## Aplikasi Pencarian Bahan Pustaka Di Perpustakaan Menggunakan Metode Vector Space Model

## Syaiful Bahri
Teknik Informatika, Universitas Widyagama, Malang Email: syaifediting@gmail.com

## Abstract
Library materials can be found by searching manually, but in addition to the possibility of missing relevant results and this method is also inefficient. Students also find it difficult to find library materials that suit their needs. So that the search engine is one of the solutions. This research uses the Vector Space Model (VSM) method with TF / IDF weighting on the top 10 documents as a way of ranking documents. There are 150 journals that are input using 4 selected queries by carrying out three stages of the process, namely the process documents, the Query process and finally the application of the Vector Space Model (VSM) method. In the next stage, this research calculates recall, precision and accuracy. The calculation result is on the precision of each query with a maximum value of 100% and the lowest value of 83%. Although there is a difference, it is not far. The recall value of all queries is 100%. Then on the results of the accuracy of all queries with a maximum value of 100% and a minimum of 96%. These results indicate that the IR system with the VSM method is effective and relevant to be used for searching library materials, also has a good and stable performance according to the trial database.
Keywords: Information Retrieval, Vector Space Model, TF / IDF, Precision Recall Accuracy

## Abstrak
Bahan pustaka dapat ditemukan dengan melakukan pencarian secara manual, namun hal itu selain kemungkinan hasil yang relevan terlewatkan dan cara tersebut juga tidak efisien.Mahasiswa juga kesulitan untuk mencari bahan Pustaka  yang  sesuai  kebutuhannya.  Sehingga  mesin  pencarian  merupakan  salah  satu  solusinya  Penelitian  ini memanfaatkan metode Vektor Space Model (VSM) dengan pembobotan TF/IDF pada 10 dokumen teratas sebagai cara perangkingan dokumen.. Terdapat  150 jurnal yang di input dengan menggunakan 4 Query terpilih dengan melakukan  tiga  tahap  proses  yaitu  proses  dokumen,  proses  Query  dan  yang  terahir  adalah  proses  penerapan metode  Vektor  Space  Model  (VSM).  Pada  tahapan  selanjutnya  penelitian  ini  menghitung  recall,  Presisi  dan Akurasi. Hasil penghitungan pada presisi dari masing-masing Query dengan nilai maksimal yaitu 100% dan nilai terendah 83%. Meskipun terdapat selisih namun tidak jauh. Nilai recall yang didapatkan dari semua Query adalah 100%. Kemudian pada hasil akurasi uji semua Query dengan nilai maksimal 100% dan 96% minimal. Hasil tersebut mengindikasikan  bahwa  system  IR  dengan  metode  VSM  efektif  dan  relevan  untuk  digunakan  untuk  pencarian bahan Pustaka, juga memiliki performa yang baik dan stabil sesuai dengan database uji coba
Kata kunci: Information Retrieval, Vektor Space Model , TF/IDF, Presisi Recall Akurasi

## I. PENDAHULUAN
Di  era  yang  serba  digital  seperti  sekarang  ini muncul  berbagai  dampak  baik  yang  positif maupun  negative  bagi  kehidupan  manusia, semua  serba  instan  dan  serba  cepat,  tak terkecuali dalam perkembangan ilmu pengetahuan  dan  perkembangan  teknologi, semakin lama semuanya berkembang semakin cepat  karena  tahap  hari  ini  akan  dijadikan acuan dasar untuk selanjutnya esok hari. Dinamika  perubahan  itupun  datang  dalam berbagai  aspek,  salah  satunya  yaitu  dalam dunia  Pendidikan  khususnya  dalam  ilmu
pengetahuan,  teknologi  dan  informasi  seperti yang  sudah  kita  alami  sendiri.  Karena Pendidikan merupakan sesuatu yang berhubungan  dengan  budaya  dan  perdaban kehidupan manusia di perbagai penjuru dunia. Perpustakaan merupakan jantung dari kampus dimana  di  dalamnya  terdapat  kumpulan koleksi, majalah, koran yang disusun berdasarkan  sistem  tertentu  yang  digunakan sebagai  media  dalam  mencari  ilmu  dan wawasan bagi masyarakat.
Tujuan  perpustakaan  sendiri  adalah  sebagai pengarsipan  yang  ada  diinstitusi  adalah  untuk
memelihara  dokumen  yang  memiliki  harga keilmuan yang nantinya dapat diakses dimasa depan sama mudahnya diakses pada saat ini. Dengan semakin kecilnya media data, penyimpanan  menggunakan  medai  digital menjadi sangat menarik. Keuntungan penyimpanan  menggunakan  medai  digital adalah  pencarian  dapat dilakukan tidak hanya di  antara  masukan  katalog  elektronik,  tetapi dapat menampilkan sepanjang keseluruhan isi dokumen.  Yang  menjadi  point  penting  dalam penerapan teknologi informasi dan komunikasi dalam pendidikan adalah penerapannya untuk menunjang  peningakatan  kwalitas  pendidikan tersebut  Pesatnya  perkembangan  teknologi informasi  dan  komunikasi  mulai  banyak dimanfaatkan  dalam  banyak  bidang,  salah satunya  adalah  bidang  Pendidikan.(Safitri, 2018) Tondeur et al (dalam Selwyn, 2011) menyatakan dalam penelitiannya bahwa teknologi digital kini sudah mulai digunakan di dalam  lembaga  pendidikan  sebagai  sarana untuk mendukung pembelajaran, baik sebagai alat informasi (yaitu sebagai sarana mengakses  informasi)  atau  sebagai  alat pembelajaran (yaitu sebagai sarana penunjang kegiatan belajar dan tugas). Teknologi merupakan hasil ciptaan manusia.
Universitas Widyagama merupakan salah satu perguruan tinggi swasta yang terletak ditengah Kota Malang, Jawa Timur, Indonesia.
Universitas Widyagama didirikan oleh Yayasan Pembina  Pendidikan  Indonesia  (YPPI)  pada tahun 1971. Perpustakaan Universitas Widyagama  berfungsi  mendukung  program akademik  universitas  yang  tertuang  dalam “Tridarma  Perguruan  Tinggi”  yang  mencakup pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat.  Beberapa  peran  perpustakaan dalam  hal  mendukung  proses  pendidikan antara  lain  adalah  memberikan  informasi, mengkoordinasikan dan menggabungkan semua  bentuk  layanan  untuk  meningkatkan proses  belajar  mengajar,  penelitian  dan layanan  umum.  Pada  akhirnya  tujuannya adalah tercapainya proses peningkatan kualitas  lulusan  dalam  hal  pengembangan wawasan  dan  penguasaan  keilmuannya. Perpustakaan UWG juga menyediakan
Electronic Books (E-Books), Jurnal
Internasional  berbagai  bidang  pengetahuan, manual, dan lain sebagainya. Selain perpustakaan  umum  kampus  juga  terdapat perpustakaan di masing-masing fakultas, salah satunya di fakultas teknik informasi Pengelolaan  data  perpustakaan  yang  meliputi pengelolaan  data  buku,  peminjaman  dan pengembalian buku masih menggunakan cara konvensional,  yaitu dengan menuliskannya  ke
dalam buku inventaris. Perpustakaan membutuhkan Sebuah system fungsi pencarian untuk menemukan Buku-Buku yang diinginkan.  Proses  pencarian  dengan  cara konvesional  hanya  menemukan  Buku-Buku yang  sesuai  dengan  kata  kunci.  Hal  ini membuat  proses  pencarian  menjadi  kurang efektif,  karena  bisa  saja  pengguna  tidak memasukkan  kata  kunci  dengan  tepat. Sementara  Buku  yang  dicari  tersedia  dengan kata  kunci  berbeda  namun  masih  dalam  satu topik  yang  sama.  Sistem  temu  kembali informasi merupakan bagian dari ilmu komputer yang berhubungan dengan pengambilan informasi dari dokumen-dokumen yang  didasarkan  pada  isi  dan  konteks  dari dokumen-dokumen  itu  sendiri.  Proses  dalam sistem  temu  kembali  dapat  digambarkan sebagai  sebuah  proses  untuk  mendapatkan dokumen  yang  relevan  dari  koleksi  dokumen melalaui  pencarian  Query  yang  diimputkan user. Dengan berkembangnya teknologi dalam melakukan  proses  pencarian,  maka  untuk mendukung  proses  pencarian  bahan  pustaka pada  aplikasi  diimplementasikan dengan metode Vector Space Model.
Motode  Vector  Space  Model  adalah  metode untuk melihat tingkat kedekatan atau kesamaan  (smilarity)  term  dengan  cara pembobotan term. Dokumen dipandang sebagi 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. (Ridwan & Sandi, 2019)
Penelitian terkait dengan metode Vector Space Model  juga  dilakukan  antara  lain  Dr.  Khalaf Khatatneh, M. Wedyan, DR. Mohamed Alham, DR  Basem  Alrifai  (2005)  dalam  publikasinya yang  berjudul  ”Using  new  Data  Structure  to Implement Documents Vectors in Vector Space Model  in  Information  Retrieval  System ” Bagaimana menggunakan tabel terstruktur dan Vector  Space  Model  untuk  lebih  menghemat ruang  untuk  file  dokumen  yang  sebelumnya memerlukan  space  besar  dalam  sistem  temu kembali informasi. Aplikasinya dilakukan dengan menggunakan tabel dimana pada baris pertama digunakan kata kunci dan baris kedua digunakan pembobotan dari setiap kata kunci. Solusi untuk mengatasi masalah di atas adalah dengan  membuat  sistem  temu  kembali informasi menggunakan metode Vector Space Model (VSM). Metode VSM dipilih karena cara kerja  model  ini efisien,  mudah  dalam representasi  dan  dapat  diimplementasikan pada  document-matching.  (Ridwan  &  Sandi, 2019)
Algoritma  Vector  Space  Model  salah  satu metode  pencarian  yang  menghitung  tingkat kemiripan antara kumpulan dokumen yang ada di basis data dengan dokumen yang dicari oleh pengguna. Oleh karena itu dengan menggunakan  Algoritma  Vector  Space  Model pada  Pencarian  Buku  akan  lebih  efektif dibandingkan  proses  pencarian  dengan  cara konvensional  akan  lebih  teliti  karna  pencarian dilakukan perkata dalam dokumen Perpustakaan

## II. MASALAH
Dari  latar  belakang  di  atas  maka  dapat dikatakan  bahwa  rumusan  masalah  dalam penelitian  ini  adalah:  bagaimana  efekfivitas aplikasi Pencarian bahan pustaka di Perpustakaan  fakultas  Teknik  Informatika Universitas Widyagama Malang dengan Menggunakan  Metode  Vector  Space  Model? Metode Vector Space Model digunakan hanya untuk  proses  pembobotan  buku  yang  sesuai dengan  kata  kunci  yang  dicari.  Untuk pembobotan  Bahan  Pustaka,  Metode  Vector Space  Model  membandingkan  antara  judul dokumen/jurnal dengan kata kunci/Query yang dicari  pada  sistem.  Pengujian  sistem  akan dilakukan  dengan  150  sampel  judul  jurnal dengan  abstraknya,  dengan  uji  hasil  dengan presisi, recall dan akurasi.

## III. LANDASAN TEORI

## Information Retrival
Sistem Temu Kembali
Informasi atau InformationRetrieval (IR)  adalah  menemukan materi  (biasanya  dokumen)  dari  sekumpulan data  yang  tidak  terstruktur  (biasanya  teks) untuk  memenuhi  kebutuhan  informasi  dari koleksi yang besar (Manning et al., 2009). Sistem  temu  kembali  informasi  merupakan suatu  sistem  yang  menemukan  ( retrieve) informasi yang sesuai dengan kebutuhan user dari  kumpulan  informasi  secara  otomaris. Prinsip  kerja  sistem  temu  kembali  informasi yaitu jika ada sebuah kumpulan dokumen dan seorang user yang  memformulasikan  sebuah pertanyaan  ( request atau Query) maka jawaban  dari  pertanyaan  tersebut  adalah sekumpulan  dokumen  yang  relevan  dan membuang  dokumen  yang  tidak  relevan (Gerald, 1988). Proses ini melibatkan berbagai tahapan  dimulai  dengan  mewakili  data  dan diakhiri dengan mengembalikan informasi yang relevan kepada  pengguna. Di antara tahap itu meliputi filtering,  searching,  matching dan perankingan.  Tujuan  utama  dari  sistem  temu
kembali  informasi  adalah  untuk  menemukan informasi  yang  relevan  atau  dokumen  yang memenuhi kebutuhan informasi pengguna dari koleksi besar dokumen. Penggunaan information  retrieval dapat  diringkas  sebagai berikut:  memerlukan  informasi  dalam  konteks aplikasi, pengguna memasukkan Query dengan harapan dapat mengambil satu sumber yang  relevan.  Dalam  mencapai  tujuan  ini, information  retrieval biasanya  menerapkan  3 proses yaitu (Roshdi & Roohparvar, 2015): 1.Pada proses indexing dokumen direpresentasikan  dalam  bentuk  konten  yang Dirangkum
2. Pada proses filtering semua stopwords dan kata umum dihapuskan
3. Searching atau pencarian merupakan proses inti dari sistem temu kembali informasi banyak teknik untuk retrieving atau mengambil kembali dokumen yang sesuai dengan kebutuhan user.
Ada tiga dasar proses yang harus dalam sistem temu kembali informasi yaitu representasi dari konten  dokumen,  representasi  kebutuhan informasi pengguna dan perbandingan dari dua representasi tersebut.
Representasi  dokumen  biasanya  disebut indexing  proses.  Prosesnya  berlangsung secara offline, yaitu pengguna akhir dari sistem pencarian  informasi  tidak  terlibat  secara langsung. Proses pengindeksan menghasilkan representasi  dokumen.  Proses  representasi dari  informasi  yang  dibutuhkan  pengguna disebut  sebagai  proses  perumusan Query .
Representasi  yang  dihasilkan  adalah Query .
Membandingkan  kedua  representasi  tersebut dikenal sebagai proses pencocokan. Proses ini akan  menghasilkan  daftar  peringkat  dokumen hasil pencarian. (Djoerd Hiemstra, 2009)
Komponen Information Retrieval Information  Retrieval dibuat  dari  sejumlah komponen  perangkat  lunak  yang  berkaitan dengan  fungsi  utama  sistem,  yaitu  (Bates, 2012):
1. Menerima masukan dalam bentuk dokumen,mengekstrak informasi dari dokumen tersebut  dan  menyimpan  informasi  tersebut dalam  bentuk  yang  dapat  diakses  dengan cepat agar sesuai dengan pencarian pengguna.
2.  Menerima Query pengguna  dan  mengubah menjadi  bentuk  yang  dapat  dibandingkan dengan informasi tersimpan tentang dokumen. Kedua  proses  ini  sering  disebut  sebagai indexing dan retrieval. Bagian  ini  akan menjelaskan  proses  umum indexing , retrieval dan  indeks  untuk  mencocokan Query dan dokumen.

## Teks Processing
Proses  indexing  dalam  sistem  information retrieval berkaitan dengan pemberian representasi dokumen sesuai dengan peraturan  dan  proses  yang  ditetapkan  untuk sistem tertentu. Salah satu bentuk yang paling sederhana  adalah  mengekstrak  semua  kata yang ada di setiap dokumen dan menyimpannya  dalam  indeks.  Umumnya proses ini dikenal sebagai binary indexing yaitu sebuah  kata  tertentu  yang  terkait  dengan dokumen. Normalisasi dokumen Proses indexing  dalam  sistem  information  retrieval berkaitan  dengan  pemberian  representasi dokumen sesuai dengan peraturan dan proses yang  ditetapkan  untuk  sistem  tertentu.  Salah satu  bentuk  yang  paling  sederhana  adalah mengekstrak  semua  kata  yang  ada  di  setiap dokumen  dan  menyimpannya  dalam  indeks. Umumnya  proses  ini  dikenal  sebagai  binary indexing yaitu sebuah kata tertentu yang terkait dengan  dokumen.  Normalisasi  dokumen  dan pembuatan  index  melibatkan  text  processing. Sistem  dapat  menggunakan  berbagai  proses ini (Bates, 2012). Ada beberapa tahapan umum yang  digunakan  pada  proses  text  processing yaitu (Stefano Ceri, 2012):
a. Document Parsing.
Dokumen  tersedia  dalam  berbagai  Bahasa, rangkaian  karakter  dan  format,  seringkali dokumen  yang  sama  berisi  beberapa  format dan Bahasa.
b. Lexical Analysis.
Lexical  analysis  yaitu  proses  tokenize  sebuah dokumen  menjadi  kata.  Menurut  Croft  et  al. (2015) Tokenization merupakan proses pembentukan  kata-kata  dari  urutan  karakter dalam  sebuah  dokumen..  Semua  huruf  besar juga dikonversi menjadi huruf kecil. c. Stop-word Removal Stop-word  Removal yaitu  penghapusan  kata yang  berfrekuensi  tinggi.  Menurut  Bates  et  al.
(2012)  Sistem information  retrieval memiliki daftar  kata-kata  yang  tidak  berguna  pada pencarian (contoh “an”, “the”, “a”). (Croft et al,
2015)
d. Filtering Filtering adalah  mengambil  kata-kata  penting dari  hasil  token.  Bisa  menggunakan  algoritma stoplist (membuang kata yang kurang penting) atau wordlist (menyimpan kata penting). e. Filtering yaitu  proses  pembuangan stopword yang dimaksudkan  untuk  mengetahui  suatu  kata masuk kedalam stopword atau tidak. Pembuangan stopword adalah proses pembuangan term yang tidak memiliki arti atau tidak relevan
f. Stemming
Stemming yaitu  proses  yang  bertujuan  untuk menghilangkan akhiran kata untuk menormalkan  kata. Stemming adalah  proses untuk  meminimalkan  ketidakcocokan  antara Query dan  dokumen  karena  penggunaan bentuk kata yang berbeda (Peters, Braschler, & Clough,  2012). Stemming dapat  mengurangi ukuran indexing sebanyak
40-50%
(Vairaprakash Gurusamy, 2014)
g. Weighting Kata-kata dalam sebuah teks memiliki kekuatn deskriptif  yang  berbeda.Oleh  karena  itu term indeks dapat diberi bobot yang berbeda untuk menghitung  signifikannya  dalam  dokumen ataua koleksi dokumen.
h. Tokenisasi
Tokenisasi adalah  pemotongan string  input berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya. Pemecahan kalimat menjadi kata-kata tunggal dilakukan  dengan  menscan  kalimat  dengan pemisah ( delimiter ) whitespace (spasi, tab, dan new line ). Secara garis besar tokenisasi adalah tahap  memecah  sekumpulan  karakter  dalam suatu  teks  kedalam  satuan  kata.  Sekumpulan karakter  tersebut  dapat  berupa  karakter whitespace ,  seperti  enter,  tabulasi,  spasi.
(Susandi & Sholahudin, 2016)
Index dan Query Matching Hasil text  processing pada  dokumen  yang masuk disimpan dalam indeks sistem information  retrieval .  Indeks  ini  menyediakan mekanisme pencarian cepat untuk setiap token yang  diekstraksi  dengan  pengolahan  teks, bersama  dengan  informasi  lainnya  termasuk beberapa  pengenal  untuk  dokumen  yang berasal  dari  token,  dan  biasanya  informasi lainnya.  Struktur  file  spesifik  yang  digunakan untuk  indeks  bervariasi  dari  satu  sistem  ke sistem  lainnya,  namun  yang  paling  umum adalah beberapa bentuk " inverted file ". Inverted file menyediakan  pemetaan  antara term dan lokasi occurrence- nya  pada  koleksi  teks. (Bates, 2012)

## Porter Stemmer
Porter  stemmer dikembangkan  oleh  Martin Porter  pada  tahun  1980  di  University  of Cambridge. Porter  stemmer  adalah algoritma akhiran penghapusan. Hal ini diketahui sangat sederhana dan ringkas. Algoritma ini didasarkan  pada  gagasan  bahwa  sebagian besar  sufiks  Bahasa  Inggris  terdiri  dari  yang sederhana lainnya. Dengan demikian, stemmer adalah  algoritma  linier  yang  menerapkan aturan  morfologi  secara  berurutan  sehingga
memungkinkan pelepasan sufiks secara bertahap. Secara khusus, algoritma ini memiliki lima  langkah.  Setiap  langkah  mendefinisikan seperangkat  aturan.  Untuk  membendung sebuah kata, aturan itu diuji secara berurutan. Jika  salah  satu  dari  aturan  ini  sesuai  dengan kata  yang  ada,  maka  syarat  yang  dilampirkan pada  peraturan  tersebut  diuji.  Begitu  aturan diterima,  akhiran  akan  dihapus  dan  langkah selanjutnya  dijalankan.  Jika  aturan  tersebut tidak  diterima,  maka  peraturan  berikutnya dalam  langkah  yang  sama  diuji,  sampai  salah satu  peraturan  dari  langkah  tersebut  diterima atau  tidak  ada  lagi  peraturan  dalam  langkah tersebut  dan  oleh  karena  itu  kontrol  lolos  ke langkah  berikutnya.  Proses  ini  berlanjut  untuk semua  enam  langkah;  Pada  langkah  terakhir stem
yang
dihasilkan
dikembalikan (Nagamalai, 2009).
Vector Space Model (Model Ruang Vector) Vector Space Model (VSM) mempresentasikan setiap dokumen yang terdapat dalam database dan Query ke  dalam  Vector  multidimensi. Dimensi dari Vector berkorespondensi dengan jumlah  setiap  term  dalam  database  dan kumpulan  term  tersebut  membentuk  suatu ruang Vector. (Abdillah & Muktyas, 2018) Salah satu model matematika yang digunakan pada  sistem  temu-kembali  informasi  untuk menentukan  bahwa  sebuah  dokumen  itu relevan  terhadap  sebuah  informasi  adalah Vector  Space  Model (VSM).  Model  ini  akan menghitung  derajat  kesamaan  antara  setiap dokumen  yang  disimpan  di  dalam  sistem dengan Query yang  diberikan  oleh  pengguna. Model  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Salton. Vector  Space  Model adalah  suatu model  yang  digunakan  untuk  mengukur kemiripan antara suatu dokumen dengan suatu Query . (Susandi & Sholahudin, 2016) Pada Vector Space Model dokumen dan Query diasumsikan  sebagai t ruang  dimensi  Vector, dengan t sebagai  indeks term. Sebuah dokumen Di direpresentasikan sebagai sebuah Vector  dari  indeks term (Croft,  Metzler,  & Strohman,  2015) . Jika  Vector  dinormalisasi sehingga  semua  dokumen  dan Query diwakili oleh  Vector  dengan  panjang  yang  sama, kosinus sudut antara dua Vector identik adalah 1  (sudutnya  nol),  dan  untuk  dua  Vector  yang tidak  memiliki  nilai  nol term ,  kosinus  akan menjadi  0.  Ukuran  kosinus  didefinisikan sebagai:
Gambar 1. Representasi Vector dokumen dan
Query (Croft et al, 2015). Perhitungan Vector Space Model menggunakan cosine similarity antara dokumen dan Query sebagai berikut Keterangan: - 𝒒 : bobot Query - 𝒅𝒋 : bobot dokumen - | 𝒒 | : akar jumlah kuadrat q - | 𝒅𝒋 |   : akar jumlah kuadrat dokumen
Meskipun  tidak  ada  definisi  eksplisit  relevansi pada vector  space  model ,  ada  asumsi  implisit bahwa  relevansi  terkait  dengan  kesamaan Vector Query dan dokumen. Dengan kata lain, dokumen  "lebih  dekat"  dengan Query lebih mungkin relevan.
1. Pembobotan Istilah
Istilah  di  dalam  suatu  indeks  harus  bisa membedakan kepentingan dari sebuah dokumen  pada  sebuah  informasi.  Caranya yaitu dengan pemberian bobot kepada sebuah istilah terhadap suatu dokumen. Semakin tinggi bobot dari sebuah istilah maka semakin penting istilah  tersebut  dibandingkan  dengan  istilah lainnya di dalam sebuah dokumen. (Salton dan Buckley, 1987).
2. Pemfrofilan Text
Pemrofilan  Teks  (Kategorisasi  teks  atau klasifikasi  teks)  adalah  sebuah  pekerjaan  dari bahasa dokumen yang alamiah untuk kategorisasi standar sesuai dengan kontennya [Sebastiani,2002].  Himpunan  Kategori  sering disebut “kosa kata terkontrol”. Pemrofilan teks atau  kategorisasi  teks  adalah  sebuah  teknik yang  lama  dan  bisa  dikatakan  sangat tradisional  untuk  pencarian  informasi  di perpustakaan

## Metode TF/IDF
Faktor pembobotan untuk tiap kata dalam dokumen didefinisakan sebagai kombinasi term frequency dan invers document frequency. Untuk menghitung nilai bobot kata, digunakan rumus:
Keterangan: - Win : nilai bobot suatu term i terhadap sebuah dokumen - fin : Nilai frekuensi term i didalam dokumen n - Log(kn) : Jumlah term dalam dokumen
n.
Indeks bobot term mencerminkan kepentingan relatif kata-kata dalam dokumen, dan digunakan  dalam  menghitung  skor  untuk perangkingan.  Bentuk  spesifik  dari  bobot ditentukan oleh model pengambilan. Komponen  pembobotan  menghitung  bobot dengan  menggunakan  statistik  dokumen  dan menyimpannya  dalam  tabel  pencarian.  Bobot dapat  dihitung  sebagai  bagian  dari  proses Query .  Salah  satu  jenis  yang  paling  umum digunakan  pada  model  pencarian  dikenal dengan  pembobotan TF-IDF  (term  frequency- inverse document frequency). (W. Bruce Croft, Donald Metzler, 2015) Term Frequency (TF) adalah metode pembobotan yang menentukan bobot dokumen berdasarkan  pada  kemunculan term .  Lebih sering  sebuah term muncul,  bobot  dokumen lebih  tinggi  untuk term tersebut.  Hasil pembobotan  ini  selanjutnya  akan  digunakan dengan fungsi perbandingan untuk menentukan  dokumen  yang  relevan.  Inverse Document Frequency (IDF) meningkatkan nilai bobot  dokumen  berdasarkan  rumus:  "lebih banyak  dokumen  mengandung  sebuah  term, lebih  kecil  bobot term-nya,  karena tidak  dapat digunakan  untuk  membedakan  relavan  antara dokumen ". Rumus IDF adalah sebagai berikut (Cios, Pedrycz, Swiniarski, & Kurgan, 2007) :
Keterangan: - 𝑁 : total koleksi dokumen - d : frekuensi dokumen
Penggabungkan  definisi term  frequency dan inverse  document  frequency ,  menghasilkan pembobotan  untuk  setiap term dalam  setiap
dokumen.  Skema  pembobotan TF-IDF yaitu (Cios et al., 2007)

## Clustering
Clustering adalah  model data  mining yang diadopsi  secara  luas,  sehingga  data  dibagi menjadi  beberapa  kelompok  yang  disebut cluster (Ilic, Rancic, & Spalevic, 2016). Cluster adalah  daftar  data  yang  memiliki  karakteristik yang  familier.  Analisis cluster dapat  dilakukan dengan mencari kesamaan antara data sesuai karakteristik  yang  terdapat  pada  data  dan pengelompokan  data  yang  sesuai  kedalam cluster (Amandeep Kaur Mann, 2013).
Cluster ing  hasil  pencarian  telah  dipelajari  di bidang
Information Retrieval Tujuan pengelompokan hasil pencarian adalah memberi  pengguna  gagasan  tentang  apa hasilnya.  Ide  ini  berbentuk cluster.  Clustering dalam konteks hasil pencarian berarti mengatur halaman  hasil Query ke  dalam  kelompok berdasarkan  kemiripannya  satu  sama  lain. (Sadaf & Alam, 2012)

## Suffix Tree
Suffix  tree adalah  struktur  data  yang  berisi semua suffix dari string yang  diberikan, sehingga  bisa  menjalankan  banyak  operasi string penting dengan lebih efisien. String bisa berupa string karakter  atau string kata. Suffix tree untuk string S  didefinisikan sebagai pohon sedemikian  rupa  sehingga:  jalur  dari root ke leaves memiliki hubungan satu lawan satu dengan akhiran S, semua tepi diberi label dengan string tidak  kosong,  semua node internal (kecuali root) memiliki  setidaknya  dua anak (Deng, 2012).
Akurasi Information Retrieval
Untuk  mengetahui  kualitas  dari  sistem  temu kembali informasi dilakukan proses perhitungan  akurasi.  Sistem  temu  kembali informasi  mengembalikan  satu  set  dokumen sebagai  jawaban  atas Query  user. Ada  dua dokumen  yang  dapat  ditemukan  di database yaitu relevant document dan retrieved document . Relevant document adalah dokumen relevan dengan Query user . Retrieved  document adalah  dokumen  yang diterima pengguna (Cios et al., 2007).
Gambar 2 Relasi antara Relevan dan Retrieved Document (Cios et al., 2007)
Ada dua ukuran dasar untuk menilai kualitas pengambilan teks yaitu (Gerald, 1988): a. Precision Precision adalah  dokumen retrieved yang relevan  dengan Query .  Pengujian  Ketepatan (Precision) ialah perbandingan jumlah dokumen  relevan  yang  didapatkan  sistem dengan jumlah seluruh dokumen yang terambil oleh sistem baik relevan maupun tidak relevan. Rumus Precison yaitu:
b. Recall Recall adalah persentase dokumen yang relevan dengan Query pengguna yang terambil oleh sistem. Recall adalah Pengujian Kelengkapan (Recall) ialah  perbandingan  jumlah  dokumen  relevan yang didapatkan sistem dengan jumlah seluruh dokumen  relevan  yang  ada  dalam  koleksi dokumen  (terambil  ataupun  tak  terambil sistem).
Pengukuran presisi, recall dan akurasi perolehan  informasi  ini  dilakukan  agar  bisa didapatkan  kesimpulan  dari  pengujian  yang dilakukan terhadap aplikasi dengan menggunakan metode yang ada.

## IV. HASIL dan PEMBAHASAN

## Rangking Hasil
Tahap  ini  user  melakukan  perangkingan  dari data yang sudah didapatkan setelah melakukan  klasterisasi  dokumen  dari  masing- masing Query yang  dicari.  Ada  10  rangking teratas  dari  dokumen  pada  masing-masing Query yang  dicari  yang  akan  peneliti  ambil pada penelitian ini.
Implementasi Vector Space Model dan Hasil Penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode Vector  Space  Model dengan tf/idf dimana peneliti menggunakan 4 Query yang terdiri dari 1 kata (pendidikan) dan 2 kata (Mencari Nafkah )  dan  3  kata  (Jual  Beli  Online  dan  Sikap Percaya  Diri)  pada  150  dokumen  jurnal  yang diinput  secara  acak  dan  mengambil  10 dokumen teratas sesuai ranking dokumen dari masing-masing Query .
Tabel 1. Daftar Query

## Hasil Evaluasi Pencarian
Terdapat  beberapa  dasar  ukuran  yang  sering digunakan untuk mengetahui efektivitas sistem, untuk  mengukur  kemampuan  hasil  klasifikasi pada  aplikasi  VSM  yang  dibangun,  sebuah model klasifikasi bisa dilihat dari nilai recall dan presisinya.
Rumus Recall , Pesisi da Akurasi Presisi (P) adalah ukuran banyaknya dokumen yang ditemukan relevan, Precission menjawab pertanyaan  “Berapa  persen  dokumen  yang benar positif/sesuai dari keseluruhan dokumen yang  diprediksi  mucul?”dinyatakan  dalam pecahan sebagai berikut;
sedangkan recall (R) adalah ukuran banyaknya dokumen  yang  relevan  dapat  ditemukan kembali, juga recall adalah rasio dari item yang relevan  yang dipilih terhadap total jumlah item yang  relevan.  Nilai  recall  dapat  diperoleh  dari persamaan.  Recall  menjawab  pertanyaan “Berapa  persen  dokumen  yang  diprediksi
muncul  positif/true  dibandingkan  keseluruhan dokumen
yang
sebenarnya mucul/true”dinyatakan dalam pecahan sebagai berikut;

## Accuracy
Merupakan  rasio  prediksi  Benar  (positif  dan negatif)  dengan  keseluruhan  data.  Akurasi menjawab pertanyaan “Berapa persen dokumen  yang  benar  diprediksi  sesuai  dan Tidak  sesuai  dari  kesuluruhan  dokumen  yang di input oleh user”
Tabel 2. Hasil Presisi , Recall dan Akurasi pada Query Pendidikan
Tabel 3. Hasil Presisi , Recall dan Akurasi pada Query Mencari Nafkah
Tabel 4. Hasil Presisi , Recall dan Akurasi pada Query Jual Beli Online
Tabel 5. Hasil Presisi , Recall dan Akurasi pada Query Sikap Percaya diri
Tabel 6. Hasil Presisi , Recall dan Akurasi pada keseluruhan Query
Hasil  dari  uji  coba  penelitian  ini  dapat  dilihat dalam tabel bahwa secara umum aplikasi yang dibangun  dapat  membedakan  dengan  baik antara  4 Query yang  di  uji  cobakan,  yaitu Pendidikan,  jual  beli  online,  mencari  nafkah, dan sikap percaya diri, dibuktikan dengan rata- rata  tingkat  presisi, recall dan  akurasi  yang baik.
Hasil precission diperoleh dari rumus
Suatu  sistem  temu  kembali  dinyatakan  efektif apabila hasil penelusuran mampu menunjukkan ketepatan (precision) yang tinggi sekalipun  perolehannya  rendah  (Rowley, 1992).
Pengukuran  efektivitas  suatu  sistem  temu kembali  dapat  dilakukan  dengan  perhitungan terhadap nilai perolehan (recall), nilai ketepatan (precision), dan jatuhan semu (fallout) (Tague-
Sutcliffe,  1992;  Conlon  dan  Conlon,  1996). Namun diantara metode tersebut, perhitungan ketepatan merupakan cara  yang paling umum digunakan  (Su,  1992;  Tague-Sutcliffe,  1992) Menurut  Rowley  dalam  Hasugian  (2003:  5), suatu sistem temu kembali informasi dinyatakan  efektif  apabila  hasil  penelusuran mampu  menunjukkan  ketepatan  (precision) yang  tinggi  sekalipun  perolehannya  rendah. Dari  hasil  keseluruhan  hal  ini  berarti  bahwa model  pencarian  yang  dibangun  dengan metode  SVM  ini  memiliki  performa  yang  baik dan  stabil  untuk  semua  database  coba. Relevansi  system  pencarian  ini  dapat  dilihat dari  hasil  presisi  (ketetapan)  dengan  nilai minimum  83%  hingga  nilai  maksimum  100%. Nilai  dari  masing-masing Query dapat  dilihat pada tabel di atas, dimana semua recall dari 4 Query adalah  100%,  Sedangkan  hasil  dari  uji akurasi  dari  4 Query dengan  nilai  minimum 96%  dan  nilai  maksimum  100%.  Dapat dinyatakan  bahwa  system  pencarian  dengan metode  VSM  tersebut  efektif  digunkaan sebagai  motode  pencarian  bahan  oustaka diperpustakaan  jurusan  IT  di  Universitas Widyagama  Malang  sehingga  diharapkan motode  ini  dapat  membantu  mahasiswa  yang lain  dalam  mencari  dokumen  atau  bahan Pustaka yang diinginkan.

## V. KESIMPULAN
Pada  uji  coba  ini  menggunakan  4  kata  kunci ( Query ) dengan 150 dokumen yang dinput dan disesuaikan dengan Query pengguna.
Suatu system temu Kembali informasi dikatakan  efektif  apabila  hasil  penelusuran mampu menunjukkan ketepatan (presisi) yang tinggi  sekalipun  perolehannya  rendah.  Dalam penelitian ini hasil presisi yang diperoleh adalah 100%  -  83%  dan  hasil  ini  termasuk  kategori tinggi.  Adapun  nilai  recall  dari  semua Query adalah  100%  dengan  hasil  akurasi  100%  - 96%.  Dari  data  tersebut  dapat  dinayatakan bahwa  dokumen  yang  dicari  muncul  dengan tingkat  presisi, recall dan  akurasi  yang  tinggi artinya  dokumen  yang  diharapkan  muncul sesuai  yang  di  harapkan.  Maka  system  temu Kembali  informasi  dengan  metode Vector Space  Model efektif  untuk  digunakan  sebagai system pencarian bahan Pustaka
diperpustakaan.  Secara  keseluruhan  hasil  uji coba  semua Query yang  digunakan  dapat dinyatakan  bahwa  metode  VSM  ini  memiliki performa  yang  baik  dan  stabil  sesuai  dengan database uji coba.

## VI. SARAN
Adapun  saran  untuk  penelitian  berikutnya adalah
diharapkan agar bisa
mengoptimalisasikan  pada  tahap  pemilihan
Query , juga bisa memilih kata kunci yang lebih spesifik sehingga relevansi hasil Retrieve juga semakin tinggi, sehingga

## DAFTAR PUSTAKA
 Safitri,  Cici  Erza.  (2018).  (“ Implementasi Metode  Vector  Space  Model  Dan  Suffix Tree  Clustering  Pada  Sistem  Temu Kembali  Informasi  Dan  Clustering  E- Jurnal”),
Skripsi,  Fakultas  Sains  Dan Teknologi, Jurusan
Informatika,
Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif Kasim, Riau.
 putubuku,  “Recall  &  Precision,”  Ilmu Perpustakaan  &  Informasi –  diskusi  dan ulasan  ringkas,  27-Mar-2008.  [Online]. Available: http://iperpin.wordpress.com/2008/03/27/r ecall-precision/. [Accessed: 16-Jun-2013].
 “Precision  and  recall,”  Wikipedia  –  The Free  Encyclopedia.  [Online].  Available: http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_ recall. [Accessed: 16-Jun-2013].
 “Accuracy and precision,” Wikipedia – The Free  Encyclopedia.  [Online].  Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and _precision. [Accessed: 16-Jun-2013].
 B.  Raharjo,  “Presisi  Dan  Akurasi,”  Beni Raharjo –  Nature,  Environment,  Remote Sensing, GIS, IT and Myself, 17-Mar-2011. [Online]. Available: http://www.raharjo.org/math/presisi-dan- akurasi.html. [Accessed: 16-Jun-2013].\
 DATAQ,  “Perbedaan:  precision,  recall  & accuracy”,
https://dataq.wordpress.com/2013/06/16/p erbedaan-precision-recall-accuracy/. 16 juni 2013.
 Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H.  (2009). An  Introduction  to  Information Retrieval . Cambridge  University  Press . https://doi.org/`Gerald, S. (1988). Automatic text processing . Addison Wesley Publishing Company.
 Roshdi,  A.,  &  Roohparvar,  A.  (2015). Review : Information Retrieval Techniques and  Applications. International  Journal  Of Computer  Networks  and  Communications Security , 3 (9), 373 –377.
 Djoerd  Hiemstra.  (2009).  Information Retrieval  Models. Information  Retrieval: Searching in the 21st Century.
 Saini, C. V. A. (2016). Information Retrieval in  Web  Crawling  :  A  Survey. International Conference  On  Advances  in  Computing,
Communications Adn Informatics
(ICACCI) .
 Bates,  M.  J.  (2012). Understanding Information Retrieval System . CRC Press.
 Stefano Ceri, A. B. (2012). Web information retrieval (pp. 83 –110). Springer. https://doi.org/10.1201/b12118-8
 W.  Bruce  Croft,  Donald  Metzler,  T.  S. (2015). Information  Retrieval  in  Practice . Pearson Education, Inc
 Vairaprakash  Gurusamy,  S.  K.  (2014). Preprocessing Techniques for Text Mining.
 Porter,  M.  (1980).  An  algorithm  for  suffix stripping. Program , 14 (3), 130 –137.
 Croft,  W.  B.,  Metzler,  D.,  &  Strohman,  T. (2015). Information  Retrieval  in  Practice . Pearson Education, Inc.
 W.  Bruce  Croft,  Donald  Metzler,  T.  S. (2015). Information  Retrieval  in  Practice . Pearson Education, Inc.
 Cios, K. J., Pedrycz, W., Swiniarski, R. W., &  Kurgan,  L.  A.  (2007). Data  Mining  A Knowledge Dizcovery Approach .
 Amandeep  Kaur  Mann,  N.  K.  (2013). Review  paper  on  clustering  techniques. Global  Journal  of  Computer  Science  and Technology  Software  & Data Engineering , 23 (5).
 Ilic,  M.,  Rancic,  D.,  &  Spalevic,  P.  (2016). Comparison  of  Data  Mining  Algorithms, Inverted  Index  Search  and  Suffix  Tree Clustering  Search. Facta  Universitatis,
Series:  Automatic  Control  and  Robotics , 15 (3), 171.
 Sadaf,  K.,  &  Alam,  M.  (2012).  WEB SEARCH  RESULT  C  LUSTERING –  A
REVIEW. International Journal of
Computer  Science  &  Engineering  Survey (IJCSES) , 3 (4), 85 –92.
 Deng,  F.  (2012). Web  Service  Matching based  on  Semantic  Classification  Title: Web Service Matching based on Semantic Classification . School of Health and Society Department Design and Computer Science Kristianstad University .
 Wang,  D.,  Liu,  L.,  Dong,  J.,  &  Zheng,  J. (2015). Search results clustering algorithm based  on  the  suffix  tree. Proceedings  - 2015  2nd  International  Conference  on Information Science and Control Engineering, ICISCE 2015 , 456 –460.
 Gerald, S. (1988). Automatic text processing .  Addison  Wesley  Publishing Company.
 Susandi, Sholahudin. (2016).
(“Pemanfaatan  Vector  Space  Model  pada Penerapan  Algoritma  Nazief  Adriani,  KNN dan  Fungsi Similarity  Cosine untuk Pembobotan IDF dan WIDF pada Prototipe
Sistem Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia”), Jurnal ProTekInfo, Vol. 3,
 Herliani, (“Aplikasi Pencarian Buku Dengan
Menggunakan  Metode  Tf/Idf  Dan Vector
Space Model Berbasis Web Pada Perpustakaan  Sekolah  Menengah  Atas Negeri 2 Pangkalpinang”).
 Mutia  Ayudita1,  Pandu  Adikara  (2018). Sistem  Pencarian  Jurnal  Ilmiah  Cross Language  dengan  Metode  Vector  Space
Model (VSM). (2). 6839-6840
 Ridwan , Armawan Sandi2, (2019). Penerapan Mesin Pencari
Informasi Dengan  Menggunakan  Metode Vector Space Model. (3).