stemin

stem + in(donesian)

JavaScript library for stemming Indonesian words, based heavily on mpstemmer.

stemin memberikan dukungan untuk mengubah kata tidak baku yang berimbuhan, lihat penggunaan untuk contoh lebih lengkap, atau coba sekarang!

Instalasi

Node.js

npm install stemin

import { MPStemmer } from 'stemin'      // ES Module

const { MPStemmer } = require('stemin') // CommonJS

Browser

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/stemin"></script>
<script>
const { MPStemmer } = window.stemin
</script>

Penggunaan

const stemmer = new MPStemmer()

stemmer.stem('ketersinggungan') // singgung
stemmer.stem('ngebesarin') // besar

// menambahkan kata dasar
stemmer.words.add('naon')
stemmer.stem('kunaon') // naon

// menambahkan kata ganti atau sinonim
stemmer.synonyms.set('santuy', 'santai')
stemmer.stem('nyantuy') // santai

// penggunaan untuk stemming lebih dari 1 kata
const tokenize = (text) => text
    // hapus spasi di awal dan akhir teks
    .trim()
    // ubah menjadi huruf kecil
    .toLowerCase()
    // hapus non-huruf, tanda hubung, dan spasi
    .replace(/[^a-z- ]/g, '')
    // pisah per kata
    .split(/ |-/)

let result = tokenize('Perekonomian Indonesia sedang dalam pertumbuhan yang membanggakan')
    .map((token) => stemmer.stem(token))
    .join(' ')

console.log(result) // ekonomi indonesia sedang dalam tumbuh yang bangga

Perbandingan

Fitur utama dari stemin adalah kecepatan dan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan sastrawijs, dukungan untuk stemming kata non standar (tidak baku/gaul), dan fuzzy search menggunakan Levenshtein distance.

Testing

Berdasarkan hasil pengujian, disimpulkan bahwa stemin lebih akurat dalam melakukan stemming. Walaupun menggunakan kamus yang sama, sastrawijs tidak dapat memenuhi beberapa aturan yang ada.

 ❯ tests/sastrawijs.test.ts (86 tests | 11 failed) 48ms
   × rule 1: berV -> ber-V | be-rV > berapi -> api 11ms
     → expected 'rap' to be 'api' // Object.is equality
   × rule 15: menV -> me-nV | me-tV > menari -> tari 1ms
     → expected 'ari' to be 'tari' // Object.is equality
   × rule 17: mengV -> meng-V | meng-kV > mengerat -> erat 1ms
     → expected 'rat' to be 'erat' // Object.is equality
   × rule 17: mengV -> meng-V | meng-kV > mengecil -> kecil 2ms
     → expected 'mengecil' to be 'kecil' // Object.is equality
   × rule 17: mengV -> meng-V | meng-kV > mengerikan -> ngeri 3ms
     → expected 'mengerikan' to be 'ngeri' // Object.is equality
   × rule 18: menyV -> meny-sV | me-nyV > menyapu -> sapu 1ms
     → expected 'menyapu' to be 'sapu' // Object.is equality
   × rule 21: perV -> per-V | pe-rV > perusak -> rusak 1ms
     → expected 'usak' to be 'rusak' // Object.is equality
   × rule 21: perV -> per-V | pe-rV > perancang -> rancang 1ms
     → expected 'ancang' to be 'rancang' // Object.is equality
   × rule 27: penV -> pe-nV | pe-tV > penilai -> nilai 1ms
     → expected 'ilai' to be 'nilai' // Object.is equality
   × rule 27: penV -> pe-nV | pe-tV > penari -> tari 1ms
     → expected 'ari' to be 'tari' // Object.is equality
   × rule 30: penyV -> peny-sV > penyikat -> sikat 1ms
     → expected 'ikat' to be 'sikat' // Object.is equality
 ✓ tests/cs-stemmer.test.ts (86 tests) 30ms

Benchmark

Secara performa, proses confix stripping dari stemin lebih unggul dibandingkan dengan sastrawijs hingga >15x lipat. Hal ini dikarenakan stemin menggunakan data struktur yang sesuai (Set dan Map) untuk menyimpan sekitar ~29,933 kata dasar dan ~1,495 pasangan kata non standar.

 ✓ tests/stemmer.bench.ts (4) 3465ms
     name                       hz      min      max     mean      p75      p99     p995     p999     rme  samples
   · sastrawijs             105.27   7.9020  15.0041   9.4994  10.0683  15.0041  15.0041  15.0041  ±5.24%       53
   · cs-stemmer           1,661.68   0.5688   1.5568   0.6018   0.6069   0.9038   1.4066   1.5568  ±0.97%      831   fastest
   · mp-stemmer           1,280.46   0.7321   1.9259   0.7810   0.7494   1.5363   1.6240   1.9259  ±1.37%      641
   · mp-stemmer w/ fuzzy   10.7277  90.6340  97.0473  93.2167  94.6084  97.0473  97.0473  97.0473  ±1.76%       10   slowest

 BENCH  Summary

  cs-stemmer - tests/stemmer.bench.ts
    1.30x faster than mp-stemmer
    15.79x faster than sastrawijs
    154.90x faster than mp-stemmer w/ fuzzy

Referensi

• Adriani, M., Asian, J., Nazief, B., Tahaghoghi, S. M., & Williams, H. E. (2007). Stemming Indonesian: A confix-stripping approach. ACM Transactions on Asian Language Information Processing (TALIP), 6(4), 1-33.
• Arifin, A. Z., Mahendra, I. P. A. K., & Ciptaningtyas, H. T. (2009, April). Enhanced confix stripping stemmer and ants algorithm for classifying news document in indonesian language. In The International Conference on Information & Communication Technology and Systems (Vol. 5, pp. 149-158).
• Librian, A. (2014). Sastrawi: High quality stemmer library for Indonesian Language (Bahasa). GitHub. https://github.com/sastrawi/sastrawi
• Prabono, A. G. (2020). Mpstemmer: a multi-phase stemmer for standard and nonstandard Indonesian words. GitHub. https://github.com/ariaghora/mpstemmer
• Zaky, D. (2017). SastrawiJs: Indonesian language stemmer Javascript port of PHP Sastrawi project. GitHub. https://github.com/damzaky/sastrawijs

Lisensi

Stemin didistribusikan di bawah Lisensi MIT. Kamus kata dasar diambil dari sastrawi & kateglo dengan lisensi CC-BY-NC-SA 3.0.