ada.
c.
Buka editor Note Pad, paste dan simpan makalah tersebut.
d.
Makalah yang telah disimpan siap untuk diproses.
- Buka Halaman Web
Buka halaman web
tempat aplikasi berada dengan menggunakan Browser pada PC anda, tentunya harus berhubungan
dengan server tempat aplikasi berada. Maka akan muncul Form tempat untuk
memasukkan input berupa teks makalah. Masukkan makalah dengan menekan tombol
Browse, kemudian cari Input makalah dimana anda meletakkannya.
- Tampilan Hasil sudah Proses
Kemudian klik tombol proses untuk memproses input dengan algoritma
Bayesian, maka dengan begitu kata pun terproses dan akan menghasilkan kata
kunci itu sendiri.
Kesimpulan
Berdasarkan dari
hasil analisa dan pengkajian ini, maka penulis mengambil kesimpulan sebagai
berikut:
1. User
Menginputkan makalah harus dalam format teks, jika terdapat format lain maka
data tersebut tidak akan diproses.
2. Input makalah
sebelum diproses dieleminasi kata penghubung beserta karakter selain teks
seperti angka, petik dan lain-lain.
3. Sesudah itu akan
masuk pada algoritma bayesian untuk memproses makalah kemudian menghasilkan
kata kunci makalah tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Basuki, Achmad, “Machine Learning”, PENS-ITS,
Surabaya,
[2] Kadir,
Abdul,”Dasar PemrogramanWeb Dinamis Menggunakan PHP”, Penerbit ANDI,
Yogyakarta,
[3] M, Farid, “Belajar Sendiri Pemrograman PHP4”,
Elex Media Komputindo, Jakarta, 2001.
[4] Mccallum,
Andrew and Nigam, Kamal,”A Comparison of Event Models for Naïve Bayes Text Classification”,http://www.cs.cmu.edu
[5] Nur Iman, Budi ,dkk,”Statistika dan
Probabilitas”, PENS-ITS, Surabaya, 2001.
[6] Shen, Yirong
and Jiang, Jing ,”Improving the performance of Naïve Bayes for Text
Classification”, CS224N Spring,2003.
[7] Wasista ,Sigit, “Pemrograman Web ”, PENS-ITS,
Surabaya, Juni 2002.
