## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Pelayanan Terpadu di Restoran Berbasis Android ............ 01-08 Hery Kuswandi
Pemanfaatan Raspberry Pi Dan Webcam Sebagai Kamera Pemantau Dan Cloud Drive Sebagai Media Penyimpanan .................................................... 09-17 Ady Noegroho Sistem Penunjang Keputusan Berbasis Webgis Dengan Metode AHP Untuk Pemilihan Lokasi Usaha ................................................................................. 18-22

## Sya’roni
Aplikasi Manajemen Inventory Berbasis Mobile ........................................... 23-32 Angga Eka Syaputra Aplikasi Perencanaan Kebutuhan Produksi Menggunakan Demand Forecasting Dengan Pendekatan Proyektif .................................................... 33-42 Samuel Pusirumang Makahanap Membangun Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Penunjang Keputusan Metode Apriori Untuk Memberikan Rekomendasi Kepada Calon Pembeli Di Toko Islam Malang ................................................................................... 43-47 Alamsyah Ady Nugroho Sistem Informasi Inventory pada UD. MM GoDAM “NENENG” Berbasis
Web Guna Memudahkan Pengolahan Data Barang ....................................... 48-52 Widia Normalasari

## Aplikasi Pembelajaran Menulis Permulaan Berbasis Android Menggunakan
Unity 2D ......................................................................................................... 53-62 Andi Fiqqih Adiqro Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Burung Puyuh Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining Berbasis Android ............................................. 63-77 Mahartin Hendra Sukmawan
Sistem Keamanan Database Berbasis Restfull Pada Content Management System Wordpress (Studi Kasus : STIKI Malang) ......................................... 78-89 Ridho Valentin Sistem Informasi Pengolahan Data Surat Masuk dan Keluar di Kantor BARENLITBANG Kota Malang ................................................................... 90-93 Antonius Lorensius
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Teori Psikologi Rothwell Miller Interest Blank (RMIB) .......   94-104 Muhammad Hanifudin
Permainan Ular Tangga Berbasis Android Menggunakan Unity ...................  105-118

## Novanda Bayhakky
Sistem Informasi Manajemen Pakan Guna Meningkatkan Indikator Keberhasilan Panen Ternak pada PT Berkah Benua Farm ............................  119-140

## Burhannudin
Klasifikasi Artikel Berbahasa Indonesia untuk Mendeteksi Clickbait Menggunakan Metode Naïve Bayes ..............................................................  141-147 Ali Fahnnur Yavi
Sistem Informasi Akademik SMK Bhakti Luhur Malang Berbasis Web ......  148-152

## Fransiskus Sina Witi
Pencarian Resep Masakan Menggunakan Metode Vector Space Model (VSM) Berbasis Android ....................................................................  153-160 Bulan Dewi Gulita
Pemanfaatan Sensor Gyroscope  pada Game Casual Berbasis Android ........  161-165

## Dionisius Aditya Rexy Susanto
Penerapan Teknologi Augmented Reality pada Game Pengenalan Hewan Berdasarkan Jenis Makanannya Berbasis Mobile ..........................................  166-172

## Herjuno Daud Pramono
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Rumah Kontrakan untuk Keluarga di Kota Malang Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno .................................. 173-176 Slamet Nur Huda
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, S.Kom, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT. Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T. Laila Isyriyah, S.Kom, M.Kom Anita, S.Kom, M.T. Layout Editor
: Siti Aminah, S.Si, M.Pd Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Muh. Bima Indra Kusuma

## Pencarian Resep Masakan Menggunakan Metode Vector Space Model (VSM) Berbasis Android

## Bulan Dewi Gulita
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia (STIKI) Malang bulandg.354@gmail.com

## ABSTRAK
Informasi resep masakan sering dibutuhkan bagi beberapa kalangan, ketersediaan banyak search engine handal, tidak serta  merta  membuat kegiatan mencari  resep masakan mudah dan menyenangkan. permasalahan seperti battery lifetime salah satunya pada smartphone android, kuota habis dan koneksi lelet masih lumrah terdengar saat berhubungan dengan browsing. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi pencarian resep masakan pada  smartphone  android.  Dengan  database  artikel  resep  yang  tersimpan  dalam  aplikasi,  user  tidak  perlu terkoneksi  dengan  internet  untuk  mencari  resep.  Jenis  teks  deskriptif  seperti  artikel  dipilih  karena  dianggap menyimpan lebih banyak informasi. Pencarian akan mengadopsi metode vector space model dengan algoritma cosine similarity untuk menghitung kemiripan antar keyword dan artikel resep dalam database. Data latih berupa teks artikel resep bersumber dari Wikipedia daftar resep masakan Indonesia dengan penambahan detail bahan dan  langkah  memasak.  Dari  penelitian  ini  sudah  dihasilkan  aplikasi  pencarian  resep  yang  dapat  menemukan resep relevan dalam database tanpa perlu terkoneksi dengan internet.
Kata Kunci : Information Retrieval, Vector Space Model, Cosine Similarity, Resep Masakan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  kini terlihat  dengan  ketersediaan  beragam  sumber informasi seperti berita, jurnal ilmiah, artikel, opini, buletin,  majalah,  dan  sumber  informasi  teks  lain, yang dapat diakses dengan mudah. Bahkan dampak dari  informasi  yang  terus  bertambah  ini  cenderung mempersulit  memilah  informasi,  memperumit identifikasi atau mempersulit memperoleh informasi, sehingga memerlukan usaha ekstra untuk mendapatkan informasi yang relevan. Mengatasi hal tersebut  kini  telah  tersedia search  engine untuk memudahkan  kegiatan  penelusuran  informasi. Namun  sayangnya  hampir  seluruh search  engine dengan  performa  handal  bekerja  dengan  tetap terhubung  jaringan internet ( online ).  Hal  ini menimbulkan  permasalahan  seperti battery  lifetime salah satunya pada smartphone Android.
Android  sebagai mobile  platform dengan pengguna  terbanyak  saat  ini,  sebuah  data  survei berikut  menggambarkan  hampir  81,7%  pasaran perangkat mobile berjalan dengan operating system Android.
Gambar 1. Worldwide smartphone sales in the fourth quarter of 2016. (Thousands units) (Gartner.Inc, 2017)
Meski  perkembangan smartphone android cukup  tinggi,  banyak  penggunanya  masih  kecewa dengan  performa smarthphone mereka,  terutama dalam hal battery lifetime. Seperti dikutip dari hasil riset berikut “ Problems with battery life or needing to recharge frequently (8%), as well as interruptions from telemarketers and other unwanted callers (8%) rounded out the top five things that cell owners like least  about  their  mobile  devices ”  (Smith,  2012).
Berkaitan dengan hal tersebut Android secara resmi memberikan  panduan  bagi developer nya  dalam optimasi battery  life ,  dimana  salah  satunya  dengan mengurangi request network/online (Android Developers, 2011).
Sehingga, penulis menyimpulkan pentingnya untuk  membuat  prototipe  aplikasi  pencarian  yang dapat  berkerja  secara offline .  Pada  penilitan  ini pencarian  akan  diterapkan  pada  teks  artikel  resep masakan.  Dikarenakan  informasi  resep  masakan sering  dibutuhkan  bagi  beberapa  kalangan,  seperti ibu rumah tangga dan orang-orang dengan rutinitas memasak  yang  sering  misalnya  siswa  /  mahasiswa tinggal di kos (anak kos).
Penelitian  ini  bertujuan  mendesain  aplikasi pencari  resep  menggunakan  metode vector  space model ( VSM ), yang mampu menemukan resep yang relevan pada kumpulan teks artikel kuliner nusantara berbahasa  Indonesia.  Metode VSM dipilih  karena dapat diimplementasikan pada document  matching.
Pencarian  resep  akan  dibuat  menjadi  aplikasi berbasis  android.  Dengan  dibangunnya  prototipe sistem retrieval resep  masakan  berbasis  android maka kegiatan pencarian resep diharapkan  menjadi lebih mudah.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN

## Identifikasi Masalah
Gambar 2. Diagram Responden Kuisioner
Penulis  telah  melakukan  observasi  dengan menyebar  kuisioner  pada  responden  sejumlah  30 orang dari berbagai kalangan. Mendapati kesamaan hasil  pada  10  responden,  dimana  mereka  semua menyatakan sering mencari informasi resep masakan di  internet. 10 responden  tersebut juga  menyatakan merasa  kurang  puas  bahkan  kecewa  dengan performa  baterai smartphone (android)  nya  saat digunakan  untuk browsing .  Sepuluh  responden tersebut  terdiri  dari  2  jenis  golongan  yaitu  ibu-ibu rumah  tangga  dan  mahasiswa/pelajar  yang  tinggal mandiri/terpisah  dari  orang  tuanya  (kos-kosan). Selain  itu  jika  dianalisa  kembali  rata-rata  30 responden  yang  merasa  kurang  puas  dengan performa  baterainya  menggunakan smartphone dengan kapasitas baterai dibawah 2000 mAh.
Dari hasil observasi tersebut penulis melihat permasalahan buruknya kepuasan user terutama ibu- ibu dan anak kos, pada performa baterai smartphone android  dengan  baterai  dibawah  2000  mAh,  saat digunakan  untuk  mencari  informasi  resep  masakan di internet ( browsing ).

## Solusi Pemecahan
Dari hasil observasi yang didapatkan, penulis mengajukan  sebuah  solusi  yaitu  membuat  aplikasi pencarian resep masakan pada smartphone android. Aplikasi yang dibuat mampu berfungsi dengan kata kunci natural  language seperti  kebanyakan  mesin pencari online . Dengan database artikel resep yang tersimpan dalam aplikasi, user tidak perlu terkoneksi dengan internet untuk  mencari  resep.  Pencarian resep  akan  mengadopsi  metode VSM untuk mengatasi  kata  kunci natural  language dan memungkinkan  jenis  dokumen  deskriptif  seperti artikel  yang  lebih kaya  informasi terseleksi dengan baik.  Selain  itu  metode VSM dipilih  karena  umum diimplementasikan pada document matching.

## Perancangan Sistem Rancangan Proses Pencarian
Pada perancangan proses pencarian ini, akan digambarkan tahapan yang akan dikerjakan aplikasi pada  fitur  pencarian  menggunakan  metode VSM . Untuk  objek  dari  penelitian  ini  adalah  teks  artikel resep, dimana data uji terdiri dari keyword pencarian user dan data latih berupa teks artikel resep. Berikut digambarkan dalam diagram alir.

## Gambar 3. Diagram Alir Pencarian Resep

## Use Case Aplikasi
Berikut rancangan diagram use case aplikasi pencarian  resep  yang  akan  dikembangkan,  dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Diagram Use Case Aplikasi Keterangan Gambar 4: 1. Search Recipe : User dapat melakukan pencarian resep
2. Filter Kitchen Set : User dapat  menyeleksi  hasil pencarian  resep  berdasarkan  alat  dapur  yang dimiliki
[] [] [] [] [] Diagram Responden Mahasiswa (kos)
Mahasiswa (tdk kos) Ibu Rumah
Tangga Pegawai
Wirausaha
3. Filter Category : User dapat menampilkan resep
berdasarkan kategori tertentu
4. Pengelolaan  Artikel: User dapat  menyimpan artikel resep baru, update artikel, hapus artikel
5. Pengelolaan  alat  dapur: User dapat  menyimpan alat  dapur  baru, update alat  dapur,  hapus  alat dapur.
6. Automatic  Backup  &  Restore :  Aplikasi  mem- backup data  secara  otomatis  pada device  user , dan  otomatis  me- restore data  saat reinstall aplikasi. Class Diagram Aplikasi
Gambar 5. Class Diagram Aplikasi
Keterangan Gambar 5:
1. Class Fragment _Pencarian_ VSM bertugas menampilkan interface pencarian,  menjalankan perhitungan VSM serta  mengirimkan  hasil pencarian untuk ditampilkan pada user .
2. Class  Fragment _Resep  bertugas  menampilkan daftar artikel resep  yang tersimpan di database ,
memanggil class Child_Fragment _TambahArtikel dan class Child_Fragment _EditArtikel 3. Class Child_Fragment _TambahArtikel bertugas melakukan  perhitungan VSM pada  artikel  baru yang akan disimpan, menyimpan hasil perhitungan beserta artikelnya dalam database . 4. Class Child_Fragment _EditArtikel  bertugas melakukan  perhitungan VSM pada  artikel  yang mengalami perubahan konten sebelum disimpan ulang dalam database . 5. Class App  bertugas  membuat backup direktori pada device  storage sekaligus  menginisialisasi restore mode saat aplikasi di instal .
Sequence Diagram Aplikasi
Gambar 6. Sequence Diagram Pencarian Resep Pada gambar 6 digambarkan proses pencarian  resep,  dimana  proses  diawali  dengan interface mengirimkan keyword yang  di input kan user . Kemudian sistem akan melakukan proses text preprocessing pada keyword ,  lalu  dilanjutkan menghitung  kemiripan keyword dengan  seluruh artikel resep pada database . Setelah didapatkan nilai kemiripan  seluruh  dokumen  kemudian  dilakukan proses  pengecekan  alat  dapur.  Proses  diakhiri dengan  ditampilkan  judul  artikel  beserta  nilai kemiripan pada interface aplikasi.

## Perancangan Database
Dalam  pengembangan  aplikasi  pencarian resep  ini,  terdapat  beberapa  data  yang  perlu disimpan  pada database .  Berikut Physical  Data Model aplikasi pencarian resep.
Gambar 7. ERD Aplikasi Pencarian Resep

## 3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
Pembuatan Database
Pembuatan database dilakukan  setelah proses perancangan, pembuatan database dilakukan menggunakan SQLite Manager Version 1.1. Dalam pembuatan database dilakukan  beberapa  langkah, antara lain:
1. Menentukan nama database .
2. Menentukan nama table.
3. Menentukan nama field tiap table.
4. Menentukan tipe data tiap field .
Gambar 8. Implementasi database pada SQLite Manager

## Pengkondisian Data Awal
Pengkondisian  data  awal  bermaksud  untuk memasukkan  data  yang  dibutuhkan  ke  dalam database sebelum digunakan oleh aplikasi. Penginputan  data  dilakukan  melalui IDE Netbeans Version 8.1, beberapa langkah utama dalam tahapan ini antara lain.
a. Pengisian data Tabel artikel resep
Data  teks  artikel  diperoleh  dari  Wikipedia Daftar
masakan Indonesia, dengan menggunakan plugin webscraper.io  untuk mendapatkan  seluruh  data  teks  artikel  resep dalam  bentuk  csv.  Kemudian  ditambahkan informasi  bahan,  langkah  memasak,  alat memasak serta pelabelan tag yang sesuai secara manual.  Setelah  itu  data  csv  di import dalam database pada tabel artikelresep menggunakan plugin SQLite Manager.
b. Pengisian data Tabel stemRev
Data stemRev diperoleh  setelah  proses tokenizing , stopword removal dan stemming c. Pengisian data Tabel uniqueterm
Data uniqueterm diperoleh  setelah  proses tokenizing,  stopword  removal dan stemming , uniqueterm akan digunakan dalam proses VSM pada aplikasi d. Pengisian data Tabel tf
Data  bobot tf akan  digunakan  dalam  proses perhitungan VSM pada  aplikasi,  bobot tf didapat dengan menghitung frekuensi kemunculan term pada suatu artikel.
e. Pengisian data Tabel df Data  bobot df akan  digunakan  dalam  proses perhitungan VSM pada  aplikasi,  bobot df didapat  dengan  menghitung  frekuensi  artikel yang memuat suatu term pada suatu kumpulan dokumen.
f. Pengisian data Tabel idf
Data  bobot idf akan  digunakan  dalam  proses perhitungan VSM pada aplikasi. g. Pengisian data Tabel tfidf Data bobot tfidf akan digunakan dalam proses perhitungan VSM pada aplikasi

## Implementasi Fitur Aplikasi
Selanjutnya  masuk  tahapan  implementasi fitur  aplikasi  yang  dibangun  menggunakan IDE
Android Studio Version 2.3.1. Berikut beberapa fitur utama yang dibangun, a. Pencarian Manual Proses  pencarian  pada  fitur  ini  mengadopsi metode VSM , setelah memilih menu pencarian user diminta memasukkan keyword pencarian, proses pencarian dimulai setelah user menekan tombol  cari  pada  aplikasi.  Berikut  tampilan menu pencarian pada aplikasi.
Gambar 9. Tampilan Menu Pencarian Manual
b. Tambah Artikel
Proses penambahan data artikel diawali dengan memilih icon  plus pada  menu  artikel  resep. Kemudian  akan  tampil form tambah  artikel, dimana user diminta menginputkan data seperti nama  resep,  artikel  resep,  alat  masak  dan artikel tag . Setelah user menekan tombol save pada akhir form , maka data baru mulai diproses untuk disimpan dalam database aplikasi.
c. Edit Artikel Proses edit artikel  diawali  dengan  memilih ( hold )  resep  yang  ingin  dirubah,  kemudian memilih  menu edit pada bottomsheet  menu . Setelah  itu  akan  muncul form  edit artikel, setelah  proses edit dirasa  cukup user dapat menekan  tombol save untuk  memulai  proses edit .
d. Hapus Artikel
Proses  hapus  artikel  diawali  dengan  memilih ( hold )  resep  yang  ingin  dihapus,  kemudian memilih  menu  hapus  pada bottomsheet  menu untuk memulai proses hapus resep.
e. Backup Restore Pada  fitur  ini  baik backup maupun restore dilakukan  secara  otomatis, backup dilakukan
setiap  sistem  melakukan  perubahan  pada  isi database . Pengujian

## Uji Studi Kasus
Uji  studi  kasus  dimaksudkan  untuk  melihat apakah  metode VSM pada  aplikasi  telah  mampu bekerja  sebagaimana  mestinya.  Untuk  melihat kekonsistenan hasil, pengujian  mengacu pada studi kasus manual yang telah dilakukan di bagian Analisa dan  Perancangan.  Berikut  disajikan  tabel  contoh studi  kasus  pencarian  beserta  tahapan  proses  dan hasil perhitungannya.
1. Data Uji:  merupakan keyword pencarian yaitu dokumen d#.
2. Data  Latih:  merupakan  dokumen  artikel  yang terdapat  pada database aplikasi,  dalam  studi
kasus ini yaitu dokumen d1 – d5.
Tabel 1. Studi Kasus Pencarian
Dok Term yang mewakili dokumen
d# Masakan berbahan ayam santan untuk hidangan lebaran
d1 Semur adalah hidangan berbahan utama daging sapi dan kentang ..
d2 Opor ayam sebenarnya adalah ayam rebus yang diberi bumbu kental …
d3 Sambal Goreng Hati adalah
makanan dengan bahan hati ampela
…
d4 Satu porsi Soto Bangkong berisi suiran daging ayam, irisan tomat …
d5 Gulai adalah masakan berbahan baku daging ayam, aneka ikan …
3. Setelah  data  uji  dan  data  latih  didapatkan, selanjutnya  dilakukan  tahapan preprocessing yang  meliputi case  folding dan tokenizing . Setelah tahap preprocessing , berikutnya adalah tahap transformation yang terdiri dari stopword  removal dan stemming .  Berikut ditampilkan  hasil  pemrosesan  studi  kasus setelah melalui tahapan transformation .
Gambar 10. Hasil Preprocessing dan Transformation
4. Penghitungan TF-IDF ,  diperlukan  untuk mencari  bobot  tiap  kata  pada  tiap  dokumen (persamaan  2.3).  Bobot  tersebut  selanjutnya diperlukan untuk penghitungan skalar
(persamaan 2.6) dan vektor (persamaan 2.4 dan 2.5),  dimana  skalar  dan  vektor  diperlukan untuk  menghitung  kedekatan  antar  dokumen dengan  rumus cosine  similarity (persamaan 2.7).
Gambar 11. Hasil Perhitungan TF-IDF

## 5. Perhitungan Skalar
Gambar 12. Hasil Perhitungan Skalar

## 6. Perhitungan Vektor
Gambar 13. Hasil Perhitungan magnitude vektor 7. Perhitungan Cosine  Similarity, digunakan untuk mencari nilai kemiripan antar dokumen.
Nilai  yang  dihasilkan  berkisar  antara  0  (nol) sampai  1  (satu),  dimana  0  berarti  tidak  mirip dan 1 berarti mirip mutlak.
Gambar 14. Hasil Perhitungan Similarity
Aplikasi  mengurutkan  nilai  kemiripan  yang telah  didapat  secara descending dan  menampilkan dokumen  yang telah diurutkan sebagai output hasil pencarian, sebagai berikut
Gambar 15. Hasil Pencarian Studi Kasus

## Uji Kinerja Aplikasi
Uji  kinerja  bertujuan  untuk  mengevaluasi performa  dan  keefektifan  sistem retrieval aplikasi dengan  beberapa  skenario  kasus  yang  berbeda.  Uji
performa  berkaitan  dengan  seberapa  cepat  aplikasi menemukan  hasil  dengan  jumlah keyword term tertentu.  Sedangkan  uji  keefektifan  sistem  akan menggunakan pedoman precision dan recall seperti telah  dibahas  pada  bagian  landasan  teori.  Dalam pengujian  ini  aplikasi  dijalankan  di  dua device dengan spesifikasi yang berbeda, sebagai berikut.
Tabel 2. Spesifikasi Device Uji Spesifikasi Device A Device B Processor Dual-Core 1.4 Ghz Dual-core 1.2 Ghz Memory 2048 MB 1048 MB API Level Android 5.1 (API 22) Android 5.0 (API 21) Battery 2070 mAh 1600 mAh
Pengujian  dibagi  menjadi  3  skenario,  yaitu skenario  A  dengan keyword sejumlah  1 term , skenario  B  dengan keyword sejumlah  3 term dan skenario C dengan keyword sejumlah 5 term . Berikut tabel hasil pengujian,
Tabel 3. Hasil Uji Skenario A Keyword “Lebaran” ∑ keyword 1 Term No ∑ R x T ∑UT Waktu Pencarian Precision
Recall Device A Device B 1 5 20 64 129 ms 290 ms 100% 100% 2 10 133.4 479 186 ms 490 ms 100% 67% 3 50 122.9 1081 1.996 ms 4.710 ms 100% 33% 4 100 140.29 1956 12.596 ms 27.960 ms 100% 42% 5 150 142.8 2582 33.797 ms 1m 21.590ms 100% 50% 6 200 141.08 2995 1m 6.209ms 2m 42.590ms 100% 50% 7 250 143.14 3436 1m 59.820ms 4m 55.080ms 100% 53% 8 300 146.5 3919 3m 19.122ms 7m 55.760ms 100% 50% 9 313 146.4 3992 3m 57.446ms 8m 59.052ms 100% 50%
Tabel 4. Hasil Uji Skenario B
Keyword “Ayam santan lebaran” ∑ keyword 3 Term No ∑ R x T ∑ UT Waktu Pencarian Precision
Recall Device A Device B 1. 5 20 64 270 ms 520 ms 20% 100% 2. 10 133.4 479 291 ms 740 ms 13% 100% 3. 50 122.9 1081 1.999 ms 4.870 ms 0% 0% 4. 100 140.29 1956 11.898 ms 28.390 ms 2% 100% 5. 150 142.8 2582 34.237 ms 1m 22.110ms 1% 100% 6. 200 141.08 2995 1m 6.553ms 2m 46.850ms 1% 100% 7. 250 143.14 3436 1m 59.936ms 4m 55.510ms 1% 100% 8. 300 146.5 3919 3m 18.860ms 9m 17.150ms 1% 100% 9. 313 146.4 3992 4m 44.614ms 8m 56.330ms 1% 100%
Tabel 5. Hasil Uji Skenario C
Keyword “Kue panggang untuk hidangan lebaran” ∑ keyword 5 Term No ∑ R x T ∑ UT Waktu Pencarian
Precision Recall Device A Device B 1. 5 20 64 290 ms 550 ms 0% 0% 2. 10 133.4 479 464 ms 880 ms 20% 100% 3. 50 122.9 1081 2.142 ms 5.110 ms 0% 0% 4. 100 140.29 1956 12.051 ms 29.040 ms 2% 100% 5. 150 142.8 2582 43.038 ms 1m 22.240ms 1% 100% 6. 200 141.08 2995 1m 6.934ms 3m 3.150ms 1% 100% 7. 250 143.14 3436 2m 5.567ms 4m 58.570ms 2% 100% 8. 300 146.5 3919 3m 15.076ms 8m 6.486ms 2% 100% 9. 313 146.4 3992 4m 47.150ms 9m 8.290ms 2% 100% Keterangan Simbol ∑ R : Banyaknya teks artikel uji ( row tabel artikelresep)
x T : Rata-rata jumlah term teks artikel ∑ UT : Total uniqueterm
Selanjutnya  dilakukan  pengujian power consumption dengan  membandingkan  penggunaan aplikasi  pencarian  resep  dengan  pencarian  resep  di online  search  engine ,  didapatkan  hasil  uji  sebagai berikut.
Tabel 6. Uji Power Consumption Aplikasi
Waktu Uji Akumulasi Pengurangan Daya Baterai Device A Device B Aplikasi Online Search Engine Aplikasi Online Search Engine 1 menit 0% 0% 0% 1% 2 menit 0% 1% 0% 2% 3 menit 0% 1% 1% 3% 4 menit 1% 2% 1% 4%

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melakukan  analisa,  perancangan, implementasi, dan pengujian pada aplikasi pencarian resep  masakan  menggunakan  metode vector  space model ( VSM )  berbasis  android,  maka  dapat disimpulkan bahwa,
a. Aplikasi  yang  dikembangkan  telah  mampu menerapkan  metode VSM serta  menemukan artikel resep yang relevan.
b. Keragaman term dalam keyword pencarian mempengaruhi Precision dan Recall aplikasi. Semakin sedikit term , precision yang dihasilkan  semakin  tinggi  namun recall akan semakin rendah, begitu pula sebaliknya.
c. Spesifikasi device dan  keragaman term mempengaruhi kecepatan pencarian.
1) Semakin  sedikit term semakin  cepat proses  pengindeksan  yang  menyebabkan proses  pencarian  selesai  dalam  waktu lebih singkat, begitu pula sebaliknya.
2) Semakin  tinggi  spesifikasi device ( RAM dan clock  speed prosesor),  maka  proses perhitungan  dan  waktu  pencarian  juga cenderung lebih cepat.
d. Keragaman term mempengaruhi  akurasi  hasil hitung kemiripan VSM .
Berdasarkan penelitian yang telah
dilakukan ada  beberapa saran  yang dapat dijadikan acuan  untuk  pengembangan  aplikasi  kedepannya yaitu,
a. Perlu ditambahkan algoritma tambah stopword, agar term kurang penting yang harus diindeks  dalam  pembobotan  dapat  dikurangi, sehingga  memungkinkan  nilai  kemiripan artikel meningkat
b. Algoritma  tambah,  edit,  hapus  artikel  perlu diperbaiki agar waktu prosesnya lebih singkat.
5. REFERENSI
[1] Android Developers. 2011. Optimizing Battery Life . Diambil dari: https://developer.android.com/training/monito ring-device-state/index.html. (2 Juli 2017)
[2] Bunyamin, Hendra. 2005. Information Retrieval  System  Using  Latent  Semantic Indexing Method . Intstitut Teknologi Bandung.
[3] Gartner.Inc.  (NYSE:  IT).  2017. Gartner  Says Worldwide  Sales  of  Smartphones  Grew  7
Percent in the Fourth Quarter of 2016 . Diambil dari: http://www.gartner.com/newsroom/id/360981 7.(2 Juli 2017)
[4] Handoko, Andreas. 2012. Pembuatan Aplikasi Pencarian  Dokumen  Berbasis Generalized
Vekctor Space Model dan Semantic Relatedness . Universitas Kristen Petra
Surabaya.
[5] Hasugian,  Jonner.  2006.  Penggunaan  Bahasa
Alamiah  dan  Kosakata  Terkontrol  dalam Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Berbasis
Teks. Universitas Sumatera Utara.
[6] Lestari, Yuni, Sri. 2012. Membangun Aplikasi Mobile  “Resep  Masakan  Asia  (Indonesia, China, Jepang)” Berbasis Android.
[7] Smith,  Aaron.  2012. The  Best  (and  Worst)  of Mobile  Connectivity.Pew  Research  Center’s
Internet & American Life Project . Washington, D.C.