Preprocessing text bahasa Indonesia di PHP dengan Sastrawi

 

the image was taken from https://www.analyticsvidhya.com

Bismillah.. setelah sekian lama belum ada artikel lagi, semoga bisa kembali produktif menulis di blog ini lagi dan terus konsisten  ✌.

Pada beberapa artikel sebelumnya terkait content-based filtering di Sistem rekomendasi, saya menggunakan salah satu library untuk preprocessing text yaitu Sastrawi di Python. Ternyata beberapa mahasiswa menanyakan penggunaan library tersebut di pemrograman PHP. Inilah salah satu alasan adanya artikel ini.

Source code dari Sastrawi bisa anda temukan disini: https://github.com/sastrawi/sastrawi. Library ini sudah ada pada beberapa bahasa pemrograman, seperti: Java, C, Python, Go, Rudy dan tentunya di PHP. Untuk menggunakan di PHP anda bisa melakukan instalasi menggunakan Composer. Apa itu composer? Silahkan beca artikel berikut ini: https://blog.ariflaksito.net/2018/08/berkenalan-dengan-composer.html. 

Pada terminal atau command line anda bisa menjalankan perintah berikut ini:

php composer.phar require sastrawi/sastrawi:^1

Library ini dapat digunakan untuk melakukan stemming di bahasa Indonesia, yaitu proses untuk menemukan kata dasar dari sebuat kata, dengan menghilangkan semua imbuhan termasuk dari awalan, sisipan, akhiran dan kombinasi dari awalan dan akhiran pada kata turunan.

Contohnya:

• Menghilang = hilang
• Terjangkau = jangkau

Selain itu, Sastrawi dapat juga digunakan untuk menghilangkan kata-kata yang memiliki arti tidak penting(stop-words) dalam proses pengolahan text, seperti: dan, atau, yang, dll.

Berikut ini code di PHP berupa fungsi untuk melakukan stemming dan menghapus stop-words:

Output dari code diatas sebagai berikut:

Array
(
    [1] => hotel modern jangkau
    [2] => akomodasi modern nyaman tenang
    [3] => hotel bintang 3 mewah harga jangkau
)

Dari output tersebut terlihat bahwa beberapa kata stop-words dan tanda koma (,) berhasil di hapus dan kata "terjangkau" diubah menjadi bentuk kata dasar "jangkau". Tahapan ini berguna untuk beberapa case berikutnya seperti: text classification, sentiment analysis atau yang akan saya bahas berikutnya yaitu menghitung pembobotan kata dengan TF-IDF untuk sistem rekomendasi berbasis content (content-based filtering).

Selamat mencoba..

Referensi

1. https://adinyahya.com/cara-penerapan-stemming-dengan-menggunakan-library-sastrawi/
2. https://github.com/sastrawi/sastrawi