## 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 Soedirman Jl. Mayjen Sungkono Blater Km 5. Purbalingga Email: lasmedi.afuan@unsoed.ac.id

## ABSTRAK
Informasi merupakan hal yang   sangat mudah didapatkan dan diakses. Tetapi  terkadang informasi yang diperoleh tidak sesuai dengan apa yang diinginkan pengguna. Diperlukan sistem  yang  dapat  membantu  mencari  informasi  yang  dibutuhkan    secara  efektif  dan efisien.  Sistem  informasi  ini  sering  kali  disebut  dengan  istilah  sistem  temu  kembali informasi  (STKI).  Pada  penelitian  ini  membahas  penerapan  STKIuntuk  melakukan pencarian  abstrak Tugas Akhir   yang relevan sesuai dengan query yang dimasukan oleh pengguna.  STKI  Abstrak  tugas  akhir  yang  dikembangkan  menggunakan  metode Vector Space Model (VSM) dan metode pembobotan tf-idf , implementasi VSM dan metode tf-idf menggunakan  bahasa  pemrograman server  side PHP  dan  Mysql  sebagai  DBMS  untuk menyimpan informasi abstrak tugas akhir mahasiswa Prodi Teknik Informatika Unsoed.
Kata kunci : Sistem temu kembali informasi, vector space model, tf-idf, php,mysql

## A. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  pada  era  sekarang  mengalami perkembangan pesat. Orang berlomba  memanfaatkan TIK, TIK terutama internet telah  digunakan  sebagai  alat  untuk  mengakses  dan  mendapatkan  informasi (Afuan,2013).  Permasalahan  yang  sering  kali  muncul  dalam    mengakses  dan mendapatkan  informasi  adalah  memilih  informasi  yang  tepat  sesuai  dengan keinginan user .    Untuk  mengatasi  masalah  pencarian  informasi,  maka  munculah sistem  temu  kembali  informasi  (STKI).  STKI  memungkinkan  pengguna  untuk mencari  informasi  yang  tersimpan  didalam  dokumen  secara  efektif  dan  efisien. Efektif  berarti  user  mendapatkan  dokumen  yang  relevan  dengan  query  yang diinputkan.  Efisien  berarti  waktu  pencarian  yang  sesingkat-singkatnya  (Agusta, 2009).
Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  menjelaskan  tahapan  pengembangan Sistem  temu  kembali  informasi  yang  digunakan  untuk  melakukan  pencarian abstrak Tugas Akhir mahasiswa pada Program Studi Teknik Informatika Unsoed.

## B. TINJAUAN PUSTAKA

## 1. Sistem temu kembali Informasi
Information  Retrieval System  (IR)  atau  sistem  temu  kembali  informasi merupakan proses menemukan data (umumnya dokumen) berupa teks yang sesuai dengan informasi yang dibutuhkan dari koleksi dokumen yang tersimpan didalam komputer (Manning, 2009). STKImenyediakan informasi mengenai  subyek  yang dibutuhkan.  Data  mencakup  teks,  tabel,  gambar,  ucapan,  dan  video.  Informasi termasuk  pengetahuan  terkait  yang  dibutuhkan  untuk  mendukung  penyelesaian masalah  dan  akuisisi  pengetahuan  (Cios,2007).  Sistem  temu  kembali  informasi bertujuan  untuk  menghasilkan  dokumen  yang  relevan  dengan query yang dimasukan  pengguna.  Secara  umum,  STKI  Abstrak  tugas  akhir  mahasiswa  TI Unsoed  dibagi  menjadi  2  tahapan  yaitu  tahap preprocessing ( indexing )  dan  tahap matching. Arsitektur STKI dapat dilihat pada gambar 1
Gambar 1 . Arsitekur STKI
Berdasarkan gambar 1,  pada tahapan preprocessing terdiri atas proses sebagai berikut :
a. Tokenisasi
Yaitu  mengubah  dokumen  menjadi  kumpulan term dengan  cara menghapus semua karakter dalam tanda baca yang terdapat pada dokumen abstrak  TA  dan  mengubah  kumpulan term menjadi  huruf  kecil  semua (lowercase) .
b. Stopword Removal
Proses  penghapusan  kata-kata  yang  sering  ditampilkan  dalam  dokumen seperti: pada, dengan, adalah, yaitu, yang, juga, dari, dia, kami, kamu,ini, itu,atau, dan, tersebut, ke dan sebagainya.
c. Stemming
Proses mengubah suatu kata bentukan menjadi kata dasar ( root word ).
d. Term Weighting (Pembobotan)
Proses pembobotan setiap term di dalam dokumen, proses pembobotan ini menggunakan metode tf-idf .
Tahapan matching (pencocokan)merupakan proses menemukan kembali informasi abstrak  Tugas  akhir  yang  relevan  terhadap query yang  diberikan.  Tidak  semua dokumen yang diambil ( retrieved ) oleh sistem  merupakan dokumen abstrak yang sesuai dengan keinginan pengguna ( relevant ). Gambar 2 menunjukkan hubungan antara  dokumen  relevan,  dokumen  yang  terambil  oleh  sistem,  dan  dokumen relevan yang terambil oleh system
Gambar 2. Matching abstrak

## 2. Vector Space Model (VSM)
Kemiripan ( similarity )antar dokumen didefinisikan berdasarkan representasi bagof-  words dan  dikonversi  ke  suatu  model  ruang  vektor  ( vector  space  model , VSM).Model ini diperkenalkan oleh Salton (1983). Pada VSM, setiap dokumen di dalam  database  dan query pengguna  direpresentasikan  oleh  suatu  vektor  multi- dimensi  (Cios,  2007)  dan  (Polettini,2004).  Dimensi  sesuai  dengan  jumlah term dalam dokumen yang terlibat. Pada model ini
a. Vocabulary merupakan  kumpulan  semua term berbeda  yang  tersisa  dari dokumensetelah preprocessing dan mengandung  t term index. Term-term ini membentuksuatu ruang vektor.
b. Setiap term i  di  dalam  dokumen  atau query j,  diberikan  suatu  bobot ( weight ) bernilai real w ij .
c. Dokumen dan query diekspresikan sebagai vektor t dimensi d j = (w 1 , w 2 , ..., w tj ) danterdapat n dokumen di dalam koleksi, yaitu j = 1, 2, ..., n.
Contoh dari model ruang vektor tiga dimensi untuk dua dokumen D 1 dan D 2 , satu query pengguna Q 1 , dan tiga term T 1 , T 2 dan T 3 diperlihatkan pada gambar 3
Gambar 3. Contoh VSM
Keberhasilan  dari  model  VSM  ini  ditentukan  oleh  skema  pembobotan  terhadap suatu term baik  untuk  cakupan  lokal  maupun  global,  dan  faktor  normalisasi (Salton,1983).  Pembobotan  lokal  hanya  berpedoman  pada  frekuensi  munculnya
term dalam suatu dokumen dan tidak melihat frekuensi kemunculan term tersebut di  dalam  dokumen  lainnya.Pembobotan  global  digunakan  untuk  memberikan tekanan  terhadap term yang  mengakibatkan  perbedaan  dan  berdasarkan  pada penyebaran  dari term tertentu  diseluruh  dokumen.  Bobot  lokal  suatu term i  di dalam dokumen j ( tf ij ) dapat didefinisikan pada persamaan 1 sebagai berikut
Bobot global dari suatu term i pada pendekatan inverse document frequency ( idf i ) dapat didefinisikan pada persamaan 2 sebagai berikut
Bobot  dari term i  di  dalam  sistem  IR  (w ij )  dihitung  menggunakan  ukuran tf-idf yang didefinisikan pada persamaan 3 (cios,2007) dan ( Lee,1997) sebagai berikut

## 3. Similarity (ukuran kemiripan)
Salah  satu  ukuran  kemiripan  teks  yang  populer  (Tata,2007)  adalah cosine similarity .  Ukuran  ini  menghitung  nilai  cosinus  sudut  antara  dua  vektor.  Jika terdapat  dua  vektor  dokumen dj dan  query q ,  serta t  term diekstrak  dari  koleksi dokumen  maka  nilai  cosinus  antara dj dan q didefinisikan  pada  persamaan  4 (Cios,1997)

## C. METODOLOGI PENELITIAN
Metode Penelitian  yang digunakan dalam penelitian antara lain :
1. Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  terkait  dengan  pengumpulan  literatur,  pustaka mengenai information retrieval , Metode Vector Space Model dan metode tf-idf.
2. Ujicoba
Tahapan  ujicoba  dilakukan    mencoba  STKI  dengan  menggunakan  data abstrak tugas akhir mahasiswa pada Prodi Teknik Informatika.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada gambar 4, merupakan halaman awal dari aplikasi. Pada halaman awal ini  terdapat  4  menu  yaitu  home,  Pencarian  abstrak,  Daftar  semua  abstrak  dan menu  login.  Pada  halaman  awal,  menampilkan  halaman  pencarian  abstrak, pengguna  dapat  mulai  melakukan retrieve abstrak  dengan  mengisikan keyword pencarian pada inputan yang sudah disediakan.
Gambar 4. Halaman Awal STKI Abstrak
Gambar 5 . Halaman daftar semua abstrak TA
Gambar  5  merupakan  halaman  yang  menampilkan  semua  daftar  abstrak mahasiswa  yang  ada  di  Program  Studi  Teknik  Informatika.  Pada  halaman  ini abstrak  ditampilkan  sebanyak  4  baris  untuk  setiap  halamannya,  jika  pengguna ingin  melihat  daftar  abstrak  yang  lainnya  dapat  dilakukan  dengan  mengklik halaman selanjutnya.
Gambar  6  merupakan  halaman  hasil  perhitungan index ,  halaman  ini merupakan penerapan dari persamaan 1,2 dan 3.  Pada halaman ini menampilkan term frekuensi  pada setiap abstrak, dan kemudian dilakukan penghitungan bobot dengan  menggunakan  persamaan  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya,  gambar  6 merupakan bagian dari tahapan preprocessing dalam IR sistem.

## 1. Hasil Pengujian
Pengujian  sistem  ini,  dilakukan  dengan  menggunakan  data  abstrak  tugas akhir  mahasiswa  di  Program  Studi  Teknik  Informatika,  pada  pengujian  ini  baru menggunakan 3 data abstrak tugas akhir mahasiswa.

## 2. Pengujian (dokumen teks)
Gambar  6  dan  gambar  7  merupakan  halaman  proses  retrieval  informasi, pada  sistem  dicoba  memasukkan keyword sistem  informasi,  dan  sistem menampilkan  2  abstrak  yang  terkait  dengan  sistem  informasi.  Sedangkan,  ketika menggunakan keyword web, sistem meretrieve 1 abstrak.
Gambar 7. Halaman retrieval ( matching )
Gambar 8. Halaman retrieval( matching )

## Gambar 8. Cache
Gambar  8  merupakan  cache query yang  sudah  pernah  dimasukkan  oleh pengguna,  pada  gambar  8  dapat  dilihat  keterkaitan  query  dengan  abstrak  yang
sudah dilakukan proses pembobotan, dan pada bagian kanan terdapat kolom value yang merupakan nilai similarity query dan dokumen abstrak.

## E. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah dilakukan implementasi, VSM dan metode tf-idf dapat digunakan dalam  pengembangan  sistem  temu  kembali  informasi  pada  abstrak  tugas  akhir mahasiswa  di  Prodi  Teknik  Informatika.  Hanya  saja,  pada  sistem  yang  sudah dibuat,  pada  tahapan stopword  removal perludibuat  tabel  atau  file  yang menampung data stopword. Sebagai saran, sistem ini hendaknya dapat melakukan retrieve dokumen dalam berbagai format.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusta Ledy, 2009. Perbandingan Algoritma Stemming Porter Dengan Algoritma Nazief  &Adriani  Untuk  Stemming  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia.
KNSI 2009, Bali .
Afuan Lasmedi, 2013. Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Porter. STI UAD 2013, Yogyakarta.
Cios, Krzysztof J. Etc. 2007. Data Mining A Knowledge Discovery Approach ,
Springer
Lee  D.L.  1997.  Document  Ranking  and  the  Vector-Space  Model. IEEE  March- April 1997.
Manning D Christopher. 2009. An Introduction to Information Retrieval. Online Edition. Cambridge Up.
Polettini, Nicola .2004. The Vector Space Model in Information Retrieval –

## TermWeighting Problem
Tata,  Sandeep,  Patel  M,  Jignesh  .2007. Estimating  he  Selectivity  of  tf-idf  based Cosine Similarity Predicates , Sigmod Record December 2007 Vol 36 No.
4
Salton,  Gerard.  1983. Introduction  to  Modern  Information  Retrieval. McGraw Hill.