Penelusuran Informasi (Information Retrieval)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Penelusuran Informasi (Information Retrieval)"

Transkripsi

1 Introduction to Information Retrieval Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Sumber: CS276: Information Retrieval and Web Search Pandu Nayak and Prabhakar Raghavan Taufik Fuadi Abidin Link Analysis

2 Pembahasan Minggu Ini Hypertext dan Link (tautan): melihat lebih jauh, tidak hanya aspek tektual dari dokumen HTML Makna dari keterkaitan Aplikasi terkait 2

3 Hyperlink (tautan) Link dapat dimanfaatkan sebagai sumber daya yang potensial dalam menentukan authenticity& authority Jenis Link: Good, Bad& Unknown Good Bad 3

4 Simple Iterative Logic Link yang Goodtidak akan tunjuk ke node yang Bad Jika Goodnode link ke Badnode maka Goodnode akan menjadi Bad node Jika Goodnode link ke node tertentu, maka node tersebut merupakan node yang Good Good Bad 4

5 Simple Iterative Logic Good Bad Good Bad 5

6 Contoh Link Analysis Social networks Page Ranks 6

7 Sec Web Merupakan Directed Graph Page A Anchor hyperlink Page B Asumsi 1:hyperlink antara halaman HTML menyatakan authority dari halaman tersebut (quality signal) Asumsi 2:Text yang ada pada anchor dari sebuah hyperlink menggambarkan (a glance) halaman target/tujuan (textual context)

8 Introduction to Information Retrieval Asumsi 1: Site Dengan Reputasi Baik 8

9 Introduction to Information Retrieval Asumsi 2: Menggambarkan Target 9

10 Sec Indexing Anchor Text Ketika mengindeks documen D, dengan bobot tertentu, anchor textyang tunjuk ke dokumen D juga di-include-kan Armonk, NY-based computer giant IBM announced today Big Blue today announced record profits for the quarter Joe s computer hardware links Sun HP IBM Anchor text weight tergantung authority dari anchor page s website Jika diasumsikan bahwa konten dari cnn.com atau yahoo.com adalah authoritative (bagus) maka percaya semua anchor text dari web itu

11 Citation Analysis (Part of Link Analysis) Citation frequency Bibliographic coupling frequency Articles that co-cite the same articles are related Citation indexing Who is this author cited by (Garfield 1972)

12 Isu: Web isn t scholarly citation Miliaran partisipan, setiap partisipan punya tujuan sendiri-sendiri Spam ada dimana-mana Ketika SE mulai menggunakan link untuk ranking, (sekitar tahun 1998), spam terkait link tumbuh berkembang 12

13 Link Analysis Page Rank (Google) A link analysis algorithm that assigns a weight to each page to measure the relative importance of the page within the set. It interprets a link from page A to page B as a vote, by page A, for page B (see The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine. Brin, S.; Page, L., 1998) ExpertRank (Ask.com) Subject-Specific Popularity: analyzed links in context to rank a web page's importance within its specific subject. Ex. a web page about basketball would rank higher if other web pages about basketball' link to it Presented at the General Lecture, Mathematics Department, Syiah Kuala University, May

14 Page Rank Algorithm Diketahui node A, B, C, and D. Initial PR adalah 0.25 Jika B, C, D tunjuk ke A maka PR(A) = PR(B) + PR(C) + PR(D) B A D C Namun, jika B jika tunjuk (link) ke C, dan D link ke semau (A, B, dan C), maka vote untuk setiap node dinormalisasi dengan B membagi jumlah outbound links ke halaman tersebut. Vote B adalah untuk node A dan C Vote D = 0.25/3 = untuk node A, B, dan C A C D PR(A) = PR(B)/OL(B) + PR(C)/OL(C) + PR(D)/OL(D) = Presented at the General Lecture, Mathematics Department, Syiah Kuala University, May

15 Sec Hyperlink-Induced Topic Search (HITS) In response to a query, instead of an ordered list of pages each meeting the query, find twosets of interrelated pages: Hub pagesare good lists of links on a subject. e.g., Bob s list of cancer-related links. Authority pagesoccur recurrently on good hubs for the subject.

16 Sec Hubs and Authorities Thus, a good hub page for a topic pointsto many authoritative pages for that topic. A good authority page for a topic is pointed to by many good hubs for that topic.

17 Sec High-level scheme Extract from the web a base setof pages that couldbe good hubs or authorities. From these, identify a small set of top hub and authority pages; iterative algorithm.

18 Sec Representasi n n adjacency matrix A: each of the npages in the base set has a row and column in the matrix. Entry A ij = 1if page ilinks to page j, else =

ANALISIS LINK. Tujuan 4/23/13. Budi Susanto

ANALISIS LINK. Tujuan 4/23/13. Budi Susanto Text dan Web Mining - TI UKDW ANALISIS LINK udi Susanto Text dan Web Mining - TI UKDW 2 Tujuan memahami karakteristik link antar laman yang dapat dimodelkan sebagai graf. memahami algoritma PageRank memahami

Lebih terperinci

Penerapan Graf dalam Algoritma PageRank Mesin Pencari Google

Penerapan Graf dalam Algoritma PageRank Mesin Pencari Google Penerapan Graf dalam Algoritma PageRank Mesin Pencari Google Adya Naufal Fikri - 13515130 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

Penelusuran Informasi (Information Retrieval)

Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Introduction to Information Retrieval Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Sumber: CS276: Information Retrieval and Web Search Pandu Nayak and Prabhakar Raghavan Taufik Fuadi Abidin Web Crawling

Lebih terperinci

Aplikasi Teori Graf dalam Algoritma PageRank dan Optimasi SEO Website

Aplikasi Teori Graf dalam Algoritma PageRank dan Optimasi SEO Website Aplikasi Teori Graf dalam Algoritma PageRank dan Optimasi SEO Website I Kadek Yuda Budipratama Giri / 13516115 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

SEO SEO ( Search Engine Optimization)

SEO SEO ( Search Engine Optimization) SEO SEO ( Search Engine Optimization) Oleh: Tim Modul Osca http://osca-akakom.org SEO SEO ( Search Engine Optimization) SEO ( Search Engine Optimization) merupakan cara atau usha yang dapat kita lakukan

Lebih terperinci

Julio Adisantoso, IPB 1

Julio Adisantoso, IPB 1 Classic Information Retrieval WEB SEARCH Pengantar Temu Kembali Informasi Kuliah #13 12 Maret 2009 Korpus: koleksi dokumen yang sudah baku dan tetap Tujuan: menemukan dokumen yang relevan dengan kebutuhan

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

Search Engines. Information Retrieval in Practice

Search Engines. Information Retrieval in Practice Search Engines Information Retrieval in Practice All slides Addison Wesley, 2008 Search Engine Architecture Arsitektur dari mesin pencari ditentukan oleh 2 persyaratan efektivitas (kualitas hasil) efisiensi

Lebih terperinci

Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Taufik Fuadi Abidin. Web Search

Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Taufik Fuadi Abidin. Web Search Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Taufik Fuadi Abidin Web Search Topik Pertemuan Ini Web Search Overview Sejarah Perkembangan Web Search Arsitektur Web Crawler Tantangan dalam Web Search Tech

Lebih terperinci

IPB. PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Maret 2017) Institut Pertanian Bogor Auditorium Toyib Hadiwijaya, Maret 2017

IPB. PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Maret 2017) Institut Pertanian Bogor  Auditorium Toyib Hadiwijaya, Maret 2017 Auditorium Toyib Hadiwijaya, 15-16 Maret 2017 Bahan Rapat Monev, 16 Desember 2015 PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Maret 2017) IPB Institut Pertanian Bogor www.ipb.ac.id Peningkatan Ranking Web Institusi

Lebih terperinci

Analisis Graf Berarah Pada Algoritma PageRank di Mesin Pencari

Analisis Graf Berarah Pada Algoritma PageRank di Mesin Pencari Analisis Graf Berarah Pada Algoritma PageRank di Mesin Pencari Muhamad Fikri Alhawarizmi - 13513009 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

E-MARKETING. On Page SEO

E-MARKETING. On Page SEO E-MARKETING On Page SEO PERILAKU KONSUMEN Tendensi Perilaku Konsumen Kemungkinan Besar Membeli Atas Dasar REKOMENDASI Proses Konversi E-Marketing Riset pasar (pencari Informasi) Tahapan pembelian Online

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Teknologi Informasi saat ini mengalami perkembangan yang signifikan.

BAB I PENDAHULUAN. Teknologi Informasi saat ini mengalami perkembangan yang signifikan. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi Informasi saat ini mengalami perkembangan yang signifikan. Beragam aspek kehidupan sangat terbantu dengan perkembangan teknologi informasi ini. Hal

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan internet secara pesat dengan miliaran halaman web tersedia di internet dan halaman-halaman tersebut selalu tumbuh setiap waktunya, Akibat dari pertumbuhan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) UNTUK MENINGKATKAN PERINGKAT DI SERP PADA GOOGLE HUMMINGBIRD

IMPLEMENTASI SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) UNTUK MENINGKATKAN PERINGKAT DI SERP PADA GOOGLE HUMMINGBIRD IMPLEMENTASI SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) UNTUK MENINGKATKAN PERINGKAT DI SERP PADA GOOGLE HUMMINGBIRD Rasyid Panji Ishwara Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No. 5-11 Semarang 50131 E-mail :

Lebih terperinci

STUDI WORLD WIDE WEB SEBAGAI SEBUAH GRAF BERARAH

STUDI WORLD WIDE WEB SEBAGAI SEBUAH GRAF BERARAH STUDI WORLD WIDE WEB SEBAGAI SEBUAH GRAF BERARAH Indah Kuntum Khairina NIM : 13505088 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if115088@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

Webometrics Best Practice. Beni Rio Hermanto, ITB webmaster team.

Webometrics Best Practice. Beni Rio Hermanto, ITB webmaster team. Webometrics Best Practice Beni Rio Hermanto, ITB webmaster team. Webometrics Motivation If the web performance of an institution is below the expected position according to their academic excellence, university

Lebih terperinci

Nurzaitun Purwasih¹, Moch. Arif Bijaksana², Bowo Prasetyo³. ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

Nurzaitun Purwasih¹, Moch. Arif Bijaksana², Bowo Prasetyo³. ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom PERINGKASAN TEKS OTOMATIS DOKUMEN TUNGGAL BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN GRAPH-BASED SUMMARIZATION ALGORITHM DAN SIMILARITY (STUDI KASUS ARTIKEL BERITA) Nurzaitun Purwasih¹, Moch. Arif Bijaksana², Bowo

Lebih terperinci

Internasionalisasi Jurnal

Internasionalisasi Jurnal Internasionalisasi Jurnal Kriteria umum jurnal internasional 1. Bahasa yang digunakan adalah bahasa PBB (Inggris, Perancis, Spanyol, Arab, Cina) 2. Pengelolaan naskah sedemikian rupa sehingga naskah yang

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

Penerapan Graf pada PageRank

Penerapan Graf pada PageRank Penerapan Graf pada PageRank Hartono Sulaiman Wijaya 13509046 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia

Lebih terperinci

TEMU KEMBALI INFORMASI

TEMU KEMBALI INFORMASI JULIO ADISANTOSO Departemen Ilmu Komputer IPB Pertemuan 1 Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Temu Kembali Informasi (TKI) Information Retrieval (IR) Kode Mata Kuliah : KOM431 Koordinator : Julio

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. untuk meningkatkan trafik pengunjung situs web (Malaga 2007).

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. untuk meningkatkan trafik pengunjung situs web (Malaga 2007). PENDAHULUAN Latar Belakang Sebagian besar orang menggunakan internet untuk mencari informasi yang dibutuhkan dengan menggunakan mesin pencari atau yang biasa dikenal sebagai search engine. Dengan memasukkan

Lebih terperinci

Search Engine. Text Retrieval dan Image Retrieval YENI HERDIYENI

Search Engine. Text Retrieval dan Image Retrieval YENI HERDIYENI Search Engine Text Retrieval dan Image Retrieval YENI HERDIYENI 14 JUNI 2008 Search engine atau mesin pencari merupakan bagian dari teknologi inte rnet yang sangat penting untuk pencarian informasi. Dewasa

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PENELUSUR WEB (WEB CRAWLER) MENGGUNAKAN ALGORITMA PAGERANK

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PENELUSUR WEB (WEB CRAWLER) MENGGUNAKAN ALGORITMA PAGERANK PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PENELUSUR WEB (WEB CRAWLER) MENGGUNAKAN ALGORITMA PAGERANK Budianto, Agus Zainal Arifin, Suhadi Lili Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Institut

Lebih terperinci

KULIAH 11 WEB IR. BAB 13 Baeza-Yates & Ribeiro-Neto. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia

KULIAH 11 WEB IR. BAB 13 Baeza-Yates & Ribeiro-Neto. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia KULIAH 11 WEB IR BAB 13 Baeza-Yates & Ribeiro-Neto World Wide Web Dikembangkan oleh Tim Berners-Lee pada tahun 1990 di CERN untuk mengorganisasikan dokumen penelitian yang ada di Internet. Mengembangkan

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. untuk langkah berikutnya hingga tercapai hasil maksimal.

HASIL DAN PEMBAHASAN. untuk langkah berikutnya hingga tercapai hasil maksimal. 6 Learning). Setiap tahapan dalam SEO memerlukan cara kerja dengan melewati setiap fase dalam ARC seperti ditunjukkan pada Gambar 5. Gambar 5 Action Research Model. Diagnosa Tujuan dari penerapan SEO ini

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

Cara Mendapat Backlink dari Wikipedia

Cara Mendapat Backlink dari Wikipedia Cara Mendapat Backlink dari Wikipedia Tips mendapatkan backlink ampuh wikipedia Siapa yang tidak tahu wikipedia? Wikipedia adalah authority site tertua, terbesar dan mungkin bisa dibilang paling disegani

Lebih terperinci

SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) CHECKLIST

SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) CHECKLIST SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) CHECKLIST ABAH RADITYA DAFTAR ISI 1. ON PAGE SEO... 3 1.1. KONTEN... 3 1.2. ARSITEKTUR... 3 1.3. HTML... 4 2. OFF PAGE SEO... 4 2.1. TRUST... 4 2.2. LINKS... 5 2.3. PERSONAL...

Lebih terperinci

PEMANFAATAN SARANA TEMU KEMBALI INFORMASI KHUSUSNYA KATALOG UPT PERPUSTAKAAN UNIMA OLEH MAHASISWA

PEMANFAATAN SARANA TEMU KEMBALI INFORMASI KHUSUSNYA KATALOG UPT PERPUSTAKAAN UNIMA OLEH MAHASISWA PEMANFAATAN SARANA TEMU KEMBALI INFORMASI KHUSUSNYA KATALOG UPT PERPUSTAKAAN UNIMA OLEH MAHASISWA ANGGOTA KELOMPOK 1. WISNU WIDHU (14.11.0050) 2. WILDAN ANUGERAH (14.11.0037) 3. YUSUF SUYANTO (14.11.0051)

Lebih terperinci

Penelusuran online dan Pelaporan

Penelusuran online dan Pelaporan Jurnalistik Online Penelusuran online dan Pelaporan Pertemuan ke 5 (25 Oktober 2013) Penelusuran daring Penelusuran dalam dunia online: simpel 1. Masukkan kata kunci ke kotak pencarian pada suatu mesin

Lebih terperinci

Peranan Web Spider Dalam Internet Search Engine

Peranan Web Spider Dalam Internet Search Engine JETri, Volume 3, Nomor 2, Februari 2004, Halaman 17-32, ISSN 1412-0372 Peranan Web Spider Dalam Internet Search Engine Ferrianto Gozali & Mochamad Fajar Faezal* Dosen Jurusan Teknik Elektro-FTI, Universitas

Lebih terperinci

2. BAB II LANDASAN TEORI

2. BAB II LANDASAN TEORI 2. BAB II LANDASAN TEORI Dalam melakukan analisis ini harus mengetahui terlebih dahulu teori yang digunakan. Teori yang digunakan sebagai landasan analisis dan berpikir dalam melakukan pembahasan yang

Lebih terperinci

Auditorium Toyib Hadiwijaya, 31 Agustus PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Agustus 2017) IPB. Institut Pertanian Bogor

Auditorium Toyib Hadiwijaya, 31 Agustus PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Agustus 2017) IPB. Institut Pertanian Bogor Auditorium Toyib Hadiwijaya, 31 Agustus 2017 PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Agustus 2017) IPB Institut Pertanian Bogor www.ipb.ac.id Peningkatan Ranking Web Institusi (Webometrics), Repository dan

Lebih terperinci

DAFTAR ISI Transformasi data... 47

DAFTAR ISI Transformasi data... 47 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii PRAKATA... iv DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... xi INTISARI... xiii ABSTRACT... xiv BAB I PENDAHULUAN...

Lebih terperinci

QUERY EXPANSION DENGAN MENGGABUNGKAN METODE RUANG VEKTOR DAN WORDNET PADA SISTEM INFORMATION RETRIEVAL

QUERY EXPANSION DENGAN MENGGABUNGKAN METODE RUANG VEKTOR DAN WORDNET PADA SISTEM INFORMATION RETRIEVAL QUERY EXPANSION DENGAN MENGGABUNGKAN METODE RUANG VEKTOR DAN WORDNET PADA SISTEM INFORMATION RETRIEVAL Susetyo Adi Nugroho () Abstrak: Salah satu metode yang sering digunakan dalam mengukur relevansi dokumen

Lebih terperinci

BAB I Pendahuluan. 1 Launching Business on the Web, David Cook and Deborah Sellers, QUE, 1995, hal 12.

BAB I Pendahuluan. 1 Launching Business on the Web, David Cook and Deborah Sellers, QUE, 1995, hal 12. BAB I Pendahuluan Perkembangan teknologi komputer akhir-akhir semakin maju, terutama perkembangan dibidang teknologi informasi, karena didukung oleh perkembangan perangkat keras, perangkat lunak dan jaringan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Android Sistem operasi Android merupakan sebuah sistem operasi yang berbasis Linux untuk telepon seluler seperti telepon pintar dan komputer tablet. Android merupakan platform

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tes Secara harfiah kata tes berasal dari kata bahasa prancis kuno: testum yang berarti piring untuk menyisihkan logam-logam mulia, dalam bahasa Indonesia diterjemahkan dengan

Lebih terperinci

TANTANGAN E-GOVERNMENT: PENDEKATAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION DALAM RANGKA MEWUJUDKAN KONSEP GOVERNMENT TO CITIZEN

TANTANGAN E-GOVERNMENT: PENDEKATAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION DALAM RANGKA MEWUJUDKAN KONSEP GOVERNMENT TO CITIZEN TANTANGAN E-GOVERNMENT: PENDEKATAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION DALAM RANGKA MEWUJUDKAN KONSEP GOVERNMENT TO CITIZEN Oleh : Muhammad Irwan Yanwari, Maulana Hidayat Program MTI, Jurusan Teknik Elektro dan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FORESTS UNTUK KLASIFIKASI SPAM PADA CITRA DAN TEXT INSTAGRAM TUGAS AKHIR

IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FORESTS UNTUK KLASIFIKASI SPAM PADA CITRA DAN TEXT INSTAGRAM TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FORESTS UNTUK KLASIFIKASI SPAM PADA CITRA DAN TEXT INSTAGRAM TUGAS AKHIR RIZKY NOVRIYEDI PUTRA 1132001001 PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PERANCANGAN WEB RANK MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING BERDASARKAN KEMIRIPAN KONTEN

PERANCANGAN WEB RANK MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING BERDASARKAN KEMIRIPAN KONTEN PERANCANGAN WEB RANK MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING BERDASARKAN KEMIRIPAN KONTEN Eka Budhi Prasetya Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta Jl. Cempaka Putih Tengah 27

Lebih terperinci

TIK Agribisnis UMY 2016 Heri Akhmadi, S.P., M.A.

TIK Agribisnis UMY 2016 Heri Akhmadi, S.P., M.A. Search Engines TIK Agribisnis UMY 2016 Heri Akhmadi, S.P., M.A. Today s Lecture Mengenal dan menggunakan search engine (SE) untuk mendapatkan informasi Membandingkan kelebihan dan kelemahan beberapa SE,

Lebih terperinci

JULIO ADISANTOSO - ILKOM IPB 1

JULIO ADISANTOSO - ILKOM IPB 1 KOM341 Temu Kembali Informasi KULIAH #1 Kontrak Perkuliahan Pendahuluan Matakuliah Nama Matakuliah : Temu Kembali Informasi Kode Matakuliah : KOM431 Beban Kredit : 3(3-0) Semester : Gasal, 2009/2010 Koordinator

Lebih terperinci

Ahmad Royani, S.Kom. Ahmad Royani, S.Kom SMK NEGERI 3 DEPOK JUDUL MATERI EVALUASI PENUGASAN KELUAR

Ahmad Royani, S.Kom. Ahmad Royani, S.Kom SMK NEGERI 3 DEPOK JUDUL MATERI EVALUASI PENUGASAN KELUAR Email : ahmad.royan@gmail.com http://www.bangroyan.blogspot.com KD Email : ahmad.royan@gmail.com http://www.bangroyan.blogspot.com CEO (Search Engine Optimization ) adalah serangkaian proses yang dilakukan

Lebih terperinci

Search Engine Optimization

Search Engine Optimization Search Engine Optimization MENJADIKAN SITUS MENDUDUKI RANKING TERATAS DI MESIN PENCARI Asri Tadda AstaMedia Group www.astamediagroup.com Faktor Penentu SEO Lebih dari 200 faktor SEO yang digunakan oleh

Lebih terperinci

1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang 1.2 Perumusan masalah

1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang 1.2 Perumusan masalah 1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang Informasi telah menjadi kebutuhan primer pada kehidupan saat ini. Informasi seakan-akan menjadi mata uang baru yang membuat akurasi menjadi sangat penting ketika mencari

Lebih terperinci

MEMBUAT KONTEN. 3.1 Apakah konten itu?

MEMBUAT KONTEN. 3.1 Apakah konten itu? MEMBUAT KONTEN 3.1 Apakah konten itu? Konten (content) adalah sebuah halaman website. Hal yang hebat di Drupal dibandingkan CMS lain adalah Drupal menyediakan fasilitas untuk membuat content type baru.

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 Seiring perkembangan teknologi internet yang semakin meluas, baik di dunia pada umumnya dan Indonesia pada khususnya, masyarakat baik global maupun

Lebih terperinci

TUTORIAL ADMINISTRATOR WORDPRESS WP-ADMIN Contents Management Wordpress Selfhosting

TUTORIAL ADMINISTRATOR WORDPRESS WP-ADMIN Contents Management Wordpress Selfhosting TUTORIAL ADMINISTRATOR WORDPRESS WP-ADMIN Contents Management Wordpress Selfhosting Modul (artikel) sebelumnya, yaitu: Cara Membuat Email Gmail. http://khudri.com/download/tutorial/pembuatan-email-gmail.pdf

Lebih terperinci

Pengenalan Internet 1. Rudi Susanto, M.Si

Pengenalan Internet 1. Rudi Susanto, M.Si Pengenalan Internet 1 Rudi Susanto, M.Si 085647296211 @rudist87 Who is the internet generation? Internet di Indonesia Data Pengguna Internet Internet? Internet (kependekan dari interconnectionnetworking)

Lebih terperinci

Evaluasi Aplikasi DNS sebagai Search Engine untuk Pencarian Nama Domain Best Universities dan Top Leading Banks di Indonesia.

Evaluasi Aplikasi DNS sebagai Search Engine untuk Pencarian Nama Domain Best Universities dan Top Leading Banks di Indonesia. Evaluasi Aplikasi DNS sebagai Search Engine untuk Pencarian Nama Domain Best Universities dan Top Leading Banks di Indonesia Wishnu Hardi Pendahuluan Pesatnya kemajuan teknologi dan proliferasi World Wide

Lebih terperinci

Novita Hosama 2) Arifin Puji Widodo 3) Teguh Sutanto

Novita Hosama 2) Arifin Puji Widodo 3) Teguh Sutanto SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN CALON PELAMAR KERJA DAN PERUSAHAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (Studi Kasus : STIKOM CAREER CENTER (SCC) Surabaya) 1) Novita Hosama 2)

Lebih terperinci

Studi Penggunaan Data Exif Untuk Mengukur Pengaruhnya. Terhadap Peningkatan Kinerja Image Search Engine

Studi Penggunaan Data Exif Untuk Mengukur Pengaruhnya. Terhadap Peningkatan Kinerja Image Search Engine Studi Penggunaan Data Exif Untuk Mengukur Pengaruhnya Terhadap Peningkatan Kinerja Image Search Engine Nugroho Herucahyono (13504038) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika,

Lebih terperinci

Implementasi BFS dan Analisis Page Rank pada Google Search Engine

Implementasi BFS dan Analisis Page Rank pada Google Search Engine Implementasi BFS dan Analisis Page Rank pada Google Search Engine Dery Rahman Ahaddienata, 13515097 1 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elekro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN SEARCH ENGINE DOKUMEN PAPER BERBASIS WEB NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Aldrik Saddermi

ANALISIS DAN PERANCANGAN SEARCH ENGINE DOKUMEN PAPER BERBASIS WEB NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Aldrik Saddermi ANALISIS DAN PERANCANGAN SEARCH ENGINE DOKUMEN PAPER BERBASIS WEB NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Aldrik Saddermi 10.11.4055 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA

Lebih terperinci

KNOWLEDGE IN TEXT (IR-2)

KNOWLEDGE IN TEXT (IR-2) KNOWLEDGE IN TEXT (IR-2) FIRDAUS SOLIHIN UNIVERSITAS TRUNOJOYO Teknologi for Knowledge Management Document Collection (Mengumpulkan Document/Informasi) Document Retrieval (Mengakses Document/Informasi)

Lebih terperinci

OPTIMALISASI POTENSI PENGUNJUNG PADA WEBSITE SHOPPINGMAGZ.COM DENGAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO)

OPTIMALISASI POTENSI PENGUNJUNG PADA WEBSITE SHOPPINGMAGZ.COM DENGAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) OPTIMALISASI POTENSI PENGUNJUNG PADA WEBSITE SHOPPINGMAGZ.COM DENGAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) Reza Purnama Putra, Inayatulloh putra.of.reza@gmail.com Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk melakukan

Lebih terperinci

Implementasi Graf pada Metode Crawling dan Indexing di dalam Mesin Pencari Web

Implementasi Graf pada Metode Crawling dan Indexing di dalam Mesin Pencari Web Implementasi Graf pada Metode Crawling dan Indexing di dalam Mesin Pencari Web Fauzan Muhammad Rifqy 13513081 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Binary Search Tree (BST)

Binary Search Tree (BST) PROGRAM STUDI INFORMATIKA Universitas Syiah Kuala Struktur Data dan Algoritma Binary Search Tree (BST) Dr. Taufik Fuadi Abidin, M.Tech tfa@informatika.unsyiah.ac.id Binary Tree Binary Tree adalah struktur

Lebih terperinci

KOM341 Temu Kembali Informasi

KOM341 Temu Kembali Informasi KOM341 Temu Kembali Informasi KULIAH #1 Kontrak Perkuliahan Pendahuluan Matakuliah o Nama Matakuliah : Temu Kembali Informasi o Kode Matakuliah : KOM431 o Beban Kredit : 3(3-0) o Semester : Gasal, 2014/2015

Lebih terperinci

BAB V EKSPERIMEN TEXT CLASSIFICATION

BAB V EKSPERIMEN TEXT CLASSIFICATION BAB V EKSPERIMEN TEXT CLASSIFICATION Pada bab ini akan dibahas eksperimen untuk membandingkan akurasi hasil text classification dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan SVM dengan berbagai pendekatan

Lebih terperinci

APPLICATION NUMBER OF INBOUND LINKS SEARCH SITE WEB BASED MACHINES SEARCH GOOGLE, YAHOO, BING, ASK, ALEXA, ALTAVISTA, EXALEAD, AND GIGABLAST

APPLICATION NUMBER OF INBOUND LINKS SEARCH SITE WEB BASED MACHINES SEARCH GOOGLE, YAHOO, BING, ASK, ALEXA, ALTAVISTA, EXALEAD, AND GIGABLAST APPLICATION NUMBER OF INBOUND LINKS SEARCH SITE WEB BASED MACHINES SEARCH GOOGLE, YAHOO, BING, ASK, ALEXA, ALTAVISTA, EXALEAD, AND GIGABLAST ARIF APRIANTO, DR.-ING. ADANG SUHENDRA, SSI,S Undergraduate

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang xi BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi dewasa ini membuat perubahan perilaku dalam pencarian informasi yang berdampak bagi lembagalembaga yang bergerak

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Sebagai landasan teori, pada bab ini terlebih dahulu akan dijelaskan beberapa definisi dasar atau teori pendukung yang akan digunakan dalam bab pembahasan. 2.1 Google Nama Google

Lebih terperinci

APLIKASI WEB GRABBER UNTUK MENGAMBIL HALAMAN WEB SESUAI DENGAN KEYWORD YANG DIINPUTKAN

APLIKASI WEB GRABBER UNTUK MENGAMBIL HALAMAN WEB SESUAI DENGAN KEYWORD YANG DIINPUTKAN APLIKASI WEB GRABBER UNTUK MENGAMBIL HALAMAN WEB SESUAI DENGAN KEYWORD YANG DIINPUTKAN Gregorius S. Budhi, Djoni H. Setiabudi, dan Budi Raharjo Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika,

Lebih terperinci

3. BAB III METODE PENELITIAN. untuk mendapatkan strategi peningkatan visibility/impact dan activity pada

3. BAB III METODE PENELITIAN. untuk mendapatkan strategi peningkatan visibility/impact dan activity pada 3. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Dalam melakukan penelitian analisis memerlukan tiga tahapan yang tepat untuk mendapatkan strategi peningkatan visibility/impact dan activity pada stikom.edu

Lebih terperinci

IKI 20100: Struktur Data & Algoritma

IKI 20100: Struktur Data & Algoritma IKI : Struktur Data & Algoritma Graph Ruli Manurung & Ade Azurat ( Setiawan (acknowledgments: Denny, Suryana Fasilkom UI Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu Materi Motivasi Definisi

Lebih terperinci

Teddy Mantoro.

Teddy Mantoro. Teddy Mantoro teddy@ieee.org No Jabatan Dosen Dosen Tetap 2014 Dosen Tetap 2015 Dosen Tetap 2016 Jumlah % Jumlah % Jumlah % 1 GURU BESAR 369 2 371 1,8 250 1,3 2 LEKTOR KEPALA 1736 9,4 1783 8,5 1375 6,9

Lebih terperinci

FAKULTAS SASTRA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

FAKULTAS SASTRA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009 ANALISIS KEKUATAN PASANGAN BIBLIOGRAFI (BIBLIOGRAPIC COUPLING) DAN KOSITASI (CO-CITATION) PADA IMA JOURNAL OF APPLIED MATHEMATICS, IMA JOURNAL OF MANAGEMENT MATHEMATICS, DAN IMA JOURNAL OF MATHEMATICAL

Lebih terperinci

Dr. Taufik Fuadi Abidin, S.Si., M.Tech

Dr. Taufik Fuadi Abidin, S.Si., M.Tech Dr. Taufik Fuadi Abidin, S.Si., M.Tech Ketua Program Studi Informatika FMIPA Universitas Syiah Kuala tfa@informatika.unsyiah.ac.id www.informatika.unsyiah.ac.id/tfa Disampaikan pada Seminar Nasional Teknologi

Lebih terperinci

Bogor Agricultural University (IPB) Sosialisasi Lomba Web Unit Kerja 2017

Bogor Agricultural University (IPB) Sosialisasi Lomba Web Unit Kerja 2017 Bogor Agricultural University (IPB) Sosialisasi Lomba Web Unit Kerja 2017 Senin, 16 Oktober 2017 (08.00-16.00) IPB International Convention Center (IICC), Ballroom 1 Latar Belakang Penilaian situs web

Lebih terperinci

ANALISIS SEARCH MATCHING PADA SEARCH ENGINE

ANALISIS SEARCH MATCHING PADA SEARCH ENGINE No Makalah : 093 Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012 ANALISIS SEARCH MATCHING PADA SEARCH ENGINE Achmad Fuad Agustian 1, Dina Amalia Adzani 2, Siti Fauziah

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL NETWORK PROCESS UNTUK MEMBANGUN APLIKASI EXECUTIVE SUPPORT SYSTEM PADA PERUSAHAAN KONSULTAN IT. Ngurah Agus Sanjaya ER

IMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL NETWORK PROCESS UNTUK MEMBANGUN APLIKASI EXECUTIVE SUPPORT SYSTEM PADA PERUSAHAAN KONSULTAN IT. Ngurah Agus Sanjaya ER IMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL NETWORK PROCESS UNTUK MEMBANGUN APLIKASI EXECUTIVE SUPPORT SYSTEM PADA PERUSAHAAN KONSULTAN IT Ngurah Agus Sanjaya ER Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Ilmu Komputer

Lebih terperinci

Materi. I. Pengenalan HTML II. Basic Tag HTML III. Table IV. Image

Materi. I. Pengenalan HTML II. Basic Tag HTML III. Table IV. Image Pengenalan HTML Materi I. Pengenalan HTML II. Basic Tag HTML III. Table IV. Image I. Pengenalan HTML WWW HTML Browser dan Editor I. PENGENALAN HTML World Wide Web Internet merupakan jaringan global yang

Lebih terperinci

STUDI PERBANDINGAN FASILITAS DAN KINERJA SEARCH ENGINES DALAM PENCARIAN DOKUMEN BERBASIS WEB HERY WIDHIARTO

STUDI PERBANDINGAN FASILITAS DAN KINERJA SEARCH ENGINES DALAM PENCARIAN DOKUMEN BERBASIS WEB HERY WIDHIARTO STUDI PERBANDINGAN FASILITAS DAN KINERJA SEARCH ENGINES DALAM PENCARIAN DOKUMEN BERBASIS WEB HERY WIDHIARTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TESIS Dengan ini

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Hasil penelitian Victor Nicholas Nore (2013) yang berjudul Perancangan Sistem Informasi dan Pemesanan Produk Berbasis Web (study kasus di CV Richness Development

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci : Pemerolehan Informasi, TF-IDF, Inverted Index, document to document

ABSTRAK. Kata kunci : Pemerolehan Informasi, TF-IDF, Inverted Index, document to document Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 15 Nomor 2 2016 ISSN 1412-7350 SISTEM PEMEROLEHAN INFORMASI UNDANG-UNDANG DAN KASUS MENGGUNAKAN STRUKTUR DATA INVERTED INDEX DENGAN PEMBOBOTAN TF-IDF Fredes Winda Oktaviani

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Teori Umum 2.1.1 Internet Menurut Strauss dan Forst(2012:28), internet adalah jaringan global yang saling berhubungan yang meliputi jutaan perusahaan, pemerintah, organisasi

Lebih terperinci

WEBSITE UNSIKA DALAM PEMERINGKATAN WEBSITE PERGURUAN TINGGI DI INDONESIA (PUSDATIN BPM, 2014)

WEBSITE UNSIKA DALAM PEMERINGKATAN WEBSITE PERGURUAN TINGGI DI INDONESIA (PUSDATIN BPM, 2014) WEBSITE UNSIKA DALAM PEMERINGKATAN WEBSITE PERGURUAN TINGGI DI INDONESIA (PUSDATIN BPM, 2014) A. Webometric Webometric adalah suatu situs yang memberikan penilaian terhadap seluruh universitas terbaik

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

DAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... vii. DAFTAR TABEL... xi. 1.1 Latar Belakang Masalah Perumusan Masalah Pembatasan Masalah...

DAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... vii. DAFTAR TABEL... xi. 1.1 Latar Belakang Masalah Perumusan Masalah Pembatasan Masalah... DAFTAR ISI ABSTRAK... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiv BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Perumusan Masalah...

Lebih terperinci

Internet Marketing Jaeni

Internet Marketing Jaeni Pengantar Internet Marketing Jaeni info@jaeni.net 08562850663 www.amikom.ac.id 1 Introduction 2 3 Future? Internet menjadi kebutuhan Akses Internet semakin murah bahkan gratis Integrasi internet, mobile,

Lebih terperinci

GOOGLE SEARCH. Google. pencari. hari. peringkat. berbagai pilihan. alternatif

GOOGLE SEARCH. Google. pencari. hari. peringkat. berbagai pilihan. alternatif 1 MODUL I GOOGLE SEARCH PRAKTIKUM APLIKASI PERKANTORAN Semester Ganjil 2014 CACA E. SUPRIANA, S.Si., MT. (caca.e.supriana@unpas.ac.id) I. Pendahuluan Google Search, sering disebut sebagai Google Web Search

Lebih terperinci

1 SEO

1 SEO 1 SEO Search Engine Optimization (SEO) adalah teknik bagaimana memaksimalkan website untuk bisa muncul di hasil pencarian organik. SEO dibagi menjadi 2 bagian yaitu on-page dan off-page. Pada On-page,

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci : Informasi, Information Retreival, Ant Colony Optimization, Graph, Fitur dokumen. vii

ABSTRAK. Kata kunci : Informasi, Information Retreival, Ant Colony Optimization, Graph, Fitur dokumen. vii ABSTRAK Untuk mendapatkan sebuah informasi pada saat ini sangatlah mudah. Dengan adanya internet orang dengan mudah untuk berbagi informasi. Informasi yang dibagikan biasanya dalam bentuk dokumen, artikel,

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO 1 (INDONESIAN EDITION) BY IKATAN BANKIR INDONESIA

MANAJEMEN RISIKO 1 (INDONESIAN EDITION) BY IKATAN BANKIR INDONESIA Read Online and Download Ebook MANAJEMEN RISIKO 1 (INDONESIAN EDITION) BY IKATAN BANKIR INDONESIA DOWNLOAD EBOOK : MANAJEMEN RISIKO 1 (INDONESIAN EDITION) BY IKATAN Click link bellow and free register

Lebih terperinci

Preorder Tree Traversal

Preorder Tree Traversal Preorder Tree Traversal Dimana paralelnya? Operasi dasarnya adalah pelabelan pada node. Label pada verteks sub pohon kanan tidak dapat diberikan sampai diketahui berapa banyak verteks yang ada di sub pohon

Lebih terperinci

MINGGU#5. Telekomunikasi, Internet, Teknologi Nirkabel (wireless)

MINGGU#5. Telekomunikasi, Internet, Teknologi Nirkabel (wireless) MINGGU#5 SIM Pokok Bahasan: Telekomunikasi, Internet, Teknologi Nirkabel (wireless) Tujuan Instruksional Khusus: Referensi: 1. Bab 7 : Kenneth C.Laudon & Jane P.Laudon, Management Information System, 13

Lebih terperinci

GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS

GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS Digunakan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator suatu variabel. Kuesioner dikatakan reliabel ketika jawaban seseorang terhadap pernyataan-pernyataan

Lebih terperinci

Organisasi dan Arsitektur Komputer : Perancangan Kinerja

Organisasi dan Arsitektur Komputer : Perancangan Kinerja Organisasi dan Arsitektur Komputer : Perancangan Kinerja (William Stallings) Chapter 1 Pendahuluan Komputer sebagai sebuah sistem yang berhirarki Komputer dapat dianggap sebagai struktur sejumlah komponen

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK PENCARIAN DOKUMEN

IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK PENCARIAN DOKUMEN IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK PENCARIAN DOKUMEN Abdul Azis Abdillah 1, Indra Bayu Muktyas 2 Program Studi Pendikan Matematika, STKIP Surya, Tangerang, Banten abdul.azis.a@stkipsurya.ac. 1, recobayu@gmail.com

Lebih terperinci

Implementasi Generalized Vector Space Model Menggunakan WordNet

Implementasi Generalized Vector Space Model Menggunakan WordNet Implementasi Generalized Vector Space Model Menggunakan WordNet Adi Wibowo*, Andreas Handojo**, Charistian Widjaja*** Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra E-Mail:

Lebih terperinci

ALGORITMA-ALGORITMA PARALLEL RANDOM ACCESS MACHINE (PRAM = pea ram) Ver

ALGORITMA-ALGORITMA PARALLEL RANDOM ACCESS MACHINE (PRAM = pea ram) Ver ALGORITMA-ALGORITMA PARALLEL RANDOM ACCESS MACHINE (PRAM = pea ram) Ver. 3.1-2016 http://openstat.sekolahku.org http://kelas.sekolahku.org Introduction Simulasi : to Pendahuluan Parallel Algorithm p :

Lebih terperinci

Search Engine. Adri Priadana ilkomadri.com

Search Engine. Adri Priadana ilkomadri.com Search Engine Adri Priadana ilkomadri.com Pendahuluan Buku vs Internet. Internet Bebas dan Banyak Sumber seluruh dunia. Mencari informasi secara spesifik. Pencarian informasi secara spesifik ini dapat

Lebih terperinci

Inera Firdestawati¹, Yanuar Firdaus A.w.², Kiki Maulana³. ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

Inera Firdestawati¹, Yanuar Firdaus A.w.², Kiki Maulana³. ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom IMPLEMENTASI MODEL RUANG VEKTOR SEBAGAI PENERJEMAH QUERY PADA CROSS-LANGUAGE INFORMATION RETRIEVAL SISTEM IMPLEMENTATION OF VECTOR SPACE MODEL AS QUERY TRANSLATION FOR CROSS-LANGUAGE INFORMATION RETRIEVAL

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pencarian Pencarian adalah proses untuk menemukan suatu informasi yang kita butuhkan. Misalnya, kita ingin mencari sebuah kata didalam dokumen digital yang kita miliki. Kita

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL PERKIRAAN AWAL BIAYA PADA-PROYEK PENINGKATAN JALAN KABUPATEN DI KABUPATEN SUMEDANG TESIS MAGISTER. Oleh: AGUS SUTOPO NIM :

KAJIAN MODEL PERKIRAAN AWAL BIAYA PADA-PROYEK PENINGKATAN JALAN KABUPATEN DI KABUPATEN SUMEDANG TESIS MAGISTER. Oleh: AGUS SUTOPO NIM : KAJIAN MODEL PERKIRAAN AWAL BIAYA PADA-PROYEK PENINGKATAN JALAN KABUPATEN DI KABUPATEN SUMEDANG TESIS MAGISTER Oleh: AGUS SUTOPO NIM : 250 92 043 MANAJEMEN REKAYASA KONSTRUKSI JURUSAN TEKNIK SIPIL PROGRAM

Lebih terperinci

ANALISIS SKEMA-SKEMA KEMIRIPAN VEKTOR PADA SISTEM PENILAIAN UJIAN ESSAY ONLINE

ANALISIS SKEMA-SKEMA KEMIRIPAN VEKTOR PADA SISTEM PENILAIAN UJIAN ESSAY ONLINE ANALISIS SKEMA-SKEMA KEMIRIPAN VEKTOR PADA SISTEM PENILAIAN UJIAN ESSAY ONLINE Trisna Ari Roshinta 1, Faisal Rahutomo 2, Deddy Kusbianto 3 1,2,3 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri

Lebih terperinci