Apa Yang Dimaksud Text Mining dan Text Preprocessing di dunia Informatika

Nulis Coding - Apa Yang Dimaksud Text Mining dan Text Preprocessing di dunia Informatika

Dalam ilmu informatika istilah text mining bukanlah hal yang tabu dan awam bagi sejumlah mahasiswa aatau pengamat teknologi, begitu juga dengan Text Preprocessing yang merupakan anak (proses) dari text mining itu sendiri. Nah, Nulis Coding akan memberikan penjelasan tentang Text Mining dan Text Preprocessing.

source: biolab.si

A. Text Mining
Penambangan teks (bahasa Inggris: text mining) adalah proses ekstraksi pola berupa informasi dan pengetahuan yang berguna dari sejumlah besar sumber data teks, seperti dokumen Word, PDF, kutipan teks, dll. Jenis masukan untuk penambangan teks ini disebut data tak terstruktur dan merupakan pembeda utama dengan penambangan data yang menggunakan data terstruktur atau basis data sebagai masukan.

Penambangan teks dapat dianggap sebagai proses dua tahap yang diawali dengan penerapan struktur terhadap sumber data teks dan dilanjutkan dengan ekstraksi informasi dan pengetahuan yang relevan dari data teks terstruktur ini dengan menggunakan teknik dan alat yang sama dengan penambangan data. Proses yang umum dilakukan oleh penambangan teks di antaranya adalah perangkuman otomatis, kategorisasi dokumen, penggugusan teks, deteksi plagiarisme, dll.

B. Text Preprocessing
Berdasarkan ketidak teraturan struktur data teks, maka proses sistem temu kembali informasi ataupun text mining memerlukan beberapa tahap awal yang pada intinya adalah mempersiapkan agar teks dapat diubah menjadi lebih terstruktur. Salah satu implementasi dari text mining adalah tahap Text Preprocessing.

Tahap Text Preprocessing adalah tahapan dimana aplikasi melakukan seleksi data yang akan diproses pada setiap dokumen. Proses preprocessing ini meliputi (1) case folding, (2) tokenizing, (3) filtering, dan (4) stemming.

1. Case Folding
Tidak semua dokumen teks konsisten dalam penggunaan huruf kapital. Oleh karena itu, peran Case Folding dibutuhkan dalam mengkonversi keseluruhan teks dalam dokumen menjadi suatu bentuk standar (biasanya huruf kecil atau lowercase).

Sebagai contoh, user yang ingin mendapatkan informasi “KOMPUTER” dan mengetik “KOMPOTER”, “KomPUter”, atau “komputer”, tetap diberikan hasil retrieval yang sama yakni “komputer”. Case folding adalah mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil. Hanya huruf ‘a’ sampai dengan ‘z’ yang diterima. Karakter selain huruf dihilangkan dan dianggap delimiter.

2. Tokenizing
Tahap Tokenizing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya. Contoh dari tahap ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Tokenisasi secara garis besar memecah sekumpulan karakter dalam suatu teks ke dalam satuan kata, bagaimana membedakan karakter-karakter tertentu yang dapat diperlakukan sebagai pemisah kata atau bukan.

Sebagai contoh karakter whitespace, seperti enter, tabulasi, spasi dianggap sebagai pemisah kata. Namun untuk karakter petik tunggal (‘), titik (.), semikolon (;), titk dua (:) atau lainnya, dapat memiliki peran yang cukup banyak sebagai pemisah kata.
Dalam memperlakukan karakter-karakter dalam teks sangat tergantung pada kontek aplikasi yang dikembangkan. Pekerjaan tokenisasi ini akan semakin sulit jika juga harus memperhatikan struktur bahasa (grammatikal).


3. Filtering
Tahap Filtering adalah tahap mengambil kata-kata penting dari hasil token. Bisa menggunakan algoritma stoplist (membuang kata kurang penting) atau wordlist (menyimpan kata penting). Stoplist/stopword adalah kata-kata yang tidak deskriptif yang dapat dibuang dalam pendekatan bag-of-words. Contoh stopwords adalah “yang”, “dan”, “di”, “dari” dan seterusnya. Data stopword akan saya posting dalam artikel berikutnya.

Kata-kata seperti “dari”, “yang”, “di”, dan “ke” adalah beberapa contoh kata-kata yang berfrekuensi tinggi dan dapat ditemukan hampir dalam setiap dokumen (disebut sebagai stopword). Penghilangan stopword ini dapat mengurangi ukuran index dan waktu pemrosesan. Selain itu, juga dapat mengurangi level noise.

Namun terkadang stopping tidak selalu meningkatkan nilai retrieval. Pembangunan daftar stopword (disebut stoplist) yang kurang hati-hati dapat memperburuk kinerja sistem Information Retrieval (IR). Belum ada suatu kesimpulan pasti bahwa penggunaan stopping akan selalu meningkatkan nilai retrieval, karena pada beberapa penelitian, hasil yang didapatkan cenderung bervariasi.

4. Stemming
Pembuatan indeks dilakukan karena suatu dokumen tidak dapat dikenali langsung oleh suatu Sistem Temu Kembali Informasi atau Information Retrieval System (IRS). Oleh karena itu, dokumen tersebut terlebih dahulu perlu dipetakan ke dalam suatu representasi dengan menggunakan teks yang berada di dalamnya.

Teknik Stemming diperlukan selain untuk memperkecil jumlah indeks yang berbeda dari suatu dokumen, juga untuk melakukan pengelompokan kata-kata lain yang memiliki kata dasar dan arti yang serupa namun memiliki bentuk atau form yang berbeda karena mendapatkan imbuhan yang berbeda.

Sebagai contoh kata bersama, kebersamaan, menyamai, akan distem ke root word-nya yaitu “sama”. Namun, seperti halnya stopping, kinerja stemming juga bervariasi dan sering tergantung pada domain bahasa yang digunakan.

Proses stemming pada teks berbahasa Indonesia berbeda dengan stemming pada teks berbahasa Inggris. Pada teks berbahasa Inggris, proses yang diperlukan hanya proses menghilangkan sufiks. Sedangkan pada teks berbahasa Indonesia semua kata imbuhan baik itu sufiks dan prefiks juga dihilangkan.


Nah, itu tadi artikel yang berjudul Apa Yang Dimaksud Text Mining dan Text Preprocessing semoga bermanfaat bagi pembaca dan setelah membaca artikel ini lebih mengerti dan paham mengenai text mining maupun text preprocessing.

Lantas bagaimana menurut kalian, pentingkah text mining dan text preprocessing itu? Tulis dikomentar ya guys.


Referensi:
1. https://id.wikipedia.org/wiki/Penambangan_teks
2. https://informatikalogi.com/text-preprocessing/