## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## PENERAPAN MESIN PENCARI INFORMASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE
VECTOR SPACE MODEL
Ridwan 1 , Tomi Alfian Armawan Sandi 2
Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri Email : ridwans70@gmail.com 1 , alfian.armawan@gmail.com 2

## ABSTRAK
Pertumbuhan  pencari  mesin  saat  ini  menghasilkan  tingkat  penarikan  yang  tinggi dan tingkat presisi yang rendah. Ingat mana yang tinggi untuk ditafsirkan bahwa dokumen yang dihasilkan  dalam  penelusuran  dokumen  banyak,  sedangkan  tingkat  akurasi  rendah dapat diartikan bahwa dokumen yang diharapkan dapat ditemukan sedikit / sedikit atau lebih rendah. Solusi untuk mengatasi masalah di atas dengan membuat sistem informasi pengembalian  pertemuan  menggunakan  metode  Vector  Space  Model  (VSM).  Metode VSM  dipilih  karena  cara  pemodelan  yang  efisien,  mudah  dalam  representasi  dan mendapatkan implementasi pada pencocokan dokumen.
Kata Kunci : Mesin, Informasi, Vector, Penerapan, Space, Model.

## I. PENDAHULUAN
Informasi merupakan
dapat
dikatakan  sebagai  aset  yang  sangat bernilai.  Apalagi  Jika  informasi  tersebut dapat  dikelola  dengan  baik  dan  bijak. Informasi  bisa  mudah  didapatkan karena perkembangan teknologi informasi  yang  semakin  cepat  dan pengetahuan  setiap  orang  yang  terus bertambah. Teknologi
informasi khususnya  internet  sangat  mendukung terjadinya pertukaran informasi dengan sangat  cepat.  Internet  menjadi  media
informasi  dan  telekomunikasi  yang telah  dimanfaatkan  banyak  orang dengan  banyak  kepentingan.  Internet menciptakan  banyak  informasi  dan karena kemudahan dalam akses internet inilah banyak orang menggunakan  media  online  dalam kegiatannya  sehari-hari.  Setiap  orang membutuhkan  informasi  dan  mereka bisa mencari informasi dengan menggunakan  mesin  pencari  yang  ada didunia maya.
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.

## II. LANDASAN TEORI
2.1   Sistem Temu Kembali Informasi 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
2.2

## Text Mining
Text mining adalah salah satu bidang khusus  dari  data  mining.  Sesuai  buku  The Text  Mining  Handbook,  text  mining  dapat didefinisikan sebagai suatu proses menggali  informasi  dimana  seorang  user berinteraksi  dengan  sekumpulan  dokumen menggunakan tools analisis yang merupakan  komponen-komponen  dalam data  mining  yang  salah  satunya  adalah kategorisasi.  Tujuan  dari  text  mining adalah untuk mendapatkan informasi yang berguna  dari  sekumpulan  dokumen.  Salah satu  elemen  kunci  dari  text  mining  adalah kumpulan  dokumen  yang  berbasis  teks. Pada  prakteknya,  text  mining  ditujukan untuk  menemukan  pola  dari  sekumpulan dokumen yang jumlahnya sangat besar dan bisa  mencapai  jumlah  ribuan  bahkan sampai jutaan. Koleksi dokumen bisa statis, dimana  dokumen  tidak  berubah,  atau dinamis,  dimana  dokumen  selalu  diupdate sepanjang waktu.

## 1. Vector Space Model
Vector  Space  Model  (VSM) adalah  metode  untuk  melihat  tingkat kedekatan  atau  kesamaan  (smilarity) term  dengan  cara  pembobotan  term. Dokumen  dipandang  sebagi  sebuah vektor yang memiliki magnitude (jarak) dan  direction  (arah).  Pada  Vector
Space Model, sebuah istilah direpresentasikan dengan sebuah
dimensi  dari  ruang  vektor.  Relevansi sebuah  dokumen  ke  sebuah  query didasarkan  pada  similaritas  diantara vektor dokumen dan vektor query.
Gambar 1. Ilustrasi Vector Space Model
Dimana: ti = Kata di database Di = Dokumen Q = Kata Kunci
Cara  kerja  dari  vector  space  model adalah  dengan  menghitung  nilai  cosines sudut  dari  dua  vector,  yaitu  vektor  kata kunci  terhadap  vektor  tiap  dokumen. Perhitungan vektor space model menggunakan persamaan (1),(2) dan (3) Dimana
Q = query (kata kunci) Di = dokumen ke-i
Dimana: Di = dokumen ke-i Q = query (kata kunci) J = Kata diseluruh dokumen
Dimana:
Di = dokumen ke-i Q = query (kata kunci) [Q] = Vektor Q [Di] = Vektor Di

## III. ANALISIS MASALAH
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas, maka permasalahan yang dapat dirumuskan  adalah  bagaimana  membuat aplikasi  dengan  algoritma  yang  efektif dalam pencarian dokumen dengan metode vec
tor space model pada dokumen teks berbahasa  Indonesia,  sehingga  pengguna mudah mencari dokumen yang diinginkan. Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa pembatasan  masalah  yang  dilakukan, yaitu:
a. Dokumen  yang  digunakan  adalah dokumen teks berbahasa Indonesia.
b. Penelitian  ini  digunakan  metode Vector Space Model IV. PERANCANGAN SISTEM
4.1 Arsitektur Sistem Temu Kembali Information  Retrieval  atau  sistem temu  kembali  dengan  menggunakan Vector  Space  Model  sebagai  suatu sistem memiliki beberapa proses (modul)  yang  membangun  system secara keseluruhan. Modul system temu kembali  informasi  terdiri  dari  :  modul pengumpulan dokumen, modul tokenisasi (tokenizing), modul
pembuangan stopword (filtering), modul Pengubahan kata dasar (stemming),  modul  Pengindeksan  kata (indexing),  modul  Vector  Space  Model (term  similarity) dan  modul pembuatan user interface.
Arsitekturnya dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 4.1

## Arsitektur Mesin Pencari
4.2 Implementasi Vector Space Model
Modul sistem temu kembali informasi terdiri dari : modul pengumpulan dokumen,  modul  tokenisasi  (tokenizing), modul  pembuangan  stopword  (filtering), modul Pengubahan kata dasar (stemming), modul  Pengindeksan  kata  (indexing),  dan modul Vector Space Model (term similarity). Modul Pengumpulan Dokumen. Proses  pengumpulan  dokumen-dokumen yang dipilih  untuk  disimpan  dalam  korpus. Dokumen-dokumen  yang  dipilih  adalah dokumen  teks  berbahasa  Indonesia.  Pada penelitian  ini  digunakan  500  abstraksi skripsi mahasiswa Universitas Indonesia.
Modul Tokenisasi (tokenizing). Tokenizing  adalah  proses  pemotongan string  input  berdasarkan  tiap  kata  yang menyusunnya.  Umumnya setiap  kata yang teridentifikasi  atau  terpisahkan  dengan kata yang lain oleh karakter spasi, sehingga proses  ini  menggunakan  spasi  pada
dokumen  untuk  melakukan  pemisahan kata. Modul Pembuangan stopword (filtering).  Tahap  filtering  adalah  proses pembuangan term yang tidak memiliki arti atau  tidak  relevan.  Term  yang  diperoleh pada  tahap  tokenisasi  dicek  dalam  suatu daftar  stopword,  jika  term  masuk  dalam daftar  stopword  maka  term  tidak  akan diproses  lebih  lanjut,  tapi  jika  term  tidak termasuk  dalam  daftar  stopword  maka term  akan  diproses  lebih  lanjut.  Contoh stopwords  adalah  “yang”,  “dan”,  “di”, “dari” dan seterusnya.
Modul  Pengubahan  Kata  Dasar (Stemming).  Proses  stemming  adalah tahap  mencari  kata  dasar  (root)  dari  tiap kata hasil filtering. Pada tahap ini dilakukan proses  pengembalian  berbagai  bentukan kata  ke  dalam  bentuk  kata  dasar.  Proses stemming pada penelitian ini menggunakan  Algoritma  Porter  Stemmer for  Bahasa  Indonesia  [Tala,  2003]. Stemming digunakan untuk untuk mereduksi bentuk term untuk menghindari ketidakcocokan sehingga dapat mengurangi recall. Modul  Indexing  (inverted  index). Proses Indexing adalah tahap
pengindeksan  kata  dari  koleksi  teks  yang digunakan  untuk  mempercepat  proses pencarian. Seluruh dokumen dalam koleksi disimpan  dalam  satu  file  dengan  format tertentu  sehingga  antara  dokumen  satu dengan dokumen yang lain bisa dibedakan. Setelah  kata  telah  dikembalikan  dalam bentuk  kata  dasar,  kemudian  disimpan dalam  tabel  basis  data.  Proses  indexing menghasilkan  database  index  .Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah
inverted index. Modul Vector Space Model (similarity analysis). Hasil indexing selanjutnya  dihitung  tingkat  kemiripannya dengan  query  menggunakan  metode vector space model.

## V. IMPLEMENTASI
5.1 Implementasi Vector Space Model Modul sistem temu kembali informasi terdiri dari : modul pengumpulan dokumen,  modul  tokenisasi  (tokenizing), modul  pembuangan  stopword  (filtering), modul Pengubahan kata dasar (stemming), modul  Pengindeksan  kata  (indexing),  dan modul Vector Space Model (term similarity). Modul Pengumpulan Dokumen. Proses pengumpulan dokumen- dokumen  yang  dipilih  untuk  disimpan dalam  korpus.  Dokumen-dokumen  yang dipilih  adalah  dokumen  teks  berbahasa Indonesia.  Pada  penelitian  ini  digunakan 500 abstraksi skripsi mahasiswa Universitas Indonesia.
Modul Tokenisasi (tokenizing).
Tokenizing  adalah  proses  pemotongan string  input  berdasarkan  tiap  kata  yang menyusunnya.  Umumnya setiap  kata yang teridentifikasi  atau  terpisahkan  dengan kata yang lain oleh karakter spasi, sehingga proses  ini  menggunakan  spasi  pada dokumen  untuk  melakukan  pemisahan kata. Modul Pembuangan stopword (filtering).  Tahap  filtering  adalah  proses pembuangan term yang tidak memiliki arti atau  tidak  relevan.  Term  yang  diperoleh pada  tahap  tokenisasi  dicek  dalam  suatu daftar  stopword,  jika  term  masuk  dalam daftar  stopword  maka  term  tidak  akan diproses  lebih  lanjut,  tapi  jika  term  tidak
termasuk  dalam  daftar  stopword  maka term  akan  diproses  lebih  lanjut.  Contoh stopwords  adalah  “yang”,  “dan”,  “di”, “dari” dan seterusnya.
Modul  Pengubahan  Kata  Dasar (Stemming).  Proses  stemming  adalah tahap  mencari  kata  dasar  (root)  dari  tiap kata hasil filtering. Pada tahap ini dilakukan proses  pengembalian  berbagai  bentukan kata  ke  dalam  bentuk  kata  dasar.  Proses stemming pada penelitian ini menggunakan  Algoritma  Porter  Stemmer for  Bahasa  Indonesia  [Tala,  2003]. Stemming digunakan untuk untuk mereduksi bentuk term untuk menghindari ketidakcocokan sehingga dapat mengurangi recall. Modul  Indexing  (inverted  index). Proses Indexing adalah tahap
pengindeksan  kata  dari  koleksi  teks  yang digunakan  untuk  mempercepat  proses pencarian. Seluruh dokumen dalam koleksi disimpan  dalam  satu  file  dengan  format tertentu  sehingga  antara  dokumen  satu dengan dokumen yang lain bisa dibedakan. Setelah  kata  telah  dikembalikan  dalam bentuk  kata  dasar,  kemudian  disimpan dalam  tabel  basis  data.  Proses  indexing menghasilkan  database  index  .Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah inverted index. Modul Vector Space Model (similarity analysis). Hasil indexing selanjutnya  dihitung  tingkat  kemiripannya dengan  query  menggunakan  metode vector space model.

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan  implementasi  contoh kasus  keyword  atau  kata  kunci  (query) sistem dengan 3 dokumen yang ada, vector
space  model  menghasilkan  Dokumen  2 (D2)  sebagai  dokumen  yang  paling mendekati  kemiripannya  atau  tingkat kedekatannya dengan query diikuti dengan Dokumen  1  (D1)  dan  Dokumen  3  (D3). Recall  yang  dihasilkan  rendah  dan  presisi yang  dihasilkan  tinggi,  artinya  dokumen yang  diharapkan  muncul  dengan  tingkat akurasi  tinggi  dapat  ditemukan  dengan tepat dan dokumen yang dihasilkan sedikit.

## DAFTAR PUSTAKA
Lopez,  C.,  Ribeiro.,  C.  (2010)  Using  Local Precision to Compare Search Engines in  Consumer  Health  Information Retrieval. SIGIR ’10.
Budi,  G.S.,  Gunawan,  I.,  (2006).  Algoritma Porter Stemmer
for Bahasa Indonesia  untuk  Pre-Processing Text Mining  Berbasis  Metode  Market
Basket Analisys. UK Petra..
Bunyamin.,  (2008).  Aplikasi  IR  CATA dengan  Metode  Generalized  Vector Space  Model,  Jurnal  Informatika, Vol.  4.  No.  1Komputer,  No.  6  Thn. 04. (20 Juni-20 Juli 2004)
Smith,  (1991).  Software  Prototyping: Adoption, Practice and Management. McGraw-Hill,  London.  Kurniasi,  N.  2014. Konsep  Dasar  Information  Retrieval System  /  Sistem  Temu  Kembali Informasi. Materi Kuliah Departemen  Ilmu  Informasi  Dan Perpustakaan Universitas Padjajaran.