Pencarian Materi Kuliah Pada Aplikasi Blended Learning Menggunakan Metode
Vector Space Model
Putra Angga, Lastri Widya Astuti, Mustafa Ramadhan Program Studi Informatika, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia putraangga894@gmail.com
Diterima 31 Oktober  2016

## Disetujui 30 November 2016
Abstract — Searching    for  a  lot  of  materials  are materials  which  is  needed  quickly  and  accurately.
are  by  ranking  them.  Ranking  is  one  branch  of science  of  information  retrieval.  Information
document search Vector Space Model (VSM). VSM uses the concept which is included in linear algebra is a vector space. Based on the concept that is used, the  development  of    blended  learning  application uses space vector modeling method as an alternative for students in searching of relavan material toward materials  needed,  reducing  the  error  level  in  the return  of  information  and  students  can  achieve goals quickly. Column vector representation is used in the conversion of document input, processing and output. Another concept that is used to determine the proximity  between  two  vectors,  are  by  calculating the angle formed between the two vectors and then it is sequenced from the data which has a large angle of the smallest to the largest of which indicates the sequence data of the ranking from the most relevant to  irrelevant.  In  this  study  is  described  about  the
will produce quality to each document to determine how  relevant  the  document  to  the  query.  Quality method which is used in the implementation can be a combination of TF (Term Frequency), IDF (Inverse Document  Frequency),  and  the  corresponding normalized input from the user.
Index  Terms— Content  Search,  Blended  learning, the Vector Space Model.

## I.  PENDAHULUAN
Bahan  ajar  atau  materi  pembelajaran  secara garis besar terdiri dari pengetahuan, keterampilan, dan  sikap  yang  harus  dipelajari  siswa  dalam rangka  mencapai  standar  kompetensi  yang telah  ditentukan.  Secara  terperinci,  jenis-jenis materi  pembelajaran  terdiri  dari  pengetahuan (fakta, konsep, prinsip, prosedur), keterampilan, dan  sikap  atau  nilai  [7].  Bahan  ajar  merupakan salah satu  komponen sistem  pembelajaran  yang memegang  peranan  penting  dalam  membantu siswa  mencapai  Standar  Kompetensi  dan Kompetensi  Dasar  atau  tujuan  pembelajaran yang telah ditentukan.
Metode Pembelajaran yang banyak digunakan saat  ini,  adalah  metode  konvensional  dan e-learning. Pembelajaran  konvensional  adalah sistem  pembelajaran  tradisional,  pembelajaran berbasis kelas (konvensional) dengan menggunakan  metode  ceramah  [5].  Dalam pembelajaran  konvensional,  proses  belajar mahasiswa terikat oleh dimensi ruang dan waktu, artinya mahasiswa harus berada atau disebut juga dengan sistem ceramah, karena sejak dulu sistem ini  telah  dipergunakan  sebagai  alat  komunikasi lisan  antara  dosen  dengan  mahasiswa  dalam proses  belajar  dan  pembelajaran.  Namun  pada pratikumnya, tidak semua belajar-mengajar bisa efektif  diselenggarakan  secara  murni  melalui sistem pembelajaran konvesional.
Sistem  pembelajaran e-learning, belajar mengajar dilakukan secara virtual dimana materi ajar  diunggah  oleh  dosen  dan  diunduh  oleh mahasiswa,  serta  dimungkinkan  komunikasi antara  dosen dan mahasiswa melalui forum diskusi, tugas  dan  evaluasinya.  Model  pembelajaran tidak  semuanya  dapat  diselenggarakan  secara efektif,  murni  melalui e-learning. Pergeseran dari model pembelajaran tradisional tatap muka ke model jarak jauh memerlukan tingkat adaptasi cukup  sulit  bagi  penggunanya  sehingga  bisa menjadikan e-learning kurang  efektif  apalagi ketika  hambatan  datang  dari  kultur  atau  mental (mental block) . Penggunaan e-learning yang ada memiliki  kelemahan   dalam pengelolaan  materi pembelajaran,  yaitu  materi  pembelajaran  masih dimiliki  oleh  masing-masing  dosen  dan  belum menjadi  milik  program  studi.  Penyimpanan serta penyebaran ( sharing ) materi  pembelajaran di  lingkungan  mahasiswa  masih  membutuhkan waktu  yang  lama  karena  materi  pembelajaran tidak tersimpan dalam suatu pohon pengetahuan dalam  suatu  sistem.  Dosen  tidak  meng upload materi  pembelajaran  secara  teratur  sehingga terdapat materi pembelajaran  yang disampaikan tidak  relevan  dengan  perkembangan  teknologi yang  ada.  Permasalahan  tersebut  menyebabkan Sulitnya  melakukan monitoring terhadap materi  pembelajaran  serta  kesesuaian  materi pembelajaran dengan silabus dan kurikulum.
Blended  learning merupakan  perpaduan antara  pembelajaran  tatap  muka  (tradisional) dan pembelajaran secara elektronik [6]. Dengan blended  learning pengguna  akan  lebih  mudah dalam memanfaatkan teknologi telepon genggam yaitu,  dengan  mengakses  materi  pembelajaran yang  tersimpan  secara  relevan  kedalam  suatu pohon  pengetahuan  dalam  suatu  sistem  secara mandiri  dimanapun  dan  kapanpun.  Selain itu,  di  dalam  aplikasi blended  learning dapat menampilkan isi materi yang tidak hanya terdiri dari  teks  dan  gambar  saja,  tetapi  video  juga sehingga  akan  lebih  menarik  para  pengguna aplikasi. Blended  learning dapat  diakses menggunakan smartphone , tablet pc atau laptop yang sekarang ini sudah lebih banyak digunakan.
Penerapan blended learning diperlukan bahan
ajar  yang  memadai,  apabila  bahan  ajar    kurang memadai  akan  menyulitkan  mahasiswa  dalam mengikuti  pembelajaran  mandiri  [6] . Untuk mengatasi  bahan  ajar  yang  kurang  memadai dalam pencarian materi kuliah. Algoritma untuk pencarian materi  kuliah  salah  satunya  yaitu Vector-Space Model.
VSM  ( Vector-Space Model)  dari  IR ( Information  Retrieval )  merupakan  algoritma yang dapat digunakan sebagai alternatif pencarian materi  kuliah.  Memiliki Term  Weigth tidak biner, hal ini  memungkinkan untuk menghitung secara  bersamaan  antara query dan  dokumen yang  berkelanjutan.  Berdasarkan  keunggulan metode vector  space model  maka  algoritma  ini digunakan  dalam  pencarian materi  kuliah pada aplikasi blended learning.

## II.  KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

## A.  Kajian Pustaka
Penelitian  ini  melanjutkan  penelitian  yang telah  ada,  berdasarkan  data-data  yang  telah dipublikasi  dari  peneliti  sebelumnya.  Beberapa penelitian  yang  menjadi  referensi  dalam penelitian ini, diantaranya :
Referensi  yang  pertama  mengacu  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hasbullah  yang berjudul  “ Blended  Learning ,  Trend  Strategi Pembelajaran  Matematika  Masa  Depan”  [5]. Perbedaan  penelitian  yang  dilakukan  Hasbullah dengan peneliti yaitu adanya “ Blended learning dapat  digunakan  sebagai  alternatif  dalam strategi  pembelajaran  matematika  karena dapat  menggabungkan  kegiatan  pembelajaran konvesional dikelas dengan pembelajaran online menuju kemandirian dalam belajar” .
Referensi yang kedua mengacu pada penelitian yang  dilakukan  oleh  Retno  Hendrowati  dan
Mutu  Pembelajaran  Dengan  Integrasi  Sistem Blended  Learning Dan  Sistem  Manajemen Pengetahuan”  [9].  Perbedaan  penelitian  yang dilakukan  Retno  Hendrowati  dan  Asriana  Issa “Blended  learning dapat  mendukung  manajemen  pengetahuan secara  dinamis,  pendistribusian  pengetahuan secara  kolaboratif  dengan  sarana  teknologi

## informasi”.
Referensi  yang  ketiga  mengacu  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Giat  Karyono dan  Fandy  Setyo  Utomo  yang  berjudul  “Temu Balik Informasi Pada Dokumen Tesk Berbahasa Indonesia  Dengan  Metode Vector  Space Retrieval Model” [4]. Perbedaan penelitian yang dilakukan Giat Karyono dan Fandy Setyo Utomo dengan  peneliti  yaitu “Temu  balik  Informasi untuk  mencari  dan  mencocokan  dokumen  teks berbahasa  indonesia  mengunakan  vector  space retrieval model”.
Referensi  yang  keempat  mengacu  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fatkhul  Amin yang berjudul “Sistem Temu Kembali Informasi Dengan  Metode Vector  Space Model”  [2]. Perbedaan  penelitian  yang  dilakukan  Fatkhul Amin membahas tentang permasalahan “Sistem temu  kembali  informasi  pencarian  dokumen teks  bahasa  indonesia  dan  menampilkan  hasil pencarian  dokumen  teks  dengan  disertai  bobot tiap dokumen beserta letak dokumen”.
Referensi yang kelima mengacu pada penelitian yang  dilakukan  oleh  Dwija  Wisnu  B, Anandini Hetami yang berjudul “Perancangan Information Retrieval (IR) Untuk Pencarian Ide Pokok Teks Artikel  Berbahasa  Inggris  Dengan  Pembobotan Vector  Space  Model”  [1].  Perbedaan  penelitian yang  dilakukan  Dwija  Wisnu  B,  Anandini Hetami membahas tentang permasalahan “Term Frequency  Inverse  Document  Frequency  (TF- IDF)  untuk  memberikan  nilai  dan  pembobotan vector space model dalam proses pencarian ide pokok  ringkasan  judul  dari  artikel  berbahasa inggris”.

## B.  Dasar Teori
Dasar  teori  yang  mendukung  pembuatan penelitian ini,  teori-teori yang berkaitan dengan permasalahan  dan  ruang  lingkup  pembahasan peneliti yaitu sebagai berikut:
1) Blended Learning
Salah satu contoh inovasi di dunia pendidikan adalah  hadirnya  model Blended  Learning . Blended learning merupakan istilah yang berasal dari  bahasa  Inggris,  yang  terdiri  dari  dua  suku
kata, blended dan learning . Blended artinya campuran atau kombinasi yang baik, sedangkan learning artinya  pembelajaran.  Dalam  buku “Pembelajaran bauran blended learning” [6]. Blended  learning bukan  hanya  mengurangi jarak antara dosen dan mahasiswa dalam proses pembelajaran, namun meningkatkan komunikasi antara  mahasiswa  dan  dosen  melalui  media online [9].

## 2) Information Retrieval
Information  Retrieval merupakan  sistem yang menerima query dari pengguna, kemudian dilakukan ranking terhadap  dokumen  berdasar kesesuian terhadap query [2]. Hasil ranking yang diberikan  pada  pengguna  merupakan  dokumen yang  menurut  sistem  memiliki relevansi terhadap query ,  tetapi  tingkat relevansi itu sendiri merupakan hal yang subjektif tergantung dari  pengguna  yang  dipengaruhi  oleh  berbagai macam faktor seperti  topik,  pewaktuan, sumber informasi maupun tujuan pengguna.
3) Metode Vector Space Model
Vector  Space Model  (VSM)  adalah  metode untuk  melihat  tingkat  kedekatan  atau  kesamaan ( similarity )  term  dengan  cara  pembobotan term [2]. Dokumen dipandang sebagai sebuah vector yang  memiliki magnitude (jarak)  dan direction (arah). Pada Vector Space Model, sebuah istilah direpresentasikan  dengan  sebuah  dimensi  dari ruang vector .  Relevansi  sebuah  dokumen  ke sebuah query didasarkan pada similaritas diantara vector dokumen dan vector query .
VSM memberikan sebuah kerangka pencocokan parsial adalah  mungkin.  Hal  ini dicapai  dengan  menetapkan  bobot non-biner untuk  istilah indeks dalam query dan dokumen. Bobot  istilah  yang  akhirnya  digunakan  untuk menghitung  tingkat  kesamaan  antara  setiap dokumen  yang  tersimpan  dalam  sistem  dan permintaan user. Dokumen yang terambil disortir dalam  urutan  yang  memiliki  kemiripan,  model vector memperhitungkan pertimbangan dokumen yang  relevan  dengan  permintaan user. Hasilnya adalah  himpunan  dokumen  yang  terambil  jauh lebih akurat (dalam arti sesuai dengan informasi
yang  dibutuhkan  oleh user ).  Sebuah  dokumen dj dan sebuah query q direpresentasikan sebagai vektor t dimensi seperti pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2
Dalam VSM koleksi dokumen direpresentasikan  sebagai  sebuah  matrik term document  (atau  matrik term  frequency ).  Setiap sel  dalam  matrik  bersesuaian  dengan  bobot yang diberikan  dari suatu term dalam  dokumen yang  ditentukan.  Nilai  nol  berarti  bahwa term tersebut tidak ada dalam dokumen. Gambar  2.3 menunjukkan  matrik term document  dengan  n dokumen dan t term.
Gambar 2.3 Matrik term-document
Proses  perhitungan  VSM  melalui  tahapan perhitungan term  frequency (tf)  menggunakan persamaan [1].
Dengan  tf  adalah  term frequency adalah  banyaknya  kemunculan term ti  dalam dokumen dj, Term frequency (tf) dihitung dengan menghitung  banyaknya  kemunculan term ti dalam dokumen dj.
Perhitungan Inverse  Document  Frequency (idf), menggunakan persamaan [2].
inverse  document frequency ,  N  adalah  jumlah  dokumen  yang
dokumen  dalam  koleksi  dimana term ti  muncul untuk  mengetahui  banyaknya term yang  dicari pada database (korpus).
Perhitungan term frequency Inverse Document Frequency
Dengan  Wij  adalah  bobot  dokumen,  N adalah  Jumlah  dokumen  yang  terambil  oleh system term
dokumen  dalam  koleksi  dimana term ti  muncul di  dalamnya.  Bobot  dokumen  (Wij)  dihitung untuk didapatkannya suatu bobot hasil perkalian atau kombinasi antara term frequency Inverse Document Frequency Perhitungan  Jarak query menggunakan persamaan  [4]  dan  dokumen,  menggunakan persamaan [5].
Dengan |q| adalah Jarak query , dan Wiq adalah bobot query dokumen ke-i, maka Jarak query (|q|) dihitung untuk didapatkan jarak query dari bobot query dokumen (Wiq) yang terambil oleh sistem.
Jarak query bisa dihitung dengan persamaan akar jumlah kuadrat dari query.
Dengan  |dj|  adalah  jarak  dokumen,  dan Wij  adalah  bobot  dokumen  ke-i,  maka  Jarak dokumen  (|dj|)  dihitung  untuk  didapatkan  jarak dokumen  dari  bobot  dokumen  dokumen  (Wij) yang  terambil  oleh  sistem.  Jarak  dokumen  bisa dihitung dengan persamaan akar jumlah kuadrat dari dokumen.
Perhitungan  pengukuran Similaritas  query document ( document inner  product ),  menggunakan persamaan [6].
Dengan  Wij  adalah  bobot term dalam
dokumen, Wiq adalah  bobot query, dan Sim (q, dj) adalah Similaritas antara query dan dokumen. Similaritas antara query dan dokumen atau inner product/Sim (q, dj) digunakan untuk mendapatkan bobot  dengan  didasarkan  pada  bobot term dalam  dokumen  (Wij)  dan  bobot query (Wiq) atau  dengan  cara  menjumlah  bobot  q  dikalikan dengan  bobot  dokumen.  Pengukuran Cosine Similarity (menghitung nilai kosinus sudut antara dua vector ) menggunakan persamaan [7].
Similaritas antara query dan  dokumen  atau Sim (q,  dj)  berbanding  lurus  terhadap  jumlah bobot query (q)  dikali  bobot  dokumen  (dj)  dan berbanding terbalik terhadap akar jumlah kuadrat q  (|q|)  dikali  akar  jumlah  kuadrat  dokumen (|dj|).  Perhitungan similaritas menghasilkan bobot  dokumen  yang  mendekati  nilai  1  atau menghasilkan  bobot  dokumen  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  yang  dihasilkan  dari perhitungan inner product .

## III. PEMBAHASAN
A. Analisis Perancangan (Vector Space Model)
Secara garis besar, program ini terdiri dari 4 proses yaitu :
1.  Proses Tokenisasi, yaitu proses pemisahan suatu  rangkaian  karakter  berdasarkan karakter  spasi,  dan  mungkin  pada  waktu yang  bersamaan  dilakukan  juga  proses penghapusan karakter tanda baca.
2.  Filtering , yaitu proses stopword merupakan proses penghapusan term yang tidak memiliki arti atau tidak relavan. 3.  Proses Pembobotan Istilah ( Term Weighting ) dan
Pengindeksan,  yaitu  proses  untuk tingkat  kepentingan  berbeda-beda  suatu istilah kata dasar untuk menentukan hasil temu kembali yang hasilnya berupa indeks.
4.  Proses  Pembobotan  Kueri  ( Query  Term Weighting ) dan Pembalikan File ( Inverted File ), yaitu proses pembobotan pada queri user yang  digunakan  untuk  mengukur kesamaan  dengan  bobot  istilah,  dan dibalikan kembali.
Berikut  ini  adalah  gambaran  umum  dari algoritma  dari  analisa vector  space model.
Gambar 3.19 Flowchart Vector space model.

## B. Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisis  kebutuhan  fungsional  meliputi , use case diagram, class diagram dan sequence diagram.
adalah  bagan  ( chart )  yang menunjukan  alir  ( Flow menunjukan  alir  ( )  di  dalam  program  atau prosedur sistem secara logika yang berjalan pada Information Retrieval.
Gambar 3.20
2) Use Case Diagram Use case diagram merupakan interaksi antara sistem dengan aktor, termasuk pertukaran pesan dan tindakan yang sedang berlangsung. Use case diagram menggambarkan  fungsionalitas  dari sistem,  sehingga  aktor  atau  pengguna  sistem mengerti  mengenai  kegunaan  sistem  yang  akan dibangun.
Gambar 3.21 Use Case Diagram VSM 3) Class Diagram Class diagram digunakan untuk menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi
Class  diagram memberikan  gambaran  sistem  secara  statis  dan
relasi antar mereka.
Gambar 3.22 Class Diagram VSM

## 4) Sequence Diagram
Menggambarkan  rangkaian  pada  sebuah skenario  yang  dibuat  sehingga  bisa  mengetahui rangkaian  interaksi  antara  objek  yang  terjadi pada  titik  tertentu  dalam  eksekusi  sistem.  Dan juga  menggambarkan  kelakuan  objek  pada use case dengan mendekripsikan waktu hidup objek dan message yang dikirimkan dan diterima objek.
Gambar 3.24 Sequence Diagram VSM

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## A. Pembahasan Inplementasi
Pembahasan  inplementasi  adalah  hasil  atau gambaran  dari  implementasi  aplikasi  pencarian materi kuliah pada aplikasi blended learning menggunakan  metode vector  space model  pada Sistem operasi Windows 8 dengan Web browser menggunakan Mozilla Firefox, Google Chrome,
dan Opera Mini di PC.

## B. Implementasi Pencarian
Halaman  pengguna  pada  sistem  pencarian dapat  dilihat  pada  Gambar  4.5  dan  Gambar
4.6.  Pada  halaman  ini,  terdapat  sebuah form yang  berfungsi  untuk  mencari  dokumen  yang memiliki  suatu  informasi  tertentu  dengan memasukan kata kunci ke dalam form. Form ini terletak pada bagian kiri atas dapat dilihat setiap halaman  kurikulum  dan  jurusan  yang  dilihat oleh  pengguna.  Selain  itu  pengguna  juga  dapat mencari informasi dari dokumen dengan fasilitas pencarian Information  Retrieval. Pengguna
memasukan  kata  kunci  yang  berupa  kata  dan kata  tepat,  penulis,  serta  bagian  tertentu  dari dokumen  yang  akan  dicari.  Di  setiap  pencarian dokumen materi yang ditampilkan terdapat 1 link yaitu  berfungsi  untuk  men- dari
dokumen  materi.  Pencarian  materi  kuliah  juga menampilkan  keterangan  kata  kunci  pencarian yang  di input pengguna,  menampilkan  hasil materi  yang  mirip  dengan  pencarian  pengguna, jumlah  dokumen  yang  ditemukan,  informasi mengenai materi, ukuran waktu dalam pencarian dan bobot suatu dokumen materi kuliah. Gambar dari halaman ini dapat dilihat pada Gambar 4.7.
Gambar 4.7 Implementasi Pencarian Pada pengujian pencarian , pencarian materi  kuliah  pada  aplikasi blended  learning menggunakan metode vector space model terdiri dari  tiga  pengujian  yang  berbeda,  dilakukan dengan  memasukkan keyword 1 term (Konsep, Dasar),  2 term (Konsep  Dasar)  dan  3 term (Konsep Dasar Probabilitas). Untuk mengetahui kinerja  sistem  pencarian,  dalam  menampilkan hasil  materi  yang  mirip  dengan  pencarian pengguna,  jumlah  dokumen  yang  ditemukan, informasi mengenai materi, ukuran waktu dalam pencarian  dan  bobot  suatu  dokumen  materi kuliah  untuk  mendapatkan  solusi  dari  metode vector space Model .
Model.
Berdasarkan  hasil  pengujian pencarian pada pencarian dokumen materi kuliah menggunakan metode vector  space model  maka  dapat disimpulkan  :  Dari  hasil  pengujian  sampel dokumen  sesuai  dengan  kata  kunci  1 term (Konsep,  Dasar),  2 term (Konsep  Dasar)  dan  3 term (Konsep  Dasar Probabilitas )  dapat  dilihat perbedaan  waktu  pencarian  yang  ditempuh. Perbedaan  waktu  pencarian  ini  didapatkan  dari dua  faktor  yaitu  banyaknya  dokumen  yang berhasil  ditemu-kembalikan  dan  banyaknya kata  kunci  yang  dimasukan.  Sedangkan  untuk keakuratan  hasil  pencarian  untuk  mendapatkan
dokumen yang relevan tergantung pada keunikan kata kunci yang diberikan oleh pengguna.
D. Pengujian Pengujian yang digunakan dalam pembangunan  pencarian  materi  kuliah  pada aplikasi blended learning menggunakan metode blended learning vector  space model  yaitu Black  Box  Testing . Black-Box  testing berfokus  pada  persyaratan Black-Box  testing fungsional perangkat lunak yang memungkinkan engineers untuk  memperoleh  set  kondisi input yang sepenuhnya akan melaksanakan persyaratan fungsional untuk sebuah program [8].
Black-Box testing berusaha untuk menemukan Black-Box testing kesalahan  dalam  kategori  Fungsi  yang  tidak benar atau fungsi yang hilang.
E. Hasil Pengujian Tabel 4.2 Pengujian Sistem
Berdasarkan  hasil  pengujian  login  penguna dan  pencarian materi  kuliah  pada  aplikasi blended  learning ,  dapat  disimpulkan  bahwa fungsi yang diujikan tidak mengalami kesalahan dalam pengujian fungsional.

## 5. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian tentang pencarian materi  kuliah  pada  aplikasi blended  learning dengan  menggunakan vector  space model  dari seluruh  proses  menganalisa,  perancangan, pendesainan  serta  proses  implementasi  telah menghasilkan  aplikasi  yang  setelah  dilakukan pengujian, dinilai dapat digunakan dengan baik. Pembangunan aplikasi ini sudah mencapai tujuan utama  dari  aplikasi,  yaitu  mempermudah user untuk mencari informasi dokumen materi kuliah. Dapat diambil sebuah simpulan yaitu:
1. Proses  pengindeksan  dokumen  didalam metode vector  space model  dilakukan melalui beberapa tahapan pemrosesan teks, yaitu tokenizing ,  penghilangan dan  penghitungan  nilai  bobot  setiap  kata yang  akan  dijadikan  indeks.  Sedangkan untuk  proses  pencariannya  juga  melalui beberapa  tahapan  proses  yang  yang hampir sama dengan proses pengindeksan, yaitu tokenizing ,  penghilangan , cek frasa dan  yang  terakhir  adalah penghitungan  fungsi  kesamaan  untuk mendapatkan  nilai  bobot  setiap  dokumen yang akan dicari.
2. Kecepatan  pencarian  sebuah  informasi tergantung  dari  jumlah  dokumen  yang
kuliah  memiliki  tingkat  kemiripan  >60% dari  jumlah keyword yang  digunakan keyword sebagai query pencarian  dengan  waktu komputasi rata-rata 2,5 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dwija  Wisnu  B,  Anandini  Hetami.  (2015). Perancangan  Information  Retrieval(IR)  Untuk Pencarian  Ide  Pokok  Tesk  Artikel  Berbahasa Inggris  Dengan  Pembobotan  Vector  Space Model, Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Informasi ASIA, Vol. 9, No. 1, Februari, 53-59.
[2] Fatkhul  Amin.  (2012). Sistem  Temu  Kembali Informasi Dengan Metode Vector Space Model , Jurnal Sistem Informasi Bisnis, On-line : http:// ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis, 78-83.
[3] Fahmi,  A.  (2011). Desain  Model  Sistem  Ujian Online. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Komunikasi Terapan (semantik).
[4] Giat  Karyono dan  Fandy Setyo Utomo.  (2012). Temu  Balik  Informasi  Pada  Dokumen  Tesk Berbahasa  Indonesia  Dengan  Metode  Vector Space  Retrieval  Model, Seminar  Nasional Teknologi  Informasi&Komunikasi  Terapan. Semantik, ISBN 979-26-0255-0, 282-289.
[5] Hasbullah.  (2014). Blended  Learning , Trend Strategi Pembelajaran Matematika Masa Depan, Jurnal Formaif 4(1): 65-70, ISSN: 2088-351X.
[6]   Husamah.  (2014). Pembelajaran  Bauran (Blended Learning). Jakarta : Prestasi
Pustakaraya.
[7] Prastowo,  Andi.  (2014). Panduan  Kreatif Membuat Bahan Ajar Inovatif . Yogyakarta:Diva Membuat Bahan Ajar Inovatif Membuat Bahan Ajar Inovatif Press. [8] Pressman, Roger S., (2012), Rekayasa Perangkat Lunak, jilid I , Yogyakarta: Penerbit Andi. Lunak, jilid I Lunak, jilid I
(2014). Peningkat  Mutu  Pembelajaran  Dengan Integrasi  Sistem  Blended  Learning  Dan  Sistem Manajemen  Pengetahuan,  Prosiding .  Seminar Nosional Aplikasi Sains  & Teknologi  (SNAST) Yogyakarta,  15  November,  ISSN:  1979-911X, A-349-A-256.