jagomart
digital resources
picture1_Information Retrieval Pdf 179901 | 229770331


 143x       Filetype PDF       File size 1.07 MB       Source: core.ac.uk


Information Retrieval Pdf 179901 | 229770331

icon picture PDF Filetype PDF | Posted on 30 Jan 2023 | 2 years ago
Partial capture of text on file.
     View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk                                                                                                                                brought to you by    CORE
                                                                                                                                                              provided by ejournal.nusamandiri.ac.id (STMIK Nusa Mandiri)
                                                                             Jurnal PILAR Nusa Mandiri Vol. 14, No. 2 September 2018                                                           41 
                            
                            INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM PADA FILE PENCARIAN DOKUMEN 
                                    TESIS BERBASIS TEXT MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE 
                                                                                                       MODEL 
                                                                                                                 
                                                                                                                  1                2
                                                                                           Ahmad Fauzi ; Ginabila  
                                                                                                  1, 2           
                                                                                                      Ilmu Komputer 
                                                                                                STMIK Nusa Mandiri 
                                                               1                              www.nusamandiri.ac.id 
                                                                                                                2
                                                                fauzi.aau@nusamandiri.ac.id,  14002151@nusamandiri.ac.id 
                                                                                                                             
                                                                                                                 
                               Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional. 
                           Abstract—Speed  and  density  in  the  process  of                                       
                           finding  documents  and  information  has  become                                       Kata  Kunci:  informasi  retrival,  model  sistem 
                           mandatory,  contained  in  information  systems,  to                                    pengambilan ruang vector. 
                           facilitate the search process or find documents and                                      
                           information needed, it is called information retrieval                                                              PENDAHULUAN 
                           or information retrieval system, implementation of                                       
                           the  theory  applied  in  this  study  using  the  model                                       Peningkatan arus informasi yang sangat cepat 
                           method vector space, the purpose of this study is to                                    dalam          mendukung  kegiatan                       browsing           dan 
                           provide general exposure to the process of finding                                      searching bagi user untuk mempermudah aktivitas 
                           digital  documents.  With  the  token  and  indexing                                    (Irmawati, 2017) Informasi tumbuh dengan sangat 
                           process so that the results of the masses are found in                                  pesat  dalam  berbagai  basis  content seperti  teks, 
                           the  database  using  keywords,  so  the  system  will                                  image,  video,  visual,  audio  dan  sebagainya.  alat 
                           search  according  to  the  keywords  input  into  the                                  temu kembali online public access catalog (OPAC) 
                           system,  and  will  be  compared  with  the  data                                       sendiri sudah ada sejak tahun 1970. Sejak pertama 
                           contained in the database, so that it can produce the                                   kali  diciptakan,  pembuatan  sistem  temu  kembali 
                           correct information.                                                                    informasi  telah  mengalami  proses  perubahan 
                                                                                                                   sesuai          perkembangannya                      (Lestari,          2016) 
                           Keywords:  retrival  information,  vector  space                                        Informasi tersebut tidak ada artinya bila informasi 
                           retrieval system model.                                                                 yang relevan tidak dapat ditemukan kembali guna 
                                                                                                                   memenuhi kebutuhan informasi pemustaka. Oleh 
                           Intisari— Kecepatan dan kepadatan dalam proses                                          karena          itu,     perpustakaan               perguruan  tinggi 
                           pencarian  dokumen dan informasi telah menjadi                                          membutuhkan  sistem  temu  kembali  informasi 
                           wajib, terkandung dalam sistem informasi, untuk                                         (information retrieval). 
                           memudahkan proses pencarian atau menemukan                                                     perpustakaan  perlu  melakukan  perubahan 
                           dokumen  dan  informasi  yang  diperlukan,  itu                                         dalam  pemeliharaan  dan  katalogisasi  informasi, 
                           disebut informasi retrival atau sistem pengambilan                                      dari sistem tercetak menjadi online dalam bentuk 
                           informasi,            implementasi               Dari        teori        yang          digital  agar  dapat  diakses  dari  mana  saja  (Amin, 
                           diterapkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan                                         2012).  Perubahan  sistem  tersebut,  terlihat  pada 
                           metode model ruang vektor, tujuan penelitian ini                                        pengembangan  perpustakaan  digital.  Layanan 
                           adalah memberikan paparan umum tentang proses                                           perpustakaan  digital  menyediakan  akses  instan 
                           pencarian dokumen digital. Dengan proses token                                          terhadap  koleksi/dokumen,  baik  melalui  metode 
                           dan  indexsing  sehingga  ditemukan  hasil  dari                                        pencarian keyword, penulis, maupun judul.(Sjaeful 
                           maskimal terdapat dalam database menggunakan                                            Afandi;  Firman  Ardiansya;  Blasius  Soedarsono, 
                           kata  kunci,  sehingga  sistem  akan  melakukan                                         2015)  masalah  utama  dalam  proses  pencarian 
                           pencarian  sesuai  deanagn  kata  kunci  yang  di                                       dokumen  digital  dibutuhkan  waktu  yang  relatif 
                           inputkan  pada  sistem,  dan  akan  dibandingkan                                        lama karena pencariannya harus menyertakan isi 
                           dengan  data  yang  terdapat  pada  database,                                           judul  dokumen  secara  lengkap  dan  benar  pada 
                           sehingga  dapat  menghasilkan  informasi  yang                                          aplikasi  ELS-NURI,  hal  ini  menjadi  tidak  relevan 
                           benar.                                                                                  dalam sistem temu kembali informasi. Maka dari 
                                                                                                                   itu  dibutuhkan  sebuah  search engine yang  dapat 
                                                                            P-ISSN: 1978-1946 | E-ISSN: 2527-6514 | Information Retrival Sistem … 
                                       Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 
                                                                                                                                                                                                
                    42     Jurnal PILAR Nusa Mandiri Vol. 14, No. 2 September 2018 
                                                                    
                   mencari dokumen-dokumen tersebut secara lebih                 repository.nusamandiri.ac.id  yang  menjadi  bahan 
                   cepat  dan  mudah  serta  menghasilkan  informasi             penelitian dalam penggunaan retrival information 
                   yang  relevan  tanpa  perlu  menyertakan  judul                     
                   dokumen secara lebih terperinci (Zain & Suswati,                              BAHAN DAN METODE 
                   2016)  penulis  mecoba  menerapakan  metode                    
                   informasi retrival pada pembaharuan aplikasi ELS-                       Penulis  Pengumpulan  data  dilakukan 
                   NURI, guna memberikan informasi yang lebih baik               dengan  cara  mempelajari  buku  dan  jurnal  yang 
                   dan akurat dalam proses pencarian dokumen tesis               mendukung  pada  penelitian  ini,  termasuk  di 
                   pada aplikasi ELS-NURI,sehingga mahasiswa dapat               dalamnya       literatur   tentang     penulisan      dan 
                   melakukan  pencarian  tanpa  perlu  mengetikan                mengenai hal-hal yang mendukung  implementasi 
                   keyword secara lengkap dan terperinci, mahasiswa              system temu kembali pada aplikasi.  
                   hanya perlu mengetikan kata kunci pada pencarian               Metadata koleksi dokumen tesis yang digunakan 
                   dokumen,makan  semua  isi  yang  berhubungan                  antara  tahun  2010  –  2016  yang  berjumlah  169 
                   dengan  katakunci  yang  sedang  dicari  akan                 record. Data tersebut tidak berurutkan, Dari hasil 
                   ditampilkan secara lengkap.                                   penelusuran informasi, dihasilkan 6 dokumen tesis 
                         Penelitian  ini  menggunakan  vektor  space             yang  sering  dilihat,  pada  tahap  selanjutnya 
                   model  yang  merupakan  salah  satu  metode                   penelitian ini mengambil dari enam dokumen tesis 
                   informasi      retrival    yang     bertujuan      untuk      sebagai semple pada penelitian kali ini. 
                   mempermudah  dalam  proses  temu  kembali                      
                   informasi  pada  dokumen  berbasis  text  digital,            Information Retrieval System 
                   penelitian  ini  pernah  dilakukan  oleh  (Zain  &                      Pengambilan       informasi     menunjukkan 
                   Suswati, 2016) pada perpustakaan fakultas Teknik              proses pencarian informasi yang diperlukan (Zhou, 
                   universitas  madurra  menggunakan  3  data  dan               Liu,  &  Liu,  2012)  Information  retrieval  (IR) 
                   menghasilkan  tiga  rengking  yang  berbeda  dari             umumnya  berkaitan  dengan  pencarian  dan 
                   query yang di input pada sebuah system, Penelitian            pengambilan  informasi  berbasis  pengetahuan 
                   sebelumnya dilakukan oleh (Elektro et al., 2017)              (Sharma  &  Patel,  2013)  sistem  information 
                   perhitungan  kemiripan  dokumen  menggunakan                  retrieval  (IR).  Salah  satu  penerapan  prinsip 
                   vector space model. Sistem secara otomatis akan               relevansi  yang  sejak  dahulu  digunakan  dalam 
                   melakukan  indexing  secara  offline  dan  temu               pengembanngan           sistem       (Lestari,     2016) 
                   kembali  (retrieval)  secara  real  time.  Proses             Information       Retrieval     System      menemukan 
                   retrieval  dimulai  dengan  mengambil  query  dari            informasi yang biasanya dalam bentuk dokumen 
                   pengguna,       kemudian        sistem      menghitung        dari  sebuah  data  yang  tidak  terstruktur  dalam 
                   kemiripan      antara     keyword      dengan      daftar     bentuk teks untuk memenuhi kebutuhan informasi 
                   dokumen yang diwakili oleh term-term di dalam                 dari  koleksi  data  yang  sangat  besar  umumnya 
                   index.  Dokumen  akan  ditampilkan  diurutkan                 tersimpan  dalam  database  computer  (Amin  & 
                   berdasarkan       dokumen       yang     paling    mirip.     Purwatiningtyas, 2015) 
                   Penelitian  sebelumnya  mengenai  sitem  temu                            
                   kembali yang di lakukan oleh (Putung et al., 2016)            Vector Space Model 
                   yang  menjelaskan  pencarian  informasi  dokumen                          Model      ruang     vektor     memberikan 
                   skripsi. Terdapat dua proses utama dalam sistem               sebuah  kerangka  pencocokan  parsial  Hal  ini 
                   temu  kembali  informasi  yaitu  indexing  dan                dicapai  dengan  menetapkan  bobot  non-biner 
                   retrieval.  Proses  indexing  adalah  proses  untuk           untuk  istilah  indeks  dalam  query  dan  dokumen 
                   memberikan  bobot  pada  kata  dalam  dokumen,                (Amin  &  Purwatiningtyas,  2015)  Tidak  hanya 
                   metode      pembobotan         pada     penelitian     ini    untuk  pencarian  teks,  pencarian  informasi  juga 
                   menggunakan         metode      pembobotan       TF-IDF.      dapat     query    elemen      multimedia         seperti 
                   Prosesretrieval  adalah  proses  untuk  menghitung            gambar,suara,(Yulianto,             Budiharto,          & 
                   kemiripan query terhadap dokumen.                             Kartowisastro,  2017)  metode  ini  melihat  tingkat 
                        Tujuan          penelitian         ini        Untuk      kedekatan atau kesamaan (smilarity) term dengan 
                   mengimplementasikan  retrieval  system  model                 cara  pembobotan  term.    Dokumen  dipandang 
                   pada  aplikasi  Pengambilan  informasi  menjadi               sebagi  sebuah  vektor  yang  memiliki  magnitude 
                   bidang  penelitian  yang  penting  dibidang  ilmu             (jarak)  dan  direction  (arah).  Pada  Vector  Space 
                   komputer.  Dalam  makalah  ini,  peneliti  mewakili           Model,  sebuah  istilah  direpresentasikan  dengan 
                   berbagai  model  dan  teknik  untuk  pengambilan              sebuah  dimensi  dari  ruang  vektor.    Relevansi 
                   informasi.  menjelaskan  metode  pengindeksan                 sebuah dokumen ke sebuah query didasarkan pada 
                   yang berbeda untuk mengurangi ruang pencarian                 similaritas  diantara  vektor  dokumen  dan  vektor 
                   dan  teknik  pencarian  yang  berbeda  untuk                  query.(Zain & Suswati, 2016) dokumen dan query 
                   mengambil          informasi.         Dari       aplikasi     direpresentasikan sebagai vektor dan sudut antara 
                                                                                 keduanya.(V.  K.  Singh,  Singh,  Vishwavidyalaya, 
                        P-ISSN: 1978-1946 | E-ISSN: 2527-6514 | Information Retrival Sistem … 
                        Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 
                                                              Jurnal PILAR Nusa Mandiri Vol. 14, No. 2 September 2018                                     43 
                       
                      Programmer,  &  Vishwavidyalaya,  2015)  vektor                                                          
                      dihitung  menggunakan  fungsi  cosinus  kesamaan.                               Penelitian ini dilaksanakan dalam beberapa 
                      Efektivitas  VSM  sebagian  besar  tergantung  pada                    tahapan yang diilustrasikan pada Gambar 1. Data 
                      istilah  pembobotan yang diterapkan (Harcourt &                        yang  diproses  dalam  sistem  ini  adalah  koleksi 
                      Japheth, 2016) memungkinkan hasil penghitungan                         dokumen digital dan query yang telah disiapkan 
                      menjadi       peringkat        sesuai      dengan        ukuran        sebelumnya. 
                      kesamaan(J. N. Singh, 2012)                                                       Dokumen  yang  relevan  adalah  yang 
                                                                                             paling  dekat  dengan  query  yang  diberikan. 
                                                                                             Dengan cara yang sama, dua dokumen akan 
                                                                                             dianggap         relevan        jika     mereka         berada 
                                                                                             diwilayah            tetangganya              satu         sama 
                                                                                             lain(R.K.Makhijani1, I.N.Bharambe2) 
                                                                                             e.  Membuat  Ranking.  Setelah  menghitung  nilai 
                                                                                             cosinus lalu di buat perangkingan dari dokumen-
                                                                                             dokumen tersebut 
                                                                                             Dokumen tesis yang sering dilihat menjadi sample 
                                                                                             pada penelitian ini. 
                      Sumber: (Afandi & Ardiansy, 2015)                                      Contoh : Query (Q) = Kajian metode Naive Bayes 
                        Gambar1. Ilustrasi Model Sistem Temu Kembali                         1 (D1) =  Kajian Penerapan Algoritma C45, Naive 
                                                 Informasi                                   Bayes  Dan  Neural  Network  Untuk  Memenuhi 
                                                                                             Penilaian Data Karyawan Service Level Agreement 
                      Langkah metode vector space model                                      Di Bank 
                                                                                             2  (D2)  =  Alternatif  Pemilihan  Sepeda  Motor 
                      a.   Menghitung bobot dokumen dengan tf-idf Idf                        Dengan Metode Analytic Hierarchy Process(Ahp): 
                           =log(D/df)                                                        Studi Kasus Pada Masyarakat Purwokerto 
                      b.   Menghitung  jarak  tiap  dokumen  dan  query                      3     (D3)     =     Evaluasi      Customer         Knowledge 
                           Sqrt (Q) = Sqrt ( ∑)                                              Management Pada Situs E-Commerce 
                           Sqrt (D) = Sqrt (   ∑𝑛 =1   𝑄2  )                               4    (D4)  =  Kajian  Perbandingan  Efektivitas 
                                                    𝑗         𝐽                            pencarian         lajur      terpendek          menggunakan 
                      c.   Menghitung Dot Product Sum  
                                             𝑛       2                                      algoritmatabu search ant colony optimization 
                           (Q *  Di) = ( ∑𝑗 = D𝐽,    ) 
                                                      𝐽                                     5  (D5)  =  Knowledge  Management  System  Pada 
                      d.   Menghitung Similaritas Cosine ÆŸ                                   Event       Organizer        Menggunakan           Pendekatan 
                             𝑄 ∗ 𝐷                                                         Metode  Specific  Actions  Berbasis  Web-Mobile: 
                           |  |
                            𝑄 ∗ |𝐷|                                                        Studi Kasus Kampus Amik Bsi Pontianak 
                                                                                             6    (D6)  =  Penerapan  Metode  Adaptive-Network-
                                                                                             Based  Fuzzy  Inference  System  (Anfis)  Model 
                                                                                             Sugeno Untuk Memprediksi Index Saham : Studi 
                                                                                             Kasus Saham Lq45 Idx. 
                                     HASIL DAN PEMBAHASAN 
                                                                Tabel 1. Perhitungan tf (Term Frequency) 
                          Token          Q              Dokumen                   DF           Token            Q                Dokumen                   DF 
                                               1     2    3     4    5     6                                           1     2     3     4     5     6 
                      Actiones           0     0     0    0     0    1     0       1      manage                0      0     0     1     0     1     0      2 
                      Adaptive           0     0     0    0     0    0     1       1      masyarakat            0      0     1     0     0     0     0      1 
                      Algoritma          0     1     0    0     1    0     0       2      prediksi              0      0     0     0     0     0     1      1 
                      Alternatif         0     0     1    0     0    0     0       1      metode                1      0     1     0     0     1     1      3 
                      Analytic           0     0     1    0     0    0     0       1      mobile                0      0     0     0     0     1     0      1 
                      Banding            0     0     0    0     1    0     0       1      model                 0      0     0     0     0     0     1      1 
                      Based              0     0     0    0     0    0     1       1      motor                 0      0     1     0     0     0     0      1 
                      Bayes              1     1     0    0     0    0     0       1      naive                 1      1     0     0     0     0     0      1 
                      Cari               0     0     0    0     1    0     0       1      network               0      1     0     0     0     0     1      2 
                      Colony             0     0     0    0     1    0     0       1      neural                0      1     0     0     0     0     0      1 
                      Costomer           0     0     0    1     0    0     0       1      nilai                 0      1     0     0     0     0     0      1 
                      Data               0     1     0    0     0    0     0       1      optimization          0      0     0     0     1     0     0      1 
                      Dekat              0     0     0    0     0    1     0       1      organizer             0      0     0     0     0     1     0      1 
                      E-commers          0     0     0    1     0    0     0       1      pendek                0      0     0     0     1     0     0      1 
                      Sumber: (Fauzi & Ginabila, 2019)  
                       
                                                             P-ISSN: 1978-1946 | E-ISSN: 2527-6514 | Information Retrival Sistem … 
                               Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 
                                                                                                                                                           
                 44     Jurnal PILAR Nusa Mandiri Vol. 14, No. 2 September 2018 
                                                           
                 Sebelum  melakukan  perhitungan  tf  ,  perlu         hasil  Perhitungan  tf  ,  data  sample  dari  jumlah 
                 melakukan indexsing dan filtering terlebih dahulu     dokumen  yang  ada  dihasilkan  60  token  dari  6 
                 dari semua dokumen yang ada, agar data yang di        dokumen  dan  satu  query,  untuk  mendapatkan 
                 hasilkan dari setiap dokumen memiliki arti yang       jarak   dokumen  dan  query,        di   perlukan 
                 memiliki makna. D1, D2, D3, D4,D5,D6 = Dokumen        perhitungan  idf  yang  di  hasilkan  dari  tokenasi 
                 tf    =  banyak  kata  yang  dicari  pada  sebuah     hasil perhitungan pada table 2 berikut:  
                 dokumen.  D  =  total  dokumen,  df  =  Banyak         
                 dokumen yang mengandung kata yang dicar,Dari   
                                    Table 2. Perhitungan  Term Frequency - Inverse Document Frequency
                    Idf                                                 tf*idf 
                    Log           Q            D1           D2           D3            D4           D5            D6 
                   (D/df) 
                   0.778          0            0             0            0             0          0.778          0 
                   0.778          0            0             0            0             0            0           0.778 
                   0.477          0           0.778          0            0           0.778          0            0 
                   0.778          0            0           0.778          0             0            0            0 
                   0.778          0            0           0.778          0             0            0            0 
                   0.778          0            0             0            0           0.778          0            0 
                   0.778          0            0             0            0             0            0           0.778 
                   0.778        0.778         0.778          0            0             0            0            0 
                   0.778          0            0             0            0           0.778          0            0 
                   0.778          0            0             0            0             1            0            0 
                   0.778          0            0             0          0.778           0            0            0 
                   0.778          0           0.778          0            0             0            0            0 
                   0.778          0            0             0            0             0          0.778          0 
                   0.778          0            0             0          0.778           0            0            0 
                 Sumber: (Fauzi & Ginabila, 2019) 
                  
                 TF-IDF  (Term  Frequency  -  Inverse  Document        digunakan untuk pembobotan dalam Information 
                 Frequency) merupakan perhitungan statistik yang       Retrieval  dan  text  mining.  Nilai  TF-IDF  (Term 
                 bertujuan    untuk    memberikan      gambarkan       Frequency - Inverse Document Frequency) akan 
                 seberapa  penting  sebuah  kata  terhadap  sebuah     meningkat seiring dengan banyaknya jumlah kata 
                 koleksi  dokumen  yang  tersedia.  TF-IDF  (Term      yang sering muncul di dalam koleksi dokumen. 
                 Frequency  -  Inverse  Document  Frequency)   
                                                     Table  3. Perhitungan Jarak Q-D 
                                                                 Jara Q-D 
                      Q              D1              D2             D3              D4            D5             D6 
                      0               0              0               0              0            0.605            0 
                      0               0              0               0              0              0            0.605 
                      0             0.605            0               0             0.605           0              0 
                      0               0             0.605            0              0              0              0 
                      0               0             0.605            0              0              0              0 
                      0               0              0               0             0.605           0              0 
                      0               0              0               0              0              0            0.605 
                    0.605           0.605            0               0              0              0              0 
                      0               0              0               0             0.605           0              0 
                      0               0              0               0              1              0              0 
                      0               0              0               0              0            0.605            0 
                      0               0              0               0              0              0            0.605 
                      0               0              0               0             0.605         0.605            0 
                    2.422           6.660           7.871          3.027           7.660         9.082          8.099 
                   SQRT (Q)                                             SQRT (D) 
                    1.556           2.580           2.805          1.739           2.767         3.013          2.845 
                 Sumber: (Fauzi & Ginabila, 2019)  
                  
                 Dokumen dipandang sebagi sebuah vektor yang           vektor  dokumen  dan  query,panjang  dokumen 
                 memiliki magnitude (jarak) dan direction (arah).      cendrung  memiliki  frekuensi  kemunculan  kata 
                 Pada  Vector  Space  Model,  sebuah  istilah          yang  besar.Setelah  diketahui  perhitungan  jarak 
                 direpresentasikan  dengan  sebuah  dimensi  dari      antara Q-D dengan menggunakan rumus Sqrt (D) 
                 ruang  vektor.    Relevansi  sebuah  dokumen  ke      = Sqrt ( ∑𝑛 =1   𝑄2 ). 
                 sebuah query didasarkan pada similaritas diantara              𝑗       𝐽
                     P-ISSN: 1978-1946 | E-ISSN: 2527-6514 | Information Retrival Sistem … 
                     Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 
The words contained in this file might help you see if this file matches what you are looking for:

...View metadata citation and similar papers at core ac uk brought to you by provided ejournal nusamandiri id stmik nusa mandiri jurnal pilar vol no september information retrieval system pada file pencarian dokumen tesis berbasis text menggunakan metode vector space model ahmad fauzi ginabila ilmu komputer www aau ciptaan disebarluaskan di bawah lisensi creative commons atribusi nonkomersial internasional abstract speed density in the process of finding documents has become kata kunci informasi retrival sistem mandatory contained systems pengambilan ruang facilitate search or find needed it is called pendahuluan implementation theory applied this study using peningkatan arus yang sangat cepat method purpose dalam mendukung kegiatan browsing dan provide general exposure searching bagi user untuk mempermudah aktivitas digital with token indexing irmawati tumbuh dengan so that results masses are found pesat berbagai basis content seperti teks database keywords will image video visual audio ...

no reviews yet
Please Login to review.