## INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM PADA FILE PENCARIAN DOKUMEN TESIS BERBASIS TEXT MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL
Ahmad Fauzi 1 ; Ginabila 2
1, 2 Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id
1 fauzi.aau@nusamandiri.ac.id , 2 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 mandatory,  contained  in  information  systems,  to facilitate the search process or find documents and information needed, it is called information retrieval or  information  retrieval  system,  implementation  of the  theory  applied  in  this  study  using  the  model method vector space, the purpose of this study is to provide  general  exposure  to  the  process  of  finding digital  documents.  With  the  token  and  indexing process so that the results of the masses are found in the  database  using  keywords,  so  the  system  will search  according  to  the  keywords  input  into  the system,  and  will  be  compared  with  the  data contained in the database, so that it can produce the correct information.
Keywords :  retrival  information,  vector  space retrieval system model.
Intisari — Kecepatan dan kepadatan dalam proses pencarian  dokumen  dan  informasi  telah  menjadi wajib,  terkandung  dalam  sistem  informasi,  untuk memudahkan  proses  pencarian  atau  menemukan dokumen  dan  informasi  yang  diperlukan,  itu disebut informasi retrival atau sistem pengambilan informasi, implementasi Dari teori yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  model  ruang  vektor,  tujuan  penelitian  ini adalah memberikan paparan umum tentang proses pencarian  dokumen  digital.  Dengan  proses  token dan  indexsing  sehingga  ditemukan  hasil  dari maskimal  terdapat  dalam  database  menggunakan kata  kunci,  sehingga  sistem  akan  melakukan pencarian  sesuai  deanagn  kata  kunci  yang  di inputkan  pada  sistem,  dan  akan  dibandingkan dengan  data  yang  terdapat  pada  database, sehingga  dapat  menghasilkan  informasi  yang benar.
Kata  Kunci : informasi  retrival,  model  sistem pengambilan ruang vector.

## PENDAHULUAN
Peningkatan arus informasi yang sangat cepat dalam  mendukung  kegiatan browsing dan searching bagi user untuk mempermudah aktivitas (Irmawati, 2017) Informasi tumbuh dengan sangat pesat  dalam  berbagai  basis content seperti  teks, image,  video,  visual,  audio dan  sebagainya.  alat temu  kembali online public access catalog (OPAC) sendiri sudah ada sejak tahun 1970. Sejak pertama kali  diciptakan,  pembuatan  sistem  temu  kembali informasi  telah  mengalami  proses  perubahan sesuai
perkembangannya (Lestari, 2016) Informasi tersebut tidak ada artinya bila informasi yang relevan tidak dapat ditemukan kembali guna memenuhi  kebutuhan  informasi  pemustaka.  Oleh karena  itu,  perpustakaan  perguruan  tinggi membutuhkan  sistem  temu  kembali  informasi (information retrieval).
perpustakaan  perlu  melakukan  perubahan dalam  pemeliharaan  dan  katalogisasi  informasi, dari  sistem  tercetak  menjadi online dalam  bentuk digital  agar  dapat  diakses  dari  mana  saja  (Amin, 2012).  Perubahan  sistem  tersebut,  terlihat  pada pengembangan  perpustakaan  digital.  Layanan perpustakaan  digital  menyediakan  akses  instan terhadap  koleksi/dokumen,  baik  melalui  metode pencarian keyword , penulis, maupun judul.(Sjaeful Afandi;  Firman  Ardiansya;  Blasius  Soedarsono, 2015) masalah  utama  dalam  proses  pencarian dokumen  digital dibutuhkan  waktu  yang  relatif lama  karena  pencariannya  harus  menyertakan  isi judul  dokumen  secara  lengkap  dan  benar  pada aplikasi  ELS-NURI,  hal  ini  menjadi  tidak  relevan dalam  sistem  temu  kembali  informasi.  Maka  dari itu  dibutuhkan  sebuah search  engine yang  dapat
mencari  dokumen-dokumen  tersebut  secara  lebih cepat  dan  mudah  serta  menghasilkan  informasi yang  relevan  tanpa  perlu  menyertakan  judul dokumen  secara  lebih  terperinci  (Zain  &  Suswati, 2016)  penulis  mecoba  menerapakan  metode informasi retrival pada pembaharuan aplikasi ELS- NURI, guna memberikan informasi yang lebih baik dan akurat dalam proses pencarian dokumen tesis pada aplikasi ELS-NURI,sehingga mahasiswa dapat melakukan  pencarian  tanpa  perlu  mengetikan keyword secara lengkap dan terperinci, mahasiswa hanya perlu mengetikan kata kunci pada pencarian dokumen,makan  semua  isi  yang  berhubungan dengan  katakunci  yang  sedang  dicari  akan ditampilkan secara lengkap.
Penelitian  ini  menggunakan vektor  space model yang  merupakan  salah  satu  metode informasi retrival yang bertujuan untuk mempermudah  dalam  proses  temu  kembali informasi  pada  dokumen  berbasis  text  digital, penelitian  ini  pernah  dilakukan  oleh  (Zain  & Suswati, 2016) pada perpustakaan fakultas Teknik universitas  madurra  menggunakan  3  data  dan menghasilkan  tiga  rengking  yang  berbeda  dari query yang di input pada sebuah system , Penelitian sebelumnya  dilakukan  oleh  (Elektro  et  al.,  2017) perhitungan  kemiripan  dokumen  menggunakan vector  space  model.  Sistem  secara  otomatis  akan melakukan  indexing  secara  offline  dan  temu kembali  (retrieval)  secara  real  time.  Proses retrieval  dimulai  dengan  mengambil  query  dari pengguna, kemudian sistem menghitung kemiripan  antara  keyword  dengan  daftar dokumen  yang  diwakili  oleh  term-term  di  dalam index.  Dokumen  akan  ditampilkan  diurutkan berdasarkan  dokumen  yang  paling  mirip. Penelitian  sebelumnya  mengenai  sitem  temu kembali yang di lakukan oleh (Putung et al., 2016) yang  menjelaskan  pencarian  informasi  dokumen skripsi.  Terdapat  dua  proses  utama  dalam  sistem temu  kembali  informasi  yaitu  indexing  dan retrieval.  Proses  indexing  adalah  proses  untuk memberikan  bobot  pada  kata  dalam  dokumen, metode pembobotan pada penelitian ini menggunakan  metode  pembobotan  TF-IDF. Prosesretrieval  adalah  proses  untuk  menghitung kemiripan query terhadap dokumen.
Tujuan penelitian ini Untuk mengimplementasikan  retrieval  system  model pada  aplikasi  Pengambilan  informasi  menjadi bidang  penelitian  yang  penting  dibidang  ilmu komputer.  Dalam  makalah  ini,  peneliti  mewakili berbagai  model  dan  teknik  untuk  pengambilan informasi.  menjelaskan  metode  pengindeksan yang  berbeda  untuk  mengurangi  ruang  pencarian dan  teknik  pencarian  yang  berbeda  untuk mengambil informasi. Dari aplikasi
repository.nusamandiri.ac.id  yang  menjadi  bahan penelitian dalam penggunaan retrival information

## BAHAN DAN METODE
Penulis  Pengumpulan  data  dilakukan dengan  cara  mempelajari  buku  dan  jurnal  yang mendukung  pada  penelitian  ini,  termasuk  di dalamnya  literatur  tentang  penulisan  dan mengenai hal-hal yang mendukung  implementasi system temu kembali pada aplikasi.
Metadata  koleksi  dokumen  tesis  yang  digunakan antara  tahun  2010  –  2016  yang  berjumlah  169 record.  Data  tersebut  tidak  berurutkan,  Dari  hasil penelusuran informasi, dihasilkan 6 dokumen tesis yang  sering  dilihat,  pada  tahap  selanjutnya penelitian ini mengambil dari enam dokumen tesis sebagai semple pada penelitian kali ini.

## Information Retrieval System
Pengambilan  informasi  menunjukkan proses pencarian informasi yang diperlukan (Zhou, Liu,  &  Liu,  2012)  Information  retrieval  (IR) umumnya  berkaitan  dengan  pencarian  dan pengambilan  informasi  berbasis  pengetahuan (Sharma  &  Patel,  2013)  sistem  information retrieval  (IR).  Salah  satu  penerapan  prinsip relevansi  yang  sejak  dahulu  digunakan  dalam pengembanngan sistem
(Lestari, 2016)
Information Retrieval System menemukan informasi  yang  biasanya  dalam  bentuk  dokumen dari  sebuah  data  yang  tidak  terstruktur  dalam bentuk teks untuk memenuhi kebutuhan informasi dari  koleksi  data  yang  sangat  besar  umumnya tersimpan  dalam  database  computer  (Amin  & Purwatiningtyas, 2015)

## Vector Space Model
Model  ruang  vektor memberikan sebuah  kerangka  pencocokan  parsial  Hal  ini dicapai  dengan  menetapkan  bobot  non-biner untuk  istilah  indeks  dalam query dan  dokumen (Amin  &  Purwatiningtyas,  2015)  Tidak  hanya untuk  pencarian  teks,  pencarian  informasi  juga dapat query elemen  multimedia    seperti gambar,suara,(Yulianto, Budiharto, & Kartowisastro,  2017)  metode  ini  melihat  tingkat kedekatan atau kesamaan ( smilarity ) term dengan cara  pembobotan term .    Dokumen  dipandang sebagi  sebuah  vektor  yang  memiliki  magnitude (jarak)  dan  direction  (arah).  Pada Vector  Space Model ,  sebuah  istilah  direpresentasikan  dengan sebuah  dimensi  dari  ruang  vektor.    Relevansi sebuah dokumen ke sebuah query didasarkan pada similaritas  diantara vektor dokumen  dan vektor query .(Zain  &  Suswati,  2016) dokumen  dan query direpresentasikan sebagai vektor dan sudut antara keduanya.(V.  K.  Singh,  Singh,  Vishwavidyalaya,
Programmer,  &  Vishwavidyalaya,  2015) vektor dihitung  menggunakan  fungsi  cosinus  kesamaan. Efektivitas  VSM  sebagian  besar  tergantung  pada istilah  pembobotan  yang  diterapkan  (Harcourt  & Japheth, 2016) memungkinkan hasil penghitungan menjadi  peringkat  sesuai  dengan  ukuran kesamaan(J. N. Singh, 2012)

## Sumber: (Afandi & Ardiansy, 2015) Gambar1. Ilustrasi Model Sistem Temu Kembali Informasi

## Langkah metode vector space model
a. Menghitung  bobot  dokumen  dengan  tf-idf  Idf =log(D/df)
b. Menghitung  jarak  tiap  dokumen  dan  query Sqrt (Q) = Sqrt ( ∑)
Sqrt (D) = Sqrt ( ∑ = 𝑛 𝑗 1 𝑄 𝐽 2 ) c. Menghitung Dot Product Sum (Q *  D i ) = ( ∑ = 𝑛 𝑗 D𝐽 , 2 𝐽 )
d. Menghitung Similaritas Cosine Ɵ
𝑄 ∗ 𝐷
|𝑄| ∗ |𝐷|
HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilaksanakan dalam beberapa tahapan  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  1.  Data yang  diproses  dalam  sistem  ini  adalah  koleksi dokumen  digital  dan  query  yang  telah  disiapkan sebelumnya.
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.
Contoh : Query (Q) = Kajian metode Naive Bayes 1  (D1)  =    Kajian  Penerapan  Algoritma  C45,  Naive Bayes  Dan  Neural  Network  Untuk  Memenuhi Penilaian Data Karyawan Service Level Agreement Di Bank 2  (D2)  =  Alternatif  Pemilihan  Sepeda  Motor Dengan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process(Ahp): Studi Kasus Pada Masyarakat Purwokerto 3  (D3)  =  Evaluasi  Customer  Knowledge Management Pada Situs E-Commerce 4  (D4)  =  Kajian  Perbandingan  Efektivitas pencarian lajur terpendek menggunakan algoritmatabu search ant colony optimization 5  (D5)  =  Knowledge  Management  System  Pada Event  Organizer  Menggunakan  Pendekatan Metode  Specific  Actions  Berbasis  Web-Mobile: 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.
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)
Sebelum  melakukan  perhitungan tf  , perlu melakukan indexsing dan filtering terlebih dahulu dari semua dokumen yang  ada, agar data yang di hasilkan  dari  setiap  dokumen  memiliki  arti  yang memiliki makna. D1, D2, D3, D4,D5,D6 = Dokumen tf    =  banyak  kata  yang  dicari  pada  sebuah dokumen.  D  =  total  dokumen,  df  =  Banyak dokumen  yang  mengandung  kata  yang  dicar,Dari
hasil  Perhitungan tf ,  data  sample  dari  jumlah dokumen  yang  ada  dihasilkan  60  token  dari  6 dokumen  dan  satu  query,  untuk  mendapatkan jarak  dokumen  dan  query,  di  perlukan perhitungan idf yang  di  hasilkan  dari  tokenasi hasil perhitungan pada table 2 berikut:
Table 2. Perhitungan Term Frequency - Inverse Document Frequency Idf tf*idf Log (D/df) Q D1 D2 D3 D4 D5 D6 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 Frequency) merupakan perhitungan statistik yang bertujuan untuk memberikan gambarkan seberapa  penting  sebuah  kata  terhadap  sebuah koleksi  dokumen  yang  tersedia.  TF-IDF  (Term Frequency  -  Inverse  Document  Frequency)
digunakan  untuk  pembobotan  dalam  Information Retrieval  dan  text  mining.  Nilai  TF-IDF  (Term Frequency  -  Inverse  Document  Frequency)  akan meningkat seiring dengan banyaknya jumlah kata yang sering muncul di dalam koleksi dokumen.

## 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 memiliki  magnitude  (jarak)  dan  direction  (arah). Pada  Vector  Space  Model,  sebuah  istilah direpresentasikan  dengan  sebuah  dimensi  dari ruang  vektor.    Relevansi  sebuah  dokumen  ke sebuah query didasarkan pada similaritas diantara
vektor  dokumen  dan query ,panjang  dokumen cendrung  memiliki  frekuensi  kemunculan  kata yang  besar.Setelah  diketahui  perhitungan  jarak antara  Q-D  dengan  menggunakan  rumus  Sqrt  (D) = Sqrt ( ∑ = 𝑛 𝑗 1 𝑄 𝐽 2 ).
Tabel 4. Perhitungan Dot Product Dont Produk Q*D1 Q*D2 Q*D3 Q*D4 Q*D5 Q*D6 0 0 0 0 0 0 0.366 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.366 0 0 0.366 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.366 0 0 0.366 0.366 0 0 0 0 0 0 0.366 0 0 0 0 0 SUM (Q*D) 1.099 0.366 0 0.366 0.366 0.366
Sumber: (Fauzi & Ginabila, 2019)
setelah mendapatkan nilai bobot TF-IDF dan jarak antara  dokumen  dengan query (Q-D)  selanjutnya masing-masing  kata,  akan  dihitung dot  product untuk  melihatkan  derajat  kemiripan  antar dokumen  teks  yang  tersedia.  Hasil  dari perhitungan dot product dapat dilihat pada table 4, hasilnya  akan  mempengaruhi  tingkat cosine similarity. Perhitungan similaritas
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai Cosinus sudut antara vector query dengan  tiap  dokumen  dengan rumus
Cosine ∅ D i = 𝑄∗𝐷 |𝑄|∗|𝐷|
D1 =
1,099961117 1,556302501∗ 2,580835728 =   0,273856438 D2 = 0,366653706 1,556302501∗ 2,805664233 =  0,083970428 D3 = 0 1,556302501∗ 1,739999093 =   0 D4 = 0,366653706 1,556302501∗ 2,767799316 =   0,085119187 D5 = 0,366653706 1,556302501∗ 3,013766834 =   0,078172214 D6 = 0,366653706
1,556302501∗ 2,845943865 =   0,082781966
Dari Analisa Vector Space Model diperoleh hasil untuk ketiga dokumen di atas adalah seperti table 5 dibawah ini:
Tabel 5. Pembuatan Ranking PEMBUATAN RENGKING Dokumen Nilai Rengking D1 0,27385643 1 D2 0,08397042 3 D3 0 6 D4 0,08511918 2 D5 0,07817221 5 D6 0,082781966 4
Sumber: (Fauzi & Ginabila, 2019)

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bekerja  sangat  signifikan dengan  mengambil  informasi  dari  database yang  besar  cukup  memakan  waktu  terutama jika  informasi  tersebut  tidak  terstruktur. Banyak algoritma dan teknik telah dikembangkan  di  bidang  penambangan  data dan pengambilan informasi namun mengambil  data  dari  basis  data  besar  terus menjadi  masalah.  Dalam  penelitian  ini,  kami menggunakan  model  ruang vektor untuk melakukan  Proses  pencarian  yang  sebelunya harus  menyertakan  judul  dokumen  secara lengkap, setelah menerapkan konsep information  retrival  system, pencarian  dapat dilakukan  dengan  lebih  cepat  tepat  dan akurat,  tanpa  perlu  melakukan  pencarian judul dokumen secara terperinci, sistem akan menyamakan keyword yang  di  masukan dengan  dokumen  yang  tersimpan  pada aplikasi  dengan  mengambil  informasi  dari database Aplikasi ELS-NURI sebagai bahan uji coba.  Pertama,  menghitung  skor  kemiripan menggunakan  rata-rata  tertimbang  dari setiap  item  ukuran  kosinus  kemudian menghitung  ukuran  kemiripan  dan  untuk menentukan  sudut  antara vektor dokumen dan  vektor query karena  VSM  didasarkan pada geometri di mana setiap istilah memiliki dimensi  sendiri  dalam  ruang  multi-dimensi, pertanyaan  dan  dokumen  adalah  titik  atau vektor dalam ruang ini. Ukuran kosinus sering digunakan.    hal  tersebut  lebih  memudahkan
pencarian  dokumen pada  perpustakaan digital. Dengan  sistem  informasi  temu kembali  dapat  merancang  sebuah  alat  yang akan memungkinkan
pengguna
untuk mengambil informasi secara lebih efisien dan efektif.

## REFERENSI
Amin,  F.  (2012).  Sistem  Temu  Kembali  Informasi dengan Metode Vector Space Model, 02 , 78– 83.
Amin,  F.,  &  Purwatiningtyas.  (2015).  Rancang Bangun Information Retrieval System ( IRS ) Bahasa  Jawa  Ngoko  pada  Palintangan Penjebar  Semangad  dengan  Metode  Vector Space  Model  (  VSM  ). Jurnal  Teknologi Informasi DINAMIK , 20 (1), 25–35.
Elektro, J. T., Studi, P., Telekomunikasi, T., Malang, P. N., Atmadja, M. D., Elektro, J. T., … Malang, P.  N.  (2017).  INFORMATION  RETRIEVAL
TUGAS AKHIR DAN

## PERHITUNGAN
KEMIRIPAN, 8 (1), 355–362.
Harcourt, P., & Japheth, R. B. (2016). Application of Vector  Space  Model  to  Query  Ranking  and Information Retrieval, 6 (5), 42–47.
Irmawati. (2017). Sistem Temu Kembali Informasi Pada Dokumen Dengan Metode Vector Space Model. Jurnal Ilmiah Fifo , IX (1), 74–80.
Lestari,  N.  P.  (2016).  Uji  Recall  and  Precision
Sistem  Temu  Kembali  Informasi  OPAC Perpustakaan ITS Surabaya SKRIPSI. Universitas  Airlangga ,  1.  Retrieved  from http://journal.unair.ac.id/LN@uji-recall- and-precision-sistem-temu-kembali- informasi-opac-perpustakaan-its-surabaya- article-10825-media-136-category-8.html
Putung, K. D., Lumenta, A., Jacobus, A., Informatika, T., Sam, U., & Manado, R. (2016). KUMPULAN
DOKUMEN SKRIPSI, 8 (1).
Sharma,  M.,  &  Patel,  R.  (2013).  A  Survey  on Information  Retrieval  Models,  Techniques And  Applications. International  Journal  of
Emerging Technology and
Advanced
Engineering , 3 (11), 542–545.
Singh, J. N. (2012). Analysis of Vector Space Model in Information Retrieval, 14–18.
Singh,  V.  K.,  Singh,  V.  K.,  Vishwavidyalaya,  G., Programmer,  S.  A.,  &  Vishwavidyalaya,  G.  G. (2015).  VECTOR  SPACE  MODEL :  AN INFORMATION RETRIEVAL, 141–143.
Sjaeful  Afandi;  Firman  Ardiansya;  Blasius Soedarsono.  (2015).  Pengembangan  Sistem Temu  Kembali  Informasi  Digital  Fulltext Artikel  Jurnal  Di  Pdii  –  Lipi. Baca:  Jurnal Dokumentasi  Dan  Informasi , 36 (1),  65–76. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.14203 /j.baca.v36i1.203
Yulianto,  B.,  Budiharto,  W.,  &  Kartowisastro,  I.  H.
(2017).  The  Performance  of  Boolean Retrieval and Vector Space Model in Textual Information, 11 (1), 33–39.
Zain,  M.  Y.,  &  Suswati.  (2016).  Information Retrieval  System  Pada  Pencarian  File Dokumen  Berbasis  Teks  Dengan  Metode Vector  Space  Model  Dan  Algoritma  ECS Stemmer. Jurnal  Insand  Comtech , 1 (1),  30– 37.
Zhou,  H.,  Liu,  B.  W.,  &  Liu,  J.  (2012).  Research  on mechanism  of  the  information  retrieval based on ontology label. Procedia
Engineering , 29 , 4259–4266. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.01.6
54