Cosine Similarity (Tf-idf) Denny Setyo R ( ) STBI Kelas C

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Cosine Similarity (Tf-idf) Denny Setyo R ( ) STBI Kelas C"

Transkripsi

1 Cosine Similarity (Tf-idf) Denny Setyo R ( ) STBI Kelas C Contoh, Diketahui terdapat 6 dokumen (D1 s.d. D6) sebagai berikut : o D1. Komisi Yudisial dengan Universitas resmi menjalin kerjasama dalam memberantas mafia peradilan. o D2. SAR trunojoyo mengadakan DIKLAT mereka di Bumi perkemahan wisata air Terjun Mojokerto.Acara itu dibuka langsung oleh Pembantu Rektor o D3. Roadshow Speedy yang di trunojoyo diisi dengan berbagai acara yaitu seminar internet sehat, Cangkrukankomunitas,workshop,serta lomba band. o D4. Pemerintah Kabupaten Pamekasan menghentikan sementara program bantuan beasiswa kepada mahasiswa Pamekasan yang kuliah di o D5. Sebanyak 11 orang staf melakukan magang di Fakultas Teknik Industri UII o D6. Perpustakaan Universitas Airlangga pada minggu ini kedatangan tamu dari 2 perguruan tinggi, yaitu staf Perpustakaan Trunojoyo dan staf Perpustakaan Gunadharma Query yang dimasukkan adalah universitas trunojoyo.jadi dokumen yang paling relevan adalah??? Langkah-langkah, Langkah1. Preprocessing terhadap semua (n= 7) dokumen yang terlibat, yaitu Q, D1, D2, D3, D4, D5 dan D6. Langkah 1a: Lakukan tokenisasi, stop words removal dan stemming. Hasilnya diperlihatkan pada tabel berikut: Dokumen Q D1 D2 D3 D4 D5 D6 Term yang mewakili dokumen universitas trunojoyo komisi yudisial universitas jalin kerjasama berantas mafia adil sar trunojoyo diklat bumi kemah wisata air terjun mojokerto bantu rektor roadshow speedy trunojoyo seminar internet sehat cangkruk komunitas workshop lomba band perintah kabupaten pamekasan henti program bantu beasiswa mahasiswa pamekasan universitas trunojoyo 11 staf universitas trunojoyo magang fakultas teknik industri uii perpus universitas airlangga datang tamu 2 guru tinggi staf perpus universitas trunojoyo staf perpus universitas gunadarma

2 Langkah 1b. Tentukan bobot untuk setiap term dari 7 dokumen tersebut. tf idf Term Q D1 D2 D3 D4 D5 D6 df log(n/df) universitas trunojoyo komisi 1 1 yudisial 1 1 jalin 1 1 kerjasama 1 1 berantas 1 1 mafia 1 1 adil 1 1 sar 1 1 diklat 1 1 bumi 1 1 kemah 1 1 wisata 1 1 air 1 1 terjun 1 1 mojokerto 1 1 bantu 1 1 rektor 1 1 roadshow 1 1 speedy 1 1 seminar 1 1 internet 1 1 sehat 1 1 cangkruk 1 1 komunitas 1 1 workshop 1 1 lomba 1 1 band 1 1 perintah 1 1 kabupaten 1 1 pamekasan 2 1 henti 1 1 program 1 1

3 bantu 1 1 mahasiswa staf magang 1 1 fakultas 1 1 teknik 1 1 industri 1 1 uii 1 1 perpus 1 1 tamu guru 1 1 tinggi 1 1 gunadarma 1 1 Wdt=tf.idf Q D1 D2 D3 D4 D5 D

4 Langkah 2: Hitung kemiripan vektor [dokumen] query Q dengan setiap dokumen yang ada. Kemiripan antar dokumen dapat menggunakan cosine similarity. Rumusnya adalah sebagai berikut: Langkah 2a: Hitung hasil perkalian skalar antara Q dan 6 dokumen lain. Hasilnya perkalian dari setiap dokumen dengan Q dijumlahkan (sesuai pembilang pada rumus di atas)

5 Langkah 2b: Hitung panjang setiap dokumen, termasuk Q. Caranya, kuadratkan bobot setiap term dalam setiap dokumen, jumlahkan nilai kuadrat dan terakhir akarkan. Sisi kiri dari tabel di bawah ini mewakili langkah 2a dan sisi kanan memperlihatkan langkah 2b. WD*Wdi D1 D2 D3 D4 D5 D

6 Panjang Vektor Q D1 D2 D3 D4 D5 D

7

8 Langkah 2c: Terapkan rumus cosine similarity. Hitung kemiripan Q dengan D1, D2 dan seterusnya sampai dengan D6. Cos (Q, D1) = /(0.16*2.2403) = / = Cos (Q, D2) = /(0.16*2.6728) = / = Cos (Q, D3) = /(0.16*2.6728) = / = Cos (Q, D4) = /(0.16*2.6768) = / = Cos (Q, D5) = /(0.16*2.203) = / = Cos (Q, D6) = /(0.16*3.3473) = / = Hasil perhitungan dalam tabel D1 D2 D3 D4 D5 D Langkah 3: Urutkan hasil perhitungan kemiripan, diperoleh: D5 D4 D1 D6 D2 D3 Dokumen yang relevan dengan Query universitas trunojoyo yaitu D4 dan D5 Jika keenam dokumen tersebut diserahkan kepada pengguna,maka Recall = 6/6 x 100 % = 100% Jika diberikan kepada pengguna keenam dokumen tersebut, padahal hanya 4 dokumen yang relevan, maka: Presisi = 4/6 x 100 % = %

BAB II LANDASAN TEORI. karya rekam secara profesional dengan sistem yang baku guna memenuhi

BAB II LANDASAN TEORI. karya rekam secara profesional dengan sistem yang baku guna memenuhi BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Perpustakaan Perpustakaan adalah institusi pengelola karya tulis, karya cetak, atau karya rekam secara profesional dengan sistem yang baku guna memenuhi kebutuhan pendidikan,

Lebih terperinci

Klasifikasi Teks Menggunakan k-nn sebuah contoh

Klasifikasi Teks Menggunakan k-nn sebuah contoh Klasifikasi Teks Menggunakan k-nn sebuah contoh Lunix96 at {yahoo.com, gmail.com} Diketahui terdapat 8 dokumen (D1 s.d D8) sebagai berikut: D1. Tokoh politik dari berbagai partai mengadakan rapat untuk

Lebih terperinci

Klasifikasi Teks Menggunakan k-nn Contoh Soal

Klasifikasi Teks Menggunakan k-nn Contoh Soal Klasifikasi Teks Menggunakan k-nn Contoh Soal Diketahui terdapat 8 dokumen ( D1 s.d D8 ) sebagai berikut : D1. Tokoh politik dari berbagai partai mengadakan rapat untuk membahas koalisi baru menjelang

Lebih terperinci

Contoh Perhitungan Kemiripan Cosinus pada Model Ruang Vektor

Contoh Perhitungan Kemiripan Cosinus pada Model Ruang Vektor Contoh Perhitungan Kemiripan Cosinus pada Model Ruang Vektor Persoalan 1: Ada 4 dokumen (D1 s.d D4): D1: dolar naik harga naik penghasilan turun D2: harga naik harusnya gaji juga naik D3: Premium tidak

Lebih terperinci

PENGUKUR SEMANTIC SIMILARITY PADA ARTIKEL WEB DALAM UPAYA PENCEGAHAN PLAGIARISME

PENGUKUR SEMANTIC SIMILARITY PADA ARTIKEL WEB DALAM UPAYA PENCEGAHAN PLAGIARISME PENGUKUR SEMANTIC SIMILARITY PADA ARTIKEL WEB DALAM UPAYA PENCEGAHAN PLAGIARISME Anacostia Kowanda 1 Ika Pretty Siregar 2 Junior Lie 3 Nur Farida Irmawati 4 Detty Purnamasari 5 1,2,3,4 JurusanTeknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. jenis dokumen, yaitu dokumen training dan dokumen uji. Kemudian dua

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. jenis dokumen, yaitu dokumen training dan dokumen uji. Kemudian dua BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Dokumen yang digunakan Pada penelitian yang dilakukan oleh penulis ini menggunakan dua jenis dokumen, yaitu dokumen training dan dokumen uji. Kemudian dua jenis dokumen

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terkait 2.1.1. Implementasi Opinion Mining Pernah dilakukan penelitian tentang opinion mining membahas tentang ekstraksi data opini publik pada perguruan tinggi.

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI ABSTRAK TUGAS AKHIR MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNSOED Oleh : Lasmedi Afuan

RANCANG BANGUN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI ABSTRAK TUGAS AKHIR MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNSOED Oleh : Lasmedi Afuan RANCANG BANGUN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI ABSTRAK TUGAS AKHIR MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNSOED Oleh : Lasmedi Afuan Prodi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Jenderal

Lebih terperinci

Pemanfaatan Metode Vector Space Model dan Metode Cosine Similarity pada Fitur Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Padi

Pemanfaatan Metode Vector Space Model dan Metode Cosine Similarity pada Fitur Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Padi Pemanfaatan Metode Vector Space Model dan Metode Cosine Similarity pada Fitur Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Padi Ana Triana Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Sebelas Maret Surakarta Jl. Ir. Sutami

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah Dalam era teknologi seperti saat ini, informasi berupa teks sudah tidak lagi selalu tersimpan dalam media cetak seperti kertas. Orang sudah mulai cenderung

Lebih terperinci

BAB 3 LANDASAN TEORI

BAB 3 LANDASAN TEORI BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Text Mining Text mining merupakan suatu teknologi untuk menemukan suatu pengetahuan yang berguna dalam suatu koleksi dokumen teks sehingga diperoleh tren, pola, atau kemiripan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN UKDW

BAB 1 PENDAHULUAN UKDW BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan ilmu pengetahuan yang pesat dewasa ini telah mendorong permintaan akan kebutuhan informasi ilmu pengetahuan itu sendiri. Cara pemenuhan kebutuhan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Penelitian Terdahulu Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Rahmatulloh (2016). Penelitian yang berjudul Rancang Bangun Sistem Informasi Pencarian Benda Hilang Lost &

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI PENCARIAN INFORMASI BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI PENCARIAN INFORMASI BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY Vol. 4, No. 2 Desember 2014 ISSN 2088-2130 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI PENCARIAN INFORMASI BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY Andry Kurniawan, Firdaus Solihin, Fika Hastarita Prodi Teknik

Lebih terperinci

PRESENTASI TUGAS AKHIR KI PERANCANGAN DAN PEMBANGUNAN MODUL REKOMENDASI SECTION PADA OPEN JOURNAL SYSTEM (OJS)

PRESENTASI TUGAS AKHIR KI PERANCANGAN DAN PEMBANGUNAN MODUL REKOMENDASI SECTION PADA OPEN JOURNAL SYSTEM (OJS) PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 PERANCANGAN DAN PEMBANGUNAN MODUL REKOMENDASI SECTION PADA OPEN JOURNAL SYSTEM (OJS) (Kata kunci: Jurnal, K-Nearest Neighbor, Karya Ilmiah, Klasifikasi Penyusun Tugas Akhir

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Rekomendasi Sistem rekomendasi adalah sebuah sistem yang dibangun untuk mengusulkan informasi dan menyediakan fasilitas yang diinginkan pengguna dalam membuat suatu keputusan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN UKDW

BAB 1 PENDAHULUAN UKDW BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada era ini perkembangan teknologi informasi sangat pesat. Hal ini ditandai dengan semakin populernya penggunaan internet dan perangkat lunak komputer sebagai

Lebih terperinci

Integrasi Peringkas Dokumen Otomatis Dengan Penggabungan Metode Fitur dan Metode Latent Semantic Analysis (LSA) Sebagai Feature Reduction

Integrasi Peringkas Dokumen Otomatis Dengan Penggabungan Metode Fitur dan Metode Latent Semantic Analysis (LSA) Sebagai Feature Reduction Integrasi Peringkas Dokumen Otomatis Dengan Penggabungan Metode Fitur dan Metode Latent Semantic Analysis (LSA) Sebagai Feature Reduction Junta Zeniarja 1, Abu Salam 2, Ardytha Luthfiarta 3, L Budi Handoko

Lebih terperinci

Pengujian Kerelevanan Sistem Temu Kembali Informasi

Pengujian Kerelevanan Sistem Temu Kembali Informasi Pengujian Kerelevanan Sistem Temu Kembali Informasi Ari Wibowo / 23509063 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam Jl. Parkway No 1 Batam Center, Batam wibowo@polibatam.ac.id Abstrak Sistem

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ARSIP STATIS PADA BADAN ARSIP DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL

SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ARSIP STATIS PADA BADAN ARSIP DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Statis... SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ARSIP STATIS PADA BADAN ARSIP DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL Silmi Kafatan, Djalal Er Riyanto,

Lebih terperinci

Analisis dan Pengujian Kinerja Korelasi Dokumen Pada Sistem Temu Kembali Informasi

Analisis dan Pengujian Kinerja Korelasi Dokumen Pada Sistem Temu Kembali Informasi Jurnal Integrasi, vol. 6, no. 1, 2014, 21-25 ISSN: 2085-3858 (print version) Article History Received 10 February 2014 Accepted 11 March 2014 Analisis dan Pengujian Kinerja Korelasi Dokumen Pada Sistem

Lebih terperinci

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1. Analisa Pada bab analisa dan perancangan ini akan dibahas tentang analisa kebutuhan dan desain antarmuka (interface) fitur analisis kedekatan matakuliah pada sistem

Lebih terperinci

BAB II LANDASDAN TEORI

BAB II LANDASDAN TEORI DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PERSETUJUAN... ii LEMBAR PENGESAHAN... iii MOTTO DAN PERSEMBAHAN... iv LEMBAR KEASLIAN... v HALAMAN PERNYATAAN PUBLIKASI... vi ABSTAKSI... vii ABSTRACT...

Lebih terperinci

Sistem Deteksi Plagiarisme Dokumen Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Vector Space Model

Sistem Deteksi Plagiarisme Dokumen Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Vector Space Model 392 Sistem Deteksi Plagiarisme Dokumen Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Vector Space Model Tudesman* 1, Enny Oktalina 2, Tinaliah 3, Yoannita 4 1-4 STMIK Global Informatika MDP Jl. Rajawali No. 14 Palembang

Lebih terperinci

PENCARIAN FULL TEXT PADA KOLEKSI SKRIPSI FAKULTAS TEKNIK UHAMKA MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACEMODEL

PENCARIAN FULL TEXT PADA KOLEKSI SKRIPSI FAKULTAS TEKNIK UHAMKA MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACEMODEL Vol. 2, 2017 PENCARIAN FULL TEXT PADA KOLEKSI SKRIPSI FAKULTAS TEKNIK UHAMKA MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACEMODEL Miftahul Ari Kusuma 1*, Mia Kamayani 2, Arry Avorizano 3 Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

Analisis dan Pengujian Kinerja Korelasi Dokumen Pada Sistem Temu Kembali Informasi

Analisis dan Pengujian Kinerja Korelasi Dokumen Pada Sistem Temu Kembali Informasi Analisis dan Pengujian Kinerja Korelasi Dokumen Pada Sistem emu Kembali Informasi Ari Wibowo Program Studi eknik Multimedia dan Jaringan, Politeknik Negeri Batam E-mail : wibowo@polibatam.ac.id Abstrak

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PADA SISTEM PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN

IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PADA SISTEM PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN Seminar Nasional Informatika 205 IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PADA SISTEM PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN Dedi Leman, Khusaeri Andesa 2 Teknik Informasi, Magister Komputer, Universitas

Lebih terperinci

ROCCHIO CLASSIFICATION

ROCCHIO CLASSIFICATION DOSEN PEMBIMBING : Badriz Zaman, S.Si., M.Kom. 081211632016 S-1 SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS AIRLANGGA 1 Informastion retieval system merupakan sebuah sistem yang digunakan untuk mengambil kembali informasi

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI Crawler Definisi Focused Crawler dengan Algoritma Genetik [2]

BAB II DASAR TEORI Crawler Definisi Focused Crawler dengan Algoritma Genetik [2] BAB II DASAR TEORI Pada bab ini dibahas teori mengenai focused crawler dengan algoritma genetik, text mining, vector space model, dan generalized vector space model. 2.1. Focused Crawler 2.1.1. Definisi

Lebih terperinci

INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM PADA PENCARIAN FILE DOKUMEN BERBASIS TEKS DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL DAN ALGORITMA ECS STEMMER

INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM PADA PENCARIAN FILE DOKUMEN BERBASIS TEKS DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL DAN ALGORITMA ECS STEMMER INFORMATION RETRIEVAL SSTEM PADA PENCARIAN FILE DOKUMEN BERBASIS TEKS DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL DAN ALGORITMA ECS STEMMER Muhammad asirzain 1), Suswati 2) 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik,

Lebih terperinci

SISTEM PENILAIAN ESAI OTOMATIS PADA E-LEARNING DENGAN METODE COSINE SIMILARITY

SISTEM PENILAIAN ESAI OTOMATIS PADA E-LEARNING DENGAN METODE COSINE SIMILARITY SEMINAR PROGRES TUGAS AKHIR CF 1380 SISTEM PENILAIAN ESAI OTOMATIS PADA E-LEARNING DENGAN METODE COSINE SIMILARITY Penyusun: Rohmawati Fuat 5206 100 014 Pembimbing: Rully Agus Hendrawan, S.Kom, M.Eng LABORATORIUM

Lebih terperinci

SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI

SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI ROCCHIO CLASSIFICATION Badrus Zaman, S.Si., M.Kom Doc. 1..???? Doc. 2..**** Doc. 3. #### Doc. 4..@@@ 081211633014 Emilia Fitria Fahma S1 Sistem Informasi Pengertian Teknik

Lebih terperinci

Klasifikafi Dokumen Temu Kembali Informasi dengan K-Nearest Neghbour. Information Retrieval Document Classified with K-Nearest Neighbor

Klasifikafi Dokumen Temu Kembali Informasi dengan K-Nearest Neghbour. Information Retrieval Document Classified with K-Nearest Neighbor Klasifikafi Dokumen Temu Kembali Informasi dengan K-Nearest Neghbour Information Retrieval Document Classified with K-Nearest Neighbor Endah Purwanti 1 Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Information Retrieval Perkembangan teknologi internet yang sangat pesat membuat pengguna harus dapat menyaring informasi yang dibutuhkannya. Information retrieval atau sistem

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL DAN BEBERAPA NOTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) PADA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI

IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL DAN BEBERAPA NOTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) PADA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL DAN BEBERAPA NOTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) PADA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI Oka Karmayasa dan Ida Bagus Mahendra Program Studi Teknik

Lebih terperinci

TEMU KEMBALI INFORMASI

TEMU KEMBALI INFORMASI JULIO ADISANTOSO Departemen Ilmu Komputer IPB Pertemuan 3 MODEL IR Konsep IR Model IR Konsep Boolean Model Pemodelan IR Model IR Konsep Boolean Model Model IR didefinisikan sebagai empat komponen, yaitu:

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berdasarkan data dari Kementerian Komunikasi dan Informasi Indonesia yang diperoleh dari Lembaga Riset Pasar E-Marketer, populasi pengguna internet tanah air pada tahun

Lebih terperinci

PEMBOBOTAN KATA BERBASIS PREFERENSI DAN HUBUNGAN SEMANTIK PADA DOKUMEN FIQIH BERBAHASA ARAB

PEMBOBOTAN KATA BERBASIS PREFERENSI DAN HUBUNGAN SEMANTIK PADA DOKUMEN FIQIH BERBAHASA ARAB PEMBOBOTAN KATA BERBASIS PREFERENSI DAN HUBUNGAN SEMANTIK PADA DOKUMEN FIQIH BERBAHASA ARAB Septiyawan R. Wardhana Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

Recommender System di Perpustakaan Universitas Kristen Petra menggunakan Rocchio Relevance Feedback dan Cosine Similarity

Recommender System di Perpustakaan Universitas Kristen Petra menggunakan Rocchio Relevance Feedback dan Cosine Similarity Recommender System di Perpustakaan Universitas Kristen Petra menggunakan Rocchio Relevance Feedback dan Cosine Similarity Adi Wiboo, Andreas Handoo, Minardi Taliang adi@petra.ac.id, handoo@petra.ac.id,

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN APLIKASI LOST & FOUND BERBASIS WEBSITE DENGAN FITUR PENCARIAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY. Tugas Akhir

PENGEMBANGAN APLIKASI LOST & FOUND BERBASIS WEBSITE DENGAN FITUR PENCARIAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY. Tugas Akhir PENGEMBANGAN APLIKASI LOST & FOUND BERBASIS WEBSITE DENGAN FITUR PENCARIAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY Tugas Akhir Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika

Lebih terperinci

PENERAPAN VECTOR SPACE MODEL UNTUK PERINGKASAN KOMENTAR ANGKET MAHASISWA

PENERAPAN VECTOR SPACE MODEL UNTUK PERINGKASAN KOMENTAR ANGKET MAHASISWA PENERAPAN VECTOR SPACE MODEL UNTUK PERINGKASAN KOMENTAR ANGKET MAHASISWA Suprianto 1), Sunardi 2), Abdul Fadlil 3) 1 Sistem Informasi STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati 2,3 Magister Teknik Informatika Universitas

Lebih terperinci

PEMANFAATAN ASSOCIATION RULE MINING DALAM MEMBANTU PENCARIAN DOKUMEN-DOKUMEN BERITA YANG SALING BERKAITAN

PEMANFAATAN ASSOCIATION RULE MINING DALAM MEMBANTU PENCARIAN DOKUMEN-DOKUMEN BERITA YANG SALING BERKAITAN PEMANFAATAN ASSOCIATION RULE MINING DALAM MEMBANTU PENCARIAN DOKUMEN-DOKUMEN BERITA YANG SALING BERKAITAN Hermawan Andika Institut Informatika Indonesia andika@iii.ac.id Suhatati Tjandra Sekolah Tinggi

Lebih terperinci

APLIKASI PENGKATEGORIAN DOKUMEN DAN PENGUKURAN TINGKAT SIMILARITAS DOKUMEN MENGGUNAKAN KATA KUNCI PADA DOKUMEN PENULISAN ILMIAH UNIVERSITAS GUNADARMA

APLIKASI PENGKATEGORIAN DOKUMEN DAN PENGUKURAN TINGKAT SIMILARITAS DOKUMEN MENGGUNAKAN KATA KUNCI PADA DOKUMEN PENULISAN ILMIAH UNIVERSITAS GUNADARMA APLIKASI PENGKATEGORIAN DOKUMEN DAN PENGUKURAN TINGKAT SIMILARITAS DOKUMEN MENGGUNAKAN KATA KUNCI PADA DOKUMEN PENULISAN ILMIAH UNIVERSITAS GUNADARMA Adhit Herwansyah Jurusan Sistem Informasi, Fakultas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Information Retrieval System Sistem temu kembali informasi ( information retrieval system) merupakan sistem yang dapat digunakan untuk menemukan informasi yang relevan dengan

Lebih terperinci

BAB III Landasan Teori

BAB III Landasan Teori BAB III Landasan Teori 3.1 Sistem Rekomendasi Sistem rekomendasi merupakan suatu aplikasi untuk menyediakan dan merekomendasikan suatu item dalam membuat suatu keputusan yang diinginkan oleh pengguna (Ungkawa,

Lebih terperinci

TEKNIK VECTOR SPACE MODEL (VSM) DALAM PENENTUAN PENANGANAN DAMPAK GAME ONLINE PADA ANAK

TEKNIK VECTOR SPACE MODEL (VSM) DALAM PENENTUAN PENANGANAN DAMPAK GAME ONLINE PADA ANAK F.13 TEKNIK VECTOR SPACE MODEL (VSM) DALAM PENENTUAN PENANGANAN DAMPAK GAME ONLINE PADA ANAK Bania Amburika 1*,Yulison Herry Chrisnanto 1, Wisnu Uriawan 2 1 Jurusan Informatika, Fakultas MIPA, Universitas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketersediaan informasi yang semakin banyak menjadikan ringkasan sebagai kebutuhan yang sangat penting (Mulyana, 2010). Menurut (Hovy, 2001) Ringkasan merupakan teks

Lebih terperinci

Fatkhul Amin Dosen Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank Semarang

Fatkhul Amin Dosen Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank Semarang 45 Dinamika Teknik Januari IMPLEMENTASI SEARCH ENGINE (MESIN PENCARI) MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL Dosen Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank Semarang Abstract Growth of Machine

Lebih terperinci

Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA Vol. 7 No. 1, Februari 2013

Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA Vol. 7 No. 1, Februari 2013 PERANCANGAN INFORMATION RETRIEVAL (IR) BERBASIS TERM FREQUENCY- INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) UNTUK PERINGKASAN TEKS TUGAS KHUSUS BERBAHASA INDONESIA Erwien Tjipta Wijaya Sekolah Tinggi Manajemen

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI PENCARIAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL (Studi Kasus Perpustakaan Universitas Udayana) LEMBAR JUDUL KOMPETENSI RPL SKRIPSI NI MADE

Lebih terperinci

Sistem Temu Kembali Informasi pada Dokumen Teks Menggunakan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)

Sistem Temu Kembali Informasi pada Dokumen Teks Menggunakan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Sistem Temu Kembali Informasi pada Dokumen Teks Menggunakan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) 1 Dhony Syafe i Harjanto, 2 Sukmawati Nur Endah, dan 2 Nurdin Bahtiar 1 Jurusan Matematika,

Lebih terperinci

PERSETUJUAI\ ARTIKEL ILMIAH. Mashar Eka Putra Dai. S1-Sistem Informasi. Teknik Informatika. Teknik. Penerapan Metode Document Frequency

PERSETUJUAI\ ARTIKEL ILMIAH. Mashar Eka Putra Dai. S1-Sistem Informasi. Teknik Informatika. Teknik. Penerapan Metode Document Frequency PERSETUJUAI\ ARTIKEL ILMIAH Artikel ilmiah hasil penelitian mahasiswa: Nama NIM Mashar Eka Putra Dai 53 1409036 Program Studi S1-Sistem Informasi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Judul Karya

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN

BAB III METODELOGI PENELITIAN BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan yaitu metode eksperimental dimana metode ini bekerja dengan memanipulasi dan melakukan kontrol pada objek penelitian

Lebih terperinci

Implementasi Vector Space Model dalam Pembangkitan Frequently Asked Questions Otomatis dan Solusi yang Relevan untuk Keluhan Pelanggan

Implementasi Vector Space Model dalam Pembangkitan Frequently Asked Questions Otomatis dan Solusi yang Relevan untuk Keluhan Pelanggan Scientific Journal of Informatics Vol. 2, No. 2, November 2015 p-issn 2407-7658 http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji e-issn 2460-0040 Implementasi Vector Space Model dalam Pembangkitan Frequently

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MODEL ONTOLOGY UNTUK PENCARIAN INFORMASI BERITA BERBASIS SEMANTIK TUGAS AKHIR

IMPLEMENTASI MODEL ONTOLOGY UNTUK PENCARIAN INFORMASI BERITA BERBASIS SEMANTIK TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI MODEL ONTOLOGY UNTUK PENCARIAN INFORMASI BERITA BERBASIS SEMANTIK TUGAS AKHIR Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Informasi telah menjadi kebutuhan primer pada kehidupan saat ini. Pesatnya

BAB I PENDAHULUAN. Informasi telah menjadi kebutuhan primer pada kehidupan saat ini. Pesatnya BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Informasi telah menjadi kebutuhan primer pada kehidupan saat ini. Pesatnya perkembangan teknologi dewasa ini telah menyebabkan aliran informasi begitu lancar

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Pada bab ini akan dibahas mengenai analisa proses information retrieval dengan menggunakan cosine similarity dan analisa proses rekomendasi buku dengan menggunakan jaccard

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Term Frequency Inverse Document Frequency dan Vector Space Model untuk Klasifikasi Dokumen Naskah Dinas

Implementasi Algoritma Term Frequency Inverse Document Frequency dan Vector Space Model untuk Klasifikasi Dokumen Naskah Dinas Implementasi Algoritma Term Frequency Inverse Document Frequency dan Vector Space Model untuk Klasifikasi Dokumen Naskah Dinas A. Achmad 1, A. A. Ilham 2, Herman 3 1 Program Studi Teknik Elektro, Jurusan

Lebih terperinci

KLASIFIKASI HELPDESK UNIVERSITAS JENDERAL ACHMAD YANI MENGGUNAKAN CONCEPT FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (CF-IDF) DAN K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN)

KLASIFIKASI HELPDESK UNIVERSITAS JENDERAL ACHMAD YANI MENGGUNAKAN CONCEPT FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (CF-IDF) DAN K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) Klasifikasi Helpdesk Universitas Jenderal Achmad ni... (Herawan dkk.) KLASIFIKASI HELPDESK UNIVERSITAS JENDERAL ACHMAD YANI MENGGUNAKAN CONCEPT FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (CF-IDF) DAN K-NEAREST

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. SKRIPSI... ii

DAFTAR ISI. SKRIPSI... ii DAFTAR ISI SKRIPSI... i SKRIPSI... ii HALAMAN PENGESAHAN... ii PERNYATAAN... iii HALAMAN MOTO DAN PERSEMBAHAN... iv PRAKATA... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR TABEL... xiii INTISARI... xiv

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSED DOCUMENT FREQUENCE (TF-IDF) DAN VECTOR SPACE MODEL PADA APLIKASI PEMBERKASAN SKRIPSI BERBASIS WEB

IMPLEMENTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSED DOCUMENT FREQUENCE (TF-IDF) DAN VECTOR SPACE MODEL PADA APLIKASI PEMBERKASAN SKRIPSI BERBASIS WEB IMPLEMENTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSED DOCUMENT FREQUENCE (TF-IDF) DAN VECTOR SPACE MODEL PADA APLIKASI PEMBERKASAN SKRIPSI BERBASIS WEB Abdul Rokhim 1), Achmad ainul yaqin 2) 1) Program Studi/Prodi

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tinjauan Pustaka Penelitian-penelitian yang pernah dilakukan di bidang information retrieval telah memunculkan berbagai metode pembobotan dan clustering untuk mengelompokkan

Lebih terperinci

DETEKSI KEMIRIPAN TOPIK PROPOSAL JUDUL TUGAS AKHIR DAN SKRIPSI MENGGUNAKAN LATENT SEMANTIC ANALYSIS DI STMIK BUMIGORA MATARAM

DETEKSI KEMIRIPAN TOPIK PROPOSAL JUDUL TUGAS AKHIR DAN SKRIPSI MENGGUNAKAN LATENT SEMANTIC ANALYSIS DI STMIK BUMIGORA MATARAM DETEKSI KEMIRIPAN TOPIK PROPOSAL JUDUL TUGAS AKHIR DAN SKRIPSI MENGGUNAKAN LATENT SEMANTIC ANALYSIS DI STMIK BUMIGORA MATARAM I Putu Hariyadi 1, Hartarto Junaedi 2 (1) STMIK Bumigora Mataram, putu.hariyadi@stmikbumigora.ac.id

Lebih terperinci

Sistem Temu-Kembali Informasi Perhitungan Kemiripan

Sistem Temu-Kembali Informasi Perhitungan Kemiripan Sistem Temu-Kembali Informasi Perhitungan Kemiripan (Pembobotan Term dan Penskoran dalam Model Ruang Vektor, Penskoran dalam Sistem Pencarian Lengkap) Husni Program Studi Teknik Informatika Universitas

Lebih terperinci

Sistem Temu-Kembali Informasi Pengantar Perkuliahan

Sistem Temu-Kembali Informasi Pengantar Perkuliahan Sistem Temu-Kembali Informasi Pengantar Perkuliahan Husni Program Studi Teknik Informatika Universitas Trunojoyo Madura Semeter Gasal 2015-03 Sep. 2015 Perkenalan... Husni (UGM, ITB) Bidang Minat Sistem

Lebih terperinci

Sistem Temu Kembali Informasi Menggunakan Model Ruang Vektor dan Inverted Index

Sistem Temu Kembali Informasi Menggunakan Model Ruang Vektor dan Inverted Index Vol 2, No 3 Juni 2012 ISSN 2088-2130 Sistem Temu Kembali Informasi Menggunakan Model Ruang Vektor dan Inverted Index Fika Hastarita Rachman Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo

Lebih terperinci

MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE UNTUK PERINGKASAN TEKS OTOMATIS SINOPSIS BUKU BERBAHASA INDONESIA

MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE UNTUK PERINGKASAN TEKS OTOMATIS SINOPSIS BUKU BERBAHASA INDONESIA MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE UNTUK PERINGKASAN TEKS OTOMATIS SINOPSIS BUKU BERBAHASA INDONESIA Aida Indriani ) ) Teknik Informatika STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati Tarakan Jl Yos Sudarso 8, Tarakan 77 Email

Lebih terperinci

Pembandingan Aplikasi Peringkasan Multi Dokumen menggunakan Sentence Scoring dan Maximum Marginal Relevance dengan K- Means

Pembandingan Aplikasi Peringkasan Multi Dokumen menggunakan Sentence Scoring dan Maximum Marginal Relevance dengan K- Means Pembandingan Aplikasi Peringkasan Multi Dokumen menggunakan Sentence Scoring dan Maximum Marginal Relevance dengan K- Means TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Persyaratan Mencapai Derajat Sarjana

Lebih terperinci

PEMBOBOTAN KATA BERBASIS PREFERENSI DAN HUBUNGAN SEMANTIK PADA DOKUMEN FIQIH BERBAHASA ARAB

PEMBOBOTAN KATA BERBASIS PREFERENSI DAN HUBUNGAN SEMANTIK PADA DOKUMEN FIQIH BERBAHASA ARAB Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol. 2, No. 2, Oktober 2015, hlm. 132-137 PEMBOBOTAN KATA BERBASIS PREFERENSI DAN HUBUNGAN SEMANTIK PADA DOKUMEN FIQIH BERBAHASA ARAB Septiyawan R.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Perkembangan volume dan keragaman informasi yang tersedia di internet saat ini sangat pesat sehingga mendorong tumbuhnya media pemberitaan online.

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisis Masalah Setiap tahunnya, DPP Infokom selaku panitia Pelatihan Aplikasi Teknologi dan Informasi (PATI) Universitas Muhammadiyah Malang menerima ribuan

Lebih terperinci

Aplikasi Aljabar Vektor pada Sistem Temu-balik Informasi (Information Retrieval System)

Aplikasi Aljabar Vektor pada Sistem Temu-balik Informasi (Information Retrieval System) Aplikasi Aljabar Vektor pada Sistem Temu-balik Informasi (Information Retrieval System) IF3 Aljabar Geometri Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Informatika, STEI-ITB Rinaldi Munir - IF3 Aljabar Geometri

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada penelitian tugas akhir ini ada beberapa tahapan penelitian yang akan dilakukan seperti yang terlihat pada gambar 3.1: Identifikasi Masalah Rumusan Masalah Studi Pustaka

Lebih terperinci

Aplikasi Pencarian Karya Tulis Ilmiah Berbasis Web Menggunakan Sistem Rekomendasi

Aplikasi Pencarian Karya Tulis Ilmiah Berbasis Web Menggunakan Sistem Rekomendasi Aplikasi Pencarian Karya Tulis Ilmiah Berbasis Web Menggunakan Sistem Rekomendasi Husni Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Jl. Telang Raya PO BOX 2 Kamal, Bangkalan 69162 E-mail: husni@if.trunojoyo.ac.id

Lebih terperinci

Implementasi Metode K-Nearest Neighbor dengan Decision Rule untuk Klasifikasi Subtopik Berita

Implementasi Metode K-Nearest Neighbor dengan Decision Rule untuk Klasifikasi Subtopik Berita Implementasi Metode K-Nearest Neighbor dengan Decision Rule untuk Klasifikasi Subtopik Berita Yoseph Samuel, Rosa Delima, Antonius Rachmat 1) Program Studi Teknik Informatika Universitas Kristen Duta Wacana,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Buku merupakan media informasi yang memiliki peran penting dalam perkembangan ilmu pengetahuan, karena dengan buku kita dapat memperoleh banyak informasi, pengetahuan

Lebih terperinci

Pemanfaatan Aljabar Vektor Pada Mesin Pencari

Pemanfaatan Aljabar Vektor Pada Mesin Pencari Pemanfaatan Aljabar Vektor Pada Mesin Pencari Anwar Ramadha 13514013 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia

Lebih terperinci

PENCARIAN ALAMAT FASILITAS UMUM MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL ( STUDI KASUS KOTA PEKANBARU ) TUGAS AKHIR

PENCARIAN ALAMAT FASILITAS UMUM MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL ( STUDI KASUS KOTA PEKANBARU ) TUGAS AKHIR PENCARIAN ALAMAT FASILITAS UMUM MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL ( STUDI KASUS KOTA PEKANBARU ) TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Pada Jurusan Teknik

Lebih terperinci

BAB 3 LANDASAN TEORI

BAB 3 LANDASAN TEORI BAB 3 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai beberapa landasan teori yang digunakan untuk perancangan dan pembuatan aplikasi rekomendasi informasi yang bisa dijadikan sebagai acuan. 3.1 Media

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN DECISION RULE UNTUK KLASIFIKASI SUBTOPIK BERITA

IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN DECISION RULE UNTUK KLASIFIKASI SUBTOPIK BERITA IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN DECISION RULE UNTUK KLASIFIKASI SUBTOPIK BERITA Abstract This research is about document classification using K-Nearest Neighbor method. We will develop a

Lebih terperinci

PENERAPAN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI PADA KUMPULAN DOKUMEN SKRIPSI

PENERAPAN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI PADA KUMPULAN DOKUMEN SKRIPSI 18 PENERAPAN SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI PADA KUMPULAN DOKUMEN SKRIPSI Karter D. Putung, Arie Lumenta, Agustinus Jacobus Teknik Informatika Universitas Sam Ratulangi Manado, Indonesia. karterputung@gmail.com,

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL DALAM PENCARIAN E-BOOK

IMPLEMENTASI ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL DALAM PENCARIAN E-BOOK IMPLEMENTASI ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL DALAM PENCARIAN E-BOOK Nurul Annisa 1),Warnia Nengsih, S.Kom., M.Kom. 2) & Ananda. S.kom., M.T. 3) Program Studi Sistem Informasi 12), Teknik Informatika Multimedia

Lebih terperinci

JURNAL ITSMART Vol 4. No 2. Desember 2015 ISSN :

JURNAL ITSMART Vol 4. No 2. Desember 2015 ISSN : Analisis Perbandingan Metode Vector Space Model dan Weighted Tree Similarity dengan Cosine Similarity pada kasus Pencarian Informasi Pedoman Pengobatan Dasar di Puskesmas Viko Basmalah Wicaksono Jurusan

Lebih terperinci

Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan Pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity

Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan Pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 1, Januari 2018, hlm. 306-312 http://j-ptiik.ub.ac.id Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan Pembobotan TF-IDF

Lebih terperinci

BAB 3 LANDASAN TEORI

BAB 3 LANDASAN TEORI BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Twitter API Application Programming Interface (API) merupakan fungsi-fungsi/perintah-perintah untuk menggantikan bahasa yang digunakan dalam system calls dengan bahasa yang lebih

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang DAFTAR TABEL Tabel 3-1 Dokumen Term 1... 17 Tabel 3-2 Representasi... 18 Tabel 3-3 Centroid pada pengulangan ke-0... 19 Tabel 3-4 Hasil Perhitungan Jarak... 19 Tabel 3-5 Hasil Perhitungan Jarak dan Pengelompokkan

Lebih terperinci

Pemanfaatan Permodelan Ruang Vektor untuk Pengecekan Kemiripan

Pemanfaatan Permodelan Ruang Vektor untuk Pengecekan Kemiripan Pemanfaatan Permodelan Ruang Vektor untuk Pengecekan Kemiripan Andri Hardono Hutama - 13514031 1 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

4 HASIL DAN PEMBAHASAN

4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP untuk tahapan praproses data, implementasi algoritme DIG dan pembangkitan metafile penyusun struktur digraf. Representasi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan sistematika tahap-tahap yang dilaksanakan dalam pembuatan tugas akhir. Adapun tahapan yang dilalui dalam pelaksanaan penelitian ini adalah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN berikut. Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian adalah sebagai Indentifikasi Masalah Merumuskan Masalah Study Literatur Perancangan : 1. Flat Teks 2. Database

Lebih terperinci

Keywords: information retrieval system, cosine similarity, mean average precision. Jurnal Ilmu Komputer - Volume 5 - No 2 September 2012

Keywords: information retrieval system, cosine similarity, mean average precision. Jurnal Ilmu Komputer - Volume 5 - No 2 September 2012 PENINGKAAN RELEVANSI HASIL PENCARIAN KAA KUNCI DENGAN PENERAPAN MODEL RUANG VEKOR PADA SISEM INFORMASI RUANG BACA DI JURUSAN ILMU KOMPUER UNIVERSIAS UDAYANA Ngurah Agus Sanjaya ER a, Agus Muliantara b,

Lebih terperinci

LEMBAR AKTIVITAS SISWA INDUKSI MATEMATIKA

LEMBAR AKTIVITAS SISWA INDUKSI MATEMATIKA Nama Siswa Kelas : : LEMBAR AKTIVITAS SISWA INDUKSI MATEMATIKA Latihan 1 1. A. NOTASI SIGMA 1. Pengertian Notasi Sigma Misalkan jumlah n suku pertama deret aritmatika adalah S n = U 1 + U 2 + U 3 + + U

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peringkasan Teks Otomatis (Automatic Text Summarization) Peringkasan Teks Otomatis (Automatic Text Summarization) merupakan pembuatan rangkuman dari sebuah sumber teks secara

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI KEBUTUHAN NON-FUNGSIONAL DALAM SPESIFIKASI TEKSTUAL BERDASARKAN ATRIBUT ISO/IEC 9126

IDENTIFIKASI KEBUTUHAN NON-FUNGSIONAL DALAM SPESIFIKASI TEKSTUAL BERDASARKAN ATRIBUT ISO/IEC 9126 IDENTIFIKASI KEBUTUHAN NON-FUNGSIONAL DALAM SPESIFIKASI TEKSTUAL BERDASARKAN ATRIBUT ISO/IEC 9126 Wiwik Suharso Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember Jl. Karimata No.

Lebih terperinci

commit to user 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Text mining

commit to user 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Text mining BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Text mining Text mining adalah proses menemukan hal baru, yang sebelumnya tidak diketahui, mengenai informasi yang berpotensi untuk diambil manfaatnya dari

Lebih terperinci

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Musik memiliki peran yang penting bagi kehidupan manusia. Selain sebagai media hiburan, musik juga merupakan media bantu diri untuk menangani perasaan emosi

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi

Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi Rizki Tri Wahyuni 1, Dhidik Prastiyanto 2, dan Eko Supraptono 3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,

Lebih terperinci

commit to user BAB II TINJAUAN PUSTAKA

commit to user BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Cosine Similarity Secara umum, fungsi similarity adalah fungsi yang menerima dua buah objek dan mengembalikan nilai kemiripan (similarity) antara kedua objek

Lebih terperinci

TEMU BALIK INFORMASI PADA DOKUMEN TEKS BERBAHASA INDONESIA DENGAN METODE VECTOR SPACE RETRIEVAL MODEL

TEMU BALIK INFORMASI PADA DOKUMEN TEKS BERBAHASA INDONESIA DENGAN METODE VECTOR SPACE RETRIEVAL MODEL TEMU BALIK INFORMASI PADA DOKUMEN TEKS BERBAHASA INDONESIA DENGAN METODE VECTOR SPACE RETRIEVAL MODEL Giat Karyono 1, Fandy Setyo Utomo 2 1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK AMIKOM Purwokerto E-mail

Lebih terperinci

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Gambaran Umum Sebelum membuat program aplikasi, terlebih dahulu dilakukan proses perancangan sistem. Hal ini dilakukan supaya aplikasi yang dibuat dapat berfungsi

Lebih terperinci